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并非所有的回测结果都准确无误。要判断一份回测报告是否可靠，最稳妥的办法是自己动手复现并对比结果。遗憾的是，这并不总是可行，而且很多人并不清楚如何正确地对外汇智能交易系统进行回测。

当您亲自运行某个EA的回测并确保操作无误时，就比较容易识别出哪些回测报告可能存在虚假成分。在审视回测报告时，需要特别关注点差类型、建模质量、建模方式以及图表细节。

回测功能让交易者能够了解EA在历史行情中的表现。其基本原理是，将交易策略编码成算法，并由此构建出所谓的专家顾问（EA）。

对于无法全天候盯盘的交易者而言，EA可被视为得力的交易助手，它能够按照预设规则自动执行一系列交易。当EA构建完成后，就可以用它来测试历史价格数据，例如从2000年至2017年的行情，这个过程便称为回测。展示出的结果，可视为该策略在特定时间段内的模拟表现。

但需要明确的是，策略在实际运行中的表现，通常不会与回测结果完全一致。这是因为市场具有波动性，历史数据对未来走势的预测作用有限，过去影响市场的各种因素也可能已经改变或不再存在。

要让一个交易策略具备参考价值，通常需要经过较长时间周期的验证。如果仅凭几天或几个月的模拟运行，就贸然将其用于未来行情的预估，往往难以得出可靠的结论。

当策略开发者或交易者经验不足时，就容易出现疏漏。他们可能在不经意间犯下错误，最终得到偏差较大的结论。然而，也有一些人熟知回测引擎的薄弱环节，并借此操纵回测数据，诱使他人采用不完善的策略。

显而易见，这两张图所呈现的曲线走势截然不同。第一条曲线呈现上升态势，而第二条曲线则是向下的。

实际上，这两张图背后代表的是同一组数据：相同的时间段、相同的EA、相同的质量模型以及完全一致的参数设置。它们的差异在于：第一张图是基于平台默认的历史数据，其最高建模质量只能达到90%，并且采用的是固定点差。然而，固定点差在实际交易环境中并不常见，因为大多数经纪商提供的是浮动点差，它会随着外汇市场的波动而每秒变化。

第二张图则是在每个 tick 模型上以99%的建模质量运行，并使用了可变点差，因此其模拟结果更贴近真实情况。尽管第一张图可能让人觉得该EA策略表现良好，值得采纳，但第二张图却推翻了这一印象，显示出该策略并无实际价值。

因此，关键是要尽可能避免任何错误的测试。测试中的一个小瑕疵就可能导致整个结果失真。按照当下的标准，使用固定点差且建模质量仅为90%的回测，通常被认为不够准确，应予以避免。上述图表所展示的对比测试，已由专业人士完成，他们得出的结论一致：该EA策略并无价值，正如第二张图所示。

所以，您需要明白，回测结果可能并不准确，甚至可能被人为伪造。当您在某网站上看到一份回测报告时，请务必多一些审慎。

回测结果的重要性

1. 它允许用户查看特定策略（EA）在过去是如何运作的。尽管对未来的预测不一定准确，但它能突出展示策略基于历史表现的有效性。这有助于用户对是否使用某个策略做出更明智的决策。在没有预先知识或经验的情况下，盲目地进入外汇市场进行交易，无论对新手还是老手都是危险的。为了降低决策失误的可能性，EA回测会分析长时间跨度的数据，清晰地揭示各种策略的运作方式。因此，如果某个策略在过去被证明有效，那么它未来更有可能继续有效。

2. 回测的另一个优势在于，它有助于发现并规避策略中的缺陷和问题。如果一个特定策略存在可能导致亏损的缺陷，那么最好避开它。而如果问题较少，则可以在回测阶段对其加以改进和完善。

3. 它让用户能够了解，在可能获利的交易以及合适的下单时机上，特定的EA是如何操作的。该类知识在实际交易过程中尤为重要。

4. 它使我们有理由继续推进策略（EA）开发，并相信我们的精力没有白费。外汇回测是一个耗时的过程，IG markets但投入足够的时间来确保交易系统按预期运作，是非常值得的。

需要注意的是，回测策略的准确性和质量，并不能保证未来的实盘表现。因此，最好不要仅凭回测结果来评判一个策略的好坏。有一种经过验证的方法，可以评估一个未经实盘检验的策略是否具备潜力，那就是进行稳健性测试。

稳健性测试通常包括：使用不同的参数进行成千上万次的测试，跳过某些交易，打乱交易顺序，以及改变模拟的点差，从而更真实地描绘策略的实际行为。如果策略能够承受大部分甚至全部稳健性测试而不崩溃，那么它就具备了一定的潜力。反之，如果它在测试中表现脆弱，那就应予以舍弃，因为它无法应对外汇市场的剧烈波动。

此外，仔细检查回测是否准确完成同样至关重要。遗憾的是，很少有人懂得如何进行高精度的回测，包括一些代理商。这主要是因为回测的方法众多，同时有许多细节在配置时容易被忽略，进而导致回测结果失真。如果用户因此采纳了不准确的策略，就可能导致严重的经济损失，因为它呈现出的结果往往过于理想。

如何判断回测是否准确完成

我认为每位外汇交易者都应具备分辨真假回测报告的能力，这样才能避开潜在的外汇陷阱。

首先，需要查看“测试类型”和“建模质量”。一份可靠的回测应使用“每个 tick”的建模类型，且建模质量达到99%。如果回测报告中的建模质量达到99%，并且模型类型是“每个 Tick”，那么这就是一个较高质量的测试。下图展示了一个优秀回测的示例。

仔细观察红色突出显示的区域，可以看出建模质量为99%，且建模类型为“每个 Tick”。图表的上升趋势表明这是一个表现良好的策略。报告中的建模质量应与性能图形中的显示保持一致，若不一致，则这份回测报告很可能是伪造的。

其次，检查测试过程中使用的点差类型：是固定点差还是可变点差。如果建模质量不足99%，通常意味着使用了固定点差，而固定点差已不被经纪商普遍采用，因此其回测结果不够准确。实际上，若建模质量低于99%，往往暗示了点差是固定的，从而表明策略的测试不准确，应避免采纳。在前面的例子中，点差值显示为30点或3.0点。

有些回测软件即便使用固定点差也能报告出99.99%的建模质量。这一点需要特别小心。通常情况下，99.00%是较为可靠的建模质量水平。

在这种情况下，显示出的点差值可能是运行测试时自动生成的随机数值。但是，您完全可以忽略这个对回测本身没有实际影响的30点点差。由于建模质量达到了99%，这表明点差很可能是可变的。

这些情况确实容易让人困惑，它们大多源于各种计算机程序以及回测报告标准的缺失。所以，总的来说，最稳妥的方式是亲自进行回测，而不是轻信他人提供的回测结果。然而，如果看到建模质量仅为90%或模型类型不是“每个 Tick”，那么点差极有可能是固定的。

接下来需要关注的，是策略中出现的失配错误数量，它应当为零。在使用的例子中，失配错误的数量相当高。报告显示，尽管这可能是一个不错的策略，但它的测试过程并不准确，因此该报告不能作为参考依据。一份优秀的策略回测报告，应当没有错误。

另外，还应当考虑回测的时间跨度和交易笔数。理想的测试窗口期至少应为十年，而交易数量则应保持在200次左右。由于统计显著性的关系，交易笔数的重要性更高。也就是说，如果交易笔数较多，测试期可以相对较短；如果交易笔数较少，则测试期需要更长。

来看这个策略报告。尽管其时间段显示包含2003年至2015年的历史价格数据，但实际上，报告内容仅涵盖了2010年至2015年。这可能意味着报告的所有者有所隐瞒，因为他完全忽略了前面的七个年份。

然而，这份报告仍可被视为一份合法的回测。其建模类型为“每个 Tick”，质量为99%，总交易数量较高（达到1149笔），其中空头头寸的胜率为95.21%，多头头寸的胜率为93.50%。这在图表中体现得很明显，因为它显示出明显的上升趋势或收入增长。

另外一项重要的检查是，回测报告中的建模类型和质量数据是否与图表所显示的一致。当建模类型百分比与建模质量数值不一致时，这份报告很可能是虚假和捏造的。

下面这个例子展示了一份优质的报告：

关于建模质量的篡改手段

一份策略报告很容易被欺诈者篡改，从而让不知情的客户相信某个策略是好的，但实际情况并非如此。他们是如何做到的呢？

首先，在浏览器的地址栏中输入以下命令，使报告页面进入可编辑状态【javascript：document.body.contentEditable ='true'; document.designMode ='on'; 无效0】

一旦输入该命令，报告内容就可以被随意修改。例如，下面这份策略报告原本具有90%的建模质量。

但一旦页面变为可编辑状态，甚至可以填入任何毫无意义的值。例如，IG markets我可以将建模质量改为“hello.00%”，这完全没有意义。

在修改完报告后，只需在地址栏输入以下命令，即可轻松将其恢复为不可编辑的状态：【javascript：document.body.contentEditable ='false'; document.designMode ='off'; 无效0】

这充分展示了回测报告是多么容易被改动，任何人都可能进行此类操作。因此，仅凭观察就相信一份回测结果是不可取的。在采纳某个策略之前，应对其进行严谨的回测验证。

总而言之，并非所有的测试结果都准确无误。判断回测是否可信的唯一可靠方法，就是亲自执行并对比。遗憾的是，这往往难以做到，而且许多人并不了解如何正确地为外汇EA进行回测。因此，对于任何回测结果，我们都应保持一份谨慎的态度。