回测和实盘交易是算法交易的两面。无论你使用的是 Backtrader、Freqtrade，还是 QuantConnect Lean，了解这两个阶段的区别——以及其中的注意事项——都是至关重要的。
什么是回测？
回测 是在历史市场数据上模拟交易策略，以评估其表现的过程。
- 目标： 无需投入真实资金即可测试交易想法
- 优点： 快速迭代，可洞察潜在亏损与盈利能力
- 工具： 大多数开源平台都内置强大的回测引擎
✅ 可以把它看作策略实验室 —— 没有真实资金，没有真实后果。
什么是实盘交易？
实盘交易 是在真实或模拟的交易环境中运行策略，使用实时市场数据，并可选择是否执行真实交易。
- 目标： 在真实市场条件下实时执行策略
- 选项： 模拟交易（paper trading）或真实资金交易
- 工具： 大多数平台都可对接经纪商或交易所的 API
🟡 这是现实世界 —— 延迟、滑点和执行质量非常关键。
开源交易者需注意的关键点
1. 数据质量
- 回测： 通常能获得干净、完整的数据集
- 实盘交易： 实时数据可能存在噪声、延迟或不完整的情况
💡 确保历史数据能尽可能反映真实市场条件（如滑点、漏掉的 tick）。
2. 执行环境
- 回测： 交易“虚拟”且立即完成，价格完美
- 实盘交易： 存在网络延迟、部分成交、交易所行为差异等问题
💡 在回测中加入现实假设，例如延迟、手续费、买卖差价等。
3. 策略行为
一些策略在理论中表现良好，但在实际运行中失败，原因可能包括：
- 对历史数据过拟合
- 对订单执行速度敏感
- 忽略实际交易约束（如手续费、保证金、仓位限制）
💡 务必在极端或恶劣市场条件下对逻辑进行压力测试。
4. 滑点与延迟
- 滑点： 实际成交价格与预期价格之间的差异
- 延迟： 从信号生成到实际下单之间的时间延迟
💡 回测系统可能会模拟这些因素，但实盘交易中将直面这些挑战。
5. 风险管理
- 回测阶段可用于建模风险
- 实盘交易将揭示真实风险
💡 始终使用止损、仓位控制和熔断机制 —— 并在测试中也要验证它们的效果。
6. 监控与调试
- 实盘交易中问题可能突发且迅速扩大
- 日志记录、预警机制和实时仪表盘（例如 Freqtrade 或 Superalgos）至关重要
💡 设置异常行为提醒，确保可以随时中止策略运行。
如何跨越回测与实盘之间的鸿沟
成功过渡到实盘交易的关键步骤：
- 先进行模拟交易 —— 不用真实资金测试实时信号
- 重新验证你的假设 —— 使用真实数据、真实延迟、真实成本
- 逐步部署 —— 小额开始，逐步放大规模
结语
回测帮助你建立信心，而实盘交易检验你的系统是否可靠。两者缺一不可 —— 但它们并不相同。将回测视为假设，将实盘视为在动态、不完美市场中进行的实验。
进一步探索
欢迎浏览我们整理的 开源交易平台集合，查看详细评测与搭建指南，支持回测与实盘交易的各类工具应有尽有。
聪明测试。更聪明地交易。
