量化交易做好这八点，没有人能骗得了你
当你拿到一个策略EA之后，应该怎么确定这个策略是真的有效，是真的可以盈利的？
拿到EA后该做什么？
首先，不要只看收益或翻倍数，而是要确认回测过程、回测标准、流程及稳健性测试方法（若对方不说，就自己测试）。核心是：判断收益是策略真有优势，还是随机幸运的结果。因为策略逻辑对我们来说是“黑盒”，若回测过程不清晰，必须提高警惕。
常规测试方法（如In-Sample/Out-Sample Testing、WFA验证、蒙特卡罗模拟、Monkey Test敏感性测试等）无需全部使用，选择部分即可。但要明白：策略写完能盈利远非终点，否则市场上就不会有手动交易者了。
二、过于乐观的回测环境
数据质量过低：回测数据质量差，无法反映策略真实能力
过于乐观的点差：建议用最近的点差回测。部分平台远期数据点差为零，会导致回测绩效虚高（实盘点差非零）。固定点差回测也有逻辑问题，因为不同时间市场波动性不同，点差差异大。维护高质量数据虽麻烦，但能避免实盘时付出更大代价。
三、过度拟合问题
很多人认为“参数少=无需担心过度拟合”，这是误区。过度拟合不仅限于参数优化——只要存在“从多个结果中选择最优”的动作（如测试多种组合），就可能产生过度拟合。
案例：某卖家称未做参数优化，但策略往前倒几年，资金曲线大变样（爆仓或绩效落差大），说明策略风险高。我的做法是：若策略未通过WFA验证或蒙特卡罗模拟，直接放弃，不回头修改，避免自我欺骗。
四、选择过小粒度的参数
合理的参数（如盈亏比1、2、3）没问题，但追求极端精细的参数（如2.2、2.11），大概率是参数孤岛的结果。这类参数虽让绩效好看，却需避免——我们要的是策略的稳定性，而非极端拟合。
五、加仓操作过多
个人观点：带加仓的策略盈利概率看似更高，但风险同步放大，且不适合稳定性测试（如蒙特卡罗模拟，因加仓导致订单关联性强，无法视为独立个体）。我更倾向“一单一结”的策略。
六、平均获利与平均亏损过于接近
案例：某策略在黄金交易中，平均获利227U，平均亏损224U，差额不到3U。若胜率接近50%，实盘时交易成本稍有增加，策略大概率平庸或稳定亏损——这是危险信号。
七、莫名其妙但盈利的Bug
必须确保策略按预期执行。若因Bug（如移动止损设置过近导致剥头皮效果）使回测盈利，需深挖原因：
- 好的情况：提炼可复用模块，提升其他策略盈利概率；
- 坏的情况：避免实盘时用真金白银验证风险（剥头皮策略对交易环境、成本要求极高，回测美好但实盘存疑）。
八、交易频率问题
若想靠单一EA长期盈利，需注意：
- 交易笔数过少（如十年仅50笔）：回测结果缺乏统计意义，可能是随机幸运，无法抵御大回撤；
- 实盘心理压力：每笔交易对资金曲线权重过大，易放大心理预期，不利于长期执行。
总结
以上八点是检验策略的核心方法。量化交易需要严谨的测试和反直觉的思考，避免被“表面盈利”迷惑。