这是一个絮絮叨叨的专题系列，跟大伙儿唠一唠量化相关的小问题，有感而发写到哪算哪，这是第二期，来唠个12块钱的~
之前在知乎看到这个问题，说的是自己的MACD策略回测绩效不错，但实盘比较拉胯，希望大伙儿给出出建议。
看了题干当中的量化策略回测描述，总共回测了10年时间，成功率61%，盈亏比1.9，这算是一个非常亮眼的回测结果了，但是实盘效果就很差，这算是量化界当中比较常见的现象，可能的原因咱来从头到尾捋一下。
一、回测是否正确
首先，回测效果非常好，实盘要复现出八九不离十的收益，那就要首先评估自己的回测是不是正确的。
数据源、数据处理和计算方式是否正确呢？
数据源是不是经过“清洗”干净了呢？停牌日期的数据是如何处理，计算MACD的时候是保留停牌日期的收盘价还是不保留，实盘的计算方式是否与之对应呢？
股票原始价格有除权除息，一般会使用复权数据，如果使用了前复权数据的话，那就相当变相使用了未来数据，那实盘效果肯定要大打折扣。
二、是否有未来函数
其次，如果在数据源、数据处理和计算方式都正确和对应的情况下，要确保自己的策略没有引入未来函数，以下举2种可能出现的情况。
策略当中有这样的描述“N字形突破+MACD”，这大概率是一个趋势策略，趋势策略往往就容易买入大涨的股票，其中就包括涨停股，那在回测当中是否对涨跌停股票进行特殊处理呢？比如，涨停的股票无法买入，跌停的股票无法卖出。
还有一种可能，题主可能在回测当中使用的是收盘价计算N字形指标和MACD指标，以此产生交易信号并以收盘价成交，这也是变相引入了未来函数，因为在实际当中无法知道收盘价，知道收盘价时已经收盘无法再以收盘价成交，这样相当于提前预知了收盘价。
三、是否过度拟合
再次，排除了未来函数的影响，就需要看看策略是否是过拟合了，过拟合也是量化策略回测当中非常容易犯的错误。
MACD本身带有3个参数，假设N字形突破只带1个参数，总共有4个参数，假设每个参数有10个可能的值，那这个策略就可能有10000种参数组合。
通过对4个参数的参数寻优，人性的贪婪往往只会选择其中看起来效果最好的参数，有可能这组参数恰好是参数平面上的孤岛。要排除这方面的过拟合，最少要做一个参数敏感性分析吧。
四、真实交易环境的限制
最后，经过重重的检查，保证回测的正确性和准确性，让实盘效果大打折扣的原因就是真实交易环境的限制。
这个策略是典型的趋势策略抓突破，股价可能处在一种快速上涨的过程当中，在回测当中能成交的价格，在实际交易当中由于行情延迟和流动性等因素的影响，要以更高的价格成交，产生非常大的滑点，削弱了收益。
还有就是，回测当中的数据是“死的”，而在实盘当中数据是“活的”，自己的交易行为会反作用于市场，把股价推向更高位置，也会产生大滑点，这就是量化中常说的“冲击成本”。资金量不大，又是活跃股的话，这段就当我没说过，掐了吧。
五、策略失效
最后的最后，那就是咱都不想面对的情况了——策略失效。每一个策略都是有周期的，雷总说“站在风口上，猪都会飞”，当风停了之后，策略处在失效回撤期，磨人的时间开始了。
回测没有错，策略也没有错，只是老天爷不赏饭吃了，“此天之亡我，非战之罪也”，收拾好心情，收拾好行囊，重新出发，优化改进让策略重新焕发生机活力。
这5个就是导致“回测很丰满，实盘很骨感”的常见原因，对了，别问我是怎么知道的~~~很多东西听起来都是很轻松，听过了也就过了，唯有真金白银的损失才会让自己回想反思，还是那句话说的好嘛，“人教人，教不会，事教人，一次就够了”。
END
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