一張圖表不代表會賺錢：評估任何回測成色的七項檢查清單
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本站策略拆解欄目至今已檢視 30 多套策略與 EA 的回測，成色差距極大：有的回測是四年 2,024 筆、含樣本外驗證的完整研究；有的只是「默認參數跑十年沒報錯」。兩者都叫「回測通過」，含金量的差異卻是百倍計。這篇把累積的檢查項整理成七問，任何回測——無論來自 YouTube、MQL5 市集還是群組截圖——都可以用這七問快速定級。
七項檢查清單
| # | 檢查項 | 合格標準 | 常見造假／偷懶手法 |
|---|---|---|---|
| 1 | 樣本數 | 交易筆數 ≥ 數百筆（統計上才可談期望值） | 只跑幾個月、十幾筆就宣稱勝率 90% |
| 2 | 年期覆蓋 | 跨越多種市況（趨勢／震盪／高波動事件） | 只挑策略最舒服的單邊年份；馬丁網格只跑低波動品種 |
| 3 | 參數來源 | 默認參數或樣本內外一致；有參數敏感性分析更佳 | 每個品種單獨調參（過擬合）；「優化後最佳參數」直接上實盤 |
| 4 | 成本假設 | 明確列出點差、佣金、滑點、隔夜利息 | 零成本回測；高頻策略不計滑點 |
| 5 | 曲線形狀 | 平穩上升＋可解釋的回撤期 | 45 度直線（馬丁典型）；回撤期恰好都「很快就修復」 |
| 6 | 樣本外驗證 | 有明確 OOS 段落或滾動驗證 | 無；或 OOS 成績遠差於樣本內卻隻字不提 |
| 7 | 尾部情境 | 有壓力測試（跳空、單邊不回撤、流動性枯竭） | 無；馬丁類策略刻意回避「單邊走 N 格」情境 |
兩個實例對照
反面實例：月化百倍的馬丁網格（本站金麒麟拆解）。七問之中：樣本數大（單量大是馬丁特徵）但浮虧結構致命；年期覆蓋只到近數年低波動；參數來源不明（改版自另一 EA）；成本假設未提；曲線「未跑完」；無 OOS；無尾部情境。七問六缺，唯一亮眼的單量反而是刷單返傭的副產品。
正面實例：四年 2,024 筆的均值回歸（本站「回馬槍」拆解）。樣本數充足、年覆蓋四年、參數默認、成本計入、回撤期如實呈現、附樣本外檢查。即便如此，該文評註仍指出其死穴——這才是對待回測的正確態度：合格回測是起點，不是保證。
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一個快速定級法
時間有限時，用三問定級：
- 筆數夠不夠？（<100 筆直接不合格）
- 參數有沒有逐品種調？（有 = 過擬合嫌疑）
- 作者敢不敢講死穴？（敢講 = 研究；只講優點 = 行銷）
三問過不了兩問的回測，無論曲線多漂亮，都不值得再花時間。
欣利克的看法
回測是交易策略研究裏最容易造假、也最難被外行驗證的環節——因為造一條漂亮曲線的成本，遠低於造一套真正賺錢的邏輯。YouTube 與 MQL5 市集的激勵結構都偏向「展示最好看的結果」，所以讀者必須自備濾鏡。
這份清單還有一個隱藏用途：反向審查自己的回測。自己寫策略的人同樣會自我欺騙——調參調到曲線漂亮為止，是研究者最常見的過擬合路徑。七問先問自己，再問別人。
利益關係註明：本文為本站原創方法整理，引用的兩個實例均為本站既有拆解文，無任何商業利益關係。
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