# 回测与优化

`回测` 是把策略放到历史数据上重新运行，以便观察其历史表现；`参数优化` 则是在一定范围内比较不同参数组合的结果。对于 Fusion 用户来说，回测与优化的意义不在于“证明策略一定赚钱”，而在于帮助你在进入实盘前完成必要验证。

## 为什么先做回测

在正式运行策略之前，建议先做回测，主要原因包括：

- 确认策略逻辑是否能正常运行；
- 检查参数设置是否合理；
- 观察策略在特定历史区间内的表现；
- 识别过度交易、过大回撤或明显不稳定的情形；
- 为后续参数优化提供基础。

对于初学者来说，先做回测是一种控制风险的基本习惯。

## 配置回测参数

打开 `【功能】->【CTA回测】` 后，可进入回测模块。开始回测前，通常需要配置以下内容：

- 策略名称；
- 合约代码与交易所；
- K 线周期；
- 开始时间和结束时间；
- 手续费、滑点等交易成本参数；
- 合约乘数、最小价格跳动和初始资金等基础设置。

这些参数会直接影响回测结果，因此应尽量按照真实交易环境填写，而不是随意估算。

![](https://vnpy-doc.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/fusion/23.png)

![](https://vnpy-doc.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/fusion/24.png)

## 查看回测结果

回测完成后，界面通常会展示：

- 统计指标；
- 收益曲线；
- 回撤曲线；
- 交易明细或成交概览；
- 日志输出。

阅读结果时，建议不要只看收益率，还应同时关注：

- 最大回撤是否可接受；
- 交易次数是否过多或过少；
- 收益是否集中在少量行情阶段；
- 结果是否与策略逻辑本身相一致。

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## 参数优化入门

当你已经完成基础回测，并希望进一步比较不同参数组合时，可以使用参数优化功能。参数优化通常用于：

- 比较不同指标周期、阈值或止损参数；
- 初步观察哪些参数区间相对稳定；
- 为后续策略微调提供参考。

使用参数优化时，建议：

- 先从少量关键参数开始；
- 控制参数区间和步长，避免组合数量过大；
- 不要把“最佳结果”直接等同于“最适合实盘”的参数。

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## 如何理解回测结果

回测与优化是研究工具，不是结果承诺。理解结果时应特别注意：

- 历史表现不代表未来表现；
- 回测结果依赖历史数据质量、参数设置和成本设定；
- 参数优化可能产生“过拟合”，即参数只对过去样本有效；
- 即使回测收益较好，也仍需结合风控、市场环境和人工复核再决定是否进入实盘。

如果你的策略来自 [智策工作流](../agent/fusion_agent_workflow.md)，那么回测与优化更应被视为“验证步骤”，而不是自动决策依据。

下一步建议继续阅读 [历史数据管理](fusion_data.md)，了解如何为回测准备和维护数据。
