回测是指通过历史数据测试交易策略的过程，在投入真实资本之前验证其优势。对于SMC交易者来说，它回答了一个关键问题："这真的有效，还是仅仅在精挑细选的例子中看起来不错？"
为什么大多数回测毫无价值
首要问题： 后见之明偏差。 当您手动浏览图表并"发现"有效的订单区块时，您无意识地跳过了失败的案例。这产生了一个极度夸大的胜率，在实盘交易中无法复制。合法的回测必须是前向步进：您遮住图表的右侧，逐根K线做决策，完全如同实时交易一样。
前向步进方法
步骤1： 选择您的资产、时间框架和日期范围（在您的设置时间框架上至少100根蜡烛图）。 步骤2： 使用TradingView的"重放"模式隐藏未来价格走势。 步骤3： 完全按照实盘应用您的SMC规则——标记结构、识别设置、记录入场/止损/目标。 步骤4： 逐根K线推进并记录结果。 步骤5： 经过50-100笔交易后，计算：胜率、平均R、最大连续亏损和最大回撤。
目标数字
胜率： 对于SMC策略，50-65%的胜率是现实的。如果您的回测显示80%+，那说明您操作有误（存在后见之明偏差）。 平均盈亏比： 每笔盈利交易1.5-2.5R。 期望值： （胜率 × 平均盈利）−（亏损率 × 平均亏损）应为正值。示例：60%胜率，平均2R盈利，40%亏损率，平均1R亏损 =（0.6 × 2）−（0.4 × 1）= 每笔交易0.8R。这意味着每笔交易的期望值为0.8R——长期来看极其盈利。
Quantum Algo 回测
Quantum Algo 内置的回测功能完全消除了后见之明偏差。由于所有信号都不会重绘且在K线收盘时确认，回测结果准确显示您在实时交易中会看到的情况。您可以直接在TradingView中对历史数据测试任何信号配置，即时查看胜率、盈亏比倍数和回撤统计，无需手动前向测试。
优化而不过度拟合
在初始回测后，您可能想要调整设置。规则：永远不要在测试数据上优化。将数据分成两半——在前半部分优化，然后在后半部分验证（样本外测试）。如果结果在未见过的数据上保持良好，您的优化是有效的。如果显著恶化，说明您过度拟合了。