策略 A：簡單的雙均線（10 日／30 日）交叉策略。
策略 B：他之前開發的 CD＋RSI 結合策略。
策略 C：最新的情緒指標增強模型。
初始資金都設為 10 萬元，交易規則完全一致。
點選執行。
螢幕上程式碼滾動，進度條緩慢推進。林晨起身倒了杯水，站在窗前看著科技園裡穿梭的人群。那些穿著格子衫的程式設計師，那些行色匆匆的白領，他們中有多少人也在尋找出路？
二十分鐘後，執行完成。
瀏覽器自動彈出回測報告頁面。林晨坐回椅子上，屏住呼吸看向螢幕。
資金曲線對比圖上，三條線從同一起點出發，四年後走向截然不同：
策略 A（雙均線）的曲線在 2021 年之前緩慢上升，之後開始震盪，最終淨值 12.8 萬，年化收益率約 6.4%。
策略 B（CD＋RSI）表現好些，淨值達到 18.2 萬，年化收益率 16.1%。
策略 C（情緒增強模型）的曲線最漂亮——前期平穩上升，2022 年市場大跌時回撤明顯小於前兩個策略，2023 年快速修復並創新高，最終淨值 24.7 萬，年化收益率 25.3%。
“漂亮”。林晨忍不住出聲。
更關鍵的是風險指標。策略 C 的夏普比率 2.8，最大回撤 ?18.7%；而策略 B 的夏普比率只有 1.9，最大回撤 ?32.4%。策略 A 就更差了，夏普比率 0.8，最大回撤 ?41.2%。
月度收益熱力圖上，策略 C 的綠色（正收益）月份明顯多於紅色。交易明細顯示，策略 C 四年只交易了 47 次，平均持倉週期 21 天；策略 B 交易了 112 次，策略 A 更是高達 189 次。
“頻率越低，質量越高”。林晨記下這個觀察。
但真正讓他警醒的是另一個發現。
他把回測時間縮短到最近一年（2023 年），重新執行。
結果變了。
策略 C 的年化收益率從 25.3% 下降到 19.8%，策略 B 從 16.1% 降到 12.5%，策略 A 直接變成負收益。
“市場風格變了。”林晨盯著螢幕，“2020—2022 年的邏輯，到 2023 年不完全適用。”
這就是回測的陷阱——過去表現好，不代表未來持續好。但他的框架至少能幫他看清這個陷阱，而不是美化它。
林晨又做了幾個測試：更改手續費率、調整滑點設定、加入衝擊成本模擬……每次更改，收益率都會下降幾個百分點。
“實盤收益至少要比回測低 20%。”他得出一個經驗法則，“那些宣稱回測年化 50%、實盤也能做到的，要麼是神仙，要麼是騙子。”
傍晚六點，蘇婉敲門叫他吃飯。
餐桌上，林晨難得地主動談起技術細節：“我今天把回測框架寫完了”。
“測試了嗎”？
“測了。我的情緒模型策略，四年回測年化 25%”。
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