为什么要回测 ICT 策略？
大多数人入坑某个 ICT 概念的方式都一样：一张事后看特别干净的历史图。那不叫证据。那只是你对它灵验时刻的记忆，失败的那些早被悄悄忘了。
回测用一份记录替掉这种偏见。你把形态定义清楚，套到几百笔历史交易上，让数字告诉你优势是真的，还是你想出来的。
一套 ICT 策略只有扛得住量化检验，才有资格上实盘。order block、fair value gap、liquidity sweep 在精心挑过的截图里个个威风，但回测会告诉你：当你没得挑的时候，它们到底是什么成色。
动手测之前，你得先有一个收窄的、专精的形态可测。一口气想验证十个概念，得到的只会是噪音，不是答案。
到底该量什么
只统计胜率的回测几乎没用。没有盈亏比衬托的胜率，说明不了任何盈利能力的问题。真正要紧的是四个指标，而且必须放在一起看。
胜率是打到目标位的交易占比。40% 的胜率完全可以很赚钱，前提是你的盈利单相对亏损单足够大。
平均 R 倍数用风险单位衡量每一笔交易。冒 1R 的险赚到 2R，这笔就是 +2R。用 R 记账，不同仓位、不同品种之间才能拉平比较。
期望值是那个说了算的数字。它是每笔交易平均能拿到的 R：(胜率 × 平均盈利 R) − (亏损率 × 平均亏损 R)。期望值为正，意味着这套打法在足够多的样本上能赚钱。
样本量是你信心的放大器。20 笔什么都证明不了。100 笔开始有点意思，横跨不同市况的几百笔更踏实。
正如 Investopedia 在其回测词条概述里指出的：用太少数据验证出来的策略，到了实盘不会可靠地重演。
一步一步怎么做回测
流程说起来简单，诚实地执行起来很难。这里拼的就是纪律。
第一步，定下机械规则。把你的形态写到两个交易员读了会进同一笔单子的程度。周期、入场触发条件、止损和目标位放在哪、每一条过滤条件，全部写死。规则里只要还留着「通常」两个字，它就还不机械。
第二步，选数据集。挑一个市场，再选一段同时包含趋势、震荡和波动率飙升的历史区间。只测单边上涨那一段，任何偏多的 ICT 打法都会被惯坏。把数据切开，留出你从没拿来优化过的时段做验证。
第三步，一笔一笔记。在图表上一根一根K线往前走，每个符合条件的形态都记下来，赢的输的都记，单位用 R。入场、止损、目标位、结果、时段、当时的背景，全写。你最想跳过去不记的那几笔，恰恰是保住样本诚实的那几笔。
这一步就是结构化日志的价值所在。一份好模板能直接喂给回测，你实盘里记的同一份记录，日积月累就成了你的数据集。
我用 LiquidityScan 在图上跑新一轮扫描的时候，依然坚持手动往日志里记。因为亲手写下每一个结果这个动作，会逼我对「到底是什么触发了进场」保持诚实。
前向测试 vs 回测
回测回头看的是已经走完的价格历史。它的强项是量：一个下午就能攒出几百笔样本。它的软肋是后视——每张图后来怎么走的，你已经知道了。
前向测试是把同一套机械规则放到实时或从未见过的数据上跑，事前不知道结果。慢，但诚实得多。
两个按顺序都用。先用回测把样本堆起来、估出期望值，再用前向测试确认你看不到未来时优势还在不在。如果前向结果塌了，你的回测八成是过拟合了。
回测常见的坑
大多数回测都在撒谎，而且撒谎的方式可以预测。认清这些陷阱，防御就完成了一半。
曲线拟合（过拟合）是把规则调到和历史数据严丝合缝。七个条件、只在一个品种的一年里奏效的形态，拟合的是噪音。条件更少、更简单的规则，泛化能力反而更好。
后视偏差是在你已经知道那根K线怎么收的情况下标注入场。永远站在图表左侧做决定，先把后面的走势遮住再判。
样本太小会让运气伪装成优势。15 笔上的 70% 胜率，到 150 笔可能掉到 45%。样本大到亲身经历过一轮连亏之前，别投真金白银。
照这样做出来的数据验证，才分得清一套策略和一个故事。我们拿 order block 做过一个完整案例，诚实的数字和流行的叙事能差多远，看了就知道。
常见问题
一份有效的 ICT 回测需要多少笔交易？
至少奔着 100 笔去，最好 200 笔以上，并且铺开在趋势和震荡两种市况里。小样本会让运气冒充优势，数据越多，你对期望值的信心才越足。
胜率是回测里最重要的指标吗？
不是。期望值才是。40% 胜率配大盈利单，经常打赢 65% 胜率配蝇头小利。胜率永远要和平均 R 倍数放在一起看。
能不能跳过回测，直接做前向测试？
可以，但太慢。回测能快速堆起大样本，前向测试再在未见过的数据上确认优势。两个一起用，才能抓住单独任何一个都会漏掉的过拟合。
相关延伸阅读
顺着这几条走，把让回测有意义的那几块拼图补齐。
- 如何在 ICT 交易中找到自己的优势 — 先专精一个形态，再去测它。
- ICT 交易日志模板 — 给回测喂干净数据的日志。
- order block 还管用吗？ — 这套方法的完整数据案例。
- FVG 填补概率 — 看回测统计落到真实胜率上是什么样。
- ICT 自营交易公司策略：如何通过考核
