【量化交易系列五】回測方法的最大限制
前幾篇文章請見：什麼是量化交易？
量化交易的注意事項(一)
量化交易的注意事項(二)
量化交易的注意事項(三)
回測，顧名思義就是測試過去，因為我們沒有未來資料，所以即使你在過去發現了某種能大幅擊敗大盤的策略，未來也未必有效。
就算你使用更科學的方法，使模型更符科學條件，例如運用機器學習領域的訓練集資料、測試集資料(同樣都是歷史資料)，在訓練集表現良好的模式，再將它應用到測試集表現也良好，都不能保證在你在實際投錢進該模型當天以後，這個模式還會存在(天曉得！！！)，這是回測方法的最大限制：過去不保證未來，但即使如此，採用回測模型仍然是社會科學領域最符合科學邏輯的一種方式。
結語
以上幾篇文章敘述了所有量化交易或投資常見的注意事項及限制，是否採用量化方式來投資，必須要取決於讀者自身的條件，不是每個投資人都有電腦技術及良好的資料庫等資源，也不是每個人都可以發想出擊敗市場的模型，或者有辦法投入大量時間做研究(雖然透過努力和多讀文獻有幫助)。另外，就算成功開發出回測有效的模型，也不能保證未來絕對有效(有人告訴你未來必定有效你最好保持警覺)。
批評回測方式不見得有效的常見論點是，即使測試期間有效，未來也終將被大盤擊敗，畢竟大盤就能擊敗多數的專業投資人，但這種論述本身也有問題，我們知道大盤擊敗大多數精明投資人，或是大盤過去的歷史年化報酬率表現比債券好，也是透過歷史數據回測及分析才知道這樣的結論。
投資股票的方式有很多種，可以選擇自行研究選股並建立投資組合，也可以單純的買進持有複製大盤良好的ETF，或是自行透過回測的方法找出擊敗大盤的模式。到底投資人要如何選擇，其實就和任何商業判斷一樣，讀者必須思考自身的優勢、劣勢以及承受風險的性格，來選一條最適合自己的道路。