量化回测实战心得

##提升量化回测的效率

• 在接触 Panda AI 之前，我过往的回测工作大多耗费在手动编写数据处理代码上，回测耗时费劲。而这次实战让我真切感受到，自然语言驱动的数据处理是真正的 “效率利器”。

回测的本质是 “验证逻辑”，而非 “追求完美收益率”

1. 此次回测让我彻底摒弃了 “回测收益率越高，策略越好” 的错误认知，深刻理解到回测的核心是验证策略逻辑的合理性，而非堆砌漂亮的数据。

2. 简单有效的经典策略，远胜复杂花哨的 “空中楼阁”;

   此次 PandaAI 量化回测实战，既是一次工具的实操演练，更是一次量化认知的重塑。我既感受到了智能工具带来的效率提升，也深刻认识到量化交易的核心并非 “炫酷工具” 或 “超高收益”，而是 “严谨的逻辑”“理性的反思” 与 “对市场的敬畏”。
   回测是策略的 “试金石”，但不是 “万能药”。一个优秀的量化策略，不仅需要在历史数据中表现稳健，更需要具备适应现实市场的灵活性，而这需要我们在不断实操、不断踩坑、不断迭代中逐步打磨。此次实战的得失，将成为我后续量化交易之路的重要积淀，指引我从 “回测新手” 向 “实盘进阶者” 稳步迈进。