回测是利用历史市场数据模拟交易策略，来评估该策略过去的表现和风险特征。交易员用回测来模拟特定的交易策略在过去的表现，当中考虑了特定的规则、风险管理参数和其他交易变量。
回测是评估ProPick策略的关键一环。通过在历史数据中应用不同的ProPick策略规则，我们评估了每个策略的盈利能力、风险调整后的回报和其他关键指标，并获得了对每个策略优缺点的宝贵见解，以改进和优化每个策略。
如上所述，ProPicks策略使用了我们的AI模型系统地分析历史股票数据，旨在发现未来可能有盈利潜力的股票。这些预测评级是我们开发ProPicks策略的基础。在创建ProPicks策略后，我们专有的回测模块会进行审核。我们通过这一步骤并根据历史数据评估每个ProPicks策略的表现。
随后，我们才会全权决定把通过了严格评估的策略发布在英为财情Investing.com上。
请注意，过去的表现并不能保证未来的表现。有关过去表现的更多资料，请参见下文的免责声明以及相关问题解答。
不，回测结果并不代表过去的实际交易表现，而仅代表基于历史数据的假设性交易表现。回测结果仅代表了我们今天对历史数据的后见之明分析。
有关过去表现的更多信息，请参见下文的免责声明以及相关问题解答。
- 总回报：整个回测期的累积回报。
- 年化回报：整个回测期的几何平均回报率，为便于比较进行了年化。
- 贝塔(Beta)：衡量策略相对于大市的波动幅度，提供了对策略的系统性风险的洞察。
- 夏普比率：一种衡量风险调整的标准，通过将投资组合的超额收益(减去无风险利率)除以投资组合的标准差来计算。夏普比率越高表明经风险调整后的业绩更好。
- 索蒂诺比率：这一比率就下行风险进行了调整，将投资组合的超额收益（减去目标收益）除以投资组合的下行风险偏差，着重强调了在不利价格变动下的表现。
- 最大回撤：指投资组合从峰值跌至紧随其后的谷底的最大百分比跌幅，用来洞悉策略的历史风险和波动性。
结合这些指标，可分析策略的历史表现和内在风险，旨在为投资者做出明智的投资决策提供参考信息。
不，过去的表现不能保证未来的表现。尽管ProPicks策略基于回测结果，但仅供一般参考之用，不应被视为投资、法律、税务或会计建议，也不代表Investing.com或其员工的个人观点。Investing.com不是持牌证券交易商、经纪商、投资顾问或投资银行。此外，Investing.com上显示的任何股票或交易策略并不构成特定证券、策略或行动适合于您的建议。我们强烈建议您在进行任何投资之前咨询您的经纪人或投资顾问。
回测结果基于与市场相关的某些假设（例如假设投资者能够购买ProPicks策略建议的股票，并且在假设的交易发生时市场流动性一致）。与假设这些假设的偏差可能会严重影响回测的回报，并且由此类结果得出的现实世界结果将会不同。
此外，这些事后形成的数据点并未考虑实际的交易影响或不可预见的经济和市场事件，因此可能无法反映各种经济状况的潜在影响。ProPicks策略根据可用历史数据以及当时的经济状况进行测试。如果市场状况以历史数据中未观察到的方式发生变化，则此类策略的有效性将大不相同。可以调整回溯测试，直到过去的回报看起来最佳，因此现实世界结果可能会不同。
请参阅下面指定的免责声明中的其他信息。
回测虽然很有价值，但容易产生多种影响结果的偏差，这些偏差源于结果是基于对历史数据的后见之明分析。例如，这些偏差包括：
- 幸存者偏差——幸存者偏差——当数据集未包含关于未能“存活下来”的公司（例如，退市、破产或以其他方式解散的公司）的数据时，就会导致幸存者偏差。在这种情况下，我们的分析只考虑了“存活下来”的公司，从而导致结果过于乐观。为了消除这种偏差，我们努力将后来退市或破产的公司也纳入我们的数据集，以确保数据不偏向于至今仍在运营的公司。
- 前瞻和重述偏差——如果进行回测交易时，由于财报发布日期的问题，或者公司重述了之前的财报，则会无法获得回测所用资料，从而导致回测结果脱离现实。我们尽量确保我们的数据点是符合当时情况的(point-in-time)，这意味着它们只反映公开可用的信息，这些信息在交易日期是市场参与者都知道的。
- 公司行动——公司可能会采取某些公司行动，如派发股息或拆分股票，这可能会扭曲数据并干扰分析。因此，我们会调整数据以考虑这些公司行动。
请注意，尽管我们不断努力优化数据集，以减少上述偏差，但无法保证所有偏差都已消除，而偏差可能会影响到实际结果。
更多资料，请参阅下文中的免责声明。
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