在開發演算法交易策略時，最佳化 (Optimization) 與回測 (Backtesting) 是兩個不可或缺的環節。

1. 策略最佳化 (Strategy Optimization) ⚙️

最佳化是指透過微調策略的參數（例如移動平均線的週期、RSI 的超買/超賣閾值等），來改善策略的表現。最佳化的目標可以是多樣的，例如最大化總利潤或最小化最大回撤 (Drawdown)。

然而，最佳化是一把雙面刃。如果在訓練數據上過度追求完美的權益曲線，很容易導致過擬合 (Over-fitting)。一個過擬合的模型雖然在歷史數據上表現優異，但在未來的真實市場中很可能會失效。

2. 回測 (Backtesting) 歴史

回測是指將一個交易策略應用於歷史數據上，模擬過去若採用此策略會發生的交易，從而評估其績效。這讓我們不必花費數年時間在真實市場中等待，就能快速地驗證一個策略的有效性。

回測系統的類型

• 研究型回測系統 (Research Backtesters):

  • 特點: 不完全模擬所有市場互動的細節，而是做出一些簡化與近似，以求快速得到策略的潛在表現。
  • 用途: 常用於策略發想的初步篩選，不適合高頻或日內交易策略的精確測試。

• 事件驅動型回測系統 (Event-Driven Backtesting):

  • 特點: 高度擬真。系統會模擬即時市場數據的接收、事件觸發、信號生成、下單執行等完整流程，就像在真實環境中交易一樣。
  • 優點: 回測結果非常接近真實交易。
  • 缺點: 系統設計複雜，開發難度高，且更容易出現程式錯誤 (bugs)。