为什么一次回测不能当作结论
回测是对一个假设的一次检验。要把结果当作结论，还需要样本外数据、交易成本和事先写下的失效条件。
多重检验与因子挖掘中的假发现陷阱
在成千上万个候选特征中筛选显著因子，传统统计阈值必然失效。控制假发现率与样本外再现，是量化研究区分噪声与真实规律的关键界碑。
从回测曲线到实盘收益：调仓滑点与容量边界
纸面回测的超额收益极易在订单执行的摩擦中消耗殆尽。把市场冲击、换手率约束和流动性天花板内生进研究框架，是策略存活的基石。
时间点数据（Point-in-Time）与前瞻偏差防线
在回测中借用未来信息是导致策略实盘迅速夭折的最隐蔽诱因。建立严格的时间点数据与动态可获得性时序，是量化研究不可逾越的底线。
组合清除交叉验证（CPCV）与时序标签重叠防线
金融时间序列具有强自相关与跨期标签重叠特征。标准K折交叉验证会导致严重未来信息泄漏；必须通过清除重叠样本（Purging）与禁运自相关衰减期（Embargoing）构建无偏验证分布。