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本文介绍了回测在量化交易中的重要性，包括历史交易模拟、自动记账和回报分析等功能。通过使用回测工具，交易者可以评估策略效果、减少手动工作并分析回报。然而，回测与实盘交易存在差距，需要考虑误差和补偿方法。要进行回测，需要准备完整数据、记账程序和策略。新手常犯的错误包括系统和人为误差，回测并非所有问题的答案，但WeQuant提供了一套解决方案来降低使用门槛。
量化系统投入实际使用之前，人们会希望提前测试交易的效果。这个期间往往涉及代码的改动和参数的调整。最常见的做法是将历史数据输入量化系统，让量化系统根据既定的交易逻辑进行操作，观察和分析交易结果，找到问题所在，调整量化系统，然后以此循环，直到效果达到预期为止。
该过程在业界被称为回测。回测是量化工作者常见的工作内容之一。
Note
很遗憾的是，回测跟实盘交易永远存在差距，再好的系统也无法回避。现在市面上有几个开源的回测引擎框架，虽然减少了回测的开发工作量，但或多或少都存在回测的误差。在此，我们优先介绍概念，其次介绍一些常见的规避或者补偿误差的方法，供读者在实践中使用。
回测工具有哪些功能？
历史交易过程和结果的模拟
顾名思义，回测当然是回顾一段时间，用既定的交易策略，向模拟的交易平台提交交易请求，然后统计交易的结果。
这样，一个策略到底能不能运作，是不是像想象中的那样运作（实战中，策略辞不达意的情况概率很大），运作的效果在特定的行情下是不是有预期的效果（不是所有策略都适用于
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