之前一直在使用自己写的动量策略，总感觉有时候好用，有时候并不好用，所以最近阅读了一本量化相关的书：《量化投资策略》。
这本书里专门介绍关于量化投资策略的问题的书，其中有提到 前视偏差 相关的内容，重新审视了自己的回测方案，问题就出在这里了。
这次利用 2005 年 1 月 1 日的数据到现在的回测，并针对每一年的数据进行了年化的计算。最终的结果差强人意。
数据非常多，经历了几个小时的整理之后，发现这个策略拟合太过严重了。
从结果来看，策略的收益过度依赖于数据拟合的过程，不依赖于数据之后的测试结果非常一般。最好的情况是十年十倍，最好的话十年五倍。真的非常失望。
特别是我最近在用的数据，十年的回测这寡 948.88% 的收益。具体的数据如下：
