如何解读回测报告——用简单语言理解 t-Stat、胜率与超越 SPY 的 Alpha

当有人说"我的策略每年收益 50%"时，你必须提出三个问题——否则你可能会亏损真实资金。

本文将教你如何提出这三个问题，无论是针对 QMA 的回测，还是任何其他人向你推销的产品。

问题 1：胜率——策略有多少时候是对的？

定义： 策略跑赢基准的时间段占比。

QMA 示例： Multibagger Main 在 17 个月内胜率为 82%。这意味着：在 17 次月度再平衡中，该策略有 14 次跑赢了 SPY。

陷阱： 仅凭胜率本身，你无法得出任何关于幅度的结论。一个策略赢了 10 次、每次盈利 1%，却输了一次、亏损 50%，其胜率高达 91%，但总体仍是亏钱的。比特币交易者可能胜率 90%，却有巨大的回撤。

QMA 的解决方式： 我们始终将胜率与平均 Alpha 一起报告。Multibagger Main：胜率 82% + 月均 Alpha +5.7 pp。两者均为正值 → 该策略不仅胜率高，而且每次获胜时幅度也很可观。

问题 2：相对 SPY 的 Alpha——超越市场多少？

定义： 策略收益与 SPY（S&P 500 ETF）在同一时间窗口内的差值。

示例： 策略收益 +30%，SPY 收益 +20%，Alpha = +10 个百分点（pp）。

为什么不能只看"30% 很棒"： 当有人说"我赚了 30%"时，请追问"同期指数表现如何？" 如果指数涨了 28%，他们几乎没有创造任何额外价值。主动投资只有在扣除成本后能跑赢被动指数时，才具有实际意义。

QMA 各策略 11 个月 Alpha 数据：