如何判斷回測使用的市場資料是否真的可交易？

一筆市場資料即使完全正確，也可能無法作為回測的有效證據。交易確實發生了，價格也沒錯，時間戳記有效；但資料流可能延遲送達，供應商可能事後才修正資料，或者報價所屬的市場根本不是策略能接觸到的市場。

要判斷歷史資料是否可交易，稽核的不能只有事件時間戳記。你還需要知道資料列描述的是什麼、何時可供系統使用、代表哪個交易場所或金融商品，以及該報價或交易是否足以合理支持你的委託。

歷史價格正確，就足以用於回測嗎？

不夠。準確性回答的是：「來源最後記錄的價格是多少？」回測還得回答：「策略在做決策時能掌握哪些資訊？」以及「策略實際上能成交嗎？」這是兩個不同的問題。

假設某筆加密貨幣交易在 12:00:00.120 成交，但資料供應商的資料流直到 12:00:00.480 才把它送到你的程式。策略在 .200 做決策時，無法使用這筆交易，即使事件時間早於決策時間。如果歷史檔案只保留事件時間，回測可能在不知不覺中讓策略取得即時運作時尚未收到的資訊。

如果你的資料封存沒有接收時間，請如實說明這項缺漏。你可以測試一種延遲假設，或把研究結論限定在事件時間範圍內。你無法從從未儲存的時間戳記還原當時的確切資訊集合。

如何判斷報價是否能實際成交？

先確認你的委託會送達哪個市場。綜合最佳買價與賣價可能彙整了多個交易場所，但這並不能證明你的帳戶能取得顯示的數量、委託抵達時該報價仍然存在，或該交易場所會接受你的委託類型。

對市價單來說，以中間價成交通常只是虛構。較實用的估算方式是依照委託數量逐檔消耗可見掛單，再加上手續費和延遲或衝擊假設。如果你只有最佳買賣價資料，就要限制結論範圍：你可以估算第一檔，但無法推斷從未記錄的深度。

對限價單來說，價格觸及不代表成交。排在你前面的委託可能會先消耗可用數量。一般快照通常無法得知排隊位置，因此以價格觸及判定成交的規則，應視為樂觀情境，而非實際發生的事實。

信任一份市場資料封存前，應該檢查什麼？

我會先檢查那些基本項目。相較於在有問題的資料流上套用精密的執行模型，這些檢查更能找出研究中的錯誤。

• 涵蓋狀況： 是否有缺漏時段、重複事件、序號中斷，或無法解釋的零成交量突增？
• 市場識別： 這個代號是否一直對應相同的交易所、合約、計價貨幣與金融商品規格？
• 可用性： 事件時間與接收時間是否都已保留？如果沒有，用什麼延遲假設來界定結果？
• 修正： 你能否區分原始訊息與供應商事後補入或修訂的資料？
• 單位： 價格、數量、合約乘數與時間戳記是否都採用一致的解讀方式？

最後一項聽起來簡單得不能再簡單。我曾經花了一個早上追查一個看似波動度狀態改變的現象，最後發現只是資料流遷移後，數量欄位的單位變了。圖表很漂亮，單位卻錯了。

如何測試資料可用性會不會改變結果？

針對策略的決策邊界做一組小型敏感度測試。按照合理的延遲調整資料可用時間，剔除序列連續性中斷的更新，並在有實際交易場所委託簿資料時，用它比較成交結果。回報原始結果與劣化後的結果。如果極短的延遲就讓效果消失，策略可能仰賴你的資料收集設定無法穩定提供的資訊優勢。

舉個具體例子，假設最佳買價上漲 1 個 tick 時就會觸發訊號。用交易所事件時間重播一次，再用資料收集器的接收時間重播一次。如果事件時間版本交易 40 次，而接收時間版本交易 27 次，這項差異就是策略證據的一部分。兩種重播各自的績效也是。不要因為較弱的重播看起來不夠漂亮，就把它藏起來。

模擬交易是很實用的下一步檢查，因為它能在研究系統使用的同一條作業流程中，揭露資料流延遲、過時報價、代號對應錯誤與交易場所的限制。它仍無法重現所有實際排隊情況或市場衝擊。要清楚標示這個界線。

實務上，「可交易資料」是什麼意思？

意思是，回測能說明觀測何時發生、策略何時能讀取、資料來自哪個市場，以及哪些執行證據支持假設的成交結果。乾淨的價格序列只是起點。當時間、存取權限與成交假設都經得起檢視，而且調弱這些假設後結果依然合理，研究才真正可信。