一項實用的回測測試，和尋找更好的參數毫無關係：在程序執行到一半時將它停止，復原後繼續完成同一段重播。在輸入完全相同、執行模擬器受控的情況下，策略決策、委託和權益都應與不中斷的執行結果一致。
如果結果不一致，就表示你找到了狀態管理問題。策略依賴某些沒有儲存、也無法重建的資訊。只要研究工作會恢復執行、工作程序會被替換，或模擬交易服務會部署新程式碼，這項依賴就很重要。
我喜歡這項測試，因為預期答案格外明確。市場有沒有變化，無須爭論。兩次執行接收到的是同一個市場。
以下是 3 種錯誤的重新啟動方式。數字僅供說明；即使系統其他部分都具有確定性，這些問題仍可能發生。
1. 重新載入少數幾根 K 棒，就認定指標已完成暖機
假設策略使用 100 期指數移動平均線。它的更新公式如下：
alpha = 2 / 101
ema_next = alpha * close + (1 - alpha) * ema_previous不中斷的程序會延續累積中的 EMA。重新啟動的程序則擷取 100 根 K 棒，以第一根收盤價作為 EMA 初始值，並認為 100 期指標需要 100 筆觀測資料。
這個假設把指標的平滑參數和有限記憶視窗混為一談。EMA 會保留初始狀態逐漸衰減的影響。如果兩個版本一開始的 EMA 相差 10 個價格單位，後續價格完全相同，這個差距會如下縮小：
| 初始化後的更新次數 | 剩餘差距 | 占初始誤差的比例 |
|---|---|---|
| 100 | 1.353 | 13.53% |
| 250 | 0.0674 | 0.674% |
| 500 | 0.000454 | 0.00454% |
計算方式是 10 * (99 / 101)^k。若第一筆觀測資料用來設定初始值，擷取 100 根 K 棒只會得到 99 次更新。
問題通常會在決策邊界附近顯現。一個版本判定價格高於 EMA，另一個版本卻判定價格低於 EMA。微小的數值差異就會多出一筆交易。一旦如此，冷卻時間、可用資金和後續決策也可能跟著分歧。
請儲存遞迴指標狀態、初始化狀態，以及最後處理的事件。另一個做法是從已知的起始狀態重新重播。延長暖機時間或許能得到可接受的近似值，但應根據明確的誤差容許值來選擇暖機長度，並確認該誤差是否可能改變決策。「週期的 5 倍」只是慣例，並非證明。
而且，歷史資料不只影響指標。移動百分位數需要保留視窗資料。線上模型可能需要最佳化器狀態。虧損後等待 3 根 K 棒的規則，則必須記住虧損事件和計數器。
2. 儲存持倉，卻忘了尚在處理中的委託
目標持倉是 10 單位。一筆買進 10 單位的委託已成交 4 單位，還有 6 單位未成交。你將持倉數量 4 存入檢查點，重新啟動後又針對缺少的 6 單位送出另一筆買進委託。
如果原委託的剩餘數量和替代委託都成交，你最後會持有 16 單位。
這類錯誤在回測中常常不易察覺，因為填單引擎重新啟動時，可能會悄悄清除尚未完成的委託。在模擬交易中，模擬器或外部服務則可能保留委託。如此一來，同一套復原程式碼會因為不同元件是否存活，而產生不同曝險。
| 重新啟動時 | 實際狀態 | 只根據持倉復原時看到的狀態 |
|---|---|---|
| 目標持倉 | 10 | 10 |
| 已成交持倉 | 4 | 4 |
| 未成交買進數量 | 6 | 0 |
| 還需要買進的數量 | 0 | 6 |
問題可能表現為復原後立即出現一波無法解釋的委託。有時曝險會加倍，有時則會平掉某個仍有保護委託在場的持倉，導致該委託之後可能又開出新的持倉。
檢查點除了持倉，也必須包含委託識別資訊和生命週期狀態。產生新動作前，復原程序必須先向執行系統核對這些紀錄。結果不明的委託需要調查；把「沒有儲存確認回覆」當成「從未送出」，就會造成重複委託。
穩定的客戶端委託識別碼有助於查明委託結果。只有在接收端系統確實執行必要的唯一性或冪等性規則時，它們才能防止重複委託。也要保存已處理的成交識別碼，避免重播的成交再次增加持倉。
我對那種乏味的委託狀態畫面總是特別有好感。到了重新啟動的那一天，畫面上那些小小的資料列，忽然成了整棟大樓裡最吸引人的介面。
3. 還原持倉，卻重新開始計算損益帳本
來看一個不使用槓桿、沒有手續費的現貨範例。起始現金為 $10,000，以 $100 買進 10 單位，並在標記價格到達 $110 時建立檢查點。
正確的狀態是 $9,000 現金，加上價值 $1,100 的持倉，權益合計 $10,100。如果復原時還原了 10 單位，卻把現金重設為原本的 $10,000，帳面就會顯示 $11,100。你只靠重新啟動程序就憑空變出了 $1,000。
有些情況沒那麼戲劇化。復原後權益維持不變，進場價格卻被重設為 $110。權益總額可能仍然正確，但已實現與未實現損益的歸屬會改變。如果停損或出場條件會參照進場價格，這種帳務捷徑就會改變交易行為。
系統也可能忘記先前的權益高點。假設權益曾達到 $10,600，之後跌至 $10,100，回撤約為 4.72%。如果復原時重設歷史高點，策略就會突然認為回撤是 0。任何以回撤為依據的風險控管都因此遭到未授權重設。
因此，問題可能表現為權益突然跳變、回撤看起來異常改善，或風險規則在部署後停止觸發。請保留帳本和依賴帳務資訊的策略狀態：資金異動、持倉、適用的成本基礎、累積費用，以及風險控管記錄。在同一個估值時間點核對還原後的權益與帳本。
檢查點必須對應一致的狀態邊界。如果填單後才儲存現金，卻在填單前儲存持倉數量，得到的狀態就從未實際存在過。請將相關狀態一併提交，或記錄可用來重建狀態的持久事件序列。事件游標也要和該狀態一起儲存，讓復原時既不會漏掉成交，也不會重複套用。
我會在研究測試框架中保留這項測試：先執行一次不中斷的參考重播，再於刻意挑選的棘手時點重新啟動第二次執行：指標初始化期間、部分成交之後，以及風險限制生效期間。使用相同的事件順序，並保留模擬器的隨機狀態。比對復原後的第一個決策、委託和成交紀錄，以及權益變化軌跡。只比對最終餘額，即使錯誤彼此抵銷，也可能看不出來。
若要測試送出委託後、收到確認前發生當機的情況，測試框架也必須將執行服務的狀態獨立保留，不受策略程序影響。否則，你會刪掉自己正要測試的不確定性。
策略規格也包含它會記住哪些資訊。請明確描述這些記憶，讓你能在重播中途終止程序，並清楚展示它如何恢復運作。
← 所有文章
