量化交易中所谓「回测易，实盘难」的问题怎么解释？

回测和实盘不一致的问题其实就两种可能，

一是逻辑错误，二是执行偏差。

逻辑错误很简单，就是回测的有效性不延续，最常见的就是过拟合和未来函数的问题。

过拟合的情况非常多，比如只有样本内测试，只做简单样本切割的样本外，对时序数据错误使用分类模型，最后就是相关性和因果性混淆（可解释性）。

未来函数这个就简单了，很多回测工具会直接避免这个问题。

执行偏差是最隐蔽，但只能控制无法避免的问题，导致原因主要是数据延迟和执行误差。

数据延迟会导致本来应该触发的信号，在实盘里由于数据延迟导致根本无法触发，或触发迟缓导致交易位置变形。

执行误差一般说的是taker的滑点(还是延迟)和maker的流动性不足导致的。解决执行偏差的主要方式是要在回测过程中做压力测试，熟悉策略对交易环境的敏感度，做出相应的调整，逼近真实成交环境。