Backtest（回测）是将交易策略或预测模型放到历史数据上模拟运行、以检验其历史表现的方法，是量化投资和 AI 金融模型验证的基础环节。随着大模型开始参与策略生成与决策，回测本身的可信度正在成为新的争议焦点——一个过于漂亮的回测结果，可能不是策略真有效，而是数据被"污染"了。
Backtest 近期进展
当前焦点与观察点
当前关于 backtest 的讨论集中在三点：一是前视偏差如何系统化检测，尤其在 LLM 训练语料天然包含历史新闻的背景下；二是回测审计能否交给 AI 完成，Clean-Control 类基准给出的答案是"部分可以，但需要严格的对照设计"；三是随着金融专用模型（如 Fin Apex 2.0 这类）落地，机构可能需要为 AI 参与的策略单独建立更严格的回测规范。
对从业者的实际观察点是：当一个 AI 生成的策略回测表现异常优秀时，先怀疑数据泄漏，再恭喜自己。行业共识正在从"回测证明有效"转向"回测排除无效"——验证的重心从追求高收益曲线，转向证明回测流程本身干净可信。