很多回测都假设“下一笔成交按理想价执行”，忽略了信息到执行的时间差与喂价不确定性，我倾向先做一遍误差分解：把策略收益拆成

花白区块链

很多回测都假设“下一笔成交按理想价执行”，忽略了信息到执行的时间差与喂价不确定性，我倾向先做一遍误差分解：把策略收益拆成方向 α、信息延迟损失、置信区间惩罚与对冲残差四部分，用 Pyth 的历史价格与时间线复盘真实的“信息错位”成本，这样回测结果才不会在实盘里崩塌。


具体做法是给每笔历史信号配上“可用新鲜价”的时间戳与区间宽度，用最接近信号时间且仍在有效期内的价格作为执行基准，并按区间宽度对预期滑点做惩罚项，随后把对冲后的残差计入成本。若信号落在无新鲜价窗口，则标记为“应拒单”，策略收益中扣除这笔虚假成交，逼近实盘约束。

我会输出三张报告。其一是“信息延迟成本曲线”，告诉你在不同延迟下的收益侵蚀率；其二是“区间宽度→失败率／拒单率”的映射，帮你决定只减仓与熔断阈值；其三是“回补对冲的残差分布”，评估事务内更新与篮子分批的效果。只有这三张收敛，你才算真的理解了策略在 Pyth 约束下的上限与下限。

我的看法
回测的核心不是把历史收益做高，而是把实盘中的约束与成本做全。把新鲜度与置信区间嵌进回测，很多“回测无敌”的策略会变得朴素但可靠，这反而更有价值。

结论
用可复现的时间线与区间惩罚把“信息错位”显式化，再把拒单与只减仓纳入收益核算，你得到的是能落地的策略而不是幻觉曲线。Pyth 提供的可解释不确定性，正好是把回测拉回现实世界的那只手。


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