期权策略回测是通过历史数据模拟交易过程来验证策略有效性的关键步骤。完整的回测流程包含四个核心环节：数据准备需获取标的资产价格、期权合约链、隐含波动率等基础数据，并计算Greeks指标；策略建模要明确开平仓规则，如基于波动率套利或价差交易的逻辑；模拟执行需考虑交易成本、合约展期等现实约束；最后通过年化收益率、最大回撤等指标评估策略表现。特别需警惕过拟合风险，可通过样本外测试和蒙特卡洛验证来提高结果可靠性。

期权回测作为量化投资的重要环节，其科学性与严谨性直接影响策略实盘表现。从数据维度看，高质量的历史数据是基础，需要包含标的资产价格、期权合约的行权价与到期日信息，以及隐含波动率等衍生指标。高频策略需分钟级数据，而日间策略使用日线数据即可。在建模过程中，Black-Scholes模型和二叉树模型是常用的定价工具，但需注意模型假设与市场现实的偏差。实际操作时，交易成本的精确计算尤为关键，包括佣金、滑点和冲击成本等，这些因素可能使理论盈利策略变为实际亏损。

绩效评估需多维度展开：收益类指标如年化收益率反映盈利能力，卡玛比率衡量收益与最大回撤的关系；风险类指标中夏普比率和Sortino比率分别评估整体风险和下行风险。统计检验如t检验可验证策略显著性，避免随机性干扰。华泰证券2025年研究报告显示，通过分层合成多个维度的择时信号，其多维框架对万得全A指数的择时夏普比率达1，年化收益22%，显著优于单一指标策略。这印证了回测中多因子融合的重要性。

回测过程中存在若干常见陷阱需规避。过拟合是最典型问题，表现为策略在历史数据表现优异但实盘失效，可通过保留30%样本外数据作验证。幸存者偏差则源于仅使用现存流动性好的合约数据，忽略已退市合约的影响。交易逻辑的模糊定义会导致回测结果不可复现，因此需精确到具体时间点和触发条件。实践中建议采用模块化开发，将数据清洗、策略逻辑、绩效评估等环节分离，并通过VeighNa等量化平台实现标准化回测流程，确保结果可追溯可验证。