系统回测是量化投资策略验证的核心环节，其标准流程可分为五步：首先明确策略逻辑并转化为可执行代码（Python/R等）；其次获取清洗后的历史数据，需包含价格、成交量等关键字段且时间跨度足够；接着在模拟环境中按时间顺序严格执行策略交易规则，避免使用未来数据；然后统计收益率、最大回撤、夏普比率等指标评估表现；最后通过参数敏感性测试防止过拟合。其中需特别注意交易成本、滑点等现实因素对结果的影响，以及成分股存活偏差对结论的干扰。

2025年招商证券研究报告显示，近三年主动股票型基金相对业绩基准平均超额收益为-7.17%，48%的产品落后基准超10个百分点，凸显策略验证的重要性。实践中，中证500等宽基指数因成分股分散更易通过回测获取稳定超额，而行业集中度高的指数增强效果有限。回测偏差主要来自三类：前视偏差（误用未来数据）、幸存者偏差（忽略退市股票）以及过拟合（参数过度优化）。例如某小盘股策略回测表现优异，实盘却失效，正是因未剔除已退市股票的干扰。当前证监会已强化业绩基准约束，要求公募基金将回测结果与管理费、薪酬挂钩，倒逼机构提升回测严谨性。专业团队通常采用Walk-Forward分析（滚动时间窗口测试）和蒙特卡洛模拟来交叉验证策略鲁棒性，确保回测结论经得起实盘检验。