許多策略10年前的業績要遠遠好於現在,至少從回測結果來看如此。那時,採用量化策略的對沖基金並不多。並且,買賣差價也比現在大得多,所以,如果用今天的交易成本做回測,會不現實地抬高早年的收益。
有存活偏差的數據也會使得早年業績過好。存活偏籌影響早年業績的原因在於,回測回溯的越早,消失的股票也就越多。有些股票消失是因爲已經破產倒閉,一個純多頭策略在回測的早期會比當年實際的盈虧看起來好。因此,在判斷一項策略的適用性時,要重點關注其最近幾年的業績,而不要被包括早年光鮮數字的總體業績欺騙。

最後,金融市場的“狀態轉換”,也意味着早年的金融數據並不能簡單地應用於今天的相同模型。證券市場監管的變化或其他宏觀經濟事件(如次貸市場的崩潰),都能導致重要的制度轉換。
很多具備統計思維的讀者很難接受這一點。他們中的很多人會認爲,數據越多,回測在統計上就越可靠。但這其實只對由平穩過程產生的金融時間序列來說纔是正確的。不幸的是,由於前面提到的原因,金融時間序列顯然是非平穩的。
將狀態轉換納入一個複雜的“超級”模型是可能的(例7.1中我會討論這個問題),但如果只要求模型相對近期的數據業績良好,會使事情簡單很多。