上个月跑镑美的一个 scalp 策略，回测报告漂亮得不行，夏普 2.1，最大回撤才 6%。结果一上模拟盘跑了两周，同样的参数，盈利直接腰斩。我一开始以为是行情变了，后来把模拟盘的成交明细导出来跟回测逐笔对比，才发现问题出在点差和滑点上——回测里用的是固定 1.2 点差，实际跑的时候伦敦开盘那会儿镑美点差直接跳到 2.8，非农前后更是夸张到 5 个点这个坑我觉得值得聊聊，因为论坛里问这个的人真不少。
先说结论：MT5 自带的 Every tick 模式听起来很美好，但它默认用的是你导入的那份历史数据里的点差，而大多数经纪商导出的 tick 数据本身点差就是“事后加工”过的。我试过三种方案，各有各的问题。
第一种，直接用经纪商提供的 MT5 历史数据跑 Every tick based on real ticks。优点是省事，一键下载。缺点是很多经纪商的 tick 数据只保留最近几个月，再往前就是拿 M1 数据插值生成的，点差基本是恒定值。我拿 IC Markets 的 demo 账户试过，2023 年 3 月之前的镑美 tick 数据，点差清一色 1.4，这明显是假的——那段时间瑞信暴雷，镑美点差怎么可能稳如老狗。
第二种，从第三方买 tick 数据，比如 Tickstory 或者 Dukascopy 的免费数据，然后自己导入 MT5。这个方案精度高很多，Dukascopy 的 tick 数据是带真实买卖报价的。但坑在于：你得用脚本把 bid/ask 拆成 MT5 能识别的格式，而且导入之后还要在 MT5 里手动设置 symbols.sel 文件里的点差乘数。我一开始没改这个，回测出来的点差还是默认值，白折腾了两天。另外 Dukascopy 的数据时间戳是 GMT，你的经纪商可能是 GMT+2 或 GMT+3，时区不对齐的话，非农这种数据行情的点差峰值会对不上，回测结果自然失真。
第三种，最笨但最准的办法：用 真实账户的 tick 数据 自己录。MT5 有个 CopyTicks 函数，可以写个 EA 在实盘挂机，把每个 tick 的 bid/ask 存到 CSV 里。优点是 100% 真实，连你经纪商那边的滑点都能抓到。缺点是慢，你得等行情走完才能回测，而且数据量巨大，镑美一天大概 200 万条 tick，一个月下来 CSV 能到几个 G。我现在的做法是只录伦敦和纽约重叠的那四个小时，够用了。
滑点这块更麻烦。MT5 回测里有一个 Deviation 参数，单位是 point，默认是 0，意思是“不允许滑点”。但真实世界里，你市价单进场，经纪商给你成交的价格跟请求价差个 0.5 到 2 个点是家常便饭。我的经验是：回测时把 Deviation 设成 10 到 20，也就是 1 到 2 个点，这样出来的结果更接近实盘。但注意，这个参数只影响市价单，限价单和止损单的滑点 MT5 回测引擎是模拟不出来的——比如你挂了个 buy limit 在 1.2650，实际行情快速穿过的时候，你可能在 1.2648 才成交，甚至直接跳过不成交，这些回测里都体现不了。
还有个细节：点差在回测里是 动态变化 的，但 MT5 默认只读 tick 数据里的 ask，bid 是用 ask 减去你设置的固定点差算出来的。所以如果你导入的 tick 数据只有 bid 没有 ask，那回测里的点差就是假的。我现在的流程是：
说实话，折腾完这一套，回测报告就没那么好看了。镑美那个策略的夏普从 2.1 掉到 1.3，但模拟盘跑出来的结果跟回测基本能对上。我觉得这才是回测的意义——不是为了找一条漂亮的资金曲线，而是为了提前知道策略在最坏情况下会亏多少。
你们平时回测是直接用经纪商的数据还是自己导入？有没有人试过用 Python 对接 MT5 的 CopyTicks 做实时数据录制？评论区聊聊。
补充一个小细节：不同经纪商的tick数据点差加工方式也不一样，有的直接抹平了浮动点差只留均值，所以就算都用真实tick模式，跨平台对比结果还是会有出入。
先说结论：MT5 自带的 Every tick 模式听起来很美好，但它默认用的是你导入的那份历史数据里的点差，而大多数经纪商导出的 tick 数据本身点差就是“事后加工”过的。我试过三种方案，各有各的问题。
第一种，直接用经纪商提供的 MT5 历史数据跑 Every tick based on real ticks。优点是省事，一键下载。缺点是很多经纪商的 tick 数据只保留最近几个月，再往前就是拿 M1 数据插值生成的，点差基本是恒定值。我拿 IC Markets 的 demo 账户试过，2023 年 3 月之前的镑美 tick 数据，点差清一色 1.4，这明显是假的——那段时间瑞信暴雷，镑美点差怎么可能稳如老狗。
第二种，从第三方买 tick 数据，比如 Tickstory 或者 Dukascopy 的免费数据，然后自己导入 MT5。这个方案精度高很多，Dukascopy 的 tick 数据是带真实买卖报价的。但坑在于：你得用脚本把 bid/ask 拆成 MT5 能识别的格式，而且导入之后还要在 MT5 里手动设置 symbols.sel 文件里的点差乘数。我一开始没改这个，回测出来的点差还是默认值，白折腾了两天。另外 Dukascopy 的数据时间戳是 GMT，你的经纪商可能是 GMT+2 或 GMT+3，时区不对齐的话，非农这种数据行情的点差峰值会对不上，回测结果自然失真。
第三种，最笨但最准的办法：用 真实账户的 tick 数据 自己录。MT5 有个 CopyTicks 函数，可以写个 EA 在实盘挂机，把每个 tick 的 bid/ask 存到 CSV 里。优点是 100% 真实，连你经纪商那边的滑点都能抓到。缺点是慢，你得等行情走完才能回测，而且数据量巨大，镑美一天大概 200 万条 tick，一个月下来 CSV 能到几个 G。我现在的做法是只录伦敦和纽约重叠的那四个小时，够用了。
滑点这块更麻烦。MT5 回测里有一个 Deviation 参数，单位是 point，默认是 0，意思是“不允许滑点”。但真实世界里，你市价单进场，经纪商给你成交的价格跟请求价差个 0.5 到 2 个点是家常便饭。我的经验是：回测时把 Deviation 设成 10 到 20，也就是 1 到 2 个点，这样出来的结果更接近实盘。但注意，这个参数只影响市价单，限价单和止损单的滑点 MT5 回测引擎是模拟不出来的——比如你挂了个 buy limit 在 1.2650，实际行情快速穿过的时候，你可能在 1.2648 才成交，甚至直接跳过不成交，这些回测里都体现不了。
还有个细节：点差在回测里是 动态变化 的，但 MT5 默认只读 tick 数据里的 ask，bid 是用 ask 减去你设置的固定点差算出来的。所以如果你导入的 tick 数据只有 bid 没有 ask，那回测里的点差就是假的。我现在的流程是：
- 从 Dukascopy 下载带 bid/ask 的 tick 数据，用 Python 脚本转成 MT5 的 .tick 格式
- 导入前先改 symbols.sel 里的点差设置，把 Spread 字段清零，让 MT5 强制用 tick 里的真实点差
- 回测时 Deviation 设 15，Every tick 模式，禁用“使用固定点差”选项
- 跑完之后把回测的成交明细导出来，跟模拟盘对比，看滑点分布是否合理
说实话，折腾完这一套，回测报告就没那么好看了。镑美那个策略的夏普从 2.1 掉到 1.3，但模拟盘跑出来的结果跟回测基本能对上。我觉得这才是回测的意义——不是为了找一条漂亮的资金曲线，而是为了提前知道策略在最坏情况下会亏多少。
你们平时回测是直接用经纪商的数据还是自己导入？有没有人试过用 Python 对接 MT5 的 CopyTicks 做实时数据录制？评论区聊聊。
补充一个小细节：不同经纪商的tick数据点差加工方式也不一样，有的直接抹平了浮动点差只留均值，所以就算都用真实tick模式，跨平台对比结果还是会有出入。
