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近日，一份研究成果表明，若忽视在投资策略测试过程中可能被剔除出去的股票，将会导致测试结果过于乐观。这一观点提示我们对回测方法开展更全面深入的探讨与评估。

研究员称，以往的回测仅依赖现有成份股信息，却未考虑未来可能因业绩不佳或股价下跌而被逐出的成份股。我们发现，通过对比红线与蓝线的投资回报，可以明显看到红线的回报率更高，这提示我们在回测过程中可能高估了投资组合的实际收益。

研究揭示出这样一个事实：在挑选过去三十年间表现卓越的企业并做回溯测试时，即使某些公司当时处于较高的信用风险状态，在了解到他们如何成功度过难关之后，购买这类股票在面临信用风险或困境时，依然能带来丰厚盈利。我们需要铭记的是，在获取历史宏观数据过程中，我们所得往往是经过修正后的最终数值。值得一提的是，包括GDP数据和大型企业财务报表在内的许多发达国家统计信息都经过多次调整，这些修正无疑将直接影响到我们的投资决策。

研究员温馨提示，其实即便看似微小改变，也会间接地影响我们在选择股票时的判断哦。然而，实际证据却告诉我们，对于宏观数据和公司财务资料的微调，是直接关系到我们的选股结果的呢。

根据数据分析，在1997至2000年期间，美国高科技股份利润率因子表现出色且测试结果可靠。然而，当我们将研究范围扩展到2002年时，利润率因子似乎不再那么可靠了。由此可见，选股策略及测试周期对于有效因子的判定至关重要。

研究指出，利用2009至2014年间的优秀数据筛选出来的六大因子，进行等权重算法回测，测试结果堪称圆满。但另一方面，利用历史数据进行样本外回测时，结果则略显平淡无奇，几乎呈线性表现。

在构建投资策略或寻找优质因素过程中，应具备严谨的逻辑思维与明确目的。虽然量化分析可以协助验证我们的思路，但它并非寻找逻辑之路的快捷法门。

该研究成果对广大投资者以及量化投资行业产生了深远影响。结果显示投资者需重视未来若被移除成分股的风险，警惕高估投资组合的收益。此外，研究成果对量化投资领域同样具有警示意义，提醒我们在策略设定与因子选取过程中慎之又慎，不能过度依赖回测数据。它揭示了回测法中的潜在困扰之处，期待能激发大家更深入地探讨回测方法，为更严谨、精确的投资决策提供帮助。我们都明白，量化分析并非寻找逻辑的快捷方式，而是用来检验自身逻辑或动机的工具。

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