不同风格的策略对于回测的要求是不同的，比如对于多因子选股或者趋势策略等，需要注意的几点是：

1. 区分好样本内数据和样本外数据，这个和机器学习很类似，样本内数据用于训练，样本外数据用于校验。这样做的目的是为了避免过拟合陷阱。

2. 收益的分布，看看你回测后所有交易的收益分布，看看你的收益来源是少数的几次大的收益还是来源多次的小的收益。来源于大的收益，你的收益波动性就很大，实盘往往会达不到你的效果。

3. 参数的稳定性。如果你某个参数过敏感，随便调整下就对收益影响很大，那你实盘的情况和模拟盘也有很大可能会有出入。

这类策略严格来说，避免了一些常见的坑，还是比较容易做到回测和实盘类似的。

对于高频交易来说，需要注意的点就更多了，简单列出几个：

1. 数据的精度，基本来说，这类策略需要是全部行情严格按照时间戳来回放，分钟级别的都太粗糙了。

2. 滑点问题，实盘很难避免滑点，你要估计出一个滑点的数字，在回测里扣除。

3. 行情的延迟问题，在回测里行情是没有延迟的，而在实盘行情必然有延迟，这部分也会对收益有很大影响。

4. 成交问题，有些策略，比如被动做市商策略，你需要自己模拟订单的撮合成交情况，这部分和实盘往往有很大差距，你需要尽可能的去近似。而你采用交易所提供的模拟撮合环境的话，基本上是不可信的。

5. 在实盘因为延迟的缘故，你还会遇到反向选择的问题，你也需要去评估实盘和回测这方面的差距。

总之，在高频交易策略中，实盘能达到回测60%的效果，就是回测做的很成功的了。

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