数据方面的差异 数据精度：回测通常使用历史数据，这些数据在精度上与实时数据存在差异。特别是在高频交易中，数据需要严格按照时间戳来回放，分钟级别的数据可能过于粗糙，无法准确反映市场变化。 市场环境变化：市场环境是动态变化的，回测时的市场环境与实盘交易时可能不一样，历史数据是无法完全反映市场的最新动态和变化的，这也有可能导致策略在实盘中表现不佳。 
交易执行的因素 滑点问题：滑点是指实际成交价格与预期成交价格的差异。回测中往往忽略了滑点的影响，但在实盘交易中，滑点是无法避免的。因此在回测中需要估计滑点的数字，并在回测结果中扣除。 交易成本：回测中可能未充分考虑交易成本，如佣金、印花税等。这些成本在实盘交易中会对策略效果产生重要影响。 成交速度：量化交易强调高速决策和执行，但在实盘中，由于网络延迟、系统性能等因素，成交速度可能无法达到回测时的水平，也会影响策略的效果。 |
