回测设计与数据：

        1. 时间范围：2026年4月1日 - 2026年6月30日（三个月），覆盖了市场一波上涨、震荡以及M公司利空暴跌等不同市况。

        2. 标的样本：选取我这三个月内所有真实发生的A股交易记录，共22笔，涉及8只不同股票。包含盈利交易和亏损交易。

        3. 对比情景：

        ? 情景A（实际执行）：完全按照我实际交易记录操作，包括所有止损（我有部分仓位设了止损，部分没有）、止盈、换股等。这反映了我“部分有纪律、部分随性”的实际情况。

        ? 情景B（假设不止损）：假设在这三个月内，所有买入的股票，在买入后都不进行任何止损或主动卖出，一律持有到6月30日收盘，无论期间跌幅多大。止盈操作也取消，即完全“买入并持有”到期末。

        4. 回测指标：总收益率、年化收益率、最大回撤、夏普比率（无风险利率按2%计）、胜率（期末股价高于买入价的比例）。

        5. 关键案例：M公司那笔-20%止损的交易，在情景B中将被持有至今。

        回测工具：用Python（pandas, numpy）自行编写回测脚本，数据来自本地保存的日线数据和我导出的交易记录。

        我将回测的核心过程、代码片段（关键部分）和结果图表，整理成一份简洁的报告，发到群里。

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