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。
策略过度拟合
在回测过程中，策略可能只是拟合了历史数据中的噪声，而不是真正的市场规律。这种过度拟合的策略在实盘交易中往往无法复制回测时的表现。
资金和规模效应
资金规模：回测通常使用模拟资金，而实际交易中资金规模的变化可能影响策略的有效性。特别是对于大资金而言，其交易行为可能对市场产生较大影响。
规模效应：随着资金规模的增加，策略的执行成本和滑点也可能相应增加，进一步影响策略效果。
技术和执行风险
技术问题：实盘交易中可能遇到系统故障、网络延迟等技术问题，这些问题在回测中可能无法充分模拟。
执行风险：大额订单可能对市场产生影响，导致成交价格偏离预期。这种执行风险在回测中通常无法准确评估。
