量化投资多少个股？
假设策略的跟踪期是10年，那么理论上需要1000万个样本点（每个样本点包括开盘价、收盘价和标的指数的每日数据）来测试策略，才能尽可能减小误差。 考虑到历史数据不可能完全重现，策略的历史测试也会存在偏差，为了得到更加准确的结果，通常需要5000万（甚至更多）个样本点。实际上，一些商业化的量化策略，其历史数据库的容量往往远远大于这一数值。 同时，一个合格的策略不仅要能在历史数据上表现优异，还要能在未来的数据中继续表现出色。所以一个较为完善的策略评估体系应该包含回测与风险控制两部分。
在回测过程中，会涉及到头寸优化的问题——由于策略的资金量是有限的，在有限仓位的情况下，如何分配资金是最为重要的问题之一。回测结果还需要考虑波动率等风险指标。 通过对不同回测周期下策略表现的对比分析，还可以对策略的时间属性进行考察，这有助于判断策略是否存在交易频率过低或者过高的缺陷。
对于回撤幅度大、持续时间长且不能在短期内修复的策略，即使整体收益高，也不应给予过高评价。 因为投资者对于风险的偏好是不相同的，对低风险的策略更青睐有加。所以在最后的评估阶段，还需将策略的风险特征展示给投资者看。 如果风险可以接受，那么这个策略就是合格的了。否则，策略就需要进一步完善，或者投资者只能放弃该策略。