回测中常见的偏差包括幸存者偏差、前视偏差和未来函数，这些偏差导致回测结果与实盘表现不符。幸存者偏差只考虑存活公司的数据，前视偏差使用未来信息进行决策，而未来函数在特征生成中引入未来数据，造成信息泄漏。为解决这些问题，需要建立严格的数据管理和回测流程，确保数据的准确性和可用性，避免策略失效。

回测策略的有效性需逐层验证，包括语法、逻辑、数据和推断。应避免前视偏差、过拟合和数据窥视，确保策略在独立样本上有效。回测的目标是提高可信度，而非仅追求美观的结果。