如何回測加密貨幣期貨交易策略？

數據收集和準備

1. 從幣安期貨 API、Bybit REST 端點或 Kaiko 機構級數據集等可靠來源獲取目標期貨合約的歷史報價水平或燭台數據。

2. 將時間戳標準化為 UTC，並確保所有數據源的時區對齊一致，以防止事件驅動模擬期間出現不一致。

3. 通過前向填充或插值來處理缺失的蠟燭，而不是通過刪除來處理，因為缺口可能反映了實際的市場暫停或交易維護窗口。

4. 通過使用成交量加權或基於未平倉合約的展期邏輯縫合永續合約或季度合約來調整合約展期，以避免人為的價格不連續性。

5. 納入資金費率歷史記錄，以準確模擬跨資金間隔維持頭寸時的持有成本。

執行模擬框架

1. 明確模擬訂單類型：限價訂單必須尊重賬簿頂部的流動性，而市價訂單則根據提交時的可用深度執行。

2. 根據相對於買賣差價和近期交易量的訂單大小應用實際的滑點模型——滑點應非線性地擴展至平均 5 分鐘交易量的 0.1% 以上。

3. 執行交易所特定的限制，包括最小訂單規模、槓桿限制和每個合約規範的頭寸保證金要求。

4. 使用實時標記價格和指數價格差異（而不僅僅是錢包餘額）來模擬清算事件，以復制實際的交易所風險引擎行為。

5. 分別跟踪未實現盈虧和已實現盈虧，在開倉時的每個價格變動時更新兩者，使用公平價格而不是最後交易價格。

風險管理整合

1. 實施與投資組合波動性相關的動態頭寸規模，該波動性通過 30 天滾動回報標準差來衡量，每筆交易的上限為 5%。

2. 嵌入根據 ATR(14) 乘以固定係數計算得出的硬止損水平，每天在開盤前重新計算。

3. 應用保證金緩衝規則：如果可用保證金低於建議倉位所需初始保證金的 200%，則不進行新入場。

4. 使用預加載的經濟日曆數據，在已知的高影響事件窗口（例如美聯儲公告或主要交易所中斷）期間禁用策略信號。

5. 記錄所有由於風險過濾器而被拒絕的訂單，其中包括時間戳、原因代碼和賬戶狀態快照，以進行取證分析。

性能指標和驗證

1. 使用每日收益計算夏普比率，按 365 天慣例進行年化，不包括期貨市場仍然活躍的周末和節假日。

2. 以絕對值和百分比形式報告最大回撤，確定每次回撤的確切開始和結束日期。

3. 以扣除費用後淨盈虧為正的已平倉交易的比例來衡量贏率，不將盈虧平衡退出計為贏。

4. 將利潤係數計算為毛利潤除以毛損失，僅使用盈虧非零的平倉交易以避免分母失真。

5. 通過前瞻分析驗證穩健性：使用前 180 天的數據每 90 天重新優化參數，然後在隨後的 90 天窗口中進行測試。

常見問題解答

Q1：我可以使用現貨價格數據代替期貨數據來回測期貨策略嗎？不會。現貨價格忽略了期貨溢價/現貨升水、融資利率、保證金機制和合約到期週期——期貨盈虧的關鍵驅動因素。

問題 2：在回溯測試中如何考慮交易所特定的費用結構？根據訂單類型和執行方法動態應用每筆交易的接受者/製造者費用；包括提款費和融資費（如適用）。

Q3：在 1 分鐘蠟燭回測時忽略延遲是否可以接受？不會。即使在 1 分鐘粒度下，延遲也會影響填充概率 - 模擬網絡延遲、API 往返時間和交換處理延遲。

Q4：為什麼我的回測盈利能力很高，但實際結果卻表現不佳？這通常源於對噪音的過度擬合、忽略非流動性合約的滑點或未能準確地對交易所清算邏輯進行建模。