如何回測加密貨幣交易策略：數據驅動決策指南。

準確回測的數據收集

1. 歷史價格數據構成任何加密貨幣回測過程的支柱。 Binance、Kraken 等可靠來源或 CryptoCompare 和 Kaiko 等專用 API 提供細化至一分鐘間隔的燭台數據。

2. 確保數據集包括所選時間範圍內的開盤價、最高價、最低價、收盤價和交易量。數據缺失或不准確可能會導致誤導性結果，​​尤其是在劇烈波動期間。

3. 如果您的策略涉及套利或跨交易所信號，請合併來自多個交易所的數據。必須考慮特定於交易所的異常情況，例如拉高拋售模式或流動性缺口。

4. 針對拆分、分叉和代幣遷移進行調整。加密貨幣經常發生影響定價連續性的結構變化。未能考慮到這些事件會給績效指標帶來偏差。

選擇回測平台或框架

1. Backtrader、CCXT 和 VectorBT 等基於 Python 的工具為自定義策略開發提供了靈活性。這些庫支持與實時和歷史數據源的集成，從而實現快速迭代。

2. TradingView 或 QuantConnect 等基於 Web 的平台為非程序員提供了用戶友好的界面。 TradingView 上的 Pine 腳本允許使用內置可視化工具進行基於規則的策略編碼。

3. 評估平台內的執行假設。滑點、延遲和訂單執行模型在交易所之間差異很大，並且應該反映現實世界的交易限制。

4. 選擇支持前向分析和蒙特卡羅模擬的平台。這些先進技術測試了靜態歷史窗口之外不斷變化的市場體制下的穩健性。

定義和測試進入和退出規則

1. 從一個明確的假設開始——例如，“4 小時圖表上的 RSI 低於 30，隨後看漲吞沒模式會產生有利可圖的多頭入場機會。”將其翻譯成明確的代碼或腳本。

2. 結合使用移動平均線、MACD 或布林線等技術指標，而不是單獨使用。 Confluence 提高了信號可靠性，但需要仔細的參數優化。

3. 根據 ATR（平均真實波幅）等波動率指標實施止損和止盈水平。在高度不穩定的市場中，固定百分比退出可能表現不佳。

4. 包括頭寸規模規則。無論是使用固定金額、凱利準則還是波動率縮放，一致的風險管理對於有意義的股票曲線分析都是至關重要的。

評估績效指標

1. 使用夏普比率和索蒂諾比率關注風險調整後的回報。如果通過過度回撤或尾部風險敞口來實現高原始回報，則意義不大。

2. 分析最大回撤持續時間和深度。即使隨著時間的推移實現淨利潤，從損失中緩慢恢復的策略也是不切實際的。

3. 審查勝率、利潤因素和預期。如果贏家明顯多於輸家，則勝率 40% 的策略仍然可行。

4. 比較不同市場階段的表現——牛市、熊市和橫盤。跨週期的一致性表明彈性；對一個政權的依賴表明其脆弱性。

常見問題解答

可靠的回測至少需要多少歷史數據？建議至少兩個完整的市場週期（通常為 18 至 24 個月）。這涵蓋了不同的波動環境，並降低了曲線擬合到單一趨勢階段的風險。

我可以回測涉及槓桿和融資利率的策略嗎？是的，但前提是您的回測引擎考慮了永續互換機制。資金支付、清算門檻和保證金要求必須準確建模以反映實際損益。

為什麼我的回測策略在實時交易中失敗？差異通常源於不切實際的滑點假設、缺乏特定於交易所的訂單簿動態或看不見的延遲效應。基於實時數據的紙面交易有助於彌補這一差距。

是否可以在去中心化交易所上回測策略？通過 The Graph 或直接節點查詢，使用來自 Uniswap 或 PancakeSwap 等 DEX 的區塊鏈衍生交易數據是可行的。然而，gas 成本、MEV 和區塊確認延遲使執行建模變得複雜。