学习 · 用历史数据检验
周期与每笔风险:常见交易错误的代价
有经验的交易者最常批评新手的两件事:周期太小、每笔风险太大。我们测量了这在金钱上的代价。规则始终相同——EMA 20 上穿 EMA 50 时买入,反向交叉时出场,止损 3 ATR。只改变一件事:周期或风险。
方法:2021-01-01 – 2026-10-31,币安 1 分钟 K 线的 BTC/USDT、ETH/USDT、SOL/USDT;每边 0.1% 手续费,每笔市价单 0.05% 滑点;无杠杆。按时间划分:训练 60%、验证 20%、最后 20% 为样本外。“通过”指扣除成本后在验证段和样本外都盈利。所有设置事先确定。
1. 周期:同一策略在 5m、15m、1h、4h 上
在 5 分钟 K 线上策略看起来很活跃:交易多、信号多。但每笔交易都要付手续费和滑点,而几分钟的波动通常小于这些成本。“成本”一列是手续费加滑点占初始资金的比例。
| 币种 | 周期 | 检验 | 整个时间段 | 样本外 | 最大回撤 | 交易数 | 成本 | 报告 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BTC | 5m | 未通过 | −100% | −100.0% | −100% | 6 542 | 132% | 打开 |
| BTC | 15m | 未通过 | −99% | −65.4% | −99% | 2 043 | 149% | 打开 |
| BTC | 1h | 未通过 | −39% | −22.6% | −62% | 480 | 103% | 打开 |
| BTC | 4h | 通过 | +75% | +4.1% | −27% | 117 | 23% | 打开 |
| ETH | 5m | 未通过 | −100% | −99.0% | −100% | 6 386 | 186% | 打开 |
| ETH | 15m | 未通过 | −97% | −79.6% | −99% | 2 048 | 344% | 打开 |
| ETH | 1h | 未通过 | +27% | −30.8% | −45% | 487 | 152% | 打开 |
| ETH | 4h | 不稳定 | +88% | +2.3% | −21% | 119 | 19% | 打开 |
| SOL | 5m | 未通过 | −100% | −98.3% | −100% | 6 149 | 461% | 打开 |
| SOL | 15m | 未通过 | −92% | −76.8% | −98% | 1 969 | 439% | 打开 |
| SOL | 1h | 未通过 | +586% | −15.3% | −48% | 457 | 419% | 打开 |
| SOL | 4h | 通过 | +525% | +15.4% | −26% | 115 | 37% | 打开 |
结论:周期越小,交易越多,成本吃掉的收益越大。在 4h 上同样的逻辑交易很少,成本只占结果的一小部分。
2. 每笔风险:1%、2%、5%
每笔风险是止损触发时损失的账户比例,仓位据此计算。好年份里高风险带来大数字,但回撤也随之增大。
| 币种 | 风险 | 检验 | 整个时间段 | 样本外 | 最大回撤 | 交易数 | 成本 | 报告 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BTC | 1% | 通过 | +43% | +3.8% | −15% | 117 | 10% | 打开 |
| BTC | 2% | 通过 | +75% | +4.1% | −27% | 117 | 23% | 打开 |
| BTC | 5% | 未通过 | +60% | −6.9% | −52% | 117 | 36% | 打开 |
| ETH | 1% | 不稳定 | +43% | +1.8% | −11% | 119 | 8% | 打开 |
| ETH | 2% | 不稳定 | +88% | +2.3% | −21% | 119 | 19% | 打开 |
| ETH | 5% | 未通过 | +69% | −16.5% | −43% | 119 | 41% | 打开 |
| SOL | 1% | 通过 | +174% | +8.2% | −16% | 115 | 10% | 打开 |
| SOL | 2% | 通过 | +525% | +15.4% | −26% | 115 | 37% | 打开 |
| SOL | 5% | 通过 | +2 923% | +7.4% | −46% | 115 | 341% | 打开 |
结论:收益和回撤一起增长。5% 时回撤深好几倍,在 1–2% 时通过的策略可能会失败。
检验您自己的想法
用自己的话描述策略,我们用同样的方法检验:历史数据、计入成本、在它没见过的数据上。