回測的意義

什麼是回測？

回測是指將交易策略的買賣規則套用在歷史市場數據上，以評估其效能的過程。這項模擬會納入假設資金流動與交易成本，並產生資金曲線、最大回撤、勝率、Sharpe比率等績效指標。這些結果有助於判斷策略是否適用於實際交易，或是否需要進一步優化。

回測為何重要？

回測可在不動用真實資金的情況下，評估交易策略的潛在獲利與風險。在波動劇烈的加密貨幣市場，回測有助於設定合理預期。例如，若發現某策略曾出現30%最大回撤，便能於極端行情下調整部位或設定更嚴格的停損。數據驅動的方法能防止衝動決策，協助交易者維持紀律，減少情緒化操作。

回測如何運作？

回測的核心要素包括規則、數據、成本與評估四大面向。

• 規則：明確定義入場與出場訊號及部位管理。例如價格突破、均線交叉、固定網格間距等。
• 數據：指歷史K線圖與成交量。務必選用與實際交易所標的與時區一致的可靠數據來源。
• 成本：涵蓋交易手續費與滑點。手續費為平台每筆交易收取的費用，滑點則是預期成交價與實際成交價的落差——類似於購票時最後一刻的價格變動。忽略成本會導致結果過於樂觀。
• 評估：依賴收益、資金曲線、最大回撤（高點至低點的最大跌幅）、勝率（獲利交易比例）、Sharpe比率（風險調整後的收益，通常大於1即屬穩健）等關鍵指標。多面向評估有助於全面掌握策略，避免被單一指標誤導。

為防止「曲線擬合」（策略過度優化於歷史數據），需進行樣本內（開發期）與樣本外（未見期）驗證。若策略在樣本外表現依然穩定，則具備更高可信度。進階用戶亦可採用滾動優化與測試（walk-forward分析），進一步驗證策略穩健性。

回測在加密貨幣領域如何應用？

加密貨幣回測主要應用於現貨、衍生品與DeFi場景：

• 現貨網格交易：資金分布於一組價格網格，隨價格波動系統自動低買高賣。回測可展示網格觸發、累計手續費、淨利潤及過去一年的最大回撤。
• 趨勢跟隨：如僅在BTC突破20日新高後開倉，跌破均線時平倉。回測可揭示震盪市下的虧損頻率與趨勢市中的獲利爆發，協助判斷是否需增設過濾條件。
• 永續合約資金費率策略：資金費率為正時做空（賺取資金費），為負時做多。回測需模擬資金費用、價差、槓桿效應及強平規則。
• DeFi做市：為AMM池提供流動性可獲得交易手續費與挖礦獎勵。回測會模擬無常損失、成交量、手續費分成及淨資產波動。

在Gate策略工具或API環境下，可透過回測或模擬交易觀察歷史表現，再決定是否投入真實資金。網格、定投與趨勢策略皆常採用此法。

如何進行回測

1. 選擇標的與時間區間：明確標的（如BTC/ETH）與回測期間（如過去一年或2025全年）。避免僅用極短週期。
2. 準備數據：自交易所取得K線與成交量數據，統一時區與精度，清理缺失值，避免「未來數據」洩漏。
3. 定義規則：明確設定入場、出場、部位調整及風控規則，如觸發價、停損、最大部位等。
4. 納入成本：設定合理的手續費與滑點範圍。現貨手續費一般為0.03%–0.05%，滑點估算需考量標的波動及委託簿深度。
5. 執行並回顧指標：輸出資金曲線、最大回撤、勝率、Sharpe比率、交易次數與最長連續虧損，評估是否符合自身風險承受度。
6. 樣本外與滾動測試：拆分時間窗口，避免單一週期內表現「過於完美」。
7. 小規模實盤測試：於Gate等平台以模擬盤或極小資金驗證實際執行差異，如訂單延遲或真實滑點。

近期回測趨勢與關鍵數據點

過去一年，回測更重視實際成本與執行細節，特別是滑點與流動性限制。

針對新週期（聚焦「2025全年」及「2025下半年至2026年初」），建議重點關注：

• 波動區間：BTC及主流幣月度年化波動率於劇烈行情下可達30%–70%；應相應調整停損與網格間距。
• 交易手續費與資金費率：現貨手續費多為0.03%–0.05%；永續合約資金費率多於±0.01%–0.05%區間波動，市場事件時可能大幅提升。需追蹤費率趨勢與價格波動持續性，優化套利策略。
• 深度與滑點：高波動期間（2025下半年–2026年初）滑點敏感度提升，小資金帳戶應保守預估成交價偏差，壓力測試時可適度放寬滑點參數。
• 策略穩健性：對比「2024全年」與「2025全年」樣本外結果，若策略於不同週期下勝率與回撤皆維持一致，則代表更具韌性。

各項指標不必絕對穩定，重點在於統一數據窗口，於不同市場環境下壓力測試策略韌性。

常見回測誤區

• 過擬合：參數過度貼合歷史數據（「曲線擬合」），新環境下容易失效。應透過樣本外與滾動測試加以規避。
• 忽略成本：未計入手續費或滑點會導致收益高估。務必設定合理成本假設，波動期間應收緊估算。
• 前視偏差與數據洩漏：誤用未來資訊（如以當日收盤價做盤中決策）會使結果失真。確保訊號僅使用當下可得數據。
• 僅看單一指標：高勝率未必代表獲利——小額頻繁獲利可能被單次大虧抹平。需綜合評估資金曲線、回撤與Sharpe比率。
• 忽略執行限制：訂單延遲、最小交易量或強平規則若被忽視會扭曲結果。建議於Gate等平台進行小規模實盤校正。

核心術語

• 回測：利用歷史數據模擬交易策略表現，評估其效能與風險。
• 策略：根據市場規則訂定的交易方案，包含入場/出場訊號及風險控管。
• 歷史數據：用於回測分析的市場資訊，如過往價格與成交量。
• 風險管理：藉由停損、部位管理等方式降低潛在虧損。
• 收益：某一期間內投資產生的利潤，通常以百分比呈現。

常見問題

回測與實盤交易有何不同？

回測是利用歷史數據模擬策略表現，實盤交易則是在現行市場以真實資金執行。回測可於無風險下驗證策略，但可能無法完全反映實際環境中的滑點、手續費變動或突發事件。務必先以回測驗證策略有效性，再謹慎進行小規模實盤測試。

回測數據越多越好嗎？

不一定。數據過多易導致過擬合——策略在歷史數據上表現極佳，卻在新市場環境下失效。一般1–3年數據已足以測試穩定性。重視數據品質，並涵蓋多輪市場週期（牛市、熊市、震盪市），可獲得更可靠結果。

如果回測顯示獲利，為何實盤仍可能虧損？

這是常見回測陷阱。原因可能包括策略過度優化歷史數據、忽略成本（手續費/滑點）、過度依賴不可複製的歷史趨勢，或實盤執行缺乏紀律。建議至少預留20%安全邊際，嚴格執行風控，並先以小額資金測試。

Gate支援回測嗎？

Gate未內建回測工具，但提供完整的歷史數據API，以及現貨與衍生品交易介面。你可透過Gate API取得K線數據，自行以Python等語言進行回測，或將Gate數據串接至VN.Py、Backtrader等專業平台。

初學者如何入門回測？

可從簡單策略如均線交叉、基礎突破系統著手。建議學習一門程式語言（以Python為主），熟悉基礎數據處理與策略邏輯。利用Gate等平台取得歷史數據，搭配Backtrader等開源框架練習。重點在於理解回測原理及科學評估策略表現，而非一味追求複雜度。

延伸閱讀

• https://en.wikipedia.org/wiki/Backtesting
• https://www.investopedia.com/terms/b/backtesting.asp
• https://corporatefinanceinstitute.com/resources/data-science/backtesting/
• https://www.yourdictionary.com/backtest
• https://www.stonex.com/en/financial-glossary/backtesting/
• https://www.lokad.com/backtesting-definition/
• https://www.ig.com/en/trading-strategies/what-is-backtesting-and-how-do-you-backtest-a-trading-strategy--220426
• https://www.indeed.com/career-advice/career-development/backtesting