Bitfinex回测策略：量化交易员的盈利秘籍？速看！

2025-03-08 11:49:28 51

Bitfinex 市场回测分析指南

Bitfinex 作为历史悠久的加密货币交易所，提供了相对完善的交易API和历史数据，使得交易者和量化研究人员可以进行市场回测分析。 市场回测是指使用历史数据模拟交易策略，以评估该策略在过去市场条件下的表现。 对于开发盈利性交易策略至关重要。 以下将详细介绍如何在Bitfinex上进行市场回测分析。

1. 数据准备：获取 Bitfinex 历史数据

进行任何量化交易策略回测分析的第一步是获取高质量且可靠的历史市场数据。Bitfinex 作为主要的加密货币交易所之一，提供了多种途径来获取其历史数据，以便开发者和交易员进行模型验证和策略优化。

  • Bitfinex API： 这是获取精确和细粒度历史数据的首选方式。 Bitfinex 交易所官方 API 允许用户通过编程方式，以结构化的格式访问全面的交易数据。这些数据包括：
    • 交易历史 (Trades)： 详细记录了每一笔成功的交易，包含交易时间戳、交易价格、交易数量以及买卖方向等信息。这是回测中最基础且重要的数据源之一。
    • 订单簿快照 (Order Book Snapshots)： 提供了在特定时间点的买单和卖单的分布情况，有助于分析市场深度和流动性。快照数据可以模拟限价单的执行情况，更准确地评估交易策略的潜在收益。
    • 蜡烛图数据 (Candlestick Data)： 以 OHLC (Open, High, Low, Close) 格式提供不同时间周期的价格信息。例如，1 分钟、5 分钟、1 小时、1 天等。蜡烛图数据通常用于技术指标的计算和图表分析。可以通过 API 指定时间周期和数据范围。
    • 资金费率 (Funding Rate)： 对于永续合约交易，资金费率是多头和空头之间定期支付的费用。获取历史资金费率数据对于模拟永续合约的交易成本至关重要。
    使用 Bitfinex API 需要进行身份验证，并需要理解其 API 文档，文档详细说明了如何构造 HTTP 请求以获取所需的数据，包括身份验证、请求参数和速率限制等。 需要特别注意 API 的速率限制，以避免被临时封禁。
  • 第三方数据供应商： 有众多第三方数据供应商，如 Kaiko, Intrinio, Coinmetrics, Tiingo 等，专门聚合和清洗来自多个加密货币交易所的历史数据，其中包括 Bitfinex。这些供应商通常提供更友好的数据接口 (如 REST API 或 Python SDK) 和数据预处理服务，如数据清洗、缺失值填充和异常值处理。
    • 优点： 易于使用，数据质量较高，通常包含额外的数据指标。
    • 缺点： 通常需要付费订阅，可能存在数据延迟或不完整的情况。
      • 选择第三方数据供应商时，需要仔细评估其数据质量、覆盖范围、更新频率和价格。
  • Bitfinex 公共数据： Bitfinex 可能会提供一些公开可用的汇总数据，例如每日交易量、历史成交价、排行榜等。这些数据通常以 CSV 文件或其他简单格式提供，无需身份验证即可访问。
    • 局限性： 公共数据通常不够精细，时间分辨率较低，无法满足深入的回测分析需求。 例如，可能无法获取分钟级别的交易数据或完整的订单簿信息。
    • 适用场景： 可以用于初步的数据探索或验证其他数据源的准确性。
    尽管公共数据有限，但可以作为了解 Bitfinex 市场活动的一个起点。

    • 使用 Bitfinex API 获取历史数据的步骤：

    1. 注册 Bitfinex 账户并获取 API 密钥: 为了使用 Bitfinex API，必须先在 Bitfinex 交易所注册账户。注册成功后，在账户设置中找到 API 管理页面，生成 API 密钥对，包含 API Key 和 API Secret。API Key 用于标识你的身份，而 API Secret 用于对请求进行签名，务必妥善保管。请注意，为了安全起见，可以设置 API 密钥的权限，例如只允许读取历史数据，禁止交易等。
    2. 选择合适的编程语言和库: 常用的编程语言包括 Python、R 和 JavaScript。Python 因其简洁性和丰富的库生态系统而成为首选。常用的 Python 库包括 requests (用于发送 HTTP 请求，处理网络通信)、 pandas (用于高效的数据处理和分析，例如创建 DataFrame)、 numpy (用于数值计算) 和 datetime (用于处理日期和时间)。R 语言也广泛应用于数据分析，常用的 R 库包括 httr (用于发送 HTTP 请求) 和 data.table (提供高性能的数据操作功能)。JavaScript 适用于构建前端应用程序或使用 Node.js 进行后端数据处理。
    3. 构造 API 请求: 根据 Bitfinex API 文档 (请查阅最新的官方文档以获取准确的 API 端点和参数)，构造 API 请求以获取所需的历史数据。例如，要获取 BTC/USD 交易对的 1 分钟蜡烛图数据，可以使用以下 API 端点：

      /v2/candles/trade:1m:tBTCUSD/hist

      该 API 端点指定了交易类型 ( trade )，时间周期 ( 1m ，代表 1 分钟)，交易对 ( tBTCUSD ，代表比特币/美元)。

      你可以通过添加查询参数来指定起始时间和结束时间，以及限制返回的数据量。常用的查询参数包括：

      • start : 起始时间，以毫秒为单位的时间戳表示。
      • end : 结束时间，以毫秒为单位的时间戳表示。
      • limit : 返回的最大数据条数。

      例如：

      /v2/candles/trade:1m:tBTCUSD/hist?start=1609459200000&end=1609462800000&limit=1000

      start 和 end 参数以毫秒为单位的时间戳表示，可以使用在线时间戳转换工具或编程语言中的时间函数进行转换。 limit 参数限制了返回的蜡烛图数量，避免一次请求返回过多数据。

    4. 发送 API 请求并解析响应: 使用你选择的编程语言和库，发送 API 请求并解析 API 返回的 JSON 响应。发送 API 请求时，需要注意处理可能的错误，例如网络连接错误、API 密钥错误、请求频率限制等。API 返回的 JSON 响应通常包含蜡烛图数据，其格式为数组，每个元素代表一个蜡烛图，包含开盘价、最高价、最低价、收盘价和交易量等信息。
    5. 数据清洗和转换: 获取的数据通常需要进行清洗和转换，以使其适合回测分析或其他用途。这可能包括：
      • 处理缺失值：检查数据中是否存在缺失值 (NaN 或 null)，并根据具体情况选择合适的处理方法，例如删除包含缺失值的行或使用插值法填充缺失值。
      • 删除重复数据：检查数据中是否存在重复的蜡烛图，并删除重复项。
      • 将数据转换为适当的格式：将时间戳转换为日期时间格式，将价格和交易量转换为数值类型。
      • 数据类型转换：确保所有列的数据类型正确，例如价格和交易量应该是浮点数类型。
      • 排序：按照时间顺序对数据进行排序。

    2. 构建交易策略

    在获取高质量的历史数据之后，下一步至关重要，即构建精心设计的交易策略。交易策略本质上是一套预先定义好的规则集，它驱动着一个算法自动生成交易信号，从而指导投资决策。

    构建一个稳健有效的交易策略需要周全地考虑以下关键因素：

    • 交易品种: 选择你希望交易的特定加密货币交易对，例如比特币兑美元 (BTC/USD)、以太坊兑美元 (ETH/USD) 等。交易品种的选择将直接影响策略的适用性和潜在收益。
    • 时间框架: 确定你所使用的数据的时间粒度，例如 1 分钟、5 分钟、15 分钟、1 小时、4 小时、1 天或更长的时间周期。时间框架的选择应与你的交易风格和策略目标相匹配，短线交易者通常倾向于较短的时间框架，而长线投资者则更注重较长的时间框架。
    • 技术指标: 运用各种技术指标作为生成交易信号的基础。这些技术指标是基于历史价格和成交量数据计算的数学公式，例如移动平均线 (MA)、指数移动平均线 (EMA)、相对强弱指数 (RSI)、移动平均收敛散度 (MACD)、布林带 (Bollinger Bands)、成交量加权平均价格 (VWAP) 等。选择合适的技术指标需要深入了解其原理和适用场景。
    • 入场规则: 明确规定触发买入或卖出信号的具体条件。入场规则应基于技术指标、价格行为或其他市场信号的组合，以确保交易决策的客观性和一致性。例如，当 RSI 超卖时买入，或者当价格突破阻力位时买入。
    • 出场规则: 制定清晰的平仓策略，包括止盈和止损的条件。止盈旨在锁定利润，而止损旨在限制潜在损失。出场规则对于风险管理至关重要，可以有效地保护交易资本。例如，当价格达到预设的盈利目标时止盈，或者当价格跌破预设的止损位时止损。也可以使用追踪止损来动态调整止损位。
    • 资金管理: 合理规划资金分配方案，以优化交易效率并控制风险。这包括确定合理的头寸大小、设置合适的止损水平、以及评估风险回报比率。有效的资金管理可以最大程度地降低爆仓风险，并确保交易账户的可持续增长。例如，每次交易的风险不超过总资金的 1%-2%。

    常见的加密货币交易策略类型：

    • 趋势跟踪策略: 旨在捕捉加密货币市场长期或中期趋势的策略。这些策略通常涉及识别价格沿着特定方向（上升或下降）持续移动的时期。一种常见的实现方式是移动平均线交叉策略，例如当短期移动平均线向上穿过长期移动平均线时，产生买入信号，反之则产生卖出信号。趋势跟踪策略适用于市场呈现明确趋势的时期，但可能在震荡市场中表现不佳。还可以使用诸如MACD（移动平均收敛散度）等指标来辅助判断趋势的强度和潜在的反转点。
    • 均值回归策略: 旨在利用加密货币市场价格周期性地回归其平均值的特性来获利的策略。这种策略假设极端的价格波动是暂时的，价格最终会回到其历史平均水平。一个典型的例子是布林带策略，它使用移动平均线和标准差来创建价格通道。当价格触及或突破布林带的上轨时，被认为是超买信号，预示着价格可能下跌；当价格触及或突破下轨时，被认为是超卖信号，预示着价格可能上涨。均值回归策略在波动性较大但整体趋势不明显的市场中表现良好。除了布林带，还可以使用诸如凯尔特纳通道等指标来识别潜在的均值回归机会。
    • 动量策略: 旨在利用加密货币市场价格的短期动量来生成交易信号的策略。动量是指价格变化的速率和幅度。动量策略通常涉及识别快速上涨或下跌的资产，并预期这种趋势将持续一段时间。RSI（相对强弱指数）超买超卖策略是其中一种常见的应用，当RSI值超过70时，表明资产可能处于超买状态，可能面临回调；当RSI值低于30时，表明资产可能处于超卖状态，可能迎来反弹。动量策略在快速变化的市场中表现良好，但需要注意潜在的回调风险。其他常用的动量指标包括动量震荡指标和变化率指标。
    • 套利策略: 旨在利用不同交易所或不同加密货币之间的价格差异来获利的策略。例如，如果比特币在交易所A的价格低于交易所B，套利者可以同时在交易所A买入比特币，并在交易所B卖出比特币，从而赚取差价。套利策略可以是跨交易所套利、跨品种套利（例如，利用比特币和以太坊之间的价格关系）或三角套利（涉及三种或更多种加密货币）。套利策略通常需要快速的交易执行速度和较低的交易费用。需要密切关注交易所的流动性和交易深度，以确保能够顺利完成交易。高级套利策略可能涉及使用算法交易和高频交易技术。

    示例：简单的移动平均线交叉策略

    一个基础的移动平均线交叉策略依赖于两条不同周期的移动平均线：一条短期移动平均线，用于捕捉价格的快速波动，以及一条长期移动平均线，用于反映价格的整体趋势。该策略通过比较这两条线的相对位置来生成交易信号。当短期移动平均线从下方穿过长期移动平均线，即“金叉”时，这通常被解释为潜在的上升趋势的开始，从而产生买入信号。相反，当短期移动平均线从上方穿过长期移动平均线，即“死叉”时，这可能预示着下降趋势的开始，从而产生卖出信号。投资者和交易者可以使用不同类型的移动平均线，如简单移动平均线（SMA）或指数移动平均线（EMA），并调整周期长度以适应不同的市场条件和交易风格。选择合适的移动平均线周期对于策略的有效性至关重要，较短的周期会产生更多的交易信号，但也可能增加虚假信号的风险，而较长的周期则可能减少信号数量，但信号的可靠性通常更高。

    3. 回测引擎

    回测引擎是一种至关重要的工具，它允许交易者和投资者在历史市场数据上模拟其交易策略的表现。通过回测，用户可以在实际投入资金之前，评估策略的潜在盈利能力、风险水平以及各种市场条件下的适应性。一个功能完善的回测引擎必须具备处理交易信号、模拟交易执行、准确计算盈亏，并生成详尽的回测报告的能力。这些报告应该包含关键绩效指标（KPIs），如年化收益率、最大回撤、夏普比率等，以便全面评估策略的有效性。

    • 自建回测引擎: 采用诸如 Python 或 R 等编程语言，从零开始构建自定义回测引擎是一种高级且灵活的方法。 这种方式赋予开发者对回测过程的完全控制权，允许他们根据特定需求定制每一个细节。 例如，可以自定义交易成本模型，模拟不同的订单类型（如限价单、市价单、止损单），或者集成特定的风险管理规则。然而，从头开始构建回测引擎是一项复杂且耗时的任务，需要深厚的编程技能、扎实的金融市场知识以及对历史数据的深刻理解。 还需要进行严格的测试和验证，以确保回测结果的准确性和可靠性。
    • 使用现有的回测框架: 现有的回测框架为简化回测流程提供了便捷的解决方案。 例如， Backtrader (Python)、 Quantstrat (R) 和 TradingView Pine Script 等框架提供了预构建的函数、类和模块，可以帮助用户快速构建、测试和优化交易策略。 这些框架通常已经实现了常见的功能，如数据加载、交易执行、风险管理和报告生成。 使用现有框架可以显著缩短开发时间，降低开发难度，使交易者能够更专注于策略的设计和优化。 这些框架通常拥有活跃的社区支持，可以方便地获取帮助和交流经验。 选择合适的回测框架时，应考虑其易用性、功能完整性、数据支持、社区活跃度以及与目标交易市场的兼容性。

    使用 Python 和 Backtrader 进行回测：

    1. 安装 Backtrader:

      Backtrader 是一个强大的 Python 回测框架。 使用 pip 包管理器轻松安装 Backtrader: 

      pip install backtrader
    2. 定义交易策略类:

      创建自定义交易策略的关键是定义一个继承自 backtrader.Strategy 的类。 在该类中，你需要实现两个主要方法：

      • __init__(self) : 策略的初始化方法。 在这里，你可以初始化策略所需的任何参数或变量，例如移动平均线的周期或止损水平。
      • next(self) : 该方法在每个数据点（例如，每个交易日）都会被调用。 在这里，你可以编写交易逻辑，例如检查交易信号并下单。

      例如: 

      
import backtrader as bt

class MyStrategy(bt.Strategy):
    def __init__(self):
        # 初始化策略
        pass

    def next(self):
        # 处理每个数据点
        pass
    3. 加载数据:

      Backtrader 支持多种数据源。 最常见的方法是使用 backtrader.feeds.PandasData 类从 Pandas DataFrame 加载历史数据。

      你需要将历史数据转换为 Pandas DataFrame，其中至少包含以下列：

      • datetime : 日期和时间。
      • open : 开盘价。
      • high : 最高价。
      • low : 最低价。
      • close : 收盘价。
      • volume : 成交量 (可选)。
      • openinterest : 持仓量 (可选)。

      然后，你可以使用以下代码将 DataFrame 加载到 Backtrader 中: 

      
import pandas as pd
import backtrader as bt

# 创建 Pandas DataFrame (假设名为 df)
# ...

data = bt.feeds.PandasData(dataname=df,
                             datetime='datetime',
                             open='open',
                             high='high',
                             low='low',
                             close='close',
                             volume='volume',
                             openinterest=-1) # 如果没有持仓量数据，则设置为 -1
    4. 创建 Cerebro 引擎:

      backtrader.Cerebro 引擎是 Backtrader 的核心组件，负责管理回测过程。 创建 Cerebro 引擎非常简单： 

      
import backtrader as bt

cerebro = bt.Cerebro()
    5. 添加策略和数据:

      将交易策略和历史数据添加到 Cerebro 引擎： 

      
# 添加策略
cerebro.addstrategy(MyStrategy)

# 添加数据
cerebro.adddata(data)
    6. 设置经纪商:

      你需要设置经纪商的佣金和滑点，以便更真实地模拟交易环境。 

      
# 设置初始资金
cerebro.broker.setcash(100000.0)

# 设置佣金 (例如，0.1% 的佣金)
cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)

      你还可以使用 setslippage 方法来模拟滑点，但它已经过时，不推荐使用。更好的方法是在策略中自己处理滑点。

    7. 运行回测:

      调用 Cerebro 引擎的 run 方法来启动回测： 

      
cerebro.run()
    8. 分析结果:

      Backtrader 提供了多种方法来分析回测结果。 你可以使用内置的分析器来计算各种性能指标，例如：

      • 总收益 (Total Return)
      • 最大回撤 (Max Drawdown)
      • 夏普比率 (Sharpe Ratio)
      • 胜率 (Win Rate)
      • 盈亏比 (Profit Factor)

      例如: 

      
# 添加分析器
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name='sharpe')
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name='drawdown')
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.Returns, _name='returns')

# 运行回测
results = cerebro.run()

# 获取分析结果
sharpe_ratio = results[0].analyzers.sharpe.get_analysis()['sharperatio']
max_drawdown = results[0].analyzers.drawdown.get_analysis()['max']['drawdown']
total_return = results[0].analyzers.returns.get_analysis()['rtot']

print(f"夏普比率: {sharpe_ratio}")
print(f"最大回撤: {max_drawdown}")
print(f"总收益: {total_return}")

      Backtrader 还可以生成图表，以可视化回测结果。

    4. 风险管理

    风险管理是任何加密货币交易策略中不可或缺的基石。一套完善的风险管理策略不仅能够有效保护您的交易资本，更能显著降低潜在的交易风险，让您在波动的市场中稳健前行。忽略风险管理可能导致灾难性的损失，因此，将其置于交易决策的核心地位至关重要。

    以下是一些常见的，并且至关重要的风险管理技术，它们可以帮助您在加密货币交易中更好地保护自己：

    • 止损单 (Stop-Loss Order): 止损单是一种预先设定的指令，指示交易所在价格触及特定水平时自动平仓。其核心功能在于限制单笔交易的最大潜在损失。止损单的设置需要基于对市场波动性、交易品种特性以及个人风险承受能力的综合评估。不同的止损策略，例如固定止损、追踪止损等，适用于不同的交易风格和市场环境。
    • 头寸大小 (Position Sizing): 头寸大小指的是您在单笔交易中投入的资金量。合理的头寸大小是风险控制的关键。过大的头寸可能导致在不利的市场波动中遭受巨大损失，而过小的头寸则可能错过潜在的盈利机会。头寸大小的确定需要考虑您的账户规模、交易策略的胜率和盈亏比等因素。常见的头寸大小计算方法包括固定比例法、波动率调整法等。
    • 资金分配 (Capital Allocation): 资金分配策略是指您如何将您的总交易资金分配到不同的交易策略和交易品种上。多元化的资金分配能够有效分散风险，降低单一策略或单一资产表现不佳对整体投资组合的影响。例如，您可以将资金分配到不同的加密货币、不同的交易类型（现货、合约）以及不同的交易策略（趋势跟踪、套利）中。
    • 回撤控制 (Drawdown Control): 最大回撤是指交易策略在特定时期内，从最高盈利点到最低亏损点的最大跌幅。控制最大回撤是长期盈利的关键。过大的回撤不仅会影响您的交易信心，更可能导致账户爆仓。回撤控制可以通过调整头寸大小、止损策略以及交易频率等方式来实现。定期监控和分析回撤数据，并根据市场变化及时调整策略，是维持良好风险控制的关键。

    5. 回测结果评估与优化

    回测完成后，对回测结果进行严谨的评估至关重要，这决定了策略的有效性和潜在风险。通过分析关键指标，可以深入了解策略的优势与不足，为后续的优化提供依据。务必使用高质量的历史数据，并注意避免过度优化，防止策略在实际交易中表现不佳。

    • 总收益: 策略在回测时间范围内产生的总利润或亏损。这是一个最直接的指标，反映了策略的盈利能力。在评估时，需要考虑回测的时间跨度，时间越长，总收益的参考价值越高。
    • 年化收益率: 将总收益换算成年化收益率，能够更方便地与其他投资策略或资产类别进行比较。年化收益率的计算方法是将总收益除以回测的年数（或按比例调整），然后乘以100%。需注意的是，年化收益率只是对过去表现的估计，并不能保证未来的收益。
    • 最大回撤: 策略在回测期间，从峰值到谷底的最大跌幅百分比。这是衡量风险的重要指标，反映了策略可能面临的最大损失。较低的最大回撤通常意味着策略更稳定，风险更小。最大回撤的大小直接关系到交易者的心理承受能力和资金管理策略。
    • 夏普比率: 用于评估策略的风险调整后收益。它衡量的是每承担一单位风险所获得的超额收益（超过无风险利率的收益）。夏普比率越高，意味着策略在承担相同风险的情况下能够获得更高的回报。公式为：(策略收益率 - 无风险利率) / 策略收益率的标准差。
    • 胜率: 在所有交易中，盈利交易的比例。胜率高并不意味着策略一定优秀，还需要结合盈亏比来综合考虑。例如，一个胜率很高的策略，如果每次盈利的金额都很小，而亏损的金额很大，那么最终可能还是亏损的。
    • 盈亏比: 平均盈利交易的收益与平均亏损交易的损失之比。盈亏比越高，意味着每次盈利的金额大于亏损的金额，即使胜率较低，也可能实现盈利。盈亏比是评估策略风险回报特征的重要指标。

    如果回测结果未能达到预期，或者在某些方面存在不足，就需要对策略进行优化。优化是一个迭代的过程，需要不断尝试和调整，直到找到最佳的参数组合和交易规则。优化过程中需要注意避免过度拟合，确保策略具有良好的泛化能力，能够在不同的市场环境下保持稳定。

    • 调整交易规则: 修改入场和出场规则，例如调整移动平均线的周期、改变RSI的超买超卖阈值等，以提高策略的准确性和盈利能力。可以通过增加额外的条件判断，例如成交量、波动率等，来过滤掉不好的交易信号。
    • 优化技术指标: 技术指标的参数设置对策略的表现有很大影响。通过不断调整参数，可以找到最适合当前市场环境的参数组合。可以使用优化算法，例如网格搜索、遗传算法等，来自动寻找最佳参数。
    • 改进资金管理: 资金管理是风险控制的重要手段。调整头寸大小和止损水平，可以在控制风险的同时，提高潜在的收益。例如，可以采用固定比例仓位管理、凯利公式等方法来确定合适的头寸大小。合理设置止损，可以避免因单笔交易的巨额亏损而影响整体策略的表现。
    • 添加过滤器: 添加额外的过滤器，可以帮助策略过滤掉不好的交易信号，提高交易的质量。例如，可以根据市场情绪、宏观经济数据等来过滤交易信号。也可以使用机器学习算法来训练过滤器，自动识别和过滤不好的交易信号。

    6. 实盘验证

    即使回测结果显示出积极的盈利潜力，也不能完全保证该策略在实际的加密货币交易环境中能够复制甚至超越这一表现。 回测往往基于历史数据，无法完美模拟真实市场的复杂性和随机性。 因此，在将量化交易策略投入到真金白银的实盘交易之前，至关重要的是进行充分的验证。

    验证策略的有效性主要有两种方式：模拟盘交易和小额实盘交易。 模拟盘交易，也称为纸上交易，允许交易者使用虚拟资金在模拟的交易环境中执行策略。 这种方法无需承担实际的财务风险，是测试策略逻辑和参数的理想选择。 小额实盘交易则涉及使用少量真实资金在真实的市场环境中进行交易。 这种方法能够更真实地反映市场波动、交易费用以及交易平台本身的性能。

    通过实盘验证，可以揭示在回测阶段可能被忽略的关键问题。 例如，滑点是指实际成交价格与预期价格之间的差异，在高波动性的加密货币市场中尤为显著。 交易费用，包括交易所的手续费和网络拥堵时的gas费，会直接影响盈利能力。 市场流动性不足会导致订单无法及时成交或以理想价格成交，从而影响策略的执行效率。 实盘交易还能检验交易平台的稳定性、订单执行速度以及资金管理的有效性，这些因素都会对最终的交易结果产生重要影响。

    注意： 市场回测仅仅是评估策略的一种方式，并不能保证未来的盈利能力。 市场条件可能会发生变化，从而影响策略的表现。 因此，在进行实盘交易时，需要谨慎对待，并持续监控策略的表现。
    The End

    发布于：2025-03-08，除非注明，否则均为数新知原创文章，转载请注明出处。