我測試了每一個流行的突破過濾器——成交量激增、資金費率、未平倉合約——橫跨 546 個加密貨幣永續合約。五個假設中有三個失敗了。存活下來的假設成為了一個夏普比率為 0.93 的交易策略。
價格突破布林通道上軌。成交量是日均的 3 倍。資金費率為負——空頭即將被軋空。每個訊號都說做多。
你進場了。四小時後,價格回到通道下方,你盯著虧損發呆。
我經歷過這種情況。所以我停止猜測,開始計算。我提取了 546 個 Binance 永續合約的 31,810 次突破事件,交叉比對了 457 個 Bybit 標的的未平倉合約數據,並測試了我能找到的每一個流行的突破過濾器。我發現的結果顛覆了我大部分認知——三個最廣為引用的「確認訊號」被證明毫無價值。
我能否在進場交易前統計性地區分真突破和假突破?
我將「真」定義為價格在 5 天內沿突破方向延續至少 1 個 ATR,將「假」定義為價格有利方向移動少於 0.5 ATR,同時不利方向移動超過 1 ATR。
數據集:546 個 Binance 永續合約,31,810 次日線突破事件(布林通道方法),以及跨越 2020-2026 年的 787,635 次小時線事件。對於未平倉合約分析,我交叉比對了 457 個標的與 Bybit OI 數據(5.6 年的 4 小時顆粒度)。
我測試了多個潛在的突破過濾器。只有五個在大規模統計檢驗中存活:
圖 1:跨 546 個標的測試的所有訊號摘要。五個確認,三個被拒絕或反轉。最強的預測指標是幣種類型(FADE/FOLLOW,8pp 差距)、星期幾(週四 = 62% 真突破,週一 = 47%),以及自相關性五分位排名(Q1 = 59.6% vs Q5 = 51.2%,8.4pp 差距,p < 0.0001)。
什麼是 FADE 和 FOLLOW 幣種?我發現幣種聚類成兩種行為類型:
迷思 1:「成交量激增確認突破。」在我最初的 23 個標的樣本中,成交量 >= 2 倍平均值顯示 63.2% 的真實率(p=0.008)。看起來很好,對吧?但當我擴展到 546 個標的時,數字反轉到 49.5%——比隨機還差。最初的發現純粹是對流動性好、表現良好的幣種的選擇偏差。在更廣泛的範圍內,小市值幣種的成交量激增標示著操縱,而非真正的需求。
迷思 2:「未平倉合約上升意味著新資金進入 = 真突破。」這可能是加密貨幣交易社群中最常被引用的「確認訊號」。數據說的恰恰相反:未平倉合約下降預測更好的突破延續(57.1% vs 50.6%,p = 0.000003)。機制:未平倉合約下降意味著倉位已經平倉,為信念驅動的走勢創造了乾淨的基礎。未平倉合約上升意味著擁擠的倉位——脆弱且易於反轉。
迷思 3:「資金費率預測突破質量。」負資金費率 + 向上突破 = 軋空 = 強勁延續,對嗎?錯了。每個資金費率測試產生的 p 值都在 0.23 以上。零預測能力。資金費率反映當前倉位情緒,而非突破質量。
完整方法論詳情見本文底部的方法論部分。
基於這些發現,我設計了五個交易策略:
兩個策略在我運行回測之前就被淘汰了。這就是回測前統計驗證的力量——我通過先檢查基本面節省了數小時的計算時間。
我進行了嚴格的向前回測:從 2021 年 7 月到 2026 年 2 月的 6 個非重疊測試時段,交易成本為 22 個基點往返。
圖 4:個別策略結果。S1 和 S3 盈利;S5 儘管通過驗證但崩潰了。S5 的驚人失敗值得關注。這個策略通過了所有 6 個回測前驗證關卡——星期幾和每日時段模式在 573 個標的中統計顯著,p 值小到可以忽略(低至 10^-217)。然而在向前測試中,它錄得 -0.02 的夏普比率,連續 3 個虧損時段(2023-2025)。每小時週四 14:00 UTC 模式在整體上是真實的,但依賴於市場機制——它在熊市期間消失了。
投資組合組合
我測試了所有 7 種可能的組合(3 個單一 + 3 個配對 + 1 個三重):
圖 5:所有七個投資組合組合按夏普比率排名。贏家:S1+S3,夏普比率為 0.93,最大回撤 -36.8%,年化複合成長率 25.0%。
為什麼結合 S1 和 S3 優於單獨使用?它們的相關性僅為 0.10——它們很少在同一天虧錢。
圖 6:策略之間接近零的相關性提供了真正的分散化。權益曲線
圖 7:S1(藍色)、S3(綠色)和 S1+S3 組合(紅色)的權益曲線。虛線顯示向前時段邊界。扣除 22 個基點交易成本後淨值。權益曲線顯示 2024 年和 2026 年初表現強勁,2025 年上半年出現痛苦的回撤,所有策略都虧錢。
圖 8:S1+S3 回撤圖表。橙色虛線顯示 -15% 決策門檻。該策略從不長期停留在此門檻以下,但經常突破它。
每時段一致性
圖 9:每時段夏普比率。時段 5(2025 年上半年)是所有策略虧損的唯一時期。時段 6 強勁但太短無法可靠。這是整個項目中最重要的發現。
S2 設計為做多最低自相關性的幣種(Q1,最高真實率 59.6%)並做空最高自相關性的幣種(Q5,最低真實率 51.2%)。該訊號完美預測了哪些幣種會更頻繁地延續。
月度資訊係數為負:-0.016。
這怎麼可能?因為成功的頻率不等於成功的幅度。Q5 幣種突破頻率較低,但當它們突破時,移動得更遠。Q5 的贏家比 Q1 的贏家更大,足以抵消較低的勝率。
換句話說:該訊號正確預測誰會更頻繁地獲勝,但 Q1 的輸家和 Q5 的贏家具有不對稱的幅度,翻轉了預期收益。
1. 統計顯著性不保證盈利能力。S5 通過了每個卡方檢驗,p 值小到可以忽略(10^-217)。然而 1.4pp 的優勢(55.2% vs 53.8%)在不利的市場機制中扣除 22 個基點成本後消失了。需要統計和經濟顯著性兼具。
2. 高勝率不意味著高收益。S2 悖論:你可以完美預測哪些幣種更頻繁地突破並仍然虧錢,因為頻率 != 幅度。始終根據未來收益而非僅勝率計算 IC。
3. 在信任發現之前擴大你的範圍。成交量激增在 23 個標的時「確認」了突破,但在 546 個標的時反轉了。對流動性好、表現良好的幣種的選擇偏差掩蓋了小市值幣種操縱的現實。
4. 逆向訊號隱藏在眾目睽睽之下。最流行的 OI 敘事(「未平倉合約上升 = 新資金 = 真突破」)在經驗上是錯誤的。乾淨基礎(未平倉合約下降)比擁擠倉位產生更好的突破。
5. 回測前驗證節省大量時間。S2 被 30 秒的 IC 計算淘汰,節省了 30 多分鐘對一個注定失敗的策略的向前回測。
S1+S3 可交易嗎?還不行。0.93 的夏普比率令人鼓舞,25.0% 的年化複合成長率有吸引力,但 -36.8% 的最大回撤使其在當前倉位規模下不適合部署。採用更保守的規模(5-7% 波動率目標而非 15%),回撤將減半至約 18%,使其勉強可部署。
突破夏普比率 1.0 所需的:
統計基礎是穩固的。訊號(FOLLOW 幣種 + 未平倉合約下降 + 有利的星期幾)在 546 個標的中是真實且穩健的。挑戰在於將適度的統計優勢(5-8pp)轉化為扣除成本後持續的盈利能力。
你信奉什麼突破過濾器——它經過嚴格測試了嗎?我真的想知道。留言或聯繫我。
免責聲明:本研究僅供教育目的。過去的表現不保證未來的結果。在做出投資決策之前,請務必自行進行盡職調查。
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