策略性能分析

总收益 vs 平均收益#

总收益（Total Profit）#

整个回测期间的累计盈利。

示例：

1
Total profit: 3.64 USDT (0.36%)

解读：

1000 USDT 本金，赚了 3.64 USDT
总收益率 0.36%

局限性：

不考虑交易次数
不考虑时间长度
不考虑风险

平均每笔收益（Avg Profit per Trade）#

每笔交易的平均盈利。

示例：

1
Avg. profit per trade: 0.52%

解读：

每笔交易平均赚 0.52%
反映单笔交易质量

重要性：

✅ 比总收益更能反映策略质量
✅ 高平均收益 = 高效策略
⚠️ 需结合交易次数综合判断

对比示例#

策略	交易次数	总收益	平均收益	评价
策略 A	100	+10%	+0.1%	❌ 低效：交易多，收益低
策略 B	10	+10%	+1.0%	✅ 高效：交易少，收益高
策略 C	50	+10%	+0.2%	⭐ 平衡：适中

结论：策略 B 最优秀，因为用更少的交易达到同样收益。

胜率 vs 盈亏比#

这是策略分析中最重要的一对指标。

胜率（Win Rate）#

盈利交易占总交易的百分比。

计算公式：

1
胜率 = 盈利交易次数 / 总交易次数 × 100%

示例：

1
Win rate: 85.7% (6 wins / 7 trades)

分类：

高胜率：> 70%
中等胜率：50-70%
低胜率：< 50%

盈亏比（Profit Factor / Risk-Reward Ratio）#

平均盈利与平均亏损的比率。

计算公式：

1
盈亏比 = 平均盈利 / 平均亏损

示例：

平均盈利：+2%
平均亏损：-1%
盈亏比：2:1

胜率与盈亏比的关系#

这是一个经典的权衡：

类型	胜率	盈亏比	交易风格	心理压力
高胜率低盈亏比	70-90%	1:1~ 1.5:1	频繁小盈利	低
平衡型	50-70%	1.5:1~ 2:1	适中	中等
低胜率高盈亏比	30-50%	3:1~ 5:1	偶尔大盈利	高

盈利模型计算#

高胜率低盈亏比策略：

1
胜率：80%，平均盈利：+1%，平均亏损：-1%
2
期望收益 = 0.80 × 1% + 0.20 × (-1%) = 0.6%

低胜率高盈亏比策略：

1
胜率：40%，平均盈利：+5%，平均亏损：-2%
2
期望收益 = 0.40 × 5% + 0.60 × (-2%) = 0.8%

结论：低胜率策略收益更高，但需要承受更多连续亏损。

你的策略属于哪种？#

判断标准：

1
if 胜率 > 70% and 盈亏比 < 2:
2
    print("高胜率低盈亏比 - 适合保守投资者")
3
elif 胜率 < 50% and 盈亏比 > 3:
4
    print("低胜率高盈亏比 - 适合激进投资者")
5
else:
6
    print("平衡型策略 - 适合大多数人")

最大回撤（Max Drawdown）#

定义：从资金最高点到最低点的最大跌幅。

计算示例：

1
初始资金：$1,000
2
最高点：$1,200 (2025-09-15)
3
最低点：$1,080 (2025-09-22，在最高点之后)
4

5
最大回撤 = (1,080 - 1,200) / 1,200 = -10%

回撤分级#

回撤幅度	评级	心理承受	恢复难度
< 5%	🟢 优秀	容易接受	很容易
5-10%	🟡 良好	可以接受	容易
10-20%	🟠 警惕	心理压力	需要时间
> 20%	🔴 危险	难以承受	很困难

为什么回撤很重要？#

恢复所需涨幅：

1
回撤 10% → 需要上涨 11.1% 才能回本
2
回撤 20% → 需要上涨 25% 才能回本
3
回撤 50% → 需要上涨 100% 才能回本

结论：回撤越大，恢复越难，风险越高。

长回撤期的影响：

资金长时间无法增长
心理压力增大
可能错过其他机会

Sharpe Ratio（夏普比率）#

风险调整后的收益率，衡量每承担 1 单位风险获得多少超额收益。

计算公式：

1
Sharpe Ratio = (策略收益 - 无风险收益) / 收益标准差

解读标准：

1
Sharpe > 3.0   🟢 优秀 - 极佳的风险收益比
2
Sharpe 2.0-3.0 🟡 良好 - 可接受的风险收益比
3
Sharpe 1.0-2.0 🟠 一般 - 风险略高
4
Sharpe < 1.0   🔴 差 - 风险过高
5
Sharpe < 0     ⛔ 亏损 - 还不如无风险投资

示例对比：

1
策略 A: 收益 10%, 标准差 5%, Sharpe = 2.0
2
策略 B: 收益 15%, 标准差 10%, Sharpe = 1.5
3

4
结论: 策略 A 更优秀（风险调整后收益更高）

Sortino Ratio（索提诺比率）#

只考虑下行风险的 Sharpe Ratio（更合理）。

区别：

Sharpe：惩罚所有波动（包括向上波动）
Sortino：只惩罚向下波动（更符合投资者关注点）

解读：

1
Sortino > Sharpe → 策略向上波动多于向下波动（好事）
2
Sortino ≈ Sharpe → 策略上下波动对称
3
Sortino < Sharpe → 策略向下波动更剧烈（坏事）

交易频率的影响#

交易次数	频率	优点	缺点
> 100/月	超高频	充分利用资金	手续费高，滑点大
30-100/月	高频	机会多	手续费显著
10-30/月	中频	平衡 ✅	需要耐心
< 10/月	低频	信号质量高	资金利用率低

手续费成本计算#

手续费模型#

1
# Binance 现货交易手续费（无优惠）
2
maker_fee = 0.1%  # 挂单手续费
3
taker_fee = 0.1%  # 吃单手续费
4

5
# 一次完整交易（买入 + 卖出）
6
round_trip_fee = 0.1% + 0.1% = 0.2%

手续费对收益的影响#

案例 1：高频策略

1
交易次数：100 次/月
2
平均每笔收益：+0.5%
3
手续费：0.2% × 100 = 20%
4

5
净收益 = 50% - 20% = 30%（手续费吃掉 40% 利润）

案例 2：低频策略

1
交易次数：10 次/月
2
平均每笔收益：+2%
3
手续费：0.2% × 10 = 2%
4

5
净收益 = 20% - 2% = 18%（手续费只吃掉 10% 利润）

盈亏平衡点#

要想盈利，平均每笔收益必须超过手续费：

1
最低盈利要求 > 0.2%（一次完整交易）
2

3
如果平均收益 0.5%：
4
净收益 = 0.5% - 0.2% = 0.3%（可接受）
5

6
如果平均收益 0.3%：
7
净收益 = 0.3% - 0.2% = 0.1%（勉强）
8

9
如果平均收益 0.15%：
10
净收益 = 0.15% - 0.2% = -0.05%（亏损！）

过度交易的风险#

过度交易的信号：

✅ 交易次数 > 100/月（5m 时间框架）
✅ 平均每笔收益 < 0.3%
✅ 手续费占总收益 > 30%
✅ 大量小盈小亏交易

后果：

手续费侵蚀利润
滑点损失增加
策略过拟合风险
交易所风控风险

退出原因统计#

Freqtrade 回测报告会显示每笔交易的退出原因：

退出原因类型#

退出原因	说明	理想占比
roi	ROI 止盈退出	30-50%
exit_signal	卖出信号触发	20-40%
trailing_stop_loss	跟踪止损	10-20%
stop_loss	固定止损	< 20%
force_exit	强制平仓（回测结束）	0-5%

退出原因分析#

示例报告#

1
EXIT REASON STATS
2
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┓
3
┃ Exit Reason          ┃ Exits  ┃ Wins      ┃ Avg Profit % ┃
4
┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━┩
5
│ roi                  │     45 │        45 │         2.1% │
6
│ exit_signal          │     28 │        25 │         0.8% │
7
│ trailing_stop_loss   │     15 │        15 │         3.5% │
8
│ stop_loss            │     12 │         0 │        -5.0% │
9
└──────────────────────┴────────┴───────────┴──────────────┘

解读#

ROI 止盈（45 次，100% 胜率）：

✅ 策略能够快速达到止盈目标
✅ 平均 2.1% 收益，效果良好
占比 45%，说明策略趋势把握准确

退出信号（28 次，89% 胜率）：

✅ 大部分退出信号是盈利的
⚠️ 3 次亏损退出，可能是信号过早
平均 0.8% 收益，低于 ROI

跟踪止损（15 次，100% 胜率）：

✅ 全部盈利，说明跟踪止损设置合理
✅ 平均 3.5% 收益，最高的退出方式
成功锁定了大部分利润

固定止损（12 次，0% 胜率）：

❌ 全部亏损，平均 -5%
⚠️ 占比 12%，可以接受
如果占比 > 30%，需要调整策略

问题诊断#

问题 1：止损占比过高（> 30%）#

原因：

止损设置过紧
入场时机不佳
市场波动过大

解决方案：

放宽止损范围（如 -5% → -7%）
增加入场确认条件
启用跟踪止损

问题 2：强制退出占比高（> 10%）#

原因：

策略持仓时间过长
缺少明确的退出信号
ROI 设置过高

解决方案：

添加退出信号
调整 ROI 梯度
设置最大持仓时间

问题 3：ROI 占比过低（< 20%）#

原因：

ROI 设置过高，难以达到
策略捕捉不到大趋势
退出信号过早触发

解决方案：

降低 ROI 目标
优化入场时机
调整退出信号逻辑

持仓时间分析#

平均持仓时间#

示例：

1
Avg. holding time: 4h 35m

分类：

< 1h：超短线
1-6h：短线
6-24h：日内
> 24h：波段

持仓时间与收益的关系#

理想曲线#

1
收益 ↑
2
    │     ┌──────────  (ROI 止盈区)
3
    │    ╱
4
    │   ╱
5
    │  ╱
6
    │ ╱
7
────┼──────────────────→ 持仓时间
8
    │
9
    │ (盈利增长)

问题曲线 1：时间拖累#

1
收益 ↑
2
    │  ┌───┐
3
    │ ╱     ╲
4
    │╱       ╲___  (利润回吐)
5
────┼───────────────→ 持仓时间

问题：持仓过久，利润回吐解决：缩短 ROI 梯度时间

问题曲线 2：过早退出#

1
收益 ↑
2
    │
3
    │ │ │ │ │  (频繁小盈利)
4
────┼─┴─┴─┴─┴───────→ 持仓时间

问题：未能捕捉大趋势解决：放宽退出条件，使用跟踪止损

持仓时间分布#

理想分布：

1
┏━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┓
2
┃ Duration   ┃ Trades ┃ Avg Profit ┃
3
┡━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━┩
4
│ < 1h       │     15 │       0.5% │
5
│ 1-4h       │     40 │       1.2% │
6
│ 4-12h      │     30 │       2.5% │
7
│ > 12h      │     15 │       3.8% │
8
└────────────┴────────┴────────────┘

分析：

持仓时间越长，收益越高（正常）
大部分交易在 1-4h（策略主战场）
少量长线交易贡献高收益

隔夜风险#

如果策略持仓超过 24 小时，需要考虑：

风险因素：

美股收盘影响
亚洲开盘波动
突发新闻事件
周末缺口

应对措施：

1
# 避免隔夜持仓（高级功能）
2
def custom_exit(self, pair, trade, current_time, **kwargs):
3
    # 如果持仓超过 20 小时，强制退出
4
    if (current_time - trade.open_date_utc).seconds > 72000:
5
        return 'holding_too_long'

音乐

嵌言片语

策略性能分析

总收益 vs 平均收益#

总收益（Total Profit）#

平均每笔收益（Avg Profit per Trade）#

对比示例#

胜率 vs 盈亏比#

胜率（Win Rate）#

盈亏比（Profit Factor / Risk-Reward Ratio）#

胜率与盈亏比的关系#

盈利模型计算#

你的策略属于哪种？#

最大回撤（Max Drawdown）#

回撤分级#

为什么回撤很重要？#

Sharpe Ratio（夏普比率）#

Sortino Ratio（索提诺比率）#

交易频率的影响#

手续费成本计算#

手续费模型#

手续费对收益的影响#

盈亏平衡点#

过度交易的风险#

退出原因统计#

退出原因类型#

退出原因分析#

示例报告#

解读#

问题诊断#

问题 1：止损占比过高（> 30%）#

问题 2：强制退出占比高（> 10%）#

问题 3：ROI 占比过低（< 20%）#

持仓时间分析#

平均持仓时间#

持仓时间与收益的关系#

理想曲线#

问题曲线 1：时间拖累#

问题曲线 2：过早退出#

持仓时间分布#

隔夜风险#

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