鲸鱼策略完整报告(20200101-20250701)

📊 策略简介

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我们使用真实行情数据结合量化回测引擎,对一款鲸鱼策略进行了连续 5年7个月的回测实盘测试收益颇丰。


前瞻性偏差测试

该策略经过 前瞻性偏差(Lookahead Bias)分析,结果显示:

  • has_bias: No → 没有前瞻性偏差

  • biased_entry_signals: 0 → 没有前瞻性的入场信号

  • biased_exit_signals: 0 → 没有前瞻性的出场信号

  • biased_indicators: 空 → 没有存在偏差的指标

这意味着策略在回测中没有使用未来数据,不会因为使用未来数据而导致回测结果虚假偏高的结果。

                                                        Lookahead Analysis
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃           filename ┃        strategy ┃ has_bias ┃ total_signals ┃ biased_entry_signals ┃ biased_exit_signals ┃ biased_indicators ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ WhaleStrategyV1.py │ WhaleStrategyV1 │       No │            20 │                    0 │                   0 │                   │
└────────────────────┴─────────────────┴──────────┴───────────────┴──────────────────────┴─────────────────────┴───────────────────┘

回测报告

当前策略使用了20200101-20250701的数据进行了数据回测,回测报告查看点进 季度回测报告 半年度回测报告 年度回测报告

回测结果图表

季度回测报告

统计项

总交易数

2038次

总收益率 (%)

1422.36%

总收益额 (USDT)

142236.83USDT

平均季收益率 (%)

64.65%

平均季收益 (USDT)

6465.31USDT

平均胜率 (%)

66.77%

最大回撤 (%)

47.70%

半年度回测报告

统计项

总交易数

2039次

总收益率 (%)

1544.03%

总收益额 (USDT)

154403.11USDT

平均半年收益率 (%)

140.37%

平均半年收益 (USDT)

14036.65USDT

平均胜率 (%)

66.80%

最大回撤 (%)

47.70%

年度回测报告

统计项

总交易数

2075次

总收益率 (%)

2843.71%

总收益额 (USDT)

284372.16USDT

平均年收益率 (%)

473.95%

平均年收益 (USDT)

47395.36USDT

平均胜率 (%)

66.73%

最大回撤 (%)

47.70%

🆚 鲸鱼策略源码文件

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📢 最后总结

本策略实测基于真实市场数据,经过长时间实盘级回测验证,具备高频率、稳定性、低风险及高收益等核心优势。 适合中小资金量化投资者,特别是对BTC、ETH等主流币的短线快速交易者。 同时,该策略为数字货币量化交易爱好者及策略开发者提供了极佳的参考案例。


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