莫斯科物理技术学院（MIPT）展示了一个系统，该系统对加密货币交易策略的验证不是基于理想化的价格历史，而是通过模拟接近真实交易的条件。该开发考虑了手续费、滑点、流动性、永续合约的资金成本以及其他因素，这些因素可能导致纸上谈兵盈利的策略在实际启动后表现不佳。
开发简介
- 开发商：莫斯科物理技术学院（MIPT）。
- 系统首发日期：2026年7月30日。
- 行业：金融服务、投资与审计。
- 技术：数据挖掘。
该系统属于数据挖掘工具，旨在对加密货币策略进行更严格的评估。其任务是展示算法在非实验室环境下的表现——在一个交易执行涉及成本、延迟和市场限制的环境中。
什么是回测及其必要性
回测是在历史数据上验证交易策略。简单来说，算法仿佛重新走一遍过去的市场：接收价格，按照给定规则开仓和平仓，然后显示可能的结果。
这种验证是为了提前评估策略的逻辑：是否盈利、资金回撤有多严重、亏损期多久出现一次，以及该理念是否能经受不同市场阶段的考验。对于交易机器人而言，回测尤为重要：它有助于在投入真金白银之前发现弱点。
如何进行策略或机器人的回测
通常，验证遵循清晰的流程：
- 准备历史数据：价格、交易量、手续费及其他市场参数。
- 设置策略规则：入场条件、出场条件、头寸规模和风险限制。
- 纳入真实交易条件：手续费、滑点、流动性以及永续合约的资金成本。
- 启动测试，确保算法不使用未来数据。
- 通过报告、图表和交易表格分析结果。
回测常用平台包括 MetaTrader、TradingView、Amibroker 等。如需自建测试系统，通常使用 Python、C++ 或 R 编写。
交易机器人的优化归结为参数的遍历和比较：例如指标周期、出场规则或头寸规模。但仅选择收益率最高的版本是危险的——重要的是观察该结果在不同市场阶段下的稳健性如何。
还有其他验证方式。向前测试是在参数设置后，在新数据上运行策略，以检验其在用于调参的历史段之外的性能。可视化测试则在图表上逐步显示交易：这样更容易看清算法在何处入场、出场和犯错。
回测的指标、因素和常见错误
评估回测结果不能只看利润。通常需要同时关注多个指标：
- 收益率：显示策略在选定期间内赚取了多少。
- 最大回撤：显示资本从峰值到低谷的最大跌幅。
- 夏普比率：有助于评估经风险调整后的收益。
- 波动性：显示策略结果的剧烈变动程度。
- 盈亏比：有助于理解潜在利润是否值得可能的损失。
验证的成功与否，最关键的影响因素包括：数据质量、是否考虑了手续费、流动性、滑点、模拟的真实性、测试周期的长度以及过拟合风险。
最常见的错误是使用未来数据、针对历史幸运段过拟合、忽视交易成本以及测试周期过短。正是这些错误使得策略在图表上看起来很强，但在实际启动后迅速失效。
莫斯科物理技术学院的研究者具体验证了什么
研究的核心是动量策略——算法交易中一种流行的方法。其理念很简单：如果一项资产的价格已经在朝某个方向移动，它可能会延续这一走势一段时间。在传统金融市场，这种方法应用已久，但在加密货币领域，其测试往往过于简化。
加密货币市场中存在不同类型的策略：
- 动量策略：押注已开始的价格趋势继续。
- 套利：寻找不同平台或工具间的价格差异。
- 剥头皮交易：频繁的短期交易，目标利润较小。
- 趋势跟踪策略：顺着市场主要趋势方向操作。
- 逆趋势策略：试图在逆当前趋势的回调中获利。
- 做市：挂出买单和卖单以赚取点差。
此类测试的主要问题在于脱离现实。历史图表上的报价显示价格，但并未揭示交易的所有条件：当时的流动性如何、执行成本多少、滑点多大以及市场周期如何变化。因此，策略可能在历史数据上表现强劲，但在启动后迅速失去预期的收益能力。
莫斯科物理技术学院“区块链”系的团队旨在检验，在更现实的方法下，动量策略的稳健性如何。为此，工作分为几个实际步骤：
- 创建测试系统。
- 收集现货市场的每小时数据。
- 收集8年期间永续期货的每小时数据。
测试系统如何工作
该开发逐步模拟交易策略的运行，仿佛其是在实时环境中启动。在每一步，系统都会检查几个条件：
- 算法仅获取在决策时刻可能可用的市场数据。
- 交易结果计算时考虑了手续费。
- 计算中加入了滑点。
- 考虑了可用的流动性。
- 对于永续合约，考虑了资金成本。
计算完一个时间段后，算法移至下一个时间段，并在更新后的数据上重复该过程。这种方法有助于避免常见错误——使用未来信息。最终，测试显示的并非基于历史的抽象收益率，而是策略在交易中行为的更可信图景。
系统逐步重现策略的运行：仅使用当时可用的数据，考虑真实的交易成本，然后移至下一时期。这种方法可以评估策略在真实市场条件下可能的表现，——莫斯科物理技术学院“区块链”系毕业生马克西姆·叶戈罗夫解释道。
对于交易者常在 MetaTrader 中测试思路、用 Python 编写自有模型或将高负载算法移植到 C++ 的市场而言，重要的不仅是入场和出场逻辑。验证的质量取决于三个方面：
- 考虑交易执行时产生的成本。
- 考虑执行限制，包括流动性和滑点。
- 将最终评估与策略在真实交易中可能的表现进行比较。
结果：收益率并非主要优势
所得结果进一步用统计方法进行了验证。这是为了将稳健效应与参数偶然匹配市场幸运段的情况区分开来。这种控制表明：许多在标准测试中表现良好的策略，在考虑了真实交易条件后，其有效性显著下降。
主要结论并非动量策略能带来最大利润。其更重要的优势在于限制市场剧烈下跌期间损失的能力。在现实验证下，恰恰是在崩盘时期对资本的保护成为首要因素。
系统测试了132种策略变体。研究表明，不能仅仅依赖在历史数据上表现最好的单一变体。经过随机遍历的修正后，其结果在统计上已与运气无异。然而，动量效应本身并未消失。
如果不根据单一最成功的场景，而是根据平均值评估策略，并构建包含多个变体的组合，该策略仍能保持稳健的盈利能力。同时，其关键特性在于减少危机时期的回撤。据莫斯科物理技术学院计算，最大回撤减少了超过一倍：从67%降至29%。
为何加密货币市场需要这种验证
该开发的作者认为，该系统可以成为评估和创建加密货币市场新投资产品的基础。其价值在于可以提前在接近真实交易的条件下测试产品，并了解其在市场大幅下跌期间保护资本的能力。
这样的系统可以成为评估加密货币市场新投资产品的基础。它允许提前看到策略如何度过市场剧烈下跌的时期，以及风险在多大程度上仍处于可控状态。在俄罗斯形成数字金融资产的监管框架背景下，此类工具可能变得尤为抢手，——马克西姆·叶戈罗夫指出。
下一步，莫斯科物理技术学院的学者计划检验其他类别的交易策略。同时，研究希望扩展到新型加密资产，以评估现实测试在多大程度上改变了人们对市场不同板块风险和收益的看法。
