回測是交易者和投資者在實際投入資金前,評估交易策略潛在績效的重要過程。它允許將想法與歷史市場數據進行測試,幫助交易者優化操作方式。然而,回測結果的準確性很大程度上會受到滑點和佣金這兩個經常被忽略但又至關重要的因素影響,這些元素對於現實情況下的績效評估尤為關鍵。
滑點指的是預期成交價格與實際成交價格之間的差異。這種現象在快速變動或流動性較低的市場中非常常見,即使你已經下單,但由於價格瞬息萬變,最終成交價可能偏離預設。例如,你以30,000美元買入比特幣市價單,但由於高波動或低流動性,你的訂單可能以30,050美元完成—這額外產生的成本即為滑點。
在回測情境中,如果未考慮滑點,就會導致結果過於樂觀,因為假設所有交易都能以理想價格執行。在真實世界——尤其是加密貨幣市場,以其高波動性著稱——滑點會侵蝕利潤空間甚至讓原本盈利策略轉為虧損。
主要有兩種類型的滑點:
理解這些差異,有助於交易者更貼近現實地模擬回測結果。
佣金是指每次進行交易時向證券所或經紀商支付的手續費。不同平台收費標準差異很大,例如一些平台採用固定手續費,而另一些則根據成交量或類型(做市商maker vs. 吃單taker)採用階梯式收費結構。
許多回測中會簡化甚至忽略佣金,但此舉可能導致盈利預估過高。在考慮佣金後:
對頻繁操作或使用高頻算法策略來說,累積起來的佣金成本相當可觀,很容易影響整體策略是否可行。
如果在回測中忽視這些成本,就會呈現一個過度樂觀且不切實際的畫面。例如:
高估利潤:未計入手續費和執行延遲造成的不利因素,使得策略看似更具吸引力。
低估風險:未考慮真實環境中的額外成本,使得部署後表現遠不如預期。
誤導模型優化:只針對理想數據進行調整,很容易產生過擬合,使得模型難以應用到真實操作中。
研究指出,不考慮滑點和佣金最多能夠誇大約30%的績效表現。因此,在進行可信賴之回測分析時,引入合理假設十分必要,以反映真實情況下潛在風險與收益。
隨著加密貨幣市場的不斷演變,研究人員及軟體開發者也持續改進模擬工具,以更貼近真實:
先進建模技術:現在模型融入了買賣差價(bid-ask spread)、訂單信息深度分析、近期波動率等多重變數,有助於提供更精確預估。
證券所資料透明化:許多平台提供詳細收費結構配合歷史數據,使投資人可以更精細地計算出相關手續費用。
流動性分析工具:新工具能分析不同時間範圍內市場流動性的狀況,有助判斷特定條件下可能出現多少滾漏(slippage),尤其是在波幅劇烈跳升期間尤為重要。
這些創新促使模擬環境更加可靠,使風險管理更加貼近線上操盤時遇到的一般情形。
為讓你的回測結果更接近真實場景,可參考以下做法:
遵循以上最佳作法,加強對各項因素之理解,可以打造出抗干擾、更穩健且適應力強的策略方案,在真正投入運作後較少失誤並提升成功率。
若未充分考慮滾漏與委託成本,其潛藏以下危機:
形成過分樂觀且脆弱盈利期待,一旦面臨真正操盤中的摩擦就暴露問題;
過度優化模型,只適合理想條件,一旦走出控制範圍就容易失敗甚至造成重大財務損失;
僅憑純淨背靠背驗證所得出的風險報酬比值,不僅財務上冒險,也易打擊心理信心——因為理論成功與現場落差巨大而令人懷疑自己的判斷能力。
加入正確且詳盡之交易成本模型,大幅提升策略韌性。尤其是在加密貨幣高速震盪、市場機制瞬息萬變的大環境裡,更需要認識各種订单類型(市价vs限价)產生滾漏的方法,以及根據不同平台收取規則調整計算方式,以便提前做好風控決策,把握更多贏面。。
將「 滑点」及「 佣金」納入思考,不僅是一門學術課題,更是建立長久可信任、穩定運作系統不可或缺的一部分。伴隨著技術日益成熟——包括改良建模技巧以及資訊透明程度提升——今日投資人比以往任何時候都掌握更多工具。有意識地融入這些元素,可以讓你的戰略評估基礎扎根于客觀事実,而非理想假設;如此一來,在正式投入線上操作前,就能降低突發狀況帶來的不安,提高信心,也讓你的決策更加明智可靠。在充滿挑戰但同樣充滿機遇的新興加密世界裡,用全面而務实的方法去衡量每一步,是邁向長遠成功的重要關鍵。
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2025-05-14 05:21
滑点和佣金如何影响回测结果?
回測是交易者和投資者在實際投入資金前,評估交易策略潛在績效的重要過程。它允許將想法與歷史市場數據進行測試,幫助交易者優化操作方式。然而,回測結果的準確性很大程度上會受到滑點和佣金這兩個經常被忽略但又至關重要的因素影響,這些元素對於現實情況下的績效評估尤為關鍵。
滑點指的是預期成交價格與實際成交價格之間的差異。這種現象在快速變動或流動性較低的市場中非常常見,即使你已經下單,但由於價格瞬息萬變,最終成交價可能偏離預設。例如,你以30,000美元買入比特幣市價單,但由於高波動或低流動性,你的訂單可能以30,050美元完成—這額外產生的成本即為滑點。
在回測情境中,如果未考慮滑點,就會導致結果過於樂觀,因為假設所有交易都能以理想價格執行。在真實世界——尤其是加密貨幣市場,以其高波動性著稱——滑點會侵蝕利潤空間甚至讓原本盈利策略轉為虧損。
主要有兩種類型的滑點:
理解這些差異,有助於交易者更貼近現實地模擬回測結果。
佣金是指每次進行交易時向證券所或經紀商支付的手續費。不同平台收費標準差異很大,例如一些平台採用固定手續費,而另一些則根據成交量或類型(做市商maker vs. 吃單taker)採用階梯式收費結構。
許多回測中會簡化甚至忽略佣金,但此舉可能導致盈利預估過高。在考慮佣金後:
對頻繁操作或使用高頻算法策略來說,累積起來的佣金成本相當可觀,很容易影響整體策略是否可行。
如果在回測中忽視這些成本,就會呈現一個過度樂觀且不切實際的畫面。例如:
高估利潤:未計入手續費和執行延遲造成的不利因素,使得策略看似更具吸引力。
低估風險:未考慮真實環境中的額外成本,使得部署後表現遠不如預期。
誤導模型優化:只針對理想數據進行調整,很容易產生過擬合,使得模型難以應用到真實操作中。
研究指出,不考慮滑點和佣金最多能夠誇大約30%的績效表現。因此,在進行可信賴之回測分析時,引入合理假設十分必要,以反映真實情況下潛在風險與收益。
隨著加密貨幣市場的不斷演變,研究人員及軟體開發者也持續改進模擬工具,以更貼近真實:
先進建模技術:現在模型融入了買賣差價(bid-ask spread)、訂單信息深度分析、近期波動率等多重變數,有助於提供更精確預估。
證券所資料透明化:許多平台提供詳細收費結構配合歷史數據,使投資人可以更精細地計算出相關手續費用。
流動性分析工具:新工具能分析不同時間範圍內市場流動性的狀況,有助判斷特定條件下可能出現多少滾漏(slippage),尤其是在波幅劇烈跳升期間尤為重要。
這些創新促使模擬環境更加可靠,使風險管理更加貼近線上操盤時遇到的一般情形。
為讓你的回測結果更接近真實場景,可參考以下做法:
遵循以上最佳作法,加強對各項因素之理解,可以打造出抗干擾、更穩健且適應力強的策略方案,在真正投入運作後較少失誤並提升成功率。
若未充分考慮滾漏與委託成本,其潛藏以下危機:
形成過分樂觀且脆弱盈利期待,一旦面臨真正操盤中的摩擦就暴露問題;
過度優化模型,只適合理想條件,一旦走出控制範圍就容易失敗甚至造成重大財務損失;
僅憑純淨背靠背驗證所得出的風險報酬比值,不僅財務上冒險,也易打擊心理信心——因為理論成功與現場落差巨大而令人懷疑自己的判斷能力。
加入正確且詳盡之交易成本模型,大幅提升策略韌性。尤其是在加密貨幣高速震盪、市場機制瞬息萬變的大環境裡,更需要認識各種订单類型(市价vs限价)產生滾漏的方法,以及根據不同平台收取規則調整計算方式,以便提前做好風控決策,把握更多贏面。。
將「 滑点」及「 佣金」納入思考,不僅是一門學術課題,更是建立長久可信任、穩定運作系統不可或缺的一部分。伴隨著技術日益成熟——包括改良建模技巧以及資訊透明程度提升——今日投資人比以往任何時候都掌握更多工具。有意識地融入這些元素,可以讓你的戰略評估基礎扎根于客觀事実,而非理想假設;如此一來,在正式投入線上操作前,就能降低突發狀況帶來的不安,提高信心,也讓你的決策更加明智可靠。在充滿挑戰但同樣充滿機遇的新興加密世界裡,用全面而務实的方法去衡量每一步,是邁向長遠成功的重要關鍵。
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