用 Agent Trade Kit 模拟交易策略,验证高胜率为何仍亏损
交易这东西还是太高深了,算是搞懂了为啥 70% 胜率的策略还是会亏钱
以真实数据痛点切入,自然引出工具作为解决方案,结构清晰且提供了可复现的回测思路,对同行有参考价值。
交易这东西还是太高深了,算是搞懂了为啥 70% 胜率的策略还是会亏钱
上次讲了我的赌徒式玩法,有人说拿赚钱的单复盘没意义,我就让 AI 把整套从头跑了一遍...
确实细思鼻孔😅
举例,每次 100U,不止损,赚到 30% 就卖,扛不住就爆仓
数据用 OKX 过去一年的小时 K 线,BTC、ETH、SOL、DOGE、XRP、BNB、PEPE 每个币每小时多空各开一单,一个币就是 1.75 万单
开 20 倍,7 个币的胜率全在 72% 到 76%,开 50 倍,全在 67% 到 70%
胜率为什么这么高,还这么规整
20 倍的时候,赚 30% 只要价格往你这边走 1.6%,爆仓要反着走 4.6% 左右
价格先碰到近的那条线,本来就更容易,所以十单里能赢七单多
我把止盈改成"赚到翻倍才卖",7 个币的胜率一起掉到 47%,整整齐齐🤣
那如果,赢七成的话,赚不赚
赢一次赚 30U,爆一次亏 90 多 U,再扣掉手续费,20 倍下 7 个币基本都是小亏,最好的 BNB 也就打平
本金 1000U 按这套玩,亏光的概率从两成到九成不等
50 倍就没悬念了,一开一平的手续费就吃掉保证金的 5%,一年下来九成以上亏光
所以说实话,我以前觉得自己"挺会玩",其实就是把止盈设得离得近而已
想测自己打法的,可以装上 Agent Trade Kit,把你的规则原样丢给 Claude Code:
"用 OKX 的公开行情接口,拉 BTC 永续过去一年的小时 K 线,模拟这个打法:每次 100U、20 倍,不止损,赚到 30% 平仓,爆仓算亏完,手续费按 0.05%。算出胜率、平均每单盈亏,以及 1000U 连续打下去多久会亏光。"
更进一步:量化金融体系
看懂新闻只是起点——沿量化金融路径,把它变成能交付的工程能力