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同樣的系統,同樣的規則,同樣的策略。但在不同的時間卻會有截然不同的結果。那麼,你有沒有想過:系統失敗的原因可能不是你的代碼,而是時間?



金融市場雖然看起來是持續開放的,但並不是每小時都提供相同的流動性、相同的參與者密度和相同的波動性。因此,如果你沒有按小時分析系統的收益-損失分布,那麼你認爲的成功可能只是偶然。

示例:

假設一個系統的回測結果顯示在總共1000個交易中有60%的勝率。太棒了。但如果將這1000個交易按小時劃分,可能只有倫敦開盤與紐約前的時間段產生了正的期望值。在其他時間段,系統要麼表現不佳,要麼虧損。

📊 因此,基於時間的過濾可以揭示系統的真實效率。除了交易結果,“何時被獲取”也是系統的一部分。

技術建議:將每個交易數據與時間戳一起記錄日志。

將所有交易按時間間隔分組 (土耳其時間):

🔹 亞洲: 03:00–10:00
🔹 倫敦: 10:00–16:30
🔹 紐約開盤時間:16:30–23:00
🔹 紐約收盤:23:00–03:00

每個區間提取以下指標:

勝率
平均 R:R
期待
回撤曲線
將這些進行比較。

在2023年的一項分析中,現貨BTC/USDT交易對在亞洲時段的平均R:R比率爲1:1.2,而在倫敦-紐約重疊時段這一比率上升到1:1.9。

所以首先系統的“做了什麼”並不重要,而是“什麼時候做的”才重要。
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