🎉 #Gate Alpha 第三届积分狂欢节 & ES Launchpool# 联合推广任务上线!
本次活动总奖池:1,250 枚 ES
任务目标:推广 Eclipse($ES)Launchpool 和 Alpha 第11期 $ES 专场
📄 详情参考:
Launchpool 公告:https://www.gate.com/zh/announcements/article/46134
Alpha 第11期公告:https://www.gate.com/zh/announcements/article/46137
🧩【任务内容】
请围绕 Launchpool 和 Alpha 第11期 活动进行内容创作,并晒出参与截图。
📸【参与方式】
1️⃣ 带上Tag #Gate Alpha 第三届积分狂欢节 & ES Launchpool# 发帖
2️⃣ 晒出以下任一截图:
Launchpool 质押截图(BTC / ETH / ES)
Alpha 交易页面截图(交易 ES)
3️⃣ 发布图文内容,可参考以下方向(≥60字):
简介 ES/Eclipse 项目亮点、代币机制等基本信息
分享你对 ES 项目的观点、前景判断、挖矿体验等
分析 Launchpool 挖矿 或 Alpha 积分玩法的策略和收益对比
🎁【奖励说明】
评选内容质量最优的 10 位 Launchpool/Gate
同样的系统,同样的规则,同样的策略。但在不同的时间却会有截然不同的结果。那么,你有没有想过:系统失败的原因可能不是你的代码,而是时间?
金融市场虽然看起来是持续开放的,但并不是每小时都提供相同的流动性、相同的参与者密度和相同的波动性。因此,如果你没有按小时分析系统的收益-损失分布,那么你认为的成功可能只是偶然。
示例:
假设一个系统的回测结果显示在总共1000个交易中有60%的胜率。太棒了。但如果将这1000个交易按小时划分,可能只有伦敦开盘与纽约前的时间段产生了正的期望值。在其他时间段,系统要么表现不佳,要么亏损。
📊 因此,基于时间的过滤可以揭示系统的真实效率。除了交易结果,“何时被获取”也是系统的一部分。
技术建议:将每个交易数据与时间戳一起记录日志。
将所有交易按时间间隔分组 (土耳其时间):
🔹 亚洲: 03:00–10:00
🔹 伦敦: 10:00–16:30
🔹 纽约开盘时间:16:30–23:00
🔹 纽约收盘:23:00–03:00
每个区间提取以下指标:
胜率
平均 R:R
期待
回撤曲线
将这些进行比较。
在2023年的一项分析中,现货BTC/USDT交易对在亚洲时段的平均R:R比率为1:1.2,而在伦敦-纽约重叠时段这一比率上升到1:1.9。
所以首先系统的“做了什么”并不重要,而是“什么时候做的”才重要。