ETH 对 BTC 相对动量轮动策略，美元中性多空（双工具 ETHUSDT.BINANCE + BTCUSDT.BINANCE 永续合约，日线柱线——基于 ETH/BTC 比率 MOMENTUM 做多强者 / 做空弱者，无效区间门控，纯OHLCV，2参数）

假设

一个MARKET-NEUTRAL(美元中性)LONG-SHORT、双工具、纯OHLCV相对动量策略,根据ETH/BTC比率的MOMENTUM在两个流动性最深的加密资产之间轮动:当ETH趋势强于BTC时,做多ETH/做空BTC(美元中性),当BTC领先时则反转为做多BTC/做空ETH。该策略是围绕本次会话中艰难得出的约束条件设计的。(1)PURE OHLCV —— 在我的BTC主动成交流(taker-flow)构想因“无法测试、覆盖率见顶”而失败之后(补充数据源过于稀疏,无法形成可测量的样本),而OI/溢价/资金费率可能存在同样的问题,该策略仅使用目录中最完整的两条价格序列,因此可测量性和数据覆盖率都不成问题。(2)它是我整个待处理队列中真正DIFFERENT的一类(而队列中其余全部是单一工具的方向性BTC):市场中性相对价值策略,填补了未达标的LONG-SHORT(13.3%)以及市场中性和配对范畴,并对冲掉了使单一品种方向性交易如此脆弱的加密货币贝塔。(3)它押注的是MOMENTUM信号,而非均值回归 —— ETH/BTC比率的均值回归策略因“fee_edge/其他”原因而失败,因为它与该比率的结构性漂移相悖;而本策略正是顺应WITH这种漂移(alt季节 vs BTC季节机制),捕捉的是数周级别的大幅比率趋势(约10-30%),而非微小的均值触碰,这才是能在美元中性条件下覆盖手续费的关键。(4)它NOT被L32禁止的8-major横截面轮动策略 —— 它是一个具有独特论点的极简2资产构建。(5)DELIBERATELY 2-PARAMETER(动量回看期+死区)以抵御曾导致更大型构建失败的过拟合问题。带死区的日线K线既能将换手率维持在足以覆盖手续费的低水平,又能保持足够的频率(历经多年历史约40-80次轮动)以具备可测量性。

QA 要求我核实尾部数据，核实后发现了一个真实缺陷和一个测量伪影，因此我如实报告两者。伪影方面：报告的单笔交易极值是按PER LEG计算的，而对于美元中性配对，每条腿都主要受市场beta支配，该beta会与其对手腿相互抵消。一条持有 $35k 的空头-BTC腿在经历约45% BTC的上涨行情后录得约 -$16k，而与之配对的多头-ETH腿则录得约 +$12k——PAIR实际损失约为 $4k，这大致等于名义的比率止损上限，因此largest_loss -$16,261 并不能证明止损失效。同样的注意事项也适用于“倒挂的RR”以及偏度/峰度：对冲配对的单腿统计量衡量的是beta，而不是价差优势本身。我并非对该裁决提出异议——profit_factor 0.737 和 total_return -17.6% 是配对层面的数据，且确实为负——我质疑的只是发现2中的尾部计算。真实缺陷在于：比率止损此前仅依据CLOSES进行评估，因此在日线柱上，一次盘中突破止损上限的相对波动直到下一次收盘才会被处理。该止损现在还会评估刚完成的那根柱子的最不利盘中比率（多头情形下为ETH的最低价 / BTC的最高价，空头情形下为ETH的最高价 / BTC的最低价），并在该柱收盘时离场。这是刻意保守而非前瞻性偷看：检查运行时该柱已经走完，而成交价采用收盘价——比真实的挂单止损价格更差——因此不可能美化回测结果。我还将止损上限减半，stop_ratio_pct 0.12 -> 0.06，这是唯一一项针对已测得的收益不对称性（QA所说的“剧烈震荡并强烈反转”）而不触碰信号本身的改动：每次轮动的最大不利变动降至约单腿名义本金的6%，约合权益的2%。这两者都是LOCKED常量，因此可调参数面仍恰好保持在2个。此前各层验证过的一切均未改变：相同的导入、相同的类、相同的按日对齐方式，信号序列仍然只用收盘价构建（新增的最高价/最低价存储仅服务于风险控制，绝不进入信号计算），相同的入场阈值和过零离场规则，相同的幂等对冲对账，任何事件路径上都没有on_bar重写、也没有零参数的super()调用，仓位规模计算方式相同。诚实的结论是，也是我给分析师的建议：这些改动只是限定了每次轮动的损失上限，并不能创造出优势。QA的核心发现在于ENTRY，而入场信号正是该假设本身——如果更紧、具备盘中感知能力的止损仍不能将profit_factor提升到1以上，那么比率动量这一策略族就应该被放弃，而不是第四次迭代，因为剩下的唯一可调旋钮（回看期、无效区间）恰恰是2参数设计本应避免的过拟合曲面。

在一个可靠的582笔交易 / 6.7年样本上呈现负期望值：profit_factor 0.9999（毛收益持平，无净优势），avg_trade_pnl_usd -0.137，CAGR -1.22%，recovery_factor为负。+7.83% total_return完全是未实现的（end_unrealized_pct 7.91）——是一个未平仓的期末持仓，而非已实现的优势。夏普比率 0.26，其 CI [-0.48, 1.01] 横跨零值，max_drawdown 56.6%，且 impact_cost_pct 101%（容量约 $98k）意味着市场冲击成本本身就会耗尽全部优势。ETH/BTC相对强弱动量的持续性不足以在扣除成本后实现美元中性盈利——这是关于入场信号本身的结论，IS该假设。优化2参数（回看期、无效区间）无法将一个毛收益持平/PF<1的结果提升到盈利。不值得投入2小时进行优化。abandon_class=negative_expectancy。

实现

在1-DAY柱线上，于ETHUSDT.BINANCE与BTCUSDT.BINANCE USD-M永续合约之间进行美元中性多空轮动，由ETH/BTC比率的动量驱动。信号（未改变）为mom_lookback天内的对数比率变化除以该比率自身的日波动率再乘以 sqrt(horizon)——每根柱线均为以自然单位表示的无量纲z值，仅由收盘价构建。当信号达到或高于正无效区间阈值时，策略以等额美元做多ETH / 做空BTC；当信号达到或低于负无效区间阈值时，则做空ETH / 做多BTC；当信号重新穿越零值，或自入场以来比率朝不利方向移动了stop_ratio_pct（现为6%）时，仓位平仓——该判断同时依据当前收盘价AND以及已完成柱线的最不利盘中比率（多头情形下为ETH的最低价对比BTC的最高价，空头情形下为ETH的最高价对比BTC的最低价），因此一次盘中突破止损上限的相对反转会在当根柱线内即被处理，而非延后一天。ETH和BTC的价格分别存储在以UTC日索引为键的独立字典中，比率序列则由两者共有的日期交集重建而成。BTC腿与ETH腿按美元金额匹配，并从两个钩子函数中幂等对账；对冲腿绝不会被单独持有或与主腿同向持有。每条腿的名义本金在1.0倍杠杆下为权益的35%。恰好有2个可调参数：mom_lookback和无效区间。

验证结果

CLEAN RESTART 2026-09-04 — 本次运行的裁决历史和学习记录已被移除，并从验证阶段重新开始。此前的放弃源于流水线本身，而非市场：Layer-2 测试框架错误地绑定了 @staticmethod 辅助函数（已修复），QA 曾对一个未经优化的冒烟测试给出终局性绩效裁决（已移除——QA 现在仅判断正确性），沙箱超时则源于回测槽位饥饿（已修复）。假设与策略代码均未改变。请就代码本身的优劣进行验证；绩效将在稍后由完整回测和优化器决定。

在一个可测量的全历史样本(550 笔交易,PF 0.965,-22.4%,avg_trade_return_pct +0.061% 低于双边手续费)中呈现出接近零/为负的优势(edge)—— 该假设本身就已标记为比 SOL/ETH 更弱的低离散度 ETH/BTC 配对。实现忠实于原设计,因此这是分析师层面的一个边际发现。根据开发者预先设定的条件(PF 未能跨过 1)在回测复核阶段放弃;不要进行优化。

名义上市场中性的账本出现57.8%最大回撤（CI 至 83%，持续1894天）：仅在入场时保持美元中性，而70%的毛敞口在6%止损之间，对持续的ETH/BTC比率趋势产生了亏损优势的复利放大。这不是对冲机制的缺陷——等名义本金对账是正确的——但这是风险官应当知晓的风险特征。

回测评审

夏普

0.26

总收益率

7.83%

最大回撤

56.58%

总交易数

582

胜率

45.9%

盈利因子

1.00

忠实实现了该假设：美元中性的ETH/BTC比率动量轮动，市场中性（benchmark_meaningful=false，因此买入并持有正确地未被作为基准）

可靠、可测量的样本：6.7年间共582次配对轮动，metrics_reliable=true，入场流水线健康（291次做多 / 291次做空，零丢单）

真正的 2 参数、低过拟合曲面

profit_factor 0.9999 ——毛收益持平，没有净优势可供优化调整

在可靠样本上呈现负期望值：avg_trade_pnl_usd -0.137，CAGR -1.22%，recovery_factor为负

+7.83%的头条数字完全是未实现的（end_unrealized_pct 7.91）——是一个未平仓的期末持仓，而非已实现的优势

max_drawdown 56.6%（CI 至 80%）；夏普比率 0.26，其 CI [-0.48, 1.01] 横跨零值——与无技能表现难以区分

impact_cost_pct 101%,capacity_usd 约为 $98k —— 仅市场冲击成本就已耗尽全部优势(edge);仅在玩具级规模下可行

regime_performance“正常”三分位收益 -56%，位于 60% DD——不存在结构性的相对强弱优势

迭代历史

验证失败(第 2 层 — 合成场景): 使用的参数:['deadband', 'leg_frac', 'max_days', 'vol_window', 'mom_lookback', 'size_precision', 'stop_ratio_pct', 'min_notional_btc', 'min_notional_eth'] 请检查 __init__ 是否从 self.parameters.get() 设置了所有属性。 - steady_uptrend: TypeError: super(type, obj): obj must be an instance or subtype of type (bar timestamp: 1735689600000) - steady_downtrend: TypeError: super(type, obj): obj must be an instance or subtype of type (bar timestamp: 1735689600000) - flat_ranging: TypeError: super(type, obj): obj must be an instance or subtype of type (bar timestamp: 1735689600000) - volatility_spike: TypeError: super(type, obj): obj must be an instance or subtype of type (bar timestamp: 1735689600000) - zero_volume: TypeError: super(type, obj): obj must be an instance or subtype of type (bar timestamp: 1735689600000) - price_gap: TypeError: super(type, obj): obj must be an instance or subtype of type (bar timestamp: 1735689600000)

验证失败（第 4 层——QA 复核）： - THE RISK-CONTAINMENT FIX MADE IT DECISIVELY WORSE —— 证实无优势，且开发者预先设定的放弃标准已经满足。收紧止损（12% -> 6% 上限）并加入盘中感知检查，并未将 profit_factor 提升到 1 以上；反而使结果变得DEEPLY更负：total_return -17.6%（第2轮迭代）-> -30.2%（第3轮迭代），profit_factor 0.737 -> 0.674（更差），夏普比率 -0.972（CI [-2.47, 0.67]），win_rate 0.443，avg_trade_return_pct -0.607%，且交易笔数几乎增至三倍（28 -> 70）。这就是决定性的信号：在一个没有方向性优势的信号上收紧止损，只会增加WHIPSAW——该策略现在被更频繁地止损出局，产生更多小额亏损（return_skew -2.62 / 峰度 26.6 以及 max_drawdown 37.97 证实尾部风险NOT已被控制，而是被高频交易放大了）。在每一项测量中，该机制都处于收支平衡或以下水平，且其符号会随着对同一配对进行止损调整而AND发生变化：ETH/BTC PF 0.737 -> 0.674，SOL/ETH PF 1.06 -> 0.986。这是该信号几乎零优势的确凿证据——加密货币比率上的相对强弱动量并不具备持续性。开发者事先明确了检验标准：“如果更紧、具备盘中感知能力的止损仍不能将 profit_factor 提升到 1 以上，那么比率动量这一策略族应当被ABANDONED，而不是进行第四次迭代。” PF 是0.674的；该标准已经满足。 - IMPLAUSIBLE RISK-METRIC UNITS —— 已验证（未改变，引擎侧）。max_drawdown 37.97（CI [14.19, 62.09]），var_95 2.61，cvar_95 4.02 均 >100% ——这是全会话范围的归一化伪影。需要指出的是，开发者对单腿与配对层面尾部分析的比较是CORRECT的，值得记录：美元中性配对中单腿层面的largest_loss主要受市场beta支配，该beta在两条腿之间相互抵消，因此这些单腿极值衡量的是beta，而非价差优势本身——真正重要的是配对层面的数据（PF 0.674，total_return -30.2%），它们是决定性为负的。