策略
Hyperliquid ALGO–HBAR 資金費重設延續策略
結果: 已放棄
AlgoHbarFundingResetContinuation
結果摘要
經過一次迭代後,策略測試了資金壓力正常化後的 ALGO 與 HBAR 延續交易。六筆已平倉交易報酬為 -1.369%,夏普值 -0.914,帳務核對一致。由於觀察期望值在模型化成本與資金費前已為負,回測審查於最佳化前放棄目前的實作版本。小樣本與缺少配對基準,使更廣泛的前提仍未獲證實。
假說
測試 ALGO 與 HBAR 上的獨立多空延續交易,條件是方向性價格衝擊經同向資金壓力正規化後仍然維持。使用 4-HOUR 根 K 棒,以及各交易標的已結算的每小時資金費率。在訊號 K 棒收盤時執行市價單,這是在連續交易場所忠實對應下一根 K 棒開盤執行的方式。保護性停損透過平台撮合於盤中觸發。兩種精確 K 棒資料目錄皆存在;資金費歷史資料分別從 2024-12-04 開始,涵蓋 ALGO 與 2024-04-24 的 HBAR。評估實際可用的重疊歷史資料,不因假設而延長歷史涵蓋期間。研究前或回測均未執行。基礎級吃單手續費為每次成交 0.045%:[Hyperliquid 費率](https://hyperliquid.gitbook.io/hyperliquid-docs/trading/fees).)。資金費現金流須由引擎計入一次。
透過兩個測試有限的交易標的,處理過度偏重僅做多曝險及 Hyperliquid 曝險代表性不足的問題。語料集中度為空;快照包含一筆以 ALGO 為主的執行,以及四筆以 HBAR 為主的執行。不同於失敗的資金費擁擠停滯突破策略,當資金壓力消退後,順著維持的動能交易。不同於投降重設累積策略,不會只因資金費重設就買進下跌中的價格。登錄僅供報告使用、不含資金費重設篩選條件的配對基準,預測每筆交易的淨期望值增量為 0.10 個百分點;此診斷不得用來選擇部署候選策略。
此 ALGO–HBAR 資金費重設延續基準的觀察期望值為負:平均淨交易報酬 -3.229%,低於交易場所審查參考值 +0.15%;PF 0.213,核對後虧損為 $1,368.94。模型化成本與資金費之前仍有虧損。沒有已確認的實作缺陷或具證據支持的改善值得進行最佳化。此結論否決推進目前的操作化版本,不代表否定資金費重設延續策略本身;樣本小且缺少配對基準,因此更廣泛的前提仍未獲證實。未主張存在帳務或資料缺陷。
實作
在同向已結算 24 小時資金費率偏高後,若於六根 K 棒內重設,且原始價格衝擊至少保留 75%,則對 ALGO 與 HBAR 分別採取獨立的 4 小時多空延續交易。於訊號 K 棒收盤時以市價執行,是此連續市場上等同於下一根 K 棒開盤執行的登錄方式。固定進場-ATR 保護性停損依盤中撮合;出場條件亦包含價格衝擊失效與持有時間上限。
衝擊幅度須同時超過以衝擊期間縮放的 2% 倍及 1.5 倍 180 根 K 棒對數報酬波動率。同向 24 小時資金費率須高於前 540 根 K 棒的第 80 百分位。凍結其起點、幅度與資金壓力,再於登錄的重設與維持門檻觸發時進場。每筆部位按權益停損風險 0.4% 計算,名目金額上限為 20%,總名目曝險上限為 40%。各交易標的的每小時資金費率嚴格採用當時可得資料,且須有完整的實際 24 小時結算區間;缺漏資料絕不改變機制。資金費現金流僅由引擎處理。假設未指定 ATR 平滑慣例;此實作採用 Wilder 平滑。僅供報告使用的配對未重設基準須由報告流程計算;此策略不執行或選擇該基準。
驗證結果
未最佳化的冒煙測試平倉六筆,平均淨交易報酬為 -3.229%,獲利因子為 0.213。完整歷史評估應測試價格衝擊維持時,資金費重設後是否能預測延續,並呈報已登錄的配對未重設基準;這些冒煙測試結果並未證明存在正確性缺陷。
回測檢視
- 夏普值
- -0.91
- 總報酬率
- -1.37%
- 最大回撤
- 2.06%
- 總交易筆數
- 6
- 勝率
- 16.7%
- 獲利因子
- 0.21
程式碼實作方向性資金費重設延續策略,依相對於資本的 ATR 設定部位規模;交易涵蓋多空方向及合理持有期間。
帳務核對一致,資金費已入帳,且期末沒有剩餘持倉。
六筆已平倉部位中五筆虧損,淨損益為 -$1,368.94,報酬 -1.369%,獲利因子 0.213。
平均淨交易報酬 -3.229% 低於 Hyperliquid 審查參考值 +0.15%,也低於 0.09% 的往返成本。扣除佣金、價格衝擊與資金費前仍有虧損;QA 的經濟疑慮獲得印證。
缺少登錄的配對未重設基準,因此未衡量重設篩選條件帶來的增量期望值。
六筆交易不足以證明所有允許參數都會失敗。沒有證據顯示存在特定實作缺陷或正向參數區間。買進並持有被標記為不適用,且未用於否決策略。
結果摘要
未來測試須補上缺漏的配對未重設基準,並擴大交易樣本,以評估重設篩選條件的增量期望值。
回測審查因觀察到的期望值為負而放棄此策略;在模型化成本與資金費之前仍有虧損,也沒有具證據支持、值得進一步最佳化的改善。未進入最佳化、最佳化後分析與風險審查。
在 Hyperliquid 上,當價格衝擊經同向資金壓力正常化後仍然維持,便交易 ALGO 與 HBAR 的獨立多空延續訊號。
六筆已平倉交易淨虧損 $1,368.94(報酬 -1.369%),夏普值 -0.914,獲利因子 0.213。五筆交易虧損,平均淨交易報酬為名目金額的 -3.229%。
Stratmill 是一款研究與模擬交易工具,並非財務建議或經紀商服務。回測與模擬交易結果均為假設性質。交易涉及虧損風險。