thesolidoke

我的回測顯示，每筆交易收益爲 +0.15% 至 +0.31%。但實際交易的收益只有這個數字的十分之一。

策略：在幣安期貨上做空代幣化股票的溢價。紙面上看起來很不錯。

隨後，我用真實的買賣報價，在模擬賬戶上進行前向測試：
• 520 筆交易
• 總收益 +257 美元
• 每筆交易約 +0.025%，大約只有回測預期的 1/10

另外 90% 的收益去哪兒了？點差。回測通常假設你能按“中間價”成交。而真實下單時，每次都得付出買賣雙方之間的價差。

如果一種策略的優勢只有百分之零點幾，點差就會把它吞噬殆盡。

你的回測用的是買賣報價，還是中間價？👇

非投資建議。模擬交易結果，公開分享。

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“只要承擔更多風險，就能賺得更多。”我親自測試了。

同一個加密貨幣趨勢機器人，測試時間爲 2020 至 2026 年，計入真實手續費，初始資金爲 154 USDT：

• 每筆交易承擔 1.5% 的風險 → 1,105 USDT，最大回撤 −25%
• 3% → 2021 年觸發止損開關
• 5–10% → 3–7 個月內虧光
• 25% 且不設安全開關 → −99.9%。賬戶歸零。

策略相同，信號相同。唯一的區別就是下注金額。

大多數人虧錢，不是因爲策略不好，而是因爲下注金額對自己所用的策略來說太大了。

你每筆交易承擔多少風險？👇

不構成財務建議。

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我在14個金屬市場上測試了42條交易規則。沒有一條能賺錢。

銅、鋁、鋼鐵、鐵礦石、鉑金、鈀金，還有礦業公司的ETF。趨勢規則、突破規則、僅做多規則。全部計入了實際成本。

結果：計入成本後，沒有一條規則盈利。銅甚至在未計入成本時就虧了。

反轉來了：有幾條“贏家”起初看起來表現驚人。後來我檢查了數據，發現這些市場的價格滯後，62%–93%的交易日裏，開盤價、最高價、最低價和收盤價都一模一樣。這個機器人“交易”的價格根本沒有變動。

更扎心的是：單純買入並持有礦業股，表現就勝過了每一條規則（2021–2026年，XME上漲198%，COPX上漲149%）。

經驗：
1. 相信結果之前，先檢查數據。
2. 有時候，平淡無奇的選擇反而更勝一籌。

你有沒有遇到過好得令人難以置信的回測結果？

以上不構成投資建議。

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Gemini 說我的新策略每天能賺 +1.15% 到 +1.35%。但在真實數據上，它只賺了 +0.11%：從統計學上看，幾乎等於零。

我會把每次回測都發給兩個 AI（Gemini 和 GPT），請它們給出第二意見。它們很有用：能發現錯誤、建議測試，還會互相爭論。

但是：
• 那個“每天 +1.35%”的策略是 Gemini 自己設計的。
• 它曾把我 2026 年的測試日期稱爲“不可能”，因爲它的知識截止得更早。
• 它們有時會非常自信地給出一些我的數據里根本沒有的數字。

我現在的原則是：AI 提建議，數據做決定。

買了“AI 交易機器人”？不妨問問：誰檢查過 AI？

你會讓 AI 參與交易嗎？

這不是投資建議。

#AI #TradingBots #algoTrading #BitcoinFiveWeeklyLosses $BTC

我會讓 AI 查看我的銀行賬戶嗎？它已經在看我的交易機器人了。

一個月來，AI 助手一直在幫我做機器人研究：回測、GPU 運算、事後覆盤。以下是我劃定的界限：
✅ 它可以讀取結果、日誌和回測數據
✅ 它起草內容，由我審批
❌ 它不能動用資金
❌ 未經我同意，任何東西都不能上線

只讀訪問是容易的部分。難的是：AI 有時會信心滿滿地犯錯。每一項說法都要對照原始數據覈實。

那麼，我會嘗試 Claude 的個人理財測試版，並開放銀行賬戶只讀權限嗎？規則不變：只讀，不動錢。

估值？我測試的是機器人，不是 IPO。明年再問我吧。

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我的第一個交易機器人賺到了錢。然後我付了手續費。

在開發現在這些機器人之前，我在加密貨幣市場測試過一個快速剝頭皮策略。

363 筆交易。
手續費前利潤：+$3.56 ✅
已付手續費：$22.13 ❌

這個策略“正確”的次數略多於出錯的次數，但最終還是虧了錢。每筆交易都要向交易所付費，而在這場遊戲裏，交易所永遠是贏家。

覆盤還發現了這些問題：
• 止損觸發了 140 次，止盈目標只觸發了 89 次
• 唯一盈利的出場方式是基於時間的出場
• 做空造成了大部分虧損

教訓：如果優勢小於手續費，那就不算優勢。現在我做的每項測試都會計入手續費，再按雙倍手續費計算，看看策略能否經受住考驗。

這個剝頭皮策略目前已停用。現在的機器人交易頻率低得多，這是有意爲之。

不構成財務建議。以上是我自己測試得出的真實數據。

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$BTC

一個月前，我做了一個決定：不再猜測，開始測試。

我的職業是項目經理（建築和物流行業）。我的工作是規劃、數字和截止日期，不是看圖表。但我一直在網上看到同樣的東西：曬鉅額盈利的截圖，卻從不展示虧損。

於是我給自己定下一條規矩：認真測試每一件事，並把所有結果都公開。

我是這樣開始的：
• 10月11日：一個交易指數和黃金的機器人，在真實賬戶上運行，賬戶約有1,000美元，使用美分賬戶
• 10月14日：一個在幣安期貨上運行的加密貨幣趨勢機器人，投入約157美元，每筆交易的風險很小（不到1%）
• 兩個機器人都在租用的服務器上全天候運行；服務器會自行檢查，並在程序崩潰時重啓

我的基本原則：
測試開始前鎖定規則。之後不做調整，以免讓結果看起來更好。

每項結果都會由兩個 AI（Gemini 和 GPT）進行審查，我會用實際數據覈對它們的說法。

滿6個月之前不下結論。一週表現好說明不了什麼，一週表現差也一樣。
先用小額資金。如果它連150美元都做不好，就不值得投入15,000美元。

爲什麼要告訴你這些？因爲“誠實的機器人測試結果”正是我想找到、卻一直找不到的內容。

下一篇：我測試的第一個策略，以及它失敗的原因。

這不是投資建議，只是我個人的測試過程，坦誠分享。

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我花了一個月用 AI 構建交易機器人。

這是誠實的成績單。
沒有交易信號，也沒有“100 倍”這種說法。我在認真測試交易機器人並公佈結果，包括虧損的情況。

目前運行中的項目：
• 一個在幣安合約上運行的加密貨幣趨勢機器人，使用真金白銀：目前虧損 5.6%
• 一個指數和黃金機器人，使用真金白銀：盈利 2.75%
• 26 個模擬賬戶策略，加上我自己的機器人在紙面交易中的 22 種變體
• 用嚴格規則回測了幾十個策略點子。大多數都失敗了。

大型實驗：AI 價格預測
我採用了 Kronos——一個用數百萬張價格圖表訓練的開源 AI 模型——並用租來的 GPU（約 90 美元）在 150 種代幣的數據上對它進行了微調。

然後，我用它測試了它從未見過的 78 天數據。
✅ 它挑選代幣的排名能力優於隨機猜測。它選出的代幣表現一直勝過平均水平，最長可達一週。

❌ 但它還是賺不到錢。它的優勢還不夠抵扣交易手續費，而且它錯過了幅度最大的行情（真正能賺錢的那些）。

我的收穫：
模型可能“預測正確”，卻仍然讓你虧錢。手續費會把微小優勢吞得一乾二淨。

如果回測結果看起來好得驚人，在得到證實之前，先假設自己哪裏做錯了。

你在網上看到的大多數“AI 交易機器人”宣傳，都經不起一個月誠實的測試。

接下來：用不同市場的 420 天數據進行更大規模的測試，無論結果如何，我都會公佈。

想看真實數據而不是截圖的話，歡迎關注。

非投資建議。我分享的是自己測試的結果，包括盈利和虧損。

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