回測的基本概念是什麼？
所謂「回測（Backtesting）」，就是拿歷史資料來模擬你設計的交易策略，看看如果這套策略過去就開始運作，會賺錢還是賠錢。它就像是策略開發者的時光機，讓你可以預測過去，以此檢驗策略的可行性與穩定性。
對於加密貨幣這種波動劇烈、交易 24 小時不停歇的市場來說，回測更是不可或缺的第一步，否則很可能一開盤就爆倉。
為什麼加密貨幣交易更需要回測？
市場波動性高
相較傳統市場，加密貨幣的價格波動更劇烈，單日漲跌超過 10% 的情況並不少見。沒有事先測試過的策略，可能一開盤就因為風險控管不足而瞬間崩潰。
交易頻率高、資料量大
加密貨幣市場全年無休，策略執行頻率往往很高，特別是做量化、機器人或高頻交易的人。這也代表資料需求龐大，沒有自動化回測流程會非常吃力。
新幣與事件風險頻繁
DeFi 熱潮、空投、黑天鵝事件、主網更新……這些幣圈特有事件都可能讓策略失效或出現極端波動。透過回測加入事件參數，有助策略更穩定地面對未來不確定性。
回測常用的數據與工具
必要資料來源
- 歷史價格資料（開、高、低、收、成交量）
- 委託簿深度（如做做市策略）
- 即時成交資料（tick-by-tick）
- 鏈上資料（on-chain data，視策略而定）
常見的回測平台或工具
- TradingView：適合初學者用 Pine Script 做簡單策略測試。
- Backtrader（Python）：適合中高階用戶，支援多策略、多時間框架。
- freqtrade（Python）：專為加密貨幣設計的開源量化框架。
- QuantConnect：支援 C# / Python，可用加密貨幣資料進行策略建模與回測。
- 自建回測系統：使用 pandas、numpy、plotly 自行撰寫模組控制彈性高，但門檻也較高。
怎麼知道你的回測結果是「可信的」？
是否有過擬合（Overfitting）
過擬合是初學者常見陷阱：策略在歷史資料上表現完美，實際上卻只是在「背答案」，一旦市場變化就立即失效。
避免過擬合的方法包括：
- 使用訓練集與測試集分開驗證
- 採用「交叉驗證」或「Walk Forward Test」
- 測試不同幣種與市場狀況的適用性
是否有考慮實際交易成本
滑價、手續費、網路延遲……這些在模擬環境中可能沒問題，但實際上卻會讓報酬大幅降低。高頻交易策略尤其容易被這些成本吃掉利潤。
是否具備風險控制模組
例如最大回撤（Max Drawdown）、資金控管機制、停損設定等。如果策略回測時曾經下跌 70%，那麼即使最終是賺錢的，也很可能會讓人半路就棄守。
實作建議：新手如何開始回測加密貨幣策略？
- 選定交易策略類型：如動能交易、突破交易、RSI 策略、布林通道等
- 選定幣種與時間週期：如 BTC/USD，1 小時線或日線
- 撰寫策略邏輯：可用 TradingView 或 Python 實作
- 取得歷史資料：如 CryptoCompare、Binance API、CoinGecko 等
- 設計風控機制：停損點、持倉比例、資金控管等
- 進行回測並分析結果：觀察勝率、報酬率、回撤、交易次數等指標
- 調整參數與策略邏輯，重複測試
回測≠保證獲利，但可以幫你避開爆倉
回測不是萬能，也不是預言未來的水晶球。但它絕對是進入幣圈策略交易者不可省略的一步。只有在歷史資料中反覆鍛鍊過的策略，才有機會在瞬息萬變的幣圈中生存下來。
想在幣圈活得久，不是靠運氣，而是靠不斷測試與修正。
