教科书式的双向 RSI 背离
基线 RSI(14)/pivot3 · SL 1.5ATR · TP 2R
- CAGR
- +1.35%
- 最大回撤
- -20.9%
- Sharpe
- 0.19
- 盈亏比 PF
- 1.04
- 胜率
- 39.6%
- 交易数
- 369.0
Backtest Report · ETHUSDT Perpetual · 4H
6.7 年真实历史数据 · 240 组参数扫描 · 滚动 walk-forward · 随机入场对照实验 · 真实资金费率与滑点。结论:这套信号本身不构成可交易的边际。
教科书式的双向 RSI 背离(配置 A)6.7 年只赚 +9.4%, CAGR +1.35%、最大回撤 -20.9% —— 收益基本被手续费吃掉。
做空端全周期净亏 -1,084 U;ETH 上「看跌背离」出现后价格平均还在涨。
参数选择完全无意义:全样本 Sharpe 与样本外 Sharpe 相关性仅 0.011, 用训练集挑最优参数后样本外仅 2/10 盈利。不要在这套逻辑上调参。
A 是教科书式双向背离;B 去掉止盈并加入 EMA200 趋势过滤;C 在 B 基础上只做多。 卡片右下的训练集 / 样本外数据以 2023-09-01 为切分点。
基线 RSI(14)/pivot3 · SL 1.5ATR · TP 2R
RSI(7)/pivot2 · SL 1.5ATR · 无TP · +EMA200 趋势过滤
同 B 但只做多
现货梭哈、不设止损
点击图例可开关曲线,鼠标悬停查看任意时点净值。虚线为 2023-09-01 样本外分界。 「买入持有 ETH」默认关闭 —— 它涨了 17 倍,开着会把三条策略曲线压扁,需要时点图例打开即可。
上半部分为对数净值,下半部分为回撤幅度。可以看到策略长期处于水下, 但也确实把回撤从买入持有的 -81.2% 压到了个位数到十几。
| 配置 | 说明 | 净收益 | CAGR | 最大回撤 | Sharpe | PF | 胜率 | 交易数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A | 教科书式的双向 RSI 背离 | +9.4% | +1.35% | -20.9% | 0.19 | 1.04 | 39.6% | 369.0 |
| B | 去掉止盈、加入趋势过滤 | +64.6% | +7.72% | -8.0% | 1.01 | 1.65 | 45.9% | 159.0 |
| C | 只做多方向 | +58.3% | +7.09% | -12.1% | 0.93 | 2.02 | 39.1% | 64.0 |
| — | 买入持有 ETH | +1773.3% | +54.9% | -81.2% | 0.95 | — | — | 1 |
注:买入持有 ETH 的 Sharpe 为 0.95,配置 B 的 1.01 只略高一点。 也就是说,即便挑出表现最好的配置,它的风险调整后收益也只勉强打平「拿住不动」。
| 配置 | 多头笔数 | 多头净贡献 (U) | 空头笔数 | 空头净贡献 (U) |
|---|---|---|---|---|
| A | 152 | +2,026 | 217 | -1,084 |
| B | 72 | +3,885 | 87 | +2,576 |
| C | 64 | +5,826 | 0 | +0 |
基线 A 的空头净亏 -1,084 U。 B 的空头之所以转正,全靠 EMA200 趋势过滤把大部分逆势空单筛掉了 —— 这不是「背离信号」的功劳, 而是「别在上升趋势里做空」这条常识的功劳。
| 配置 | 平仓原因(次) |
|---|---|
| A | 止损 211 · 止盈 104 · 时间止损 27 · 反向信号 26 · 期末平仓 1 |
| B | 反向信号 86 · 止损 69 · 时间止损 4 |
| C | 止损 38 · 时间止损 25 · 期末平仓 1 |
| 年份 | 配置 A | 买入持有 ETH |
|---|---|---|
| 2020 | +13.1% | +466.7% |
| 2021 | -13.5% | +398.7% |
| 2022 | -4.2% | -67.5% |
| 2023 | +11.1% | +90.9% |
| 2024 | +8.1% | +46.1% |
| 2025 | +8.6% | -11.0% |
| 2026 | -10.5% | -18.0% |
这套流程的设计目的就是「尽量杀死自己的策略」。以下检验从不同角度攻击同一结论。
两组的止损、止盈、仓位、成本机制完全相同,随机组的做多比例也与策略组一致。 唯一差别是入场点位置 —— 所以这两个数字的差距,就是「择时」的全部价值。
| 配置 | 背离入场收益 | 随机入场收益 (400 次中位) |
背离所处分位 | 判定 |
|---|---|---|---|---|
| A · 双向 | +19.8% | -27.0% | 97 分位 | 择时有效 |
| B · 双向 + EMA200 | +76.6% | +19.1% | 94 分位 | 择时有效(边缘) |
| C · 只做多 | +59.8% | +33.5% | 75 分位 | 与随机无区别 |
这是整份报告最关键的一行。只做多版本看起来 Sharpe 0.93 很漂亮, 但和「同期随机做多 400 次」一对比,它只排在 75 分位 —— 说明它的收益主要来自 「在牛市里持有多头」这个方向性暴露(beta),而不是背离信号本身(alpha)。 双向版能排到 94–97 分位,靠的也是趋势过滤砍掉错误空单,而不是背离择时。
直接统计「信号出现后 N 根 K 线的价格变化」,把出场规则的影响完全剥离, 看信号本身有没有方向性预测力。
| RSI(14) pivot 3 信号 | 4 天(24 根)前瞻收益 | t 值 | 解读 |
|---|---|---|---|
| 看涨背离后 | +0.489% | 0.96 | 低于无条件漂移,信号无效 |
| 看跌背离后 | +1.180% | 2.41 | 方向做反了 |
| 全样本无条件漂移 | +0.862% | — | 基准线 |
多空背离收益差 -0.692%,bootstrap 95% 置信区间 [-2.04%, +0.62%] —— 不显著。 看跌背离后价格显著上涨,这就是做空端一直亏钱的统计学根源。