最近從finlab_crypto在研究基本的雙均線策略
當我把時間刻度調整到每秒一筆出現很奇怪的現象
由於熱力圖 跟 回測 不難 所以我就寫程式自己做了
什麼 難道 在秒級數據上用sma5 sma10 操作就是聖杯嗎?
看看在新的時間段是否有效
我把原始數據 80/20切分 80%用來找最佳n1 n2 找到之後 跑最後20%
結果發現最後20%有 8%報酬（即便是他沒看過的數據也是）
而原始整條數據接近40%報酬換算前面80%大概拿32%報酬
超級穩定的一個策略 就是一直衝 一條斜線往上走
所以報酬跟時間就是近乎完美的線性關係
在我準備部屬上線前我做了最後實驗 加入手續費
怎麼回事....
後來研究蠻久的 原因我大概找到了 然後下面是跟AI協作整理過的詳細說明
雙均線策略的觀察與深度思考
在技術分析中，雙均線交叉策略是一種簡單且常見的交易手法：
- 黃金交叉（短期均線上穿長期均線）：視為買進訊號
- 死亡交叉（短期均線下穿長期均線）：視為賣出訊號
如何挑選最佳參數？
常見作法如下：
- 設定 n1 與 n2 的參數範圍，例如：
- n1 ∈ [5, 10, ..., 100]
- n2 ∈ [10, 15, ..., 200]
- 對每個 (n1, n2) 組合做回測，計算報酬率
- 將結果整理成熱力圖，尋找報酬率最高的參數組合
問題：這樣的最佳化真的有效嗎？
這種回測優化的方式，其實只是在特定歷史區間中尋找表現最好的組合，並不保證未來有效。
例如：
- 某組參數在 2024～2025 年的回測中報酬率達 +200%
- 但到了 2025 年 1 月～7 月，卻可能表現平平，甚至虧損
這反映出：過度擬合（overfitting） 與市場環境變化，會讓策略失效。
一個有趣的現象：秒級數據的雙均線策略
在進一步研究中，我將資料粒度調整為每秒一筆價格資料，並用相同方式做 (n1, n2) 回測最佳化，得到了一個極為奇特的結果：
- 在每秒一筆的資料上，sma5 與 sma10 的組合呈現極為規律的熱力圖
- 回測結果顯示：單日（100,000 秒 ≈ 1 天 3 小時 46 分）報酬率高達 35%
這引起了我的高度興趣，因為這代表策略在秒級別竟有這麼高的獲利能力。
驗證這個策略
- 換了一個新的時間段測試
- 市場處於震盪盤（非趨勢）
- 策略依然能穩定上升，不是單一區間的過擬合現象
似乎在某些條件下，這個策略真的能從市場中擷取價差。
問題出現：當加入手續費後……
假設每筆交易有0.01% 的手續費：
- 不含手續費時，平均每筆交易獲利約 +0.0019%
- 一旦加入手續費，平均每筆變為 -0.0236%
- 換言之：微利完全被手續費吃掉，甚至反虧
這意味著：
- 除非資金龐大、交易頻率極高
- 並能談到極低或免手續費
- 否則這個策略難以實際營利
為何秒級 SMA 策略會出現這樣的規律？
推論原因可能與做市商（Market Makers）與高頻交易策略有關：
做市商套利模型（Spread Arbitrage）：
- 在買一上方掛賣單、賣一下方掛買單
- 利用微小價格差異反覆套利
- 須配合：
- 超低延遲（Latency）
- 高成交機率
- 高資金周轉率
- 庫存與風險管理機制
由於造市商資金龐大，當短時間內大量買單或賣單成交，會推動價格小幅上下（例如 ±0.0019%）
而造市商會迅速在對側掛單，讓價格反轉，完成套利。
這種高頻做市行為，會導致市場在秒級尺度上呈現：
- 微幅向上拉一根K棒，再立刻向下
- 如此反覆，形成類似價格微震的結構
而這種波動恰好讓 sma5 與 sma10 不斷產生交叉訊號，呈現規律性的獲利機會（不計手續費）。
小結
- 秒級 SMA 策略的異常獲利，很可能是「市場微結構」與造市商活動造成的表象
- 表面上看似穩定套利，但一旦考慮手續費，就變成虧損策略
- 換句話說：這不是聖杯，而是高頻交易造成的結構性現象
- 若無法像造市商一樣擁有極致基礎設施與資金條件，一般交易者難以複製這種收益
