commit驅動策略持續優化

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投資理財內容聲明

最近把策略加入IC , IR的驗證

IC(Information Coefficient)和 IR(Information Ratio)

  • IC:衡量預測值與實際報酬之間的相關性。
  • IR:衡量整體預測穩定性,也就是平均IC與其波動的比值。

1. Information Coefficient (IC)

  • 定義:某段時間內,模型預測的信號值(如因子得分)與未來實際報酬之間的相關係數
  • 常用:Pearson 或 Spearman correlation(Spearman 更常用,因排序穩定)
  • 範圍:[-1, 1]
    • 越接近 1:預測越準確
    • 接近 0:預測沒用
    • 接近 -1:預測反著來比較準

舉例:模型預測A股>報酬、B股<報酬,結果真的A漲B跌 → IC接近1。

2. Information Ratio (IR)

  • 定義:平均 IC 除以 IC 的標準差
  • 公式:
    IR=E[IC]std(IC)IR = \frac{E[IC]}{std(IC)}IR=std(IC)E[IC]​
  • 用途:衡量模型穩定性
    • 高 IR:代表你不只偶爾猜對,而是常常準確預測。
    • 低 IR:代表你有時準有時不準,結果不穩定。

總結比喻:

  • IC 像是「一次考試考幾分」(準不準)
  • IR 像是「整學期平均成績穩不穩」(穩不穩定)

為什麼要算IC IR

因為一個模型不能單單看回測報酬率

更重要的是我想看commit驅動策略的因子

就是commit到底對價格有沒有影響

影響強嗎? IC多少

IC穩定嗎?IR多少

所以就來實現了

以下是目前比較好的回測結果

回測了1117天

raw-image

一、收益表現:非常優秀

  • 總報酬:596.82%(遠高於 Buy & Hold 的 243.95%)
  • 年化報酬:114.29% → 遠超多數策略、也高於常見對沖基金水準(10~30%)
  • 最終資本:69681.88 USD(代表本金約 10,000)

🔎 評論:

在經過手續費扣除後仍能有將近 6 倍的報酬,表示策略獲利來源扎實,有 alpha。


⚠️ 二、風險控制:中等偏高

  • 最大回撤:-42.22%
    • 屬於「略高風險區」;雖可接受,但在實盤中壓力大
    • 與高年化報酬形成高風險高報酬結構

🔎 評論:

策略回撤可能集中在某幾筆失誤上,建議檢查單筆損失情況,是否有 stop-loss 或風控機制。


三、風險調整報酬:穩定且具吸引力

  • Sharpe Ratio:2.24
  • Sortino Ratio:2.97
    • 均為非常優秀的水準(>2 一般認為是專業水準)

🔎 評論:

表示該策略不只是高報酬,也很穩定地創造報酬,回報/波動表現強勁。


🟡 四、交易頻率與風格:低頻長線

  • 總交易次數:11 筆
  • 勝率:72.73%(= 8 勝 3 負)
  • 平均持倉:60.45 天
  • 日頻率:0.0098 trades/day ≈ 1 筆 / 102 天

🔎 評論:

明顯是「低頻率 + 波段型」策略,每次押注後有良好報酬。這樣策略適合實盤、對滑價敏感度低,但也代表樣本太少,統計顯著性有限


🧠 五、IC / IR 評估:中等偏好,但仍需注意樣本數

  • IC = 0.0735 → 還不錯的水準(>0.05 即有預測力)
  • IR = 0.4058 → 穩定性偏弱,表示 IC 變動大

🔎 評論:

表示策略的「預測信號」具有一定 alpha,但表現不夠穩定,有時準、有時差 → 如果能穩定信號品質,IR 可提升到 0.7 以上。

所以目前看起來策略是可行的 但是不夠穩定

raw-image

最後看一下這策略1117天的報酬曲線跟買賣點

可以發現主要在於他躲過2022-09之後的一波大跌並在2023左右上車跟上漲幅

又在2023-09左右空手觀望直到2024-01上車跟上漲幅到接近山頂又開始空手

避開2024-05一波大跌並再次跟上一波漲幅 不過也有一波大跌沒避開

後來在2025-01避開一波大跌然後在2025-05起漲上車跟上漲幅

看起來是一個低頻的波段交易策略參考看看囉

https://github.com/skywalker0803r/Crypto_Selection_Strategy_Based_on_Developer_Activity

以上是程式碼

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