先给结论：这套规则不是在单一品种上的偶然结果。31 个币各自独立运行、各自承担盈亏，绝大多数都能赚钱并跑赢买入持有；合成到全市场后，收益曲线与 BTC 完全脱钩，且最大回撤小得多。

下面按「数据怎么来的 → 单币表现 → 全市场表现 → 逐年 → 逐笔 → 稳健性 → 局限」展开。策略规则本身不公开，但执行过程与全部统计都可以逐笔追溯。

01数据与执行：为什么这不是「看着答案做题」

回测最容易骗人的地方，是让程序提前知道了下一秒的价格。本系统从数据读取到成交结算，每一层都按「当时只能看到什么」来限制。

只读取已经收盘的 K 线

系统在每根 30 分钟 K 线收盘后 3 分钟运行一次。也就是说，它做任何判断时，那根 K 线已经走完、收盘价已经固定。更长的周期更严格：整根 K 线没有收盘，数据就不会进入计算，起点整体后移一个完整周期。不存在「这根线还没走完，就先用它的收盘价」。

按当时能看到的价格挂单

入场信号出现后，以触发那根 K 线的收盘价挂限价单，最多等 3 根 K 线（90 分钟）；没成交就撤单，不追价。出场同样先挂限价单，价格没碰到才用市价单兜底。这条规则避免了一个常见的美化：假设自己总能在最理想的价位成交。

成本全部扣掉，不是估算

手续费按真实档位计：挂单成交 0.02%，吃单成交 0.05%，开仓和平仓各收一次。资金费直接读取币安历史真实数据，按实际持仓时间逐笔结算，多头付出、空头收取，方向相反时反过来。每一笔交易的净利润，都是扣完手续费和资金费之后的结果。

数据断档就强制离场

如果某个币的行情中断超过 24 小时，系统会在断档前强制平仓，不允许拿断档前后的价格硬拼成一笔交易。这条规则会让早期小币少赚一些，但不会凭空造出收益。

每一笔都可回溯

所有交易落库保存：信号时间、实际成交时间、开平价格、手续费、资金费、持仓根数、平仓原因。本页任何一个统计，都能追到组成它的具体交易。策略规则本身不公开，但执行过程是可审计的。

02单币层面：31 个互不干扰的账户

每个币各开一个独立账户，初始资金 10,000 U，满仓 1 倍，赚到的钱连本带利滚进下一笔，账户之间不共享资金、不互相补亏。同一时刻出现重叠的持仓信号，直接跳过，不加仓、不叠杠杆。

这样做的目的，是排除「把所有钱押中最强那个币」的假象。31 个账户各跑各的，结果是：

唯一亏损的是 WLFI，−3%，它上线时间很短，可交易的历史不足一年。唯一没跑赢买入持有的是 HYPE，它在样本期内涨幅极大。换句话说，亏损和落后都只出现在极端个例上，不是普遍现象。

03全市场：把 31 个账户合成一条曲线

合成口径很直接：每天收盘后，把当天有数据的币的当日收益等权平均，再逐日复利。可以理解为把资金平均分给 31 个币、每天重新平衡。它不是某一个真实账户的账单，而是一条用来衡量「整套方法在全市场是否有效」的理论曲线。

夏普 = 收益 ÷ 波动，衡量「赚得稳不稳」，一般大于 1 就算不错。这里的回撤按每日收盘净值计算。

六个时间档位全部跑赢 BTC。差距最大的近一年：策略 +177.1%，BTC −26.6%。即使把时间拉长到九年多，策略仍然是 BTC 的很多倍，而且回撤小得多。

04逐年表现：熊市里也没断过

只看总收益容易掩盖问题，所以把每一年单独拆开。下表每一行都是当年 1 月 1 日到 12 月 31 日，两端年份按实际有数据的区间计算。

十行全部为正。最能说明问题的是两个大熊市：2018 年 BTC 跌 73%，策略 +140.7%；2022 年 BTC 跌 64%，策略 +110.1%。原因不复杂：这套方法可以双向交易，行情不对时大部分时间在场外，不会硬扛。

2025 年 BTC −6.4%，2026 年（截至 10 月）−7.3%，都属于横盘偏弱，策略仍然做到 +91.9% 和 +142.7%。这说明收益不是只靠某一段大牛市。

05逐笔证据：3,857 笔交易的整体分布

把 31 个账户的所有交易倒在一起看，不挑币、不挑年份，结果如下。

t 值 18.8 值得单独解释：它检验的是「平均每笔收益其实等于 0」这个假设。通常 t 值大于 2 就算统计上显著，18.8 意味着这个假设几乎不可能成立。3,857 笔里，盈利不是靠少数几笔暴利撑起来的。

多单和空单数量接近，说明收益来源不是单边做多，下跌行情同样有参与方式。

06稳健性：去掉最强的币，结论还在不在

最容易被质疑的一点是：会不会全靠某个币的极端行情。直接做一次剔除测试，把收益最高的 ZEC（累计 +1,405,719%）整个删掉，其余 30 个币重新合成组合。

去掉最强的币，收益从 3,565 倍降到 3,015 倍，仍然在同一量级。再结合前面两点：31 个账户里 30 个为正、10 个自然年全部为正，可以判断这不是单点运气，而是一套在全市场反复成立的方法。

07必须说清楚的局限

这篇研究证明的是「这套规则在历史行情里有效」，不是「未来一定赚钱」。下面几条限制同样重要。

一、回测不等于实盘。历史不会简单重复，规则的有效性会衰减，任何策略都有失效的可能。

二、组合曲线是理论值。它假设资金可以无限细分、每天精确再平衡，没有计算资金容量、极端行情下的滑点和流动性不足。

三、满仓 1 倍有前提。实盘要考虑保证金、强平和交易所限额，实际可用的仓位通常低于回测。

四、早期小币数据质量有限。2017 至 2019 年部分币种流动性差，回测已用断档平仓规避，但仍可能与真实成交有差距。

本页所有内容仅用于策略研究与数据验证，不构成投资建议。交易有风险，盈亏自负。

这一篇不看收益，看方向结构：这套方法在市场里究竟站在哪一边，什么时候站对了，什么时候慢半拍。

下面按「为什么剔除空仓 → 统计口径 → 全年 → 逐月 → 极端月份 → 当前状态 → 局限」展开。所有比例都由每天的币种状态直接汇总，可以逐日回溯。

01为什么只统计有方向的仓位

每天收盘后，给 31 个币各记一个状态：多（持有多单）、空（持有空单）、无（空仓等待）。三者互斥，一个币一天只能处在其中一个状态。

「无」不是看多也不是看空，它表示当天没有形成方向，这类时间价格大多在震荡。如果把无方向也放进分母，多空比例会被大量稀释，看起来永远接近对半，反而看不出任何东西。所以这里把空仓直接剔除，只统计真正有持仓的币：多头占比与空头占比相加恒为 100%。

换个说法：这一篇回答的不是「赚了多少」，而是「一旦出手，往哪边站」。它描述的是行为，不是预测能力。

02统计口径

样本为 2017 年 9 月 24 日至 2026 年 10 月 15 日，共 3,309 个交易日、110 个自然月。每天的 31 个状态先按「币 × 天」累计，再算占比，因此一个币连续持有 10 天会记 10 次，仓位持续时间长的影响更大。

年度和月度都按自然区间切分，两端年份、月份按实际有数据的区间计算，不做补零。BTC 同期涨跌用同一套日收盘价计算，月度以相邻月末为基准。

注意：占比统计的是「币的数量」，不是资金占比，也不代表单个币的仓位大小。它衡量的是方向分布，不是风险敞口。

把每天的方向结构和 BTC 价格画在一起，就能直观看出这套方法是在逆着市场乱做，还是跟着市场节奏走。

03全年：方向跟着中期趋势走

先按自然年汇总。每一行都是当年全部「币 × 天」中有方向仓位的部分，空仓不在分母里。

2017 年与 2026 年为部分年份，按实际有数据的区间计算。

两个大熊市最能说明问题：2018 年 BTC 跌 73%，空头占比升到 86%，多头只剩 14%；2022 年 BTC 跌 64%，空头 68%、多头 32%。反过来，2020、2021、2024 这些上涨年份，多头占比都在 55% 以上。

上涨年份里只有一个例外：2019 年 BTC 涨 94%，但多头只占 36%。原因是那一年上涨集中在年初几个月，之后长时间横盘回落，方向结构随后半年一直偏空。这也说明这套方法看的是当下已经形成的方向，不是年初的涨跌结论。

04逐月：涨的月份与跌的月份差近两倍

年度数据会抹平过程，所以继续拆到 110 个自然月逐月统计。BTC 上涨的 59 个月里，空头占比平均 35%；下跌的 51 个月里，空头占比平均 71%。差距接近两倍。

下图每一格是一个月：颜色越红，空头占比越高；格子里的大字是空头占比，下方小字是 BTC 当月涨跌。可以横向看某一年是怎么演变的，也可以纵向对比同一个月份在不同年份的差异。

共 110 个自然月。涨跌以相邻月末收盘价为基准，部分月份因数据断档缺少有效基准，不参与均值统计。

05几个极端月份

把最典型的月份单独拎出来，吻合度很直观：

2018 年 11 月，BTC 跌 37%，空头占比 100%——整月没有一个币持多单。

2022 年 6 月，BTC 跌 37%，空头占比 92%。

2021 年 5 月，BTC 跌 35%，空头占比 75%。

2019 年 5 月，BTC 涨 61%，空头只剩 15%；2024 年 11 月，BTC 涨 37%，空头 19%。

这套方法不预测顶部和底部，它是在方向形成之后跟随，所以看起来总是「慢半拍」。代价是抓不到转折点的第一段，好处是不会在震荡里反复被打。这正是它能在 3,857 笔交易里保持 59.3% 胜率和 4.61 盈亏比的原因之一。

06当前状态

截至最新数据，31 个币里有方向仓位的共 19 个：2 个多、17 个空，空头占 89%，整体明显偏防守。其余 12 个币空仓等待。

这个快照每天更新，会随行情变化。它不代表对后市的判断，只说明此刻这套方法站在哪一边。

07必须说清楚的局限

一、这是描述性统计，不是预测。多空占比反映已经发生的行为，不能据此推断下个月涨跌。我们也做过检验，多空占比与未来 30 日 BTC 收益的相关性很弱，不足以当作择时指标。

二、占比是币数，不是资金。31 个币等权计数，不代表实际资金分布，也不反映单个币的仓位大小。

三、剔除空仓会放大比例。样本只剩有方向的部分，比例波动比全样本更大，单月数字不宜过度解读。

四、样本只有 31 个币。币种会不断上新和退市，早期只有少数几个币在跑，2017 至 2018 年的占比代表性弱于近几年。

本页所有内容仅用于策略研究与数据验证，不构成投资建议。交易有风险，盈亏自负。

先说结论：在美股上，这套方法打不过买入持有。它没有更高的收益，只有更小的回撤和更小的波动。

下面按「结论 → 数据与执行 → 单只股票 → 组合曲线 → 逐年 → 只做多 → 逐笔 → 局限」展开。规则本身不公开，但每一笔交易都可追溯。

01结论：输在收益，赢在风险

如果只看最后赚了多少钱，这个结论对做多美股的人没有吸引力。把两个口径放在一起，差距和优势都很清楚。

Calmar = 年化收益 ÷ 最大回撤，衡量「每承受 1% 回撤换来多少年化收益」。数值越高，持有体验越好。夏普 = 年化收益 ÷ 年化波动。

组合回撤 −2.3% 是怎么来的，必须解释清楚。20 只股票各占 1/20 资金，各自独立、互不补亏；大部分时间只有少数几只同时持仓，其余都在空仓等待，所以合成后的曲线非常平。

真正代表「持仓时可能亏多少」的，是单只平均回撤 −15.0%，而不是 −2.3%。用这个更保守的数字和买入持有的 −51.0% 比，仍然不到三分之一。这是本篇最核心的证据。

02数据与执行：和加密用的是同一套时间纪律

样本为 20 只美股大盘股，2018 年 6 月 25 日至 2026 年 10 月 8 日，共 2,084 个交易日。标的与区间在回测开始前就已固定，没有事后剔除表现差的股票。

只使用已经走完的 K 线

每次判断前，所依赖的 K 线必须已经收盘。不存在「这根线还没走完，就先拿它的收盘价做决定」。

不追价

入场只在触发价挂限价单，最多等 3 根 K 线，没成交就撤单。出场先用限价单，价格没碰到才用市价单兜底。这条规则避免「假设自己总能在最好的价位成交」。

成本按真实档位扣

挂单成交 0.02%，吃单成交 0.05%，开平各收一次。股票没有资金费，这一点比加密合约干净；但做空的融券费用和借券限制没有计入，这是本篇的一个缺口，后面会再提。

03单只股票：19 只赚钱，只有 3 只跑赢

每只股票各开一个独立账户，本金相同，满仓 1 倍，赚到的钱滚进下一笔，账户之间不共享资金。20 只的结果如下。

19 只正收益，平均 +145.3%；唯一亏钱的是 AVGO −20.5%。

但同一张表也说明：只有 NFLX、XOM、PFE 三只跑赢了买入持有，其中 PFE 是买入持有亏 31%、策略赚 99%。NVDA 赚了 3.9 倍，同期买入持有是 35.6 倍；AMD 赚了 6.6 倍，买入持有是 30 倍。牛市里，这套方法明显跟不上。

它换来的是另一件事：策略回撤大多在 −5% 到 −20% 之间，平均 −15.0%；买入持有的回撤普遍在 −40% 到 −77%，平均 −51.0%。少赚的部分，换成了更浅的坑。

04组合曲线：更平，也更早见顶

把 20 个账户每天等权合成一条曲线，再和 20 只等权买入持有对比。

两条线的形态差异比终点差异更重要。买入持有在 2020 年和 2022 年都出现过 30% 以上的深坑；策略曲线没有这样的坑，但上涨时也更平。

最典型的是 2022 年：买入持有 −20.6%，策略 +5.5%。反过来，2020 年买入持有 +43.3%，策略只有 +9.7%，不到四分之一。

05逐年：九个区间全部为正

把整段时间按自然年拆开，两端年份按实际有数据的区间计算。

九个区间全部为正，包括 2022 年——那一年买入持有跌了 20.6%，策略仍然 +5.5%。2018 年下半年（样本起点）买入持有 −1.0%，策略 +6.1%。

代价同样明显：2020、2023、2024 这些大涨年份，策略的收益都不到买入持有的三分之一。它不是增强收益的工具，是降低波动的工具。

06只做多：去掉空单之后

美股长期向上，很多人不接受做空。那就只看多单，把空单全部去掉重新统计。

去掉 191 笔空单后，平均收益从 +145.3% 降到 +110.1%，回撤同步从 −15.0% 收窄到 −12.3%。空单贡献了两成多的收益，也带来一点额外波动。

空单未计融券费用。真实做空的成本和可借券源都更差，所以多空都做的数字应当看作上限，不能直接当作可实现收益。

07逐笔证据：686 笔的整体分布

把 20 个账户的所有已平仓交易倒在一起看，不挑股票、不挑年份。

胜率 55.8% 不算高，平均每笔 +2.28%、盈亏比 2.77，说明赚钱靠的是「赚的时候拿得住，亏的时候砍得快」。t 值 7.8 表示「平均收益其实为零」这个假设基本不成立。

08必须说清楚的局限

一、绝对收益跑输是事实。20 只里有 17 只跑输买入持有。如果目标是长期收益最大化，直接持有指数更简单，也更可能赢。

二、组合回撤小，是因为大量时间空仓。资金利用率低，−2.3% 不能理解成「任何时候最多只亏 2.3%」。单只平均 −15.0% 才是持仓时的真实风险量级。

三、样本有偏。只有 20 只大盘股，且这段时间美股整体是大牛市。换成小盘股、其它市场或更长的时间跨度，结论未必成立。

四、做空成本没有计。融券利息、借券难易、除权除息都会影响空单的真实收益，本回测只扣了手续费。

五、回测不等于实盘。盘前盘后、停牌、分红税、极端行情滑点都没有完整模拟。历史有效不代表未来有效。

本页所有内容仅用于策略研究与数据验证，不构成投资建议。交易有风险，盈亏自负。