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策略回测 · 历史区间模拟,非投资建议
BTC/USDTETH/USDTGold (PAXG)

RSI 均值回归 · Gold (PAXG)

超卖买入,超买卖出。震荡里有效,趋势里被碾过。

总收益率
17.3%
10,000 → 11,730
对比买入持有
-101.3%
同期 118.6%
最大回撤
17.4%
10,000 → 9,395
最长水下期
493
493 天 · 占全期 97%
跑赢基准的设置
0 / 16
在测试的 16 组参数中
胜率
75%
95% 置信区间 41%–93% · n=8
它输给了单纯的买入持有。

在 2020-09-01 → 2026-09-23 区间收益 17.3%。第一天买入后再不碰的一方是 118.6%,因此落后 101.3%。测试的 16 组设置中,没有任何一组跑赢基准。中位数设置为 4.3%。

它最长连续 493 天处于前高之下 — 相当于全期的 97% 都在水下。

这个页面上的胜率不是一个可读的数字。 在 8 笔平仓交易下,95% 置信区间为 41%–93%,跨过了抛硬币,因此代表值 75% 在这个样本量下无法与随机区分。列出它是因为略去更糟,而不是因为它支撑某个结论。

价格与成交

资金曲线

账户净值买入持有虚线 = 初始资金

成交 16 笔。 信号在收盘判定,于下一根开盘成交。

这里的爆仓概率 0% 是测试条件的性质,不是安全评级。 这些运行是没有借贷的现货多头,没有追加保证金,也没有任何机制能强行平掉仓位。账户不会归零 — 而是抱着资产被套住。这个页面上真正承担风险的数字是投入资金(1×)和最大回撤(17.4%)。同样的规则放到保证金交易上就是另一种测量,这个数值不会停在零。

结果分布

一个收益率只是选定的某一个起始日期的结果。下面是同一套规则、仅把起点每次后移 30 天跑 62 次的结果。

最差p10p25中位数p75p90最好亏损起点
-11.1%-5.0%0.0% 3.2%7.9% 9.2%15.3%23%

离开最有利的条件还站得住吗

上面的数字来自一个市场、一种周期。只在那里有效的规则不是规则有效,而是那个市场有效。

周期

同样的规则、同样的参数,只在 Gold (PAXG) 上换了K线周期。

周期交易收益率买入持有对比基准是否跑赢交易
4H 13281 1% 119% -118% 44
1D ← 2214 17% 119% -101% 8
1W 316 0% 123% -123% 0

市场 — 3 个中 0 个

同样的规则、同样的参数,只换了资产 — 全部为日线。

市场收益率买入持有对比基准是否跑赢
BTC/USDT 45% 530% -485%
ETH/USDT -11% 276% -287%
Gold (PAXG) 17% 119% -101%

它能扛住自己的参数吗

上面的代表数字只用了一组参数。测试过的全部是这样 — 16 种组合,中位数 4.3%,最好 32.7%,最差 -5.2%。其中 0 组跑赢了买入持有。

只在一组设置下有效的策略不是有效,而是被拟合出来的。

参数网格

把 RSI 均值回归 在整段区间上按其自身参数范围运行。同一套规则仅因所选数字不同就从盈利翻成亏损 — 这正是单一代表收益率本身没有意义的原因。

buyBelow 20buyBelow 25buyBelow 30buyBelow 35
sellAbove 600%12%18%4%
sellAbove 650%-0%0%-5%
sellAbove 700%12%17%11%
sellAbove 800%22%33%32%

悬停单元格可看交易数与回撤。"·" 表示无效组合(快线 ≥ 慢线)。

逐年

年份202120222023202420252026
收益率9%-5%8%3%0%-6%
最大回撤6%14%7%5%0%17%
交易212001

最近平仓交易

平仓日盈亏 (USDT)持有
2026-08-11 -718.21 144 根
2025-01-26 +909.48 74 根
2023-10-20 +218.84 136 根
2023-03-14 +645.31 28 根
2022-11-11 -564.93 184 根
2021-11-11 +338.38 146 根
2021-05-09 +631.14 71 根
2021-01-03 +269.62 102 根

这是什么

参考 — Glowwiki:RSI
以下定义与公式依据该条目。该条目明确写出了自己的边界:
“Whether this produces profit is not addressed in that article.”
本页回答的正是那个问题。

来自参考条目的提示: Wilder smoothing has no fixed window, so an RSI value depends on how much history was loaded before it — Cutler documented that the same symbol and setting gives different values depending where the data file starts. Cutler's variant, using a simple moving average, does not have this dependency. The reference also notes that its Cardwell section has carried an unsourced tag since June 2014, and that Wilder and Cardwell read divergence in opposite directions.

公式

RSI
RSI = 100 − 100/(1 + RS), RS = avgGain / avgLoss
Averages use Wilder smoothing (α = 1/n), not a fixed window

已确认的事实

通行的解读

按通行解读列出,并非已确认的事实。

为什么你的图表数字可能对不上 Wilder 平滑没有固定窗口 — 每一根历史K线都仍在影响今天的数值,因此即使是同一标的、同样的 14 周期设置,加载多少历史也会让 RSI 读数不同。在本数据上的实测是:只喂 30 根历史时,数值与全历史相比偏离 0.67;到 120 根时差异消失。在这里使用的 365 根滚动窗口上,平均绝对差为 0.30,而 RSI 低于 30 的入场判定有 0.22% 的K线会翻转。本站在每个窗口内部计算指标,不把历史跨窗口带入。

来源

  1. RSI — Glowwiki (en)
  2. Technical analysis — Wikipedia (en)
  3. Relative strength index — Wikipedia (en)

假设

区间2020-09-01 → 2026-09-23
参数{"length":14,"buyBelow":30,"sellAbove":70}
手续费taker 0.10% + 滑点 0.05%,双边
初始资金10,000 USDT · 现货只做多,无杠杆
滚动测试365 根 × 62 个起始日期
输入哈希4adb3b9674b8a9d8

其他策略 · Gold (PAXG)

买入持有马丁格尔网格定额定投 (DCA)均线交叉指数均线交叉RSI 均值回归MACD 交叉布林带反转唐奇安突破超级趋势随机指标交叉抛物线 SAR