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搭建可复现的加密资产研究流程

固定数据、时间戳、手续费和计算公式,用一组入门算例看清成本对复合结果的影响,再扩展到独立样本与模拟验证。

内容审阅 · 2026-10-15 · 正文更新 · 2026-10-17

直接回答

固定数据、时间戳、手续费和计算公式,用一组入门算例看清成本对复合结果的影响,再扩展到独立样本与模拟验证。 虚构收益 A=[4%,-2%]、B=[2%,1%]。每笔手续费 f 时,净复合收益为 (1+收益-f) 连乘再减 1。分别计算 0.2% 和 0.4%。

如何判断

固定数据、时间戳、手续费和计算公式,用一组入门算例看清成本对复合结果的影响,再扩展到独立样本与模拟验证。

具体示例

虚构收益 A=[4%,-2%]、B=[2%,1%]。每笔手续费 f 时,净复合收益为 (1+收益-f) 连乘再减 1。分别计算 0.2% 和 0.4%。 此处 f 是每笔完整玩具交易只扣一次的抽象总成本,不等同于 Freqtrade 的 --fee 设置;后者会分别计算入场与出场费用。

失败检查

使用相同交易与假设,保存计算,再测试留出样本和现实成交。两笔交易不能证明优势或支持实盘建议。

离线示例与 Agent 验收流程

用示例输入对照输出和验收规则。

输入文本

用下方冻结的两组收益数据比较两档成本。这里的 f 是每笔完整玩具交易扣除一次的抽象总成本,不是 Freqtrade 的 --fee 参数;两笔数据不能支持业绩结论。

returns:
  A: [0.04, -0.02]
  B: [0.02, 0.01]
cost_per_complete_toy_trade f: [0.002, 0.004]
net_return = product(1 + return - f) - 1

提交给已有 Agent 界面的提示

按两档成本计算结果,返回且仅返回以下字符串字段:fee_0_2pct_A、fee_0_2pct_B、fee_0_4pct_A、fee_0_4pct_B、limitation。两笔交易不足以支持业绩结论。

预期结果

{
  "fee_0_2pct_A": "1.5164%",
  "fee_0_2pct_B": "2.6144%",
  "fee_0_4pct_A": "1.1136%",
  "fee_0_4pct_B": "2.2096%",
  "limitation": "two fictional trades; no performance inference"
}

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来源与核验日期