ADX＋OBV 策略一年回測 336%：Quant Tactics 舊作拆解——Hyperopt 靜態切分版本
目錄
YouTube 頻道 Quant Tactics 在 2025 年 5 月上載了這條教學片，測試一套結合平均趨向指數 ADX 與平衡交易量 OBV 的趨勢跟蹤 Trend Following 策略：ADX 高於門檻確認趨勢夠強、正負 DI 交叉定方向、OBV 對其均線的位置確認量能，再用 ATR 倍數設止蝕、固定風險回報比設止賺。經 Freqtrade hyperopt 調參後，在 SOL 永續合約 1 小時圖、2024 年 4 月至 2025 年 4 月的回測中聲稱總回報 336%，同期市場下跌約 29%。
值得留意的是，這條是同頻道 2026 年 3 月那條 ADX＋OBV walk-forward 實測 102% 的舊作——指標組合幾乎一樣，但優化方法與匯報方式不同：舊作用一次過的靜態切分（8 個月樣本內＋4 個月樣本外），新作用滾動式 walk-forward 並只匯報樣本外成績。兩條片對照來看，正好示範同一套策略在不同驗證標準下，數字可以差幾遠。
策略速覽
重現規格
| 項目 | 規格 |
|---|---|
| 投資標的 | SOL/USDT 永續合約（畫面標示 SOL/USDT:USDT，Binance） |
| 交易所／市場 | Binance 永續合約，Isolated Futures（逐倉），多空雙向 |
| Timeframe | 1 小時圖（Timeframe Detail 5m，用 5 分鐘數據模擬更細緻的進出場） |
| 回測期間 | 2024-04-01 至 2025-04-01（畫面 timerange 20240401-20250401，共 12 個月） |
| 起始資金 | 1,000 USDT（畫面 Starting balance） |
| 同時持倉上限 | 1（Max open trades: 1，單對單倉） |
| ADX 參數 | 門檻 25（優化搜尋範圍 {25, 30, 35}）；DI/ADX 期數畫面未列，DMI 慣常為 14 |
| DI 交叉窗口 | 交叉後 10 根 K 線內有效（優化範圍 {5, 10, 15, 20, 25}） |
| OBV 參數 | OBV 對其 80 期 SMA（教學示範用 100；優化範圍 {80, 100, 120}） |
| 進場條件（好倉） | ADX > 25 ＋ 正 DI 上穿負 DI（窗口期內）＋ OBV 在其 SMA 之上，下一根 K 線進場 |
| 進場條件（淡倉） | ADX > 25 ＋ 正 DI 下穿負 DI（窗口期內）＋ OBV 在其 SMA 之下，下一根 K 線進場 |
| 止蝕 | 訊號 K 線收市價減／加 2.5 倍 ATR（教學示範用 2 倍；優化範圍 {1.5, 2, 2.5, 3}；ATR 期數原片未交代）；另有全域 safety stoploss −25% |
| 止賺 | 風險回報比 2:1（教學示範用 1.5:1；優化範圍 {1.5, 2, 2.5, 3}），K 線收市價越過目標即離場；ROI 設 0，Use Exit Signal: true |
| 槓桿 | 1 倍（優化參數 leverage_level: 1） |
| 手續費／滑價假設 | 原片未交代 |
| 優化方法 | Freqtrade Hyperopt，8 個月樣本內調參＋4 個月樣本外驗證（靜態切分，只跑一次）；epochs 與 loss function 原片未交代 |
| 講者聲稱結果 | 12 個月總回報 336.25%（利潤 3,362 USDT）、78 次交易、勝率 52.56%、利潤因子 1.807、Sharpe 0.91、Sortino 1.78、最大回撤約 23%；同期市場 −29.1% |
詳細拆解
ADX 定強度、DI 定方向
策略第一層過濾是 ADX：一條只量度趨勢強度、不分方向的線，數值介乎 0 至 100，強升市與強跌市同樣會把它推高。講者用 25 做分水嶺——高於 25 視為趨勢夠強、適合趨勢策略；低於 25 視為橫行整固，索性不交易。這是 Wilder 體系的經典用法，直接把「什麼時候不交易」寫成硬性規則，源頭上剔除橫行市的大量假訊號。
方向交給 動向指數 DMI 的兩條線：正 DI 上穿負 DI 視為好倉訊號，下穿為淡倉訊號。要留意 ADX 與正負 DI 本屬同一指標家族的三條線，所以「ADX > 25」與「DI 交叉」並非兩個獨立訊號，而是同一套計算的「強度＋方向」分解——真正的外部確認只有 OBV 一個。
本片有一個舊作獨有的細節：DI 交叉窗口。交叉訊號發生後不是即期作廢，而是在之後 N 根 K 線內保持有效，讓 ADX 與 OBV 兩個條件可以「遲到」——三個條件不需要同一根 K 線齊備。優化後窗口定為 10 根（1 小時圖即 10 小時），屬搜尋範圍的中間偏細值。
OBV 均線濾網：量能必須站隊
第二層是 OBV 對其 SMA 的位置。OBV 把升市成交量累加、跌市成交量累減，得出一條資金流向曲線；由於 OBV 的絕對數值沒有意義，策略比較的是它與自身均線的相對位置——「近期量能流向，比過去平均偏強還是偏弱」。好倉要求 OBV 在均線之上（量能支持買方），淡倉要求在之下（沽壓主導），角色對稱。
一個容易被忽略的出入：教學段落講的是 100 期 SMA，但 hyperopt 最終選出的是 80 期。1 小時圖上 80 期約等於三日多，屬中短期量能基準。換言之，片中「教」的規則與「測」的規則並非同一套——下文再談這點。
進出場：ATR 止蝕配固定風險回報比
三個條件齊備後，下一根 K 線進場。止蝕設在訊號 K 線收市價減（好倉）或加（淡倉）ATR 倍數的位置——以當時波動率定止蝕寬度，波動大時自動放寬，避免被正常噪音掃走。止賺用固定風險回報比 Risk-Reward Ratio，目標距離＝止蝕距離乘以倍數，K 線收市價越過目標即離場鎖定利潤。
教學示範用 2 倍 ATR 止蝕、1.5:1 止賺；hyperopt 優化後變成 2.5 倍 ATR 止蝕、2:1 止賺——止蝕更寬、止賺更遠，換言之優化後的策略更「耐心」，單筆盈虧金額都放大。畫面設定另有一條全域 stoploss −25%，屬 Freqtrade 層面的安全網，正常運作下不會觸及。
截圖出自原片（Quant Tactics，2025-05-19）：Enter LONG 示範，標示止蝕距離約 3.91%、目標距離約 5.88%，Risk/Reward Ratio 1.5（教學基準參數；優化後為 2:1）。
Hyperopt 優化：720 個組合的靜態切分
優化流程是 Freqtrade 的 Hyperopt：五個參數各自給定搜尋範圍——ADX 門檻 {25, 30, 35}、DI 交叉窗口 {5, 10, 15, 20, 25}、OBV 均線期數 {80, 100, 120}、ATR 倍數 {1.5, 2, 2.5, 3}、風險回報比 {1.5, 2, 2.5, 3}，全組合共 3×5×3×4×4＝720 個。數據切分為樣本內 8 個月（調參用）與樣本外 4 個月（驗證用），目標是最大化利潤同時壓低回撤。
這是「靜態切分」：8 個月調一次參，之後 4 個月原封不動地驗證。與新作采用的 walk-forward（每段樣本外結束後重新調參、滾動向前）相比，靜態切分只做一次，參數與驗證段之間的「配對運氣」無法被稀釋——一次切分剛好切在參數適用的市況上，結果就會特別亮麗。
截圖出自原片（Quant Tactics，2025-05-19）：Strategy Optimization 頁，左列為優化設定（1-Hour、8 個月 IS、4 個月 OOS），右列為五個參數的搜尋範圍。
回測成績表：336% 的構成
優化後的參數（ADX 門檻 25、窗口 10、OBV 80 SMA、2.5 ATR、2:1、槓桿 1 倍）放回 2024 年 4 月至 2025 年 4 月跑完整 12 個月，畫面成績表如下：總回報 336.25%（1,000 USDT 變 4,362 USDT）、78 次交易（日均 0.21 次）、勝率 52.56%、利潤因子 1.807、Sharpe 0.91、Sortino 1.78、最大回撤約 23%（絕對金額 1,211 USDT）、最長連勝 8 次、連敗 6 次。盈利單平均持有約 3 日 5 小時，虧損單約 1 日 10 小時，符合「賺錢持得久、蝕錢走得快」的趨勢系統特徵。
最關鍵的一行是多空分佈：43 次好倉賺 102.7%，35 次淡倉賺 233.6%——約七成利潤來自淡倉。同期 SOL 下跌 29.1%，即策略的主要盈利土壤是跌市。這不是批評，順勢做空本來就是趨勢系統的正當收入來源；但它意味着 336% 這個數字與「這一年 SOL 有像樣的跌浪」高度綁定，市況一轉，同一套參數的表現可以很不同。
截圖出自原片（Quant Tactics，2025-05-19）：左下 JSON 為優化後參數（adx_threshold 25、atr_mult 2.5、di_cross_window 10、obv_ma_period 80、risk_ratio 2、leverage_level 1）；右表 Total Profit 336.246%（3,362.456 USDT）、Market change −29.105%、好倉利潤 102.659%、淡倉利潤 233.587%。
舊作 vs 新作：同一策略，兩種驗證標準
本片與 2026 年 3 月的 ADX＋OBV walk-forward 版 是同一指標組合的兩代實驗，方法論差異值得逐項對照：
- 優化方式：舊作靜態切分（8＋4 個月，調參一次）；新作 walk-forward 滾動優化（每段樣本外結束後重新調參，共滾 13 個月）。
- 匯報口徑：舊作展示的 336% 是完整 12 個月的成績——timerange 20240401-20250401 白紙黑字包含了調參用的 8 個月樣本內數據；口頭雖提到 4 個月樣本外驗證，但沒有分開列出樣本外的獨立成績表。新作的 102% 則全部是樣本外、逐月滾動得出的數字。
- 結果差距：舊作 336% vs 新作 102%。差距部分來自市況不同（回測年份不同），部分來自口徑——樣本內數據注定對優化後的參數「特別友好」，混入之後必然推高總數。
- 參數演變：舊作教學用 100 SMA／2 ATR／1.5:1，優化後變 80 SMA／2.5 ATR／2:1；新作沿用同一 hyperopt 空間但加入滾動驗證。兩代的優化範圍完全相同，變的只是驗證紀律。
截圖出自原片（Quant Tactics，2025-05-19）：Freqtrade UI 的 Trades log、Cumulative Profit 與 Market change 三圖；可見累計利潤在 2024 年底至 2025 年初的一段明顯加速，對應市場下跌段——淡倉利潤的主產期。
另外講者提到描述區附有「逐對優化版」：同一策略為 XRP、SOL、DOT 三對各自調參，同一年各自錄得約 103–108%——注意這是三對分開計的百分比，不是組合總回報。
重現 Backtest 清單
照住以下清單逐項核對，才知道能否真正重現這個回測：
- ✅ 交易所與市場類型：Binance 永續合約、Isolated Futures、多空雙向（畫面有）
- ✅ 交易對：SOL/USDT 單對（有）；另有 XRP、DOT 的逐對優化版
- ✅ Timeframe：1 小時圖＋5m detail（畫面有）
- ✅ 回測期間：2024-04-01 至 2025-04-01（畫面 timerange 有）
- ✅ 起始資金：1,000 USDT；持倉上限 1（畫面有）
- ✅ 進場條件：ADX 門檻＋DI 交叉（窗口期內）＋OBV 均線位置，三者口述清楚
- ✅ 優化搜尋範圍：五個參數的候選值全部列出（720 組合）
- ✅ 優化後參數：畫面 JSON 完整列出（25／10／80／2.5／2／槓桿 1）
- ✅ 出場規則：ATR 倍數止蝕＋固定風險回報比止賺，收市價觸發；全域 stoploss −25%、ROI 0（畫面有）
- ⚠️ ATR 期數：原片未交代
- ⚠️ 樣本內／樣本外的確實切分日期：原片未交代（只知 8＋4 個月，推測 IS 為 2024-04 至 2024-11、OOS 為 2024-12 至 2025-04）
- ⚠️ Hyperopt epochs 數目與 loss function：原片未交代
- ⚠️ 手續費率與滑價假設：原片未交代
- ❌ 樣本外獨立成績表：無——336% 是樣本內外合併的 12 個月數字
- ✅ 策略檔案：講者稱放於影片描述供下載，另有逐對優化版
結論：規則與參數層面的交代屬同頻道中上水平，照住上表已能重跑「12 個月合併回測」；但想核證「樣本外表現」這個核心聲稱，原片提供的資訊不足夠——切分日期、hyperopt 設定、OOS 獨立成績三項皆缺。
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MT5 可行性速評
| 項目 | 評估 |
|---|---|
| 可移植性 | 高。MT5 的 iADX() 一次提供 ADX、+DI、−DI 三條 buffer，iOBV() 內建；唯一要手動處理的是 OBV 的 80 期 SMA（MQL5 不能把 iMA() 直接套在指標 handle 上，須 CopyBuffer 取出 OBV 數值自行計算均值） |
| 平台限制 | 本片本就是單對 SOL 回測，MT5 策略測試器的單標的限制不構成障礙；但 MT5 的加密貨幣多為 CFD，沒有資金費率，點差與流通性跟 Binance 永續有距離，數字不能直接對照 |
| 評級 | ✅ 邏輯可完整移植，單標的回測環境亦對口 |
| MQL5 寫法提示 | DI 交叉窗口：iADX() 取近 11 根的 +DI/−DI，檢查過去 10 根內曾否交叉且現時方向仍成立；止蝕＝訊號柱收市價 ± 2.5×iATR()（期數自定，常見 14）；止賺＝進場價 ± 2×止蝕距離，以收市價觸發平倉；ADX 門檻與 OBV 均線判斷寫成三個布林條件 AND 即可 |
即使成功移植，MT5 回測同樣會過度擬合。
防坑檢查
- 過度擬合：720 個參數組合只匯報最優一組，五個可調參數的自由度屬中等；加上 timeframe（1 小時）與選幣（SOL）的篩選過程未交代，隱性擬合空間仍在。緩解因素是參數搜尋範圍有完整展示，讀者至少知道「試過什麼」。
- 樣本外驗證：名義上有（8＋4 個月切分），實際匯報上沒有——336% 的成績表 timerange 涵蓋完整 12 個月，樣本內的 8 個月混在其中。這是本片與 walk-forward 新作最關鍵的分別：新作的 102% 每一分錢都來自未參與調參的數據，舊作的 336% 做不到這個聲稱。
- 滑價：原片未交代。好處是一年只有 78 次交易（日均 0.21 次），頻率極低，滑價的累計侵蝕相對有限；但永續合約的資金費率同樣未交代，持倉平均兩三日，資金費可正可負，對淨結果有實質影響。
- 手續費：原片未交代費率。Binance 永續 taker 單邊約 0.05%，78 次來回、總成交額約 34.7 萬 USDT（畫面 Total trade volume），即使只計 0.05% 單邊亦是數百 USDT 級別，對 3,362 USDT 利潤不可無視。Freqtrade 預設有計費，但講者沒有展示設定值。
- 口徑誤導風險：標題「336% Profit」配合口頭「8 個月調參、4 個月驗證」的描述，容易令人以為 336% 是樣本外結果；成績表 timerange 證明不是。讀這類影片，第一件事永遠是對照 timerange 與調參期。
- 複利效應：畫面 Avg. stake amount 約 2,230 USDT，高於起始資金 1,000 USDT——注碼隨資金曲線滾大，336% 已是複利滾存後的數字，不是固定注碼下的線性累積。
- 固定問題——原片提供的資訊能否完整重現回測？ 規則、優化後參數、期間、資金全部有畫面或口述支持，重跑合併版回測基本可行；但 ATR 期數、hyperopt 設定、手續費、滑價四項缺失，且無法核證樣本外獨立表現，所以「完整重現並驗證其核心聲稱」做不到。
欣利克的看法
- 同頻道兩代 ADX＋OBV 影片，本身就是一堂方法論課。截至 2026 年中的對照：舊作靜態切分、匯報樣本內外合併的 336%；新作 walk-forward、只匯報樣本外的 102%。指標幾乎相同，數字差三倍，差距相當部分來自驗證紀律而非策略本身。判斷任何回測影片，先看它匯報的數字有沒有包含調參期。
- 「教的規則」與「測的規則」要分清。教學段落講 100 期 SMA、2 倍 ATR、1.5:1；成績表背後實際跑的是 80 期、2.5 倍、2:1。照住教學規則自行 backtest 的讀者，得出的一定不是 336%——這不是欺騙，但不指出來就是誤導。
- 七成利潤來自淡倉，是理解這個數字的鑰匙。同期 SOL 跌 29%，趨勢系統在跌市中做空賺錢是設計之內；問題是下一年的市況不會複製這一年。常見誤區是把「跌市中的多空策略成績」當成策略的常態盈利能力。
- 利益關係照舊存在。講者經營 Freqtrade 付費課程，影片屬引流內容，描述區的策略檔案與逐對優化版是課程的示範材料；數字服務於銷售目的，宜當教學示範看待。
- 時效提醒。回測數據止於 2025 年 4 月，距今已超過一年；加密貨幣的波動結構隨市場演變，當時有效的參數組合不代表今日依然有效。
名詞解釋
- 平均趨向指數 ADX：量度趨勢強度、不分方向的指標，本策略以 25 作趨勢是否夠強的分水嶺。
- 動向指數 DMI：與 ADX 同家族的正負 DI 線，本策略以其交叉判斷趨勢方向，交叉後 10 根 K 線內有效。
- 平衡交易量 OBV：累計成交量流向的指標，本策略以其對 80 期均線的位置作量能確認。
- 簡單移動平均線 SMA：等權平均的均線，本片用於平滑 OBV。
- 平均真實波幅 ATR：量度波動率的指標，止蝕寬度＝2.5 倍 ATR，隨波動自動調節。
- 風險回報比 Risk-Reward Ratio：止賺距離對止蝕距離的比例，優化後為 2:1。
- Hyperopt：Freqtrade 的參數優化工具，本片在五個參數共 720 個組合中搜尋最優。
- Freqtrade：開源加密貨幣自動交易與回測框架，本片回測平台。
- 樣本外測試 Out-of-Sample Testing：用未參與調參的數據驗證策略；本片名義上有 4 個月 OOS，但未分開匯報成績。
- 滾動式前瞻分析 Walk-Forward Analysis：每段樣本外結束後重新調參的滾動驗證法，同頻道新作采用，本片未用。
- 勝率 Win Rate：盈利交易佔總交易的百分比，本策略 52.56%。
- 利潤因子 Profit Factor：總盈利除以總虧損，本策略 1.807。
- 夏普比率 Sharpe Ratio：每單位總波動換取的超額回報，本策略 0.91。
- 索提諾比率 Sortino Ratio：只計下行波動的風險調整指標，本策略 1.78。
- 最大回撤 Max Drawdown：資金曲線由高位回落的最大幅度，本策略聲稱約 23%。
- 永續合約 Perpetual Futures：無到期日的加密貨幣期貨，本片的交易標的類型。
- 過度擬合 Overfitting：參數過度遷就歷史數據的風險；720 組合只報最優屬中高危做法。
- 滑價 Slippage：預期與實際成交價的差異，原片未交代有否計入。
- 買入持有 Buy and Hold：不作擇時的基準策略，同期 SOL 為 −29.1%，用作對照。
常見問題 FAQ
336% 是樣本外結果嗎？
不是。成績表的 timerange 是 2024 年 4 月至 2025 年 4 月完整 12 個月，其中 8 個月正是 hyperopt 調參用的樣本內數據。講者口頭提到用 4 個月樣本外數據驗證過，但沒有分開列出樣本外的獨立成績表。同頻道 2026 年的新作改用 walk-forward、只匯報樣本外，同一策略的數字是 102%——兩者的差距相當部分來自匯報口徑。
為何大部分利潤來自淡倉？
因為回測期內 SOL 下跌約 29%。趨勢跟蹤策略多空雙向，跌市中 DI 死叉加 OBV 轉弱會觸發淡倉，順勢做空正是這類系統在跌市的收入來源——畫面數據顯示淡倉 35 次交易貢獻 233.6% 利潤，好倉 43 次只貢獻 102.7%。這意味着 336% 與「這一年有像樣跌浪」高度綁定。
教學講 100 期 OBV 均線，點解規格表寫 80 期？
教學段落示範的是基準規則（100 期 SMA、2 倍 ATR、1.5:1 止賺），但 hyperopt 在 720 個組合中最終選出 80 期、2.5 倍 ATR、2:1。336% 的成績對應的是優化後那套參數，照住教學基準自行回測會得出不同結果。
這套策略可以在 MT5 跑嗎？
可以，邏輯完整可移植：iADX() 一次提供 ADX 與正負 DI，iOBV() 內建，只有 OBV 的 80 期均線要自行計算。本片本就是單對回測，MT5 單標的測試器完全對口；但 MT5 的加密貨幣多為 CFD，沒有資金費率，結果與 Binance 永續不能直接對照。
原影片
本文整理自以下影片，版權屬原創作者所有，建議配合原片觀看：