RSI 平滑訊號線＋200 SMA 趨勢濾網：Quant Tactics 的 Freqtrade 加密貨幣策略一年回測 563%
目錄
YouTube 頻道 Quant Tactics 在 2025 年 3 月上載了一條 Python 策略教學，示範如何用 相對強弱指數 RSI 配合 200 期 簡單移動平均線 SMA 組成一套動能 Momentum 策略：不直接用 RSI 數值，而是對 RSI 再取一條移動平均線作訊號線，RSI 訊號線上穿 55 造好倉、下穿 45 造淡倉，200 SMA 負責把關方向。策略以 Freqtrade 寫成並用其 Hyperopt 功能調參，在 Binance 的 ICP 永續期貨 Perpetual Futures 1 小時圖回測 2024 年 3 月至 2025 年 3 月一年，聲稱總回報 563%，而同期該幣價下跌約 50%。結構上，本片是同一頻道 RSI 策略 6,047% 與平滑 RSI＋EMA200 策略之間的過渡作品：三者共用「RSI 動能＋長期均線濾網」的骨架，本片特別之處在於回測涵蓋了講者口中的樣本外驗證。
策略速覽
重現規格
| 項目 | 規格 |
|---|---|
| 投資標的 | ICP/USDT:USDT（ICP 兌 USDT 永續期貨） |
| 交易所／市場 | Binance Futures（逐倉保證金 Isolated Futures，好淡雙向） |
| Timeframe | 1 小時圖（Timeframe Detail 設 5m，回測以 5 分鐘數據模擬成交） |
| 回測期間 | 2024-03-01 至 2025-03-01（畫面 timerange 20240301-20250301，共一年） |
| 起始資金 | 1,000 USDT（畫面 Starting balance） |
| 同時持倉上限 | 1（Max open trades: 1，單一標的單一倉位） |
| RSI 期數 | RSI(14)（優化時測試 7 與 14，最終選 14） |
| RSI 訊號線 | 對 RSI 再取 SMA（期數原片未交代）；上穿上限造好倉、下穿下限造淡倉 |
| RSI 上／下限 | 好倉觸發 65、淡倉觸發 35（優化時上限測試 55/60/65、下限測試 35/40/45；口述預設值為 55 與 45） |
| 趨勢濾網 | 收市價在 SMA(200) 之上只造好倉，之下只造淡倉 |
| 風險過濾 | 訊號 K 線實體過大不進場（max_candle_size = 0.03，即 3%；優化時測試 3% 與 4%） |
| 出場條件 | ATR 止蝕或止賺觸發、反向訊號離場（Use Exit Signal: true）、或持倉滿 5 日離場（holding_days = 5，優化範圍 5–7 日）；ROI 設空即無固定時間分段止賺 |
| 止蝕 | ATR 的 3 倍（atr_mult = 3）；另設硬性止蝕 −25%（Stoploss 畫面值） |
| 止賺 | 風險回報比 2.5:1（risk_ratio = 2.5；口述初稿為 2:1，優化後改為 2.5） |
| 槓桿 | 1 倍（leverage_level = 1，等於無槓桿） |
| 手續費／滑價假設 | 原片未交代 |
| 講者聲稱結果 | 總回報 563.115%（利潤 5,631 USDT）、55 次交易、勝率 52.73%、利潤因子 2.839、Sharpe 1.14、Sortino 4.10、最大回撤 21.154%；好倉利潤 146.36%、淡倉利潤 416.755%；同期市場 −50.312% |
詳細拆解
為何不直接用 RSI，要再疊一條平均線
RSI 本身是震盪指標，單看數值穿越某條水平線，經常出現「剛穿即回」的假訊號。講者的處理是對 RSI 數列再取一條簡單移動平均線（片中稱 RSI-SMA），以這條平滑線代替原始 RSI 觸發交易：RSI-SMA 升穿 55 視為好倉動能確立，跌穿 45 視為淡倉動能確立（55 與 45 是口述的初始值，經優化後改為 65 與 35）。
這寫法的本質是用滯後換取穩定。平滑之後，RSI 的短線毛刺被濾走，穿越訊號的頻率下降、每次訊號背後的動能持續性上升；代價是進場比原始 RSI 慢數根 K 線，價格往往已走了一段。這與本站早前拆解的平滑 RSI＋EMA200 策略思路幾乎相同——該片直接把 RSI 平滑化後看水平穿越，本片同樣以平滑 RSI 為觸發核心，只是趨勢濾網由 EMA 換成 SMA，並多了 K 線實體大小的過濾。要注意：RSI-SMA 的期數原片由始至終沒有交代，這是重現時最大的缺口之一。
三重條件：趨勢閘、觸發器、實體過濾
好倉進場要同時滿足三個條件。第一是趨勢閘：收市價必須在 200 期 SMA 之上，確保只在升市 regime 中造好。第二是觸發器：RSI-SMA 上穿上限（優化後為 65）。第三是實體過濾：訊號出現的那根 K 線實體不得超過 3%——講者的理由是，實體過大代表價格已急走一段，此時追入屬高追，風險回報比惡化。淡倉完全鏡像：價格在 200 SMA 之下、RSI-SMA 下穿 35、實體同樣受限於 3%。
三個條件各司其職：200 SMA 管方向、RSI-SMA 管時機、實體過濾管進場質素。值得留意第三條在量化策略中較少見——它本質上是一個「反追市」條款，與動能策略「越強越追」的直覺相反，反映講者刻意避開過度延伸的行情。這條款在 1 小時圖上的效果是把部分最猛的單邊升浪剔除在外，犧牲少量大贏交易，換取更少的假突破追入。
截圖出自原片（Quant Tactics，2025-03-27）：Freqtrade 回測總表，顯示回測期 2024-03-01 至 2025-03-01、1 小時圖、逐倉期貨模式；中央列出優化後參數 atr_mult 3、holding_days 5、max_candle_size 0.03、risk_ratio 2.5、rsi_length 14、rsi_lower_threshold 35、rsi_upper_threshold 65；右欄 Total Profit 563.115%。
風控設計：ATR 止蝕、2.5 倍止賺、五日時限
出場由四個機制組成。止蝕設在進場價減去 3 倍 ATR（平均真實波幅 ATR 量度近期波動），止賺則按風險回報比 Risk-Reward Ratio 2.5:1 設定，即止賺距離是止蝕距離的 2.5 倍。若兩者都未觸及，反向 RSI-SMA 訊號出現時離場；最後還有一道時間閘：持倉滿 5 日無論盈虧都走，講者的說法是「市場不再趨勢化時套住資金沒有意思」。畫面另顯示硬性止蝕 −25%，屬 Freqtrade 層面的最後防線，正常情況下 ATR 止蝕會先觸發。
用 ATR 定止蝕的好處是距離隨波動自動伸縮：市況波動大時止蝕放寬，避免被正常噪音掃走；平靜時收窄，控制單注風險。2.5:1 的風險回報比配合 52.73% 的勝率，期望值為正——每注平均贏 2.5 個風險單位、輸 1 個，勝率過半時數學上屬穩賺結構，這正是畫面期望值 Expectancy 0.87、利潤因子 Profit Factor 2.839 的來源。
值得補充的是「持倉滿 5 日離場」這道時間閘的角色。趨勢策略最常見的弱點是市況轉入橫行後訊號失靈，資金被閒置倉位綁住。講者加設時限，等於承認 RSI-SMA 反向訊號的反應未必夠快，與其等指標慢慢確認，不如硬性規定資金最多被套 5 日。畫面數據顯示盈利單平均持有約 2 日 21 小時，遠未觸及 5 日上限，即大部分交易在止賺或止蝕處已了結，時間閘只負責清理少數膠着倉位。
平台與執行細節
整套策略以 Python 寫成 Freqtrade 策略檔（畫面所見檔名 SMAxRSI.py，配合 Binance Futures 設定檔運行），講者稱完整代碼放於影片描述欄免費下載，另有一個支援多幣對、每對獨立調參的進階版本。回測層面有兩個技術細節值得記下：一是 Trading Mode 為逐倉 Isolated Futures，即每個倉位的保證金獨立計算，爆倉不會波及其餘資金；二是 Timeframe Detail 設為 5 分鐘，Freqtrade 會用較細周期的數據模擬 1 小時圖內的成交先後，止蝕止賺同處一根 K 線時的判定會較只用 1 小時數據準確。Max open trades 設為 1，即同一時間只持一個倉位，沒有加倉或網格成分，資金曲線的每一級跳升都來自單一完整交易，盈虧結構容易核對。
Hyperopt 調參與樣本劃分
優化用 Freqtrade 內建的 Hyperopt 進行：一年數據切開兩段，首 8 個月作樣本內 In-Sample 調參，尾 4 個月作樣本外 Out-of-Sample 驗證。優化對象共六組：RSI 上限（55/60/65）、RSI 下限（35/40/45）、RSI 期數（7/14）、最大 K 線實體（3%/4%）、持倉日數（5–7 日）、ATR 倍數與風險回報比。最終選出上限 65、下限 35、RSI 14 期、實體上限 3%、持倉 5 日、ATR 3 倍、風險回報 2.5。
這種 8+4 切分是講者一貫做法，MFI＋CMF 策略與 Alligator 策略筆記中見過同一套路。要留意的是，樣本外只有 4 個月，而 55 次交易分佈在整年，即樣本外段落大約只有十餘次交易，統計意義有限；且講者展示的 563% 是整年合併回測的數字，樣本內段落已包含在內，並非純樣本外表現。
563% 的構成：七成四利潤來自淡倉
按畫面數據，55 次交易中好倉 26 次、淡倉 29 次，勝率 52.73%（29 贏 26 輸）、最大連輸 7 次。好倉總利潤 146.36%（1,463.6 USDT），淡倉總利潤 416.755%（4,167.6 USDT）——約七成四利潤來自淡倉。同期 ICP 幣價下跌 50.312%，正正解釋了這個分佈：在持續跌市中，200 SMA 之下的淡倉訊號遠比好倉訊號順風。換言之，這份回測的亮麗很大程度建立在「選中一隻一年跌五成的幣、然後順勢造淡」之上。
截圖出自原片（Quant Tactics，2025-03-27）：Freqtrade 累計利潤圖。紅框（2024 年 3 月至 11 月初）為樣本內調參段，綠框（2024 年 11 月至 2025 年 3 月）為樣本外驗證段，可見利潤主要集中於樣本外跌市段。
其餘風險數據：最佳單日 +20.01%（714.85 USDT）、最差單日 −13.33%（−389.44 USDT）、最大回撤 21.154%（671.76 USDT）。平均注碼 2,880 USDT 高於起始資金 1,000 USDT，是利潤滾存複利後的平均值。夏普比率 Sharpe 1.14 屬合格但不突出；Sortino 4.10 與 Sharpe 的巨大差距，說明波動幾乎全部來自上行方向——這與「跌市中造淡、利潤一波波集中」的結構吻合。
截圖出自原片（Quant Tactics，2025-03-27）：GRT/USDT 示範圖，RSI-SMA 雖已穿越觸發線，但訊號 K 線實體過大，按規則不進場。
如何讀 563%
一年 563% 對應每月複利約 17%。單看數字驚人，但三個背景必須同時列出：其一，標的是單一中型幣種 ICP，且該年恰好大跌五成，順勢造淡的環境極佳；其二，總交易只有 55 次，平均 2.4 日才交易一次，樣本量偏少，幾筆大贏淡倉足以改寫整條曲線；其三，1 倍槓桿、無複雜加倉，結構上比同頻道的 DCA 網格片乾淨，但 55 次交易的統計基礎遠不如 807 次交易的三連陽策略紮實。截至 2025 年 3 月的這組數字，應視為「單一幣種、單一年份、特定市況下」的結果，不宜外推。
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 永續期貨、逐倉模式（畫面有）
- ✅ 交易對：ICP/USDT:USDT（畫面有）
- ✅ Timeframe：1 小時圖、detail 5m（畫面有）
- ✅ 回測期間：20240301-20250301（畫面有）
- ✅ 起始資金：1,000 USDT（畫面有）
- ✅ 持倉上限：1（畫面有）
- ✅ 優化後參數：rsi_length 14、上限 65、下限 35、max_candle_size 0.03、holding_days 5、atr_mult 3、risk_ratio 2.5、leverage 1（畫面完整列出）
- ❌ RSI-SMA 平滑期數：原片未交代（重現最大缺口）
- ⚠️ 「RSI-SMA 穿越」的確切寫法：穿越當刻進場還是收線確認、SMA 用收市 RSI 值計算等細節原片未交代（講者稱策略檔放於影片描述供下載，需核對代碼）
- ✅ 止蝕止賺：ATR 3 倍＋2.5:1 風險回報比＋硬性止蝕 −25%（畫面有）
- ⚠️ 手續費率與資金費率假設：原片未交代（永續期貨持倉以日計，資金費率不可忽略）
- ⚠️ 滑價假設：原片未交代
- ✅ 樣本外驗證：有（8 個月樣本內＋4 個月樣本外，靜態切分）
結論：參數層面披露度是同頻道中最高的一批，但 RSI-SMA 期數缺失、手續費與資金費率未交代，單靠影片內容無法完整重現回測；須取得描述欄的策略檔核對後才可算可重現。
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MT5 可行性速評
| 項目 | 評估 |
|---|---|
| 可移植性 | 中高。MT5 內建 iRSI()、iMA()、iATR()；K 線實體百分比與持倉日數判斷皆為簡單算術 |
| 平台限制 | MQL5 的 iMA() 不能直接套用到 RSI handle 上取「RSI 的 SMA」，須自行用 CopyBuffer 取出 RSI 數列再手算平均；MT5 加密貨幣多為 CFD，無永續期貨資金費率機制，亦無法重現 Binance 的流通性；策略測試器只支援單一標的 |
| 評級 | ⚠️ 邏輯可移植，但 RSI 平滑要手寫，且 CFD 與永續期貨的成本結構不同，數字不能直接對照 |
| MQL5 寫法提示 | RSI：iRSI(_Symbol, PERIOD_H1, 14, PRICE_CLOSE) 後 CopyBuffer 取近 N 期值手算 SMA（N 即原片未交代之數）；穿越判斷用前一期與當期值比較；實體過濾：(close-open)/open 取絕對值與 0.03 比較；止蝕價 = 進場價 ∓ 3×iATR 值，止賺價 = 進場價 ± 2.5×止蝕距離；持倉時限用 TimeCurrent() - PositionGetInteger(POSITION_TIME) 判斷滿 5 日即平倉 |
即使成功移植，MT5 回測同樣會過度擬合。
防坑檢查
- 過度擬合：風險中等。可調參數達六組，Hyperopt 在 8 個月數據上掃描組合，撞出好結果的空間不小；不過每組參數的候選值只有兩三個（上限三選一、下限三選一、期數二選一），總組合數有限，比無限連續範圍的優化乾淨。講者亦交代了調參前後的分工，屬同頻道中較規矩的一次。
- 樣本外驗證：有做，但只有 4 個月、估計十餘次交易，統計意義薄弱；且最終展示的 563% 是樣本內外合併數字，容易令人誤會成「驗證後仍有 563%」。正確讀法是：樣本外段落剛好是跌市最急的一段，淡倉利潤集中於此。
- 滑價：原片未交代。55 次交易、總成交額約 31.4 萬 USDT，即使每次滑 0.05% 亦屬數百 USDT 級別，對 5,631 USDT 利潤有一定影響。
- 手續費／資金費率：原片未交代。永續期貨持倉平均兩三日，資金費率每 8 小時收一次，55 次交易累計不可忽略；Freqtrade 預設會計入手續費但費率需自行核對設定檔。
- 選幣偏差：單一標的 ICP 如何選出，原片沒有交代。一年跌五成的幣配順勢造淡策略，結果亮麗有相當部分來自選幣的後見之明；同一參數搬到升市幣種上，好倉訊號的表現無從得知。
- 複利與注碼：平均注碼 2,880 USDT 高於本金，是滾存效應，讀者自行重現時若以固定注碼測試，數字會明顯不同。
- 固定問題——原片提供的資訊能否完整重現回測？ 接近可以但仍不能。標的、期間、資金、優化後全部參數、止蝕止賺邏輯均有交代，屬高披露度；唯 RSI-SMA 平滑期數、手續費、資金費率、滑價四項缺失，須取得策略檔核對後才算真正可重現。
欣利克的看法
- 本片是「RSI 平滑化」系列的早期版本，對照閱讀最有價值。與後來的平滑 RSI＋EMA200 策略相比，本片多了 K 線實體過濾與持倉時限兩道閘，想法更完整；但 RSI-SMA 期數偏偏沒講，反而後作披露得更清楚。兩篇互讀，可以看到同一套思路的迭代方向：濾網越加越多，披露時有時無。
- 七成四利潤來自淡倉，是全年最關鍵的一格數據。截至 2025 年 3 月的回測中，ICP 跌五成，策略本質是「在跌市中順勢造淡」的成功案例。這不是批評——能賺跌市的錢正是雙向策略的價值——但讀者要明白，這 563% 與「選中一隻跌五成的幣」密不可分，換一隻全年上升的幣，同一套規則的表現完全是另一回事。
- 樣本外驗證有做，但別高估其意義。4 個月樣本外、十餘次交易，且剛好覆蓋跌勢最急的段落，等於在最有利的環境下「驗證」。真正的考驗是市況轉為橫行或上升時策略能否守住，這部分原片沒有覆蓋。
- 六組參數、55 次交易，過度擬合風險不容忽視。參數與交易次數的比例偏高，Hyperopt 即使候選值有限，仍是在同一段歷史上反覆試出最優組合。講者經營 Freqtrade 課程，影片同時是課程引流內容，策略檔雖免費放出，數字依然服務於示範效果，宜當教學案例看待。
- 時效提醒。回測止於 2025 年 3 月 1 日，之後的市況沒有任何驗證；加密貨幣的波動結構隨監管與資金環境演變，一年樣本內有效的參數，不應視為長期有效。
名詞解釋
- 相對強弱指數 RSI：量度價格單向變動強度的動能指標，本策略對其再取 SMA 作平滑訊號線。
- 簡單移動平均線 SMA：N 期收市價的算術平均，本策略用 200 期作趨勢方向濾網，並用（期數未交代的）SMA 平滑 RSI。
- 平均真實波幅 ATR：量度價格波動幅度的指標，本策略以其 3 倍設定止蝕距離。
- 動能 Momentum：價格變動的持續性傾向，RSI-SMA 穿越門檻是動能確認的寫法。
- Freqtrade：開源加密貨幣自動交易與回測框架，本片的回測與優化平台。
- Hyperopt：Freqtrade 內建的參數優化功能，以貝葉斯方法搜尋參數組合。
- 永續期貨 Perpetual Futures：無到期日、以資金費率錨定現貨價的期貨合約，本片標的 ICP/USDT:USDT 即屬此類。
- 風險回報比 Risk-Reward Ratio：潛在盈利與潛在虧損的比例，本策略優化後為 2.5:1。
- 期望值 Expectancy：每次交易的平均預期盈虧，本策略畫面值 0.87。
- 勝率 Win Rate：盈利交易佔總交易的百分比，本策略 52.73%。
- 利潤因子 Profit Factor：總盈利除以總虧損，本策略 2.839。
- 夏普比率 Sharpe Ratio：每單位總波動換取的超額回報，本策略 1.14。
- 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 21.154%。
- 過度擬合 Overfitting：參數過度遷就歷史數據的風險；本片六組參數對 55 次交易，屬需要警惕的結構。
- 樣本外測試 Out-of-Sample Testing：用未參與調參的數據驗證策略，本片以尾 4 個月執行。
- 滑價 Slippage：預期與實際成交價的差異，原片未交代有否計入。
常見問題 FAQ
RSI 已經是平滑過的指標，為何還要再取一條平均線？
單次平滑只能濾走部分噪音，RSI 在 1 小時圖上仍會頻繁穿越固定水平線，產生大量假訊號。對 RSI 再取 SMA 等於第二次平滑，穿越次數大減、每次訊號背後的動能更持久，代價是進場慢數根 K 線。原片用優化後的 65/35 門檻而非傳統的 70/30，也是為了提早捕捉趨勢段而非極端超買超賣。
止賺為何由 2:1 改成 2.5:1？
講者口述策略初稿時用 2:1 風險回報比，Hyperopt 優化後最終參數為 2.5。風險回報比越高，單次盈利越大但觸及止賺的機率越低，兩者存在取捨；2.5:1 配合 52.73% 勝率仍屬正期望結構，是該段歷史數據上的最優點，不代表普遍適用。
為何利潤大部分來自淡倉？
回測期 2024 年 3 月至 2025 年 3 月，ICP 幣價下跌約 50%，價格大部分時間處於 200 SMA 之下，觸發的主要是淡倉訊號，且順勢而行。畫面數據顯示淡倉利潤 416.755%、好倉利潤 146.36%，淡倉佔總利潤約七成四，直接反映市況而非策略偏好。
這套策略可以在 MT5 跑嗎？
邏輯大致可以移植：RSI、SMA、ATR 均為 MT5 內建指標，實體過濾與持倉時限是簡單算術。唯一麻煩是「RSI 的 SMA」在 MQL5 中要自行用 CopyBuffer 取 RSI 數列再手算平均。更大的差異在成本結構：MT5 的加密貨幣多為 CFD，沒有永續期貨的資金費率，點差與流通性亦與 Binance 不同，回測數字不能直接對照。
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：