如何为加密货币交易机器人选择交易对？

先规定哪些交易对有资格参与

今天能够下载到历史K线，不代表当时就能交易该交易对。优化策略之前，写明交易所、现货或永续合约、计价货币、最短交易历史、最小订单要求和流动性门槛。每条规则都必须只使用筛选当时可得的信息。

例如，可以仅纳入在指定平台上线至少90天、并满足事先设定的近期成交量条件的USDT交易对。90天只是示例，并非通用安全门槛。保留每次筛选的日期、合格名单及各交易对实际开始交易的时间。

为什么事后挑选最好看的回测会误导

假设对30个交易对测试机器人，却只公布收益最高的三个。这无法回答规则是否对预先确定的整体交易对有效。尝试的交易对和参数越多，偶然找到亮眼结果的机会就越大。

一个假设性的30币报告应展示收益中位数、最弱的交易对、扣除成本后盈利的数量、交易次数、最大回撤和持仓时长。不要把各自使用全部资金的独立回测收益率相加，当成一个账户的收益。

• 公布最初的30个交易对和筛选规则。
• 说明每个交易对尝试了多少组参数。
• 保留失败、缺失数据和下架交易对的记录。
• 区分参数筛选期和未参与筛选的验证期。

不要忽略已经消失的币种

用今天仍在交易的币种回测过去，可能排除了失去流动性或被交易所下架的资产。这就是幸存者偏差。加密货币市场的一项学术研究发现，忽略幸存和下架情况会扭曲历史业绩指标。该研究的具体数字取决于样本和组合构造，不能直接用于修正某个机器人的收益。

如果缺少历史上线及下架数据，应明确说明。尽可能重建各时间点的合格名单，保存旧名单，并披露数据覆盖范围。只测试今天幸存的交易对仍有参考价值，但不能证明原样执行的历史筛选规则当时会有什么结果。

用一个账户模拟，而不是三十个独立账户

两个独立回测各赚10%，不代表同一个账户能获得两份收益。交易信号可能同时出现，资金可能已被占用，最大持仓数量也可能阻止新订单。组合回测必须按时间顺序重放所有合格交易对的信号，并使用实际计划采用的现金、仓位和优先级规则。

多个山寨币仓位可能一起下跌，使组合回撤加深。记录包括未平仓盈亏的账户净值、同时占用的资金、持仓数量与最长占用时间。采用分批加仓的系统还须为后续订单预留资金，不能假设每个交易对都可同时使用全部账户余额。

最终验证前冻结筛选规则

先在开发期确定策略和交易对条件，只利用该阶段选择参数。然后固定规则，在没有影响过这些选择的较晚时期评估全部合格交易对。如果看到验证结果后不断改规则，这段数据也变成开发数据。

检查稍微改变流动性门槛、交易成本或筛选日期后结果是否稳定。看看收益是否依赖某个新币或某段异常行情。之后可用模拟交易检查实际运行流程，但通过验证也不保证未来盈利。

一个简单的报告示例

假设事先写好的条件选出30个交易对。在纯属虚构的验证期中，八个扣除成本后盈利，22个没有盈利，而其中三个赢家远超其他币。只展示这三个，会隐藏整体结果较弱的事实。但公布全部30个独立回测，仍无法算出共同资金账户的收益。

有用的报告应包含初始名单、可用历史、参数尝试次数、各币净收益、最大回撤和交易次数，以及单一账户的净值曲线。记录冻结规则的日期。这个示例不是TensorParadigm的业绩。

• 按预定条件测试30个交易对。
• 虚构结果为八个盈利，22个未盈利。
• 独立收益不能相加推算单一账户收益。
• 组合净值需要按时间顺序模拟所有仓位。

这对AI交易机器人意味着什么

使用许多币种训练的模型，可能记住币种身份、上线时期或行情阶段，而没有学到可持续的信号。在拟合特征和参数前按时间划分数据，再查看未参与模型选择的日期及交易对。不能为新上线的币编造更早的可交易历史。

我们的其他研究分别解释交易次数、未来数据泄漏和最大回撤。交易对筛选还要回答一个问题：在结果出现之前，这个市场是否符合入选规则？