我們公開被淘汰的 126 組參數與完整篩選過程
大多數指標販售者只給你看在某一段行情中「剛好賺錢」的那一組過擬合曲線。在 Sky Eye，我們公開完整的 128 組 Walk-Forward 盲測篩選過程，包含所有失敗淘汰的參數組與原因。
測試參數總組合
128 組
最終存活穩定組合
2 組
驗證歷史數據時間跨度
6.5 年
過擬合參數淘汰率
98.4%
SECTION 01 · 四階段防過擬合驗證流程
從參數空間定義到樣本外 (OOS) 盲測的防線
① 參數空間網格
定義 RSI (30-40)、TP (1.0%-2.5%) 與 SL (0.5%-1.5%) 等 128 組不重疊參數空間。
② 樣本內 (IS) 擬合
使用 2019-2023 歷史數據進行初步擬合，找出最大化 Sharpe 的最佳候選參數。
③ 樣本外 (OOS) 盲測
將未參與優化的 2023-2025 數據進行封閉式盲測，無情淘汰效益衰減 > 50% 的過擬合參數。
④ 穩健度與滑價驗證
加入 1-2 tick 滑價與 Taker 手續費測試，確保實盤執行具有正期望值。
SECTION 02 · 128 組 Walk-Forward 測試紀錄表
包含成功存活與因過擬合而被淘汰的真實紀錄明細
| # ID | RSI 門檻 | 止盈 TP | 止損 SL | IS 夏普 | OOS 夏普 | 衰減率 | 驗證狀態 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 001 | 35/65 | 1.2% | 0.9% | 1.42 | 1.27 | -10.5% | ✓ 存活配置 |
| 002 | 30/70 | 1.5% | 1.0% | 1.88 | 0.31 | -83.5% | ✗ 過擬合：樣本外效益衰減 > 50% |
| 003 | 40/60 | 1.0% | 0.8% | 1.12 | 0.45 | -59.8% | ✗ 過擬合：高頻交易手續費侵蝕 |
| 004 | 25/75 | 2.0% | 1.5% | 0.85 | 0.20 | -76.4% | ✗ 觸發頻率過低，樣本筆數不足 |
| 005 | 35/65 | 2.5% | 0.5% | 1.95 | -0.12 | -106% | ✗ 嚴重過擬合：OOS 轉為負期望值 |
| 006 | 35/65 | 1.0% | 0.9% | 1.35 | 1.15 | -14.8% | ✓ 存活配置 |
| 007 | 30/70 | 1.2% | 0.8% | 1.54 | 0.42 | -72.7% | ✗ 過擬合：對極端波動度過度敏感 |
| 008 | 38/62 | 1.8% | 1.2% | 0.92 | 0.38 | -58.6% | ✗ 樣本外回撤點高於預期閾值 |
SECTION 03 · 冠軍配置驗證績效
OX 雙引擎趨勢策略（過濾器 + 相關性懲罰）歷史回測明細
61.9%
1.27
9.7%
1.68
SECTION 04 · 我們還沒做到的事（誠實邊界）
量化交易沒有神話，以下是當前系統尚在改進的已知限制
尚未完成 90 天極端環境實盤撮合測試：雖然歷史 6.5 年回測數據穩定，但實盤流動性枯竭下的 Maker 限價單漏單率仍需時間累積實證。
樣本時間點不含 2018 年極端加密熊市：目前回測數據起始點為 2019-01-01，極端單邊崩盤行情下的滑價惡化模型仍需再優化。
無聖杯保證：市場結構永遠在變動，單一策略均有可能面臨連續回撤期，我們強烈建議嚴格執行 1-2x 低槓桿風控。
⚠️ 歷史數據與風險提示聲明
過往回測與統計數據不代表未來實際交易結果。本網站呈現之數據均基於歷史 K 線模型與假設執行模型，實際交易可能因點差擴大、流動性不足、執行延遲及市場劇烈波動而產生顯著差異。交易金融衍生品涉及虧損全部本金之風險。
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