Боротьба між ставками та індикаторами: Реальна дилема стратегії Squeeze Momentum та прорив індикатора ADX

一場關於加密貨幣高頻交易策略的年度回測，戳破了許多交易者的美夢。基於10萬美元初始本金對TradingView熱門策略Squeeze Momentum在BTC與ETH上的測試顯示，手續費遠非簡單的交易成本，而是決定策略生死的第一變數。而要突破這個困局，引入ADX指標這樣的趨勢過濾工具，成為了必不可少的解決方案。

手續費0.04%的差異如何翻盤一個策略

數據最有說服力。在同樣的策略、同樣的市場環境下，僅僅0.04%的手續費差異（從0.02%的掛單費率到0.06%的吃單費率），就能讓ETH 15分鐘級別的回測成績從盈利47.34%徹底反轉為虧損13.81%。

這不是邊際影響，而是致命打擊。

具體而言，回測設定了三種典型費率場景：0%作為理想基準、0.02%代表Maker掛單成交、0.06%代表Taker市價成交。在15分鐘時間框架上（該策略年均產生600-800次交易），不同的費率結構產生了觸目驚心的結果對比：

BTC 15分鐘表現：

• 無費率：+21.47%盈利
• 0.02%掛單費：-14.45%虧損
• 0.06%吃單費：-55.94%巨虧

ETH 15分鐘表現：

• 無費率：+68.66%暴利
• 0.02%掛單費：+47.34%穩定盈利
• 0.06%吃單費：-13.81%虧損

ETH的數據最諷刺的地方在於，$76,536的累計手續費竟然能將一個原本應該暴利的策略推向負收益。這意味著，對於年交易超過600次的高頻策略，每一筆交易平均隱含了約$92的"入場門票費"。

15分鐘交易頻率下的成本磨損真相

15分鐘級別是Squeeze Momentum信號最密集的周期，也是手續費效應被無限放大的地帶。在這個時間框架下，BTC的困境尤其明顯。

即便在0.02%的相對較低費率下，BTC 15分鐘級別依然錄得-14.45%的虧損。這反映了BTC相對較低的波動率（Beta值）難以覆蓋頻繁交易產生的固定成本。換句話說，在當前市場條件下，簡單的技術指標突破策略已經很難在BTC短周期上產生足夠的超額收益（Alpha）。

相比之下，ETH展現了更強的波動優勢。正是這種相對更高的波動率特性，讓ETH在0.02% Maker費率下仍能保持47.34%的可觀收益。但一旦使用市價單（0.06%費率），即便抓住了ETH的大行情，高額的累計手續費依然會將賬戶推向負收益。

這個對比揭示了一個核心真相：費率結構直接決定了哪些標的適合高頻策略，哪些標的應該繞過。

為什麼拉長周期也救不了這個策略

通常的直覺是，降低交易頻率就能減少手續費磨損。但當回測時間框架拉長到1小時，反而出現了意想不到的失效。

在1小時級別，BTC錄得-37.33%的嚴重虧損，ETH也不好受（-34.49%）。更詭異的是，即使在不計手續費（0%費率）的理想情況下，BTC和ETH在1小時上也分別出現了-12.29%和-11.51%的虧損。

這提示一個關鍵問題：策略的預設參數在不同時間框架下可能完全失效。

Squeeze Momentum的標準參數設置（BB長度20、標準差倍數2.0）在15分鐘上表現出色，但到了1小時就開始"打臉"。這很可能與信號滯後有關——當"擠壓釋放"的確認信號在1小時圖表上出現時，趨勢往往已經啟動了一段時間，導致策略在局部高點追入，隨後面臨深度回調。

引入ADX指標與多周期共振過濾無效信號

要從根本上改善這個困局，僅優化手續費費率結構是不夠的。關鍵在於減少在無效波動（震盪、橫盤）中的頻繁開倉。

ADX指標（相對強弱指數）在這裡扮演的角色尤為關鍵。 ADX用於衡量趨勢的強度而非方向，數值範圍在0-100之間。當ADX > 20時，通常表示趨勢較為明確；當ADX < 20時則表示市場處於無方向的震盪狀態。

對Squeeze Momentum策略的改進建議包括：

趨勢強度過濾： 在15分鐘級別生成交易信號前，加入ADX > 20的條件判斷。這樣可以有效避免在橫盤震盪中被反覆"割韭菜"，從而大幅降低無效開倉導致的手續費消耗。

多周期共振確認： 在15分鐘級別開倉前，確認1小時或4小時級別的ADX也處於強勢狀態（>20），並且布林帶處於多頭排列。這種多周期共振大大提高了信號的有效性，讓每一筆交易都更有"賺頭"，進而提高了手續費的價值轉化率。

通過這兩層ADX指標的過濾，原始策略在震盪市中的頻繁開倉問題能得到顯著改善，從而在同樣的手續費成本下提升盈利因子。

參數優化能否突破手續費的天花板

除了引入ADX指標，針對不同時間框架的參數適配也至關重要。

原始的預設參數（BB長度20、標準差倍數2.0）是在特定時間框架上優化出來的，拿到其他週期未必適用。1小時級別的失效警示我們，"一個參數打天下"的思路在高頻交易中是行不通的。

優化方向包括：

• 對15分鐘級別進行參數微調，在保持趨勢敏感性的同時降低虛假信號
• 對1小時級別重新測試，提高BB長度（如改為30-40）以減少信號滯後，同時結合ADX確認趨勢強度
• 動態調整策略參數以適應不同市場周期，避免在低流動性或高波動期間被套

但需要說明的是，參數優化只能改善邊際收益，無法突破手續費這道硬天花板。真正的突破口還是費率結構本身。

從回測到實盤：高頻策略的生存法則

這份回測最終指向的是一個不容回避的現實：在實盤執行中，手續費已經成為了比指標選擇更決定性的因素。

對於想要運行類似高頻策略的交易者，關鍵的行動建議是：

第一，務必爭取Maker（掛單）成交。 在算法執行層面編寫被動掛單邏輯，在買一價或盘口深度內掛單等待成交，而不是直接吃單。如果所在交易所的Taker費率 > 0.05%，那麼這類高頻策略基本不具備可行性。

第二，標的選擇上向高波動率（高Beta）資產傾斜。 相比BTC的"資產化"低波特性，ETH以及其他主流山寨幣提供了更好的成本收益比。在固定手續費下，波動率越高，策略產生的超額收益就越可能覆蓋成本。

第三，配合ADX指標等趨勢強度工具進行過濾。 避免在無方向的橫盤中反覆磨損，只在趨勢確認（ADX > 20）且多周期共振時才開倉。這樣可以顯著提升每筆交易的質量。

第四，接受參數因時制宜。 不同的市場環境、不同的時間框架需要不同的參數配置。定期回測和參數調優是必修課。

這場回測的最大啟示是，量化交易的成功從來不依靠發現什麼"神奇指標"，而是對執行成本的極致控制、對市場結構的深刻理解，以及用ADX指標這樣的工具理性地過濾信號噪音。 優化代碼只是第一步，優化賬戶費率等級、選擇合適的成交方式和流動性環境，往往比調參本身更能決定最終的收益曲線。