Python程式交易︱年回報率33%　backtest找出比特幣短炒策略　跑贏大市73%

比特幣捱了一年熊市，如今開始現生氣，逼近 3 萬美元關口，再次引起投資者的注意。fintalk180 使用 Python 進行 backtest（回溯測試），發現有一個短線交易策略，能在去年至今年首季，取得 33% 的年回報率，而同期間長揸比特幣，則虧損約 40%。換言之，理論上跑贏大市 73 個百分點！

比特幣價格的特點是波動大，而且趨勢急勁，2022 年 1 月 1 日高達 47,600 美元水平，但在同年 10 月底已見 2 萬美元水平，相對年初跌約 58%。

而在 2022 年 11 月，曾是全球第二大的加密貨幣交易所 FTX 倒閉，比特幣同月低見 15,600 美元水平，相對 2 萬美元下跌約 22%，相對年初的跌幅則擴大至 67%。

從這些歷史數據可以發現，一旦比特幣出現跌勢，會引起投資者跟風，引致有低處未算低的情況。那麼，是否反之當出現升勢，比特幣價格也能高處未算高﹖這正是電腦程式出場的時候，可以幫助我們梳理歷史數據，論證構思是否成立。

例如說，當我們觀察到在某一天，比特幣出現升勢，而收市價能保存大多數升幅，按上述歷史軌跡，意味有投資者急急吸貨，以這收市價於翌日高追，也有可能享受升勢的餘溫。

我們可以把這個過程量化，「比特幣出現升勢」，即是即日收市價高於昨日收市價；「收市價能保存大多數升幅」，則以收市價減去全日低位得出一個數值（下方簡稱「上升數值」），另以全日高位減去全日低位得出全日波幅，用上升數值除以全日波幅，便會得出一個比率。

在是次的 backtest 中，以比率高於 92%，才視為「收市價能保存大多數升幅」。

舉個例子，假設比特幣今天的全日高位是 33,000 美元，全日低位是 30,000 美元，而今天的收市價是 32,790 美元，那上升數值便是 2,790 美元，全日波幅是 3,000 美元，得出的比率是 93%，高於設下的門檻 92%，這便發出了短線買入訊號。

然後，在翌日以這收市價 32,790 元買入比特幣，並於同日收市時沽出，作為短線買賣策略，結果會是如何呢？

把相關邏輯寫成 Python 程式，以 2022 年 1 月 1 日至 2023 年 4 月 1 日期間的比特幣價格數據，作為 backtest 的對象，期間總共發出 56 次買入訊號，勝率是 48.21%，雖說低於一半，但那 27 次的累計獲利，遠高於 29 次的累計虧損，使期內的年回報率高達 33.18%！

而且期內，這個短線策略不但在絕對回報率上跑贏長揸比特幣，連最大回撤（maxium draw down）也小得多，僅為 13%，而期內長揸比特幣的最大回撤達 67%，反映期內這策略比長揸更為安全。

要注意的是，比特幣是每日 24 小時都有交易，收市價制度或會因不同交易所而異，是次比特幣價格歷史數據來自雅虎財經，而雅虎財經是參考 CoinMarketCap。另外，上述的 Python 程式模擬交易中，未有計算交易費用及買賣差價等，未必百分百等於現實交易的成效。

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