Công cụ backtest chiến lược Power Law Bitcoin

Cập nhật: 2026-10-05 · CryptoRebateHub Editorial Team

Công cụ mô phỏng một chiến lược theo quy tắc: mua BTC khi phân vị power law thấp và bán một phần khi phân vị cao, khớp lại mô hình mỗi tháng chỉ bằng dữ liệu quá khứ, có tính phí và trượt giá. Kết quả được so với DCA cơ học, dành cho người nghiên cứu muốn kiểm tra các quy tắc ngưỡng.

Mở công cụ Công cụ backtest chiến lược Power Law Bitcoin →

Công cụ tương tác mở bằng giao diện tiếng Anh; các con số, công thức và biểu đồ giống hệt nội dung mô tả trên trang này.

Dữ liệu đầu vào

Ngày bắt đầu backtest (từ 01/01/2014; mặc định 01/01/2018)
Vốn ban đầu (USD; mặc định 10.000)
Số tiền góp hằng tháng (USD; mặc định 500)
Mua khi phân vị ≤ (mặc định 25) và bán khi phân vị ≥ (mặc định 90)
Tỷ lệ tiền mặt dùng cho mỗi lần mua (5–100%; mặc định 50%) và tỷ lệ BTC bán mỗi lần bán (5–100%; mặc định 25%)
Phí một chiều (bps; mặc định 10) và trượt giá một chiều (bps; mặc định 5)
Mẫu thiết lập sẵn: Conservative, Balanced, Active, hoặc mẫu tùy chỉnh đã lưu

Kết quả hiển thị

Giá trị cuối kỳ của chiến lược và của DCA cơ học (mỗi bên so với số tiền đã góp)
Mức sụt giảm tối đa của chiến lược so với của DCA
Số giao dịch và tổng phí
Thời gian tỷ trọng cao (% số mẫu có BTC ≥ 50% danh mục) và phân bổ cuối kỳ (BTC + tiền mặt)
Đường vốn, 20 giao dịch gần nhất, và xuất Trades CSV / Equity CSV / JSON kiểm toán

Cách sử dụng

Chọn một mẫu thiết lập (mặc định là Balanced) hoặc đặt ngày bắt đầu, vốn ban đầu và số tiền góp hằng tháng.
Đặt ngưỡng mua (phân vị ≤) và ngưỡng bán (phân vị ≥); ngưỡng mua phải thấp hơn ngưỡng bán.
Điều chỉnh tỷ lệ tiền mặt mỗi lần mua, tỷ lệ BTC bán mỗi lần bán, phí một chiều và trượt giá một chiều.
So giá trị cuối kỳ và mức sụt giảm tối đa của chiến lược với DCA cơ học.
Xem nhật ký giao dịch và xuất CSV hoặc JSON để kiểm tra kết quả.

Công thức

Tại điểm dữ liệu tuần đầu tiên của mỗi tháng: khớp lại power law bằng dữ liệu trước đó, cộng số tiền góp hằng tháng, tính phân vị. Mua nếu phân vị ≤ ngưỡng mua: ngân sách = tiền mặt × tỷ lệ phân bổ, giá trị lệnh = ngân sách / (1 + phí), giá khớp = giá đóng cửa × (1 + trượt giá), số BTC = giá trị lệnh / giá khớp. Bán nếu phân vị ≥ ngưỡng bán: số lượng = BTC × tỷ lệ bán, tiền thu về = số lượng × giá đóng cửa × (1 − trượt giá) × (1 − phí). DCA mua toàn bộ mỗi khoản góp tại giá đóng cửa.

Ví dụ tính

Tiền mặt $10.000, dùng 50% mỗi lần mua → ngân sách $5.000. Phí 10 bps: giá trị lệnh = 5.000 / 1,001 = $4.995,00, phí = $5,00. Giá đóng cửa $40.000 với trượt giá 5 bps → $40.020. Số BTC mua được = 4.995,00 / 40.020 ≈ 0,12481 BTC; tiền mặt còn lại $5.000.

Cách đọc kết quả

Đánh giá giá trị cuối kỳ cùng với mức sụt giảm tối đa và tỷ trọng nắm giữ; giá trị thấp hơn có thể đi kèm mức sụt giảm nhỏ hơn đáng kể.
Rất ít giao dịch nghĩa là các ngưỡng hiếm khi bị chạm; khi đó kết quả chủ yếu phản ánh các khoản tiền góp.
Chuẩn so sánh DCA đầu tư ngay từng đồng, nên luôn nắm giữ BTC toàn phần trong suốt thời gian.

Lưu ý và giới hạn

Chỉ là mô phỏng trên lịch sử; dữ liệu giai đoạn đầu thưa và cấu trúc thị trường tương lai có thể khác.
Quyết định hằng tháng dựa trên giá đóng cửa tuần bỏ qua biến động trong tháng và việc khớp lệnh thực tế trên sổ lệnh.
Tối ưu ngưỡng trên chính dữ liệu lịch sử đó có nguy cơ quá khớp (overfitting).

Câu hỏi thường gặp

Backtest Power Law có dùng dữ liệu tương lai (lookahead) không?

Không. Ở mỗi lần quyết định hằng tháng, power law được khớp lại chỉ bằng dữ liệu trước thời điểm đó, nên phân vị phản ánh thông tin có được lúc bấy giờ.

Vì sao backtest không có giao dịch nào?

Phân vị chưa bao giờ chạm ngưỡng mua hoặc bán của bạn. Hãy nâng ngưỡng phân vị mua hoặc hạ ngưỡng phân vị bán rồi chạy lại.

Phí và trượt giá được tính thế nào khi backtest?

Cả hai đều tính bằng điểm cơ bản (bps) một chiều cho mỗi giao dịch. Trượt giá làm giá khớp xấu đi; phí tính trên giá trị lệnh khi mua và trên tiền thu về khi bán.