冪律參數穩健性實驗室
在同一段歷史、相同現金流、手續費與滑價下，用 5 × 5 的買進與賣出百分位網格重複執行同一套冪律策略。重點是看整個相鄰參數區域是否表現相近，而不是照抄報酬最高的那一格。
這個研究實驗室的互動介面目前以簡體中文提供；下方說明涵蓋所有輸入、方法與限制。
輸入項目
- 起始日（預設 2018-01-01）
- 初始模擬資金（USD；預設 10,000）與每月投入（USD；預設 500）
- 單邊手續費與單邊滑價（0–500 bps；預設 10 與 5）
- 固定網格：買進百分位 10、15、20、25、30 × 賣出百分位 70、80、85、90、95；每次買進動用 50% 現金、每次賣出 25% BTC
輸出結果
- 有效組合數
- 跑贏相同現金流 DCA 的組合數（例如 18/25）與比例
- 相對 DCA 超額（USD）的中位數，以及四分位區間 P25–P75
- 最大回撤中位數
- 5 × 5 矩陣：每格相對 DCA 的期末差額與交易次數；可匯出 CSV 並建立永久快照
使用步驟
- 設定起始日、初始資金與每月投入。
- 把手續費與滑價設成接近你實際的成交條件。
- 先看跑贏 DCA 的比例與超額中位數，再看個別格子。
- 檢查正超額的格子是連成一片，還是零星分布。
- 匯出矩陣 CSV，或建立永久快照保存結果。
計算公式
每一格 = 一次完整的冪律回測（每月只用過去資料重新擬合；百分位 ≤ 買進門檻時動用 50% 現金買進，≥ 賣出門檻時賣出 25% BTC）。超額 = 策略期末價值 − DCA 期末價值（DCA 支付相同手續費與滑價）。跑贏比例 = 超額 > 0 的格數 / 有效格數。中位數、P25、P75 以排序後超額的線性內插計算。
計算範例
25 格皆有效，其中 18 格超額為正 → 跑贏 DCA 比例 = 18 / 25 = 72%。25 個值排序後，中位數是第 13 個值，P25 是第 7 個，P75 是第 19 個。
如何解讀
- 跑贏比例高、且 P25–P75 區間都在 0 以上，代表結果較不依賴單一參數點。
- 若只有零星幾格跑贏 DCA，最佳結果很可能只是參數運氣。
- 交易次數很少的格子，主要反映以現金形式累積的投入；下結論前先看交易次數。
注意事項
- 相鄰區域一致也無法消除歷史過度擬合；所有格子仍共享相同資料與模型假設。
- 買進 50%、賣出 25% 的比例固定，工具不檢驗這兩個比例的敏感度。
- 工具不會自動挑選歷史報酬最高的參數，也不代表找到了未來最佳策略。
常見問題
參數穩健性測試和參數最佳化有什麼不同？
最佳化是找出最好的一格；穩健性測試是看周圍整片區域是否表現一致。本工具只彙總整張網格，不推薦勝出的格子。
為什麼超額中位數比最佳格更重要？
最佳格可能只是某個參數的偶然結果。中位數與 P25–P75 才能說明多數相鄰組合的表現。
矩陣裡的 DCA 有計入成本嗎？
有。DCA 基準和策略支付相同的手續費與滑價，所以超額反映的是交易規則，而不是成本差異。