Fibonacci 回撤策略（retest_hold）扩展策略回测

先说结论

strategy chosenretest_holdportfolio-gated

策略确定：根据前一轮 Fibonacci 变体比较，主策略定为 retest_hold：先恢复到有利方向，再等一次回踩确认后进场。

扩展回测最优格子：120d / 持有 72 bars（约 18.0 小时）。在“每个资产同一时间只持有一笔”的更像真实交易的口径下，这个格子的聚合表现约为：单笔净收益 0.13%、平均总收益 13.62%、交易数 424。

一句话摘要（最容易理解的版本）

你可以把这条策略理解成：不是价格一碰 Fibonacci 回撤位就买，而是要先看到它 回到有利方向，再等一次 回踩但没破坏结构，下一根再进场。

• 什么时候信号出现？ 当价格先摸到回撤区（38.2%~50%），随后重新站回有利方向，并在 6 根 K 线内再次回踩该区但收盘没走坏。
• 信号出现后我该做什么？ 下一根 K 线开盘进场；如果是多头结构就做多，如果是空头结构就做空。
• 拿多久？ 这次最优组合是拿 72 bars，也就是大约 18.0 小时。
• 收益大概怎么样？ 在最优组合里，平均每笔约 0.13%，三资产平均总收益约 13.62%，共做了 424 笔。

Q & A（人话版）

Q1：到底什么叫“信号出现”？

A：不是“碰到 Fibonacci 就算”。真正的信号是 3 步：

1. 先有一段已经确认过的 swing high / swing low；
2. 价格回到 38.2%~50% 回撤区；
3. 价格先恢复到有利方向，再回踩一次但没破位，这时才算 retest_hold 信号成立。

Q2：信号出现的时候，我应该做什么？

A：下一根 K 线开盘进场。如果当前结构是上升回踩，就做多；如果当前结构是下降反抽，就做空。然后按这次最佳组合，持有 72 bars ≈ 18.0 小时 后退出。

Q3：具体收益是多少？

A：按这次最优组合（120d / 72 bars）看：

• 平均单笔净收益：0.13%
• 平均总收益：13.62%
• 总交易数：424
• 正收益资产占比：66.67%

注意：这里的“平均总收益”是把 BTC / ETH / SOL 三个资产各自跑完后再求平均，不是说每一笔都能赚这么多。

Q4：哪几个币表现最好？

A：在这次最优组合里，ETH 最强，BTC 一般，SOL 接近打平：

• BTC：总收益约 -0.90%，交易数 142 笔
• ETH：总收益约 40.87%，交易数 140 笔
• SOL：总收益约 0.89%，交易数 142 笔

Q5：这是不是已经可以直接实盘？

A：还不建议直接当独立主策略实盘。 原因很简单：它在某些样本段有效，但不是所有更长样本都稳定。更诚实的定位是：它现在更像一个 confirmation / filter layer，适合叠加到 breakout / pullback 主线上，而不是自己单独扛起整个策略。

为什么我又多做了一层 portfolio gate？

1. 如果把所有触发都算进去，会出现大量重叠信号，次数会被夸大。
2. 真正更像实盘的做法是：同一资产已经有仓位时，不再重复开新仓。
3. 所以这页的数据，比单纯 signal-level 统计更接近“策略回测”。

热力图

样本天数 × 持有期的策略汇总

sample_days	hold_bars	trade_count	mean_net_return	median_net_return	win_ratio	mean_total_return	median_total_return	positive_asset_ratio	invalidation_ratio_12b	mean_entry_lag_bars
60	24	515	-0.22%	-0.23%	40.36%	-31.11%	-32.95%	0.00%	40.60%	5.92
60	48	301	0.02%	0.04%	50.19%	3.38%	-18.92%	33.33%	36.19%	5.52
60	72	212	0.22%	-0.09%	48.15%	11.89%	11.79%	66.67%	37.23%	5.72
60	96	163	-0.02%	-0.61%	42.33%	-3.07%	-1.91%	33.33%	42.35%	5.55
120	24	1041	-0.15%	-0.17%	42.55%	-41.83%	-34.14%	0.00%	38.73%	5.85
120	48	606	-0.07%	-0.07%	48.21%	-17.08%	-16.48%	33.33%	35.82%	5.73
120	72	424	0.13%	-0.07%	48.35%	13.62%	0.89%	66.67%	35.14%	5.80
120	96	327	0.09%	-0.09%	48.62%	6.06%	16.39%	66.67%	37.61%	5.82
180	24	1536	-0.15%	-0.18%	42.84%	-55.71%	-58.36%	0.00%	38.75%	5.86
180	48	896	-0.08%	-0.08%	47.68%	-24.70%	-23.55%	33.33%	37.29%	5.82
180	72	633	-0.05%	-0.11%	47.55%	-17.59%	-11.74%	0.00%	36.33%	5.79
180	96	489	0.03%	-0.08%	48.06%	-1.67%	7.31%	66.67%	37.21%	5.78

重点看 mean_total_return：它比单笔均值更接近你真正关心的“整段跑下来有没有赚”。

最优格子的分资产结果

asset	trade_count	mean_net_return	win_ratio	total_return	invalidation_ratio_12b	mean_entry_lag_bars
BTC-USD	142	0.02%	45.77%	-0.90%	35.92%	5.85
ETH-USD	140	0.29%	49.29%	40.87%	35.00%	5.92
SOL-USD	142	0.06%	50.00%	0.89%	34.51%	5.62

为什么选 retest_hold（引用上一轮 60d 变体比较）

variant	trade_count	mean_net_return	win_ratio	invalidation_ratio_12b	mean_entry_lag_bars	positive_asset_ratio
baseline	1962	-0.04%	45.36%	51.27%	1.00	33.33%
confirm_1bar	842	-0.07%	42.76%	32.19%	2.00	33.33%
confirm_2of3	849	-0.03%	44.05%	30.98%	4.00	33.33%
retest_hold	649	-0.02%	45.61%	37.13%	4.81	33.33%

小白版讲解

1. retest_hold 不是“摸到回撤位就冲”，而是“先确认方向回来，再等一次更像样的回踩”。
2. 这样通常能减少一部分假信号，但代价是机会更少、进场更晚。
3. 扩展回测说明：这条规则在更长样本里有一定继续研究价值，但它更像 过滤层，不是已经成熟的独立主策略。