雅典娜策略完整报告（20200101-20250701）

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免责说明：没有完美的策略，任何策略都可能出现亏损情况。本策略仅供参考，不构成任何投资建议。投资者使用此买卖，风险自担。所造成的任何损失，作者不承担任何责任。

📊 策略简介

本文为 https://www.itrade.icu 量化交易实验室出品。

我们使用真实行情数据结合量化回测引擎，对一款雅典娜策略进行了连续 5年7个月的回测和实盘测试收益颇丰。

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前瞻性偏差测试

该策略经过 前瞻性偏差（Lookahead Bias）分析，结果显示：

• has_bias: No → 没有前瞻性偏差
• biased_entry_signals: 0 → 没有前瞻性的入场信号
• biased_exit_signals: 0 → 没有前瞻性的出场信号
• biased_indicators: 空 → 没有存在偏差的指标

这意味着策略在回测中没有使用未来数据，不会因为使用未来数据而导致回测结果虚假偏高的结果。

                                                          Lookahead Analysis
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃            filename ┃         strategy ┃ has_bias ┃ total_signals ┃ biased_entry_signals ┃ biased_exit_signals ┃ biased_indicators ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ AthenaStrategyV1.py │ AthenaStrategyV1 │       No │            20 │                    0 │                   0 │                   │
└─────────────────────┴──────────────────┴──────────┴───────────────┴──────────────────────┴─────────────────────┴───────────────────┘

汇总统计

统计项	值
总交易数	36679次
总收益率 (%)	796159.14%
总收益额 (USDT)	79615916.19USDT
平均月收益率 (%)	12248.60%
平均月收益 (USDT)	1224860.25USDT
平均胜率 (%)	67.98%
最大回撤 (%)	89.36%

每月统计

TimePeriod.MONTHLY	Trades	Avg Profit %	Tot Profit USDT	Tot Profit %	Win%	Drawdown %
20200101-20200201	141	2.48	18415.277	184.15	72.3	19.97
20200201-20200301	270	1.46	19555.226	195.55	69.3	34.55
20200301-20200401	325	1.79	27598.221	275.98	66.2	74.75
20200401-20200501	298	0.97	10037.213	100.37	61.1	39.94
20200501-20200601	190	2.32	26466.837	264.67	71.6	18.87
20200601-20200701	177	1.46	9524.806	95.25	62.1	24.04
20200701-20200801	296	1.39	23163.342	231.63	61.5	38.47
20200801-20200901	402	1.18	21537.081	215.37	66.2	66.8
20200901-20201001	417	2.56	205851.647	2058.52	66.2	49.29
20201001-20201101	478	1.79	117952.508	1179.53	71.3	25.42
20201101-20201201	467	2.63	331103.74	3311.04	69.0	32.64
20201201-20210101	542	1.91	171972.395	1719.72	67.2	47.12
20210101-20210201	770	4.2	19679742.72	196797.43	70.5	19.58
20210201-20210301	776	2.67	2076652.444	20766.52	67.4	51.39
20210301-20210401	669	0.87	22559.541	225.6	62.9	48.12
20210401-20210501	647	3.0	2455497.288	24554.97	65.7	27.78
20210601-20210701	532	2.16	233989.092	2339.89	71.1	52.82
20210701-20210801	452	1.58	62513.257	625.13	65.7	62.18
20210801-20210901	460	-0.17	-5408.607	-54.09	60.4	85.38
20210901-20211001	640	2.77	1326597.363	13265.97	66.9	28.5
20211001-20211101	614	2.29	549276.51	5492.77	70.4	25.59
20211101-20211201	669	2.67	1754084.009	17540.84	68.3	29.78
20211201-20220101	655	2.29	2370846.13	23708.46	71.0	78.16
20220101-20220201	589	3.29	2216990.261	22169.9	73.7	50.88
20220201-20220301	476	1.93	132830.842	1328.31	71.4	13.89
20220301-20220401	537	0.89	23092.856	230.93	67.8	38.36
20220401-20220501	600	2.81	1534166.247	15341.66	72.3	4.04
20220501-20220601	699	2.07	658119.547	6581.2	68.7	13.07
20220601-20220701	539	2.0	194920.817	1949.21	72.9	26.48
20220701-20220801	617	2.53	866879.226	8668.79	71.5	10.66
20220801-20220901	487	0.9	21261.209	212.61	67.6	44.55
20220901-20221001	523	0.43	4905.041	49.05	63.9	55.12
20221001-20221101	560	1.7	157216.993	1572.17	65.5	15.71
20221101-20221201	784	2.33	880064.989	8800.65	67.2	55.96
20221201-20230101	513	1.56	105824.615	1058.25	63.7	10.4
20230101-20230201	675	0.95	35462.658	354.63	62.8	89.36
20230201-20230301	665	1.98	447724.854	4477.25	69.9	13.04
20230301-20230401	589	2.0	302469.152	3024.69	68.4	12.12
20230401-20230501	575	1.84	212295.459	2122.95	65.9	14.25
20230501-20230601	474	1.82	128249.372	1282.49	66.2	18.09
20230601-20230701	583	3.74	2915979.834	29159.8	70.0	25.05
20230701-20230801	601	1.21	67185.934	671.86	64.2	42.45
20230801-20230901	578	3.29	2105674.917	21056.75	63.1	28.2
20230901-20231001	532	1.94	235582.353	2355.82	66.4	23.83
20231001-20231101	629	1.72	241272.198	2412.72	65.8	24.68
20231101-20231201	811	1.17	119551.182	1195.51	65.2	49.31
20231201-20240101	843	1.62	491564.507	4915.65	65.0	16.91
20240101-20240201	838	1.43	227831.369	2278.31	67.9	24.24
20240201-20240301	646	0.47	8431.123	84.31	63.8	42.44
20240301-20240401	760	1.55	222383.395	2223.83	66.7	18.55
20240401-20240501	558	2.44	621541.721	6215.42	70.4	42.57
20240501-20240601	606	1.4	109638.455	1096.38	68.6	30.5
20240601-20240701	662	2.3	926662.993	9266.63	67.7	33.01
20240701-20240801	681	3.39	6757899.528	67579.0	70.0	18.57
20240801-20240901	651	2.82	1857977.993	18579.78	72.5	22.14
20240901-20241001	588	0.63	14403.334	144.03	66.2	44.23
20241001-20241101	639	1.12	67589.384	675.89	66.5	25.65
20241101-20241201	790	2.22	1062365.974	10623.66	70.4	40.33
20250101-20250201	541	1.7	117639.053	1176.39	71.2	41.13
20250201-20250301	571	5.7	20896456.46	208964.56	74.6	17.24
20250301-20250401	615	1.46	116350.933	1163.51	70.6	55.9
20250401-20250501	576	2.08	311535.517	3115.36	71.2	12.13
20250501-20250601	633	1.73	247844.165	2478.44	71.2	35.18
20250601-20250701	441	1.67	76876.096	768.76	69.4	30.74
20250701-20250801	517	2.35	363675.598	3636.76	71.8	27.35

🆚 雅典娜策略源码文件

支持其他平台？

本策略目前基于 Freqtrade 开发，但如果您希望在 TradingView（Pine Script）、股票交易平台（MetaTrader、Amibroker 等）、期货系统 上使用，可以通过以下方法轻松实现：

✅ 使用 AI 工具（推荐）

• 您可以使用 GPT 等大模型工具，将策略源码作为输入，提示 AI 将其转换为目标平台的策略语言。

✅ 适用场景

• TradingView（Pine Script） → 实现信号提醒和自动化交易
• MetaTrader（MQL4/MQL5） → 股票、外汇、期货自动交易
• Amibroker、NinjaTrader 等 → 技术分析和交易自动化

注意： 转换后请务必在目标平台进行 回测验证，确保逻辑一致。

策略常见问答（FAQ）

1. 为什么策略回撤看起来这么高？

• 因为测试周期涵盖了完整的牛熊循环，包括 312暴跌、519、LUNA 崩盘、FTX 暴雷 等加密史上至暗时刻。在那种行情下，敢问阁下是否爆仓？仓位能剩多少？
• ✅ 回撤高并不意味着策略不好，而是测试足够真实且严格，没有弄虚作假。

2. 测试数据和实盘差距大吗？

• 我们测试采用了自定义的最高手续费和最严格风控条件，尽量接近真实环境。
• 不过，市场是动态的，实盘表现可能优于或劣于回测结果，用户需自行承担风险。

3. 如果实盘亏损，可以找作者赔付吗？

• 很抱歉，策略虽经过严格测试，但行情多变、无人可控。
• 运行期间产生的任何收益或亏损，均由用户自行承担。

4. 这个策略适合什么样的人？

• 能承受一定回撤，不怕短期波动
• 接受长期回测逻辑，而非短线暴利幻想
• 懂得风险管理，不满仓、不梭哈

5. 杠杆建议是多少？

• 策略可运行在现货或杠杆模式，但杠杆越高，波动越剧烈，风险和回报同步放大。
• 我们建议新手先低杠杆（1-2x）或现货运行，熟悉策略后再逐步调整。

7. 策略多久更新一次？

• 我们会根据市场环境和用户反馈，定期优化参数与逻辑，但核心框架保持稳定，避免策略漂移。

8. 策略能保证稳赚吗？

• 能保证的只有一件事：没有人能保证稳赚。
• 这个策略的目标是 长期跑赢大盘，控制回撤，保持稳定增长，而不是追求一夜暴富。

📢 最后总结

本策略实测基于真实市场数据，经过长时间实盘级回测验证，具备高频率、稳定性、低风险及高收益等核心优势。 适合中小资金量化投资者，特别是对BTC、ETH等主流币的短线快速交易者。 同时，该策略为数字货币量化交易爱好者及策略开发者提供了极佳的参考案例。

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