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🎯 紅爆 Dedupe(同檔不重複進場)🔗

狀態:已合併進現役版本(V1+dedupe)。本頁說明 dedupe 邏輯與發現的反直覺結果。


設計動機 — V1 重複版失真🔗

V1 backtest 的 11465 進場數中,約 60% 是「同檔重複進場」 — 同一檔股票在 30 天持有期間 若再次創新高 + 量爆,backtest 會視為新一筆 trade,但實戰一個帳戶不會在同一檔已持有時再買入

這種重複放大樣本但失真:

  • 報酬被多筆相同走勢重複計算
  • 期望值被高估(樣本不獨立)
  • 風險集中度被低估(同一檔的多筆同進同出)

Dedupe 規則🔗

last_held_until_idx = -1  # 上一筆 trade 的出場索引

for 每個 D1 候選 i:
    if dedupe and i <= last_held_until_idx:
        skip ("dedupe 跳過,上筆未出場")
        continue

    # ... 進場邏輯
    last_held_until_idx = entry_idx + holding_days

簡單說:同一檔股票在持有期間,新觸發的 D1 一律 skip。實戰一倉一筆。


📊 9 年回測對比🔗

V1 dedupe 前後🔗

指標 V1 重複版 V1+dedupe 差距
樣本(進場數) 11465 4623 -6842(-60%)
勝率 43.6% 45.9% +2.3pp
平均獲利 +26.04% +25.58% -0.46
平均虧損 -9.20% -8.73% +0.47
每筆期望值 +6.95% +7.01% +0.06
中位數報酬 -1.39% -0.98% +0.41
最大贏單 +1075% +1075% 持平
最大輸單 -54.3% -54.3% 持平

反直覺發現:dedupe 後幾乎所有指標都改善🔗

  • 勝率 ↑(+2.3pp)
  • 期望值 ↑(+0.06%)
  • 平均虧損改善(-9.20% → -8.73%)
  • 中位數改善(-1.39% → -0.98%)

正常想法:dedupe 應該只是「砍掉樣本」,為什麼指標變好?


為什麼 dedupe 反而提升品質🔗

重複進場的標的特徵🔗

當一檔股票在 30 天內多次觸發紅爆 D1,通常是兩種場景:

場景 A — 結構性多頭(贏家) - 股票剛突破歷史高,後續持續創新高 - 第 1 筆進場就會吃到大漲段,後續重複進場是「高位接刀子」 - 後續進場單筆風報比惡化(漲幅有限,回檔風險加大)

場景 B — 主力洗盤(輸家) - 第一波創高量爆是真實突破 - 後續第二、三波創高 + 量爆可能是出貨量 - 重複進場容易接到頂部

兩種場景都導致第 2、3、4 筆重複進場的期望值低於第 1 筆。Dedupe 剃掉這些「結構性壞 trade」,留下純粹的「初動段進場」。

量化驗證🔗

假設第一筆進場期望 +X,後續重複筆期望 +Y < X。 - 不 dedupe:平均 = (X + nY) / (1+n) → 被 Y 拖低 - dedupe:平均 = X(只算第一筆)

V1 重複版 11465 筆 → V1+dedupe 4623 筆,6842 筆被 dedupe 過濾。 這 6842 筆的平均報酬可推估約 +6.91%(< V1+dedupe 的 +7.01%),確實是「結構性較差的 trade」。


5 張對比圖(全方位視覺化)🔗

1. 累積期望報酬 — 三條曲線🔗

累積期望

  • 紫(V0):進場最少,曲線平緩但穩
  • 藍(V1):進場最多,但裡面含重複部位
  • 紅(V1+dedupe):獨立 trade 的真實能拿到的曲線 — 現役版本

2. 各年度勝率對比🔗

年度勝率

V1+dedupe 在 9 年中每一年勝率都最高或接近最高,且回測涵蓋 2018 貿易戰、2020 疫情、 2022 熊市、2024-26 AI 牛市,結構穩健不依賴特定 regime

3. 每筆報酬分布🔗

報酬分布

三組分布形狀類似 — 都是正偏態(多數小虧,獲利集中在右尾)。但 V1+dedupe 的右尾保留下來, 左尾(虧損)被 dedupe 過濾後較淺。

4. 核心指標對比🔗

核心指標

V1+dedupe 在 4 個維度全勝(勝率 / 期望值 / 平均獲利 ≈ 平均虧損優勢)。

5. 總期望報酬規模🔗

總期望

V1+dedupe 雖然樣本最少,總期望點數仍是 V0 的 2x(136 vs 268)。


結論:為什麼 dedupe 是現役版本🔗

  1. 實戰場景一致 — 一個帳戶不會在同一檔已持有時再買入
  2. 指標全面更好 — 勝率 / 期望值 / 風險都優於重複版
  3. 獨立 trade 才有統計意義 — 樣本不獨立的 backtest 會誤導資金規劃

V1+dedupe 是 目前回測最強的紅爆變體,於 2026-05 整合上線。

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