手續費如何決定交易的生死？一次真實策略回測的啟示

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作者：Michel Athayde

摘要

“在高頻交易中，手續費不僅僅是成本，更是決定生死的勝負手。”

本文基於 10 萬美元初始本金，對 TradingView 熱門策略 Squeeze Momentum（LazyBear）在 BTC 與 ETH 上進行了一年期的全倉回測。數據揭示了一個殘酷的現實：僅 0.04% 的手續費差異，足以讓同一個策略在 ETH 15 分鐘級別上的表現從盈利 47% 直接反轉為虧損 14%。 這意味著，對於大量散戶和初級量化交易者而言，策略邏輯本身或許是成立的，但執行層面的費率結構直接吞噬了所有 Alpha。

(註：本文回測基於主流交易所永續合約歷史數據，採用標準 Squeeze Momentum 參數設定，未計入滑點影響，旨在單純比較不同手續費結構對策略淨值的邊際影響。)

1. 核心數據透視：BTC 與 ETH 的費率敏感性

本次研究模擬了三種典型的費率場景：0%（基準對照）、0.02%（Maker/掛單費率） 以及 0.06%（Taker/吃單費率）。回測策略被修正為“僅做多（Long Only）”模式，以適應加密市場的長期上行特性。

結果如下：

1.1 15 分鐘級別：高頻下的“利潤絞肉機”

15 分鐘圖表是該策略信號最密集的周期（年均 600-800 次交易），也是手續費效應被極致放大的區域。

表 1：15分鐘時間框架核心數據對比

標的

費率模型

交易總數

淨利潤 (Total PnL)

手續費總額 (USD)

狀態

BTC

0% (理想)

701

+21.47%

$0

盈利

BTC

0.02% (掛單)

888

-14.45%

$29,596

虧損

BTC

0.06% (吃單)

842

-55.94%

$64,193

巨虧

ETH

0% (理想)

657

+68.66%

$0

暴利

ETH

0.02% (掛單)

838

+47.34%

$33,960

盈利

ETH

0.06% (吃單)

826

-13.81%

$76,536

虧損

深度解讀：

BTC 的高頻困境：在本文設定的 15 分鐘高頻執行條件下，BTC 相對較低的波動率（Beta）難以覆蓋頻繁交易產生的固定成本。即便使用 0.02% 的低費率，策略依然出現了負收益。這表明在當前市場成熟度下，簡單的技術指標突破策略在 BTC 短周期上可能已難以產生足夠的 Alpha。

ETH 的波動率紅利：ETH 展現了更強的爆發力。在理想狀態下（0% 費率），其 68.66% 的收益率遠超 BTC。這種高波動特性使得 ETH 在 0.02% 的 Maker 費率下依然能保持 47.34% 的可觀收益。

吃單（Taker）的代價：數據最令人警醒的部分在於 ETH 的對比。一旦交易者使用市價單（0.06% 費率），即便抓住了 ETH 的大行情，高達 $76,536 的累計手續費依然會將帳戶推向虧損（-13.81%）。

2. 周期悖論：為什麼拉長周期並沒有解決問題？

通常認為，拉大時間周期可以降低交易頻率，從而減少手續費磨損。但本次回測在 1 小時（1H） 級別上發現了反直覺的現象。

表 2：1小時時間框架表現

標的

費率 (市價 0.06%)

淨利潤

盈利因子

現象

BTC

1H

-37.33%

0.723

嚴重虧損

ETH

1H

-34.49%

0.840

嚴重虧損

分析：

即使在不考慮手續費（0%）的情況下，BTC 和 ETH 在 1 小時級別上也均錄得虧損（BTC -12.29%, ETH -11.51%）。這可能與預設參數（20, 2.0）在高周期下的信號滯後有關。當“擠壓釋放”信號在 1 小時圖表上確認時，趨勢往往已經啟動了一段時間，導致策略在局部高點追入，隨後面臨回調止損。這提示我們，生搬硬套預設參數到不同時間框架是極具風險的。

3. 核心洞察：從“勝率”到“賠率”的思維轉換

3.1 盈虧平衡的數學陷阱

Squeeze Momentum 是典型的趨勢突破策略，其勝率通常不高（回測顯示在 26% - 40% 之間），主要依賴盈虧比盈利。

然而，手續費在數學上直接拉高了“盈虧平衡點”。

以 ETH 15m 為例，$76,536 的手續費意味著每一筆交易（無論盈虧），平均隱含了約 $92 的“入場門票”。

核心結論是：對於年交易次數在 600 次以上的策略，手續費已成為決定策略生死的第一變數，而非指標本身的預測能力。

3.2 資金管理與複利磨損

該回測採用 100% 仓位模式。在高費率下，連續的磨損會加速本金縮水。BTC 15m (0.06%) 的最大回撤達到了驚人的 58.32%，這在實盤中往往意味著爆倉或心態崩潰。

4. 實戰啟示與策略優化方向

基於上述數據，我們可以為希望運行此類動能策略的交易者提供以下行業建議：

4.1 費率結構決定生存空間

結論： 實盤中，僅在可穩定獲得 Maker（掛單）成交時，該類高頻策略才具備較高的可行性。

建議：在算法執行層面，應盡量編寫被動掛單邏輯（如掛在買一價或盘口深度內），而非直接吃單。如果在高費率交易所（Taker > 0.05%）運行此策略，需極其謹慎。

4.2 標的選擇：波動率是核心護城河

結論： 在固定費率下，標的資產的波動率必須足以覆蓋成本。

建議：相較於 BTC，Squeeze Momentum 策略更適合部署在 ETH 或其他高 Beta 的主流山寨幣上。BTC 逐漸“資產化”的低波特性，使其在短線突破策略中顯得性價比不足。

4.3 引入過濾機制，拒絕無效波動

結論： 原始策略在震盪市中的頻繁開倉是虧損主因。

建議：

趨勢過濾：引入 ADX 指標（如 ADX > 20）以確認趨勢強度，避免在無方向的橫盤中反覆磨損。

多周期共振：嘗試在 15 分鐘級別開單前，確認 1 小時或 4 小時級別處於多頭排列，順大勢逆小勢。

4.4 參數的動態適配

結論： 1 小時級別的失效警示我們，參數不是萬能鑰匙。

建議：針對不同時間框架，需對布林帶長度（BB Length）和標準差倍數（MultFactor）進行針對性優化，以減少信號滯後帶來的追高風險。

5. 結語

Squeeze Momentum 作為一個經典的開源策略，其邏輯在捕捉趨勢上依然有效。但本次回測清晰地表明，量化交易的聖杯不在於發現一個神奇的指標，而在於對執行成本的極致控制和對市場微觀結構的深刻理解。

對於希望在加密市場獲利的量化交易者而言，優化程式碼只是第一步，優化帳戶的費率等級、選擇合適的流動性提供方式，往往比優化參數本身更能決定最終的 PnL。