20 日新高突破策略怎么回测?从规则、样本到期望值的完整流程

回测一个 20 日新高突破策略,就是先把"真突破"写成机器能判断的买卖条件,再套到几年的日线数据上,读出胜率、盈亏比、最大回撤和期望值四个数。突破系统天生胜率不高,能不能赚钱几乎全看盈亏比,所以回测的重点不是"对了几次",而是"赢的时候赢多少、输的时候输多少"。

本文要点

• 突破策略胜率常在 35%–45%,这不是缺陷。它靠少数大赢家覆盖多数小亏损,期望值取决于盈亏比。
• 四个数一起看:胜率、盈亏比、最大回撤、单笔期望值。单看任何一个都会被误导。
• 滑点对突破策略伤害特别大:次日高开 1.5% 进场,足以把薄利策略变成亏损策略。
• 固定 -5% 止损对高波动股太紧,用 atr14_pct 检查止损宽度。
• 样本要够:100 笔交易的胜率仍有正负 10 个百分点的误差,30 笔几乎说明不了什么。

第一步:把"真突破"写成规则

"突破新高就买"本身不能回测,因为它没定义什么叫突破、什么时候走。可回测的版本是:

买入(全部满足)

1. 收盘价创 20 日新高(is_20d_breakout)。
2. 成交量 > 20 日均量的 1.5 倍(vol_vs_avg20d > 1.5),排除无量假突破。
3. ADX(14) > 25,趋势已成形,不是横盘里的偶然新高。
4. MA20 在 MA50 之上,中期方向向上。
5. 距下次财报 > 5 天,避免刚进场就撞上财报跳空。

卖出(任一触发)

• 浮亏 > 5%:止损。
• 浮盈 > 10%:止盈。
• 持有 >= 15 个交易日:时间止损,15 天还没走出来就不是你要的突破。
• 距下次财报 <= 2 天:财报前离场。

每条都是一个指标、一个比较符、一个数字。写到这个程度才能回测,也才能每天被扫描。参考把逻辑写成买入规则。

为什么突破策略胜率低,却可能赚钱

突破买的是"刚创新高"的价格,天然处在短期高位,相当一部分会在两三天内回落到区间里触发止损。所以突破系统的胜率很少超过 50%。

它能赚钱靠的是结构不对称:止损 -5%,止盈 +10%,单笔亏损被限制,赢的交易能拿到两倍于亏损的收益。只要赢的时候赢得够多,40% 的胜率也能有正期望值。读回测报告时,四个数要一起看:

胜率低的策略连亏是常态。每笔亏损概率 60% 时,连亏 5 笔的概率是 0.6 的 5 次方,约 7.8%;100 笔里出现一次 5–7 连亏几乎必然。这是最大回撤的来源,不是策略"坏了"。

一笔算得清的期望值例子

下面的数字是示例算术,不是实测结果,目的是让你会算。假设回测出 100 笔交易:

• 胜率 40%(40 笔赢,60 笔亏)。
• 赢的交易平均 +8%(有的打到 +10% 止盈,有的在时间止损时小赢离场)。
• 亏的交易平均 -4.5%(多数打到 -5% 止损,少数时间止损时小亏)。

单笔期望值 = 0.40 × 8% − 0.60 × 4.5% = 3.2% − 2.7% = +0.5%。

盈亏比 = (40 × 8) ÷ (60 × 4.5) = 320 ÷ 270 ≈ 1.19。

换成钱:账户 20,000 美元,单笔风险 1% 即 200 美元,止损 5%,仓位 = 200 ÷ 5% = 4,000 美元。每笔期望 +0.5% × 4,000 ≈ +20 美元,100 笔约 +2,000 美元,未扣手续费。有正期望,但很薄。

样本误差:胜率 40%、100 笔时,胜率的标准误差约为根号(0.4 × 0.6 ÷ 100) ≈ 4.9 个百分点,95% 区间大约 30%–50%。只有 30 笔时标准误差约 8.9 个百分点,区间宽到 22%–58%,"胜率 40%"基本没有信息量。先看交易笔数,再看胜率。

滑点:次日高开 1.5% 会怎样

突破在收盘确认,最早只能次日开盘成交。Stock Compass 的回测也是这样:信号日评估,次日开盘价成交,没有未来函数。问题是突破次日经常高开,假设平均比信号日收盘高 1.5%。

用最粗的近似,把每笔结果往下平移 1.5 个百分点:赢的从 +8% 变成 +6.5%,亏的从 -4.5% 变成 -6.0%。

新期望值 = 0.40 × 6.5% − 0.60 × 6.0% = 2.6% − 3.6% = -1.0%。

盈亏比 = (40 × 6.5) ÷ (60 × 6.0) = 260 ÷ 360 ≈ 0.72。

+0.5% 的薄利策略被 1.5% 滑点直接翻成亏损。实际情况更复杂(止损止盈按真实成本算,一部分影响会体现为胜率下降),但方向一样:突破策略对进场价格极度敏感。回测只看次日开盘成交的结果;实盘接受追不上就不追。

固定 -5% 止损对高波动股太紧

同一个 -5%,对不同股票意义完全不同。用 atr14_pct(14 日 ATR 占价格的百分比)衡量:

• 股票 A,atr14_pct = 1.5%:-5% 止损约 3.3 个 ATR,正常震荡打不到。
• 股票 B,atr14_pct = 4%:-5% 止损只有 1.25 个 ATR,一天正常波动就能把你扫出去,然后股价继续按突破方向走。

对 B 这类股票,-5% 止损会人为压低胜率,亏的都是"方向对、被震出去"的交易。两种处理:

1. 按 ATR 定止损:止损 ≈ 2 × atr14_pct,B 放到 -8%;为保持单笔风险仍是 200 美元,仓位缩到 200 ÷ 8% = 2,500 美元。止损宽了,仓位小了,风险不变。
2. 在买入条件里过滤:加一条 atr14_pct <= 2.5,只做 -5% 止损至少等于 2 个 ATR 的股票;高波动股另建止损更宽的策略。

下面的 JSON 用的是第二种。止损与仓位的配合见仓位管理。

大盘过滤与参数变体

突破在上涨的大盘里成功率更高,下跌的大盘里假突破更多。最简单的过滤是 market_index_vs_ma50_pct > 0:只在基准指数站在 50 日均线之上时接受买入。回测时对比开关这条过滤,交易笔数通常减少,重点看期望值和最大回撤有没有改善。

参数也别只跑一组。以下是示例算术,展示成交量阈值三档该怎么读:

读法:阈值越高,信号越少、质量越高,方向符合逻辑。但 2.0 倍只有 55 笔,胜率误差区间宽得多,资金也更多闲置。三档结果平滑过渡,说明策略对这个参数不敏感,是好事;只有某一档特别好、两边都差,那一档很可能是拟合出来的运气。不要直接选表里最好的一行。

在 Stock Compass 里怎么设

回测是 Pro 功能,基于日线运行,信号日评估、次日开盘价成交,结果为未扣交易成本的毛收益。Stock Compass 不连接券商也不下单,只是每天用你的规则扫描股票池,把触发的股票放进当天的清单。完整策略如下:

{
  "name": "20日新高真突破",
  "market": "us",
  "rules": {
    "buy": {
      "v": 2,
      "outerOp": "OR",
      "groups": [
        {
          "innerOp": "AND",
          "conditions": [
            { "indicator": "is_20d_breakout", "operator": "==", "value": 1 },
            { "indicator": "vol_vs_avg20d", "operator": ">", "value": 1.5 },
            { "indicator": "adx_14", "operator": ">", "value": 25 },
            { "indicator": "ma20_above_ma50", "operator": "==", "value": 1 },
            { "indicator": "atr14_pct", "operator": "<=", "value": 2.5 },
            { "indicator": "market_index_vs_ma50_pct", "operator": ">", "value": 0 },
            { "indicator": "days_to_next_earnings", "operator": ">", "value": 5 }
          ]
        }
      ]
    },
    "add": { "v": 2, "outerOp": "OR", "groups": [] },
    "trim": { "v": 2, "outerOp": "OR", "groups": [] },
    "exit": {
      "v": 2,
      "outerOp": "OR",
      "groups": [
        { "innerOp": "AND", "conditions": [ { "indicator": "floating_loss_pct", "operator": ">", "value": 5 } ] },
        { "innerOp": "AND", "conditions": [ { "indicator": "floating_gain_pct", "operator": ">", "value": 10 } ] },
        { "innerOp": "AND", "conditions": [ { "indicator": "holding_days", "operator": ">=", "value": 15 } ] },
        { "innerOp": "AND", "conditions": [ { "indicator": "days_to_next_earnings", "operator": "<=", "value": 2 } ] }
      ]
    }
  }
}

买入条件逐条解释:

• is_20d_breakout == 1:收盘价创 20 日新高。
• vol_vs_avg20d > 1.5:成交量超过 20 日均量的 1.5 倍,单位是倍数。
• adx_14 > 25:趋势强度过关,见术语表 ADX。
• ma20_above_ma50 == 1:20 日均线在 50 日均线之上。
• atr14_pct <= 2.5:只做 -5% 止损至少等于 2 个 ATR 的股票。
• market_index_vs_ma50_pct > 0:基准指数在 50 日均线之上。
• days_to_next_earnings > 5:距下次财报超过 5 天。

四个卖出组用 OR 连接,任一触发即离场。floating_loss_pct 亏损时为正数,所以"浮亏超过 5%"写成 > 5。

一个细节:回测没有历史财报日历,两条 days_to_next_earnings 在回测里会被跳过并标注为未评估;它们在每天的实时信号扫描里正常生效。所以回测结果对应"不含财报过滤"的版本。

常见错误

• 用信号日收盘价回测。突破次日常高开,收盘价成交会系统性高估收益。
• 只看胜率。40% 胜率的突破策略可能很好,70% 胜率的策略也可能亏钱。先看期望值和盈亏比。
• 交易笔数太少就下结论。30 笔的胜率误差接近正负 18 个百分点。至少 100 笔,最好覆盖一轮涨跌周期。
• 所有股票用同一个 -5% 止损。高波动股会被正常震荡扫出。用 atr14_pct 检查止损宽度。
• 在参数表里挑最好的一行。相邻参数差异巨大说明是拟合不是规律,选中间、稳健的值。

小结

回测 20 日新高突破策略的流程很直接:把"真突破"写成可判定的买卖条件,跑在足够多的样本上,用次日开盘价成交,读四个数而不是一个数。突破策略胜率低是常态,能不能用取决于盈亏比、滑点和止损宽度是否匹配股票的波动。通过回测之后,真正的难题才开始:每天照同一套规则做。见每日买卖信号怎么用。