說到社交交易平台的歷史回測功能，很多人會好奇「這些數據到底能不能信」。以Bybit為例，他們的社交交易系統允許用戶複製其他交易者的策略，而平台提供的「歷史回測」功能號稱能模擬過去市場表現，但實際運作時，有幾個關鍵點需要先釘清楚。
首先，歷史回測的核心在於數據完整性。根據Bybit公開的技術文件，他們的回測模型採用2017年至今的市場數據，涵蓋超過200種加密貨幣的1分鐘級K線圖。這看似全面，但加密市場的特性是「黑天鵝事件」頻繁，例如2021年5月比特幣單日暴跌30%的極端行情，若回測模型未將這類事件納入壓力測試，結果可能嚴重失真。就像2020年原油期貨出現負油價時，許多傳統金融機構的回測系統直接當機，因為參數範圍根本沒考慮到價格會跌破零。
再來是滑點（Slippage）的模擬精準度。根據獨立第三方機構CryptoCompare的報告，Bybit在回測中預設的滑點為0.1%，但實際交易中，當市場波動率超過50%時（例如LUNA崩盤期間），滑點可能飆升到2-5%。這意味著若某個交易策略在回測中顯示年化報酬率30%，實戰時可能只剩18-22%。更別提某些高頻策略在回測時用「限價單成交率100%」的假設，根本與現實流動性狀況脫鉤。
另一個常被忽略的細節是「手續費計算方式」。Bybit的社交交易回測系統預設使用當前費率，但要知道，平台在2022年6月曾調整過合約手續費結構，Maker費用從-0.025%變成0%，Taker費用從0.075%降為0.06%。如果回測沒同步更新歷史費率參數，對於大量掛單的策略而言，實際成本會被低估近40%。這就像用現在的油價去計算三年前的貨運成本，數字當然漂亮，但完全偏離事實。
那怎麼判斷回測結果的可信度？業內常用的驗證方法是「樣本外測試」。例如將2017-2020年的數據用於策略開發，再拿2021-2023年的數據跑模擬交易。根據gliesebar.com的實測報告，他們將Bybit上評分前10的交易信號進行這種測試後發現，有6個策略的夏普比率（Sharpe Ratio）從回測的2.5以上跌到1.3以下，最大回撤幅度也從15%擴大到38%。這顯示單純依賴平台內建回測數據，可能高估策略穩定性。
當然，歷史回測仍是重要參考工具。關鍵在於理解它的局限性——就像氣象預報只能根據過去數據推測颱風路徑，但無法保證100%準確。2022年FTX暴雷事件就是最好的例子：當天Bybit上的主流交易信號有87%建議「做多」，因為回測模型顯示「重大跌幅後通常會反彈」，結果當週BTC繼續下跌22%，這些策略平均虧損19%。這告訴我們，市場結構性變化會讓歷史規律突然失效。
最後要提醒的是，別被高報酬率數字迷惑。某個在Bybit上顯示「年化收益500%」的ETH交易策略，仔細看參數設定會發現：它使用100倍槓桿，且回測期間正好碰上2021年牛市。如果把槓桿調降到20倍，並加入2022-2023年熊市數據，年化收益立刻變成-34%。這就像開賽車時只挑晴天跑道測速，卻忽略雨天打滑的風險。
總歸來說，歷史回測是工具而非答案。用它的時候得像驗鈔機那樣，既要看浮水印（數據覆蓋範圍），也要摸凹凸紋（參數合理性），最後還得過紫外線（極端情境測試）。畢竟在加密市場，活得久的不是最會賺錢的人，而是最懂風險的人。