以比特币2021年双顶为例，揭秘未来数据泄漏现象

2025-04-23

当我们回测一套策略、检视一组指标时，是否真的站在当下？本文从「未来数据泄漏」与「过度拟合」两大陷阱切入，剖析 2021 年双顶对链上分析的致命考验。
（前情提要：续命行情：以链上数据剖析最诡异的 2021 年双顶）
：你知道全市场的 BTC 平均成本是多少吗？）

Key Points：

谈「未来数据泄漏（Look-ahead bias）」的概念
谈交易领域中的命门：过度拟合（Overfitting）
2021 年双顶：对于刻舟求剑而言最大的考验
三个指标与一个模型的战绩回顾

未来数据泄漏（Look-ahead bias）

试想一个情境：

「假设我开发了一个交易策略，并将这个策略严谨的回测过去 50 年，回测时间是 1975 ~ 2024，并且得到很不错的回测绩效。于是，我便决定在 2025 年启用这一套策略。」

各位读者对于以上描述，有人看出哪里有毛病吗？

如果真的只做 1975 ~ 2024 的回测，其实就很容易陷入「未来数据泄漏」的陷阱之中。因为我们单纯只用了「至今为止」所有的数据来做回测，这会导致我们训练出来的策略参数，很可能「不耐打」！

更严谨的作法是，举例而言：

可以再针对「1975 ~ 2023」（假设我们人在 2024 年），并以训练后的策略，去回测 2024 年整年的绩效；当然还可以用 1975 ~ 2022 时段的数据去训练策略，然后再拿训练后的策略去回测 2023、2024 的绩效。

更精确来说，我们可以透过「滚动回测」或「步进回测」的方式，去尽可能的避免「未来数据泄漏」。

这样做的好处是「确保训练后的策略，可以接受未来的考验」。

过度拟合（Overfitting）：最致命的毒药

只要是稍微有基础量化策略开发概念的人，就会知道 overfitting 能带来的问题有多严重。

所谓 overfitting，用通俗的话语来说就是「刻舟求剑」，这会让回测数据很好看（训练误差低），但却难以应用于实战（测试误差高）。

在此我打算引入一个数学的概念来解释：（看到数学就头疼的读者，可以直接跳到下一段看结论）

假设有一数列：「1 , 2 , 4 , 8 , 16 , ？」

对数字稍微有点敏感的读者，应该都会觉得下一个数字是 32，因为前五项数据明显与「2 的次方」有明显关联。

但事实上，我们其实无法预测下一个数字是多少。

因为从数学的角度，我们完全可以利用 Lagrange 插值法，构建另一个高次多项式，让第六个数据不是 32，但也满足规律。

这意味著：「单纯基于有限数据点进行外推的预测，是不可靠的」。

2021 年第二顶：对于多数指标而言最大的考验

讲完无聊的理论观念，接著我们来聊实战。

以下，我将拿出三个链上数据指标，以及一个我个人开发的模型，为各位读者进行讲解：

1. MVRV

相信稍微研究过链上数据分析的读者，一定都听过 MVRV，我之前的文章也有针对这个指标做过详细的教学（链上数据学堂（一）：你知道全市场的 BTC 平均成本是多少吗？）。

以比特币2021年双顶为例，揭秘未来数据泄漏现象如上图，这是 MVRV 的历史数据图表。图中标记的 1、2、3、4，分别对应 13 年、17 年的顶部，以及 2021 年的两次顶部。

我们可以明显看到：每一轮顶部的 MVRV 高点是「递减」的。

我听过很多人会用以下方法，针对高点递减的现象做处理：

「我知道是递减，所以在判断顶部的时候，我会抓一个更保守、更低的阀值当作警讯。」

现在问题来了：

更保守的阀值怎么设定？
如果我们回到 2021 年 4 月，能看到的历史数据只有 13、17 年，保守设定后的阀值能在 21 年 4 月触发吗？
用这种方式设定的阀值，能在 2021 年第二顶触发吗？
如果不认为 2021 年 4 月是顶部，那 2021 年第二顶就更不可能逃顶了，对吧？

我想说的是：

正因为 BTC 历史数据的样本数太少，并且若单纯考虑前几次周期，其实很可能陷入「未来数据泄漏」的陷阱中。

身处 2021 年 4 月（第一顶）的人，不会知道当时的 MVRV 数值，其实就是那一轮周期的最高点，因为他只能看到 13、17 年的数据；同理，在 2021 年第二顶出现的时候，MVRV 数值更是处于极低的位置，如果第一顶不逃，那自然不可能根据第二顶的数据去逃顶，如此便会错失 2021 年逃顶的最佳时机。