用 228 萬筆交易壓力測試 RSI：Lisa 的 17 年、54 品種實驗整理

Lisa 的 17 年、54 品種實驗整理

導言：這不是「我覺得」，而是實驗數據

這支影片不是在教你一個「RSI 神祕聖杯進場法」，而是站在量化實驗的角度，用系統化方式去問一個單純問題：「RSI 這個經典指標，在不同商品、不同週期、不同參數下，到底『大致』有沒有用、怎麼用更有機會賺錢？」

整個實驗一共涵蓋 12 種策略結構、近 2000 個策略、超過 228 萬筆交易，用的是 17 年 Dukascopy 歷史 Tick 資料，並透過 Walk Forward Optimization 來避免單純的回測 overfitting。

主講者 Lisa 本身是資料科學家轉程式交易員，她刻意把策略設計得「不完整」──不用過濾器、不加佣金與滑點、進出場邏輯非常簡單──目的不是要直接拿去實戰，而是把 RSI 當作「研究標的」，看在這樣原始條件下，哪些方向與設定呈現出一致性的優勢，可以成為之後開發完整策略的靈感來源。

一、實驗設計：RSI 怎麼被測?測了什麼?

1.1 RSI 回顧與基本概念

RSI 是一個介於 0～100 的動能震盪指標：

傳統上，高於 70 視為「可能過熱、向下反轉風險增加」。
低於 30 視為「可能超賣、向上反彈機率提高」。

1.2 實驗範圍與資料條件

這次 RSI 大實驗的標準化設定如下：

歷史期間：17 年連續資料 (約 2008～2025 年中)。
資料來源：Dukascopy 的一分鐘 Tick 資料。
時間框架：1 小時 (H1)、4 小時 (H4)、日線 (D1)。
資產類別：外匯 (Forex)、貴金屬 (Metals)、商品 (Commodities)、股指 (Indices)、加密貨幣 (Crypto)。

關鍵一點: 為了觀察 RSI 本身「毛胚版」的行為，這次實驗刻意不加入：

佣金 (Commissions)
隔夜利息 (Swaps)
點差 (Spread)
滑點 (Slippage)

二、12 種 RSI 策略結構:進場 + 出場 + 方向

2.1 簡單、刻意粗糙的進場規則

所有策略共用同一類型的進場邏輯 (RSI 超買/超賣)：

做多 (Long)：當 RSI 低於某個「下界值」（例如 10、20、25…）。
做空 (Short)：當 RSI 高於某個「上界值」（例 70、80、90…）。

2.2 四種出場方式 (Exit Types)

在上述進場邏輯之上，她疊加了四個不同的出場機制：

Opposite Signal (OP)：當 RSI 發出相反方向訊號時出場。
Five-Bar Exit (5-Bar)：單純「持有 5 根 K 棒後一律出場」。
Mean Reversion Exit (MR)：止盈 < 止損（止盈: 2 × ATR，止損: 4 × ATR）。
Trend Following Exit (TF)：止盈 > 止損（止盈: 4 × ATR，止損: 2 × ATR）。

2.3 三種方向設定: Long / Short / Long+Short

每種進出場組合再分成三個方向版本：

只做多 (L)
只做空 (S)
多空皆做 (LS)

三、Walk Forward Optimization:避免「只是在記憶歷史」

整個實驗的參數搜尋，不是用單次整段歷史優化，而是用前推式優化 (Walk Forward Optimization)。

這種作法確保「每一年使用的參數，都是只看過前兩年的資料訓練出來的」，極大減少了單純 curve fitting 的成分，更貼近實務上「每年滾動調參」的流程。

WFO 步驟概覽：

用 2013-2014 兩年資料，尋找該結構的最佳參數組合。
把這組參數「只」應用在 2015 年 (純 Out-of-Sample)。
下一輪用 2014-2015 資料優化，套用在 2016 年。
如此類推，一路滾動到 2025 年中。

四、實驗規模與結果核心結論

4.1 規模數字

總策略數：1,945 個
總成交筆數：2,285,333 筆交易
所有績效統計皆為「WFO 的 Out-of-Sample 匯總」。

4.2 品種面: Forex 與 Indices 表現最佳

從按資產類別聚合的平均淨利來看：

外匯 (Forex)、股指 (Indices) 是整體表現最亮眼的兩類，即使在粗糙設定下，仍展現相對穩定的統計優勢。
加密貨幣 (Crypto)、貴金屬 (Metals) 整體平均表現偏弱，波動極大。

4.3 多空方向: 多頭與雙向普遍優於純空頭

外匯：只做多 (L) 或多空皆做 (LS) 的策略，平均淨利明顯優於只做空 (S)。
股指：純空頭策略明顯是長期輸家，符合「股市長期向上偏多」的基本常識。只做多或多空雙向，更有機會賺錢。
貴金屬 (尤其黃金)：類似股指，有輕微長期上漲偏態。只做多的 RSI 策略，長期淨利明顯優於只做空。

4.4 時間框架: 1 小時級別最有統計優勢

將所有結果按時間框架聚合後：

H1 (1 小時級別)：在外匯、股指、貴金屬、加密貨幣四大類裡，幾乎都是平均表現最佳的時間框架。
這可以作為實務開發的參考：如果打算圍繞 RSI 做策略，1 小時級別是一個值得優先嘗試的自然選擇。

4.5 出場邏輯: OP 與 5-Bar 在 Forex/Indices 上特別亮眼

外匯：使用 Opposite Signal (OP) 出場，在單純平均淨利上表現優於其他方式。5-Bar Exit 也顯示不錯的穩定性。
股指：同樣是 Opposite Signal Exit 相對積極、具統計優勢。趨勢追蹤式的 Trend Following Exit (TF) 在股指上表現也不錯。

五、實務啟發:如何把這些結果變成「下次開發的方向」?

Lisa 強調，整個 RSI 實驗不適合直接實戰，其價值在於「資料探勘 + 策略靈感生成」。

對實務開發者的幾個直接啟示：

先鎖定商品與方向：外匯、股指為優先市場；從多頭或多空雙向結構開始。
時間框架首選 1H：之後再依策略特性延伸到 4H 或日線。
RSI 週期與水平的傾向：短週期 RSI (例如 2) 搭配相對「偏高/偏低」的區間 (如 25/75, 30/70) 表現較好，這傾向於「捕捉短暫失衡」。
把 Opposite Signal/5-Bar 當作 baseline：若以 RSI 為核心，先從這兩種出場方式開始建立基礎模型，再逐步疊加趨勢濾網等。
所有東西都要加上成本再重測：實戰階段一定要把點差、佣金、隔夜息、滑點全部加進回測，並做樣本內/外拆分、蒙地卡羅與多市場、多時間框架穩健性測試。

項目名稱／說明	網址
教學影片	Testing The RSI Indicator 2 Million Times (17 Year Test)
實驗結果下載	RSI Results 試算表與圖表
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