现在是 2026 年 2 月 10 日，上午。
昨天改进了一下 SandTable，目前已经能支持读取 CSV 数据了。之前的版本只能生成 GBM 合成数据。于是我赶忙导入了最近的 BTC 数据 (20000个K线)，进行测试。结果表明，基准信号在 BTC 5m 数据上表现不理想，甚至不如随机信号。在 15m, 30m, 1h 数据上，王者都是趋势跟踪的双均线策略。
从反马丁投注策略的提升效果上来看，效果非常好。
这个是 BTC 1h 最近 20000 个 K 线的净值曲线对比。可以看到，基准信号在最近有非常大的回撤，而反马丁投注策略的净值曲线则比较平稳，都是比较阶段性的回撤，在顺风局加仓，逆风局减仓并保持在场，这样能台阶式地创造新高。
基准策略最终的收益率是 18.94%，而反马丁投注策略的收益率是 9994.17%，差距无法比较。从净值曲线上也可以看出，反马丁策略的平稳性更好。
这能给我们带来什么启示？
- 顺风局聚集确实存在。
- 反马丁投注策略能有效利用顺风局聚集的特性，提升整体收益率。
再看一个比较极端的例子，如果反马丁策略使用 1024x TP 参数（以 1024 倍盈利才止盈），那么信号策略就会体现出完全不同的特性。
基准帐户仍然完全一致。但是投注帐户的净值在一路下跌，偶有反弹，但是无法达到 1024 倍盈利的止盈条件，最终导致净值归零。
这说明，信号策略本身的质量也是非常重要的。如果信号策略本身质量不高，那么即使使用反马丁投注策略，也无法获得好的收益。
在基准策略收益率 18.94% 的情况下，1024x TP 的投注策略最终收益率为 -39475.30%，这个差距也是非常大的。
但是我们依然得到了一个好的基准信号策略：一个有辨别力、有区分度的信号策略。我们开发基础的双均线策略，是为了验证系统，以及用于和未来的信号策略作比较。
上面的两个图与我在 资本持久战 中描述的图非常相似。
且，在 资本市场的三体动力学假说 中，我也提到了，市场的风格切换会造成趋势跟踪策略(动量资本)的表现不稳定，呈现周期性的大赚和大亏。未来，我们可以根据三体动力学中假说的相态变化论，设计一个门控机制，在动量受益期押注动量策略，在动量受损期之前撤出动量策略。从而验证三体动力学假说的正确性。
