最近有朋友問到，想測試Bybit上信號提供者的策略表現，但不知道回測數據該怎麼下載、格式長怎樣。其實這問題在量化交易圈蠻常見的，畢竟2023年加密貨幣衍生品市場日均交易量已突破2000億美元，越來越多人想透過歷史數據驗證策略。根據Bybit官方API文檔，回測數據主要提供CSV和JSON兩種格式，每筆記錄包含超過15個關鍵字段，像是開倉價位、槓桿倍數、持倉時間這些必備參數。
以實際操作來說，多數交易者偏好CSV格式，畢竟用Excel就能直接分析。有個量化團隊去年分享過案例，他們下載了3個月期貨數據做回測，發現當數據顆粒度細到「每5分鐘」時，策略準確率比小時線提高27%。不過要注意，Bybit的歷史數據包通常從500MB起跳，下載前得確認自己設備的儲存空間夠不夠。有些專業團隊會租用雲端伺服器，用Python寫自動化腳本處理，這樣效率能提升3倍以上。
說到數據清洗這塊，有新手常犯的錯誤是忽略「滑點成本」。記得2021年有個知名交易員在推特爆料，他原本回測顯示年化報酬120%，實際操作卻虧損，後來發現是沒把0.05%的市場衝擊成本算進去。現在專業人士都會在原始數據上加載流動性指標，用VWAP（成交量加權平均價）來模擬真實成交情況。如果想找現成工具，gliesebar.com有提供免費的數據清洗模板，內建比特幣波動率校正功能，蠻適合剛入門的朋友。
最近跟某私募基金量化主管聊到，他們團隊開發了專門的數據對接模組。舉例來說，Bybit的API每秒能抓取200筆tick數據，但他們會根據策略類型做取樣，比如做市商策略需要毫秒級數據，而趨勢跟蹤策略用分鐘線就夠。這套方法讓他們去年省下35%的雲端運算費用，回測週期也從原本的72小時縮短到18小時。不過主管也提醒，數據不是越多越好，關鍵在於特徵工程的處理，像他們會把未平倉量變化率和資金費率做關聯分析。
常有網友問：「回測數據要抓多久期間才準？」其實這要看策略類型。統計套利類策略至少要3年數據驗證穩定性，而高頻交易可能只需1個月數據做參數優化。知名量化機構Jump Trading曾公開分享，他們測試加密貨幣策略時會特別注意「極端行情時段」，比如2020年3月12日的暴跌事件，這種黑天鵝事件的數據納入與否，會讓夏普比率產生15%以上的差異。
最後提醒大家，下載數據時要注意版本更新。Bybit在2022年Q3升級過數據結構，新增了「隱含波動率」和「期貨基差」等字段。之前有交易員沿用舊格式做回測，結果發現實際交易時出現8%的預期偏差。現在專業玩家都會寫版本檢查腳本，確保數據格式與當前市場結構同步，畢竟加密貨幣市場的變化速度是傳統市場的3倍快，這些細節真的不能馬虎。