海龜交易法則(Turtle Trading Rules)由傳奇交易員 Richard Dennis 及其夥伴 William Eckhardt 於 20 世紀 80 年代共同設計,屬趨勢型追蹤交易系統。當年 Dennis 進行知名實驗,僅以短期訓練與明確交易規則,便成功培育出一批獲利優異的「海龜交易員」。此實驗不僅驗證系統化交易可複製性,也鞏固了趨勢突破策略在技術分析領域的經典地位。
於傳統金融市場,海龜交易策略因規則清晰、風險可控及趨勢辨識力卓越而廣受好評。尤其 1990 年 - 2000 年於商品期貨市場,年化報酬高達 24%;2005 年 - 2015 年恒生期指市場年化亦可達 12%。
隨著加密貨幣市場崛起,該新興資產受惠於高波動、高趨勢特性,成為技術策略重要舞台。但加密市場結構與傳統明顯有別:24 小時不間斷、波動幅度高、情緒驅動強烈、深度較淺等,導致原始策略在遷移時遭遇不小挑戰。
那麼,海龜交易法則可否於高波動的加密幣市持續奏效?
近年,學界與業界皆積極將傳統趨勢策略移植於加密資產,如 2020 年 AdTurtle 提出的改良型海龜交易系統(AdTurtle)。本報告將以 GT/USDT 交易對為例,針對 2022 年至 2025 年歷史數據,重構並回測該系統。核心研究重點包含:
經典海龜交易系統是一種指標性的趨勢追蹤策略。其基本邏輯為「價格突破歷史高點則買入持有;趨勢持續時加碼;趨勢反轉時立刻賣出。」執行時涉及下列關鍵:
AdTurtle 係對經典海龜策略的進階最佳化,主軸仍為趨勢突破,但於停損設計和進場位置導入更高穩健性。以 ATR 指標定義排除區間(Exclusion Zone),避免剛停損即再進場,進而提升策略穩定性和獲利。該系統取名 AdTurtle(Advanced Turtle),首度將滑動與變動 ATR 停損及排除區應用至海龜系統。主要目標為:
主要概念包括:
下圖為 AdTurtle 架構示意:
AdTurtle 不再採固定 2 × ATR 停損,而以滑動停損+可變區間寬度組合,讓策略更具彈性與智慧。
此結構可:
1980 年代的海龜系統,靠簡單規則與高投報率成為趨勢追蹤經典,其邏輯為徹底執行 Donchian 通道突破、以固定倍數 ATR 控管風險,再搭配金字塔加碼。然而,隨市場結構演變,尤其高頻交易盛行、假突破增多,經典策略逐漸浮現缺陷。
典型困境如在假突破或區間震盪時,不斷「剛停損就快速再建倉」,連續小虧放大。固定停損寬度(如 2 × ATR)無法動態適應現實波動,波動激烈時易提早止損,波動縮小時曝險過大。同時策略缺乏「緩衝期」,遇突發事件或極端情緒時,機械進出也會壓縮穩定性並擴大回撤。
AdTurtle 延續「突破+加碼+風控」骨幹,三大創新包括排除區間、可變停損及動態進場控管。其中,以排除區間為系統最大亮點:每次停損出場後,價格須突破停損價 ± Y × ATR 才可再建倉,能有效避免區間震盪下的「停損—進場—再停損」惡性循環。
停損邏輯則採滑動與可變寬度設計。價格朝有利方向移動時,停損位跟著移動落袋利潤,且停損帶寬由 ATR 即時調整,波動大自動放寬、波動小則收窄,能抗短期雜訊,貼近實際市場節奏。
趨勢延續時依然維持「每 Z × ATR 加碼一次」,在穩健獲利基礎下逐步擴大部位,嚴格控制總風險。倉位管理則隨 ATR 水平自動調整,越波動倉位越小,確保風險可控。
AdTurtle 強調複雜市況下的穩健與適應。並非經典策略替代品,而是在不同市場給予更具彈性的最佳解。對於趨勢明朗、市場節奏緩和之市場如大型指數,經典海龜仍具競爭力;但於加密資產、外匯及高波動市場,AdTurtle 藉由排除區與動態停損,展現更低回撤、更高勝率的優勢。
為評估兩大策略於實際市場表現,本報告選用 Gate 交易所 GT/USDT 交易對為研究標的,回測時間自 2024 年至 2025 年,數據粒度 1 小時。初始資金 100 萬 USDT,不開槓桿,並計算實際交易手續費(雙邊共 0.1%)與滑點(0.05%)。
每個策略核心參數濃縮為五元組(X/Y/N/M/P):
參數皆透過網格搜尋自動優化,篩選最適化組合。
下圖係三項策略最佳參數組合回測結果:
經典海龜策略於明顯趨勢行情表現亮眼,但在震盪或急速反轉階段回撤風險較大。AdTurtle 憑藉排除區及動態停損設計,有效過濾大部分假信號,無論總投報、夏普比率或最大回撤皆優於傳統版,尤其短週期版本最為穩定。最佳組合經網格比對後,年化收益最高達 62.71%,最大回撤控制在 15% 以內。
海龜交易法則身為經典趨勢模型,其結構嚴謹、邏輯清晰,在加密市場依舊具備十足實用價值。但加密資產本身的波動、交易慣性與投資者結構皆與傳統市場迥異,移植原有策略時仍需緊密調整以契合市場特性。AdTurtle 透過排除區、動態停損、可變加碼門檻等設計,大幅提升其於高頻震盪行情下的存活率與報酬穩定度。
未來,投資人可持續嘗試不同參數與策略組合,並適度引入槓桿擴大利潤空間。建議進一步結合鏈上數據(如資金流動、持倉變化)、宏觀情緒指標(如恐懼貪婪指數)與機器學習模型,提升訊號辨識及自動化交易水準,推動趨勢型策略於加密市場邁向更高層次的智慧化發展。
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