TREND-18 · 趋势跟踪

估波曲线

估波曲线（Coppock Curve）是两条变化率序列的加权移动平均，用作长期趋势指标，往往在重要底部附近转正。

TrendMomentum

打开交互图表和其他策略对比

基本信息

适用场景持续时间长的趋势阶段

信号频率每日

典型持有期几个月

资产类别指数、大宗商品、外汇

测试市场数10

数据截至2026-11-10

回测结果怎么看

在 10 个市场中的 3 个，近 5 年的年化收益跑赢买入持有。
在 10 个市场中的 7 个，最大回撤比买入持有更小。
夏普最高的市场：GLD（夏普 0.94，年化 13.7%）。
表现最弱的市场：UNG（夏普 -0.16，年化 -15.4%）。

权益曲线

估波曲线买入持有 · SPY, 2010-01-04 → 2026-11-10, 起点归一为 1

评分与风险画像

Arena Score: 68.2SPY, 近 5 年

收益质量 · 30%71

回撤控制 · 25%56

稳定性 · 20%53

稳健性 · 15%88

统计可信度 · 10%92

每一项都是和同一市场、同一窗口内所有策略比较的百分位（100 为最好）。

持仓时间占比65%

Ulcer 指数6.6%

最长回撤601 天

日 VaR（95%）-1.12%

夏普为正的概率92%

相对买入持有的 Beta0.41

Alpha（年化）+2.0%

正收益月份占比50%

扣 10 bp 成本后年化5.5%

Deflated 夏普（扣除运气后）48%

年化收益 90% 区间（Bootstrap）-1.2% 至 16.9%

最大回撤 90% 区间（Bootstrap）-31.4% 至 -9.4%

大跌行情中的表现（SPY）

时期	策略	买入持有
2018 年四季度下跌	-7.2%	-19.2%
新冠暴跌（2020 年 2–3 月）	-7.9%	-33.7%
2022 年熊市	-11.8%	-24.5%
市场在 200 日均线上方时（年化） · 81%	+7.7%	+12.5%
市场在 200 日均线下方时（年化） · 19%	+10.1%	+19.8%

大跌时期按美股划分。是否在 200 日均线上方用前一天的状态判断，不存在未来函数。

样本外检验（SPY）

检验项	数值
选出的参数在各自 3 年训练期里的平均夏普	0.91
同一组参数在之后 6 个月真正交易时的夏普	0.81
同样这些月份一直用默认参数的夏普	0.73
重新选参次数 / 参数实际更换次数	28 / 14
全部历史上夏普为正的参数组数	9 组中 9 组
各组参数的夏普：最低 / 中位数 / 最高	0.69 / 0.75 / 0.81

样本外区间从 2013-01-04 开始。训练期的数字因为是从 9 组参数里挑最好的，一定偏好看；样本外的数字才是策略真正赚到的。下降很多，或者只有某一组参数好，都是过拟合的信号。滚动前推测试是怎么做的。

各市场结果（近 5 年）

市场	年化收益	买入持有年化	夏普	最大回撤	买入持有最大回撤	波动率	Arena Score
GLDSPDR Gold Shares	13.7%	16.4%	0.94	-16.7%	-28.3%	15.1%	75
SPYSPDR S&P 500	6.8%	11.6%	0.63	-18.2%	-24.5%	11.2%	68
DBAInvesco DB Agriculture	4.2%	8.8%	0.47	-16.8%	-15.9%	10.3%	55
USOUnited States Oil Fund	6.9%	20.2%	0.37	-57.3%	-36.2%	30.1%	57
EURUSD=XEUR/USD	1.3%	-0.7%	0.25	-10.5%	-17.2%	5.4%	76
SLViShares Silver Trust	1.2%	15.2%	0.19	-52.2%	-57.8%	29.4%	32
ETH-USDEthereum	-0.2%	-15.1%	0.18	-51.7%	-79.0%	38.4%	59
DBCInvesco DB Commodity Index	1.5%	10.8%	0.18	-45.2%	-27.3%	15.2%	33
BTC-USDBitcoin	0.8%	2.6%	0.15	-62.9%	-75.9%	28.5%	43
UNGUnited States Natural Gas	-15.4%	-30.7%	-0.16	-84.1%	-93.3%	44.1%	41

策略指标基于日收益，未扣除交易成本；买入持有为同一市场、同一窗口的数据。按夏普比率排序。

SPY 在不同时间窗口的表现

窗口	总收益	年化收益	夏普	索提诺	最大回撤	上涨日占比	交易数
近 1 年	+3.8%	3.8%	0.68	0.69	-5.7%	31%	11
近 3 年	+40.9%	12.1%	1.27	1.31	-15.2%	41%	33
近 5 年	+38.7%	6.8%	0.63	0.67	-18.2%	35%	61
全部历史	+272.7%	8.1%	0.79	0.82	-18.2%	37%	190

交易规则

Entry

Go long when Coppock > 0

Exit

Exit when Coppock < 0

Indicators

ROC1 = (P / P[-ROC1]) - 1
ROC2 = (P / P[-ROC2]) - 1
Coppock = WMA(ROC1 + ROC2, WMA)

Inputs

ROC1 = 14
ROC2 = 11
WMA = 10

Position sizing

Fixed 100% allocation

Risk controls

Trend filter keeps exposure binary

策略证据

下面只列出可用的已校验证据包；没有证据不代表通过验证。

证据覆盖范围

已校验 10 / 10 个预定策略与市场组合

备注

最初是为月线数据设计的
在日线上信号可能偏慢

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[![Coppock Curve Arena Score](https://quantarenas.com/badge/trend-18-coppock-curve.svg)](https://quantarenas.com/strategy/trend-18-coppock-curve/)

回测是基于日线数据的历史模拟，未计入佣金和滑点，不代表未来收益，也不构成投资建议。每个策略的测试方法见方法论。