TREND-19 · 趋势跟踪

埃尔德三重滤网

包含趋势过滤（MACD + 长期 EMA）、回调过滤（强力指数的代理）和突破触发三部分，是适配日线数据的只做多版本。

TrendMomentum

打开交互图表和其他策略对比

基本信息

适用场景回调有序的市场

信号频率每日

典型持有期几天

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 10 个，最大回撤比买入持有更小。
夏普最高的市场：SPY（夏普 0.00，年化 0.0%）。
表现最弱的市场：ETH-USD（夏普 0.00，年化 0.0%）。
SPY, GLD, USO, EURUSD=X, DBC, SLV, DBA, UNG, BTC-USD, ETH-USD 在这个窗口里交易很少甚至没有交易，这些行说明规则很少触发，不代表有优势。

权益曲线

埃尔德三重滤网买入持有 · SPY, 2010-01-04 → 2026-11-10, 起点归一为 1

评分与风险画像

这个窗口不参与排名：策略持仓时间不到 5%。

持仓时间占比0%

Ulcer 指数0.0%

最长回撤0 天

日 VaR（95%）0.00%

夏普为正的概率—

相对买入持有的 Beta0.00

Alpha（年化）0.0%

正收益月份占比0%

扣 10 bp 成本后年化0.0%

Deflated 夏普（扣除运气后）—

年化收益 90% 区间（Bootstrap）—

最大回撤 90% 区间（Bootstrap）—

大跌行情中的表现（SPY）

时期	策略	买入持有
2018 年四季度下跌	0.0%	-19.2%
新冠暴跌（2020 年 2–3 月）	0.0%	-33.7%
2022 年熊市	0.0%	-24.5%
市场在 200 日均线上方时（年化） · 81%	0.0%	+12.5%
市场在 200 日均线下方时（年化） · 19%	0.0%	+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	0.00
同一组参数在之后 6 个月真正交易时的夏普	0.00
同样这些月份一直用默认参数的夏普	0.00
重新选参次数 / 参数实际更换次数	28 / 0
全部历史上夏普为正的参数组数	9 组中 0 组
各组参数的夏普：最低 / 中位数 / 最高	0.00 / 0.00 / 0.00

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	最大回撤	买入持有最大回撤	波动率	Arena Score
SPYSPDR S&P 500	0.0%	11.6%	0.0%	-24.5%	0.0%	—
GLDSPDR Gold Shares	0.0%	16.4%	0.0%	-28.3%	0.0%	—
USOUnited States Oil Fund	0.0%	20.2%	0.0%	-36.2%	0.0%	—
EURUSD=XEUR/USD	0.0%	-0.7%	0.0%	-17.2%	0.0%	—
DBCInvesco DB Commodity Index	0.0%	10.8%	0.0%	-27.3%	0.0%	—
SLViShares Silver Trust	0.0%	15.2%	0.0%	-57.8%	0.0%	—
DBAInvesco DB Agriculture	0.0%	8.8%	0.0%	-15.9%	0.0%	—
UNGUnited States Natural Gas	0.0%	-30.7%	0.0%	-93.3%	0.0%	—
BTC-USDBitcoin	0.0%	2.6%	0.0%	-75.9%	0.0%	—
ETH-USDEthereum	0.0%	-15.1%	0.0%	-79.0%	0.0%	—

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	最大回撤	上涨日占比
近 1 年	0.0%	0.0%	0.0%	0%
近 3 年	0.0%	0.0%	0.0%	0%
近 5 年	0.0%	0.0%	0.0%	0%
全部历史	0.0%	0.0%	0.0%	0%

交易规则

Entry

Trend up AND Force Index < 0 AND close > recent high

Exit

Trend filter turns down

Indicators

MACD histogram for trend filter
Force Index proxy = close.diff()
Entry breakout = recent high

Inputs

MACD_Fast = 12
MACD_Slow = 26
MACD_Signal = 9
EMA_Long = 50
Force_EMA = 13
Entry_Lookback = 20

Position sizing

Fixed 100% allocation

Risk controls

Requires pullback before breakout entry

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

强力指数用价格变化近似（没有成交量）
简化的只做多版本

嵌入这个评分

可以放进博客文章、README 或论坛签名，徽章会随每日数据自动更新。

<a href="https://quantarenas.com/strategy/trend-19-elder-triple-screen/"><img src="https://quantarenas.com/badge/trend-19-elder-triple-screen.svg" alt="Elder Triple Screen Arena Score on Quant Arena" height="20"></a>

[![Elder Triple Screen Arena Score](https://quantarenas.com/badge/trend-19-elder-triple-screen.svg)](https://quantarenas.com/strategy/trend-19-elder-triple-screen/)

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。