勝率、獲利因子相同，為什麼最大回撤 MDD 不同？｜量化通社群問題筆記（九）

社群成員：不知怎麼整合績效報表上的數值?
量化通-Tony：獲利因子我個人比較少看，不過結合應該是沒有問題
量化通-Tony：兩個指標並不衝突

回測報表是量化交易中，用來評估交易策略過往表現的重要工具，報表一打開，會有勝率、獲利因子、淨利、回撤。兩個策略即使擁有相同的勝率、獲利因子，最大回撤 MDD 仍然可能不同，這是為什麼？

策略最終賺多少錢，不代表交易過程承受的風險相同。

如果只看勝率、獲利因子或最終淨利，就可能忽略策略在實際交易過程中承受的風險，了解 MDD，不只是為了比較哪個策略更好，更是為了在投入實盤資金之前，進一步了解策略可能面臨的風險。

為了這筆獲利，途中曾跌多少、等多久？MDD 怎麼看？

最大回撤或最大回檔幅度（MDD）是資金曲線從高點跌至其後低點的最大跌幅，幫助我們了解策略在過去曾經歷多大的資金回落。

例如，帳戶權益曾達 20 萬元，之後跌至 15 萬元，這段回撤就是 5 萬元，若以高點權益計算，回撤幅度為 25%。但整段回測的最大回撤，要比較所有高點到其後低點的跌幅，不能只看其中一段。

為什麼交易順序會影響最大回撤？

假設有兩組各四筆交易，兩組都賺 3 萬元兩次、賠 2 萬元兩次，且只計平倉後權益、不計交易成本。兩組的勝率都是 50%，獲利因子都是 6 萬元 ÷ 4 萬元＝1.5，最終淨利也同樣是 2 萬元。

以下圖來看，如果交易順序不同，MDD 就會出現差異：

• 賺、賺、賠、賠： 權益先累積獲利 6 萬元，再連續虧損 4 萬元，最大回撤為 4 萬元。
• 賺、賠、賺、賠： 每次獲利後都接著虧損，最大回撤為 2 萬元。

即使勝率、獲利因子與最終淨利完全相同，交易發生的順序仍會影響最大回撤，所以我們在評估策略時，除了看賺賠結果，也必須檢查依時間排列的權益曲線。

勝率和獲利因子反映的是賺賠結構，最大回撤（MDD）則是衡量資金曲線曾經歷的最大下跌幅度。

同樣跌 10%，多久回到前高？

以下面這張圖來說，同樣回撤 10%，一個月就回到前高，與兩年後仍未回到前高，我們承受的時間成本與資金壓力就會完全不同。

除了記錄最大回撤，也應追蹤每段回撤的前高日期、谷底日期、恢復前高的日期，以及期間累積的交易筆數，這些資訊有助於判斷：策略只是經歷較長的恢復期，還是持續交易後，資金曲線依然無法回到前高。

未創新高不等於持續處於回撤，若權益仍維持在歷史高點，當下回撤為零，只有權益低於先前高點，才處於回撤狀態。

因此，應分開記錄「水下時間」（權益低於前高的期間）與「未創新高時間」（距離上次創下新高已經過多久），避免將兩種不同的時間概念混為一談。

數字看起來矛盾，回頭看交易明細

回測報表中的勝率、淨利、獲利因子與最大回撤，反映的是策略不同面向的表現，當這些數字看起來不太合理時，可以先回到交易明細，找出造成差異的原因。

• 淨利高，最大回撤卻很深： 找出權益曲線從前高跌至谷底的期間，再依時間順序檢查交易明細。確認回撤主要來自單筆大虧、連續虧損，還是持倉期間曾出現較大的浮動虧損。
• 獲利因子高，但交易次數很少： 列出每筆交易的損益，確認整體獲利是否集中在少數幾筆交易。交易樣本越少，單筆交易對整體績效的影響通常越大，也越難判斷策略是否具有穩定性。
• 獲利因子不錯，平均每筆淨利卻很薄： 提高手續費與滑價的假設，重新計算成本後的損益與獲利因子。如果績效因此大幅下降，代表策略可能對交易成本相當敏感。
• 回撤很低，整體績效卻異常漂亮： 進一步核對交易明細、訊號時間、成交價格與成交條件，確認回測結果是否符合實際交易情境，避免落入完美績效的陷阱。

看懂回測績效，評估真正策略風險

評估一個量化交易策略，不能只看勝率、獲利因子或最終淨利，更重要的是理解這些數字背後的交易過程，勝率與獲利因子告訴你策略如何賺錢，最大回撤（MDD）則幫助你了解資金曾經承受多大的下跌風險。

如果發現績效數字彼此矛盾，先確認計算口徑是否一致，再找出造成差異的交易區間。

回測績效只是評估策略的起點，並不代表未來一定能重現相同結果，唯有正確的解讀報表，才能更全面地判斷策略是否適合投入實盤。

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