回测一直是系统化交易的基石，但在加密货币市场中却面临着独特的挑战。与传统资产不同，加密货币交易不间断，波动剧烈，流动性分散，且每个周期都在发生结构性变化。在DeFi或NFT热潮期间行之有效的策略，在不同的波动环境下可能完全失效。这就是为什么简单的基于指标的回测在加密货币领域往往会产生误导。
人工智能驱动的回测工具试图通过更真实地模拟不确定性来解决这个问题。机器学习系统不再假设静态关系，而是适应不断变化的市场环境，模拟滑点和流动性限制，并在多种行为模式下测试策略。
量化研究人员经常指出，如今稳健的回测不是为了最大化历史收益，而是为了在嘈杂、对抗性的条件下对想法进行压力测试——而人工智能如果应用得当，在这方面表现出色。
以下是目前用于回测加密货币交易策略的真实、生产级的 AI 驱动工具，涵盖了从零售友好型平台到机构研究框架等各种类型。
交易思路——人工智能策略发现与历史模拟
Trade Ideas 最为人熟知的是股票交易，但其人工智能引擎“Holly”代表着一种更广泛的转变，即向由机器学习驱动的概率回测转型。该平台并非测试静态规则集，而是评估历史数据集上的数千种策略变体，以识别哪些模式在不同的市场环境下都持续存在。
Trade Ideas 的 AI 回测侧重于预期，而非完美预测——它衡量的是策略在各种结果分布下的表现，而不是精心挑选的特定时期。这种概率思维在加密货币领域尤为重要，因为尾部事件主导着收益。
最适合：尝试使用人工智能生成的策略思路和概率加权回测的交易者。
QuantConnect — 具备人工智能和机器学习扩展功能的精益引擎
QuantConnect 是目前功能最强大的回测平台之一，它提供开源的Lean Engine ，支持 Python、C# 和机器学习库。加密货币交易者可以跨多个交易所回测策略，同时集成随机森林、神经网络和强化学习代理等人工智能模型。
前瞻性分析和样本外验证对于避免过拟合至关重要——这一原则已深深融入平台的工具链中。QuantConnect 允许用户在回测期间动态地重新训练模型，从而模拟策略在实际环境中的演变，而不是让策略一成不变。
最适合：量化交易员、数据科学家、机构研究团队。
CryptoHopper — AI策略构建器和交易所回测
CryptoHopper 为加密货币交易者提供了一个便捷的 AI 辅助回测入口。其策略设计器允许用户将技术指标、信号提供商和 AI 生成的逻辑相结合，然后利用历史交易所数据测试这些策略。
该平台模拟了现实世界中的各种限制因素，例如手续费、滑点和订单执行延迟——这些细节往往被忽视，但却对加密货币策略有着显著的影响。CryptoHopper 的团队曾撰文阐述人工智能如何通过在资金投入前对策略进行统计评估来帮助减少情绪偏差，而不是仅仅依赖直觉。
最适合：散户交易者和半系统化策略构建者。
TensorTrade——强化学习回测框架
TensorTrade 是一个开源框架，专为训练金融市场中的强化学习智能体而设计。TensorTrade 不采用回测预定义规则的方式，而是允许 AI 智能体通过与历史加密货币环境交互来学习交易行为。
TensorTrade 的强化学习回测比传统测试更接近模拟——智能体能够动态调整仓位规模、时机和执行方式。这使得 TensorTrade 在探索能够应对波动性飙升、流动性变化或相关性改变的自适应加密货币策略方面尤为有用。
最适合：人工智能研究人员、Python开发人员、实验性量化交易员。
怀登——机构人工智能战略模拟
Wyden 是一个企业级交易平台，被对冲基金、银行和专业加密货币交易部门广泛使用。其回测引擎融合了人工智能驱动的执行建模、高级风险分析以及涵盖现货、期货和期权的投资组合级模拟。
关键在于模拟交易的执行方式，而不仅仅是信号是否正确。通过模拟延迟、流动性深度和智能订单路由，AlgoTrader 的 AI 回测有助于避免那些纸面上看起来有利可图，但在实际市场中却失败的策略。
最适合：基金、自营交易公司、机构交易部门。
Backtrader + AI 库 — Python 中的自定义机器学习回测
Backtrader 是一个广泛使用的 Python 回测框架，当与 TensorFlow、PyTorch 或 scikit-learn 等机器学习库结合使用时，它便具备了人工智能功能。交易者可以将预测模型直接嵌入到策略逻辑中，并测试这些模型在历史加密货币数据集上的表现。
Backtrader 的一大优势在于其灵活性：用户可以在一次回测中测试基于神经网络的信号、概率仓位管理或波动率自适应风险模型。这使其成为希望完全掌控人工智能如何与市场数据交互的交易者的理想选择。
最适合： Python开发者和DIY量化交易员。
Numerai Signals——人工智能验证策略评估
Numerai Signals 通过众包数据科学家的预测，并结合实时和历史业绩指标进行评估，从而提供了一种独特的回测方法。虽然该平台以股票交易最为知名，但它也越来越多地整合了加密货币相关的信号和验证技术。
Numerai 的创始人曾公开强调泛化能力的重要性——确保模型能够在未见过的数据上表现良好，而不是仅仅记忆历史噪声。这种理念同样适用于加密货币回测，因为在加密货币领域，市场机制的转变会惩罚过度优化的策略。
最适合：专注于模型稳健性和验证的数据科学家。
Shrimpy — AI 投资组合回测和重新平衡
Shrimpy专注于投资组合层面的回测，而非单个交易信号。其人工智能辅助工具使用户能够模拟不同资产配置策略、再平衡频率以及在历史加密货币周期中的多元化模型。
加密货币的长期回报更多地取决于资产配置和风险管理，而非完美的入场时机。Shrimpy 的回测工具通过评估策略在牛市、熊市和横盘整理市场中的表现，体现了这一洞察。
最适合：长期投资者和投资组合策略师。
MetaTrader 5 — 用于加密货币回测的 AI 智能交易系统
MetaTrader 5 仍然是全球交易领域使用最广泛的回测引擎之一。随着人工智能驱动的智能交易系统 (EA) 的加入，交易者可以使用受支持的经纪商提供的加密货币交易对，测试神经网络驱动的策略。
MetaTrader 强调前瞻性优化和参数敏感性测试——这些技术有助于确保 AI 策略在市场状况变化时不会失效。庞大的 EA 生态系统也意味着交易者可以尝试预置的 AI 逻辑，也可以构建自己的逻辑。
最适合：熟悉 MT5 和 EA 开发的算法交易者。
TradeStation — AI 优化与策略压力测试
TradeStation 提供强大的回测功能，并配备基于机器学习的优化工具，包括前瞻性分析和参数稳定性测试。对于加密货币交易者而言，这意味着不仅可以测试策略的最佳表现，还可以测试其在不同市场阶段的稳定性。
TradeStation经常强调，人工智能回测的目标是淘汰脆弱的策略，而不是寻找完美策略。通过在不同的假设条件下对策略进行压力测试，交易者可以更清楚地了解哪些策略可能在真实交易环境中经受住考验。
最适合：高级零售交易者和系统化策略设计者。
这篇文章《10款用于回测加密货币交易策略的AI工具》最初发表于元宇宙 Post网站。
