價格的跨度對你來說如果是問題的話，我猜你沒對價格做normalization
時間跨度的的問題，你應該要做的是跨多區段的WFA
假定金融市場為LTI system想一套標準從頭用到尾是危險的
還有一點，關鍵不在選那個時間\價格跨度有效，而是那個有效就選那個
至於怎判斷有效性，請多讀一點資料科學的書
推薦這本：Advances in Financial Machine Learning
※ 引述《FA88124 (超弩級☆肥宅)》之銘言：
: 最近在做策略回測
: 數位貨幣的價格變化
: 跟傳統股票差異蠻大的
: 以ETH為例從2019年至今
: 價格的跨度其實就不小
: 從數百～好幾千 到現在穩定一千多
: 如果是股票指數期貨的話
: 可以算一點多少錢
: 然後點數高低的差距也
: 不會像上述ETH價格差異那麼大
: 那麼開發策略時
: 應該看多長的時間跨度比較好？
: 2022-2023年有效的策略
: 往前經歷2019-2020期間or5月大崩
: 可能最後結果就不同
: 從嚴謹的角度上來說
: 可以考慮資料的結構性變化
: 但從實務上來說
: 會回測多久的期間來認定策略有效呢？