52 倍，还是 96 XBT：从 17 万笔原始成交里反推 bwjoke 的 6 年系统

四月中旬，一个 GitHub ID 为 bwjoke 的交易员把他在 BitMEX 从 2020 年 5 月到 2026 年 4 月的全量账户数据 dump 成 CSV 放上了仓库，14 个文件，85 MB。173,058 笔成交，43,214 笔订单，17,099 条钱包流水——每一笔都带 BitMEX 原始 orderID 和 execID，可核验。

账户从 1.84 XBT 起步，6 年后滚到 96.39 XBT，账面收益倍数 52.4×。这还不算期间已经提现走的 66 XBT（按当下 BTC 价格约 560 万美元）。

这个仓库和我们 dingdingtao 想做的是一件事——把交易透明化到可审计级别，不靠截图，不靠 PPT，直接开放原始 API 数据。区别是他是一次性 dump 六年，我们是实时同步并配复盘。

但作者没写任何策略文档。没有博客，没有推特 thread，没有 README 告诉你"我的系统是什么"。想学他，只能从 173K 成交里反推。

这一篇就干这件事。

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前言：证据强度约定

这不是作者亲口说。下面每条结论都会标注证据强度：

• ● 强：可以从全量数据直接量化证明，容错空间小
• ◐ 中：数据支持，但有多种解释路径
• ○ 弱：数据能看出倾向，但不能排除其它解释，只作为线索

所有数字都对应 /tmp/bwjoke-btc/analysis/ 下的脚本输出，SHA256 已校验。后面附完整脚本和原始数据位置。

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执行摘要（5 条最稳的结论）

1. 摆动交易为主，不是日内也不是长线 ● 中位持仓 19.6 小时，p75 为 2.5 天。60% 的仓位周期在 24 小时内闭合，33% 在 1–3 天。
2. 极度偏多，空头是对冲不是主攻 ● 1,209 个仓位周期里 Long 占 73%，贡献 83% 的利润。Long 胜率 65.3% > Short 56.5%。
3. Limit 单 + 分批建仓 + 几乎不用硬止损 ● Limit 占成交 65%，Market 34%，Stop 单仅 0.6%。94.5% 的仓位周期涉及多次加仓。
4. 利润极度集中在一个牛市年（2021） ● 2021 年一年贡献 +56.3 XBT 已实现 PnL，占全期 60%。2022 熊市只做了 +2.5 XBT，基本是"活着"。
5. 2024 起频次骤降，演化为持币 + 减半期反叙事操作 ◐ 2024 全年仅 20 个仓位周期，2025 仅 2 个。2024-04 减半当周作者反而单边卖出（Sell 订单数是 Buy 的 55 倍）。

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一、数据全景

上图是 2020-05-01 到 2026-04-17 的 XBT 本位资金曲线（对数轴）。不是美元曲线——作者本位是 BTC，以 BTC 数量衡量。

关键注意：累计提现 66 XBT 远超补充入金 1.77 XBT。这意味着六年里作者真实地把赚的 XBT 提走了，这不是纸面复利游戏。

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二、核心指标表

胜率 62.9% + 盈亏比 1.67 的组合，数学上意味着每次交易正期望 0.68 个"单位"利润——在任何量化书里都是"有 edge"的数字，不是运气。但这个 edge 是怎么来的，是下面十节要拆的事。

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三、时间框架：他是"日内"还是"长线"？

这是反推最重要的一步——把持仓时长分布画出来，策略性质基本就定了。

1,209 个仓位周期按持仓时长分桶：

• < 5 min：19 笔（1.6%）
• 5-60 min：89 笔（7.4%）
• 1-4 h：157 笔（13.0%）
• 4-24 h：395 笔（32.7%）
• 1-3 d：278 笔（23.0%）
• 3-7 d：125 笔（10.3%）
• 7-30 d：118 笔（9.8%）
• > 30 d：28 笔（2.3%）

分位数：

• p25：5.1 小时
• p50：19.6 小时
• p75：2.5 天
• p90：8.4 天
• p99：59.1 天

→ 结论 ●：这是典型的 Swing trade / 摆动交易。约 55% 仓位在 24 小时内闭合，35% 在 1-7 天，10% 拖得更长。既不是日内剥头皮（那需要 p50 < 1 小时），也不是头寸交易（那需要 p50 > 1 周）。

时间框架随年份的漂移

更有意思的是时间框架随时间推移在变长：

2020-2023 每年 160-410 个仓位周期，中位持仓在 12-30 小时之间。2024 开始骤降到 20 个周期，中位持仓跳到 20 天；2025 只开了 2 个周期，中位 180 天。

→ 结论 ●：作者在 2024 之后基本退出高频摆动，进入持币为主 + 极低频摆动的模式。这和大账户进入成熟期后"保存本金 + 吃 beta"的常见路径一致。

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四、按年收益拆解

2021 一年把账户从 10.7 做到 66.9 XBT，贡献了 6 年总利润的约 66%。2022 熊市做回 +3.5% 算是"活着"。2023 之后进入"稳稳吃 beta + 偶尔开单"的节奏，年年 XBT 本位正收益，但不再追求倍数。

已实现 PnL 来源分年（walletHistory 口径）

资金费率贡献非常小（2024-2026 累计 +1.4 XBT），说明他不是 funding / basis 套利者——这条排除了一种假设。

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五、多空偏好

→ 结论 ●：

• 笔数上 Long : Short = 约 2.7 : 1
• 利润贡献 Long 83% / Short 17%
• Long 胜率比 Short 高 8.8 个百分点
• 结合 2024 之后演化为持币—— 作者骨子里是多头，空头用作对冲或高位减仓，不是主战场

这和 BTC 6 年本身长期向上 beta 是一致的。先顺 beta，再用空头做战术，而不是试图做对冲中性。

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六、品种选择

总共 68 个交易品种，但贡献极度集中：

两个违反直觉的观察：

1. ETHUSD 贡献 > XBTUSD。虽然 XBTUSD 成交笔数是 ETHUSD 的 2.6 倍（561 vs 211 个 cycle），但 ETH 的盈利总额反而略高。ETH 效率更高。可能原因：ETH 波动率高于 BTC，做对了放大器效应更强。

2. 山寨贡献小但胜率不低。DOGEUSDT 胜率 76.9%、XRPUSD 67.1% —— 不是"山寨一把梭被套"，而是小仓位试水，做对就跑。

另外 68 个品种里有大量季度合约（XBTZ20 / XBTH21 / ETHM21 / TRXH21 等）。这些多数仓位周期少、交易量小、PnL 贡献 < 1 XBT —— 更像策略试验或小额对冲，不是主力。

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七、订单类型：他是挂单派还是追市价派？

160,413 笔 Trade 成交按 ordType 分布：

订单生命周期（43,214 笔订单）：

• Filled: 31,233（72%）
• Canceled: 11,780（27%）
• Rejected: 186（0.4%）
• New: 15

滑点（Limit 单，avgPx vs 委托 price）：

• 均值：−1.55 bps（负 = 对作者有利）
• 中位数：0 bps

→ 结论 ●：作者是挂单派，65% 成交来自 Limit，均撤单率 27%（说明他主动调整挂单）。Limit 的平均滑点为负——他的 Limit 大多精确成交，甚至有轻微的做市返佣效果。

Stop 单只有 0.66%。"几乎不用硬止损"是这份数据里最反直觉、也是最关键的一条结论。主流教科书说"新手的第一条纪律是带止损"，而这个做到 52× 的账户几乎不用它。

不用硬止损，怎么做到胜率 62.9% + MaxDD 近年一直 < 20% 的？下一节解释。

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八、仓位管理：分批建仓 + 分批减仓，而不是一枪 all-in

如果不用硬止损，风控靠什么？答案是仓位管理 + 分批节奏：

• 94.5% 的仓位周期涉及加仓（不是单进单出）
• 平均每个周期 64.3 次"加仓"动作（FIFO 拆分粒度）
• 中位数 18 次加仓，p90 为 140 次，p99 为 843 次

这个"加仓"数字这么大有两个原因：

1. FIFO 分拆得细——一个名义仓位被多次部分成交
2. 确实存在金字塔式加仓——随行情运行逐步堆仓

对照"一笔仓位 = 一次下注"的朴素认知，作者的风格是：一个判断里分十几次进、十几次出。这让单次"错判"的代价被稀释——你不是在等止损被触发，而是在仓位构建过程中就持续调整方向。

这和 Stop 单占比 0.66% 是一对互补证据。他不用硬止损，是因为他从来没有过"一次性全仓位"需要止损。

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九、什么时候下单？

按 UTC 小时聚合成交数：

• 最活跃：14-20 UTC（每小时 7,800-9,300 笔）
• 最低谷：02-05 UTC（每小时 4,400-5,100 笔）
• 活跃 / 低谷 比 ≈ 1.8×

UTC 14-20 = 北京时间 22:00-04:00 = 美东时间 09:00-15:00。

→ 结论 ◐：时段有明显偏好，不是 24h 机械均匀：

• 作者很可能是美东作息或中国晚间作息
• 下单集中在欧美盘 + 美盘开盘后
• 亚洲早盘（北京 10:00-16:00 = UTC 02-08）反而是最冷的时段
• 不是全天候算法——如果是纯程序化，小时分布会更平坦

按年的下单节奏

2024 之后每年只有 1-20 个仓位周期，意味着作者不再是每天交易者。他变成了偶尔开单 + 长期持币 + 定期提现的一个状态。

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十、重大事件日：他怎么应对？

选了 8 个事件日，统计每个事件 ±3 天窗口内的成交：

两个最有意思的点：

减半当周 Sell / Buy = 55 : 1，几乎单边卖。这和所有"减半利好"叙事相反。

关税冲击当周 Buy / Sell = 1.7 : 1，他在恐慌里抄底——不是被动持币，是主动加仓。

→ 结论 ◐：作者有独立判断，不被减半叙事绑架，也不在顶部追高。"高位减仓 + 真实恐慌时买入" 是贯穿事件日的行为模式。

但这是反推，可能有其它解释：

• 减半前可能是提前买好了，减半当天只是获利了结
• 关税冲击周 Buy 也可能是被动平空仓
• 事件日的 Sell/Buy 笔数不等于净仓位变化

证据强度只标 ◐ 中。

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十一、盈亏分布：他靠什么赚钱？

1,209 个仓位周期的 PnL（XBT）分布：

• 中位 PnL：+0.016 XBT
• 均值 PnL：+0.093 XBT
• 最大单笔盈利：+6.86 XBT（单笔够账户翻近 7%）
• 最大单笔亏损：−2.71 XBT
• 盈利最大单笔的 10 倍：盈利前 10 笔合计 +28.4 XBT（占总利润 25%）

→ 结论 ◐：形状明显右偏（长尾在盈利侧）：

• 小额盈利数量多（右侧高频柱）
• 极大亏损少（左侧尾巴短）
• 极大盈利偶发（右侧长尾）

这是 Trend following / Swing 的典型 payoff——赢要赢大，输要输少。

但要小心一个解读偏差：均值 0.093 × 1,209 = 112 XBT，这对得上 FIFO 口径总利润 +111.8 XBT。它比 walletHistory 里 RealisedPNL 汇总的 +93 XBT 多 ~18 XBT，差异来自 execComm（手续费/返佣）的时点差异，以及 XBT↔USDt 换算方式不同。走 walletHistory 才是作者对自己的 P&L 口径；FIFO 是我们自己重算的。

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十二、反推的系统

把上面十节浓缩成一张"系统画像"卡片。每条标注证据强度。

● 强 - 时间框架 摆动交易（swing），中位持仓 19.6 小时，以 4h - 3d 为主战场。

● 强 - 方向偏好 结构性偏多。Long 73% 笔数贡献 83% 利润；Long 胜率明显高于 Short。

● 强 - 进场方式 Limit 挂单为主（65%），撤单率 27%；Market 占 34% 用于快速应对。几乎不用 Stop 单（0.66%）。

● 强 - 仓位管理 分批建仓 + 分批减仓，94.5% 的周期涉及加仓；不存在单笔 all-in。风控通过仓位结构而非 Stop 单实现。

● 强 - 盈利模式 右偏 payoff（赢大输小）。单笔期望 +0.093 XBT，胜率 62.9%，盈亏比 1.67。

● 强 - 周期与市场 强依赖 BTC 大周期 beta。2021 牛市贡献 66% 利润；2022 熊市勉强正收益；2024-2025 进入"持币 + 低频摆动 + 定期提现"模式。

◐ 中 - 品种 XBTUSD / ETHUSD 双主力，ETH 效率甚至更高。山寨和季度合约只是试验，不是主力。

◐ 中 - 时段与风格 UTC 14-20 活跃（美东作息或中国晚间）；不是 24h 程序化，手动主导。

◐ 中 - 事件响应 反减半叙事（2024-04 单边卖），真实恐慌时抄底（2025-04 关税冲击）。有独立判断。

○ 弱 - 策略细节 是否套利 / 基差 / 事件驱动——funding 贡献极小（6 年累计 +1.4 XBT），排除了 basis arbitrage 为主业的可能。但 2020-2021 年大量季度合约（XBTH21/TRXH21 等）交易说明他可能尝试过基差套利，只是不是主力。

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十三、这套系统能学吗？

能学到的：

1. 胜率 60%+ / 盈亏比 1.5+ 是一个可复现目标，不需要高到离谱。
2. 分批建仓不用硬止损 是一条被数据证明的路径（前提是你能管住仓位不飞走）。
3. BTC 本位思考 而不是美元本位——在牛熊周期都能保持正收益的关键是以币计价。
4. 90%+ 活跃天但每年主战场只打 200-400 次 —— 不是每天找机会，是每天在场、少数时候出手。
5. 事件日不跟叙事。减半"利好"被数据证伪，至少对这位作者如此。

不能直接套用的：

1. 不用止损需要长年积累的感知。对没有分批建仓肌肉记忆的人，这是灾难。
2. 2021 贡献 66% 利润说明这个账户对大牛市依赖很强。2022-2026 五年只做了其余 34%，数学期望对新手不漂亮。
3. 小账户期的 −80% 回撤。如果 baseline 是 10 万美元而不是 1.84 XBT，这个回撤在心理上是扛不住的。

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十四、对 dingdingtao 的启发

我们正在做的是实时版的同类项目——Binance / OKX 只读 API 同步、每笔订单可核验、每个仓位聚合可追溯。看完 bwjoke 的数据，有四件事是我们该做的：

1. 提现数据要公开。"累计从账户提走了多少真金白银"比"累计收益率"更有说服力。资金曲线可以造假，链上提款不行。
2. 按年指标卡。把胜率、盈亏比、MaxDD 按年切片展示，而不是一个"历史累计"。
3. 仓位周期口径要规范。FIFO 聚合 + 多次加仓合并为一个 cycle，这是正确的"交易单元"。
4. 品种贡献拆解默认要有。不要让读者以为主力是 BTC，数据可能告诉你是 ETH 或 SOL。

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十五、局限 & 免责

• 这是从数据反推，不是作者亲口陈述。任何"他的系统是 X"都有多重解读空间。
• FIFO 聚合和作者自己的 P&L 口径有约 18 XBT 差异，主要来自 execComm 时点差。
• 事件日窗口内的 Buy/Sell 笔数不等于净仓位变化——笔数只是频次，不代表方向净额。
• 数据截止 2026-04-17。最近两年几乎不交易，不代表未来他还用同一套。
• 本文不构成投资建议。一个账户的 52× 不能线性推导出"跟着做也能 52×"。

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附录：数据与脚本位置

原始数据：github.com/bwjoke/BTC-Trading-Since-2020 tag data-2026-04-18-fix2

我们本地校验过的 SHA256（可核对）：

execution  2bcb46e6b81b7dab98a3bf570322e7e8581e204af650db7dd2141bc8c62228e1
order      3af35659903bf9b1dfdb4c4a5524da56d65981451919d884f7a71e08b09050c4
walletHist ba3cd4258296e9704202a2286a90e9324652f94549632418dbc19286e8bf14e0
equity     3a899533db0c50fa219344fbdee0df8260cee2c66435d4ee27ef2a21198d5ce9

分析脚本：我们跑在本地 /tmp/bwjoke-btc/analysis/，5 个 Python 脚本 + DuckDB。关键脚本分工：

• 01_profile.py：DuckDB 一次聚合全量画像
• 02_positions.py：FIFO 聚合成仓位周期
• 03_risk.py：回撤 / Sharpe / Sortino / 连败分布
• 04_timing.py：时段热图 + 事件日切片
• 06_figures.py：10 张 SVG 图，按 dingdingtao 设计令牌配色

原始 CSV 备份：已冷备到 Supabase Storage external-datasets/bwjoke-btc-2020-04-18-fix2/（含 analysis 脚本打包），以防原仓库哪天下架。

全部可复现。如果你在数据里发现了与本文不同的结论，我很乐意听——这是反推，不是定论。