Gauntlet：回测的 GO / NO-GO / CONDITIONAL 把关器

Gauntlet 区块出现在每一次自动回测结果的下方。它会在完整周期上重跑整个参数网格，计算 PSR、DSR、置换检验 p 值、PBO 和回撤分布，然后用八条标准来回答“这个优势是真的吗？”，给出 GO、NO-GO 或 CONDITIONAL。

Senzoukria · 文档 · 更新于 2026 年 9 月

位置

位置
回放 → 自动回测 → 结果 → “Gauntlet —— 这个优势是真的吗？”
结论
GO（所有标准通过）、NO-GO（任一淘汰性标准未通过）、CONDITIONAL（仅参考性标准未通过）
额外开销
网格中每种配置各跑一次完整周期回测，公布为“gauntlet · 完整周期网格”，随后是“gauntlet · 置换”
交易日
在 America/Chicago 17:00 滚动的期货交易日，与自营公司引擎一致

它做什么

在一次运行或一次前推分析之后，runGauntlet 取出所选的交易路径（前推分析拼接起来的样本外交易，或一次简单运行的交易）以及扫描试过的网格。它在全部 K 线上重跑每一种配置，构建一个 交易日 × 配置 的盈亏矩阵，然后评判三个序列：所选路径的每日盈亏用于 PSR 和 DSR，每笔盈亏用于置换检验和回撤分布，矩阵用于 PBO。

结论本身是一个纯函数（buildVerdict）。每条标准都记录它的数值、阈值、是否具有淘汰性，以及一段可读的详情，因此该区块能够逐条说明原因，而不只是给出“NO-GO”。需要软件所不具备的输入的标准会被标记为“未评估”，既不加分也不减分。

该区块显示 PSR、DSR（高于 0.95 为绿色）、p 值（低于 0.05 为绿色）、PBO（低于 0.5 为绿色，只有一种配置时为“—”）、已试配置数，以及“回撤，95 % 的排列结果更好”。标准下方，Gauntlet 图表还给出 R 倍数、样本内与样本外曲线、20 个时段的滚动 Sharpe、不利与有利浮动区间散点图、水下时长段和参数稳定性。

各条标准

buildVerdict 的八条标准，按评估顺序排列
标准阈值权重
账户在整个运行期间存活true —— 从未触及回撤额度淘汰性；没有已保存的规则集时不评估
前推：窗口足够多，且多数样本外窗口盈利≥ 3 个窗口且 ≥ 70 % 的样本外窗口盈利参考性；简单运行时不评估
置换检验：优势可与偶然区分p 值 < 0.05淘汰性
去膨胀 Sharpe：经得起试验次数的修正DSR > 0.95淘汰性
回测过拟合概率PBO < 0.5参考性；只有一种配置时不评估
最大回撤在账户额度之内|最大回撤| < 所选规则集的考核回撤额度参考性；没有额度时不评估
挺过困难时期true评估时为淘汰性；目前不评估
自营公司周期：达到锁定，遵守不活跃规则存活、达到锁定、无时限失败参考性；选定规则集后即可评估

如何使用

请运行带扫描的前推分析，而不是单次回测：没有网格时 N = 1，DSR 会退化为对零的 PSR，PBO 无法计算，参数稳定性也没有可比对象。此时的结论虽然诚实，但很单薄。

在 Gauntlet 旁边的“我该买这份考核吗？”卡片中选择一套已保存的自营公司规则集。结论会立即用该规则集的回撤额度、账户存活和自营周期重新计算，无需再跑一次回测。GO 之下的后续步骤是固定的：在同一批数据上用第二套引擎比对盈亏，在任何出资账户之前先做两周模拟，并在启用自动驾驶之前写好一份中止计划。

局限与陷阱

  • 置换检验和回撤估计使用 10,000 次符号翻转或顺序打乱，随机种子固定；p 值是估计值，标准误约为 0.005。
  • PBO 需要矩阵中至少有 8 个交易日和至少两种配置；划分数默认为 16，数据更短时会减少到天数。
  • GO 是对你所提供的样本和网格作出的陈述。它对实盘执行、数据成本或经纪商成交没有任何说明，也不是对结果的承诺。

其他语言版本

常见问题

为什么我的结果是 CONDITIONAL 而不是 GO？
没有淘汰性标准未通过，但至少有一条参考性标准未通过：前推窗口少于三个、盈利窗口不足 70 %、PBO 达到或超过 0.5，或回撤超出所选账户的额度。每一条未通过的参考性标准都会连同其实测值作为注意事项列出。
Gauntlet 评判的是哪一种配置的稳定性？
在各折中被前推分析选中次数最多的那一种，并列时以最后一折为准；没有前推分析时则是基础配置。稳定性图表把它与在某一维度上相差一步的邻居相比较，并把该曲面标记为平台、斜坡或尖峰。
Gauntlet 需要自营公司规则集吗？
不需要。没有规则集时，账户存活、最大回撤和自营周期显示为“未评估”，并且不影响结论。加入规则集后它们才会计入。