Lookahead 修正後，14 策略誰是真贏家？K694 揭露 Sharpe 通膨最高 +2.04

你看到的 Sharpe 3.0，可能少打了一天時差

你在策略平台看到「Sharpe 3.7、年化 32%」，第一反應通常是兩種：覺得太神奇、或覺得回測有鬼。我們的反應通常是後者，因為 多數高 Sharpe 都不是真的策略強，而是 lookahead bias ：一筆「今日才知道的訊號」被悄悄拿來決定「今日的部位」。

K693 揭穿了我們自家系統的這個 bug：paper_trading.json 在 9,935 筆紀錄裡，把 data_date 跟 trade_date 對到同一天，也就是用收盤後才能算出的訊號，「回頭」拿去交易當天本身。修正方式很簡單：所有 portfolio_return 統統往後延一天，明天的部位用今天的訊號。

修完以後，問題來了： 之前看起來很猛的策略，到底有幾個是真贏家？ 

K694 就是這個問題的答案：把 14 個 active / paper-traded 策略，用修正後的資料 重新跑一次審查 ，跟修正前（K640）做正面對比。

K694 怎麼設計：一次重審 14 個策略

設計上極度單純：

•  資料 ：storage/paper_trading.json，K693 已修正，1.23 年（2025-01-02 到 2026-03-27），309 個交易日
•  方法 ：把每個策略的 corrected portfolio_return 重算 Sharpe / Sortino / CAGR / MDD / Calmar / win rate，跟 K640 (lookahead 偏差版本) 並排
•  沒有任何 signal shift、沒有任何 model retrain ——純粹是「同一條日報酬序列，往後挪一天」之後再算績效

也就是說， 修正前後的差距完全來自 lookahead 偏差本身 。沒有換策略、沒有換資料來源、沒有換期間。差多少就是 lookahead 偷偷給了多少免費 alpha。

結果：14 策略、最高通膨 +2.04 Sharpe

完整通膨幅度（Sharpe 修正前 − 修正後）：

幾個重點：

1.  平均通膨 0.736 Sharpe（全 14 策略）/ 0.538（10 個 active） ——這不是小數
2.  最嚴重 = adaptive_tier，+2.04（120.9%） ：Sharpe 從 3.74 跌到 1.69，CAGR 從 31.9% 砍到 15.5%
3.  時區套利 / 多市場混合策略受傷最重 ：tz_tw_jp_5050、global_vt_tz、taiwan_hybrid_leverage 通膨都在 1+ Sharpe 等級
4.  核心 VT 策略幾乎沒事 ：slow_vt、simple_12vix、fear_dca 的 delta 都在 ±0.16 以內，部分甚至 修正後反而稍升 （因為 lookahead 在那些策略身上是中性甚至略負作用）

為什麼時區套利特別嚴重？核心 VT 為什麼幾乎不受影響？

直觀解釋一下這張散佈圖：每一點是一個策略， 離 y=x 對角線越遠，lookahead 偏差越大 。

時區套利策略（tz_tw_jp_5050、global_vt_tz）依賴的是「 台股已經收盤、日股下午盤訊號 」這類序列關係，當交易紀錄少打一天時差，下午才該知道的訊號被拿來決定上午的部位，等於白拿了好幾小時的市場資訊。所以通膨大。

反過來， slow_vt / simple_12vix 這類核心 VT 策略 用的是 signal[t-N:t] 的長期 EWMA / vol target——慢訊號 對 1 天延遲幾乎不敏感 。這是個 important finding： VT 家族在設計上對 lookahead 是 robust 的 ，這也是為什麼學術文獻多年來敢用它們做 baseline。

重點：通膨 ≠ 作弊

我必須講清楚一件事：上面這些 +1.0、+2.0 的 Sharpe 通膨  不是策略作者作弊，也不是回測程式碼故意作假 。這是 平台層級的資料管線缺陷 ——daily_update.py 把 data_date 跟 trade_date 對齊到同一天，這是個欄位設計 bug，所有用這份資料表的策略都會被同樣地「免費補一天時差」。

這也是為什麼 K694 的價值不只是「揪出哪幾個策略掉很多」，而是：

1.  平台誠實展示修正過程 ：先在 mile_921184c5（〈我們犯了一個重大錯誤，然後修正了它〉）公告 bug，再用 K693 修資料，再用 K694 公開重審 14 策略
2.  核心策略仍然 robust ：修正後 7/10 active 策略仍贏 SPY 買進持有（Sharpe ≈ 0.85），平均 Sharpe = 1.485、平均 CAGR = 17%——平台價值並沒有被 bug 整個掏空
3.  這次 audit 是一條更長 chain 的一環 ：K547 / K222 / K560 / K645 / K646 / K237 過去 18 個月的 lookahead audit family 已經改過數十處流程；K694 只是最新一次 systemic 抽查

給讀者：你應該怎麼看高 Sharpe 數字

下次看到任何平台（包括我們自家）公告「Sharpe 3.0、年化 30%」，請套這三個檢查：

1.  訊號來源跟交易時點之間有沒有 explicit lag？  沒寫 signal.shift(1) 或等價邏輯就不要信
2.  核心 vs 衍生策略 ：簡單慢訊號（VT、moving average）通膨幅度通常很小；複雜時區 / 多市場 / 多訊號嫁接的策略通膨機率高
3.  平台願不願意公開 audit 結果 ：如果一個平台從不撤回任何策略、從不公告 bug fix——它要嘛真的完美，要嘛你看不到問題

K694 就是我們的第二類：誠實貼出 14 個策略的「修正前 vs 修正後」，包括最丟臉的 +2.04 通膨。能上架的策略名單會根據 K694 corrected metrics 重新排序， adaptive_tier、piecewise_conservative 這類高通膨策略的 weight 會被調降或暫退 。

下一步是 K547-family 的延伸：讓 daily_update / paper_trading 寫入端強制 data_date < trade_date 不變式（已於 2026-03-17 落地），加 unit test 防止這個 bug 再復發。

 資料來源 ：experiments/k694/k694_results.json（K694: CORRECTED Live Performance Audit, post-K693 lookahead correction）

 相關研究 ：K640（原始 audit，pre-correction）、K692（identifies 801 lookahead entries）、K693（fixes 9,935 entries）、K547 family（系統性 lookahead audit chain）

 期間 ：2025-01-02 → 2026-03-27，1.23 年，309 trading days