本案例研究审计了 SuperQuant 突破模板在标记为 SOL 的确定性合成 K 线上的表现。生成的序列并非 Solana 市场历史。其目的更为有限：展示已保存的规则、建模账本和诊断输出所说明的内容，包括那些可能被标题收益率掩盖的结果。
在解读结果之前先冻结示例
内部研究记录标明引擎为 SQ 1.0.0、带种子的生成器、2026 年 6 月 22 日至 9 月 19 日 UTC 的 2,160 根合成小时 K 线，以及种子 321。该示例将一根已完成的 K 线与前 20 小时区间进行比对，然后建模在之后某根 K 线开盘时入场。它使用 2.5% 止损、6% 目标、1% 风险输入、3× 杠杆上限、5 个基点手续费、2 个基点滑点、生成的资金费率、96 小时最长持仓和六小时冷却期。记录和代码库测试在内部复现了该计算；原始研究工件不属于公开容器的一部分，因此访问者无法仅凭该页面独立重跑这一确切的带种子样本。
| 规则部分 | 记录设置 | 读者应始终留意的事项 |
|---|---|---|
| 信号 | 前 20 根已完成小时 K 线；双向 | 入场建模于突破确认之后 |
| 出场 | 2.5% 止损、6% 目标、96 小时最长持仓 | 仅基于 K 线的数据无法显示真实的 K 线内路径 |
| 风险控制 | 1% 风险输入和 3× 杠杆上限 | 这些是引擎参数，并非实盘账户保证 |
| 摩擦 | 5 bp 手续费和 2 bp 滑点；生成的资金费率 | 两者都不是实测的 SOL 执行或资金费率记录 |
| 回放 | 2,160 根 K 线；种子 321；六小时冷却期 | 一条确定性路径并非市场状态的样本 |
引擎指纹是一种紧凑的意外不匹配校验；记录还分别存储了引擎、生成器和数据的 SHA-256 摘要。这支持在代码库内部进行可复现性检查，但哈希值无法验证生成数据是否类似真实市场，也无法验证假设是否与某一交易所相符。
完整的合成回放以 $10,000 起始，记录了 41 笔建模交易。其毛结果为 $1,157.76。手续费减去 $163.78，生成的资金费率减去 $1.42，净剩 $992.56，即 9.93%。报告的最大回撤为 4.51%，胜率为 39.0%。这些数字取自保存的运行结果并经过四舍五入；它们仅描述这一生成的序列和模型。39.0% 的胜率并不与正的净结果矛盾：盈亏的大小和时点同样重要。存储的盈利因子为 1.85，在零无风险输入和小时数平方根缩放假设下，引擎的年化小时夏普为 4.16。这两项统计量背后都没有真实的 SOL 收益序列。将合成小时 K 线年化并不会使其成为实盘表现证据。回测指标指南解释了在解读这些指标时，为何样本量、收益频率和公式惯例都很重要。
按本来面目解读压力检查
固定规则成本曲面仅改变手续费和滑点输入。在基准手续费和滑点减半时，同一 41 笔交易样本的收益为 11.41%；在所述基准下为 9.93%；在两者均翻倍时为 7.23%。这显示了建模答案在这些选定的成本变化下如何变动。它并未测试队列位置、深度、延迟、价格影响、资金费率变化、新的市场状态或真实交易所成交。
四个按时间顺序划分的诊断窗口产生两个正收益，每个窗口仅包含四到六笔交易：
| 窗口 | 净收益 | 建模交易数 |
|---|---|---|
| 1 | −1.49% | 6 |
| 2 | −1.13% | 4 |
| 3 | +4.15% | 6 |
| 4 | +1.36% | 6 |
它们的平均收益为 0.72%；最弱为 −1.49%，最强为 +4.15%。这些窗口在同一合成历史上使用固定参数。它们并非四个独立市场，也不是关于未来 SOL 状况的证据。某一短窗口的高结果并不能盖过那些弱窗口，也不能替代与市场相关的样本。
一项单独的诊断对 41 笔已实现交易结果进行有放回重抽样 1,000 次，采用从观测结果中反复抽样的基本自助法思路。在该次运行中，第 5、50 和 95 百分位的期末收益分别为 −0.57%、9.91% 和 21.82%；这些重抽样路径中有 6.3% 的期末余额低于起始余额。该分布考察的是：若将结果视为可交换的抽样，这一组确切模拟交易重新排序后会是什么样。它并非 6.3% 的亏损预测：重抽样无法复现序列相关性、不同的市场状态、执行不确定性或未来交易。Bradley Efron 的原始自助法论文将重抽样作为一种统计方法加以介绍；它并未确立该交易序列是独立或具有代表性的。
让基准不匹配保持可见
同一合成区间的简单价格变化基准为 63.38%。该数字没有匹配的仓位大小、杠杆、手续费、资金费率、回撤路径或执行模型，因此不能像两个等效投资组合那样进行比较。首先应选择适合研究问题的基准，然后披露敞口和成本处理上的差异。这一价格变化数字并不能证明任一方法在 SOL 上都会如此表现。
该示例还使用成交价 OHLC 作为标记价格代理、平坦的维持保证金假设和 K 线级别的出场排序。它没有订单簿深度、队列位置、延迟或部分成交模型。真实研究需要经过认证、带时间戳的 SOL 现货或永续合约数据、交易所特定成本以及适合该主张的执行模型。在计算结果之前，先写下标的、交易所、数据来源、UTC 覆盖范围、资金费率字段、标记价格或成交价字段、决策延迟、风险模型和成本范围。保留确切的规则和数据版本，报告每个按时间顺序划分的窗口和被否决的替代方案，并检查现实成本或合约单位是否会改变结论。如果必要输入不可得，应将主张标注为未经检验，而不是悄悄用默认值替代。数据质量清单、回测成本指南和审计清单提供了可复用的审查步骤。
请阅读突破规则指南、成本敏感性指南和数据质量清单。这是一次合成软件审计，并非 Solana 发现、实盘成交记录、交易信号或投资建议。