同樣的系統，同樣的規則，同樣的策略。但在不同的時間卻會有截然不同的結果。那麼，你有沒有想過：系統失敗的原因可能不是你的代碼，而是時間？

金融市場雖然看起來是持續開放的，但並不是每小時都提供相同的流動性、相同的參與者密度和相同的波動性。因此，如果你沒有按小時分析系統的收益-損失分布，那麼你認爲的成功可能只是偶然。

示例：

假設一個系統的回測結果顯示在總共1000個交易中有60%的勝率。太棒了。但如果將這1000個交易按小時劃分，可能只有倫敦開盤與紐約前的時間段產生了正的期望值。在其他時間段，系統要麼表現不佳，要麼虧損。

📊 因此，基於時間的過濾可以揭示系統的真實效率。除了交易結果，“何時被獲取”也是系統的一部分。

技術建議：將每個交易數據與時間戳一起記錄日志。

將所有交易按時間間隔分組 (土耳其時間)：

🔹 亞洲: 03:00–10:00
🔹 倫敦: 10:00–16:30
🔹 紐約開盤時間：16:30–23:00
🔹 紐約收盤：23:00–03:00

每個區間提取以下指標：

勝率
平均 R：R
期待
回撤曲線
將這些進行比較。

在2023年的一項分析中，現貨BTC/USDT交易對在亞洲時段的平均R:R比率爲1:1.2，而在倫敦-紐約重疊時段這一比率上升到1:1.9。

所以首先系統的“做了什麼”並不重要，而是“什麼時候做的”才重要。