恐懼貪婪策略的參數敏感度與樣本外失效
情緒策略容易因門檻、持有期與重疊樣本產生看似漂亮的結果。本研究說明如何用共同基準、交易成本、非重疊交易序列、參數熱圖與樣本外切分檢驗穩健性。
先定義研究問題，再看報酬
固定持有事件研究回答的是：在符合情緒條件的日期買入，未來 N 日報酬分布是否不同。相鄰日期可能同時符合門檻，因此樣本含有重疊持有區間。雙門檻模式則更接近交易規則：低於買入門檻後持有，直到最短期間完成且指數高於賣出門檻。
條件式定額回答另一個問題：只在恐懼日投入，最終每筆資金的持有結果如何。三種模式分別衡量事件報酬、交易規則與條件投入效果；比較時依各自資金投入及退出規則建立基準。
基準、成本與可執行序列
比特幣長期上漲會讓許多買入條件看似有效，因此固定持有結果必須與相同持有期的任意日買入比較。策略相對基準的超額報酬，可用於衡量情緒門檻的增量資訊。
手續費與滑價按買入、賣出兩次成交扣除。最大回撤不使用互相重疊的所有事件，而是建立前一筆退出後才允許下一筆進場的交易序列。這個序列犧牲樣本數，但能提供一致的複利與回撤路徑。
參數熱圖與樣本外檢驗
如果只有門檻 17、持有 93 日表現突出，而相鄰組合都失效，結果更可能是歷史雜訊。參數熱圖以相鄰組合的穩定區域為重點，並在樣本外檢驗前固定參數。
樣本依時間順序切分為前 70% 與後 30%，用以比較早期與近期績效。此為單次時間切分，與滾動樣本外驗證（walk-forward）不同，結果仍受市場結構變化影響；測試樣本過少時不計算績效。