只保留存活币种会夸大多少收益
"只保留存活币种"会让收益统计结果夸大 50% 以上，具体大小取决于你的资产配置方式。学术研究量化了这个偏差：等权重持仓的年化收益会被高估 62.19%，小市值因子溢价会被高估 50.3%。
真实市场里，有近四成的加密资产最终会退市或归零。如果回测只包含活下来的币，等于"先知道答案再做题"。
1. 先确认你的回测样本是怎么来的
不同的样本构建方式，偏差大小完全不同。
情况 A：等权重持仓如果你假设"每个币买相同金额"，只保留存活币种的偏差最大。2014至2021年数据中，包含所有币种的等权重组合年化收益率约 82.94%，而只保留存活币种的组合年化收益率约 145.12%——凭空多出来 62.19%。因为等权重组合里大量小币会被归零币拖累，丢掉它们后收益自然大幅跳升。
情况 B：市值加权持仓如果按市值分配资金（BTC占大头），偏差小得多。包含所有币种的市值加权组合年化收益率约 72.9%，存活币种组合约 73.8%，偏差仅 0.93%。因为市值加权组合里，BTC和ETH等头部币种占了绝大部分权重，退市的小币对整体影响极小。
情况 C：小市值策略如果你专门投小市值币种，偏差极其严重。剔除归零币后，小市值策略的周收益率被高估了 0.95%，即年化高估约 50% 以上。这就是"小币溢价"回测看起来很强，实盘却很难兑现的核心原因之一。
关键数据：2014至2021年间，共3,904个加密资产被交易过，其中1,222个最终退市，占比 31.3%。退市的币中，76% 的投资者承担了完全亏损。
2. 检查你的回测里有没有隐形"存活者筛选"
很多回测工具默认只保留"有完整历史数据"的币种——这就是隐形筛选。
常见隐形筛选方式：
起始日期设定较晚，自然剔除了早期已归零的币
要求"币种必须在整个回测期间都有数据"（这等于要求它活到了最后一天）
只选择"当前市值排名前XX"的币种
数据源只提供当前仍存在的币种历史数据
完成标准：你确认回测用的币种列表里包含了已退市的币。如果拿不到退市币的数据，你的回测结果默认存在偏差。
3. 评估偏差对你策略的实际影响
这不是"小问题"，可能直接影响你的资金决策。
| 策略类型 | 存活者偏差影响 | 实盘后果 |
|---|---|---|
| 等权重买入并持有 | 年化高估 62%+ | 实盘收益远低于回测 |
| 小市值筛选策略 | 年化高估 50%+ | 实盘小币溢价几乎消失 |
| 网格/均值回归策略 | 中等偏差 | 归零币造成的缺口被忽略 |
| 市值加权大盘策略 | 偏差极小（<1%） | 偏差可接受 |
但需注意：头部资产组合虽然受存活者偏差影响小，但这类回测本身可能受特定时间段波动主导，不能单靠一个指标判断策略可靠性。
4. 修正方法：获取包含退市币的数据
要真实验证策略，需要包含"已死亡"币种的历史数据。
怎么做：部分学术数据库和研究平台提供存活者偏差修正的数据集（如某些加密货币学术数据集），比普通市场数据服务更难获取。
替代方案：用"滚动窗口法"模拟——假设每年有一定比例的币种会归零（参考历史数据约31%的退市率），在回测中随机剔除对应比例的币种并记录为-100%收益，观察策略是否仍然盈利。
完成标准：你的回测包含了某种形式的归零币损失模拟，而不是默认所有币都"活到最后"。
如何确认你已正确完成评估：
下次看到某个策略宣称"年化50%以上"时，先问一句："样本里包含归零币吗？"如果答案是否定的，按等权重策略把收益先打六折——如果打六折后依然能跑赢市场，才是真正值得实盘验证的信号。同时，看策略的存活者数量：2014年的511个币到2021年仅剩127个，死亡率高达75%——任何策略如果忽视了这75%的失败者，都是在用"幸存者的照片"替代"完整的战争报告"。
