复盘是交易者对已平仓订单的系统性回溯，需清洗数据、三维归因、ATR过滤信号、匹配市场环境。核心在于还原决策轨迹，剔除无效样本，识别策略失效条件，并建立可观测的订单-环境清单。
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一、复盘的本质定义
复盘是交易者对已完成合约订单的系统性回溯与结构化验证，核心在于将主观决策还原为可测量的行为轨迹。它不是简单回顾盈亏，而是以订单时间为锚点，重建当时的价格环境、信号触发条件与执行动作三者之间的映射关系。
二、导出并清洗历史订单数据
原始数据质量决定复盘深度，必须剔除平台显示误差与异常成交记录。清洗目标是确保每笔订单具备时间戳、方向、价格、数量、手续费、平仓类型等完整字段。缺失关键字段的订单应单独归档，不参与统计分析。
1、登录合约交易后台，在“账户”→“订单历史”中选择全部时间范围，导出CSV格式文件。
2、用Excel打开文件，筛选出“状态=已平仓”的行，删除“状态=撤单”或“状态=部分成交”的记录。
解析 MySQL 8.0 的 DDL 脚本，并将表结构导出为 Excel 格式。适用于用户需将 MySQL 的 `CREATE TABLE` 语句转换为结构化的 Excel 文件场景，导出内容包含字段名、数据类型、长度及精度等信息。支持多张表的批量处理，每张表对应 Excel 中的一个独立工作表。适用于数据库文档编写、数据字典生成及模式分析等任务。
3、检查“开仓价”与“平仓价”是否为空值，对空值行执行“查找-替换”，统一填入“N/A”并标记为待人工核验。
三、构建三维归因分析框架
单笔亏损不能归因为“运气差”，必须拆解至执行偏差、策略失效、心理扰动三个独立维度。每个维度设置否决项：任一维度出现违规即判定该笔交易为无效样本，不纳入胜率统计。
1、执行维度检查：比对订单中的实际开仓价与日志中记录的计划入场价，偏差超过0.3%即记为“未按信号执行”。
2、策略维度检查：调取开仓时刻的K线图，在TradingView中加载相同指标参数，验证当时是否真实满足预设条件（如MACD金叉需DIF上穿DEA且柱状图翻红）。
3、心理维度检查：查阅交易日志中“情绪备注”栏，若出现“急”“慌”“赌”“补”等字眼，或持仓时间＜3分钟但仓位＞计划值150%，则标记为情绪驱动。
四、识别信号失效的临界阈值
同一技术信号在不同波动率环境下有效性差异显著，需用ATR（平均真实波幅）作为过滤器。当信号出现时ATR值低于30日均值70%，该信号自动降级为观察级，禁止实盘介入。
1、在Excel中新增列“ATR_14”，使用收盘价计算14周期ATR数值，与订单时间对齐。
2、计算所有触发信号的订单中，ATR_14 ≥ 30日均值1.2倍的占比，若该占比＜15%，说明策略过度依赖高波动行情。
3、对ATR_14 ＜ 30日均值0.7倍的订单单独建表，统计其胜率与平均盈亏比，若胜率＜25%，则在低波环境中禁用该信号。
五、建立订单-环境匹配清单
市场状态是策略生效的必要条件，必须将每笔盈利订单反向标注其发生时的宏观与微观环境特征。清单不描述原因，只记录可观测事实，例如“BTC永续资金费率为+0.0125%”而非“多头强势”。
1、从币安API获取订单时间点前后30分钟的资金费率快照，填入“资金费率”字段。
2、调取CoinGecko当日BTC主导率数据，若主导率＞52%，则在该订单备注栏添加“BTC主导”标签。
3、使用Kaiko数据接口提取订单时间点的买卖盘口深度，若前5档卖单总量＜前5档买单总量的80%，标记为“买方流动性占优”。
