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當策略績效長期沒創高,甚至破了回測 MDD,很多人第一反應會想問:是不是該下架?本文從量化通社群問答出發,整理 DD 與 MDD 的差異、策略下架的風控分級、破 MDD 後該檢查的項目,以及績效不如預期時的自檢 SOP。核心重點是:DD 是日常,但破 MDD 不能輕忽;策略不一定立刻死亡,但風控流程一定要啟動。

如果你是第一次接觸 OpenClaw 安裝,前面要先把幾個基本條件準備好,包括 ChatGPT 訂閱權限、GitHub 帳號、Telegram 桌面版,以及一台相對乾淨的電腦。實際操作時,還會用到 Codex 與 PowerShell,所以建議先把相關工具登入並安裝完成。這篇文章會按照順序整理從安裝、設定到配對啟用的流程,也會補上常見錯誤與後續使用時要注意的重點,讓整個流程更容易一次完成。

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AI 能加速量化交易,但不能取代什麼?當大家都在用 ChatGPT 寫程式策略,你必須知道 AI 的能力邊界在哪。了解為何策略邏輯、風險承受與驗證結果仍需人為把關,建立穩健的自動化交易心法。

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如果想用 AI 做 AI 程式交易策略研發,前提其實不是先選模型,而是先把需要的資料與流程準備完整。基本上至少要有平台語法資料、交易市場的 K 棒資料,以及一套能反覆驗證的策略研發架構。後面的工作才會進入策略蒸餾、邏輯拆解、停損停利 設計、濾網加入與參數最佳化。這篇文章會先整理目前三大主流 AI 工具在本地端開發上的應用方式,再把我自己實際用在 XQ 策略研發上的流程與比較結果一併記錄下來。

我們在先前的直播中分享了如何用 TradingView 串接台股自動下單,而本文將要來詳細展開介紹,如何零成本嘗試股票量化交易並達成全雲端自動交易。
如果對TV串接台股的整體架構還是不很清楚,可以參考本直播影片,會從基礎開始講解。

如果能讓電腦幫你「自動盯盤、判斷進出場、下單執行」,是不是就不用再熬夜追價、也…

在我們教學的經驗中,許多交易者在 TradingView 上設計完策略後,最常問的問題是:「…