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訊號是由策略提供,只是最後由自己手動下單,為什麼就算「不量化」?量化交易核心在於交易決策是否可明確定義、被驗證、及重複執行,如果依照訊號手動下單,只要過程有被主觀判斷干預,策略回測績效就會不同於人工執行後的實際績效。

當原本順手的策略開始虧損,直覺可能是打開最佳化,挑一組近期表現漂亮的參數,讓績效曲線重新好看起來,但這樣做真的解決問題嗎?

回測報表是量化交易中,用來評估交易策略過往表現的重要工具,報表一打開,會有勝率、獲利因子、淨利、回撤。兩個策略即使擁有相同的勝率、獲利因子,最大回撤 MDD 仍然可能不同,這是為什麼?

自動交易最容易讓人混淆的地方,是「電腦看起來還在正常運作」和「券商帳戶目前真的維持正確部位」是兩件不同的事。雖然 MultiCharts 畫面還開著、策略還在跑,甚至圖上也出現了交易箭頭,不過都不能靠這些判斷券商那邊一定已經成交,或目前持有的口數和策略預期相同。

MultiCharts 的 K 棒圖表畫面跑不出來停在「計算中」?先挑一個明確缺 K 棒的時間,到 QuoteManager(QM)查同商品、同來源的原始資料,看 QM 中有沒有歷史資料。如果有資料,再使用不帶任何策略的空白圖表,確認是否能完整呈現歷史資料,可以分成三種情況

回測報表裡的夏普值、風報比、勝率、DD、MDD 都有參考價值,但不能單獨用一個數字判斷策略好壞。本文從量化策略角度解析夏普值的限制,並說明如何結合多項績效指標,看懂策略的獲利邏輯、回撤風險與實戰可執行性。

量化策略使用保證金時,不能只看帳戶資金可以開幾口,更要把最大持倉、投資組合MDD、策略相關性與安全緩衝一起納入評估。本文透過多策略投資組合的角度,解析期貨保證金計算、資金控管與風險配置方式,協助交易者建立更穩健的策略運行條件。

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。

如很多人在看到漂亮回測報表的時候,通常會眼睛一亮,馬上去看勝率有多高、獲利不斷創新高、低 MDD等等亮眼的數字。但數字誇張到不合常理時,其實你應該要先問,這合理嗎?