日本精選百大名城21天

花了我一個星期的時間同時利用ChatGPT跟Gemini排出年底日本21天的鐵道之旅，如果沒有AI幫忙的話我應該是安排不出來這麼複雜的行程，主要的複雜度在於鐵路車次的選擇跟銜接資訊，AI也常常查錯，所以需要兩個AI互相挑毛病，後來發現Gemini在行程安排的正確性比ChatGPT好一點，21日JR Pass全國版的售價是10萬日圓，整個行程如果不用JR Pass的話要20萬日圓，算是物盡其用了。

日本 21 天「百大名城 × 現存天守 × 萬豪」鐵道之旅

北海道 → 東北 → 中部 → 四國 → 中國地方 → 九州

🌟 行程簡介

這是一條以 日本百大名城、現存天守與歷史文化古城 為主軸的深度鐵道旅行，串連 北海道、新幹線沿線東北、中部國寶名城、四國名城、瀨戶內文化景觀、中國地方古城與九州名城。
全程以 JR Pass 為主要移動工具，兼顧效率與舒適，並搭配適時的 地方巴士、計程車與渡輪，確保在冬季日照短的情況下，仍能高效完成參訪。住宿以 萬豪集團飯店 為主軸，確保品質與會籍累積。

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🎯 特色亮點

1. 百大名城 × 現存天守的深度蒐集

   • 現存12天守中造訪 松本、犬山、丸龜、松江、備中松山、高知、松山 等多座。
   • 百大名城涵蓋：五稜郭、弘前、白河小峰、會津若松、松本、犬山、岐阜、丸龜、松江、備中松山、高知、熊本、佐賀、福岡城跡、唐津…等。
   • 同時兼顧國寶級名城（松本、松江、犬山、丸龜）與重要歷史舞台（會津若松戊辰戰爭、熊本城西南戰爭）。

2. 鐵道與渡輪交織的經典路線

   • 北海道特急北斗與東北新幹線「はやぶさ」的長距離移動，體驗日本高速鐵道的效率。
   • 四國與本州間串連使用 特急しおかぜ、南風 及瀨戶內海高速船 Super Jet。
   • 全程路線設計考慮冬季班次與天候備案，降低延誤或停駛影響。

3. 季節與景觀融合

   • 札幌首日遇上 Sapporo White Illumination 點燈季開幕，夜景氛圍濃厚。
   • 冬季特有的雪景城郭（弘前、松江、備中松山等）搭配天守與石垣更具歷史感。
   • 宮島大鳥居、虹之松原等自然景觀與古城結合，形成多層次體驗。

4. 萬豪飯店串連住宿

   • 北自札幌、南至福岡，全程精選 Fairfield、Four Points、Westin、Sheraton、Marriott Associa 等萬豪品牌。
   • 結合保級需求與景點鄰近性，確保每天結束行程後能快速入住、休息與補給。

5. 文化、美食與溫泉兼顧

   • 每個地區融入特色美食：札幌湯咖哩、函館海膽丼、仙台牛舌、松本蕎麥麵、名古屋味噌豬排、廣島牡蠣、松江蜆飯、高知鰹魚、熊本馬肉、博多豚骨拉麵。
   • 安排多處日歸溫泉（洞爺湖足湯、玉造溫泉、道後溫泉），旅途間舒緩體力消耗。

策略失效的處理流程

 

策略不會永遠有效，失效處理才是交易的日常

這篇文章延續〈如何管理你的交易策略〉的主題，進一步深入討論「策略的監控指標」與「策略失效的處理流程」。

我們在上一篇提到，策略可能會因為種種因素而失效，或是在某段時間內表現不如預期。這其實是常態，而不是異常。真正有經驗的程式交易員都知道：

開發出一套策略，不代表你就此擁有了一台可以自動印鈔票的機器。

很多人對程式交易的想像，是寫好一支程式後就能「躺著賺」，不用再管市場動向。但事實上，策略上線後才是工作真正開始的時候。

任何策略都有它的生命週期，這個生命週期通常包含以下幾個階段：

研發 → 回測 → 模擬 → 實盤 → 監控 → 迭代 / 下架

在這個週期中，策略的設計與開發大概只佔整體工作量的 30%，而監控策略表現、偵測異常、處理失效與調整迭代，才是佔據交易員日常的大宗 —— 約 70% 的心力都必須投注在這上面。

而且，越是運行中的策略、資金部位越大的系統，越需要嚴格的監控與即時應變。

最可怕的狀況就是：你沒有事先設計策略的「健康監控機制」，也沒有明確的「失效處理流程」。這樣一來，一旦策略出現異常，你可能根本來不及反應，等你意識到績效偏離正常情況時，帳戶的淨值早已遭受重創，甚至無法挽回。

所以我們要建立的觀念是：

開發策略固然重要，但設計好一套策略的監控與失效處理機制，其實才是你能否長期生存與穩定獲利的關鍵。

接下來我們會從幾個層面切入，具體探討如何建構策略監控機制、哪些指標可以用來判斷策略是否失效，以及在策略出現異常時，應該怎麼處理與決策。

在開始監控之前，先建立你的交易績效資料庫

當你的策略開始實盤運作之後，策略監控的第一步，不是設定指標、也不是畫績效曲線，而是先建立一套完整的「真實交易資料庫」。

這個資料庫必須能夠客觀、準確地紀錄你每一筆交易的實際執行情況，並能在後續幫助你做各種統計、評估與診斷。這一步是策略管理的根基。

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為什麼我選擇自己建立報表，而不是依賴回測軟體？

很多人可能會直接用策略回測軟體來追蹤策略的績效，例如 MultiChart、Backtrader、XQ 全球贏家內建的績效報表。但我不建議只靠這些工具，原因如下：

1. 回測軟體不會反映真實世界的執行風險：

   • 像是滑價、成交延遲、API 錯誤、系統當機、盤中取消未成等狀況，回測完全不會顯示，但這些卻是真正會吃掉你獲利的原因。

2. 策略會隨著時間微調，回測報表不再準確：

   • 一旦你對策略參數或邏輯做了小幅修正，舊的回測報表就失去參考價值，這時候你真正可以依賴的，就是你自己紀錄下來的「實盤資料」。

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我的實務做法：Excel + 交易日誌報表

我自己是用 Excel 建立一套簡潔但有效的紀錄系統，主要包含以下幾個模組：

1. 交易紀錄主表

• 每筆交易都要記下：下單時間、標的、方向、價格、成交狀態、預期價格、實際價格、滑價、損益、註解

• 是否為策略信號？還是人工干預？（註解欄標示）

2. 滑價差異分析表

• 比對預期價格與實際成交價格

• 統計每一種情境（時段、商品、策略類別）的平均滑價與標準差

• 如果滑價異常擴大，立刻提出警訊

3. 錯帳與異常統計表

• 紀錄例如：未成交、斷線、重複下單、成交價格超出滑價容忍區間等狀況

• 標記問題出在哪個環節（券商、API、策略邏輯、網路）

這些報表的建立，讓我能在回測結果與實際交易之間建立一座橋梁，也能在市場狀況或執行層面出問題時，第一時間掌握狀況。

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接下來：從交易紀錄中建立監控指標

當你有了乾淨、結構化的實盤資料後，接下來就可以根據這些資料建立策略監控指標。這些指標可以量化出策略是否仍在健康區間內，或已經出現「異常偏離」。

以下是我（結合 ChatGPT 提供的建議）整理的四大監控模組：

模組	工具 / 方法	告警範例
績效監控	CUSUM、EWMA z-score	累積偏差突破 3 σ（績效偏離正常表現）
行為漂移監控	KS Test、P-value Tracker	特徵分布顯著變動，模型不再適應市場
交易成本監控	滑價追蹤、理論 vs 實際交易成本	滑價 > 回測均值 + 2 σ
風控閾值監控	即時 VaR / Expected Shortfall	超標時自動減倉或發出警訊

這些模組的好處是可以讓你用數據、用統計的方法來回答一個關鍵問題：

「我的策略，現在還健康嗎？」

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小結

策略監控並不是一個「事後才做的事情」，它從你策略上線的第一天就必須開始準備，而完整而精確的交易資料庫，就是策略監控的基礎建設。

只要你把這個基礎打穩了，後續不論是要設定停用條件、分析失效原因、還是設計再優化流程，都有可靠的依據可循。

策略上線後，我是如何追蹤、調整與管理？

當我們建立起完整的實盤績效監控系統之後，策略就不再是黑箱操作，而是能被持續觀察與評估的活體系統。從這個時候起，你可以進入到「長期監控與策略管理」的階段。

我的原則很簡單：

只要策略的績效沒有明顯偏離預期太多，我通常會讓它持續執行至少半年以上，然後再定期做檢視與盤點。

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一、第一層檢查：執行層面是否穩定？

策略失效有時候並不是「策略邏輯錯了」，而是因為執行面出了問題。例如：

• 進場點或停損點設計得太接近市場極端位置，例如當日高點/低點，導致成交時剛好遇到「快市」行情，產生巨額滑價。

• 報價更新延遲或 API 資料斷線，造成成交價偏離策略預期。

• 語法或邏輯錯誤導致幽靈單出現（例如重複下單、撤單失敗、錯誤的價格觸發條件等）。

這些我都親身經歷過，也學到一個教訓：

不要急著調策略的核心邏輯，先確保執行是乾淨、穩定、可驗證的。

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二、第二層檢查：市場結構是否出現重大變化？

除了執行面，另一個重要的檢查點是：市場的基本結構有沒有發生改變？

以台灣期貨市場為例，過去幾年曾經出現過以下改變：

• 大幅調降期交稅，提升整體交易量與流動性

• 各大券商為搶市佔率大降手續費

• 新商品推出：如周選擇權、股票期貨、微型期指、週五到期的台指選擇權等

• 制度性調整：如取消保證金最佳化、交易時間延長

這些變化都可能影響原本策略的有效性，尤其是那些依賴成交量、波動率或開盤機制的短線策略。當市場的規則改變，你的策略可能也要跟著進化。

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三、第三層評估：策略表現是否明顯落後其他策略？

我的方式是將所有策略一起放進一張「績效比較表」裡，然後長期觀察：

• 若某個策略在所有策略中連續兩年績效墊底，我通常會將它直接下架。

• 我不會執著於修改它，因為：「能修復的策略早就修了，修不動的策略就該讓它退休。」

這樣的做法也讓我可以保持系統的簡潔與效率，而不是積了一堆「我曾經有信仰」的殭屍策略。

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四、策略汰舊換新：持續開發與補位機制

為了維持整體交易系統的活力與適應性，我會固定每年開發 1 到 2 套新策略，即使現有策略都還在跑，也會當作「儲備部隊」。

這些新策略的用途有兩個：

1. 一旦現有策略下架，可立即補位

2. 若市場條件改變，也可以快速調整策略組合配置

這就像球隊需要養新秀，即使老將還能打，但你得提前準備下一輪的先發名單。

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五、那麼，到底「多久沒賺錢就算失效」？

這是最多人問的問題之一，但我必須誠實地說：

這個問題，沒有簡單、標準、放諸四海皆準的答案。

為什麼？因為交易是一門動態的、不確定的決策過程。程式交易雖然讓我們能用邏輯與紀律來約束操作，但並不代表所有事情都有絕對的量化門檻可以照表操課。

• 有些策略遇到盤整期可能一年都不賺錢，但仍具備長期獲利能力

• 有些策略明顯已與市場脫節，即使短期內有小利，也應該停用

最終還是要回到你對策略的理解、對市場的掌握，以及你是否有建立科學而穩健的監控與判斷機制。

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小結

策略管理的精髓，不在於每一筆交易都賺錢，而是：

• 在失效來臨時，你是否能及時發現

• 在環境變化時，你是否能有條理應對

• 在策略退場時，你是否有備胎可以上陣

交易從來不是完全自動化的機器工作，程式交易的真正價值是讓我們用更客觀的方式來輔助判斷，而不是替代判斷本身。

這也正是程式交易這項工作最具挑戰，也最迷人的地方。

文章經 AI 編輯整理

如何管理你的交易策略？

上次寫了《程式交易入門指南》之後，有些讀者私訊詢問我：

• 「策略失效的標準到底是什麼？」

• 「為何過去有效的策略現在無法獲利？」

這其實都是非常重要的問題。因為絕大多數的交易策略，在正式上線後的真實績效，往往與回測績效存在極大的落差。即便策略上線後一開始能夠獲利，也很有可能在某段時間後表現開始變差，你會懷疑它是不是已經「失效」了。

當你遇到這種情況，到底應該如何處理？

• 是該有紀律地繼續執行？

• 還是應該果斷將策略下架？

• 若要下架，停止使用策略的標準應該如何設定？

這些問題，是每位程式交易員都必須面對並解決的重要難題。

在進一步討論這些議題前，我們應該先思考一下：

「為什麼策略會失效？」

以下是我根據多年實務經驗整理出來的常見原因：

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一、策略失效的六個常見原因

1. 最常見原因：過度擬合（Overfitting）

過度擬合是大多數策略開發者容易犯的錯誤，通常是因為：

• 回測樣本不足：導致你的策略只適合特定歷史區間。

• 參數過多，自由度過高：使策略的調整空間太大，更容易對歷史行情過度擬合。

以簡單的例子來說：
如果你的策略只用一條均線當作進場標準，這個策略的自由度是「1」。若你再加入另一條均線進行輔助判斷，自由度就變成了「2」。
一般來說，自由度越高的策略，回測績效越容易漂亮，但真實表現反而更容易失效。

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2. 交易成本設定過低

尤其是短線或當沖交易策略，你回測時可能低估了滑價或手續費成本。回測看起來獲利極佳，但實盤交易後卻非常慘烈。

解決這個問題的方法就是：

• 策略上線後，一定要追蹤真實的交易成本與滑價。

• 每日或每週監控平均滑價，確保回測成本與真實交易環境相符。

交易成本和滑價的數據，是我每天看交易報表時最關注的指標之一。

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3. 市場流動性不足或策略被跟單

另一個原因可能是：

• 市場流動性不足：你的部位過大導致實際滑價太嚴重。

• 策略被複製或跟單：尤其是市場上類似策略太多，大家同時搶著下單時容易造成「擠兌」現象。

這一點我有切身之痛：
早期我還是透過營業員人工下單時，我因為績效不錯，許多人偷偷跟單，導致市場提前反應，造成我下單時劇烈滑價，曾經出現滑價 30 點以上的情況。後來我花了不少心力才發現問題原因。

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4. 被市場大戶反套利（Stop-hunting）

有時候市場上大戶或法人，會透過觀察市場一般散戶的慣用進出場點、停損價位，特意用大單推動價格觸擊這些位置，造成短暫的快速波動（俗稱「快市」），然後迅速反向平倉獲利。

這種情況在圖表上常見為短暫的「假突破」。許多短線策略，尤其容易被這種反套利行為重傷。

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5. 市場結構的重大改變（Regime Shift）

市場並非恆常不變，而是時常受到各種結構性因素影響，例如：

• 法規或稅率的調整（如期交稅大幅調降或提高）

• 市場流動性改變

• 微觀市場結構（如取消保證金最佳化）

• 交易規則變動或交易參與者組成改變

這些因素都可能導致你策略原本的交易邏輯和績效突然失去效果。

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6. 訊號來源衰退（Signal Decay）

策略有效性通常建立在某些市場條件或訊號來源之上。當這些訊號逐漸消失或變得不明顯，策略自然會失效。

以我的經驗為例：
2004 下半年到 2007 上半年，整整三年，台灣大盤的波動率非常低，常常一天的高低差只有不到 50 點，一整年高低點差不到 2000 點，當沖策略根本無法發揮作用，這段期間我經歷了非常艱難的時期，幾乎無法獲利。

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二、策略失效後，該如何處理？

當你理解了策略失效的原因之後，下一步就是要考慮：

• 應該如何定義策略的停用條件？

• 策略失效後該如何調整？

這個主題我會在下一篇文章詳細展開，但基本原則是：

1. 設定明確的績效評估標準與停損條件（如 Sharpe ratio 或最大回撤）。

2. 定期檢查策略績效，偵測異常表現。

3. 策略失效時，迅速執行「停用」或「再優化」程序，以避免不必要的資金損失。

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三、小結：成功策略管理的核心思維

策略不會永久有效，因此「管理」你的策略比「設計」策略更重要。
透過有效的事前規劃、事中監控與事後檢討調整，才是真正能讓你的交易系統長久獲利的關鍵。

我下一篇文章會進一步討論「策略的監控指標」與「策略失效的處理流程」，請持續關注！

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文章經 AI 編輯整理

程式交易入門指南：從觀念建立到策略開發

程式交易入門指南：從觀念建立到策略開發

最近兒子問我能不能寫一篇從入門到進階的程式交易文章。我想了一下，程式交易的進階內容實在太廣，從統計模型、機器學習、風控架構到執行效率優化等等，我過去也寫過不少相關的進階文章。如果你對那些主題有興趣，歡迎翻閱我的其他分享。不過今天，我想從最基本的角度出發，寫給那些「有投資經驗，但從未寫過程式交易」的朋友們，希望你能找到一個進入量化交易世界的切入口。

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程式交易 ≠ 自動下單

我們一提到「程式交易」，多數人的第一個反應是：「喔，就是寫程式讓電腦自動幫你下單嘛！」

這個想法並不錯，但有點太過表面。

其實，用電腦程式自動下單只是整個流程中的最後一步而已，而且現在大多數券商都已經提供標準的 API 介面（像是 REST、WebSocket、FIX Protocol 等），要實作出一個自動下單功能，從技術上並不算太困難。寫個幾十行 Python，就可以做到基本下單動作。

但，程式交易的核心絕對不是「會不會自動下單」，而是：「你要讓電腦照著什麼邏輯來下單？」這才是最難、也最重要的部分。

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核心在於「決策模型」——也就是量化交易

換句話說，程式交易的真正價值，在於你能不能建立出一套可量化、可驗證、可執行的交易決策模型。這就是所謂的「量化交易」（Quantitative Trading）。

什麼叫「量化」？就是你不能憑感覺說「今天看起來台積電很強，我來追一下」，也不是靠什麼神秘技術指標說「K 線長這樣應該會漲」。這些都太主觀。

量化的意思是：你要定義一個清楚的規則，例如：

• 當 5 日均線穿越 20 日均線時買進

• RSI 小於 30 時進場，突破 50 時出場

• 或是過去 3 年股價年化報酬大於 15%，本益比小於 10 的個股進入觀察名單

這些規則不是靠「靈感」想出來，而是根據你對市場的理解、回測結果與風險報酬評估慢慢調整出來的。

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量化交易的優點：讓決策可以複製、測試、優化

人腦做決策有一個問題，就是容易受情緒影響、記憶模糊、不一致。你昨天認為應該停損，今天卻可能因為新聞影響改變想法。而有關人性上的偏見是如何影響決策行為這部分，我建議去閱讀行為經濟學的書，裡面會提到許多人類在金融決策中容易犯的錯誤有哪些。

而電腦不會受到這些影響。只要你的策略寫得清楚，它就可以：

• 準確執行每一筆交易邏輯

• 讓你用歷史資料測試策略表現（稱為回測）

• 根據績效評估是否值得投入資金

• 做好風險控管，設定停損、部位大小

當策略建立完成並驗證有效後，自動下單只是讓這個模型「上線執行」而已。核心始終是策略邏輯，而不是自動下單本身。

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建立模型之前，先談談如何選擇工具

在開始建立你的第一個量化模型之前，有一個主題我認為非常值得先聊聊 —— 選擇工具。

現在的工具選擇真的非常多，不論是寫程式、做回測、連接交易所 API，幾乎都有現成框架可以用，甚至很多平台直接提供圖形化介面，不用寫太多程式碼也能執行策略。但事情在我剛開始接觸程式交易的時候並不是這樣。

那個時候，可用的工具非常有限。最實用、最容易上手的工具其實就是 Excel。你可以用它來計算技術指標、做簡單回測、甚至透過 VBA 做些自動化的工作。雖然功能有限，但對於剛開始摸索的人來說，已經是很不錯的起點。

後來我開始使用 TS2000i（TradeStation 2000i），這是一套針對期貨交易設計的本地端策略執行平台。在當時，它算是相當強大的工具，可以幫你把策略轉成 EasyLanguage 來跑回測和即時訊號。對期貨交易特別有幫助，因為它可以穩定處理 Tick 資料與即時行情反應。

再後來，TradeStation 轉型為券商，主力就不再放在開發交易工具上。原來開發團隊中的一部分人出走，成立了另一家公司，推出了一套非常相似但更靈活的工具 —— MultiChart。這套軟體可以說是承襲了 TS2000i 的優點，同時開放更多元的資料來源與下單接口，因此在後來一段時間內，成為 期貨程式交易的主流工具之一。

如果你是以股票交易為主，那麼也有其他選擇。例如：

• XQ全球贏家：介面友善，支援台股回測，適合不熟程式語言的投資人。

• FinLab（AI量化投資平台）：以 Python 為主，介面現代，對新手友好，也有一些內建策略模組可以直接套用。

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工具的選擇沒有標準答案

選擇什麼工具，最重要的是取決於幾個因素：

1. 你要交易的標的：

   • 股票還是期貨？

   • 台股還是美股？

   • 有無即時資料需求？

2. 你的技術背景：

   • 熟不熟 Python、EasyLanguage 或是 C#？

   • 喜歡圖形化介面還是喜歡自己寫程式？

3. 你希望做的事情：

   • 只是做歷史回測？

   • 還是要即時下單？

   • 需要接券商 API 嗎？

現在因為 AI 協助越來越普及，像 ChatGPT、Copilot 等工具已經可以協助寫出大部分的程式碼樣板，讓程式交易的技術門檻比以前低很多。你不需要是資工背景，也能靠 AI 幫你把策略邏輯轉成可執行的程式碼。

但我要強調一點：寫程式變得容易，不代表交易會變得簡單。

最終的難題還是會回到本質：
你設計的策略邏輯，能不能穩定、長期地獲利？

這才是程式交易的核心。再多的工具、再漂亮的界面，最後都要靠你能否建立一套真正有優勢的交易系統。

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技術指標陷阱：你是在看後照鏡開車嗎？

當我們談到策略開發的時候，一般人最直覺的做法，往往是從技術分析指標下手。這也不奇怪，畢竟你翻開任何一本投資書籍或交易軟體，大概都離不開那些熟悉的名稱：均線交叉、KD 指標、MACD、RSI 等等。

這些指標看起來非常科學、邏輯嚴謹，而且用來產生交易訊號也很方便，所以許多程式交易初學者會自然地開始試著「拼裝指標」，組合出各種策略。但我要提醒你：這樣做，很容易掉入程式交易最常見、也最危險的陷阱之一：

你其實只是在拿過去來預測未來。

這句話可能聽起來沒什麼，但我想用一個比喻來幫助你理解它的荒謬性：

你開車的時候，是往前看路開，還是一直看著後照鏡來判斷怎麼前進？

大多數技術指標，其實就是對過去價格的某種平滑、濾波或數學變形。它們本質上並不具備預測未來的能力，只是把「已經發生的事」用另一種方式呈現而已。例如：

• 均線是過去 N 天收盤價的平均

• KD 是過去一段時間的高低價區間的相對位置

• MACD 是兩條移動平均線的差異

所以你用這些指標去開發策略，其實就像是看著「後照鏡」來嘗試預測「前方路況」：看起來有依據，但風險極高。

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回測的假象：報表好看 ≠ 策略有效

這類策略在回測資料上通常可以得到非常漂亮的報表，原因也不難理解 —— 你可以「調整參數」來讓它剛好吻合過去的行情變化。想讓績效曲線漂亮？只要：

• 把移動平均的長短期天數稍微微調

• 設個聽起來合理的進出場條件

• 加幾個篩選條件，像是量能、震盪區間

這些微調，都可以讓你回測績效看起來更完美。

但這就像是在訓練模型記憶「考古題」，而不是讓它學會解題邏輯。一旦你把這個策略放到回測範圍以外的資料（Out-of-sample），你就會發現績效大幅下滑，有時甚至是災難性地失敗。因為這個策略本身根本沒有真實的「市場優勢」，只是剛好能夠描述過去資料的一種統計模式。

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小結：你需要的是「優勢」，不是「樣板」

一個真正穩定且能長期運作的量化策略，不應該只是過去數據的擬合器（curve fitter），而應該是建立在某種可持續的市場行為或結構之上。這個行為可能來自於：

• 市場參與者的非理性行為（行為金融）

• 結構性的套利機會

• 資金流向、產業週期、基本面因素

• 或者某些資產之間的長期相關性與配對關係

這才是真正需要你去觀察、研究與驗證的地方。而不只是用技術指標去湊一個漂亮的報表。

如何開發一個有優勢的量化策略？——三個我常用的技巧分享

許多人在剛接觸量化交易時，會花大量時間去調整技術指標的參數，或是不斷「拼裝」指標邏輯來產生交易訊號。但如同我前面所說，這樣做很容易掉入過度擬合的陷阱，策略可能在回測資料上看起來表現亮眼，但在實際市場上卻無法複製表現。

那麼，要如何開發出一套真正有**優勢（edge）**的策略呢？以下是我自己在實務中常用的幾個技巧與觀察：

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1. 引入價格以外的資料：從盤後數據挖掘市場行為

很多人策略設計的資料來源只看「價格」與「成交量」，但我認為價格只是市場的表象，真正能提供策略優勢的訊號，往往藏在價格背後的結構性資訊。

我很早以前就開始寫爬蟲，去期交所和證交所的網站每天抓盤後公布的數據，這包括：

• 期貨前五大特定法人買賣資料

• 外資的期貨與選擇權留倉部位

• 選擇權買賣權未平倉變化

• 自營商與投信的淨部位變化

這些資料每天公布，可能不是即時，但卻蘊含著許多機構操作行為的線索。我會把這些資料整理成時間序列，然後去對比它們與大盤報酬、波動率、隔日開盤缺口等變數之間的關聯性。

舉例來說：

• 當外資期貨多單連續增加超過三日，大盤隔日上漲機率是否明顯偏高？

• 當自營商大舉布局選擇權賣權，是否代表風險偏好轉強？

這些都是可以量化的「非價格因子」，若你能從中找出穩定的行為模式，對策略設計就可能是一個真正有預測性的優勢來源。

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2. 時間與結構性的統計偏差：掌握「市場的節奏」

另一個我很常做的事情是：針對時間維度做統計，觀察市場在不同時間點的表現是否存在規律性的偏差。

舉幾個我實際觀察並利用的例子：

• 星期一與星期三的波動比較大：
  星期一常反映週末的消息與國際變化；星期三是選擇權結算日，常出現策略調整與拉抬壓低的現象。

• 每月固定幾日的市場行為異常：
  像是每月 5 號、15 號、月底前幾天，可能與定期定額資金、基金換倉或績效作帳有關。

• 每天高低點的出現時間有偏態：
  我統計發現，高達 80% 以上的當日的高點或低點會出現在開盤後一小時或收盤前一小時，中段盤往往是震盪區。這樣的資訊對於開發短線策略（如開盤突破、收盤回測）非常實用。

這類時間統計的重點在於：你不是去預測價格的「方向」，而是找出市場「行為模式」的不均勻性。只要這種偏差穩定出現，你就有機會設計出能利用它的策略。

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3. 市場不是隨機的：價格分布的厚尾與非正態特性

最後，我想談一個被很多初學者忽略、但我認為極其關鍵的觀念：市場波動不是隨機漫步（Random Walk），價格分布也不是鐘形分布。

如果市場真的像教科書上說的那樣完全隨機，那麼價格報酬的分布應該是標準常態分布（Bell Curve），多數波動集中在均值附近，極端事件非常罕見。

但事實上，你只要把市場的歷史報酬拿來畫個直方圖，就會發現：

• 分布呈現厚尾現象（Fat Tail）

• 有明顯的偏態（Skewness）

• 極端行情發生的機率遠高於正態預期

這意味著什麼？意味著市場其實有其內在結構性與行為偏差，不是完全隨機的。如果你能針對這些非正態特性設計策略，例如：

• 利用波動率異常加權資金部位

• 建立極端風險事件的對沖模型

• 結合動態風控來避免尾部風險

那麼你就比那些假設市場「正態穩定」的策略，更接近真實世界，也更有機會長期存活。

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小結：從觀察現象，到建立可驗證的邏輯

策略的優勢來自於對市場行為的深度理解，而不是靠指標拼裝或參數調整。
我建議每一位想走向量化交易的朋友，不妨從以下三個方向入手：

1. 資料面：引進價格以外的變數

2. 統計面：找出時間或結構性的偏差

3. 分布面：理解市場的真實波動特性

當你從這些現象中找到穩定的規律，再用程式把它們具體化為「可以執行、可以測試、可以控風險」的策略模型，那才是你真正開始建立屬於自己優勢的起點。

文章經 AI 編輯整理（ChatGPT 協助潤飾）