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