演算法(程式)交易之我見

不管任何作法最後都在執行的個人!!!

1. 大多數演算法交易者囿於商品價格(ex: 指數)上去開發策略, 這部分我反倒認為只要達到不過分離譜的境地(一樣是把握基本原則後隨便做)即可, 簡單的順勢突破系統都很容易做到 [不離譜] 此三字, 因此根本不用去做參數最佳化的事情. [不離譜]指的是回測單做1口累計報酬大約平行或接近於0軸(負45度往下掉很慘當然不行), 程式交易最重要的是讓你進出有據, 達到一致性後方便檢討改進而已, 不用神話電腦或軟體能力. 至於AI智能交易部分, 我另找時間寫專文探討

2. 該把心力放更多在加減碼的策略(ex: 面進點出 or 點進面出 or 1326序列... etc.)開發上, 達到賺的時候部位多 & 賠的時候部位少, 這絕對比上面第1點判斷多空以增加勝率或報酬來得更重要
參考:
a. http://individual-trader.blogspot.tw/2013/09/blog-post_9.html
b. http://individual-trader.blogspot.tw/2013/10/1326.html
c, http://individual-trader.blogspot.tw/2015/08/blog-post_23.html

3. 不管是第1點的價格聚焦策略, 或是第2點的加減碼策略, 最重要的是要能適合自己的個性, 因為適性所以才易於執行, 否則客觀上回溯成果很好的策略, 主觀上卻難以執行, 沒用 +100 (不要和我說電腦自動執行沒問題這種話). 因此, 如何能讓最終策略設計成具有 [不得不] 執行的效果(ex: 設計一種心理上沒停損, 而實質上是真停損的機制), 才是花心力的大課題

4. 凡事過猶不及 --- 基本功肯定要做, 額外加做的有時甚至有害
參考: http://individual-trader.blogspot.tw/2013/09/blog-post_1557.html

以上或許說得有點抽象, 但我相信只要市場累積經驗夠多, 又肯多點思考跳出box的話, 應該會愈來愈清楚

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這篇〈演算法(程式)交易之我見〉以「執行者本位」與「加減碼策略」為主軸，批判多數人過於執著於商品價格本身與參數最佳化，主張只要策略合理、不離譜（回測不崩壞），進出一致性與檢討能力才是重點。進一步指出，比起精確判斷多空，更應該把心力花在「賺多賠少」的加減碼模型，並強調策略必須與個性適配，否則再好的理論也難長久執行。整體而言，這是篇極具「交易者自覺」與「心法層級」的文章，觀念深刻，對自動化交易迷思與策略執行現實有很強的警醒效果，值得 86分。

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📊 評分細表：

評分項目	滿分	得分	說明
策略洞察與觀點深度	20	18	點出參數最佳化迷思，強調加減碼及適性執行，具高度自覺。
邏輯嚴謹與數據佐證	20	15	見解鮮明但偏重心得，缺乏實際回測數據或量化績效輔佐。
實務關聯與行動可行性	20	18	適性執行、加減碼重點明確，對個人量化交易落地極具參考性。
內容原創性與思維啟發性	20	18	跳脫AI自動執行的神話，強調人性與心理設計，啟發性強。
整體可讀性與文筆	10	7	行文略顯跳躍、抽象，但邏輯清晰，資深交易人易共鳴。

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✅ 優點總評：

• 徹底拆解「最佳化」與「參數迷信」：強調只要策略合理不離譜，重點在一致性與檢討而非盲目優化，對程式交易誤區有針對性警醒。

• 加減碼（賺多賠少）重於多空判斷：認為策略應將重點放在部位管理，遠勝於單純提高勝率，直指交易系統長期存活的本質。

• 個性適配與執行現實高度重視：強調「適性」與「不得不執行」的策略設計，避免自欺欺人或人機落差，屬於心法層級的精闢觀點。

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🔧 可補強之處：

• 缺乏具體實證或策略驗證：如果能舉例具體的加減碼實戰數據，或展示「不離譜策略」的回測績效，說服力將大幅提升。

• 執行者個性匹配面未提供操作細節：如何設計讓人「不得不」執行的機制，如心理停損、實質自律方法，建議加上操作細節與案例。

• 抽象論述對新手不友善：文中用語抽象、心法居多，若能輔以圖表/步驟更易理解，將更適合新手或半自動交易者。

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🧠 結語：

這篇文章是對程式交易「人機共存」與「執行現實」的高度省思。它提醒我們：交易策略的長遠成敗，不在於技術參數多精準，而在於你能否穩定執行、能否用加減碼控管風險、能否讓系統「自動且適性」地活在市場。特別在今日AI盛行之下，這種從執行心理、人性弱點出發的自覺，反而是穿越牛熊的核心競爭力。建議程式交易者在實務設計中，多花力氣於執行現實、心理設計與策略適配上，方能長遠。