職業撲克玩家的交易洞察：Bentra 如何將賽局思維應用於量化交易
Bentra 是一位前職業撲克玩家，目前在 Darwinex 平台上管理代號為「SUG」的投資組合（Darwin）。擁有軟體開發背景的他，最終轉向全自動化交易。Bentra 認為，多年的職業撲克生涯為他奠定了交易所需的關鍵心理素質，特別是在處理隨機性假象、基於統計做決策以及理解**樣本數重要性**等方面。
撲克思維：從牌桌到交易桌的機率博弈
Bentra 指出，職業撲克與金融交易在核心邏輯上高度相似，兩者都需要在資訊不完全的情況下做出「數學期望值最高」的決策。撲克訓練讓他深刻理解到：
- 短期結果充滿隨機性的假象（illusions from randomness）。
- 唯有透過足夠大的「樣本數（Sample Size）」才能驗證策略的真實優勢。
這種思維幫助他克服交易中的情緒波動，專注於長期統計數據而非單筆交易的盈虧。
策略開發哲學：拒絕過度最佳化與動態工作流
與許多依賴參數最佳化（Optimization）的交易員不同，Bentra 目前傾向於「**生成後直接測試**」，盡量避免參數的最佳化步驟。他認為：
- 過度優化反而容易導致**曲線擬合**（Curve Fitting）。
- 除非有明確證據顯示某個過濾器（Filter）對未來表現有幫助，否則不會盲目加入過濾條件，體現了他「**以實驗為導向**」的開發風格。
應對回撤的信心來源：「向前構建」測試法
面對投資組合的回撤（Drawdown），Bentra 的信心來自於長達 3 至 4 年的獲利實績記錄。對於缺乏實績的新手，他建議利用「向前構建（Build Forward）」的技術來驗證策略：
向前構建測試法步驟：
先建立並過濾策略，在未見數據（Unseen Data）上驗證，通過後再將時間窗口向前滾動一年重複此過程。如果策略能在完全未知的樣本外數據中達到 70% 以上的勝率，交易員便能對其穩健性保有信心。
實務技巧：對稱性構建與統計顯著性
Bentra 特別強調「統計顯著性（Statistical Significance）」的重要性，並提供了一個實用的開發技巧：**對稱性構建**（Build Symmetrically）。
- **對稱性構建**：即使原本只打算交易多頭或空頭，開發時也應同時測試雙向邏輯，這能提供額外的統計數據來驗證策略核心邏輯的有效性。
- 他建議交易員應善用 StrategyQuant X (SQX) 等工具發揮創意，設計自己的實驗來驗證市場假設，而非盲目跟隨現成模板。
相關資源與工具
| 項目名稱／說明 | 網址 |
|---|---|
| 原文訪談 | Trading insights from professional poker player Bentra |
| 實盤績效 | Bentra 的 Darwin "SUG" (Darwinex) |
| 個人網站 | Bentra 的部落格 (建置中) |
| YouTube 頻道 | Martyn Tinsley (需自行搜尋 YouTube) |
| 書籍推薦 | Kevin Davey, Robert Pardo, David Aronson 的著作 (需自行搜尋相關書籍) |