Lisa Forex 揭露未來 20 年必備的 5 種核心工具
Lisa Forex 是一位從資料科學家轉型的演算法交易員，她不強調尋找單一的「聖杯」策略，而是專注於建立一套可持續運作的系統。在這支影片中，她分享了自己作為專業量化交易員每天都在使用的 5 種關鍵工具。
成功的交易不僅僅是寫出代碼，更在於擁有正確的基礎設施、數據源以及開發流程。以下是她歸納出的 5 大必備要素。
1. 交易執行的基礎：MT4 / MT5 平台
這是最基本的工具，也是一切的起點。用於執行交易，並掛載你的 EA（Expert Advisor，自動交易程式）。這些 EA 就像是 24 小時不休息的員工，替你監控市場並執行買賣。
- 重點：這是連接你與市場的橋樑。
2. 確保 24 小時運作的心臟：VPS（虛擬專用伺服器）
為了確保策略的穩定性，VPS 是不可或缺的投資。家用電腦的網路與電力供應不可靠，任何中斷都可能導致 EA 斷線，造成嚴重的資金損失。
為什麼不用家用電腦或免費 VPS？
- 家用風險：一場暴風雨、一次跳電或網路維修，都可能導致斷線。
- 免費 VPS 陷阱：通常附帶嚴苛的交易手數條件，可能迫使你過度交易（Overtrading）以湊手數。
解決方案： 租用獨立的付費 VPS（例如 Hyonix），每月約 20-30 美元，讓程式全天候穩定運行。
3. 回測的靈魂：高品質數據（Tick Data）
「垃圾進，垃圾出（Garbage In, Garbage Out）」是數據科學的鐵律。如果你的回測數據不準確，你的策略績效就是虛構的。
- 券商數據的陷阱：大多數 MT4/MT5 內建的歷史數據品質極差，準確度低且缺失 Tick 數據。
- 高品質來源：Lisa 推薦使用 Dukascopy 的免費 Tick Data（高精確度數據）。
- 必備工具：使用 eareview.net 或 StrategyQuant 內建工具來下載並轉換數據，確保回測條件最接近真實市場。
4. 策略工廠：策略開發軟體（StrategyQuant X）
量化交易最大的誤區是：以為就是不斷地寫程式碼。寫程式只佔了開發過程的 10%，剩下的 90% 是「測試」與「驗證」。
- 為什麼不自己寫代碼：手寫代碼耗時費力，難以進行大規模的穩健性測試。
- 現代化解決方案：使用 StrategyQuant X 這類無程式碼開發平台。它能幫助你：
- 快速失敗（Fail Fast）：迅速構建並拋棄無效策略。
- 壓力測試：執行蒙地卡羅模擬（Monte Carlo）、樣本外測試（Out-of-Sample）與滾動最佳化（WFO）。
5. 算力與效率的保障：專用開發電腦
擁有一台「專用」的電腦至關重要。蒙地卡羅模擬或優化運算會佔用大量的 CPU 與記憶體資源，與日常工作混用容易導致軟體崩潰或運算中斷。
- 用途分離：Lisa 購買了一台專門用於跑 StrategyQuant 的 PC，任務只有一個：全速運算策略。
- 配置建議：不需要昂貴的超級電腦，重點是專機專用，確保運算穩定性。
實務層面與給交易員的建議
量化交易不是關於找到「一個」神奇的賺錢機器人，而是關於建立一套「流程」。市場會改變，策略會失效，但擁有正確的工具與開發流程，你就能源源不絕地開發出適應新市場的策略。
- 投資基礎設施：VPS 和高品質數據是必要的經營成本，不要在這種地方省錢。
- 善用工具：不要試圖從零開始手寫所有代碼，善用 SQX 等工具來處理繁重的測試工作。
相關資源與工具整理
| 項目名稱／說明 | 網址 |
|---|---|
| 教學影片 | The 5 Tools I Use To Trade Algorithms |
| 策略生成軟體 Strategy Quant（折扣碼 lisaforex） | Strategy Quant |
| 數據分析工具 Quant Analyzer | Quant Analyzer |
| 經紀商 IC Markets (Lisa 推薦) | IC Markets |
| 資金平台 DarwinexZero (折扣碼 LISA) | DarwinexZero |
| VPS 服務 Hyonix (Lisa 提及的高性價比 VPS) | Hyonix |
| 數據工具 Tick Data 下載工具 | Tick Data Downloader |
留言區重點整理
社群討論主要聚焦於資金平台與硬體門檻：
- Darwinex 帳戶去哪了？：Lisa 誠實回應她主動關閉了舊帳戶（因運行商業 EA 表現不佳），目前正在用 StrategyQuant 自行開發的策略構建全新的投資組合。
- 開發電腦要很貴嗎？：Lisa 回應不需要 $20,000 美元的伺服器等級電腦，重點是專機專用，即使是 $200 美元的迷你電腦也堪用。
- 資金門檻：有網友表示經濟拮据。量化交易確實存在一定的資金門檻（硬體、軟體、數據），建議新手應先累積一定的資本。
原始 YouTube 影片連結： https://www.youtube.com/watch?v=c-XX0axpUos