在演算法交易的世界裡，許多人總在追求最新、最複雜的機器學習模型，卻忽略了經典交易智慧的威力。本篇專訪我們邀請到擁有超過 30 年市場經驗的資深交易員 Christos（觀看完整 YouTube 訪談影片）。他將與我們分享他如何從閱讀多年前出版的經典交易書籍中獲取靈感，並利用 StrategyQuant (SQX) 進行長達 20 年以上的「樣本外 (Out-of-sample)」歷史回測。今天，他將無私公開目前在 Alpaca 實盤運行的 3 套高勝率量化策略，證明「不需要重新發明輪子，也能打造穩定的獲利機器」。
📌 本頁修煉路線圖
一、 為什麼「老書」是量化交易者的終極靈感寶庫？
Christos 在 80 年代末期開始了他的交易生涯。早期作為主觀交易員，他試圖結合基本面（盈餘電話會議、新聞）與技術面分析，但過程極度耗時且績效不穩定。直到他接觸了 SQX 與 AlgoCloud，才成功將交易全面自動化，目前已在多個實盤帳戶中部署了超過 35 支量化策略。
「我非常喜歡從舊的交易書籍中尋找靈感。這些書出版於 10 年或 20 年前，這意味著當我們拿今天的數據進行回測時，這些數據完全是『樣本外 (Out-of-sample)』的。你可以立刻知道這個幾十年前的想法，是否經得起時間的考驗。」
他強烈推薦了幾本經典著作，包含 Perry Kaufman 的《Trading Systems and Methods》、Gil Morales 的《In the Trading Cockpit》以及 Larry Williams 的《The Long-Term Secrets to Short-Term Trading》。以下介紹的三套策略，靈感皆源自這些經典或社群中的老派智慧。
二、 策略一：跳空抄底策略 (Buying the Gap Down)
這套策略靈感來自 2004 年出版的書籍。當投資人一早醒來，看到手中持股跳空暴跌時，往往會陷入恐慌並情緒性拋售。這套策略正是為了利用這種「群眾恐慌的流動性」而生。Christos 針對羅素 3000 (Russell 3000) 中小型股進行了改良。
策略核心邏輯與條件：
- 進場條件 (多頭)：
- 條件 1：昨日收盤價低於前日收盤價（已經在跌）。
- 條件 2：今日開盤價相較於昨日收盤價，出現 至少大於 5% 的向下跳空。
- 條件 3：大盤環境驗證：今日 SPY (S&P 500 ETF) 也必須跳空下跌至少 0.5%（確認是市場整體情緒恐慌，而非單一個股的致命利空）。
- 條件 4：過濾條件：股價需大於 1 美元，且昨日成交量小於 200 萬股（鎖定容易受散戶情緒影響的中小型股）。
- 排序與資金管理： 若符合條件的股票過多，系統會選擇「向下跳空幅度最大」的前 5 檔股票進場。
- 出場條件： 抱牢一天，在隔日的開盤價準時出場 (Exit on next day open)。
SQX 核心代碼範例：
# SQX 條件邏輯模擬 (Rising EMA 20)
if prev_5_days_range <= 0.03: # 過去 5 天最高與最低價差小於 3%
if DailyClose[1] > highest_high_of_prev_5_days: # 昨日收盤突破 5 日盤整區間
if EMA20[1] > EMA20[2] and EMA20[1] > EMA50[1]: # 均線多頭排列且向上
buy_at_market_open()
# 出場條件：10天後，或 10天變動率 (ROC) 轉負回測表現 (2000-2024)： 經過 20 多年的歷史回測（涵蓋 2008 金融海嘯與 2020 疫情大跌），這支策略呈現平穩向上的權益曲線，且在長達 25 年間竟然 沒有經歷過任何一個虧損的年度，年化報酬率達 12%，最大回撤僅 12%。
三、 策略二：上升 EMA 緊湊區間突破 (Rising EMA 20 Breakout)
這支策略的靈感來自於推特 (X) 上的資深資金管理人 Jeff Sun。這是一個標準的「動能突破 (Momentum Breakout)」策略，旨在捕捉強勢股在短暫休息後，再次爆發向上的瞬間。
策略核心邏輯與條件：
- 進場條件 (多頭)：
- 條件 1：趨勢向上：今日的 20 日 EMA (指數移動平均線) 大於昨日，且 20 日 EMA 必須高於 50 日 EMA。
- 條件 2：緊湊區間 (Tight Range)：過去 5 天內的最高價與最低價的波動幅度，必須 小於等於 3%。這代表股票在上升趨勢中正在進行極度壓縮的盤整。
- 條件 3：突破進場：當日收盤價突破了這 5 天緊湊區間的最高點時，於隔日開盤買進。
- 排序條件： 若多檔符合，優先選擇收盤價最貼近 20 日 EMA 的股票（買在起漲點）。
- 出場條件： 當 10 日變化率 (Rate of Change) 轉為負值，或是持有滿 10 天後強制出場。
亮點分析： 這套策略非常聰明地自帶了「避險機制」。在 2008 年或 2020 年的空頭大跌市場中，股票的波動率會極具放大，根本不可能出現「5天波動率低於 3%」且「在 20EMA 之上」的條件。因此，在空頭市場中，這套策略會自動 強制休眠，完美避開了系統性崩盤。
四、 策略三：Larry Williams 的經典 7 日均值回歸 (7-Bar Rule)
最後這套策略來自傳奇期貨交易大師 Larry Williams 於 1998 年出版的著作，這代表它擁有長達 27 年的完美樣本外數據！這是一套極簡，甚至不可能過度擬合 (Curve fitting) 的均值回歸策略。
策略核心邏輯與條件：
- 大趨勢濾網： 100 日的線性回歸斜率 (Linear Regression Angle) 必須大於 0（確保長期趨勢是向上的）。
- 進場條件： 當今日的「收盤價」創下 過去 7 個交易日以來的最低收盤價，在尾盤買進。
- 出場條件： 當未來的某一日，收盤價創下「過去 7 個交易日以來的最高收盤價」時，立刻賣出。若持倉超過 20 天未達標，則時間停損出場。
- 排序關鍵 (重要)： 選擇標準差 (波動率) 最低的股票。因為我們是在買創 7 日新低的股票，為了避免「接到正在自由落體的刀子」，我們只買跌勢溫和、波動率低的錯殺股。
五、 Christos 的量化交易哲學與總結
我們生活在一個資訊爆炸的偉大時代，網路上與舊書堆中充滿了極具價值的交易點子。Christos 的這三套策略向我們證明了：
要建立穩健的演算法交易事業，你不需要寫出數千行的複雜代碼，也不需要過度擬合參數。你可以從老書中提取簡單的概念，利用 StrategyQuant 強大的回測引擎，將其應用在當代股市中，並善用「排序函數 (Ranking function)」與「大盤環境濾網 (Market Regime filters)」進行微調。
最終的「量化聖杯」，就是將這些在不同市場階段各自發光發熱的策略（如趨勢突破、均值回歸、跳空抄底）組合成一個多重維度的投資組合，藉此大幅降低帳戶回撤，享受平滑成長的權益曲線。