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資深交易員 Christos 示範：3 個經得起時間考驗的全自動股票策略
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資深交易員 Christos 示範：3 個經得起時間考驗的全自動股票策略
這支影片由擁有 30 多年交易經驗的 Christos 分享，他示範了三個「經典概念＋現代工具」結合的股票策略，全部已在 Alpaca 實盤部署。影片的核心訊息很簡單：不用發明新東西，只要把經得起時間考驗的交易邏輯，用嚴謹方式實作與驗證，就能打造長期可用的量化策略。
影片主軸與 Christos 背景
Christos 在 1980 年代末以期貨交易起家，後來轉向股票，曾長期以「基本面＋技術面」做主觀交易。直到近年接觸到 StrategyQuant X 與 AlgoCloud，他才真正把多年裁量經驗系統化，現在在四個 Alpaca 實盤帳戶中運行約 35 套策略，涵蓋趨勢追蹤、均值回歸、突破、季節性與配對交易等多種型態。
策略一：Gap Down 反向買進策略 (Russell 3000)
這個策略源自 2004 年一本談「逢大幅跳空下跌買進」的交易書籍，對檢驗穩健性特別有價值。
策略邏輯與篩選條件：
- **跳空門檻**：今日開盤價相對昨日收盤「至少」向下跳空 5%。
- **市場同步**：市場整體（SPY）也至少向下跳空 0.5%。
- **標的限制**：僅交易股價高於 1 美元、昨日成交量低於 200 萬股的中小型股（Russell 3000 母體）。
- **進場**：在符合條件當天的開盤價進多單。
- **出場**：隔日開盤一併平倉。
長期回測特徵：測試區間約 2000–2024 年，權益曲線整體呈現「平滑向上」，最大回撤約 12%，勝率約 62%。
策略二：Long off EMA – 依附 20EMA 的突破做多 (Russell 3000)
這個策略屬於「順勢突破＋縮幅整理」的組合，專門找尋沿著 20 日 EMA 上漲、但短期區間壓縮後向上突破的標的。
篩選與進出場：
- **趨勢確認**：20 日 EMA 斜率向上且高於 50 日 EMA。
- **盤整確認**：過去 5 個交易日的最高價與最低價區間不超過 3%。
- **突破訊號**：昨日收盤價突破這 5 日高點區間之上。
- **進場**：在突破訊號後的隔日開盤價買進。
- **出場**：若 10 日報酬率轉為負值則平倉，或在第 10 日強制出場。
回測與表現特徵：最大回撤約 9%。由於熊市時很難滿足「嚴格要求 20EMA 上升」的條件，策略在熊市會自然「關機」，權益曲線在重大崩跌期間仍維持正斜率。
策略三：七日均值回歸 (Russell 3000)
這個策略源自 Larry Williams 1998 年經典著作中提出的「七 bar 規則」，並移植到股票市場。
核心規則與控管：
- **進場**：若今日收盤為過去 7 個交易日（含今日）最低收盤價，且 100 日線性回歸斜率為正（多頭趨勢），則在收盤買進。
- **出場**：當某日收盤成為過去 7 日最高收盤價時平倉，或持有 20 根 K 線後強制出場。
- **排序偏好**：優先選「近 7 日價格波動標準差較低」的標的，即挑選低波動回調，而非暴跌中的「接飛刀」。
回測結果：年化報酬約 13%，勝率偏高，適合作為組合中「穩定均值回歸」的角色。
Christos 的策略開發哲學與實務建議
Christos 分享了他在策略開發上的幾個重要觀念：
- **善用「老書與公開策略」**：這些策略早已公開數十年，現今測試幾乎全是樣本外，更能檢驗其真實有效性。
- **先求簡單，再談組合**：他認為「簡單策略常常比複雜策略更有長期生命力」。難點在於如何把多個在不同市場環境中啟動的簡單策略，組合成平滑的投資組合。
- **重視樣本外與實務約束**：回測一律包含下市股票（減少生存者偏差），並考慮 PDT 限制、資產相關性與實際交易成本等實務因素。
策略組合的目標：在不同市場階段各司其職
他認為真正的「聖杯」不是某一支神奇策略，而是：
- 找到在不同市場階段（單邊上漲、震盪、急跌、低波動等）表現良好的多個策略。
- 確保它們的相關性盡量低。
- 透過合理的資金配置，把整體權益曲線打磨到回撤可控、波動可承受的水準。
延伸閱讀與工具
| 項目名稱／說明 | 網址 |
|---|---|
| 教學影片 | 3 Proven Strategies That Work Over Decades Presented by Algo Trader Christos |
| 策略示例 1 | Long off EMA 策略（依附 20EMA 突破做多） |
| 策略示例 2 | Gap Down 反向買進策略 |
| 策略示例 3 | 7 Days Mean Reversion 七日均值回歸策略 |
| SQX 免費方案 | StrategyQuantX Free License 與教學課程（AlgoLab） |
| 數據工具 | Quant Data Manager |
| 分析工具 | Quant Analyzer 免費版 |
| 書籍推薦 | Kaufman, Larry Williams, Kevin Davey, Gil Morales, James Altucher 著作 |