擺脫 EA 詐騙陷阱：交易員 Gianluca 如何利用 StrategyQuant 建立穩健的「機械化軍團」
Gianluca 是一位熱愛科技的自雇人士與體育老師，他將交易視為一場戰爭，認為交易員就像指揮官，需要部署大量的「士兵」（策略）來應對戰場。從早期購買市售 EA（智能交易系統）慘遭詐騙，到後來利用 StrategyQuant X (SQX) 自行開發出穩健的投資組合，他的轉變過程展示了從依賴他人到獨立自主的專業量化成長路徑。
從 EA 受害者到自主開發：識別詐騙與過度最佳化
Gianluca 的量化交易之路始於 2016 年的外匯市場。起初他購買現成的 EA，但很快發現這些策略大多是詐騙或經過嚴重的過度最佳化（Over-optimized）。透過分析數據偏移（Data shift），他學會了識別那些利用操縱數據來美化績效的劣質 EA。
這段經歷讓他意識到：唯有自己構建策略，才能確保邏輯的透明與穩健。最終，他在 2018 年選擇了 StrategyQuant X (SQX)，利用其多核心運算能力來進行大規模的策略開發。
「時光機」驗證法：用一年時間進行嚴格測試
與急於上線賺錢的交易員不同，Gianluca 在購買軟體後，整整花了一年時間進行測試，沒有投入任何真金白銀。他採用了一種「偽回溯測試」的方法：
- **模擬過去**：他假裝自己身處 2018 年，僅使用 2018 年以前的數據進行策略開發與優化。
- **驗證未來**：完成開發後，他將這些策略放在 2019 年的數據中進行測試。
- **汰弱留強**：如果策略在 2019 年（對策略而言是未知的未來數據）表現不佳，他就從頭開始。
這種方法確保了策略在面對「未知數據」時具有真實的獲利能力，而非僅僅是對過去歷史數據的曲線擬合（Curve-fitted）。
零妥協的穩健性哲學：寧可錯殺，不可放過
Gianluca 的核心理念是「沒有捷徑」。他利用 SQX 的自定義項目（Custom Project）功能，打造了從 A 到 Z 的全自動工作流。他的篩選標準極為嚴格：
- **多重壓力測試**：策略必須通過多市場回測、蒙特卡羅模擬（Monte Carlo）、參數排列（SPP）與移動窗口分析（WFM）。
- **一票否決制**：只要策略無法通過上述任何一項測試，無論其績效曲線多漂亮，都會直接被刪除。
他相信，擁有一組績效普通但極度穩健的策略，遠勝過一組回測完美但在實戰中可能崩潰的策略。
投資組合管理：交易是一場馬拉松
在建構投資組合時，Gianluca 遵循分散原則，選擇相關性低的不同市場，並優先考慮穩定性與較低的最大回撤（Max DD），而非追求最高報酬。
面對實盤回撤的判斷標準：
- **檢查歷史極值**：只要當前的回撤幅度沒有超過歷史最大回撤，他就視為正常波動，不會輕易干預或停止策略。
- **長期視角**：交易不是短跑，而是馬拉松。他建議策略上線後至少要觀察一年，給予其足夠的運行時間來驗證概率。
給開發者的建議：像駕駛 F1 賽車一樣探索工具
Gianluca 鼓勵所有量化開發者充分利用手中的工具。StrategyQuant 就像一輛設定複雜的 F1 賽車，開發者應該探索每一個按鈕、每一個下拉選單，因為獨特的設定往往能帶來差異化的優勢。透過創意思考與嚴格測試，交易員可以擺脫手動交易的壓力，建立屬於自己的自動化交易事業。
相關資源與工具
| 項目名稱／說明 | 網址 |
|---|---|
| 原文訪談 | An interview with successful trader Gianluca |
| 開發軟體 | StrategyQuant X (SQX) |
| 交易工具 | Metastock (早期使用, 需自行搜尋相關資訊) |