從 7 年摸索到自營全球前十！專訪演算法交易大師 Hani Hamdan：如何以「自動化思維」與「多層風控」在 DarwinX 斬獲 280% 收益
想要在高度隨機的市場中生存並建立可持續的投資事業，究竟需要怎樣的系統與心態？本篇專訪深入對談來自黎巴嫩的資深演算法交易員 Hani Hamdan（您可在此觀看完整 YouTube 訪談影片）。他憑藉資深 IT 背景與 StrategyQuant 的自動化開發實力，在不滿一年的時間內，讓自營帳戶於 DARWIN $QOV 排行榜躍升至 全球第 8 名，真實帳戶收益率更是突破了驚人的 280%。今天我們就來拆解他累積 20 年的交易智慧，特別是他賴以成功的「多層級自動化篩選系統」與極限風險控制架構。
📌 本頁修煉路線圖
一、 從 IT 菁英到 Top 8 全球自營交易員：Hani Hamdan 的傳奇起點
Hani Hamdan 是一位定居黎巴嫩的連續創業家、商業顧問與演算法交易員。他擁有深厚的資訊科技 (IT) 背景，這促使他的交易思維極具系統性、分析性，並始終圍繞著「自動化」展開。
早在 2002 年，Hani 便開啟了交易之路。然而當時因為創業的時間與資金限制，不得不中途退場。直到 2015 年，當他獲得了足夠的時間自由後，他決定全力投入交易——每天花費超過 15 個小時 研究市場。
「起初我專注於手動交易，學習了基本面與技術分析。我很快發現自己不喜歡基本面，因為你必須隨時保持警惕盯著新聞；但我非常喜歡技術分析。我花了一年半的時間運行一套基於和諧模式與波浪理論的高時區策略。那時我就在想：為什麼我不把它寫成程式，徹底實現演算法自動化呢？」
為了能更高效地生成策略，Hani 開始尋找能夠自動化產生交易策略的工具。在多方評估後，他遇到了改變他命運的平台：StrategyQuant (SQX)。這款平台不僅為他節省了無數的手動寫碼時間，更成為他團隊當前所有實盤高利潤策略的孕育搖籃。
二、 黃金開發工作流：如何用 StrategyQuant 打造無懈可擊的交易策略
Hani 的團隊在開發和選擇最佳策略時，主要遵循兩大黃金工作流（Workflow），其嚴謹度與自動化程度可謂量化交易界的典範：
| 工作流類型 | 核心開發邏輯與步驟 | 優勢與核心焦點 |
|---|---|---|
| 1. 學術驅動型 (Academic-Driven) | 閱讀頂尖學術論文 → 篩選出具備市場邏輯的策略原型 → 在 SQX 中進行建模與多重健壯性測試。 | 具備堅實的市場微觀結構與經濟學邏輯。 |
| 2. 數據驅動型 (Data-Driven Mining) | 利用 SQX 強大的數據挖掘能力，在歷史數據中識別 non-obvious patterns 價格模式。 | 不依賴單一指標，專注於投資組合的平均期望值。 |
Hani 團隊的實戰健壯性測試 (Robustness Testing) 步驟：
- 第一階段：策略生成與初測
- 步驟一：數據分割與挖掘： 假設擁有某個商品 20 年的歷史數據，團隊會先拿前 5 年的數據在 SQX 中進行策略生成（In-Sample）。
- 步驟二：超長樣本外驗證： 將生成出來的策略在隨後更長、未知的 10 年歷史數據中進行測試（Out of Sample, OOS），藉此評估策略適應未知市場的能力。
- 第二階段：壓力施測與分析
- 步驟三：多重壓力測試： 將 15 年數據合併，執行蒙地卡羅模擬（Monte Carlo Simulation），針對點差、滑價、歷史數據隨機化以及參數隨機化進行全方位極限施壓。
- 步驟四：前進分析與優化： 執行前進分析（Walk-Forward Optimization），確保策略在未來的表現。
- 第三階段：模擬盤與實盤孵化
- 步驟五：三個月 Demo 盤孵化： 通過所有測試的策略會先進入模擬盤交易不低於三個月，唯有模擬盤表現與回測表現高度一致，才會移入實盤環境。
三、 不只是不相關！揭秘多層級「動態風控系統」與投資組合哲學
許多人認為，建構理想投資組合的唯一關鍵是「策略間的不相關性」。但 Hani 指出，在真實市場中，即使是像均值回歸（Mean Reversion）與趨勢跟隨（Trend Following）這樣理論上互補的策略，也可能在特定的極端市場週期中 同時失效，導致整個帳戶陷入災難性的巨大回撤。
「控制風險比預測市場的方向重要 100 倍。因為只要你還保留著資本，你就永遠能在市場中存活；一旦資本賠光，一切就結束了。」
為了克服這一痛點，Hani 的團隊開發了一套靈感源自自營平台 Darwinex 的 風險價值 (Value at Risk, VAR) 機制，建構出多層防禦鏈：
- 基礎與策略層風控
- 第一層：單一策略停損： 每個上線策略都擁有嚴格的個體防線。
- 實時關聯性減倉： 當系統偵測到原先不相關的貨幣對（如歐美 EURUSD 與英美 GBPUSD）在實戰中突然呈現高度同向關聯時，會立刻自動調降每筆交易的倉位。
- 帳戶與週期層風控
- 第二層：短期時區止損： 針對特定短週期（如一週）設定投資組合的最大容忍回撤。當市場環境突然步入不適配的盲區時，即刻暫停交易。
- 第三層：整戶月度防護罩： 如果整個帳戶在某個指數或商品上的累計回撤突破特定臨界點（例如 7%），系統會果斷斬斷交易，強行休市整個月。
四、 避開過度擬合（Overfitting）：為何上線後「絕不優化」參數？
很多交易者在上線策略後，一遇到回撤就急著去重新優化（Optimize）參數。但 Hani 對此堅定地說：「上線實盤後，我們絕不做任何參數優化！」
因為過度優化幾乎無一例外地會引發交易界最可怕的隱形殺手——過度擬合 (Overfitting)。歷史曲線看起來再完美、再像「聖杯」的策略，一旦過擬合，實盤上線就會迎來災難。
Hani 團隊的核心參數管理邏輯：
# 模擬 Hani 團隊的 Python 自動化篩選與淘汰 logic
def check_strategy_performance(strategy):
# 規則 1: 過去 20 筆交易與過去 10 筆交易的 Profit Factor 必須維持在 1.1 以上
if strategy.profit_factor(last_trades=20) < 1.1 or strategy.profit_factor(last_trades=10) < 1.1:
return "DROP_FROM_LIVE"
# 規則 2: 收益回撤比 (Return to Drawdown) 必須大於 2
if strategy.return_to_dd(last_trades=10) < 2.0:
return "DROP_FROM_LIVE"
# 規則 3: 當前最大回撤突破歷史最大回撤的 1.5 倍
if strategy.current_drawdown > (strategy.historical_max_dd * 1.5):
return "DROP_FROM_LIVE"
return "KEEP_RUNNING"當一個實盤運行的策略不再滿足上述規則時，系統會將其 自動下架。不過，Hani 並不會把這些策略徹底刪除，而是讓它們回到 Demo 模擬盤中繼續運行。因為市場是有「週期性」的，某些策略可能在接下來的一到兩年內因不適應市況而虧損，但當新的週期降臨，漸漸地，它們又會重現生機。此時自動化系統便會依據即時表現，重新將其召回實盤。
五、 新手必讀心法：為什麼你該用 100 美元真錢開局，而非模擬盤？
在被問到對新手的建議時，Hani 給出了一個與主流觀點背道而馳、卻充滿實戰價值的建議：不要迷信 Demo 模擬盤，從第一天起就用實盤（Live Account）交易！
「模擬盤會給你一種錯覺，讓你以為自己是不可戰勝的，能輕易賺大錢。但當你換成真錢時，人性的恐懼 and 貪婪會徹底撕碎你的計畫。用你虧得起的真錢——不管是 100 美元、1,000 美元還是 10,000 美元——去感受虧損的痛楚。唯有當你學會坦然接受真錢的虧損，你才具備走向下一步的心理素質。」
此外，Hani 特別強調了「專一經紀商（Broker）」的重要性。在早期，他曾同時使用 5 家經紀商，每家經紀商部署數百個策略，最終導致數據不一致、回測與實盤執行偏差巨大。團隊花了整整一年多的時間來收拾這個殘局。因此，他強烈呼籲只和 一家誠信好、執行效率穩健、不隨意刪除 Demo 歷史數據的經紀商（如 Darwinex）深度合作。
六、 交易員藏寶箱：Perry Kaufman、David Aronson 與優質資源推薦
當前的網路資源繁雜而破碎，Hani 不吝分享了指引他成功渡過 7 年摸索期的精華書單與資源：
- 量化交易經典書籍
- Perry Kaufman 的《New Trading Systems and Methods》： 建構交易系統的終極聖經，極具系統性的方法論。
- David Aronson 的《Evidence-Based Technical Analysis》： 深入探討如何以實證科學的態度，過濾掉技術分析中的「偽科學」。
- 市場週期與江恩理論
- Michael S. Jenkins 的數學與週期理論： 專注於市場數學週期、幾何與江恩（William Gann）研究。Hani 透露，若能將其週期數學思維結合 StrategyQuant 篩選，將非常接近交易的「終極聖杯」。
- 量化學習平台與社群
- Ali Casey 的 YouTube 頻道： Hani 高度推薦其頻道內容，特別是針對如何將 StrategyQuant (SQX) 發揮到極致的實戰分享。
- StrategyQuant 官方免費課程與 Discord 社群： Hani 自承在 2017 年前後看了官方課程整整三到四遍，才真正解鎖了這款軟體內藏的「無價寶藏」。官方 Discord 社群內互助且高水平的氛圍更是全網少見。