波蘭交易員 Michal Zaremba 專訪：AlgoCloud 實盤交易的長期主義與策略組合
這篇訪談主角是來自波蘭的交易員 Michal Zaremba，他是第一位用真錢在 AlgoCloud 上實盤交易的使用者。他從 2017 年開始交易，熱愛科技與自動化，卻不是程式員，因此特別青睞「無程式碼」的量化交易解決方案。他強調：自動化交易的真正目標，是同時獲得「**財務自由**」與「**時間自由**」，而不只是盯盤賺快錢。
從主觀交易到完全系統化：為什麼最後選擇 AlgoCloud？
Michal 一開始接觸的是擺動交易與主觀操作，但最後發現日內交易極度耗時、壓力大，與他追求的生活型態不符。他真正偏好的是「系統化、可重複、可自動執行」的交易邏輯。
最終選擇 AlgoCloud 的關鍵原因在於：
- **功能完整**：能直接做「股票池選股」與多標的組合回測。
- **極致穩定**：策略部署到券商（如 Alpaca）快速且穩定，極大程度減少了因平台當機或倉位不同步而導致的身心俱疲。
他提到，在 AlgoCloud 上運行的一整年裡，日常可以好幾天不登入，仍能放心讓策略運行。對他而言，這種「平台穩定度＋無程式碼部署」就是投入大量時間深耕的關鍵原因。
他真正在用的策略類型：反轉＋動能是新手最佳起點
Michal 嘗試過許多風格，最後沉澱出幾個實際可長期使用的方向：
- **反轉（Reversal / Mean Reversion）策略**：對新手來說，這類策略因為勝率較高，有利於建立信心，不容易在初期心理崩盤。
- **動能／趨勢追蹤（Momentum / Trend Following）策略**：利用股價持續運動特性，在強勢標的上追隨趨勢，適合股票這種長期偏多的資產。
- **設計方法**：從經典交易書籍中找概念，或把肉眼在圖表上看到的價格行為，用 SQX / AlgoCloud 的積木或簡單邏輯描述出來，再丟去測試。
策略＝員工：先理解，再決定「雇用」或「開除」
Michal 最有代表性的比喻是：「每一個策略就像你公司裡的一位員工。」
策略管理哲學：
- **拒絕黑箱**：你不會雇用一個你不了解工作內容的員工；同樣地，你也不該實盤運行一套你看不懂邏輯的策略。
- **知曉職責**：要知道它在什麼市場條件下出手、通常什麼時候賺錢、什麼時候容易虧損。
- **建立內在信心**：就算是系統自動產生的策略，也要花時間逐段閱讀邏輯、看圖表、調參看看，真正搞懂「這套東西到底在做什麼」，而不是只相信一張漂亮的回測圖。
他強調：遇到第一次回撤就恐慌關策略是錯誤的，因為「每個策略都必然會經歷回撤」。
投資組合思維：不只是相關性，更要看曝險與市場環境
Michal 認為「投資組合」才是量化交易的真正目標。他的組合管理方法包含以下幾個層次：
- **基本結構**：至少 **10–20 套**穩健策略，每一套都在模擬帳戶實測過。
- **多元驅動因子**：有的策略在牛市發揮，有的在震盪市有效，降低整體投組的同步虧損風險。
- **關注相關性**：尋找低相關甚至負相關組合，讓某些策略在別的策略虧損時提供緩衝。
- **曝險（Exposure）管理的重要性**：不只看每套策略的年化報酬，更要看「這些報酬是用多少時間與資本曝險換來的」，例如低曝險策略即使報酬不高，也適合加入組合。
- **市場 regime 過濾**：若策略在某些市場環境下明顯失效，會直接在策略中加入濾網，讓它在不適合的環境中自動「休息」。
為什麼他說「現在是學習股票量化的最好時機」？
談到當前市場環境時，Michal 反而認為這是學習股票量化交易的**黃金時刻**：
- 大幅下跌或熊市往往為之後的強勁反彈與長期上升打下基礎。
- 對於動能與趨勢策略來說，熊市後期與初期回升常常是「**報酬率爆發期**」。
若能利用這段時間打好策略開發、回測、風險管理與平台實作的基礎，等真正的多頭來臨，整套系統已經準備好接球。
給想開始用 AlgoCloud／策略交易的新手的具體建議
Michal 給新手的「起步指南」重點如下：
- **放下幻想**：不要幻想有「免功課的免費午餐」，市場依然嚴苛。
- **專注核心**：把主要精力放在理解交易邏輯與策略構造，以及學會如何辨認過度擬合、如何做**穩健性測試**。
- **從模板開始**：可以先用平台內建的模板與教學策略當作起點，逐步修改，讓它們越來越貼近自己能理解與認同的邏輯。
- **閱讀經典**：多看優質教學資源，同時閱讀經典交易書籍，把「想法」與「工具」結合起來。
他總結：真正能長久存在市場中的，不是最炫的曲線，而是那些你看得懂、經得起多重市況考驗，並且你願意在回撤時仍給予信任的策略與組合。
相關資源與工具
| 項目名稱／說明 | 網址 |
|---|---|
| 訪談影片 | I’m Using AlgoCloud for My Real Trading – Interview with Michal |
| 策略與資源網站 | Michal 的 AlgoHubb（分享策略、Power BI 曝險分析等） |
| 量化平台 | StrategyQuant X 官方網站 |
| 雲端實盤平台 | AlgoCloud 官方網站 |