交易員專訪Naoufel Part I

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成功交易員專訪：Naoufel 如何像經營企業一樣管理量化交易？

本期專訪的主角 Naoufel Taief，是一位來自加拿大魁北克的特許會計師（Chartered Accountant）與全職量化交易員。自 2013 年涉足交易以來，他最終轉向**完全機械化的算法交易**。

Naoufel 最令人信服之處，在於他敢於公開經過**第三方審計的實盤績效**（Kinfo）。本文將深入解析他的交易哲學、策略開發流程，以及如何透過「像經營企業一樣」的心態來管理交易組合。

核心理念：為什麼選擇量化交易？

Naoufel 的轉變源於對傳統主觀交易（Discretionary Trading）痛點的深刻體悟。他指出，人類天生不適合交易，一旦情緒介入，往往會在最錯誤的時間做出最錯誤的決策。量化交易提供了三大優勢：

• 拯救自己於情緒之外：100% 機械化執行，零主觀判斷。
• 利用現代科技槓桿：透過軟體（如 StrategyQuant）自動化挖掘策略與執行多重穩健性測試。
• 無限的多元化潛力：同時交易多種商品、板塊與時間週期，利用不相關（Uncorrelated）策略平滑回報。

像招聘員工一樣開發策略：SQX 工作流詳解

Naoufel 將每一個算法策略（Algo）視為他的「員工」。他採用「慢聘快炒（Hire slow, fire fast）」的原則。

他的開發流程（Workflow）嚴謹而具體：

1. **市場性格分析**：針對不同的商品，研究其牛市與熊市週期，確保訓練數據涵蓋各種市場狀態。
2. **極簡規則與數據選擇**：使用最少的規則，並在樣本內（In-Sample）與樣本外（Out-of-Sample）數據中都納入牛、熊與盤整市況，避免過度擬合（Curve Fitting）。
3. **自動化穩健性測試**：利用 StrategyQuant X (SQX) 進行多重壓力測試，他最重視：
   • **樣本選擇**（Sample Selection）
   • **蒙特卡羅模擬**（Monte Carlo）：評估在最壞運氣下的潛在回撤。
4. **視覺化檢查與相關性分析**：人工檢查通過自動化篩選的策略，並分析相關性，確保新策略能分散整體風險。
5. **孵化期（Incubation）**：所有策略在上線前都必須經過**模擬倉**（Paper Trading）的「試用期」。

實務層面：投資組合與風險管理

Naoufel 強調，正確的**部位規模（Sizing）**至關重要。他的目標是控制對每個策略的曝險，並確保它們彼此不相關。

面對回撤（Drawdown）的紀律

Naoufel 視回撤為交易的一部分，但他建立了明確的「停損機制」。無論是單一策略還是整個投資組合，一旦績效超出**預期的正常邊界**，他就會暫停該策略，將其退回孵化區或直接退休。這種紀律是長久生存的關鍵。

對交易員的啟發與建議

Naoufel 的成功路徑為量化交易者指明了方向：

• **警惕網路大師**：遠離那些只秀短期比賽成績卻不敢公開長期實盤紀錄的「大師」。尋找像 Kinfo 這樣有第三方審計、有「切身利益（Skin in the game）」的交易員學習。
• **研究你的對手**：深入研究你所交易的市場與商品。
• **重視穩健性勝過獲利**：透過嚴格的多步驟篩選流程，提高策略在未來市場存活的機率。

總結來說，量化交易不是尋找一個永遠賺錢的黑盒子，而是一個持續篩選、監控與汰換策略的**動態管理過程**。

相關資源與工具

項目名稱／說明	網址
文字專訪	StrategyQuant 官方部落格專訪 Naoufel
實盤紀錄	Naoufel 的 Kinfo 驗證績效 (2019-2025)
實盤紀錄	Naoufel 2021 年績效報告 (PDF)
線上課程	Mining For Gold (University Trading Dominion)
軟體工具	StrategyQuant 官方網站

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