SQZ 量化交易員 Sanga：從疫情裁量交易到 120 萬美金資金管理人的突破之路
SQZ 是 Darwinex 上成長速度極快的 DARWIN 之一，由交易員 Sanga 操盤，最亮眼的一次，是在 2025 年初開放投資人不到一個月，就吸引超過 120 萬美元投資資金，之後仍穩定管理超過 70 萬美元以上的資產。
他的故事，不只是「績效漂亮」，更重要的是：如何在短短幾年內，從疫情期間的裁量交易新手，自學程式語言、搭建以「**突破策略**」為核心的自動化投資組合，並且用**風險與相關性思維**把它做成一個可大規模承載資金的系統。
背景與轉折：COVID 期間入市，裁量走不通就直接改寫成程式
Sanga 一開始進入市場是在 COVID 封城期間。他先從裁量趨勢交易起步，但在操作約 9 個月後，發現純裁量的模式**缺乏穩定性**，且高度依賴當下判斷的模式並不契合他的思考方式。他很快決定直接換跑道：從「人做決策」改成「程式做決策」，走向完全自動化。
自學 PowerLanguage：從零程式基礎到可長期獲利的策略組合
為什麼選擇 PowerLanguage，而不是 Python？
Sanga 選擇了 PowerLanguage（MultiCharts 所使用的語言），理由很務實：
- 語法相對簡單，對非工程背景的交易員更友善。
- 易於在圖表平台上快速實作、測試與部署。
他在約 1.5 年左右，就完成從「程式零基礎」到「可長期獲利系統」的初步轉型。
SQZ 的架構：多品種突破策略組合
SQZ 是一個**多資產、多策略**的突破型投資組合：
- 核心邏輯是**趨勢突破（Breakout）**，但每個資產都獨立建模、單獨回測與調參。
- 部分策略採**時間出場**（無固定 TP，以持倉時間作為退出條件）。
他的思路不是「一個 EA 套天下」，而是先確認某個資產在長期歷史中，是否適合突破邏輯。如果一個資產在 10 年內很難靠突破獲利，他就直接放棄，有效避免了過度最佳化問題。
組合思維：如何管控多資產間的相關性與風險？
相關性處理：不是算一次相關係數就完事，而是動態調整曝險
當同一組邏輯跑在多個資產上，很容易遇到「多策略一起同向虧損」的風險。Sanga 的作法偏向實務風控：
- 若兩個資產的走勢高度同向，他會把單一資產的風險比例**降半**（例如從 2% 改為 1%）。
- 在市場劇烈波動時，他會**大幅減少指數曝險**，把更多資金轉向波動相對溫和的商品（例如部分大宗商品）。
他強調，真正的工作已經不是「下單的人」，而是「風險管理與資產配置的人」，負責管控資產類別、持倉權重與風險暴露。
對虧損與勝率的認知：預期 35–40% 勝率，接受長度較長的虧損期
Sanga 對「勝率」的看法非常理性：
- 他預期自己的系統長期勝率約落在 **38–40%** 左右。
- 長期來看，關鍵不在於「每一筆是否正確」，而是整體風險報酬比與期望值是否足夠正向。
自動化的最大優勢，就是可以嚴格執行這樣的結構，不會因為數筆連虧就情緒崩潰亂砍單。
從 0 到 120 萬美元：Darwinex 投資人市場如何放大 SQZ？
投資人資金的爆發：一個月內從零到 125 萬美元
SQZ 的爆發點來自 2025 年初 Darwinex 將期貨 DARWIN 正式開放給投資人。一個月內，資產管理規模衝上約 **125 萬美元**。但當資金高點附近，市場波動加劇，策略組合出現一段明顯回撤：
約有接近「一半投資人」選擇撤資，使得 AUM 從 125 萬美元回落到約 70 多萬美元。這對心態是種衝擊，但他也理解投資人對「短期虧損」極度敏感。
Track Record 長度與耐心：第二波資金通常更穩定
Sanga 非常清楚：他目前的 Track Record 尚未滿兩年，很多嚴謹的投資人會等至少兩年以上紀錄才願意大額進場。他認為，若交易員能**嚴格遵守系統、平穩走出回撤並創新高**，第二波資金流入往往更穩定，因為投資人已經看過「策略如何度過壞時期」。
為什麼選 Darwinex，而不是 Prop Firm？——「風險結構」與「利益對齊」的差異
Sanga 過去也嘗試過幾家 Prop Firm，但他認為其規則「極不友善」，鼓勵過度冒險，且無法提供可對外展示的正式 Track Record。他認為這樣的模式對交易員的長期職涯不利。
相較之下，他對 Darwinex 的評價是「幾乎沒有可替代選項」：
- 能夠在一個受監管的框架內，以真實資金交易，同時形成一條**公開、不可篡改**的交易紀錄。
- 平台擁有投資人市場（Investor Marketplace），讓交易員專注把系統做好即可。
- Darwinex 不採用傳統 B-book 模式，**平台與交易員在風險與報酬上是利益對齊的**。
對想從裁量轉向自動化交易者的啟示與建議
- **先有裁量基礎，再轉程式**，反而更能看懂系統在做什麼，不會只被數字牽著走。
- 學程式語言時，選擇「適合交易思維」而非「最潮技術」（如他選擇 PowerLanguage），把時間花在邏輯驗證。
- **不要試圖「優化出一個好策略」**，而是先檢驗「這個資產本來就適不適合這個邏輯」。
- 把自己定位成「**風險經理**」，而不是「每天要贏的交易員」。
- 接受勝率不高但期望值為正的結構，並提前心理建設「連虧與回撤一定會發生」。
- 使用像 Darwinex 這類平台，把個人策略變成「**可驗證、可擴張**」的專業資產管理業務。
相關資源與工具整理
| 項目名稱／說明 | 網址 |
|---|---|
| 訪談影片 | $1.2M investor capital in less than 2 months: The Rise of SQZ |
| 策略頁面 | Darwinex – DARWIN SQZ（Sanga 的突破策略組合） |
| 平台首頁 | Darwinex 官方網站 |
| 投資人市場與期貨 DARWIN 資訊 | Darwinex 投資人市場與期貨 DARWIN（可自官網導覽查詢） |
| 訪談節目系列 | Market Masters / Darwinex 訪談與交易員故事播放清單 |