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其實一直以來呢，我都有一直聽到類似這樣子的一個現象，或者是聲音。只是尤其現在，因為開始有講量化交易，或者甚至有辦一些線下免費課程，開始聽到越來越多這種大戶跟散戶之間，這個鴻溝的差距是越來越誇張，比我想象中的大得更多。
這個現象呢，其實就是很多散戶，一般的小白，很多人都會覺得說，可是其實恰恰好，當他們越來越深入了解這個市場的時候，他們就開始懷疑。每次聽到這種大的名字，好像 Jump Crypto, Jane Street等等等等，他們背後全部都是在用量化交易，也就是所謂的自動化、程式化交易。
那麼其實他們就陷入了一個自我懷疑當中，到底為什麼我做的量化交易，跟他們做的量化交易，為什麼差別那麼大？但是你有沒有想過，我們在這個金融市場裡面，在 Binance, Bybit 都好，有60%、70%的這個交易量，都是由交易機器人所完成。那麼這個事情不是很矛盾嗎？對嗎？
那麼今天我們就來好好探討這個主題，就是為什麼你往往投資或者開發交易機器人，往往都不賺錢。然後我們嘗試把大戶是怎麼做，跟我們小白一般的認知上面，到底有多大的鴻溝，認知上面有多大的區別。我們從這個討論當中，我們嘗試從裡面看，我們能夠學到什麼樣的東西，讓我們在量化交易、機器交易上面，有一個認知上面的提升。
所以，我最近聽到的是什麼故事呢？其實就是因為，坦白說，現在這個整個市場裡面，應該沒有別的人在教量化交易，我們算是 Tradveller，算是第一家。因為我真的很相信，就是說，你慢跟要不要學，這只是一個時間上的問題，你最後一定是要擁抱這件事情。因為當 ChatGPT 出來，AI 越來越盛行，就是打程式這個事情，它會越來越人性化，越來越我們一般的語言認知，能夠去理解的這種框架。也就是說，我們能夠用語言的模型，告訴機器人怎麼做，我們要什麼策略，它都能夠做給我們。這是我相信，在未來的3到5年，會越來越是這樣子的一個模式。
那麼如果量化交易跟用機器交易這件事情，是一個必然性的話，那麼我們現在就要開始做準備，我們要開始懂得電腦是要怎麼樣思考，你要怎麼樣表達給機器人去知道，你現在做策略是怎麼去做。
所以我就在開始在市場上觀察，或者去問一些同行的人，因為我做量化交易，我也是去問。可是很多人會有一個反饋，很多是往往更多的一些人，是比我更之前就有嘗試過去做量化交易啊，程式交易這件事情。可是往往他們的反饋，都是相對的悲觀，或者是負面。有的人直接講說，他們已經嘗試了超過1年半、兩年的時間，但是都沒有一個正回饋。
但是因為，我很有幸的，我有遇到一些貴人，然後我也在很短的時間內，因為我有公司嘛，其實公司，當你成立一個公司的時候，我那個時候完全是沒有對量化交易是沒有概念，我只知道這個是未來的趨勢，然後我就冒然的，就這樣子成立了這個量化交易公司，也超過了差不多2年的時間。那麼也很幸運，我能夠在很短的時間內，把我的這個 Learning Curve 能夠拉的很劇烈，就在很短的時間內。
當你有這些認知的時候，其實你會很容易去看到說，為什麼他們當初這些，比如說其他的這些，他們有想要嘗試做量化交易的時候，他們到底遇到了什麼樣的挑戰，他們卡在什麼時間點。所以這些東西，都是我會一一的跟大家分享的。
就因為他們遇到這些挫敗，這些負面情緒，他們就直接斬釘截鐵，有一個所謂的一個 Bias，有一個偏向，就是說量化交易是不能 work 的。他們就只是說，我們嘗試了，是不能 work 的。所以他們還是看回技術分析啊等等。那麼這樣子的現象，不止一兩家，可能我遇到的就超過3家吧，各種國家的。但是等下我會再回來探討這個案例分析，是會等下在我們的第二點，我們會提到的，就是它為什麼會卡在，它卡在的點是什麼點。
另外一個故事也是很有趣的，就是我相信大家，從上一個牛市到現在，應該時不時，如果你一直在幣圈裡面，或者是有跟一些幣圈上的朋友，有打交道的話，多多少少都會聽到一些 Bot 的項目也好，或者是想說我們這個 bot 很穩定，你給它看那勝率85%、95%，甚至更高，然後感覺是每一天是賺錢的。可是每一次你一進去之後，你一定中事情的。一定就是，如果你們有這樣子的經驗的話，在下面留言寫，你們可以在下面留言給我知道。
如果這個也不需要你有做過量化交易，其實如果你作為一個，有一個相對好認知的，一個比較成熟的交易員，其實你當你聽到，看到他展現這個策略的模式的時候，其實你已經知道，這個策略是不 work 的。為什麼呢？因為這個就是所謂的馬丁策略。
我發現到，從上一輪牛市到現在，我不知道其他國家，尤其在馬來西亞，是非常盛行這樣子的東西。就是它會告訴你，今天我的策略，我的 bot 會怎麼樣做，怎麼樣做。但是其實它的底層邏輯，就是在做馬丁策略。什麼是馬丁策略呢？很簡單，就是你一塊押注，如果你看錯方向，他又會再加兩塊，兩塊加四塊，四塊加八塊，加16，加32，加到你最後，你 over leverage，就是你的槓桿資金用太多了，就是你的槓桿用太大。那麼你很容易，那麼為什麼很多時候，你會看到很高的勝率呢？是因為它不斷地加倉，它只要不斷地加倉，它的這個平均價，就會不斷地拉低。那麼只要市場稍微的均值回歸，就是回歸他的，就會跌跌跌跌跌，跌太多就是差不多，你可以理解成 over sold 的概念。然後 over sold 的概念，價錢就會反彈。只要它價錢一反彈到，它的槓桿，它就直接離場，它只賺了幾個點。我不知道。
所以其實你會發現到這個現象，就是你用整個錢包的錢100%來去賭，去賺那0.1%還是1%這樣子。所以其實這個也是為什麼，你可以看到勝率那麼高，是因為它一直頂，它一直在加注，在加注，夾到它有一天它頂不住，那個行情真的是一次過來太大，它就直接死掉。所以這是為什麼，很多人在用的時候，可能前面兩三個月都很賺錢，有些人一個月，可能就可以賺兩倍，一兩倍的，真的是有這樣的事情。這是的確，但是你完全沒有考慮到風險。
所以只要你稍微成熟一點的人呢，你都會發現，這個東西是不可能可以做的。而你知道它，總會有發生那個概率事件，就是一直單邊行情直接爆倉。所以其實我們有好一部分的，我可以講，因為基本上能夠會接觸到交易機器人，然後又投錢呢，基本上可以是80%的小白，對於金融市場不是那麼理解，因為看到高勝率而投進去的。所以基本上在整個市場的，整個對於這個觀點都好，整個大環境，為什麼會有這樣子的偏見，其實很多時候都是有這些交易機器人所害的。因為他們給了大家一個錯誤的一個期望值，就是說勝率很高，但是一進去，可能兩前兩個月沒問題，但是一個行情一來就死掉完。
所以當你以後看到類似馬丁策略這種，這種包裝的這種交易機器人的話，請避免它。你不要存有僥倖心理，給你賺到5倍10倍都好，到最後你都會歸零。
所以這個第一個故事也引入，我想要分享的第一點，為什麼你的交易機器人不會賺錢，是因為，或者是說，就算它真的有因為賺錢，可是你是用整個 wallet，整個不合理的風險，來去賺取的這個微小的盈利的話，這樣就肯定，他已經沒有策略可言了，他就是只是一個一直在賭，賭到你幸運，它回來，你賺錢你平倉，然後你以為就賺錢了。所以很多時候這種現象級的賺錢，你要懂得去回饋本質，然後它的風險，跟它的那個收益的潛在收益，是否。
像剛剛又提了馬丁策略，這樣當然很多市場上，有很多那種就是做假數據的。我可以這樣講，我的交易策略幾好又幾好，然後叫你們投錢等等。這個，我不敢講全部都是假的，但是據我所知，往往做說明會的，尤其是那種賣配套啊等等等等，那回測數據往往都是假的。尤其是可能外匯啊等等這些東西，全部他們能夠做出來，甚至他們能夠再給你看到的是，他們的平台沒有問題，可是他們做出來的時候，它可以是行情先跑出來，他的圖才畫出來。所以你可以看到說，他很穩定賺錢。
因為很邏輯的一點，其實很多是，很多人都會提醒，也這個也是大家都知道的，一個邏輯是，如果那個策略那麼好的話，為什麼會輪到給你這個一般人，這個平民百姓？可能那個說明會好，有100個人，1,000個人，為什麼就會有機會給到你們1,000個人？對嗎？因為如果就算真的有好策略，通常他們都是以 Fund 的形式，以基金的方式，可能就是對，對 family office，對一些去真正有牌照去融錢的人。因為對他們來講更容易，他不用去煩那麼多的這個投資客，他也不用去煩這些風險，他只需要對一個人交代就好。越有錢的人，他投資到來，他不會那麼多有的沒有的這些 complain 啊，投訴啊，或者一直想要問你現在賺多少錢？誒，還沒賺100%？現在比特幣漲15%，做麼你只賺1%、2%？因為通常就只是因為這些沒有知識的人，他們才會說你要賺100%，或者是比特幣漲10%，你也要跟我賺10%，或者甚至更多。他們完全沒有想到，比特幣不是我從低到高，我就完全知道在哪裡，低點近高點出，它是賺中間這個波段。
所以等等，這種知識上面的落差，會導致說，你去對這些，就是平民百姓的那種所謂投資者，你會來得更煩。所以這個從邏輯上來講，本身就不可能，有好策略的話，會出現在這種大人場的，就是這種多人場這個局面。往往好的東西，都會留給，或者甚至如果他真的那麼厲害的話，他們自己有一些自己的這個開發策略的人，他們自己有一些啟動資金，他們也可以慢慢從幾十萬自己，慢慢打上來，他也是能夠打到千萬級別，甚至過億。
所以如果你下一次被提供說，有一個很好的機器策略的時候，你要懂得去判斷說，為什麼這個機會輪到給你，你跟那個人的關係到什麼階段，為什麼他會提供你？那麼如果你跟他的關係是很好，他真的是你知道了解他，他真的是有料，他真的是厲害了，OK，沒問題。但是如果你跟一個陌生人，他突然間給你一個圖，就講他很厲害賺錢，然後你也沒有驗證過他是不是有，他的機器是完全自動自己開單，很多時候他講是自是機器人開單，但是往往都是人手動在那邊開單。所以這種各種各樣的，這種哄騙的這種手法，就很多很多。所以自己要小心。
那麼怎麼樣去判斷，這些到底是真是假呢？其實除了看這個 equity curve 之外，就資金曲線圖，你還可以問他一些簡單的這些，這些詞。如果他真的是做量化交易，他是不可能不知道這些詞。OK，我敢打包票。第一個，你可以問他，我們一直在強調的 Sharpe Ratio。如果你回答不到給你，然後就算他回答到你，你要問他，你是怎麼樣算的？你是用根據每一天的數據算呢？還是每1分鐘的數據算呢？當你越問越細，他又回答不出的時候，你就很明顯知道了，他做的這些策略，這些執行折線圖全部是畫出來的，自己畫出來罷了。
你的 Calmar Ratio 是多少？然後你的 Average Return 是多少？你的 Standard Deviation，你的波動率是多少？這些都是能夠去檢測說，到底它是不是真的懂量化交易，機器交易。甚至你可以去問他一些技術上面，後面你運營的這個框架是什麼？你問他說，誒，你的這個機器人這樣厲害，OK，如果他任何一道這些問題，他都回答不到你的話，那麼很明顯他就是來騙你錢的。
再來的第三點，就是為什麼說沒有回測，可是他們還是要賣出來，賣策略？除了他的策略本身不賺錢之外呢，他不是靠他做的策略有多好，才去賺的錢。從一開始他設計這整套的商業模式，就是為了要讓你去用他的交易策略，然後實現有更高的這個交易換手率，就是進行更多次交易，然後提升他的交易量，而從這邊能夠賺取錢。因為這樣子他們就能夠賺更多的錢。
所以如果你會發現到很多那種策略，他們是故意寫到很高頻的，可是高頻到來，他又讓你又賺又虧，甚至一直虧，虧下去的錢，它讓你不痛，它讓你慢慢虧，可能一個月只是虧那3%、5%。其實也很多啊，3% 5%，但就算一個，每一個月1%都好，其實也很痛的。所以你要去多注意這些點，就是他到底他的那個交易策略，OK，你會很明顯發現，因為如果他真的是刷單，他只是要確保你，不虧不賺，或者是小賺，他就是一直不斷用你的資金來打量。所以這種是一種很典型的外面在跑著這種，這種生意模式。所以這個要特別注意。
交易頻率太高的話要小心，因為其實交易得越高頻的話，其實他要的技術成分，跟他的要看到的一些難度，會稍微的偏高一些些。尤其是你要用一分鐘級別來去做交易的話，也就是每一分鐘都進場那種。然後這樣相反，交易頻率太低的話呢，也不是太好。交易頻率什麼叫低呢？就是可能一個月裡面，你只交一個兩到三次。一個好的策略，對我來說啦，至少每一天，都要開一到兩次單，平均。這個我們叫，為什麼呢？因為如果你一個月只交一兩三次的話，一年3乘12也就36單，你一年就只有36個數據點，太少了，不足以造成你的任何，我們所謂的上面數據，上面的證明。因為我們在做量化交易，我們很注重回測，我們也很注重。
那麼如果你的數據點太少的話，它沒有辦法去證明，它是否你的這個交易因子也好，你找到的交易策略是否是一致吻合的。所以就代表說你的賺錢的結果，也就意味著，你這個策略能不能夠賺錢，它也是一個問號。你完全沒有辦法去預知。而且再來，你的資金也會受限，因為你的交易週期越長的話，你的這個資金就一直會被卡著，因為你開著倉嘛，對嗎？所以你一直被卡著，然後你的賺錢週期很長的話，要很久時間才知道，你這一單是賺錢還是虧錢的話，每一個月，要知道你跑量化交易也是需要 Server Fees，然後一點點，就是運營的費用，比較也不會很貴，但是畢竟它是一個成本。
所以如果你的交易週期很大的話，你每一次這樣子流血，每次流血其實也會，然後你就會比較辛苦一點啦，然後你就會比較慌張。而且不要忘了，你要自己去評斷。我也不能說最好的頻率是多少，但是剛才我也給一個大概的參考，大概每一天有一張單，或者是到兩張單，甚至更多是最好的。也不用到每一分鐘都有單，或者是每小時都要有10張單這種，除非你是做到比較進階的，進階的已經去到更高水平了，可能這個是叫正常。
但如果說一般的初學者，你要開始去找量化交易的策略，你開始做回測，你可以開始去找這種可能每一天都交易一到兩次的，這種交易頻率的策略，會是相對來說對新手是相對友好的了。
所以我們剛才討論的就是，很多往往大家會有對這個量化交易機器交易有偏見，是因為他自始至終，他的方向就錯，或者是他根本就沒有做回測，你只會斷章取義，去找一些感覺表象是很賺錢的，但是實際上，它是完全是空殼的一些策略。
那麼我們就接下來討論，第二個大點就是，就算這個策略，他真的是很用心做回測，他也不會想要用別的生意模式來套你，那為什麼他那麼努力的做，他還是沒有辦法成功呢？OK，我們就來探討。
現在最重要的一點呢，就是我們剛剛有提到，就是夏普比率。因為很多在市場上面的人呢，只是看 ROI，也就是 Return On Investment，到底我這一個月賺多少%？一年我賺多少%？我一年，我每一個月都能夠穩定賺20%、30%？但是他沒有看到說，他的後尾的這個潛在的風險是多少？是，他賺30%，可是他是用整個本金來賺，這30%的話，他的賺賠比是多少？所以30除100是多少？
所以這裡你就可以看到，其實我們有一個很重要指標，就是我們的風險是多少。我們需要看的這個 metric，叫做是 Risk Adjusted Return，也就是經過風險調整的一個收益率是多少。翻譯的話，也就是風險調整這個收益率啦。
那重點來了，為什麼不可以只是看 ROI？因為當我們看這些 Risk Adjusted Return 的時候，比如說 Sharp Ratio, Calmar Ratio, CALMAR，或者是 Sortino Ratio，甚至還有 Omega Ratio，很多等等這些 Ratio，到底我要看我的這個收益，跟我的風險有沒有成正比，還是它是反過來的？所以當我們有看這個 Risk Adjusted Return 的時候，我們就可以比較有底氣的去知道說，我們的這個策略到底是不是，是不是能夠賺錢。這個非常重要。
因為很多時候在市面上，你看到很多那種很高收益率啊，很高 ROI，一年，一個月賺200%、300%，他們很多時候呢，都會有太多的參數，也就是 Parameter。可能它的 MA 用20，RSI 用14，然後 MACD 又用27、28，很多這種數字的東西夾在一起。為了怎麼樣？是，它也是在做回測，甚至它的回測是可以很公平公正的，可是它的 equity curve 可以弄得很漂亮。
可是為什麼這個數據是假的呢？這個也有引入，我第二個要講的，就是就好像你今天明天去考試，你今天就拿到答卷，然後你背那答卷的答案，明天去考試，請問你會拿100分嗎？沒有100分都有90分。所以簡單來講就是，你先看了答案，你已經知道答案了，你再去回答這些問題，那麼其實就沒有意義。
為什麼參數越多，就會導致這個過度擬合的現象呢？是因為當你參數給的越多，它就會越有可能去找到那個最佳的組合。那麼其實我們都知道，當越多的參數加在一起，又要找到同時賺錢，而導致這個所謂的最佳組合的，那個概率是極低的。那麼概率極低的這個現象呢，其實就會導致說，只是預了說在那一段時間，你回測那個時間點它是賺錢的。只要這個時間點一往上移，一有新的數據進來，它這個整個策略組合，就會開始動搖，開始會失效。因為為什麼？它本身就只屬於在那一個時間會賺錢。那麼只要新的數據一來，新的時間一到，它就會不賺錢。因為它這個叫做 overfit 了。因為你整個策略跟參數的調整，都是圍繞著能夠配和到之前這些歷史數據，而能夠賺到錢，而去調整的參數。所以這個就會導致 overfit。
再加上很多市面上，因為想要給你看到他很厲害賺錢，他就會用很高的槓桿，然後甚至會用很多有的沒有的一些倉位調控。假設今天下1%，明天又下3%，然後明天又開槓桿5倍，再明天又開槓桿10倍。它整個東西是很波動的。簡單來講，你有做這些很多人為的這種手動調整的話，其實還是靠你這些有的沒有的，手動的調整，然後靠運氣賺到的錢，然後你以為我回測到這個是最好的這個操作手法。但其實你自己是怎麼樣操作的，你都沒有一個系統性的這個歸類的話，那麼請問這個策略能夠很穩定嗎？那麼我是保持懷疑的態度。
所以我們一定要學會，這樣我們才能夠更公平的去檢測，我們的策略是不是真的有用。而且再來就是，其實我們很多一般上，我可以講說80%以上的人做回測，甚至你用 Trading View Pine Script 都好，你都是用一個叫做 Geometric 的回測方式。是什麼意思呢？其實你是用，因為你是假設，你是一萬塊錢，然後你每次這一萬塊錢這樣去測，下單1%這樣子去下，那麼你的倉位數會上升下降的。假設你100塊賺到150塊，那麼你這樣下，同樣的倉位的話，你可能1%本來是下1塊錢，可是變150塊的時候就變一塊半。所以其實你這樣子就回測的話也一樣，因為你已經帶入了這個資金波動的這個，也就是你下單的手速，跟這個大小有變化。所以這個東西一變化的話，其實你也一變相的檢測不了，你的這個策略本身的這個質量。
所以那那麼更正確的方式是怎麼回測呢？你要用 Arithmetic，是用線性的方式，也就是說我現在下100塊，我明天也下100塊，它就是一直100塊。甚至我們真正在我們策略做回測的時候，程式上面做回測的時候，我們不是用100塊，我們是用一跟0做比喻。這樣子的話，它是沒有金錢的因素，它是純粹的用你的這個策略本身，去找出到底你這個策略，跟你的這個 return，到底有沒有真的有關係。所以它沒有資金的這個因素進來的話，就代表說。
那麼第三點，為什麼做回測還是會不賺錢？也就是剛剛我們有提到嘛，Trading View Pine Script，很多人都在用 Trading View Pine Script 來去做他們的策略。也因為現在有 ChatGPT，更方便，很多人就是去 ChatGPT 講，我現在要做這樣的策略，幫我寫一個 Pine Script 出來。因為你可以寫成 Python，因為 Python 上面，你要把它運行起來，又是另一門功夫，所以你還要去做 Server 等等。所以變成說很多人卡在 Pine Script。
我可以告訴你，我不是講 Pine Script 它不能 work，可是它很難長久的 work。所以也就是說，其實它卡了很多小白在 Pine Script。很多人嘗試要做自動化交易，也的確有些人可能在那幾個月，三四個月很賺錢。可是你會發現到你一個現象，你的 Alpha Decay 的問題很嚴重，也就是你的。原因是為什麼呢？是因為在用 Trading View Pine Script，你有沒有發現到，你用來用去的指標都圍繞著看價錢，要不然就是看交易量。就這兩個指標。
所以你比如說你整個，其實你看 Trading View 整個列表來講，它只看一個因子，也就是價錢跟交易量的因子沒有了。但是你要知道，在市場上影響價錢波動的因子，或者是因素千千萬萬種。你單單去看 Coinglass，你單單去看 crypto Coin，他們的這個 Endpoint 有整好幾百個，你可以看的數據可以上幾千個。所以你今天只是用 Trading View 的 Pine Script 去寫策略的話，你只用一個因子，也就是。這也是為什麼，很難去找到一個永久賺錢的，這個因子。
在 Trading View 上面，是因為大家散戶都在用 Price Factor 去做交易。那麼今天你用 MA，MA10 很賺錢，他明天就用 MA9，它是比你更早進場。那麼 MA9 賺錢一陣子了之後，他就用 MA8 來去進場。這樣就變成一個無限的內卷的博弈在裡面。所以你會發現到為什麼 Price Factor 很容易失效，是因為大家都在，我講過嘛，在金融市場裡面就是做博弈。博弈可以簡單理解成，就是在玩石頭剪刀布。今天你知道他一直出石頭，你還一直出剪刀嗎？不會。比較聰明的人就會馬上變布。變布的時候，這個石頭又開始輸錢了哦，他就開始輸著輸著輸著，他就會變出剪刀。它就是一直這樣子無限循環的東西。我也不懂我在比什麼，但就是那個意思。
所以 Price Factor 大家都在看。這也是為什麼以前，剛剛 Crypto 新來的時候，用 EMA 可能有人會10、20交叉買，就一定賺錢，因為資訊滲透很慢，大家都不知道你現在用 MA 多少。但現在有很多電腦，甚至很多人都會用 pine script 了。所以這些很厲害用 Pine Script 的人，我不是講他不會賺錢，他要換得很快，他只要換的比你快，你變10的時候他變9，你變9的時候他變8。我就是舉一個例子，當然還有其他指標，他的例子就是他要 Front Run 你。
整個概念是他要 Front Run 你，因為他 Front Run 你的話，他就可以知道，你會幫他買單，對嗎？你幫他買單，他就可以藉著你的買單買上去，他就可以賺錢。簡單的理解就是這樣。我以後有機會再好好去跟你們探討，這種啊金融上面的博弈，然後你怎麼樣去看到端倪，然後變成你的一個策略跟機會。這個我覺得很有趣啦。
那那麼這個也是第三點，我要講的就是，為什麼 Pine Script 它很難 Work，是因為 price factor，你只看一個因子。所以你很簡單理解成，你一直在這個紅海裡面去搏殺，除非你是 Top Tier, Top Notch，那麼你可以就是打敗所有人。但是其實你要知道，在這個市場上，還有很多其他因子。我就簡單舉幾個例子啊，挖礦，挖礦的數據就單單挖礦就可以看很多數據了，單單 difficulty 可以看，算例可以看，Hashrate 可以看，等等等等。然後一樣你去，好像 Arcom, Arcom 這些追踪地址的這些數據，你可以去追蹤那些比較 Whale 的 Whale Wallet，就是那種比較大戶的 Wallet，你看他在很短的時間內，可能可以賺很多錢。這都是一些可以量化的一些數據點。
而且這很多，我可以講大部分，只有很少部分的人，會去接觸到這樣的數據。而且就算他接觸到，他也不懂怎麼樣把它去自動化。所以如果你今天懂得去把這些買賣信號自動化，幫你24小時幫你盯盤下單的話，其實你的，你跟你的手動操盤，盯盤來的效率更好，更穩定。
再來的第四點，也就是 Trading View 嘛，很多時候你們用指標，我們剛才講，其實全部都是 price factor。不管 MACD, KDJ, 任何 RSI, MA，它都是用過價錢來去處理，拿來加減乘除形成的一個指標。所以當你用很多，比如說三個指標啦，全部都是 price factor 的時候，它會有存在一個現象，就是它會，它其實都在表態著同一個因子，就是 price factor。可是把它同時要三個來去 cross check 的時候，它就會變成，你去回測這個策略的時候，也很容易形成過度擬合。因為我剛才講了嘛，你用太多參數，就會形成很容易 overfit 的這個情況。
一樣的，你今天用同個因子，把它拆成3個因子，應該拆成3個 sub factor，然後來去試著找是最好的組合，也一樣會很容易 overfit。所以這個也是為什麼，一樣，很多時候很多人很努力的去做回測，找到最好的參數，找到最好的三個指標，然後很容易在那一段時間賺錢，沒有錯。因為那整體那市場的動態，不管是散戶的量，然後成交量，然後大戶在用的策略等等等等，導致你在那一個時候，你用那個策略能夠賺錢。但是時間一過，整個市場結構有所變化，整個動態有所改變，你就會發現到你不賺錢了。
所以這個也是提醒大家一點，就是為什麼單單只是用看 Trading View Indicator，它 Alpha Decay 很嚴重。
再來第五點，就是很多人會有一些 Bias，包括 Confirmation Bias, Survival Bias。我就先簡單的理解，這個 Bias 的問題，也是一個很廣的，我們以後再詳細的去談。但我今天就先簡單講這個，因為這個跟我們回測的方式，有一個很重要的這個關鍵。
因為當你做任何的回測的時候，有 Confirmation Bias，你是自己騙自己，自己射自己。我就比如簡單舉一個例子啊，大家也很容易明白的，MACD 背離。如果 MACD 背離，你沒有一個很清晰的一個量化系統的話，你不知道它上多少，或者是兩座山，到底距離多遠還是怎樣，你怎麼樣量化它？你沒有一個很清晰說，它有一個 Threshold (臨界點），或者超過什麼數值，你把它定義成它是背離，裡面有一個很清晰的這個界限，去定義哪一個形態，哪一些數字點是背離的話，其實你都是一個 Confirmation Bias。
為什麼呢？是你你看圖回去，你每次看到兩座山越來越低，然後價錢往上是，你都會看到它會下跌，甚至暴跌，你會覺得，哇，這是一個很好的策略。但是你忘記了，你沒有去看那些真正可能在那個行程當下的時候，因為它需要一個時間形成嘛，它在這邊形成的時候，你以為背離了，可是因為你回測，所以你忽略，然後它就忽略了，它就直接這樣子在你後面才來看的時候，因為你看的是歷史嘛，事情沒發生，你看的是越來越高的山。可是你沒有，你忽略了你真正在做交易的時候，你可能看到的時候，它是在起著一半，價錢一直在上著，然後背離才開始，感覺是比前一座那個波峰來得低。但請問你是要下還是不下？除非你有量化，你有量化這個高度，跟它這個比例的關係，或者價錢漲多少，跟這個比率，你其實找到一個規律的話，啊，那可以。那個不叫作 Confirmation Bias。
但我們很多時候犯的錯誤就是，你會根據現在這個現象，哇，它每次波股越來越低的時候，我就會就是形成頂背離就會下跌，或者底背離上漲。這個形成就是變成一個 Confirmation Bias。你已經看到它發生，所以你用這個發生，來去推導出因素。那麼這個就是一個錯誤的。
那麼那個 OK，所以你這種就是一個很典型的 Confirmation Bias，包括一些數據處理的問題，你已經知道答案了，你用明天來去做你今天的下單決策。很多時候你可能如果不熟的話，也會犯這個錯誤的。這個也就是每次在 Trading View 裡面有提到的，你已經知道答案了，你再下單，就當然你的勝率很高了，對嗎？所以這些都是一些 Confirmation Bias。
就是你在做回測的時候，為什麼還是會虧錢？這些點，我剛才提到這5點都是非常重要。大家可以反覆去思考，因為信息量很大，你肯定是看一次你可能會比較懵，可是你反复的看，你一定，尤其是你已經交易可能3到6個月以上的你，會有更多的啟發。非常重要，尤其是第二大環節，因為我相信很多人做交易一段時間，怎樣都好，都會就檢測回測自己的策略，可是為什麼每一次還是不行呢？你們可以找回剛才那5個點，哪一些是你們的案例有中到。如果有中到其中哪一些點，可能第3點，你在下面留言，我們來彼此交流一下，或者是你有其他的一些，我可能漏掉的一些迷失也好，或者是一些要注意的點，你可以在下面繼續來一起留言，來去彼此一起學習，來去做交流。
OK，那麼下一期視頻呢，我們會再跟大家探討，因為我們剛才一直在講著 Alpha Decay 嘛，但是因為片長關係，我們沒有辦法在這期影片講。我們在下個影片會跟大家講。那麼我們結束之前呢，我會跟大家具體的去討論，我們期待在下一個影片跟大家去分享。
那麼在影片結束之前呢，我們來簡單回顧一下今天的重要內容，跟我們要做的一些注意跟一些調整，有哪一些好的習慣，跟正確的操作方法，來幫助我們做一些好的回測，跟好的策略發現。OK。
那麼第一點，好的策略肯定要有一個很穩紮穩打，跟正確的回測方式。一定要用 Arithmetic，不要用 Geometric。因為你用 Geometric 復利的方式，它會很考驗你說，你在哪一個時間點進去，會導致你最後是賺還是會虧錢，因為你已經，所以它變成你的策略本身的這個質量檢測，會有一定的影響。所以你為了公平公正的去做回測的話，一定要用 Arithmetic 方式。因為 Arithmetic 方式的話，不管你在哪一個時間點，你只要做回測，你 Annualised 你的 Return，它會停留在一個平均的那個數值上面。
這個我們在，在這個交易補習班我們有講過，如果你有興趣的話，你可以去點擊這個視頻，我們有用 Excel 教大家，不用用 Python，不用用敲代碼的技術，就可以去用眼睛很實地的去看到說，怎麼去做好的回測，然後能夠看到一個公平公正的一個數據，來去知道說，到底我的夏普比率怎麼算，然後到底怎麼看我的策略是好還是不好，都可以在那集影片可以學得到。強烈建議大家去看那一支影片。
那麼第二點，為什麼很多人會覺得做量化交易不賺錢的原因，是因為他沒有一個很好的策略組合。當我講組合的意思就代表，這個策略在這個組合裡面，是多過一個策略。為什麼需要多過一個策略呢？因為我時常講過，今天策略分兩種而已，大方向只分這兩種策略，你跑不掉的。這兩種策略是，無論你是做君子回歸，要不然就是做趨勢追蹤，也就是 Mean Reversion 跟 Momentum。這兩個總策略，是肯定不能在同一個市場環境當中去賺錢。
但這不意味著叫你去猜，什麼時候哪一些策略比較好用。你應該要同時都有這兩種策略，而讓這兩種策略能夠組合在一個這個 Portfolio 裡面，來去進行交易。這樣子的話，你的這個策略組合內部，就自己在做風險對沖。而且最好這兩種策略，它的相關性越低越好。OK，也就是說，可能他賺錢的時候他一定虧錢，他虧錢的時候他一定賺錢。這個這個現象越是具體的話，越強的話，你這個策略會越 robust（強），越穩定。就什麼市場情況，不管是上漲趨勢震盪，你都會賺錢。
而且有一個很有趣的現象，我以後也會跟大家去實際地去驗證給大家看，更去證明這件事情，就是其實你會發現到，假設我有一個均線回歸的夏普比率是2，然後我的這個 Momentum 的這個策略也是2。你會很神奇的發現，把這兩組策略加起來，變成一個組合的時候，它往往會變成夏普比率3，甚至更高。這是個非常有趣的現象。這也是為什麼，我們需要用程式交易。因為如果你是手動交易，你只能看一個因子，你只能用一個策略，用人腦處理不了嗎？但是你今天把策略交給電腦，你能夠產出跟開發無數個因子，無數個策略，然有無限的這個組合來加在一起，彼此去對沖風險，然後把你的這個策略，跟策略之間的這個相關性拉低的同時。
下幾期影片我們一定會討論，這個是非常重要的概念。但是我先給你知道，你今天做策略，為什麼要做程式交易，要用自動化的方式，因為人腦有限，你一定要找多過一種策略，來去做你的這個 Portfolio 的對衝，你才能夠長期穩定的賺錢。這個也是一個非常關鍵的因素，來去打敗市場上很多那些詆毀說量化交易不賺錢的人。因為在市場行業內，我講真正在靠量化交易吃飯，沒有去賣策略的人，真的是用策略本身去賺錢的。這些基金啊，平台啊，他們都是有無數的因子，來去做對沖的。
第三是，那麼過渡擬合，剛才我們也簡單講了幾個點，就是但是這三個是很簡單去動到罷了。其實 Overfit 還有很多更深入的東西，可以值得去探討，也是接下來我們影片會去，也是會去深入討論。所以如果對這些點都很好奇，記得要關注我們的頻道訂閱，所以才不會錯過我們任何這些提升你交易認知的這些內容。
接下來第四點呢，就是我們講過了，如果你的數據點太少，你沒有辦法形成，因為只有交易的數據夠多，你才能夠去對比，我跟我的回測的他的數據有沒有一致啊，還是有形成很大的反差，是不是我有哪裡想錯，有什麼問題，要去做調整。如果數據點太少，根本沒有參考性，我很難去知道我的策略。所以我的建議是說，如果你做回測的話，盡量能夠做2年以上，或者2到3年之間，我覺得已經差不多夠了。因為基本上每四年我們就有一次 Halving（減半）嘛，每四年一次，基本上整個市場結構有所變化，也一定會有一些新的市場參與者。比如說，在這減半之前，不是 ETF 已經被通過嘛，ETF 通過肯定有一些更傳統的資金的，這些 player 參與者進來到市場，肯定會有所變化。
所以當我們做回測的時候，我們也不用拿到太以前的數據。以前的數據的現象，可能幫助不了我們現在做策略，有太大的幫助。拿去做你的這個策略的回測。
所以以上呢，就是一些對量化交易，或者認為說為什麼不賺錢的這些因素，跟市場偏見啦。如果你有認同我剛才講的那些點，你有深受啟發跟共鳴的話，可以歡迎在下面留言說。那如果你反對的話呢，歡迎你也在下面去留言，我們來做一個 Debate OK，去做一個思辨。甚至有機會的話，我也很希望請你來到我們的節目，我們來做一個面對面的這個直球對決。
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