本課內容
- 演算法交易是什麼
- 為什麼回測很重要
重點回顧
- 1演算法交易執行預先設定的規則
- 2回測在歷史資料上驗證策略
- 3樣本外測試能防範過度配適
課程摘要
演算法交易把規則轉化成執行動作。
心智模型
把演算法交易弄清楚
演算法交易把規則轉化成執行動作。真正的優勢不在於用電腦下單本身，而在於這套規則能不能經得起資料、手續費、延遲與市場變化的考驗。.
- 演算法交易是什麼
- 為什麼回測很重要
運作機制
如何理解演算法交易
策略要定義訊號、規模、執行方式、出場與風控。.
回測可以檢驗歷史表現，但假設是否成立才決定這份測試有沒有用。.
模擬交易與小額實盤測試能暴露出操作上的問題。.
- 演算法交易執行預先設定的規則
- 回測在歷史資料上驗證策略
- 樣本外測試能防範過度配適
範例
一個具體的演算法交易範例
一個動能機器人在 K 線收盤價上看起來可能是賺錢的，但實盤時進場會滑價、手續費會吃掉優勢，結果就失敗了。.
請記住決策原則：不要把一條你自己都解釋不清楚、沒做過樣本外測試、也無法安全停止的規則自動化。.
常見錯誤
常見的演算法交易陷阱
過擬合是最經典的陷阱：策略被調校到剛好貼合過去的噪音，看起來很厲害，直到市況改變就破功。.
風險提示
在依賴演算法交易之前
資料不良、前視偏誤、延遲、API 錯誤、隱藏槓桿與斷路開關（kill switch）失效，都可能讓自動化系統出問題。.
- 把規則定義到足以被稽核的清晰程度。
- 納入手續費與滑點。
- 設定斷路開關與最大虧損限制。
練習
在繼續之前，先練習演算法交易
- 把規則定義到足以被稽核的清晰程度。
- 納入手續費與滑點。
- 設定斷路開關與最大虧損限制。
複習
關鍵術語
- 演算法交易
- 使用預先設定的規則自動下單並管理交易，去除情緒並提升速度。
- 槓桿
- 用借來的資本放大一個頭寸——同時放大盈利與虧損。
- 滑點
- 預期價格與實際成交價格之間的差異，常見於低流動性或快速變動的市場。
- 延遲
- 一個動作與其效果之間的延遲——在快速交易中至關重要。
- 回測
- 在冒險投入真實資本前，用歷史資料測試一個策略。
來源說明
編輯參考資料
這些參考資料是驗證本課背後機制、風險檢查與產品情境的起點。
繼續之前
你能做到這些嗎？
- 把規則定義到足以被稽核的清晰程度。
- 納入手續費與滑點。
- 設定斷路開關與最大虧損限制。
相關學習內容
繼續閱讀
檢查點
完成本課
通過檢測以保存進度，然後依序繼續本軌道的學習。
知識檢測
1 / 2鎖定完成本課
答對每一題才能完成本課。
演算法交易使用……