量化交易
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本文作者分享了他在金融市場的實戰經驗，從摸索 Beta 風險控制，到開發「風險分佈圖」和「精明管家」系統。文章深入探討了市場因子（Beta）的本質，並提出將其他因子（如動能、價值、波動）量化為 Beta 的概念，以實現風險的抵銷與分散。
XQ全球贏家的「量化積木」，是一款為投資人量身打造的零程式碼量化交易工具。它仿若一套積木系統，讓使用者不需寫任何程式，只需用點擊方式，便能把投資策略「堆疊」起來，並且立即在手機或電腦上回測策略成效，對於沒有程式基礎的散戶或剛踏入量化投資的新手來說，這是一場量化交易的革命
本文介紹如何利用 XQ 的 XS 策略編輯器將期貨訊號轉換為選擇權腳位，並搭配「選擇權超人回測機」進行完整的回測與績效分析。教學涵蓋從撰寫 XS 策略、匯出交易紀錄、轉換檔案格式，到設定回測參數及多組策略疊加測試，幫助交易者快速驗證選擇權策略，從模擬走向實戰。
有一種紀律嚴明的交易策略，能徹底將您從這種人性的弱點中解放出來，讓市場的「震盪」不再是威脅，而是穩定的提款機。
2025/11/05
我也有使用Algo做網格，如果外滙對屬於會正常上落行情，理 論上是每星期甚至每天都有少許獲利。
但缺點就如你所說，資金利用率偏低，遇上大單邊浮虧會很可觀(有足夠緩衝資金是沒事的，但人看來心裡會不安)，甚至坐了一個月無法消化浮虧，亦因為網破關係Algo不會再執行新單，變相罰停賽般。
2025/11/06
左先生 用暫停機制, 來緩解大單蝙蝠虧發生, 然後再調整. 但是為了避免, 我將用我熟悉的TSLAX/USDT 來做正向網格 (Forward) 或是 中性網格 (Neutral). 然後以下是較細部的策略:
優化區間： 選擇波動性高、但預期震盪區間相對集中的標的（如 TSLAX），並將網格區間設定得更緊湊一些，減少過於極端價格的掛單佔用資金。
資金分層： 不要將所有資金投入單一網格。可以將資金分成幾份，同時運行多個不同區間的網格，或者將部分資金用於單邊趨勢策略，以提高整體資金的綜合利用率。
手動/自動止損（止損離場）： 在價格跌破下限且浮虧達到預設的最大容忍值時，果斷關閉網格，將剩餘資產轉換為穩定幣，等待時機再重新進場。
網格遷移（Grid Migration）： 如果標的資產長期下跌，但仍具備投資價值，可以手動調整或重新啟動一個更低的價格區間網格。這需要額外的緩衝資金，將平均成本進一步攤平，讓策略重新「動起來」。
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本文將分享一套超實用的PDCA框架，教你如何系統性地引導AI，建立人機協作模式，並透過法律、投資、求職、內容創作、程式開發等六大實戰工作坊，將這套心法導入你的專業領域。告別雞同鴨講，讓AI成為你的高效夥伴！
2025/09/15
【你的 AI 協作等級，在哪一層？】 看完文章後，回來投下你的心聲：
[A] 我還在摸索，常常覺得 AI 像個很難溝通的外星人。
[B] 我有一套自己的 SOP，把 AI 當成高效率的助理來使喚。
[C] 我試著跟 AI 玩在一起，把它當成可以一起腦力激盪、會鬥嘴的戰友。
在下面留下你的代號，看看我們是不是同溫層！
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本文詳細介紹如何設定網格交易機器人參數，以達到高利潤率和穩定獲利的目標，並提供一個以 SOL/TWD 交易對為例的完整計算範例，包含價格上限、價格下限、網格數量、投資金額、手續費、網格模式等參數設定，以及每格價差、每格網格利潤、每單交易數量、每格實際獲利等交易所自動計算結果。
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本文探討加密貨幣價格波動率的計算方法，說明如何利用波動率判斷網格交易策略的適用性。文中解釋每日簡單報酬率、日波動率、年化波動率的計算，並提供網格策略建議，包括格距設置、區間設定、資金分配、動態調整。最後總結在適中波動率下執行網格交易的優勢，以及持續調整策略的重要性。
v1策略，一套無點數停損的順勢交易策略，在2023年9月終止。其高勝率源於震盪盤中不易被洗出場，但缺乏停損機制導致在2023年7-8月連續虧損，最終損失慘重。文章反思了策略開發過程中面臨的心理掙扎和風險管理的重要性，並強調回測資料的侷限性，以及及時停損的重要性。
