「程式交易，到底在做些什麼？」 「有可能靠程式交易，一年賺20%以上嗎？」 過去有很多朋友，問了提到這些問題， 程式交易常常被很多人誤以為是一個神奇的公式或印鈔機， 一被問到這個問題，我通常這樣回答：「程式交易，就是你把自己想的交易方法叫電腦去做。」

今天市場先生要介紹 2個常被搞混的專有名詞： 1. 曲線套入 curve fitting 2. 過度最佳化 over fitting

會不會賺錢，和程式沒有關係，

敏感度測試 → 提早避開危險如果想避開「過度最佳化」、「曲線套入」，你該怎麼做？ 一般人的做法是， 「使用足夠樣本、避免過多參數、避免策略過於複雜、不過度回測、使用樣本外資料。」 「最重要的，不要過度樂觀。」 只要我們不欺騙自己，便不會進行過度最佳化與曲線套入。 這不代表這些危險就不會發生。 有些時候只是你的無心之過，例如： 1.樣本還是太少...並非真的太少，而是樣本的數據欠缺多樣性，例如使用的...

  交易頻率是績效隱藏的推手與殺手 期望值除了勝率和賠率， 還有一個重要的因素 - 交易頻率 交易頻率越高，代表單位時間內交易越多次 交易頻率有以下特性： 1. 交易頻率越高，未來總報酬將越趨近於期望值 2. 交易頻率越高，潛在的總報酬可能越高，但犯錯的傷害也可能越大 3. 交易頻率越高，單筆交易的獲利可能會降低 4. 交易頻率越高，手續費與交易成本影響提高 第一點是正向影響，樣本越大，...

策略的發想大致有以下幾種方式作為最優先的立足點：1. 反映人性的特徵2. 法規與市場的衝突 3. 市場的本質與特性 這些假設， 層次不同， 它們都存在有一些夠長期的基本特質， 即便市場恐慌、法規改變、市場本質改變， 根據這些假說， 將得以支持策略持續運作下去， 策略也將會隨環境改變而適應新市況。 不同於基本面、技術面、籌碼面， 基本面假設企業財報或經濟數據具有預測； 技術面假設價格反映市場買賣程度...