期貨演算法交易軟體：真正重要的 5 項功能

目錄

1. 期貨演算法交易軟體該看什麼？
2. 研究工具還是執行工具：你該先要哪一個？
3. 回測需要多快？哪些資料設定重要？
4. 哪些檢驗功能能區分幸運的回測與可用的回測？
5. 哪些匯出格式與券商連線重要？
6. 演算法交易軟體需要寫程式嗎？學習成本多少？
7. 如何比較演算法交易軟體：一個下午就能跑完的檢查表
8. 常見問題
9. 參考文獻

期貨演算法交易軟體該看什麼？

期貨演算法交易軟體要做到五件事才值得付費：能找出並測試規則，而不只是執行規則；回測納入手續費、滑價、下一根 K 棒成交與正確的交易時段；在未參與最佳化的資料上檢驗；匯出到券商支援的平台；授權費與學習時間成本低。檢驗最重要。

演算法交易軟體，是把交易想法寫成規則、用歷史價格測試該規則，並在部分情況下把產生的委託送到券商的程式。規則是什麼、為何多數規則扣除成本後虧損，這些基礎見演算法交易是什麼、成本多少。本文談的是如何選軟體，因此假設你已知道規則是什麼。期貨是這類軟體的天然市場，因為一口合約只有一條價格序列與固定成本，這也是期貨比選擇權更容易測試的原因。

五項功能，依建議的檢查順序：

1. 研究或執行。軟體是找出並測試規則，還是只執行你已有的規則？
2. 回測設定。在問速度之前，先問：它是否計入手續費與滑價、以下一根 K 棒成交，並遵守期貨的交易時段？
3. 策略檢驗。它是否用搜尋從未見過的資料測試？候選策略未通過檢驗時，是否會被攔下？
4. 匯出與券商路徑。測試過的規則能否不經手動改寫，就到達你的券商？
5. 成本與學習時間。要經過多少小時才完成第一次檢驗測試？授權費另計多少？

研究工具還是執行工具：你該先要哪一個？

期貨交易人應先要研究工具，因為執行工具只會把你交給它的規則自動化，無論規則好壞。研究工具是在歷史 K 棒上生成、回測並排序交易規則的軟體。執行工具是接收完成的規則、監看即時價格並把委託送到券商的軟體。許多交易平台兩者都有一定程度的支援，但兩項工作回答不同的問題，位於工作流程的不同位置。

問題	研究工具	執行工具
主要工作	找出並測試規則	為規則送出委託
輸入	歷史 K 棒、成本、交易時段設定	完成的策略與券商登入
輸出	排序並檢驗過的候選策略	成交的委託與即時部位
典型檢查	樣本外結果	與券商的連線維持正常
何時需要	在你有規則之前	在你有檢驗過的規則之後

把兩者想成建築師與營造廠。營造廠能照圖蓋出任何房子，但圖若畫錯，房子照樣倒塌。先買執行工具是常見的錯誤：交易人把它接上券商，卻沒有測試過的規則可跑，於是開始交易從論壇抄來的規則。30 天打造第一個演算法交易策略的路線的步驟順序，正是為此把研究工具放在第一週、券商連線放在最後。

回測需要多快？哪些資料設定重要？

四項設定正確之後，速度才有意義，因為設定錯誤的快速回測，只是更快產出錯誤的答案。在問到速度之前，這四項設定就已經改變同一個規則的結果。

1. 成交。下一根 K 棒成交的規則，是指在一根 K 棒收盤時決定的委託，在下一根 K 棒的開盤價成交。若回測在做決定的同一個收盤價成交，用的是沒有人能交易的價格。
2. 成本。滑價是回測假設的價格與真實委託所得價格之間的差距。手續費與滑價必須在測試內對每筆交易計入，而不是事後再扣除。
3. 交易時段。期貨幾乎全天候交易，在日盤與夜盤混合 K 棒上最佳化的規則，行為與只在日盤上最佳化的規則不同。軟體必須讓你選擇交易時段，並以該時段建立 K 棒。
4. 資料。連續月期貨序列由許多到期合約接成，每次轉倉的價格跳動並非你能交易的行情。軟體必須處理轉倉，或讓你載入已處理過的資料。

四項設定固定之後，速度決定你能測試多少變體。AlphaPrime（Valynox）唯一對外公布的速度數字，是在單張 RTX 3090 上約 18 小時、約 12 億次策略評估（實測 18 小時 23 分鐘、1,268,200,000 次），2026-10-05 在真實研究環境量測：TY 37 分鐘 K 棒，從 2015-01-01 到 2026-09-25，每個候選策略 114,371 根 K 棒，每次評估皆含手續費與滑價（見公布的基準測試）。實際速度取決於顯示卡或處理器、資料長度與研究設定。在 AlphaPrime 中，上述四項設定於搜尋開始前固定，其回測以相同方式套用到每個候選策略，因此任兩個候選策略都能在同一基準上比較。

哪些檢驗功能能區分幸運的回測與可用的回測？

軟體必須在未參與最佳化的資料上測試規則，並攔下未通過檢驗的候選策略，因為搜尋試過一千個變體再留下最佳者，會因挑選而讓它看起來偏高。樣本外資料，是價格歷史中不讓搜尋接觸、只用來原封不動執行完成規則的那一段。推進分析是一種測試：在一段歷史區間上最佳化規則，原封不動地套用到緊接著的區間，向前移動並重複，讓串接的樣本外片段形成單一結果。Bailey、Borwein、López de Prado 與 Zhu（2014、2017）指出，搜尋在同一份資料上比較的變體愈多，最佳者的樣本內結果被墊高得愈多；Pardo（2008）則把推進分析描述為務實的解法。

下方是留下一個候選策略的執行結果。AlphaPrime 測試 Gamma 平滑 RSI（Gamma-Smoothed RSI）規則，作為唯一的進場與出場條件，沒有停損、停利或濾網，資料為 NQ 日 K 棒，2019-01-02 至 2025-06-30，多空皆做，1 口，每筆交易 $20 手續費與 $10 滑價。這個規則是以標準指標組成的替代規則，用來示範如何讀報表，並非本文的主題。搜尋試了約一千個變體，留下這一個，依據是報酬相對於回撤。事後挑出留下的那一個會讓它顯得偏高，因此它的數字只是檢驗的起點，不是預測，也不代表該規則賺到的金額，更不是讀者可預期的結果。

用檢驗軟體應有的方式讀這份報表：約六年半內 81 筆交易，屬於小樣本；市場持倉時間占 9.05%，代表結果建立在少數幾段短時間上。該檢視的數字，是 $28,805 的回撤對比 $90,145 的淨損益、曲線在樣本外區段的表現，以及相鄰參數值是否給出相似的形狀。只印出摘要列的軟體，答不了這些問題。AlphaPrime 把推進分析納入策略檢驗，門檻由你事先設定，候選策略一旦未通過前面的檢驗，就停止後面的檢驗，因此走到後段資料的候選策略更少。

哪些匯出格式與券商連線重要？

研究軟體應該寫出券商已支援的平台所用的策略原始碼，讓你測試過的規則就是你交易的規則。測試過的規則要經過三次交接：從研究軟體到匯出的原始碼、從程式碼到編譯並執行它的交易平台，再從平台到接收委託的券商。每次交接，都可能讓實單規則偏離測試過的規則。

1. 成本與交易時段相同。把平台的手續費、滑價與交易時段，設成與研究執行時相同的值，再比較交易明細，而不只是總數。
2. 不經修改即可編譯。需要手動修改的匯出程式碼，等於重寫過的規則。照交付原樣編譯，動任何一行之前先讀完錯誤訊息。
3. 平台能連到你的期貨券商。選擇匯出格式之前，先向券商確認期貨委託支援哪個平台。

AlphaPrime 可把策略原始碼匯出到六個平台：MultiCharts（PowerLanguage）、TradingView（Pine Script v6）、TradeStation（EasyLanguage）、NinjaTrader（NinjaScript）、MetaTrader 4（MQL4）與 MetaTrader 5（MQL5）；現行清單見平台匯出頁。從你的券商出發：查明它接受上述哪些平台的委託，再回推你需要的匯出格式。

演算法交易軟體需要寫程式嗎？學習成本多少？

寫程式是把想法變成可測試規則的三種方式之一，工具的真正成本是授權價格加上完成第一次檢驗測試所需的時數。你可以用程式語言寫規則、在視覺化編輯器用現成積木組出規則，或把想法描述成指標、參數範圍與進出場條件，讓軟體生成並測試變體。每條路都是以彈性換時間。

問題	撰寫程式	用積木組合	依描述生成
所需技能	程式語言	無	無
完成第一次檢驗測試的時間	數週至數月	數日	數小時至數日
彈性	最高	受限於現有積木	受限於支援的指標與規則
常見錯誤	前視錯誤	手動過度最佳化	未經檢驗就信任排名第一的候選策略

成本要以小時衡量，因為兼職交易人最先耗盡的就是時間。計算學習工具的小時數、載入並檢查 K 棒資料的小時數，以及執行並讀懂一次檢驗測試的小時數。再加上預計使用期間的授權價格。

如何比較演算法交易軟體：一個下午就能跑完的檢查表

把同一個簡單的期貨規則，以相同設定跑過每個候選工具，並依固定順序為工具評分，讓比較依據的是你在看到任何銷售頁之前寫好的清單。移動平均交叉或通道突破就夠了；重點不在規則，而在每個工具如何處理它。期貨演算法交易策略與各自的回測方式中的五種規則類型，有數種簡單到足以用於這項測試。

1. 在每個工具載入相同的期貨 K 棒，並設定相同的手續費、滑價、交易時段與下一根 K 棒成交。把數值寫下。
2. 在每個工具執行相同的簡單規則，使用相同參數，比較交易筆數與前十筆交易，而不只是總數。
3. 在每份報表中找樣本外與推進分析結果。若報表沒有這一節，該項功能就評為未通過。
4. 匯出規則並在你的平台上編譯，不做修改。記下是否能編譯，以及在相同設定下，它的交易明細是否與研究執行相符。
5. 記下授權價格，加上你所花的小時數，從第一次開啟工具，到讀完檢驗結果為止。

最後做一張計分卡：五列對應五項功能，每個工具一欄，每格填通過或未通過。未通過檢驗或匯出的工具就淘汰，不論速度或指標數量，因為無法檢驗或無法交易的規則，就是無法使用的規則。今天下午，先挑一個用於比較的簡單期貨規則，把它的參數與你的成本、交易時段、成交設定寫在一頁上，在第一個候選工具中跑完，再去讀其他功能清單。

常見問題

期貨最好用的演算法交易軟體是哪一個？

沒有單一最佳工具，因為正確的選擇取決於券商的平台、你的程式能力，以及你需要的是研究還是執行。依固定順序為每個候選工具在五項功能上評分：研究能力、回測設定、對未見資料的檢驗、匯出到券商平台，以及授權價格加學習時數。五項都通過、符合你的環境的工具，就是最適合你的那一個。

有免費的演算法交易軟體嗎？

有。數個交易平台內建策略測試器，可在歷史 K 棒上免費執行規則，也有為會寫程式的交易人提供的開源函式庫。免費工具通常要你自己寫規則，也少有推進分析檢驗，所以依賴任何一個之前，先檢查同樣的五項功能。期貨免費回測軟體說明你能用它們測試什麼。

演算法交易軟體與交易平台有何不同？

交易平台是顯示圖表、連接券商並送出委託的程式；許多平台也能執行以平台自有語言寫成的策略。研究意義上的演算法交易軟體，則是在送出任何委託之前，生成並測試規則的程式。實務上兩者都需要：用研究軟體找出並檢驗規則，用平台搭配券商執行。

演算法交易軟體需要多少歷史資料？

足以涵蓋你所測試規則的數百筆已完成交易，這取決於規則交易的頻率，而非固定的年數。每月只交易一次的日線規則，所需年數遠多於一天交易兩次的日內規則。要把近期的一段資料留在搜尋之外，供最後一次測試使用，並確認資料涵蓋不只一種市場，例如趨勢、盤整與高波動的階段。

參考文獻

• Bailey, D. H., Borwein, J., López de Prado, M., & Zhu, Q. J. (2014). Pseudo-Mathematics and Financial Charlatanism: The Effects of Backtest Overfitting on Out-of-Sample Performance. Notices of the American Mathematical Society, 61(5), 458–471.
• Bailey, D. H., Borwein, J., López de Prado, M., & Zhu, Q. J. (2017). The Probability of Backtest Overfitting. Journal of Computational Finance, 20(4), 39–69.
• Pardo, R. (2008). The Evaluation and Optimization of Trading Strategies (2nd ed.). John Wiley & Sons.