交易系統是什麼：組成與自動化交易系統的建立

目錄

1. 什麼是交易系統？
2. 什麼是自動化交易系統？
3. 每個交易系統都需要哪些組成：進場、出場、部位大小與風險？
4. 如何一步步建立演算法交易系統？
5. 單一規則系統的回測長什麼樣子？
6. 建立交易系統後，如何測試與監控？
7. 常見問題
8. 參考文獻

什麼是交易系統？

交易系統是一套完整的書面規則，說明何時進場、何時出場、交易幾口，以及願意承擔多少風險。兩個人在相同資料上照同一套系統操作，會做出相同的交易。自動化交易系統則由電腦執行這些規則：電腦讀取價格，自行送出委託單。

可以拿食材清單與食譜來比較。指標是食材，交易系統是食譜：每樣食材怎麼處理、用多少、何時收手，都寫在裡面。多數自稱「有一套系統」的交易人，其實只寫下進場訊號，例如均線交叉或突破，其餘都沒有寫。本文要從幾個面向檢驗的，正是這個說法：進場精確、出場含糊、又沒有部位大小規則，不算系統，既無法測試，也無法自動化。

完整性的檢驗並不複雜：把規則和相同的價格資料交給朋友，不再多做說明。如果朋友問「交易虧損時該怎麼辦？」或「該下幾口？」，系統就還沒完成。Pardo (2008) 的整套交易系統評估都建立在這一點上：規則必須在測試開始前，把每個部分都定義完整，才能測試。

什麼是自動化交易系統？

自動化交易系統是同一套書面規則，改由電腦執行：電腦讀取價格、做出決定並送出委託單，過程中無需人員介入。規則沒有變，變的是每個步驟由誰執行。電腦不會猶豫，也不會漏掉訊號；但它同樣不會發現規則有誤、資料來源已中斷，或合約昨晚已轉倉。

步驟	主觀交易者	手動照規則交易者	自動化系統
觀察價格	人，依主觀判斷	人	電腦
決定是否交易	人，依主觀判斷	人，依規則	電腦
送出委託單	人，依主觀判斷	人	電腦
決定部位大小	人，依主觀判斷	人，依規則	電腦
記錄交易	人，依主觀判斷	人	電腦

中間那一欄比看起來重要。手動照規則交易者其實已經在用一套交易系統，只是用手執行。自動化改變的是執行速度與紀律，不是邏輯。如果規則無法照著書面資料手動執行，也就無法自動化。自動化的成本，以及多數規則扣除成本後為何虧損，請見程式交易的定義與成本。

有個名詞常被混淆。另類交易系統（ATS）根本不是策略。在美國，它是在傳統交易所之外撮合買賣委託的交易場所，並依此受監管。法規文件中的「ATS」，指的是委託單交會的地方，不是交易人遵循的一套規則。

每個交易系統都需要哪些組成：進場、出場、部位大小與風險？

系統需要四個組成，且全都要寫成可測試的條件；最常見的失敗，是進場精確、出場含糊，又完全沒有部位大小規則。可測試的條件，是電腦能在每根 K 棒上檢查並回答是或否的一句話。「看起來強就買進」無法檢查。「當天收盤高於過去 20 天的最高點時，在下一根 K 棒開盤進場做多」則可以。

組成	含糊版本	可驗證版本	缺少時會發生什麼
進場	看起來強就買進	收盤高於 20 天高點時，在下一根 K 棒開盤進場做多	沒有可測試的東西；每筆交易都是主觀判斷
出場	轉向就出場	收盤低於 10 天低點時，在下一根 K 棒開盤平倉；或持倉滿 15 根 K 棒後平倉	交易從不依規則結束；結果取決於交易者當時的心情
部位大小	憑感覺決定下多少	口數 = 每筆交易的帳戶風險 ÷（停損距離點數 × 每點價值），無條件捨去	一次虧損可能是另一次的十倍；權益曲線無法說明規則本身
風險限制	不要虧太多	當月虧損達帳戶的 6% 時，當月停止交易	一段不順的行情沒有終點；系統是在恐慌中停機，而非依規則停機

部位大小規則負責把訊號轉成口數，通常依據每筆交易可承擔的帳戶風險，以及到停損的距離。免費的期貨部位大小計算機可針對指定的帳戶風險與停損距離計算。表中的部位大小規則需要三個數字。第一個是單筆交易願意虧損的美元金額。第二個是以指數點數計的停損距離。第三個是每點價值，也就是指數每變動一點，一口合約的美元變動。交易所可能調整每點價值與跳動點大小，因此定下數字前，請先查看交易所的合約頁面，或使用免費的期貨合約與損益計算機。

風險限制是單筆交易之上的規則：每日、每月或自權益高點起算的最大虧損，達到後系統即停止交易。進場與出場決定規則有沒有優勢；部位大小與風險限制，決定優勢出現時你是否還在場上。

如何一步步建立演算法交易系統？

請依固定順序建立，從一句話說完的想法，到書面的監控計畫；在看結果之前先寫下規則，這一步絕不能跳過。這個順序的用意，是每一步都保護下一步。看過回測才寫的規則，描述的是那份回測；先寫好的規則，才能被回測檢驗。

1. 用一句話說出想法。「收盤大幅突破近期區間後，指數往往會再延續幾天。」一句話說不完，就是兩個想法。適用於期貨的五類規則，以及各自如何測試，見期貨演算法交易策略：5 種類型。
2. 在紙上寫下四個規則區塊。進場、出場、部位大小、風險限制，各寫成可測試的條件。要搜尋的參數範圍也一併寫下，例如回看期間 10 至 40 天。
3. 設定成本、交易時段與執行方式。每筆交易的手續費與滑價、規則適用的交易時段，以及訊號出現後於下一根 K 棒執行。這些設定對結果的影響，比多數參數選擇更大。
4. 在樣本內期間回測。樣本內資料是歷史中較早的一段，用來選定設定。先看扣除成本後的平均每筆損益與交易筆數，其他都排在後面。
5. 用未見過的資料檢驗。把固定下來的規則放到樣本外期間，也放進推進分析中跑。後面兩節會說明各自能抓出什麼。
6. 小量實單。一口，或一口微型期貨合約，時間要長到足以收集真實成交，並與回測的滑價設定比較。
7. 寫下監控計畫。要比較哪些數字、多久比較一次、到什麼程度就關閉系統。要在第一筆實單委託之前寫好。

鎖頭是人們最常跳過的一步。人們容易先跑幾次回測、「看哪個有效」，再把看起來最好的寫下來。這樣選出來的規則，已經看過考題。這些步驟背後完整的研究流程，從資料到經過審查的策略，見量化交易：一步步建立自己的流程。若要日內版本，包含交易時段與日內規則必須克服的成本，見當沖演算法：如何建立與測試。

單一規則系統的回測長什麼樣子？

單一規則系統的實際回測，能看出一條只有進場與出場的規則會產生什麼，更有用的是看出它缺了什麼。下方回測使用 NQ 日 K 棒，期間 2019-01-02 至 2025-06-30，多空皆做，一口，每筆交易收取 $20 手續費與 $10 滑價。唯一的進場與出場規則取自DMI 動向指標，沒有停損、沒有停利、也沒有濾網。它是用標準指標拼成的替代範例，用來說明單一規則報表的樣子，並非推薦這條規則。AlphaPrime（Valynox）搜尋了 1,024 個候選策略，並依報酬相對回撤保留了這一個。

閱讀報表請依這個順序。先看交易筆數：六年半只有 76 筆，樣本偏小，每一項單筆數字只是提示，不是測量。其次是平均每筆損益 $662.76，這是扣除每筆 $30 成本之後的數字，可看出規則在結果歸零前，還能吸收多少滑價。第三是最大回撤 $21,320，一口且沒有停損；這是交易這條規則的人必須熬過的虧損，而且完全來自出場規則，因為沒有其他機制在限制它。持倉時間占 7.72%，表示規則大部分時間是空手，這是規則的特性，不是優點。在 AlphaPrime 裡，績效報表把交易明細、回撤曲線與多空拆解放在這些摘要數字旁邊，可以看出是哪些交易撐起平均值、回撤發生在什麼時候。

這份報表缺的，正是組成那一節的兩個區塊。沒有部位大小規則，所以不論波動如何，都是一口。沒有風險限制，所以回撤只受出場規則限制，能跑多遠就跑多遠。以這個進場方式建立完整的系統，會把兩者都加上，再重新測試，因為加上它們會改變表中的每一個數字。

關於這張表，最後要知道的是這個候選策略如何走到這裡。它是 1,024 次嘗試中的最佳者，是事後挑出來的。Bailey、Borwein、López de Prado 與 Zhu (2014) 指出，在這種規模的搜尋中，最佳回測看起來會比規則實際應得的更好，單純因為搜尋挑中了運氣最好的那一個。這些數字真實記錄了被保留的候選策略在這份資料上的表現，也被挑選過程美化了。不應把它們視為規則賺到的錢，也不應當作讀者可以期待的結果。這類候選策略的下一步，是未見過的資料。

建立交易系統後，如何測試與監控？

測試分成幾個階段，每個階段抓出不同的錯誤；監控則是把實單交易與回測自身的數字比較，並對照第一筆實單前就寫好的停止規則。沒有哪一種測試能抓出所有問題。樣本內回測能發現壞掉的規則，卻發現不了過度最佳化，因為規則本來就是在那份資料上選出來的。樣本外檢驗能發現過度最佳化，卻發現不了不合理的成交假設，因為它用的仍是同樣的模擬成交。只有實單交易才看得到真實滑價。

階段	能抓出什麼	比較什麼
樣本內回測	規則錯誤、前視偏差、成本敏感度	扣除成本後的平均每筆損益，對照一買一賣（來回）成本；滑價加倍後的結果
樣本外檢驗	對調整參數期間的過度最佳化	樣本外扣除成本後的平均每筆損益，對照樣本內的數字
推進分析	只有一次有效的設定	串接後的樣本外曲線，對照單一的樣本內曲線；相鄰的設定
小量實單	滑價與成交假設、資料與轉倉處理	實單成交價，對照回測使用的訊號價格
持續監控	與回測的偏離	實單回撤，以回測最大回撤（上述回測為 $21,320）作為參考線；實單平均每筆損益，對照回測的平均值

推進分析是這樣的測試：用一段歷史視窗調整設定，再原封不動套到接著的下一段視窗，然後往前移動並重複，使每一段樣本外資料，都是用在其資料出現之前就選好的設定來交易。這是回測最接近實單交易事件順序的做法。如果一套系統的設定在各視窗之間變動幅度大，或串接後的樣本外曲線是平的，就是在告訴你：樣本內的結果來自過度最佳化，而不是來自想法本身。

監控以回測作為參考，而不是承諾。兩項比較承擔了大部分工作。第一是實單扣除成本後的平均每筆損益，對照回測平均值：如果交易了合理的筆數之後，實單數字遠低於回測，代表成交假設錯了，或市場變了。第二是實單回撤，對照回測的最大回撤。實單回撤比回測中任何一次都深，就是關於這條規則的新資訊。事先寫下越過這條線時要怎麼做，因為在回撤中途做的決定，正是風險限制區塊原本要取代的那種決定。

接下來可以做的具體一件事：拿出你正在交易或打算交易的策略，用組成表中的可測試形式，把四個區塊寫在同一頁上。若有任何區塊是空的，或讀起來像含糊那一欄，下一個小時的工作就該放在那個區塊，而且要在跑任何回測之前。

常見問題

什麼是自動化交易系統？

自動化交易系統是一套書面的交易規則，由電腦執行：電腦讀取價格、決定何時進出場、決定部位大小並送出委託單，過程中無需人員介入。規則與手動系統相同，只有執行者不同。自動化免去了猶豫與漏掉訊號，但也免去了能發現規則有誤或資料來源中斷的那個人，因此監控成為系統的一部分。

如何無需撰寫程式就建立演算法交易系統？

先在紙上把四個規則區塊（進場、出場、部位大小、風險限制）寫成可測試的條件。接著使用策略研究軟體，把這些條件轉成含成本、交易時段與下一根 K 棒成交的回測，用未見過的資料檢驗結果，並把完成的規則匯出成交易平台的原始碼。思考的部分，也就是在看到結果前先寫好規則，有沒有程式都一樣。

什麼是另類交易系統？

另類交易系統是交易場所，不是策略。在美國，它是在傳統交易所之外撮合買賣委託的地方，並以交易場所的身分受監管。文件中提到「ATS」時，談的是委託單交會的地方。本文所說的交易系統，則是交易人用來決定送出哪些委託單的一套規則。

交易系統和交易策略是一樣的嗎？

日常用語中兩者有重疊，但系統是完整版。策略常常只是想法與進場訊號。系統還加上出場、部位大小規則與風險限制，每一項都寫成電腦能在每根 K 棒上檢查的形式。簡單的檢驗方式是：陌生人拿到相同資料，不必發問，是否會做出相同的交易。

一套系統需要多少筆交易，回測才有意義？

要夠多，使幾筆交易改變時，平均每筆損益不會有太大變動。少於約 30 筆只是提示，不算結果，許多系統化交易人要有幾百筆才會相信單筆數字。像本文這樣 76 筆的回測，能看出規則行為的輪廓，但無法精確得出平均值，這也是這類候選策略下一步該是增加資料、而不是開實單帳戶的原因之一。

參考文獻

• Pardo, R. (2008). The Evaluation and Optimization of Trading Strategies (2nd ed.). John Wiley & Sons.
• 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.
• CME Group. E-mini Nasdaq-100 Futures Contract Specs. https://www.cmegroup.com/markets/equities/nasdaq/e-mini-nasdaq-100.contractSpecs.html