DELTA TRADING FORCE

1. 單筆或單策略的獲利從來不是難點 在量化領域，單筆交易賺錢、單月績效為正、甚至單一策略表現亮眼，這些都可以透過投入時間與優化流程達成。 只要方向正確，具備一定紀律，做到「策略本身獲利」並不困難。 真正的挑戰在於： 如何確保整座工廠、數條生產線，在長期下能保持正產能並覆蓋成本。 2. 策略只是製程的一部分，不是全部 策略的作用，就像是工廠中負責「把原料轉換成產品」的製程站點。 它重要，但並非唯一關鍵。 若把所有資源全部投注在策略調適，而忽略了下列環節： 生產線設計（策略串接、模組化、版本管理） 運營監控（績效、風控、異常處理） 設備維護（API、下單端、交易系統穩定性） 作業流程（檢核節點、日終對帳、風險報表） 那整體體系將非常脆弱。 因此： 策略開發只是開始，真正的核心在於運營能力。 3. 策略上線的流程必須與工業化標準一致 一條策略要正式上線，不應該直接「全產能啟動」。 正確做法應類似製造業流程： 小試（Trial）：小倉位、測邏輯、測穩定性 中試（Pilot）：提高倉位、驗證行為與承載量 正式量產（Production）：100% 產能運轉 持續監控（Monitoring）：績效、滑點、錯誤率 定期維護（Maintenance）：版本更新與設備調整 每提升一次產能，意味著更多成本投入，因此上線前的確認越嚴謹越好。 4. 為何我從 MTC 轉向 TradingView：減少生產線風險 採用 TradingView 的核心理由並不是功能比較，而是生產線設計角度下的風險管理。 因為在 TV 架構中， 整個流程可以少掉一個「下單機運行端」。 這不只是省事，而是結構性風險的大幅下降： 減少 33% 的潛在錯誤來源（下單端故障） 減少 33% 的檢核點（同步、位置、異常重新下單） 減少 33% 的運營負擔（監控、修復、維運成本） 在長期經營的視角下， 任何能減少節點的設計，都是提高工廠穩定度的關鍵。 5. 自動化工廠的關鍵，不是瞬間產能，而是可持續穩定性 自動化的核心本質並不是「多快能放大產能」， 而是： 在可控的風險下，能維持多少產能持續 24 小時穩定運轉， 並使出錯率、維護成本與監控負擔保持在最低可行水位。 真正的競爭力不在最高速度，而在於「最低故障率 × 可持續可擴展」。 6. 基礎建設到位後，就是在風險與報酬之間維持動態平衡 當基礎工廠架構建立完成後，後續重點...

💬 關於「止損與止盈」這件事，我會建議—— 針對 每一個策略 × 商品 × 交易所訊源 都分開回測， 這樣結果才會是真正「量身訂製」的，而不是套模板。 你是老玩家，我想分享一些更深入、但實務性很強的觀點，希望能給你一點啟發👇 ① 止損 vs 止盈，最好要成對設計 止損 5%，要賺 6% 才能打平，這概念你應該熟。 但多數人只記得停損數字，卻忘了配合盈虧結構。 我會這樣做： 1️⃣ 先針對策略回測出 MDD（最大回撤） 、 最大連續虧損次數 、 平均週期內交易次數 ； 2️⃣ 根據這三項，去調整停損／停利閾值； 3️⃣ 再回測一次，看哪個組合能維持正期望報酬，且心理能承受。 👉 結果不是「哪個最漂亮」，而是「哪個你能撐最久」。 ② 最大連虧 × 倉位管理 假設你停損 5%， 而策略在有效樣本內的最大連虧是 20 次 ， 那你其實會在極端情況下 本金歸零 。 所以邏輯上要讓停損「能撐過最大連虧」， 同時盈虧比又要高到能在短時間回到安全區。 不然在數學上，本金歸零只是時間問題。 倉位管理不是減風險，是延長壽命。 ③ 「不停損」的另一種思路 像 DCA（定期定額）或空間 DCA，就是另一種思維： 不是固定時間加倉，而是「每跌幾％、符合條件」才進場。 這其實就是一種 變形的網格 策略。 它的好處是：不用設明確停損； 壞處是：倉位可能在極端行情中被拖垮。 所以我不會輕易建議「固定幾％停損」或「用 DCA 取代停損」。 因為這要看你的商品波動、策略結構與資金量。 若只看一面下結論，反而會害人。 🧩 小結論： 止損與止盈並不是公式，而是一種結構。 能活得久、回得快、扛得住 ， 才是屬於你的最佳組合。 有興趣的話，我可以幫你一起回測一組看看， 我們找出最適合你策略的「安全閾值」。 👍