如果你2023年績效小於26%，你需要...點擊首頁連結今年台灣大盤的報酬率約26%，如果你全年報酬率小於26%，那需要好好審視一翻，
畢竟你的績效可能比整年呆呆持有市值型ETF的人還低。
況且這大盤還少算了除權息蒸發掉的點數，加回來的話 大盤報酬率會是30.6% 。
今年全自動化程式運行的帳戶，績效大約與大盤差不多，
但是這兩年年化下來，平均一年績效還是多大盤10%，隨著時間推移，我確信報酬會越來越好。
你會遇到比大盤還低的報酬率，不外乎幾種面向 : 方法與心態。
方法面 :
如果是股票，必須回頭檢視是不是選股方面濾掉了飆股? 出場方式沒抱到大段的? 停損設定太小?
如果是期貨，必須看是不是方法勝率太低? 還是純粹今年不是你的盤?
心態面 :
是不是怕輸 所以沒有按照規定停損? 是否凹單想贏回來 結果輸更多?
解決這些問題的方法有很多種，其中一種是明確的自動化交易。
好幾個歷史驗證有效的方法組合起來的策略組，建構好後可以為我省去盯盤的時間，除了賺到績效還賺到時間。
如果你是自動化新手，我的首頁上有一個連結，可以免費領取一本專為新手設計的秘笈，他會教你如何再不用寫code的情況下建構出一套歷史驗證賺錢的方法。
Programming
開發機械化策略時，許多人常犯的錯誤想要踏入程式交易領域的朋友，一定要意識到一點 :
電腦是非常死板的，不要妄想靠一般電腦 (量子電腦除外) 開發出多完美的策略。
交易是面對金融市場，有經驗的一定知道市場的不確定性多麼的高。
機械式策略 (程式) 等於用一個固定的框架在交易不確定的未來，
想一想，合理嗎?
電腦可以讓我們很方便的回頭檢視歷史盤勢，也可以讓我們清楚知道策略是否過去會賺錢。
過去賺錢，當然重要，至少代表策略過去是賺錢的；
但是很多人卻用錯誤的方式來開發 - 用過去的盤勢回測找答案。
這是一個非常嚴重的錯誤，因為過去的盤勢已經確定，等於是看著答案寫考卷，
但真正的考試來臨時，卻不知所措。
因此千萬不要用回測跟最佳化來回推什麼交易方式有效，這麼做會有非常大的弊病，
策略回檔時，你唯一會做的就是重新改參數。
上圖的圖片是我使用已久的機械化策略，一陣子的績效盤整，直到最近才創高。
過程中都沒有做任何更動，因為我深刻知道這個策略在我投資組合中的意義，
也明白策略的本質元素是什麼。
如果你想進入程式交易的領域，這篇文章可以重複多看幾次，會大幅減少你走彎路的時間。
奧坎剃刀 與 林迪效應 奧坎剃刀 : 越簡單的東西，就越接近真理
林迪效應 : 存在越久遠，壽命越長，它們的預期壽命和它們目前已經存在的時間成正比。
即它每多生存一段時間，它的剩餘預期壽命就會增加一點。
這是我在建構機械化(程式)策略時最側重的重點。
寫模型時，都會看著過去的K棒去做一些假設，而假設越多，越容易有好看的曲線，
但實務上，我們交易的是未來的價格。簡單說，交易的是未來，回測只是過去。
市場是人的行為，人的情緒是無法被預測的，因此使用過多條件去錨定未來的情境，是沒有意義的
也正因如此，許多45度角上翹的策略，才會在一上線時就烙賽。
這也是為什麼我推崇簡單，使用的策略也是簡單為主。
大道至簡，簡單的東西，才是最實用的。
而且容錯率高，不管是台股、海期、台指，適應性都很高。
很多人花時間去追求複雜花俏的方式，要用起來就綁手綁腳，這樣真的是好用嗎？
像上圖的交易策略就是我實單使用的策略之一
程式碼不超過10行 且回測25年 期望值將近40點 也不需要修改參數
是一個非常好的無腦投資賺Beta的策略，適合拿來代替無腦買ETF大盤
