想讓自動交易策略「順便判斷盤勢」，卻被自己的統計檢定打臉兩次

程式碼跑起來沒有錯誤，不代表這個邏輯是對的——尤其是當這段邏輯的證據，其實只來自一次historical事件的時候。

背景

手上有一支跑在 XQ 全球贏家上的期貨自動交易策略：偵測短時間內的來回震盪，判定為「微失衡震盪」後用限價單去賭這段震盪會被打回去——價格靠近低點就做多賭反彈，靠近高點就做空賭回落，屬於典型的均值回歸（mean reversion）策略。

策略上線一段時間後，log顯示一個不好處理的現象：沒有單筆爆虧，但一堆小虧損疊加起來還是淨損失。逐筆核對委託事件log後，確認進場、動態停損停利、逾時撤單這些機制都跟程式碼邏輯吻合，不是bug。問題比較像是策略本身在某些盤勢下勝率structurally偏低——這支策略的停損停利距離設計上最差是1:1，等於勝率至少要接近五成才打得平，但實測期間只有三成多到五成出頭。

於是很自然會想到同一個方向的解法：能不能在下單之前，先判斷一下現在的盤勢對這個方向有沒有利，不利就先不出手？ 這篇記錄的是兩次嘗試這個想法的過程，以及為什麼兩次最後都決定不把它寫進正式跑的交易程式碼。

重點

嘗試一：用價格趨勢過濾進場

第一個想法：如果過去一段時間（例如10〜20分鐘）價格已經明顯朝某個方向走了一段，那眼前這個「低點」很可能只是那段趨勢裡的一步，不是真的跌到底要反彈——這時候去做多賭反彈，比較像是接刀子，不是抓到真正的區間震盪。

定義一個簡單的指標：

drift(N分鐘) = 進場價 − N分鐘前的價格
align(N分鐘) = drift × 進場方向（多=1／空=-1）

align 為負，代表這筆單是在跟過去N分鐘的價格走勢對做（逆勢fade）；align 為正或零，代表沒有明顯跟這筆單對做的長期走勢。

因為沒有額外的逐tick資料庫，改用委託事件log裡「每一筆事件都帶TickPrice+Date+Time」這個特性，把全部事件依時間排序重建出一條（不連續但涵蓋全程的）價格路徑，回頭對每一筆已出場交易查詢「進場前N分鐘」最接近的價格。第一輪看起來很有希望：10分鐘回看窗口下，align為負的交易勝率44.4%，align為正的交易勝率75.0%，差距不小。

但只看這一組數字就下結論太快。改用Fisher精確檢定，對5個不同回看窗口（5/10/20/30/60分鐘）分別做「align正負」跟「輸贏」的獨立性檢定：

只有10分鐘這個窗口勉強壓在傳統0.05門檻之下，其他全部不顯著，60分鐘甚至完全看不出關聯。更關鍵的問題是：這是同時測了5個窗口才挑出「10分鐘最好看」，這本身是多重比較問題——如果套用最簡單的Bonferroni校正（門檻除以測試次數），連這個10分鐘的結果都不再顯著。而且如果align真的是個穩健的效應，通常鄰近的窗口（5分鐘、20分鐘）也該出現類似但稍弱的訊號；但實際看到的p值序列是 0.56 → 0.045 → 0.11 → 0.20 → 1.0，完全不連續。這種「只有一個特定參數值冒出來」的形狀，統計上更像是雜訊剛好卡到門檻，不是真實效應。

結論：這個方向直覺合理，但目前的樣本證明不了，先不當成擋單規則，改成只用外部Python腳本事後分析log，累積更多資料後再重新檢定。

嘗試二：連續停損就先暫停（斷路器）

同一份log裡還發現另一個現象：有一段長達2小時10分鐘的區間，連續出現10次停損，而且多空方向交錯（多單停損、空單停損、又是多單……）。策略原本已經有「同方向冷卻」機制（某方向停損後暫停該方向一段時間），但這個機制是每個方向獨立計時，抓不到「多空輪流虧」這種盤況——兩邊各自的冷卻時間都還沒到，於是各自恢復進場，整段時間其實一直在虧。

順理成章的解法：加一個不分方向的「全局斷路器」——不分方向累計連續停損次數，達到門檻（例如5次）就暫停全部新進場一段時間（例如15分鐘），中間只要出現一次真正的停利就歸零。邏輯合理、實作也不複雜，很快就寫進了策略程式碼。

寫完之後，回頭套用跟align完全一樣的檢驗標準：連續停損次數，對「下一筆交易」到底有沒有預測力？ 用歷史交易序列算出「這筆交易發生前，已經連續停損幾次」，分組看勝率：

最後一格看起來很支持斷路器的假設——但仔細看樣本會發現一個更根本的問題：歷史上總共只發生過一次「連續停損達4次以上」的事件，就是前面提到的那段2小時10分鐘、連虧10次的區間。那格n=7，不是7個獨立觀察到的案例，而是同一段連續事件裡的7筆交易。這其實接近循環論證：「一段很長的連續虧損裡，交易大多是輸的」，這句話在定義上幾乎必然為真，並不代表「連續停損次數」這個訊號本身有預測力、可以推廣到未來另一段還沒發生的連續虧損。

換句話說，斷路器背後「連續停損代表盤勢不利」這個假設，證據基礎甚至比align更薄弱——align至少還有數十筆分散樣本，斷路器的核心證據其實只是同一個歷史事件被重複計算了幾次。最後決定把這段程式碼整個移除，回到只有「同方向冷卻」的版本。

共通的原則：分清楚「預測性宣稱」跟「風控性宣稱」

回頭看這兩次嘗試，會發現一個可以複用的判斷架構：任何想加進交易系統的規則，最終都是在做以下兩種宣稱的其中一種，而這兩種宣稱需要的證據門檻完全不同。

預測性宣稱：「這個可觀測的量，能預測交易結果」（例如align、連續停損次數）。這種宣稱需要真正的統計證據：獨立樣本數是否足夠、有沒有做多重比較校正、鄰近參數值的結果是否呈現平滑一致的模式（而不是單一參數值異常突出）。align跟斷路器都是這種宣稱，也都沒通過檢驗。

風控性宣稱：「不管有沒有預測力，都要限制最壞情況能壞到什麼程度」（例如單筆停損點數、最大部位）。這種宣稱不需要證明「有效」才能存在，只需要接受「限制下檔」本身的成本效益值得——就像沒有人會要求先證明「停損點數設30點會提升勝率」才能用停損。

問題出在：斷路器當初被提出時，用的說法其實是「這段行情不管賭哪邊都不管用，應該全部先停手」——這是預測性宣稱的包裝，不是風控性宣稱。如果一開始就誠實地把它定位成「策略層級的停損」（不宣稱有效、純粹限制最大連續虧損），那證據門檻會不一樣，可能就不需要拿掉。但既然設計時的論述走的是預測路線，就該用預測路線的證據標準檢驗它，檢驗不過就该拿掉，不能中途換一套比較寬鬆的標準幫它續命。

注意事項

• 檢查樣本是不是真的獨立：分組統計時，n=7 不代表7個獨立事件，有可能是同一段連續事件被切成7筆重複計算。遇到「連續」「累積」類的指標尤其要注意這一點。
• 多重比較要校正或至少要誠實揭露：掃描多個參數值（回看窗口、門檻）之後只報告最好看的那組，等於是在雜訊裡挑訊號，一定要用Bonferroni之類的方法校正，或者至少誠實講清楚測試過幾組。
• 鄰近參數值的結果不連續，是警訊不是巧合：真實效應通常在鄰近參數上會有類似強度，只有單一參數值特別突出、其餘都不顯著，比較像雜訊剛好卡到門檻。
• 先想清楚這是預測性宣稱還是風控性宣稱：兩種宣稱要求的證據完全不同，混著講很容易讓一個沒驗證過的預測性假設，披著風控的外衣被放行。
• 正式上線的程式碼，跟探索性分析要實體分開：只把通過驗證的機制放進交易程式碼，任何還在假設階段的「盤勢判斷」留在外部分析腳本裡，用匯出的log重新檢驗，通過門檻才「升級」進正式程式碼。