作者IN (願自身光明熾然照耀世界)
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標題Re: [請益] AI寫程式交易碼的穩定性？
時間Mon Feb 23 18:53:10 2026
※ 引述《tinysun (飯和蛋的火焰之舞)》之銘言：
: 這邊針對期貨來問
: 像Gemini Pro 版，需要另外付費ChatGPT也有付費，是不是整個模型機制會更完整？
看你自己要做到什麼程度
如果只是要寫一般的策略程式碼
然後在Multichart, Tradingview, MT4/MT5上面跑的那種
Gemini 3 Flash等陽春版就行了，除非你的策略要計算的項目非常複雜
要機器學習那一派的就是用python
我自己是選擇從零打造自己的回測引擎，那就要Pro的模型才行了
大概花了半年，當然現在的AI更強了或許可以更短時間完成
要注意的細節非常多
另外如果您擔心您的優秀策略外泄或是提問詞被拿去訓練就去付費版
OpenAI我自己沒用
: 如果請他們寫一套完整的程式交易碼，穩定性不知道好不好
基礎設施要打造的很穩定會需要較先進的AI比較好，弱的AI抓蟲能力也弱
如果是績效表現的話，通常AI幫想的策略的穩定性是很穩的
穩穩的賠錢~
: 我本身外行 想跟版上有了解的人討論一下
: 是不是不是回測ok？實戰就會ok
不是的..
這邊有很多坑要注意，常見的有:
(1)如果你是從零自建系統，那歷史報價資料的清洗很重要。在錯誤的資料上跑有機率高估績效，然後你會誤以為自己找到聖杯。
(2)稅+手續費+滑價+點差(隱性成本)等全成本扣除，有些人根本沒考量到不然就是滑價設定太樂觀，不同交易所/不同商品間的點差有時差距很大導致模擬失真，然後你會誤以為自己找到聖杯。
(3)回測期間太短，有可能你回測區間主要是順風順水的大多頭，然後逆風震盪雙巴盤這種最考驗策略的時期被忽略掉了，像是2017、2019、2022，然後你會誤以為自己找到聖杯。
(4)未來函數或前視偏誤: 這有可能會出現程式碼沒寫好，回測時會偷看到一部分的未來的現象，然後你會誤以為自己找到聖杯。
(5)正馬丁類型的策略: 績效曲線可能很漂亮，讓你誤以為自己找到聖杯，但是是靠凹單凹出來的，遇到尾部風險有可能會一次被擊沉
(6)過擬合(Overfitting): 存在一種可能是，為了讓績效曲線好看，設了很多濾網、參數，讓策略在過去表現良好，為了迎合過去的數據而過度刻意調整參數（例如把SMA設成特定數字才賺錢）。這是一種事後諸葛，在統計學上沒有意義，未來不可能百分之百一樣重演。讓你誤以為自己找到聖杯，但上實盤後才發現會烙賽，像是為了考 100 分而去「背考古題答案」，一旦題目變了就慘敗。這個常見於一些線上賣策略的名師們出品的策略。
這點我自己是用DSR/PSR，這兩個由Marcos López de Prado等量化大神提出的Overfitting檢定來協助判斷。
以上是常見的六種假聖杯，上實盤有可能才發現績效是烙賽的，或是報酬率比定存還爛或跑輸大盤。
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1F：推 okderla : 有料 02/23 19:04
2F：推 photoB1N : 推 02/23 19:15
3F：推 ZMTL : 這就是玩真的 02/23 19:49
4F：推 cay86714 : 提問詞被拿去訓練跟付不付費的關係是什麼？ 02/23 19:54
5F：→ ZMTL : 某些高級方案會額外承諾不拿你的資料去訓練，但這就 02/23 20:14
6F：→ ZMTL : ... 最穩當然是跑地端，但地端還沒聰明到能處理這種 02/23 20:14
7F：→ ZMTL : 程度的操作 02/23 20:14
※ ZMTL:轉錄至看板 AI_Art 02/24 12:00
8F：推 keynote1 : 真的有料，我試著去驗證第六點，AI 算出來說我的策 02/24 13:22
9F：→ keynote1 : 略沒有過擬合，可以真的賺到錢 02/24 13:22
10F：→ hansonbio : 好文 推 02/25 08:35
※ 編輯: IN (60.251.60.52 臺灣), 02/25/2026 09:38:04