想要開發算法交易的人士注意事項

作爲這個行業的內部人士，我想向你們講述一些事情。因爲我們不僅僅是在建立一個產生信號的系統，而是在構建一個思考的結構。在這項工作中，進步不是依靠記憶，而是依靠理解。

在開發算法交易系統時，我們的目標不僅僅是創造一個自動發送訂單的代碼塊；而是要將能夠系統性地描述特定市場行爲、可測試並且可持續的結構轉變爲現實。

代碼是描述您想法的工具。
但是如果您的想法不完整，您的算法永遠不會顯示出您期望的效果。

1️⃣ 策略設計：基本算法邏輯

在編寫算法之前需要明確的事情：
“你認爲市場的哪種行爲是一個機會，你是如何識別它的？”

示例思維鏈應如下：

流動性掃蕩 + 訂單流背離 → 區域測試 → 低動量回撤 → 進入交易

這個結構裏面有什麼？

-結構觸發器 (sweep)
-確認數據 (CVD 背離 / Delta 爆發)
-技術領域 (區 / 訂單區塊)
-時間過濾器 (波動率收縮 / 開盤)

每個結構定義了系統“何時應該工作”。不制定戰略的僅僅是隨機生成信號。

2️⃣ 數據使用與高級指標

經典指標 (RSI、MACD 等 ) 現在已經不足以滿足許多算法系統的需求。爲了能夠描述市場的結構性和實時行爲，您需要轉向以下數據類型：

a) 訂單流及其衍生品

CVD (累積交易量三角)
分析真實買賣雙方的平衡。如果價格下跌而CVD上升，則可能存在潛在需求。

Delta (激進買入/賣出量差)
衡量短期激進交易的平衡。區域內的德爾塔爆發表明區域已被接受。

未平倉合約 (OI)
顯示新頭寸是否已開。OI 增加 + 價格漲 → 趨勢確認。OI 下降 + 價格波動 → short squeeze / trap 的可能性。

b) 流動性數據

- 熱圖(örneğin：TradingLite / Tensor)
-現貨訂單簿密度
-掃除分析

能夠分析數據，能夠閱讀市場。僅僅使用數據是不夠的；還需要構建數據場景。

3️⃣ 回測紀律和統計依據

代碼的運行沒有任何意義。
如果你不知道代碼在歷史數據中是如何運行的，那麼你在真實市場上得到的結果只是一個預測。

進行回測時必須測量的指標：

Win Rate （勝率） - Win percentage （勝率）
平均R - 平均風險:收益比
期望值 - 每筆交易的預期價值 → (平均盈利 * 勝率) - (平均虧損 * 虧損率)
最大回撤 - 最差回撤期
基於時間 - 過濾
小時，天，周過濾
分配 - CurveTrade 結果的分布圖

此外:

每個策略都要按小時單獨測試。也許它只在10:00–13:00之間有效。

應用蒙特卡羅模擬。即使在隨機變動中，系統仍然保持積極嗎？

進行樣本外測試。 在以前未見過的數據中測試你開發的算法。

注意：優化系統不會獲勝。自適應和穩健的系統會獲勝。

4️⃣ 實時測試過程與系統發展

在回測中成功的系統在實盤中可能會失敗。這通常有以下幾個原因：

-數據延遲 / 滑點 / 點差擴大
-實時流動性條件的變化
-用戶對系統外部的幹預是(最關鍵的因素)

所以在實時測試過程中：

-以小資本進行真實訂單測試。
-記錄交易日志：每次交易後寫下原因和結果。
-建立日志系統：哪個信號何時生成，持續了多少秒，價格變動了多少？

一個系統在實際操作中開始運行的那一刻，意味着該系統真正意義上是“工作的”。

閉幕：將思想轉化爲代碼

編寫算法不是一項軟件工作，而是一種思維紀律。最強大的代碼反映了思維最簡單、最清晰的策略。

所以首先：

哪種市場行爲給我機會？
我該如何衡量這種行爲？
我該用什麼來觸發這個測量？
我什麼時候會認爲無效？
將你不知道答案的結構轉化爲代碼只是浪費時間。不要忘記時間也是有成本的。 :)

如果你想在這條路上前進，定義你的策略。
讀取數據。
計算你的統計數據。
在現實世界中進行測試。
並且重復一切。

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