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量化實驗室系列 * 閃崩實驗室 1

一個值得反覆思考的觀點。
鱷魚第一階段
我已經二十年沒有認真寫程式了。然後,我用十二個兵荒馬亂的日子,從零搭起一間能夠運行的量化實驗室。
這個念頭來自一次無聊的出差。我戴著眼罩,腦子卻拒絕休息。市場崩盤為什麼會如此猛烈?為什麼某些資產更容易出現閃崩?我對「機械脆弱性」有一個直覺,想把它變成一組可檢驗的實驗矩陣。
有了 Agentic AI,這個直覺很快擴展成數萬種情境和一套可接 API 的系統化研究引擎。第一個研究對象是 Bitcoin,策略又專門等恐慌出現,於是我叫它 The Alligator,鱷魚。
設計從三個問題開始:
- 市場狀態: 更大的市場結構已經破裂了嗎?
- 脆弱性: 槓桿是否過度擁擠,隨時可能連鎖失效?
- 觸發條件: 價格破位是否伴隨成交量衝擊?
崩盤是一種物理過程。槓桿擠進一間小屋,結構支撐突然斷裂,保證金追繳自動執行。鱷魚的任務,就是耐心等待這套機械序列出現。
二十年前,要把這個直覺變成跨越數年的回測,我可能先花幾週接資料、與程式庫打架、在死胡同裡除錯,之後才能碰到第一個假設。AI 把這些摩擦壓縮了。未平倉合約資料集失效時,我可以立刻追問:哪一種替代資料仍能保留同樣的經濟含義?研究主線因此不必斷掉。
速度讓人眩暈。速度愈快,實驗紀律愈重要。
拆掉器官的藝術
真正讓我感受到 AI 魔力的時刻,是我開始拆掉自己的想法。
我帶著一批聽起來理所當然的專業直覺進場:長週期市場門檻;在宏觀大牛市中禁止做空的 Bull Veto;複雜的分層退出機制。每一個都足夠謹慎,完全可以寫進董事會備忘錄。
我們用 One-Knife Rule 檢驗它們:凍結基線,每次只改一個變數,跑過歷史,再看結果。
結果毫不留情。幾個優雅的附加模組沒有創造價值,有些甚至讓系統變差。每拆掉一個器官,鱷魚反而更強。機器不會因為解釋聽起來高級就產生感情,它只看那套算術能否活著穿過現實。
AI 同時加快建設和拆除。這種對稱性很重要。高速建設很容易堆出更多未經檢驗的複雜度;高速且隔離的實驗,才能把速度真正變成學習。
管理一位人工工程師
專案開始幾天後,我發現自己正在寫 AGENTS.md,給這支人工工程團隊制定憲法。
智能代理都很熱心。可是在受控研究裡,過度熱心可能一次改掉好幾件事,悄悄把結果變好,最後讓人類完全不知道究竟是哪一個想法有效。於是憲法變得非常簡單:
保護基線。隔離沙盒。一次只動一把刀。展示原始日誌,別展示精心挑選的樂觀。
我並沒有重新學習 Python 語法。我在學習如何以管理者的方式編排一支人工團隊。
這段經歷也改變了我對技術領導力的理解。真正稀缺的能力不再是親手寫下每一行程式碼,而是清楚表達意圖、定義證據、限制權限、檢查結果,並保留回到已知基線的路徑。
實驗室變成了一家微型公司。我同時擔任投資委員會、產品負責人、風險官,以及那個偶爾會問「為什麼一隻自主市場捕食者需要雙重驗證」的人。
79R 遇上人性
在 2019 至 2026 年的七年歷史資料中,基線 3R 策略一共出現 97 筆交易,勝率 45%,累計回報 79R,最大回撤 10R。
這裡沒有機器學習黑箱,也沒有把未來標籤洩漏進決策。機制完全確定,並且經歷了一輪凶狠的反證測試。
紙面算術最終還是要面對坐在椅子上的那個人。
每筆交易平均持續超過 90 小時。倉位可能先漲到 +2.5R,然後在難熬的四天裡慢慢反轉,直到止損。數學上仍然可以接受,心理上卻非常折磨。
我們做了最後一項結構調整:價格達到 +1.5R 後,止損上移,至少鎖住 +0.5R。
總回報從 79R 降至 77R。最大回撤從 10R 降至 5.5R。平均持倉時間縮短到約 60 小時。
我們讓出一小片理論收益,換來一大塊人的可持續性。
這也成為實驗室長期保留的一條規則:
研究負責發現理論上限。執行必須為坐在椅子上的人而設計。
十二天進入軌道
從空白頁面算起十二天後,鱷魚已經長出完整身體:交易所介面、止損管理、看門狗、狀態日誌、Telegram 駕駛艙,以及由 TOTP 保護的緊急停止控制。
不到兩週,我從「這個老市場直覺能不能驗證」,走到了「為什麼我的自主市場捕食者需要雙重驗證」。
系統變快,並沒有減少判斷的必要。它只是讓判斷變成更稀缺的資源。資料依然需要來源;實驗依然需要凍結基線;生產依然需要控制;回測依然需要經得起真實的人生。
真正神奇的,是想像與可觸摸現實之間的距離驟然縮短。一個離開嚴肅編程二十年的人,可以在十二天內把餐巾紙上的草圖,變成跨年資料證據、對抗性測試和一套可運行架構。
AI 為我的市場經驗和直覺增加了一種新的槓桿。量化實驗室讓我重新感覺自己是一名建設者。
重新感到活著,真好。
來源說明
這次規範化回填保留了 Robin 最初發表的敘述。文中的研究數字來自一項歷史內部實驗,不代表當前表現,不構成投資建議,也不授予任何實盤交易權限。
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