量化交易與機器人驗證
直接答案
只有在納入真實手續費、價差、滑價、延遲和訂單失敗行為後，機器人的優勢才有證據。投入資金前，應先用模擬盤驗證執行假設。
如何逐步處理
- 1. 資料完整性檢查時間戳記、缺漏區間、存活者偏差和前視偏差。
- 2. 成本模型模擬 Maker／Taker、價差、滑價、資金費率和拒單。
- 3. 分階段驗證從回放、樣本外測試、模擬盤逐步進入嚴格限額的實盤。
工具與延伸閱讀
常見問題
為什麼回測表現常常優於實盤機器人？
回測常低估延遲、滑價、排隊順位、部分成交、故障和市場結構變化。
模擬盤應該證明什麼？
它應驗證訊號時序、訂單生命週期、資料缺口、冷卻期、對帳和監控，而不只是理論損益。
機器人需要多少歷史資料才夠？
沒有統一的數字；樣本應涵蓋足夠的交易次數，以及與策略週期相符的多種市場環境。