你的策略沒問題，是市場變了 — Market Regime 偵測實戰
一個好策略突然不賺錢了？可能不是策略壞了，而是市場狀態變了。本文介紹如何用 ADX、BB 寬度、ATR 來偵測市場狀態（趨勢/震盪），並根據市場環境自動切換對應的策略，提升信號覆蓋率。
量化交易
資金管理：量化交易中最被低估的一環
本文透過 100 筆交易的實測數據，證明同一策略不同資金管理方式結果可差達 14 倍。詳細說明 Risk 2% 的計算邏輯，並介紹連敗縮倉與時段調整兩層動態保護機制，最終選擇較 Kelly Criterion 更穩定的 2% 風險原則作為系統核心。
回測 100% 勝率？先別高興 — 我們學到最痛的一課
我們開發了一個RSI均值回歸策略，回測顯示3個交易組合達到100%勝率，但Out-of-Sample驗證後直接崩到0-25%。這篇記錄如何用Z-score和最小交易筆數驗證，避免過擬合陷阱。
一個策略不夠用 — 我們怎麼讓 AI 自動切換交易策略
為什麼單一策略註定失敗？我們建構四策略系統，根據趨勢、震盪、波動等市場狀態自動切換最適策略。WFO驗證是品質把關的關鍵機制，沒有通過驗證的策略組合會降級為50%倉位，控制虧損風險。
量化交易系統建置全紀錄：從第一行回測程式碼到 Paper Trading
本文詳細記錄從第一行 Python 回測程式碼到 Paper Trading 系統建置的完整過程，涵蓋四個策略設計（Pipeline、BB Squeeze、MACD Divergence、Mean Reversion）與八段 Walk-Forward 驗證方法，並分享如何利用 Z-score 統計檢驗避免過擬合問題。