Why twelve, not one.
單一最佳策略的問題從來不是「找不到」——而是 找到那一刻起,就開始衰退。
量化交易的傳統做法是極化的:要嘛追求一個 master model(HFT 機構的風格),要嘛把幾十個策略丟進 ensemble(多策略基金的風格)。NavcorX 採取中間路線:十二個。不是隨意挑的數字。
三個維度推導出 12:策略族 4 種(trend / mean-rev / news-driven / structural)× 風險預算 3 級(aggressive / balanced / hedging)= 12 種組合。每個組合都是一個 driver,繼承相同的執行管線、但有不同的訊號邏輯與停損規則。
選擇 12 還有兩個務實理由:(a) 訊號儀表板的 cognitive load 上限;單頁能放下 12 張卡而不需要捲動。(b) 退役/新進的節奏控制:每季最多換 1 位車手,整個 roster 才能在 3 年內完全更新一輪,保持與市場 regime 同步。
Data & execution stack.
所有 drivers 共用同一個資料管線。資料來源是台灣期貨交易所(TAIFEX)的逐筆委託簿 (Level-2),由我們的 ingestion service 寫入 Apache Pulsar topic,下游 driver runners 以 pub-sub 方式訂閱。
Latency budget
從交易所 multicast → 我們的 driver runner → 訂單回到 broker 的端到端延遲,目標是 p99 < 2.4ms。實測 2026 年 4 月平均 1.81 ms、p99 = 2.13 ms。對於最高頻的 EB · Echo-Beat 這是關鍵;對其他 drivers 多數一定餘裕。
Why we do not use 1-minute bars
多數零售級回測引擎以 1m bar 為單位,這在 mean-reversion 與 microstructure 策略上是致命的——它 過濾掉了單根 K 棒內的訊息。我們所有 drivers 都在 tick level 觸發、再以策略對應的窗口聚合。
Driver taxonomy.
每位 driver 都可以用一個 4-tuple 唯一識別:(family, cadence, regime-bias, risk-budget)。例如 VL · Velocity-Λ 是 (mean-rev, 5m, range-bound, balanced)。十二位車手構成下表:
| Tag | Family | Cadence | Regime bias | Risk |
|---|---|---|---|---|
| VL | Mean-rev | 5m | Range-bound | Balanced |
| DR | Trend-follow | 15m | Directional | Aggressive |
| NX | News-driven | 1m | Event | Balanced |
| QM | Stat-arb | Multi-leg | High-vol | Hedging |
| SC | Auction | 30m | Close-only | Balanced |
| PG | Vol-hedge | Adaptive | Tail risk | Hedging |
| RC | Range-curve | 10m | Range-bound | Balanced |
| FX | Vol-surface | 3h | Regime-change | Aggressive |
| EB | Microstructure | Tick | Liquidity | Aggressive |
| LP | Session-cycle | Pulses | Time-of-day | Balanced |
| SK | Order-flow | 6m | Institutional | Balanced |
| OZ | Gap-trade | Pre-open | Overnight | Hedging |
每個 driver 在 跨家族 上的訊號相關性必須 < 0.35,由滾動 60 日 Pearson 計算並監控。若有兩位 drivers 連續 20 日相關性 > 0.5,會自動進入 review 流程,由人為判定要不要重設參數或退役其一。
Walk-forward, purged k-fold.
過擬合是量化交易的頭號殺手。我們所有 drivers 用同一套訓練協定:
訓練窗 12 個月、validation 3 個月、purge 5 日、embargo 5 日。每位 driver 必須在 所有 walk-forward folds 上維持 deflated Sharpe > 0.8,才能進入 live 階段。歷史上有 9 位 candidates 在這關被刷掉,目前在 cold storage。
Risk budget & the pit-stop.
每位 driver 都有日內 risk budget,以三個獨立限額構成:
除了個別 driver 的 budget,整個 fleet 還有一個 aggregate cap:當總體未實現 drawdown 超過 1.5%,所有 drivers 同時進入 pit;超過 2.5% 則收盤前不再開單。這條規則自 2025 Q2 啟用以來觸發過 3 次,每次都在後續 1-2 個交易日內回升。
When a driver retires.
退役不是失敗的代名詞。一位 driver 退役通常是因為它識別的 regime 已經消失、或它的 alpha 被其他 driver 包含。三個量化觸發:
- Sharpe decay · 連續 6 個月 rolling Sharpe < 0.6(vs. 入役時的水位)
- Correlation collapse · 與另一位 active driver 相關性連續 60 日 > 0.65
- Regime extinction · 該 driver 設計的市場條件(如低 VIX 區間整理)30 天內未出現
截至 2026 Q1,已有 2 位 drivers 正式退役並公開 retirement note:Whisker-3(2025 Q3)與 Pacer-α(2025 Q4)。兩份 note 都在 Field Notes 副刊歸檔。
Out-of-sample, 2024-Q3 → 2026-Q1.
所有數字皆為 實盤逐筆紀錄(live execution),已扣除交易成本(手續費 + 估計滑價)。報酬以 NT$ 為計價單位。
| Driver | Sharpe | Max DD | Win % | YTD 2026 |
|---|---|---|---|---|
| Velocity-Λ | 1.84 | −4.2% | 68.4% | +18.9% |
| Drift-Racer | 2.13 | −7.8% | 52.1% | +24.6% |
| NeuralX-7 | 1.62 | −5.4% | 61.7% | +16.2% |
| Quantum-Mesh | 2.41 | −2.8% | 73.2% | +14.1% |
| Echo-Beat | 2.07 | −1.8% | 54.2% | +6.9% |
| Overnight-Zero | 0.92 | −5.1% | 48.1% | −1.4% |
| … 6 more rows · see appendix | ||||
Fleet-level annualized Sharpe(等權重)為 1.92,annualized vol = 8.4%,max drawdown 自上線以來為 −3.6%(2025-08,當時 PG 與 RC 同時短暫失效)。
What this paper does not prove.
本文公開所有 drivers 的 結構與管理機制,但不公開個別 driver 的訊號參數。原因是這些參數會持續更新,公開值會錯誤地暗示「複製可行」。
我們也沒有聲稱任何 driver 永遠有效。三個典型風險場景:(a) 台指期商品微結構重大改變(如交易時段延長)會讓所有 cadence-sensitive drivers 需要重新訓練;(b) 黑天鵝事件可能讓 risk gate 連續觸發、整個 fleet 進入長時間 pit;(c) 監管環境變動(如 PDT 限制、稅率改變)會結構性影響部分 strategies 的可行性。
歡迎針對本文方法論的指正、實證的補強、或實作上的疑問——請寫信至 research@navcorx.com(網域生效後)。
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24 頁完整版本含 6 張附錄圖與 12 位 drivers 的個別 walk-forward 結果。
References
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- López de Prado, M. (2018). Advances in Financial Machine Learning. Wiley. — Chapters 7 (Cross-Validation in Finance) and 11 (The Dangers of Backtesting).
- Harvey, C. R., Liu, Y., & Zhu, H. (2016). ... and the Cross-Section of Expected Returns. Review of Financial Studies, 29(1), 5-68.
- Bouchaud, J-P., Bonart, J., Donier, J., & Gould, M. (2018). Trades, Quotes and Prices: Financial Markets Under the Microscope. Cambridge University Press.
- Su, J-C. (2020). Regime-aware execution scheduling for index futures under fragmented liquidity. Working paper, NTU Department of Finance.
- NavcorX Race Desk (2025-2026). Daily Field Notes & Quarterly Retirement Memos. Archive at navcorx.com/notes.