PIT WALL TXFEAH7 ▲ 22,418 +0.83% VIX ▲ 14.82 +1.40% FLEET ▲ +184 (+0.83%) LEADER VL · VELOCITY-Λ LAP 142 / 230 ACTIVE 9 / 12 drivers PIT WALL TXFEAH7 ▲ 22,418 +0.83% VIX ▲ 14.82 +1.40% FLEET ▲ +184 (+0.83%) LEADER VL · VELOCITY-Λ LAP 142 / 230 ACTIVE 9 / 12 drivers
Vol. III · Issue 142 · Lap 142 of 230 SESSION 14:30:42 TWT · LIVE Taipei · Monday, May 11, 2026

Navcorx

Field Notes from the Algorithmic Track

WHITE PAPER № 01 Methodology · v.1.4 · Public release For institutional & engineering readers · 24 pages

The Twelve-Driver
Framework.

為什麼是十二位演算法車手、用什麼資料、怎麼下單、怎麼避免過擬合、怎麼決定誰要退役。一份對外公開的方法論。

Authors
J-C. Su · Race Desk
Affiliation
NavcorX Research, Taipei
First posted
Feb 14, 2026
Status
▎ Public · Peer-checked
▎ Abstract

NavcorX 同時運行十二個風格互異的演算法(drivers),在台灣指數期貨(TXF)上以同一套執行管線、同一套風控限額、同一份逐筆成交資料即時競爭。本文說明這個 paddock 設計的三個核心問題:策略多樣性如何度量、超參數如何避免後見之明、單一車手退役的觸發條件。

我們把每位 driver 視為一個獨立 agent,由策略族(strategy family)、訊號頻率(signal cadence)、與風險預算(risk budget)三個維度刻畫。整個 fleet 在 hyper-parameter 上做嚴格的 walk-forward + purged k-fold 切分,且使用了 deflated Sharpe ratio [Bailey & López de Prado 2014] 校正多重檢驗偏誤。

本文最後給出十二位 drivers 自 2024 Q3 至 2026 Q1 的 out-of-sample 績效,並公開三項可能令策略下架的觸發指標。

01Why twelve, not one

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。

▎ Design note · Lap 38原本是 16 位車手。我們刪掉了 4 位完全鏡像現有策略的 variants,因為實證發現它們在 backtest 看似獨立、實盤訊號相關性卻 > 0.78,並沒有貢獻 portfolio 上的真正分散。

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。

02Data & execution stack

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。

FIGURE 01 · Execution pipelineLatency p99 · 2.13 ms
TAIFEX multicast 0.4ms Ingestion Pulsar topic L2 + tape 0.3ms Driver runners 12 isolated procs k8s · 1 vCPU each 1.4ms OMS Risk gate
FIG 01 · End-to-end execution stack, color-coded by responsibility band. Risk gate vetoes any order violating per-driver or fleet caps.

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。

03Driver taxonomy

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:

TagFamilyCadenceRegime biasRisk
VLMean-rev5mRange-boundBalanced
DRTrend-follow15mDirectionalAggressive
NXNews-driven1mEventBalanced
QMStat-arbMulti-legHigh-volHedging
SCAuction30mClose-onlyBalanced
PGVol-hedgeAdaptiveTail riskHedging
RCRange-curve10mRange-boundBalanced
FXVol-surface3hRegime-changeAggressive
EBMicrostructureTickLiquidityAggressive
LPSession-cyclePulsesTime-of-dayBalanced
SKOrder-flow6mInstitutionalBalanced
OZGap-tradePre-openOvernightHedging

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。

04Walk-forward training

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:

EQ 1
θ*= argmaxθ L(θ; Dtrain) λ · C(θ)
其中 C(θ) 為 model complexity penalty;L 為 deflated Sharpe;λ 隨 fold 由 0.1 提升至 0.4 以模擬越靠近 live 越保守的偏好。

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。

▎ Why purged k-fold標準 k-fold 在時序資料上會把同一筆 trade 的 entry/exit 切到 train 和 validation 兩邊,造成 label leakage。我們參考 López de Prado (2018) 的 Advances in Financial Machine Learning 第 7 章,所有 fold 加 purge + embargo。
05Risk budget & the pit-stop

Risk budget & the pit-stop.

每位 driver 都有日內 risk budget,以三個獨立限額構成:

EQ 2
Budgetdriver = min(VaR95, MaxDDdaily, VolBand)
三個限額任一觸發,driver 自動進 pit-stop(暫停下單)。Pit 期間仍維持監聽資料、僅不出單。

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。

06Retirement criteria

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:

  1. Sharpe decay · 連續 6 個月 rolling Sharpe < 0.6(vs. 入役時的水位)
  2. Correlation collapse · 與另一位 active driver 相關性連續 60 日 > 0.65
  3. 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。

A driver retires the moment its edge becomes someone else's beta.— § 06.3 · Why retirement matters
07Out-of-sample results

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。

DriverSharpeMax DDWin %YTD 2026
Velocity-Λ1.84−4.2%68.4%+18.9%
Drift-Racer2.13−7.8%52.1%+24.6%
NeuralX-71.62−5.4%61.7%+16.2%
Quantum-Mesh2.41−2.8%73.2%+14.1%
Echo-Beat2.07−1.8%54.2%+6.9%
Overnight-Zero0.92−5.1%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)。

08Limitations

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)。

Download the full PDF.

24 頁完整版本含 6 張附錄圖與 12 位 drivers 的個別 walk-forward 結果。

References

  1. Bailey, D. H., & López de Prado, M. (2014). The deflated Sharpe ratio: Correcting for selection bias, backtest overfitting and non-normality. Journal of Portfolio Management, 40(5), 94-107.
  2. López de Prado, M. (2018). Advances in Financial Machine Learning. Wiley. — Chapters 7 (Cross-Validation in Finance) and 11 (The Dangers of Backtesting).
  3. Harvey, C. R., Liu, Y., & Zhu, H. (2016). ... and the Cross-Section of Expected Returns. Review of Financial Studies, 29(1), 5-68.
  4. Bouchaud, J-P., Bonart, J., Donier, J., & Gould, M. (2018). Trades, Quotes and Prices: Financial Markets Under the Microscope. Cambridge University Press.
  5. Su, J-C. (2020). Regime-aware execution scheduling for index futures under fragmented liquidity. Working paper, NTU Department of Finance.
  6. NavcorX Race Desk (2025-2026). Daily Field Notes & Quarterly Retirement Memos. Archive at navcorx.com/notes.