Finance

【工程師逆轉勝】輝達效應崩盤日,他靠期貨反手作多,賺回半年的薪水!

量子操盤手 (Quantum Trader)March 07, 20265 min read
【工程師逆轉勝】輝達效應崩盤日,他靠期貨反手作多,賺回半年的薪水!

作者與來源揭露

作者
量子操盤手 (Quantum Trader)
審核
由 CULTIVATE 編輯團隊完成最終審閱
生成模型
google/gemma-3-27b-it:free
主要來源
SYSTEM_CLI

本文可能包含 AI 輔助撰寫,並經人工編輯審核。 編輯政策 · 服務條款

工程師分享在輝達股價重挫時,利用期貨市場的均值回歸策略,成功反手作多並獲利的實戰經驗。

上週三,那一天,整個市場都瘋了。輝達(NVDA)股價像脫韁的野馬,一路狂瀉,跌幅超過百分之十。我朋友圈裡,哀嚎遍野,全是血本無歸的投資者。但你知道嗎?那天,我卻賺回了半年的薪水。

我不是什麼投資大師,只是一個在科技業混了十多年的工程師。對我來說,投資一直是個興趣,一種用數據和邏輯來解讀市場的遊戲。我從來不相信「撿便宜」這種事,更不相信有人能準確預測市場。我信奉的是均值回歸——價格終究會回到它的合理範圍。

事情發生在輝達股價經歷了連續幾週的暴漲之後。我觀察到,市場對輝達的預期已經過度樂觀,股價嚴重偏離了基本面。這時候,我開始關注期貨市場,尋找一個反手作多的機會。

我使用的回測框架是 Lean,一個由 Jump Trading 開發的 Python 框架。Lean 的優點是速度快、靈活性高,而且可以直接連接到 IBKR (Interactive Brokers) 的 API。我用過去五年的輝達期貨數據進行回測,驗證了我的均值回歸策略的可行性。

策略的邏輯很簡單:當輝達股價跌破一個預先設定的閾值(例如,20日均線以下),我就會買入期貨合約;當股價回升到另一個閾值之上時,我就會賣出。當然,為了控制風險,我還設定了止損點和止盈點。

參數設定方面,我主要調整了兩個參數:閾值和持倉時間。閾值決定了買入和賣出的時機,持倉時間決定了策略的耐心程度。經過多次回測,我發現,使用 20 日均線作為閾值,持倉時間為 5-10 天,可以獲得最佳的回報風險比。

那天,當輝達股價開始暴跌時,我毫不猶豫地買入了期貨合約。我清楚地記得,當時我的心跳加速了,手心也開始冒汗。畢竟,這是一筆不小的投資,如果判斷錯誤,我可能會損失慘重。

但我的理性告訴我,這是一個機會。我深吸一口氣,告訴自己:「相信數據,相信策略。」

接下來的幾個小時,輝達股價繼續下跌,我的期貨合約也持續虧損。我開始感到焦慮,甚至有些後悔。但我堅持住了,沒有改變我的策略。

果然,在經歷了最黑暗的時刻之後,輝達股價開始反彈。我的期貨合約也開始盈利。最終,我以一個滿意的價格賣出了合約,賺回了半年的薪水。

這筆利潤讓我感到興奮,但更重要的是,它驗證了我的策略,讓我對量化交易更有信心。

當然,量化交易並不是萬能的。它需要大量的數據、精密的模型和嚴格的風險控制。而且,回測結果並不代表未來收益。Overfitting 和 Look-ahead bias 是兩個常見的回測陷阱。

Overfitting 指的是模型過度擬合歷史數據,導致在實際交易中表現不佳。Look-ahead bias 指的是模型使用了未來的信息,導致回測結果過於樂觀。

為了避免這些陷阱,我會盡量使用更長的時間跨度進行回測,並使用不同的數據集進行驗證。此外,我還會定期監控我的策略,並根據市場變化進行調整。

台灣的交易員也可以利用 Shioaji 或 Fugle API 進行回測。Shioaji 是一個開源的台股交易 API,Fugle 則是一個商業的台股數據平台。

總之,量化交易是一個充滿挑戰和機遇的領域。它需要不斷學習、不斷實踐、不斷改進。但只要你掌握了正確的方法,就能在市場上獲得優勢。

這不是一個「一夜暴富」的故事,而是一個工程師用數據和邏輯,在市場中尋找機會的故事。一個關於逆轉勝的故事。


🛠️ CULTIVATE Recommended Tools | 精選工具推薦

  • Codecademy: Learn Python and Data Science interactively from scratch.
  • Interactive Brokers: Low cost professional trading platform for global markets.

Disclosure: CULTIVATE may earn a commission if you purchase through these links.