加拿大多倫多，2026年11月9日 — 金融研究機構 MountainFinco 發布了一份分析報告，探討演算法交易的限制、歷史回測的陷阱，以及交易成本對投資表現的影響。該機構指出，雖然自動化策略依靠數學模型做出交易決策，但強勁的歷史結果並不保證在實盤市場中獲得相同成效。隨著演算法交易工具與回測軟體已廣泛普及至個人交易者，而不僅限於機構交易台，這些問題的重要性也日益提升。

演算法策略的運作方式

交易演算法會分析價格、成交量、波動率與其他市場指標，並在符合預設條件時自動開倉與平倉。例如，趨勢跟蹤策略可能在兩條移動平均線交叉時買入資產，並在訊號反轉時賣出。

該機構提醒，雖然自動化可降低對主觀決策的依賴，但並不能消除市場風險，也不保證執行的一致性。

為何歷史回測可能造成誤導

回測是將交易規則套用於歷史市場數據，以估算策略在過往市場環境下可能有的表現。當開發者反覆調整策略參數，以找出能產生最高歷史回報的參數組合時，問題便會浮現。在這種情況下，演算法可能會過度擬合過往數據中的隨機特徵，而非捕捉真正可重複的市場模式——這種失效模式在量化金融中被廣泛稱為「過度擬合」，也是模擬績效紀錄可能與實盤結果出現落差。

該機構舉例說明：一名研究人員測試某交易策略的500個變體時，可能純粹因運氣而找出幾個歷史結果亮眼的版本，即使其中沒有任何一個具備真正的統計優勢。MountainFinco 認為，獨立驗證、區分訓練期與測試期，以及檢視不同參數設定下的表現，有助於揭露這些弱點。

交易成本如何侵蝕回報

頻繁交易會透過佣金、買賣價差與滑價產生費用——滑價指預期成交價與實際成交價之間的差異。在一個假設性例子中，若某策略每年執行200筆交易，每筆金額等同於投資組合的初始資金，且總交易成本平均為交易金額的0.15%，累計費用將約達初始投資組合價值的30%。

該機構強調，此簡化說明假設交易規模固定，並未納入倉位規模變化與複利效應。儘管如此，它仍顯示出交易頻率與交易成本如何侵蝕淨績效：在扣除費用前能產生正回報的策略，一旦計入交易成本，可能轉為虧損。

回撤與風險管理

演算法回報也應與投資組合的最大回撤一併評估。若投資組合從10萬美元跌至7萬美元，回撤即為30%，而要回收原始資本則需約42.9%的漲幅。槓桿會進一步放大虧損，即使是平均回報為正的策略，也可能經歷連續虧損交易與長期的表現下滑。

因此，風險評估可能需考量倉位上限、曝險集中度，以及市場劇烈波動時的潛在虧損。

市場環境的變化

在低波動時期表現良好的演算法，在金融危機期間可能呈現截然不同的結果。資產相關性可能改變、流動性可能下降，價格走勢也可能變得更難預測。MountainFinco 亦指出，數位資產交易存在額外挑戰，因為各交易所之間的流動性與執行條件可能不同。由於數位資產市場在眾多平台全天候連續交易，而非僅在固定交易所時段進行，實盤執行時所面臨的環境可能進一步擴大與回測結果的差距。

因此，歷史表現應輔以壓力測試、不利情境分析與策略穩健性評估。

技術與營運風險

自動化交易系統依賴軟體、市場數據供應商與訂單執行基礎設施。程式錯誤、市場數據延遲或連線故障，可能導致非預期的交易或錯失執行機會。

營運防護措施——例如倉位規模限制、每日虧損門檻、執行監控與緊急交易停止機制——可降低部分營運風險，但無法完全消除財務損失的可能性。

關鍵績效指標

比較演算法策略時，相關績效指標包括淨回報、最大回撤、波動率、夏普比率（風險調整後回報的標準衡量指標）以及資本回收期。評估時也應確認所報告的結果是否已計入佣金、價差、融資成本與大額訂單的市場衝擊。

產生績效結果的方法論同樣重要。歷史模擬應與實際實盤交易結果明確區分，尤其是在評估自動化策略的可靠性時。

關於 MountainFinco

MountainFinco 專注於金融市場研究、投資分析與現代金融科技。其分析關注領域包括另類投資、數位資產、加密貨幣市場、投資風險管理與全球經濟趨勢。

媒體聯絡

Brandon Harris

電子郵件：Official@mountainfinco.info

免責聲明

本資料僅供參考之用，不構成投資建議。所有數值範例均為假設性內容，不代表實際交易表現。演算法交易涉及資本損失的風險。