我写量化策略，最主要就是受桥水基金创始人瑞・达利欧的著作《原则》一书的启发。
我在实际交易的过程中发现，我交易系统没有问题，经常能够看对方向，但很难盈利，经常赚几笔小的然后亏一笔大的。
大部分亏损都是因为控制不了自己的情绪造成的，盈利的时候也控制不了情绪，赚一点就想止盈。
总是在“没上车”和“卖飞”之间来回切换，总的来说就是没有自己的交易原则，没有交易纪律，完全就是达利欧书里形容的那种散户。
所以我很早就想把自己的交易原则写成量化策略，但是自己不懂编程，一直拖到Ai编程的出现，才让我看到靠自己写量化策略的可能性。
都说AI会颠覆各个行业，AI能够赋能个人发展，不会使用AI的人将会被淘汰，以前我没有深刻的感觉，但是当我用AI帮我编程的那一刻，我才知道AI智能体的能力有多么恐怖。
真提程序员捏一把汗，以后肯定有很多很多程序员失业，写这篇文章的当下，我刚查了25年下半年某些互联网大厂程序员裁员数据，亚马逊25年7月裁员1.4万人、微软25年全年裁掉1.5万名程序员、Meta25年裁员3600人，英特尔2.4万名，这仅仅是裁的程序员...
你肯定很难想象，我的AI编程智能体会员费用只需7美元/月，我认为它的工作效率肯定超过100名甚至1000名程序员共同协作的产出。（跑题了，说回量化策略）
量化交易的好处就是让机器帮我判断，无任何人为干预，满足条件就机械的买进或者卖出，赚该赚的钱，亏该亏的钱，最后盈亏比一拉，赚的比亏的多，那就是好的量化交易策略。
最近在油管看到印度交易员Nikhil Kamath对话Ray Dalio的播客，主持人大致问达利欧；“你交易逻辑是什么？”
大概就是《交易原则+历史数据=机械执行》，就这么简单，事到如今他还在反复提这个原则，这个视频采访就在上个月，25年12月。
然而他的【原则】一书2017年就出版了，我是2020年看的这本书，25年又看了一遍，很多人看了就算了，从来没有真的深度思考大佬嘴里轻松吐露的真相。
我的交易量化策略也是基于多个原则，首先是领先指标，和达利欧说的领先指标是一个道理，然后是信号过滤器，再加上权重判断。
过滤器过滤无用的噪音，然后做出最合理且正确的判断，我的策略大概有7个原则，但凡有一项不满足就不会下达买卖指令，所有条件满足才会执行做多或者做空指令。
这就是我的策略过滤器，需要有7个指标的共振，都朝着同一个方向，还需要过滤掉噪音，并且以收盘价为准，才会执行一笔趋势交易，这就是我的交易原则。
当有了原则后，我发现满足一笔交易的条件其实很“挑剔”但也正是这种挑剔，让我的策略正确率得到了很大提升，我主要做大盈亏比的趋势交易，回测数据盈亏比＞6.0：1，胜率＞50%，这个成绩是很夸张的，如果你对盈亏和胜率没有概念，请看下面介绍。
图片来自X.com @百萬Eric
从图片中我们可以看到，如果你的盈亏比1:1那么就需要60%的胜率，才能实现“盈利”。
盈亏比2:1则只需要40%的胜率就能够盈利，但是如果你的盈亏比5:1那么你只需要20%的胜率就能够盈利。
而我的策略盈亏比6.4:1,且胜率大于50%，可以说是非常夸张的成绩。
当我把我的回测数据发到某些交易社群的时候，他们都不相信，都觉得我的策略是重绘的，简单说就是“假”的，但是在我看来，他们越说假的，我越是高兴。
我的策略回测数据盈亏比6.4:1 胜率56%，亏损占比只有7.58%并且是回测6年的数据。
回测数据中我的策略只做了不到50笔交易，每一笔交易的质量都很高，基本上都是抓趋势，趋势破坏立刻做空，空头趋势被突破立刻做多，做单质量非常高，每一笔单子平均持仓时间在50天左右。（因为6年时间只有50笔交易，被群友各种吐槽，说我样本太少，没有任何价值，看得我想笑。）
然而这个持仓市场非常符合趋势交易的规律，之前我看过高盛顶级交易员【Anton.kreil 安东·克雷欧】的一套线上课，他对投机交易持仓时间的解读，非常具有独特性。
图片来自：【Anton.kreil 专业交易大师班课程截图】克雷欧说市场上持仓时间在几个小时，或者1-5天内，是大部分散户的选择，也是90%日内交易者的平均持仓时间。但是这个持仓时间内的交易者，99%都会亏损，只有极少数人能够盈利，当时课后在问答环节有人给他抗辩这一说法，对方说这个持仓时间内的交易员也有很多赚了大钱的。
当时克雷欧激烈的反驳了对方，说99%的人都亏钱，是基于数学数据统计支撑的，这个数据告诉你，99%的人会亏损，仅有极少部分人能够赚钱，你看到赚钱的人，就是幸存者偏差，然后接着来了一句英文脏话，这里就不展示了。
我非常认同他对于持仓时间的看法，他说真正适合大部分散户交易者的持仓时间是30-90天，也就是图片中显示的「Grey Area 灰色地带」。
如果低于30天，盈利就会很难，这个持仓时间的交易者将会和大部分散户一样陷入亏损的陷阱，但是持仓超过120天，那么你的就不属于交易了，只能算作投资。真正属于投机交易且能够赚钱的持仓时间就是30-90天，不低于30天不超过120天，大概就这这么个区间，这也是我放弃做日内交易，选择做趋势交易最核心的原因。
我是一个非常听劝的人，既然高盛顶级交易员都告诉你别做日内高频交易，选择做趋势或者期权交易，那么我有什么理由继续坚持己见呢，所以我的策略都是基于趋势交易来做的。
（当然在此之前，我是一名日内高频交易者，我一年多时间交易了超过4000次，手续费都是一笔不小的数目，这些高频交易只是帮我积累了丰富的经验，处于没有赚钱，但是也没有亏钱的底部，但是我怕认为新手肯定是需要高频交易快速学习的，仅仅是学习，绝对不是交易的范畴）
安东·克雷欧全球非常顶级交易员，油管粉丝39万，有兴趣的小伙伴可以看一下。【我的策略回测数据】
下面是目前从2026年1月6日对接实盘，本金10000美元，到现在21天时间，目前策略做了2比交易，一笔多单，一笔空单，目前还持有空单中，截至现在2026年1月27日，盈利1754美金，标的：ETH，2X杠杆。
说回策略的开发，为了把我的交易系统做成策略，我写了大半年代码，和AI的对话堪比长篇小说，运行各种报错，修复后再报错，不断调试策略的有效性，经常干到深夜。
策略回测历史数据是验证策略有效性的唯一方式，经常一回测就是账户归零，有时候策略能赚点钱，但是很快又会归零，完全没有形成指数级增长的态势，真是无数遍想要放弃。
我经常遇到难题的时候就会怀疑，这件事靠个人是不可能完成，量化交易肯定是大机构专业人士才能做成的，但是每次想要放弃，我又觉得不应该。
因为我拥有的AI智能体肯定比机构工程师还要聪明，只是我需要耐心挖掘数据和训练它，我没有放弃的原因就是因为AI写代码的速度和逻辑，绝对能够比专业工程师团队更强，靠着智能体比人聪明的这一信念，让我一直坚持了下来。
通过漫长的回测和调试，我发现我的策略逻辑没有问题，只是测试的某些标的不适合我的策略，很多时候同一个策略在某些标的上表现良好，在某些标的上表现就很一般。
最后我发现，我的策略在美股的某些标的，以及加密货币BTC和ETH还有黄金上表现是最好的，其他大部分标的表现都很差。
这个发现是因为我看到MQL5策略网站上，很多很牛的量化交易指标，都只对某1-2个标的有用，很少有超过3个标的同时有用的，我一下就豁然开朗了，我以前想的就是一个策略对所有标的都管用才算优秀，实际上是在钻牛角尖，或者说追求一种不可能达成的完美状态。
回测数据中我经常用10000美元做测试，6年不到的时间，盈利达到340万美元，期间只有正常回撤，但是账户本金从来没有超过30%的亏损，看到回测数据的时候，我激动得一晚上睡不着。
可是当我把策略对接到实盘账户，用小资金测试的时候，才发现，下单指令根本就不管用，交易所根本就收不到指令，尝试了各种解决办法都没有找到问题的根源。
很长时间里只能眼睁睁看着策略摆在哪里，但就是没法用，耗费了无数个日夜写出来的策略，一个可能赚很多钱的策略，因为技术对接卡在了最后一步，我内心常常陷入极度崩溃的状态，在各种论坛找各种牛人帮忙，发私信总是石沉大海，最后还是只能靠自己。
其实段时间，可以说我基本上已经放弃了，可是命运就是这样会开玩笑，当你真正放弃的时候，事情的转机可能就会到来。
有天我在地铁上百无聊赖地在githbu上看一个开源的AI交易脚本。（就是前段时间很火的那个NOF1发起的人工智能交易挑战赛，什么Deep Seek大战Chat GPT的实盘交易赛）作者在githbu上开源，引来很多人围观。
图片来自：NOF1 AI交易大赛
我就在观看这个源代码的时候，突然就看到推荐框里出现一个英文帖子，介绍如何无缝对接量化交易策略到交易所的介绍，我点进去一看，冥冥之中觉得这个帖子有点东西。
于是回家就按照帖子里的思路开始对接起来，再研究了各个交易所的规则，突然就对接成功了。
于是马上小资金来回测试，测试了十几遍，每次都成功，下单信号几乎零延迟，简直让我太激动了，于是我计算好仓位和风险后，在26年1月6日这天，成功对接上了我的实盘交易账户。
同样也是用一万美元，拿真金白银去验证自己的策略，对我来说也是一种实盘记录的挑战，以后定期更新进展。
为什么发这篇文章，其实有2个目的，第一就是记录我如何从一个交易新手，到受到各种人影响走上量化交易之路的，第二就是记录自己用AI智能体成功写出属于自己量化策略。
这件事让我非常有成就感，虽然还没赚的逆天改命的钱，但是即便一分钱没赚，我也很激动，这是我踏入AI这个新纪元的一个见证，也是我踏入量化交易大门的第一步。
一个不懂编程的小白，靠着自身交易经验与AI协作，写出长达4578行代码的量化策略，这本身就是人工智能技术带来的工业奇迹。
而且我还赚了1700多美元，虽然以后的结果还需要时间的验证，但是仅仅21天的时间，我的的确确靠AI赚到了钱，这件事假不了。
