Alpha 與訊號
訊號表達方向與信念強度。部位規模、再平衡與執行決定該預測如何轉化為交易策略。
探索 alpha 與訊號透過協同合作的 AI 代理團隊,將構想轉化為交易策略。Stratmill 自動完成程式開發、回測、參數最佳化與風險審查,並提供模擬交易及須另行授權的實盤執行。
策略開發、驗證與受控執行。

AI 研究代理發展構想。AI 程式編寫代理建構並修訂策略。
探索策略研究AI 分析代理檢視回測結果。獨立的 AI 風險審查代理則對研究結果提出質疑。
探索回測功能從您自己的構想開始,或啟用 Autopilot。AI 研究代理會運用可用的市場背景、先前結果與記錄在案的經驗,發展可測試的假設。
AI 開發代理撰寫並修訂策略。自動化驗證與 AI 品質保證審查代理會檢查程式碼、資料使用方式及交易邏輯。
回測引擎使用歷史資料、設定的費用與執行假設來模擬交易。AI 分析代理評估結果,並建議進一步測試、修訂或放棄策略。
最佳化工具會執行敏感度、走勢前推與留出集測試。AI 分析代理評估穩健性;獨立的 AI 風險審查代理則檢視證據與所提出的例外情況。
AI 投資組合代理會審查策略是否適合推進至下一階段,以及是否適合納入投資組合。核准的策略會進入模擬交易;平台支援的實盤執行須取得您的授權、連結交易帳戶,並設有執行控管機制。
透過記錄在案的階段、報告與審查決策,追蹤 AI 代理的工作。檢查或審查未通過,可能會將策略退回修訂,或結束此次執行。
示意範例,非實際即時結果
AI 代理負責發展構想、撰寫程式碼並評估測試結果。審查結果可能會將策略退回以進行下一輪迭代。
示意的權益曲線會呈現過程中的波折。在解讀結果之前,請先檢視回撤與交易成本。
比較帳戶權益與已平倉餘額。未平倉部位可能在交易結算前就改變權益。
示意範例,非實際即時結果
運用 AI 代理與針對各交易場所設計的測試引擎,開發涵蓋加密資產、股票與預測市場的策略。資料涵蓋範圍、模擬交易及實盤執行的支援程度,會因市場與交易場所而異。
回測引擎會產生績效、回撤與交易紀錄。AI 代理檢視這些證據並記錄其發現。本範例展示報告格式;請開啟策略清單以檢視已發布的紀錄。
示意範例,非實際即時結果
不必只聽我們說——這些頁面公開瀏覽,無需帳號:
這些是針對特定交易所所設定的回測預設值,屬於模型輸入參數,並非你交易帳戶的實際報價;不同手續費等級與商品特定規則可能有所差異。
水平捲動以查看所有欄位。
| 交易場所 | 商品類型 | 掛單費率 | 吃單費率 | 設定的槓桿倍數 |
|---|---|---|---|---|
| 幣安 | U本位合約 | 0.020% | 0.050% | 20× |
| Hyperliquid | 永續合約 | 0.015% | 0.045% | 20× |
| Bybit | 線性合約 | 0.020% | 0.055% | 20× |
| 幣安 | COIN-M 反向合約 | 0.010% | 0.050% | 20× |
| 幣安 | 現貨 | 0.100% | 0.100% | 1× |
| Hyperliquid | 現貨 | 0.040% | 0.070% | 1× |
| Deribit | 選擇權 | 0.030% | 0.030% | — |
| Polymarket | 預測 | 0.000% | 0.000% | 1× |
適用的資金費率、滑價、市場衝擊與保證金規則會與手續費一併納入模型。目前 Polymarket 的回測設定採用零掛單/吃單手續費,這是一項模擬假設,並不代表所有即時市場都不收費。
AI 研究、程式編寫、品質保證、分析、風險與投資組合代理各司其職。策略工廠將它們的決策連結至測試引擎、修訂迴圈與發布檢查,集中保留策略的完整開發歷程。
自動化驗證、走勢前推與留出集測試會檢驗是否過度擬合。AI 分析代理評估研究結果,獨立的 AI 風險審查代理則在策略晉級前檢視所提出的例外情況。
歷史市場資料、設定的手續費與執行假設共同建構交易成本模型。涵蓋範圍與成交模擬的真實程度取決於交易標的與可用資料。
訂閱前請先檢視已發布策略及其回測紀錄。發布者可獲得策略訂閱收益的 70%。
AI 研究代理可以參考過往成果與記錄在案的經驗。付費工作區也可以使用平台研究語料庫;私人工作區的研究則維持獨立。
模擬交易採用與回測完全相同的引擎,只是改跑即時資料——你驗證過的,就是實際執行的。
策略可將停損與停利掛為交易所端的括號單——與交易台實際下的條件單相同,並完整建模。
權益曲線逐根 K 線按市價計值,含未實現損益——槓桿策略在保證金不足時會被強制平倉,與真實交易所一致。
探索歷史 K 線資料與其他輔助輸入資料,例如資金費率、未平倉量、選擇權資料與新聞情緒。請至資料頁面查看可用的涵蓋範圍。
示意範例,非實際即時結果
沿著從預測研究到投資組合決策及受控執行的流程前進。每個階段都有各自的證據與責任。
訊號表達方向與信念強度。部位規模、再平衡與執行決定該預測如何轉化為交易策略。
探索 alpha 與訊號相關性矩陣可以揭示同步變動的策略。有效押注有助於區分策略數量與獨立曝險的多寡。
探索投資組合建構實盤交易授權與特定策略發布版本及您連結的帳戶綁定。僅有模擬交易結果或購買方案,並不代表已授權送出真實訂單。
探索實盤交易點數用於計量您的研究所耗用的 AI 工作量。您可以先使用每月免費額度;付費方案則提供更多額度,以及平台研究資料庫的存取權限。
進行中執行次數指的是可同時使用的名額,而非每日可啟動的次數上限。每日啟動上限與可用點數為另外適用的限制。
可以。啟用 Autopilot 後,AI 研究代理便可提出新的假設,並將其送入開發流程。它會運用工作區中可用的背景資訊與先前成果。使用額度、每日啟動次數上限及可用容量的限制仍然適用。您也可以提交自己的構想,而每項策略仍須接受測試與審查。
這些是由 AI 驅動的軟體代理,各自負責策略開發中的一項角色:研究、程式編寫、品質保證、分析、風險審查或投資組合審查。回測與驗證引擎會執行模擬及自動化檢查,為這些審查提供依據。策略必須通過適用的准入與發布檢查,才能進行模擬交易;僅憑 AI 建議並不足以啟用實盤交易。
您可以用日常語言開始。AI 研究代理會發展您的假設,AI 開發代理會撰寫程式碼,而 AI 品質保證與分析代理則會審查實作與結果。具備交易知識有助於您判斷它們的工作、假設條件與風險。
研究與模擬交易皆使用虛擬資金。實盤執行是另一項獨立且受限的流程,需要明確授權並設定好交易帳戶。啟動研究執行或購買方案並不會自動啟用實盤交易;一旦啟用實盤交易,可能會產生實際資金的虧損。
我們採用敏感度分析、前推測試與留出測試,並搭配去膨脹夏普比率(deflated Sharpe)與回測過度擬合機率等檢查方式。有效性門檻與風險審查決定是否可以核准,部分品質門檻允許經審查通過的例外情況。這些檢查無法保證未來的績效表現。
回測採用設定好的交易所手續費,並對成交、適用的融資與保證金成本進行建模。請搭配報告檢視資料涵蓋範圍與相關假設:歷史模擬無法重現所有實盤執行的情況。
研究流程支援加密貨幣期貨、現貨、選擇權、股票與預測市場。可用標的、歷史資料與模擬交易支援程度會因交易所而異。選擇策略前,請至資料與市場頁面查看涵蓋範圍。
點數是預付的平台使用單位,用來計量你的研究所消耗的 AI 運算資源。免費方案每月提供固定額度;付費方案額度更多,另有永不過期的加購包。
可以。你可以在不提供付款卡的情況下建立免費帳戶。免費方案包含每月的額度配額、可並行的研究容量,以及一個模擬交易名額。價格頁面列出了目前的配額內容以及升級選項。
你可以瀏覽公開的市場頁面、已發布的策略,以及市集列表。在開始自己的研究之前,可先閱讀現有的報告與證據。工作區的操作以及策略程式碼的存取權限,則取決於登入狀態、所有權以及適用的存取規則。
不會。一個執行流程可能需要多次修改,也可能在檢查或審查後被放棄。點數計量的是所執行的 AI 工作量,因此即使某次執行流程從未進入模擬交易,仍會消耗點數。有用的產出,也可能只是「這個構想不值得繼續」的證據。
每月配額會在每個週期重新歸零,而不會累積。已購買的點數包不會過期,且會在每月配額用完後才開始扣抵。點數與並行執行數量上限、模擬交易名額是分開計算的;購買點數包並不會改變這些方案限制。
原始程式碼的存取權限取決於所有權以及該策略的分享或市集規則。一份可查閱的公開報告,不一定包含不受限制的程式碼存取權限。在訂閱或使用某個特定策略之前,請先確認該策略所提供的存取範圍。
並沒有固定的完成時間。資料需求、模擬工作量、代理人可用性、修改次數與審核,都會影響所需時間。請在你的工作區中追蹤該執行流程所處的階段與歷史紀錄;啟動一個執行流程並不保證該策略最終會獲得核准。
AI 分析代理與 AI 風險審查代理會將這些檢查結果與策略報告一併檢視;有效性未通過會阻止策略晉級,品質方面的發現則會納入其評估,包括任何有文件記錄的例外情況。
檢查項目 因重複試驗而被誇大的績效。去膨脹夏普比率會考量試驗次數與報酬特性。
檢查項目 只擬合過去的參數。以樣本內擬合、樣本外評分,在滾動視窗中逐段檢驗——績效衰退立刻現形。
檢查項目 對整份資料集的過度擬合。最後一段未動用的資料只測試一次——沒有第二次機會,也不能偷看。
檢查項目 不穩定的參數選擇。敏感度掃描顯示相近設定值對績效的影響,供審查參考。
檢查項目 報酬過小,不足以覆蓋模型化的交易成本。成本檢查會與其他核准證據一併評估。
檢查項目 樣本內的虛假光環。若樣本外表現遠低於樣本內,該結果將被視為雜訊。