【實戰教學】EA程式從零寫起：MQL三步驟、風險管理與手動交易取捨

作者：Dicky CCY｜Ace Fortune 領財智庫 AI Trading Academy 講師、量化交易·盈利分裂教練

有學員在課堂上問我，第一次自己寫 ea程式，應該從哪一行開始動手。我通常不直接回答，而是反問他另一件事：你打算先寫進場條件，還是先寫止損。多數人的答案是先寫進場，因為進場聽起來比較像策略的靈魂。等寫到一半才發現，沒有風控的策略，根本沒有一份可以拿來回測的樣子。我這套次序不是什麼流派，它只是把會出錯的地方，提前搬到寫完之後無法改的階段。所以這篇文章按同一個次序走：先定義策略，再設風險管理，最後才測試。

我打算把從零寫一支 ea程式 的完整流程拆成六個部分，慢慢講清楚。先說市場，因為外匯這個市場的結構，決定了自動化到底有沒有存在的意義。再說工具，MQL4 跟 MQL5 差在哪裡，新手該從哪一個開始。中間三段是本文的核心，也就是定義策略、設置風控、測試與優化這三個步驟。最後我會把兩種典型用法拿出來講，再做一張 EA 與手動交易的對照表。這張表不是要選邊站，而是要你知道什麼情況下該用哪一種。

為什麼外匯市場特別適合自動化

先講市場，外匯是全世界最像一條自來水管網的市場，做過自動交易的人都有同感。全球外匯日均成交額早已超過六兆美元，交易時間一天接一段，幾乎沒有真正的休市。主要貨幣對的成交最集中，例如歐元美元、鎊元美元，價差通常壓到最低。交叉貨幣對則不同，例如歐元英鎊、歐元日圓，深度薄一點，滑價也高一點。一個好的自動化系統，本質上就是在這些細微差別裡替你把功課做完。所以我常說，先把市場結構看清楚，再談要不要寫程式。

四個交易時段的波動性並不相同

外匯一日分成四個主要時段，倫敦、紐約、東京、雪梨，每一段的性質都不一樣，就像同一條水管的不同管段，壓力並不相同。倫敦與紐約重疊的時段流動性最高，點差最窄，也是趨勢最容易走出來的一段。東京時段是亞洲盤，成交量較小，但因日圓的緣故，波動有時反而更急。雪梨時段緊接亞洲盤收尾，很多突破會在那裡補上最後一段。我見過不少學員把同一組參數套在四個時段，結果發現只有其中一段穩定。原因不是程式壞了，是波動性本來就不同，最佳參數自然不會一樣。

另一個原因是價格本身會被外部事件推動，央行政策、經濟數據、地緣政治消息，一夜之間可以改變一整個幣對的節奏。手動交易要靠人盯著這些時刻，人總會累、總會慢、總會在關鍵幾秒裡判斷失準。自動化在這裡的價值很單純：事件來了就照規則執行，不受狀態影響。我為什麼把自動化的第一個優點寫成排除情緒，而不是提高回報率：回報高低取決於策略本身，情緒排除才是結構上必然帶來的部分。

MQL4 與 MQL5：工具先選對

要寫程式，先要決定用哪一套語言，這兩代 MQL 的差異不是版本號而已。MQL4 對應 MT4，語法結構比較直覺，適合第一次接觸自動化的學員。它內建常用的技術分析指標，做基本自動化策略剛好夠用。MQL5 對應 MT5，除了指標更齊全，最大分別是支援多線程，能做更複雜的策略開發。換句話說，你可以同時做回測、同時算參數、同時監察行情，效率是另一個級數。

我自己的做法是先用 MQL4 寫第一支，把邏輯與風控跑通，再搬去 MQL5。因為 MQL4 的心智負擔低，學員可以專心盯住策略本身，不會被編譯錯誤纏住。第一支程式能跑起來，比花俏重要得多。做外匯與技術指標這類基礎策略，我通常建議用 MQL4 起步。但若你的策略需要同時處理多個品種、需要網絡請求或自訂指標運算，MQL5 就是合理選擇。判斷標準很簡單：你的策略需不需要同時處理多件事，需要就選 MQL5。

第一步：把交易策略定義成可翻譯的規則

定義策略是第一步，也是最少人願意好好做的一步，我在課堂上問學員，你的進場條件是什麼，答案常常是均線金叉就買。問題是，金叉是什麼均線、什麼週期、什麼價格類型，全部都沒有寫下來。這種寫法翻譯不成程式，因為它是一個印象，不是一個條件。你這個『應該』是從哪裡來的？多數人答不上來，因為它來自某張圖表，而不是某條規則。你要交出去的，是一支 ea程式，而實作者只會照你寫下的條件寫。

出場條件往往比進場條件更難寫

一個合格的進場條件必須具體到三件事：用什麼指標、什麼參數、什麼方向才算訊號成立。例如短期均線上穿長期均線、相對強弱指標低於三十、收盤價站上區間上緣，三項同時成立才開倉。出場條件則要分兩種：達到目標自動平倉，以及反向時主動減虧或鎖利。這一組條件決定了你的程式在震盪市裡會不會被反覆磨損。如果出場邏輯只寫獲利後平倉，那它在震盪市裡會不斷被出場，又不斷進場。我見過學員在這裡卡住，回測跑出一串互相抵消的交易，才發現問題不在指標。所以進場與出場必須同一時間寫，缺一邊都會浪費你後面的測試時間。

寫完進場與出場之後，策略還缺一樣東西，就是它適不適合拿去跑全天候。很多策略在歐洲盤表現很好，換到亞洲盤就連續被掃。所以我在策略定義的最後，一定會加一段適用時段與適用品種。這些限制寫在策略裡，程式才知道什麼時候該拒絕開倉。順帶一提，如果你對不同策略類型的分工還沒概念，可以先看 EA 程式入門的整理想法 那一篇。先把分類搞懂，再回來定義自己的策略，會比直接抄別人的參數省很多時間。

第二步：把風險管理寫進程式裡

風控是第二步，也是順序最容易被搞錯的一步，我在課堂上見過學員先寫進場條件，寫得很完整，風控卻留到最後才加。他不是不重視風控，而是覺得策略還沒成形，現在談止損太早。這個想法很自然，結果就是回測跑完才發現，連虧的時候根本撐不住。問題在於，沒有風控設定的回測，測出來的只是一組訊號，不是策略。風控不是策略完成後的裝飾，它是策略的一部分。

止損的正確單位是單筆風險

止損點位本身不等於風險，正確的單位是這一筆最多虧掉總資金的幾百分比。設定方法很機械：先決定單筆風險比例，再由比例反推止損點位與手數。止盈也是同一套邏輯，設定獲利目標，達到就自動平倉，不留情緒。程式的好處在於這兩件事都不會被臨時改動，因為它已經寫死在規則裡。人在盤中會心軟，程式不會，這正是自動化最實際的一個價值。如果再加上追蹤止損與時間止損，風控這一層才算完整。

談到止損點位，還有一個常見誤區，就是把止損設在一個好看的整數。例如固定設在一百點，但你的訊號發生在不同的價格位置。同一個一百點，在低波動時可能是很合理的距離，在高波動時卻太緊。所以比較穩的做法，是讓止損跟著波動走，例如用真實波幅均值這類指標換算。這樣做等於每次都用同一把尺去量，而不是每一筆換一次尺子。這套規則要寫進 ea程式 的原始碼，也要寫進你的說明文件，之後才有辦法逐項核對。

第三步：回測與優化，以及最常被跳過的順序

第三步才是測試，分成回測與優化兩件事：回測是用歷史數據模擬策略在過去的表現，先確認它在不同市況下是否站得住。優化則是依回測結果調整參數，找出在哪一段設定下表現最好。這兩件事在流程上是有順序的，先回測確認邏輯有效，再優化微調數字。很多新手會跳過第一步，直接拿一堆參數去優化，優化出一條漂亮曲線。曲線漂亮，邏輯卻從來沒有被驗證過，那條曲線只是在描述過去。

風控沒寫就回測，等於在測一個沒有保護的策略

我在這個環節最常強調的一句話是：風控沒寫進去就回測，等於在測一個沒有保護的策略。沒有止損的策略在回測裡會怎樣？它會一路持有到行情回頭，然後顯示賺了大錢，而真實市場裡，你等不到那個回頭，因為槓桿已經先把本金消耗完。槓桿會把輕微的匯率變動放大，這一點在 投委會對槓桿式外匯的基本認識 裡有明確說明。回測的樣本再長，也長不過一個真實的極端行情，所以正確的順序是：策略定義完成，風控寫進程式，再把完整版本丟進回測器。

回測跑完之後，還有一件事很多人不做，就是檢視失效的條件。一套策略總有它不適用的市況，例如重大數據公布前後、假期流動性抽乾的時段。我在課堂上會要求學員把失效條件寫成一張清單，貼在螢幕旁邊。因為你不可能二十四小時都在看，所以要讓清單替你提醒。同一個道理，ea程式 的參數也不是一次調到位的，要靠這張清單反覆校正。另外，回測與實盤之間的落差是必然的，成本會吃掉一部分，關於 回測與實盤之間的隱形成本，我在另一篇拆解過。做這一步的目的不是打擊信心，是知道落差大概在哪個量級。

兩種典型用法：短線高頻與趨勢跟隨

策略定下來之後，常見的落地方式有兩種，先講清楚差在哪裡。第一種是短線或高頻，靠秒級或分鐘級的訊號完成多筆交易。它的優點是樣本多、回測容易跑出統計意義，缺點是對成本與網絡很敏感。每一筆手續費與滑價都要被重複支付很多次，稍微有偏差，淨利潤就被吃光。第二種是趨勢跟隨，順勢開倉，在趨勢結束之前平倉。它的優點是單筆利潤大、交易頻率低，缺點是等待的時間長，連續假訊號在所難免。

我自己的取法是看策略本身有沒有優勢，而不是看哪一種名稱比較好聽。一套在固定時間框、固定條件下有效的策略，本來就會在某種市況裡反覆出現。高頻策略要在幾秒內完成決策，對網絡延遲與虛擬主機的品質都敏感，門檻明顯更高。趨勢策略允許錯過，它假設的是自己的訊號會在某些段落成批出現。你如果連續三個月都要盯盤，趨勢型比高頻型更貼近你承受的節奏，這一點沒有公式可以算，只能靠你回顧那三個月坐在電腦前的時間。

EA 與手動交易：把取捨攤在桌上

很多學員最後會問，那到底該用程式，還是自己做？我把兩者的差別列成下面這張表，因為它是我用來跟學員核對現況的工具，而表格的重點不在誰比較好，而在每一列的取捨方向是否相反。看完整張表你就會發現，程式贏在時間與情緒，人手贏在判斷的彈性。兩者其實不是二選一，比較實際的做法是把程式當成外掛的一部分。能不能用，關鍵在於你怎麼把這兩段接起來，而不是硬要挑一個。

表格之後我要補三句話，因為只看表格容易得出過度簡化的結論。第一，程式不是不用管，它只是把管的方式從盯著價格，變成定期檢查。第二，人手也不是完全不靠數據，只是把數據用在判斷上，而不是用在執行上。第三，兩者的成本結構不同，所以適合的策略類型也不同。第四，人類的反應再快，也快不過機器在同一秒內做完的判斷，高頻這一欄程式是先天佔優。我自己在課堂上最常強調的是，若你的資金與時間只夠做好一件事，就把它做好。程式適合規則清楚、可以重複執行的策略，人手適合需要即時判斷的環境。我講這張表時也會提醒學員，ea程式 與手動互相補位，不是互相取代。

三條不能省的風險管理規則

講完工具與流程，我把風險管理收成三條規則，這三條是我給學員的最低標準。第一條，單筆風險要控制在總資金百分之一到百分之二之間。第二條，程式自動運行不代表不用管，要定期檢查策略是否出現異常，我整理過的 上實盤前的常見陷阱 可以照著對一次。第三條，市場條件會變，適用於一段時期的策略可能會失效，所以要持續調整。這三條有一個共同點，它們都把風險變成事前規則，而不是事後補救：虧損發生才去想怎麼辦，能選的選項已經很少。

第一條聽起來保守，但差別有多大，我們用一個可以自己驗算的假設來看。假設帳戶總額是十萬美元，每筆交易的最大虧損固定為百分之一或百分之二。先看百分之一那一組：每一筆結束後，帳戶剩下原來的 0.99，0.99 × 0.99 = 0.9801，這就是第二筆之後的餘額，繼續連乘十次，0.99 的十次方等於 0.9043。1 減 0.9043 等於 0.0957，也就是帳戶下跌 9.6%，這是單筆風險 1% 連虧十筆的累計回撤。再看百分之二那一組：每一筆剩下 0.98，0.98 的十次方等於 0.8171，帳戶下跌 18.3%。把兩條相減，18.3 減 9.6 等於 8.7 個百分點，接近一倍。

這還只是同一個假設下的比較，實際市場裡連虧十筆不算罕見，尤其在趨勢反轉時。第二條與第三條也有可以換算的東西：人工每天盯四小時，四除以 24 等於 0.167，也就是 17% 的覆蓋率。而程式連續運行是 24 除以 24，等於 1，覆蓋率是 100%，而 100 除以 17 等於 5.9，取整約 6 倍，這就是覆蓋率上的差距。所以風險設定差 8.7 個百分點，覆蓋率差約 6 倍，兩者都必須在策略階段就寫死。這兩件事如果留到實盤才討論，你等於在最貴的時候做決定。

順帶一提，這裡談的都是風險管理的做法，不是投資建議。若你打算用槓桿部位做外匯，產品機制與風險一定要向持牌人士查證。根據 SFC 的懷疑投資產品警示名單，不少以自動交易作招徠的平台，曾被列入需要公眾警惕的類別。任何要求你交出帳戶權限、又或者保證固定收益的說法，都應該直接跳過。根據 CFTC 對降低外匯交易風險的建議，事前把風險規則寫下來，是保護本金最基本的一步。

動手之前，先回答這三個問題

走到這裡，如果你要從今天開始寫，我建議先不要打開編輯器。這三個問題的順序，跟前面三個步驟是對應的，先用三分鐘寫在紙上，寫不出答案，就代表策略還沒成形。

• 我的進場條件是什麼，用哪個指標、哪個參數、什麼方向？
• 我的出場條件是什麼，止損、止盈、追蹤止損分別怎麼算？
• 我的單筆風險是總資金的百分之幾，風控有沒有真的寫進程式裡？

我的答案很直接：先寫策略，再寫程式，風控要在回測之前。這條路我不建議照先寫程式再想風控的順序走。你省下的只是前面幾小時，賠上的是整段回測時間與真實本金。什麼情況下我會改口？如果你的策略已經寫死在現成的框架裡，風控也有人做過並且可以查證，那順序可以往前挪。除此之外，我建議按這個次序走。

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常見問題

投資涉及風險，過往表現不代表未來回報。本內容僅供教育參考，不構成任何投資建議。