頒獎禮結束那一刻，我沒有預想中的興奮。走下舞台，手機彈出十幾條祝賀訊息，我卻在問自己一個問題：下一季，這套方法還能再贏一次嗎。這個疑問沒有隨掌聲散去，反而在幾個月後變成了一間公司的產品邏輯。很多人認識我，是從 USIC得獎交易員 這個頭銜開始，但真正讓我長期在市場裏存活下來的，是頭銜背後那套可以被反覆檢查、被第三者執行的規則。頭銜會隨賽季更替，規則不會。
獲獎之後：一場比賽結束，真正的工作才開始
拿到名次之後，陸續有機構邀請我做分享，也有讀者寫信來問同一件事：能不能把你的方法直接複製給我。我最初覺得可以，把自己的交易記錄整理成一份講義，結果對方照著做，成績卻差很遠。問題出在哪裏，我花了很長時間才想通：我的方法裏有一半是寫不出來的部分，包括判斷時的狀態、盤中的直覺，以及十幾年累積的市場嗅覺。
這讓我重新思考比賽成績的意義。連續五年正回報、累積 1,352%，這是 USIC得獎交易員 紀錄裏最常被提起的數字，但它們屬於我個人，而不是一門可以教給別人的手藝。真正的價值在於：如果把這五年裏每一次進場、止蝕、倉位決定的邏輯全部拆出來，有沒有可能讓一個完全不懂我的人，也能執行出接近的結果。
帶著這個問題，我開始把交易記錄一筆一筆攤開，像拆解一部機器那樣審視自己的動作。三件事浮出水面：第一，獲利高度集中在少數幾筆交易，其餘大部分只是覆蓋成本；第二，連虧期的行為模式比盈利期更能決定季度成績；第三，當我狀態不好時，判斷會不自覺偏離計劃，而自己往往當下毫無察覺。
這三個發現決定了之後的路向。與其試圖讓更多人學會我的判斷，不如把規則交給不會疲勞、不會情緒化的工具去執行。於是有了 AI Trading Academy，有了量化獵人 EA 交易系統，也有了後來的 Ace Fortune。獲獎只是一個開始，這句話對別人可能是客套，對我們來說是技術路線的起點。
一季 200 筆交易，贏在哪裏：一場完整的算例
很多人以為得獎交易員的帳戶裏應該充滿漂亮的單筆戰績，實情恰恰相反。我把一個典型賽季的交易結構攤開，用一組假設數字算給你看。
假設賽季起始資金 20,000 美元，單筆風險設在 1%，即每筆最多虧 200 美元。整個賽季執行 120 筆交易，勝率 40%，即 48 筆盈利、72 筆虧損。平均盈利交易賺 2.5 個風險單位，也就是 500 美元；平均虧損交易虧 1 個風險單位，即 200 美元。這是市場上相當常見的盈虧比設定，沒有任何誇張成分。
整季計算如下：盈利端 48 筆乘以 500 美元，等於 24,000 美元；虧損端 72 筆乘以 200 美元，等於 14,400 美元。相減之後，淨利潤是 9,600 美元，相當於起始資金的 48%。換句話說，勝率不足一半，單靠 2.5 比 1 的盈虧比和嚴格的單筆風險，就能在一個賽季取得接近五成的回報。這正是比賽成績的核心結構，而不是某幾筆驚天交易。
現在把單筆風險從 1% 放大到 2%，即每筆風險 400 美元，其餘參數完全不變。盈利端變成 48 筆乘以 1,000 美元等於 48,000 美元，虧損端是 72 筆乘以 400 美元等於 28,800 美元，淨利潤 19,200 美元，回報翻倍到 96%。表面看風險放大一倍、收益放大一倍，好像很公平，但帳戶的波動也跟著放大，問題在連虧階段浮現。
連續虧損八筆，1% 風險下帳戶會縮水到約 18,456 美元，回撤約 7.7%；2% 風險下帳戶只剩下約 17,016 美元，回撤接近 15%。回撤 7.7% 只需要上漲 8.4% 就能回到原點，而回撤 15% 需要上漲 17.6%。真實市場裏連虧八筆並不罕見，一旦在賽季後段遇上，後者的恢復難度會直接影響排名。這就是為什麼風險控制被放在所有規則的第一位。
這組算例也解釋了 USIC得獎交易員 的成績單為什麼經得起五年檢驗：關鍵不在於看得準，而在於虧損那一端的形態。把利潤集中、虧損分散這八個字落到倉位上，就是單筆風險固定、盈虧比優先、連虧時主動降倉。方法本身不神秘，難的是在不同市況下都堅持執行。
交易「去個人化」：從實盤習慣到 AI 系統
我想把這一路的轉變濃縮成一個詞：去個人化。我定義的去個人化，是指把原本依賴個人狀態、經驗與直覺的交易能力，逐步拆解成不依賴任何單一人的規則，再由系統執行。它不等於拋棄判斷，而是讓判斷有更穩定的載體。
為什麼必須去個人化？回到我自己的實戰。連虧三筆之後，我對止蝕的執行開始猶豫；連贏五筆之後，我會不自覺放寬進場條件。這些漂移在當時幾乎感覺不到，回頭統計才發現它們吃掉不少利潤。人的狀態不可能每天一致，但規則可以。把規則交給程式，不是為了省力，而是為了讓執行不再隨狀態起伏。
AI CAD 量化獵人交易系統正是這個思路的產物。它的運作邏輯很直接：先把市場中可重複的價格結構寫成明確條件，再由系統在外匯、黃金與差價合約（CFD）市場中全天候掃描與執行。每個訊號都對應著一套定義好的進出場規則，訊號成立就執行，不成立就繼續等待，中間不摻雜情緒。
選股端也走了同一條路。SPEED RADAR 量化選股器用五個訊號掃描超過 2,500 隻港股與 8,000 隻美股，把「哪些標的值得看」從人手翻圖表變成條件觸發後的主動推送。我在賽場上依賴的判斷邏輯，被拆成一個一個可以命名的訊號，交給系統重複運行。
去個人化有個容易誤解的邊界。系統處理的是被寫進規則的情境，遇上規則外的事件，例如突發數據公布或流動性極端收窄，仍然需要人介入。這不是系統的缺點，而是使用方式的問題：人負責定義規則與監控異常，系統負責穩定執行，兩者分工，而不是二選一。
如果把去個人化看成一個過程，會比較容易著手。先記錄自己的每一筆交易，再從紀錄中抽出反覆出現的有效條件，最後把條件轉成程式邏輯。這條路我走了幾年，期間踩過不少坑，最大的一個是：別急著在初期就追求完美規則，先讓系統把簡單規則穩定跑起來，遠比頻繁更換參數有效。對照 USIC得獎交易員 的賽季成績，節奏的一致性正是來自這份克制。
也有人問，去個人化是不是等於完全放棄人的判斷。我認為兩者是不同的層次。去個人化是把重複性高的決策交給系統，把規則之外的異常留給人；完全自動化則是把所有環節都交給程式，不做任何例外處理。我在賽場上的經驗是，市場偶爾會出現規則完全無法解釋的行情，例如政策突發或流動性瞬間枯竭，那一刻一個冷靜的人，往往比任何程式都可靠。所以去個人化的重點從來不是取代人，而是把人放到更重要的位置。
槓桿、風控與平台安全：參賽與日常交易的共同底線
談到交易，香港投資者繞不開槓桿這兩個字。根據 投委會關於槓桿式外匯的基本認識，槓桿式外匯以按金形式交易，開倉按金最低為合約價值的 5%，即槓桿最高約 20 倍；維持按金為合約價值的 3%，跌穿會被要求補倉或強制平倉。槓桿放大的是雙向結果，賺錢那一邊被放大，虧損那一邊同樣被放大。
美國的統計更能說明零售交易者面對的處境。根據 CFTC 對零售外匯交易的風險統計，大約三分之二的美國零售外匯交易者，在每個季度以虧損告終。這個比例放在一個賽季的框架裏，意味著多數人早在賽季結束前就被淘汰。得獎交易員與普通參賽者的分野，往往不是多懂幾個指標，而是有沒有把虧損控制在統計上的可承受範圍。
出場計劃是其中最重要的一環。IG Academy 關於規劃出場的課程 指出，交易者應在進場前就準備好退場策略，止蝕的作用之一，正是消除在壓力下臨時決策的需要。我在比賽和日常交易中都用同一套框架，單筆風險不超過帳戶 1% 至 2%，單日虧損觸及 3% 停止開倉，帳戶回撤超過既定水平主動降倉，重大數據公布前預先減倉。
平台安全同樣不可忽略。實盤交易使用真實資金，選擇持牌受監管的交易對手，是資金安全的第一道門檻。香港投資者參與槓桿式外匯之前，可以先核對對方是否持有證監會相關牌照，再決定是否入市。正規機構不會催促你立刻入金，也不會用高回報作為唯一賣點，這類訊號無論出現在比賽宣傳還是日常廣告裏，都應該提高警覺。
我自己在賽季中見過太多帳戶不是輸在策略，而是輸在風控與平台這兩個環節。策略可以調整，資金一旦虧損或遭遇平台問題，就沒有重來的機會。把風控寫進規則、把平台安全當成前提，這兩件事對參賽者與普通投資者同樣適用。
從個人戰績到企業動向：得獎交易員的下一站
回顧這幾年的變化，最明顯的轉折點是 Ace Fortune 領財智庫的成立。公司的品牌定位只有一句話：讓 AI 為你交易，將時間留給生活。這句話的來歷很樸素，來自於我對自身交易歷程的反省。比賽成績再好，一天也只有二十四小時，人力能執行的交易量始終有限，而系統可以。
企業動向裏最受關注的，是產品線從單一工具走向完整體系。量化獵人 EA 交易系統解決自動執行的問題，SPEED RADAR 量化選股器解決標的篩選的問題，AI Trading Academy 解決學習與監控的問題。三條線對應的是交易者從入門到實戰的完整路徑，而不是東拼西湊的獨立產品。國際獎項方面，公司先後獲得年度最傑出表現 AI 交易系統、最佳領先 AI 交易方案與學院等肯定，這些認可來自行業，也成為團隊持續投入的動力。
媒體的關注則記錄了這個過程。信報財經新聞以「AI 投資不再是天荒夜談」為題報導全美投資大賽年度之星的交易方法，HK01 專訪提到 AI 交易就如開鋪做生意，香港經濟日報聚焦 AI 自動交易系統如何捕捉市場信號，Business Digest 則報導了國際級女交易員以 AI 科技語言系統突破的經歷。每一篇報導的背後，都是同一個轉變：交易員的個人能力，被翻譯成可以被更多人使用的系統與課程。
這一路並非沒有代價。把賽場上賴以取勝的規則公開、寫成系統、教給別人，等於主動放棄了資訊上的優勢。但市場足夠大，真正稀缺的不是某一筆交易的勝負，而是可持續的交易方式。對我個人而言，能夠幫助更多人建立自己的規則，比再拿一次名次更有意義。如果你想知道這套方法是不是適合自己，可以參考 USIC得獎交易員 的公開資料，再決定下一步。
需要重申的是，過往表現不代表未來回報。1,352% 是過去五年的累積紀錄，它驗證的是方法在特定市場週期內經得起檢驗，而不是任何一筆未來交易的承諾。看待歷史成績的正確方式，是把它當成方法論的參考，而不是收益的預告。
常見問題
問：獲獎之後為什麼不繼續參賽，而要把方法做成 AI 交易系統？
答：比賽是一段時間的證明，系統是長時間的生產工具。人的精力有限，一天能專注執行的交易量終究有上限，系統卻可以全天候運作，把驗證過的方法持續執行下去，這是更大的舞台。
問：AI 交易系統能複製得獎交易員的成績嗎？
答：系統複製的是規則與紀律，不是過往成績。1,352% 是特定市場週期下的結果，過往表現不代表未來回報。系統的價值在於讓執行不再走樣，但市況、資金與使用者是否按規則運作，都會影響實際結果。
問：完全不懂程式的人，能使用這類系統嗎？
答：可以。系統的使用重點在於看得懂訊號背後的邏輯，而不是會寫程式。我們在課程裏把監控單獨列成一個模塊，教使用者分辨訊號、檢查參數、判斷何時暫停策略，這些都屬於使用層面，不需要程式基礎。
問：用 AI 交易系統，是不是設定好就可以完全不管？
答：並非如此。系統處理的是被寫進規則的情境，遇上規則外的突發行情，仍然需要人介入判斷。定期檢視策略在不同市況下的表現，管理帳戶風險，這些責任始終在使用者身上，沒有捷徑。
問：普通人想學交易，應該從哪裏開始？
答：先記錄，再規則化，最後才考慮自動化。先把自己的每一筆交易完整寫下來，跑一段時間後統計盈虧結構，從中抽出可重複的條件，再談交給系統。順序不要跳，跳過前兩步的人，大多在自動化階段吃虧。
問：比賽成績是不是用真錢跑出來的？
答：是。USIC 採用實盤賽制，不接受模擬倉，帳戶盈虧公開比對。正因為是實盤，成績單同時反映交易能力與風險控制水平，這也是 USIC得獎交易員 的紀錄能被反覆檢驗的原因。
準備好讓 AI 為你交易？立即 WhatsApp 聯繫小風團隊免費諮詢：+852 5378 5383
網站：https://aitrading.ace-fortune.com/USIC
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。
