AlgoLee 策略工廠拆解：20+ 個實盤策略、兩個月 +80.97%，靠的是「80% 樣本外」四關流水線
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YouTube 頻道 和AlgoLee一起交易 在 2026 年 9 月初上載了一條標題極吸睛的短片：21 個實盤策略、每月 35%+ 收益。但開場白已講明重點不是那 21 個策略——「策略都有生命週期」，真正值錢的是造出它們的那套工業化流水線，「是能反復下金蛋那隻雞」。這批策略其實是早前「一萬個策略回測」實驗的副產品：AlgoLee 用極端的數據分佈做了一次「最少數據榨出實盤盈利策略」的實驗，跑了兩個月實盤後公開成績表和開發流程。以下按欄目慣例拆解：先重現組合規格和實盤數字，再逐步拆四關流水線，最後是防坑評註。片中提及的內部課程屬付費內容，本文只整理公開方法論。
策略速覽
重現規格
| 項目 | 規格 |
|---|---|
| 策略數目 | 20 多個實盤策略組合（源自一萬策略回測實驗篩選） |
| 驗證平台 | Myfxbook 託管賬戶（Track record 已驗證，MetaTrader 5，1:100） |
| 實盤期間 | 2026 年 7 月初至 8 月中（約兩個半月） |
| 絕對增益 | +80.97%（每日 1.39%、月度 48.67%） |
| 最大回撤 | 36.64% |
| 交易筆數 | 259 筆（已平倉 248 筆、在倉 11 筆） |
| 倉位模式 | 一單一結、無網格、無馬丁 |
| 主要品種 | 外匯貨幣對為主（美日佔比最高），輔以標普、納指、UK100 等股指 |
| 時間週期 | 15 分鐘、30 分鐘、1 小時、4 小時 |
| 訂單類型 | MKT 市價單、MKT S 市價反向單、STOP 突破單、LMT 回調單（全上，不預設優劣） |
| 月度表現 | 7 月 +31.68%（美日獎勵風險比 60.31、UK100 40.08 最高）；8 月 +37.42%（歐加 EURCAD 4.59、歐磅 EURGBP 5.78 最高） |
| 講者聲稱 | 流程可「直接抄走」，換外匯、期貨、指數任何市場都一樣，因為背後理念相通 |
截圖出自原片（和AlgoLee一起交易，2026-09-03）：Myfxbook 託管賬戶，絕對增益 +80.97%、縮減（最大回撤）36.64%、月度 48.67%；右側月度分析顯示 7 月 +31.68%、8 月 +37.42%。
品種觀察
7 月和 8 月的「最佳品種」完全不同：7 月趨勢市，美日同 UK100 交易質量最高；8 月轉交叉盤，歐加、歐磅最漂亮。AlgoLee 解釋美日長期霸榜的原因——趨勢清晰、波幅大、還有均值回歸特性，是所有品種中最容易開發的，所以出現頻率極高。這一點對拆策略的啟示是：策略表現會隨市場狀態切換，單一月份的品種排名不代表永遠。
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開發基礎：四個前置設定
入流水線之前，有四個維度要先固定，全部以客觀數據為準、不靠經驗主義：
- 訂單類型全上：同一品種用不同訂單類型（市價／市價反向／突破／回調）跑出來的效果可以天差地別，所以不預設哪種最好，全部納入測試，由回測結果評判。
- 核心交易標的：以全球主流外匯貨幣對為核心（高流動性、連續性），輔以走勢成熟、波動鮮明的股指，做跨品類風險分散。
- 時間週期：15 分鐘至 4 小時四個週期全覆蓋，兼顧短線信號靈敏度和中長線穩定性。
- 數據驗證粒度分層：初篩用開盤價快速批量回測（速度最快）；深度驗證用 1 分鐘 OHLC 加交易所真實 tick 數據。
這裏有一個關鍵的坑：為了拉大樣本，初始開發可以用第三方數據（例如杜卡斯貝 Dukascopy），但上實盤之前務必用自己交易平台最近兩年的 tick 數據重測一次，比較兩者差異——這一步本質上就是一次價格擾動模擬：數據被「擾動」一下策略就扛不住的話，直接不能用。
四關流水線
第一關｜找因子（2018–2023）
硬性指標要求刻意留得少：
- 6 年完整時段，平均每年交易大於 12 筆（保證樣本量）
- 盈利因子大於 1.2
- 樣本內（2018–2020）淨利大於 0、樣本外（2021–2023）淨利都大於 0——而且兩段要分開評估，因為只看全段淨利會漏了「利潤只存在於其中一段」的假策略
這一關還有一項組合層面的要求：策略之間不可以太相似——做相關性分析，訂單相關性超過 0.4 就排除。做法是按週期逐一來（15 分鐘週期的策略先做一輪相關性檢查，再做 30 分鐘），最後全部策略放在一起做一次總相關性分析。
第二關｜樣本外測試（2024–2025）
要求很少：盈利因子大於 1.2、交易筆數大於 30 筆。活下來才入第三關。
第三關｜長期重驗（2012–2025）
將時間維度拉長至十幾年，橫跨牛市、熊市和震盪市的完整周期重新驗證，核心門檻（盈利因子 >1.2 等）不變。目的是確保策略不是只是近十年特定環境的產物。
第四道工序｜穩健性測試
連過三關之後才是正菜。AlgoLee 列舉四種方法（他說展開講是「一整本書」，內部課程有專門章節）：
| 方法 | 做法 | 驗證目的 |
|---|---|---|
| 交易記錄亂序模擬 | 隨機打亂訂單順序重排 | 模擬順逆境不同排列下的資金曲線，驗證正期望是否穩定 |
| 價格擾動模擬 | 對歷史 K 線加噪聲重跑 | 驗證策略適應能力 |
| 參數敏感性測試 | 核心參數隨機微調 | 驗證泛化能力，防止單一參數過擬合 |
| 跨市場普適性測試 | 邏輯一字不改放上其他品種 | 檢驗策略穿透性 |
值得留意的是今次沒有做 WFA（Walk-Forward Analysis，Robert Pardo 提出的移動窗格測試）。AlgoLee 的解釋：WFA 是為了解決「樣本外記錄不夠用」的問題，但這次實驗樣本內只有 3 年、樣本外加上 11.5 年（2024–2025 加 2012–2023），合共 14.5 年、樣本外佔八成——「已經是時間分佈的極限，再砍樣本內就連因子都篩不出」，所以 WFA 在這個流程裏面「純屬多餘」。
第四關｜擬真測試（2026 年最近幾個月）
到了最後一關不再是拼數據（數據本身都不多），而是拼人：交易頻率你受不受得了？勝率低你扛不扛得住？回撤多深你會睡不著？停滯期超過多少日你會堅持不下去？這些條件沒有人可以替你回答——「前面幾關機器篩選，最後一關人篩，篩走你拿不住的策略」。
過了這關，再做一次全局相關性分析、砍掉高相關的策略，整條流水線行完。
截圖出自原片（和AlgoLee一起交易，2026-09-03）：開發基礎四項設定——訂單類型全上（MKT／MKT S／STOP／LMT）、貨幣對為主輔以股指、15 分鐘至 4 小時四個週期、分層數據驗證（開盤價初篩 → 1 分鐘 OHLC → tick 級）。
欣利克的看法
- 「80% 樣本外」是這條片最硬核的設計：坊間量化分享多數是「回測漂亮、實盤失手」，AlgoLee 反其道而行——樣本內只用 3 年、樣本外 11.5 年，還要用第三方數據和自家 tick 數據各測一次當價格擾動。這個「極端數據分佈」正好是針對過度擬合的藥，而且邏輯自洽：樣本外多到這樣，WFA 確實沒有存在意義。這一點值得所有自行回測的交易者深思。
- 但成績表要冷靜看：+80.97% 絕對增益對應 36.64% 最大回撤，回撤接近收益的一半，風險回報特徵不算溫柔；而且賬戶只有約兩個月（7 月至 8 月中）實盤記錄，正值策略組合的蜜月期。20+ 個策略一起跑確實分散了單一策略的生命週期風險，但「每月 35%+」這類標題，樣本同樣細。
- 「機篩之後人篩」是全片最有智慧的一句：策略過不過到擬真測試，取決於你扛不扛得住低勝率和深回撤——同一隻策略，對這個人是資產、對那個人是負擔。這個是任何策略教學都沒法替你回答的問題。
- 「直接抄走」抄得走流程，抄不走功架：流水線的每一步（相關性分析、價格擾動、亂序模擬）都是工程實現問題，不是概念問題；片中自嘲「水太深，我把握不住」其實是最誠實的提醒。讀者宜把方法論分享和課程招徠分開看待——策略都有生命週期，沒有任何一條流程可以保證金蛋一直落。
利益關係註明：原片為「和AlgoLee一起交易」YouTube 頻道影片（2026-09-03），片中提及內部付費課程；本筆記僅作教育及評論用途，與頻道無任何商業合作。
原影片
本文整理自以下影片，版權屬原創作者所有，建議配合原片觀看：