回到上週說的程式交易最重要的壓力測試，即遇到重大事件或突發狀況的耐震測試(如同金融業的壓力測試)，在理論上，AI程式交易是不應該加入人為判斷暫停或變更交易的，因為人工智慧深度學習的結果與人為干預會相牴觸的，但在實務上，程式開發者為求更好績效或未能克服某些程式問題，仍會出現人為干預進而績效失真。記得二○一八年二月六日台股大跌六四六點，期交所交易出現了台股史上最嚴重的選擇權超額平倉損失，至今仍未順利解決。二○一七年八月三日台指期會開盤閃跌一千點，前所未見，當然也是幾家歡樂幾家愁。接連出現類似黑天鵝事件的時候，程式的表現應對如果是出現重大損失，就會嚴重影響績效，或強制平倉的話，後續就沒辦法交易了，所以我們需要誠實的檢視程式歷年來面對重大事件的表現如何。如圖一，二○一七年八月三日閃跌一千點，我們的程式表現是前一天空單，當天停利再空，當天總獲利七九六點／口。又如圖二，二○一八年二月六日大跌六四六點，當月小賠七十三點。一般程式對於大大小小行情的掌握程度大都不錯，但遇到多次突發事件的時候是大賺小賠的話，才是真的穩定好程式，若是不能有效處理突發狀況的話，就好比人為主觀交易常犯的毛病小賺小賠大賠，最終績效平平，甚至還賠錢呢！對於這個重要的耐震測試，我個人感到滿意，您覺得呢？再來要說的就是追求更真實的程式交易，為什麼不說更好的程式績效呢？因為更好的績效是很容易針對個別商品製作出來的，這也是很多人選用程式交易後不如預期報表的結果，那要怎麼分辨程式呢？進而有更好的績效呢？下週來作完整的說明，千萬不要錯過喔！
