對話蔡嘉民：如何用演算法實現年入上億？ （上篇）

12 歲時，他存著20港幣午餐錢，只能在小賣部選最便宜的12塊盒飯，剩下的8塊錢攢著，連喜歡的玩具都不敢奢望。看著同學自由選擇的底氣，這個窮學生急著尋找賺錢捷徑—— 鑽研100多期香港六合彩，試圖用5塊錢博800萬大獎，卻只換來一次次落空。

這條“交易煉金之路”，滿是荊棘。 14歲用紅包錢借哥哥帳戶入市，16歲因貪戀操作10倍、20倍槓桿，四萬多本金一夜歸零；19歲捲土重來，靠補習攢下15 萬，卻又因激進操作再度爆倉歸零。兩次被市場狠狠教訓，他終於醒悟：手動交易的感性與狂熱，終究抵不過人性的貪婪與偏誤。

他放棄了對「暴富」的幻想，轉而信奉數據的力量，將交易視為一場嚴謹的科學實驗。用歷史資料驗證每一個策略，有效再投錢，無效就迭代。所以量化交易，浪費的可能是時間，但不會浪費金錢。最終，他依靠量化交易實現年入過億，在牛熊輪迴中皆能獲利。

此時，賺錢只變成了數字。 “賺錢的交易員，都愛交易本身”，他開始分享和做教育，鼓勵更多人去做自己真正想做的事，而不是為了錢去做不想做的事。

他說，沒有天生的交易天才，只有後天的學習死磕。保持理性不被情緒裹挾，及時糾正認知偏誤不鑽牛角尖，永遠保持謙卑的心態學習，這才是穿越牛熊週期，建立獨立交易體系的核心密碼。

本期OKX《對話交易員》，由OKX Mia（@mia_okx）與量化交易冠軍－蔡嘉民（Calvin Tsai）深度對話，探尋他從兩次爆倉的廢墟中，如何建立起自己的量化王國，以及在冰冷數據背後，那份對交易最純粹的熱愛與哲學。

以下是對話全文（經整理）

一、封神之路｜一年半，從百萬本金到年入上億

01 從傳統金融到加密產業：不到2年狂賺20倍

Mia：大家好，我是Mia。歡迎來到OKX 對話交易員系列訪談的第七期。在這裡我們將採訪業界知名的交易員，一起來聊一聊他們從第一筆交易的心跳，到交易策略邏輯，以及市場週期的起伏。每位交易員背後都有他獨特的故事和方法論——有人一夜之間爆倉，有人逆風翻盤；有人堅持手動交易，有人堅持量化操作。但他們的共同點就是：在市場的波動當中，依然能夠找到屬於自己的勝利方式。我們今天有請到了量化交易冠軍－蔡嘉民Calvin Tsai。他曾在我們OKX 交易所達到最高3%的OKX Solana 交易量，並且管理著一個規模達1.6 億的量化金。非常榮幸能邀請到蔡老師，請您先做個自我介紹。

Calvin Tsai：

非常榮幸能接受訪問，跟大家分享我的交易歷程。我以前做的是傳統金融，畢業後進入對沖基金工作。我們當時用的方法也是量化交易，做的品種主要是不同股票，像是A股、港股、美股，還有一些大眾商品，像是金、銀、銅、原油。大概到2020年的時候，我發現可以把傳統策略移到加密貨幣上試試，像是比特幣。結果發現更好賺，所以我就慢慢把時間、精力和資金都放到這裡。到現在，我在加密貨幣的交易大概有四年半到五年的時間了。

Mia： Calvin是我們OKX「非常VVIP」客戶，名副其實的億萬富翁。那你最開始加入加密產業是什麼時候？本金又是多少呢？

Calvin Tsai：我第一次買比特幣是在2017年的暑假。我記得很清楚，當時大學同學約我吃飯，順便問我有沒有聽過比特幣。我當時完全沒聽過這三個字，回去之後就Google了一下，覺得挺有趣的。越看不同文章和討論區，我越好奇，於是決定先買一枚比特幣。當時把銀行的錢打到交易平台──那時候選擇其實不多。我第一枚比特幣買入價是3000美元。買了之後我就放在那裡，沒多久就看到它從3000美元漲到2萬美元——那是2017年12月。我當時真的有種「一夜致富」的感覺。雖然買的不多，大概幾十萬港幣，但那時我就覺得：「這個品種爆發力太強了，我得繼續觀察。」沒想到2018年它又回到3000美元，我當時覺得像做了一場夢——漲了六倍又回到原點。後來我也沒太管它，繼續做我的對沖基金工作。 2018年是熊市，2019年漲幅也不大，可以說是慢牛的過程。到了2020年，我開始注意到新聞在報道比特幣減半──2020年5月剛好是減半期。那時我開始認真研究，發現成交量在慢慢上漲，市場規模也在擴大。是我開始把傳統策略一個個搬到加密市場，用歷史資料來測試。

Mia：那從最開始的小本金，到後來賺到上億，這個過程是怎麼樣的呢？最開始你投入的小本金大概是多少？

Calvin Tsai：最開始投入的小本金其實不多，大概100萬到200萬港幣左右。那時候是2020到2021年。 2021年可以說是最好賺的一年。從2021年5、6月開始，我把量化策略搬到加密市場，開了一個新帳戶試盤、跑策略。然後，從2021年5月到2023年1月，我的帳戶就從幾百萬港幣變成了一個億港幣——大約一年半的時間，收益差不多有20倍左右。

Mia：一年半時間賺一個億，那後來呢？因為你從2017年進圈到現在已經五、六年了，在那之後的幾年，你的平均收益情況怎麼樣？

Calvin Tsai：後面幾年其實也差不多，每年平均大概一億的利潤吧。因為我們的量化策略報酬率平均每年都在100%以上。

02 跑贏牛熊的秘訣：交易比持幣更賺錢

Mia： OK，但我們第一次接觸量化的時候，可能會覺得量化是一個低迴撤、回報穩健的方式，但是你可以從小本金直接做到一個億，都是靠量化嗎？

Calvin Tsai：都是靠量化。其實很多人以為是拿著比特幣賺的，但實際上拿著比特幣也沒漲這麼多。比如說，2021年的時候，比特幣最高峰六萬美元，現在十二萬，其實才漲一倍，並沒有漲很多。就算你從2021年的低位，例如兩萬多、三萬刀買到現在，也才四倍。所以，單純拿著比特幣，即便加槓桿，也沒有量化或交易賺很多。交易的重點在於——從整個市場的波動和回撤中，你也可以賺錢。拿著比特幣在牛市賺錢是很正常的。在多頭市場，誰賺得多，看誰槓桿大。但在熊市，你如何躲過回撤、避免被打回原點，這才關鍵。在熊市或調整浪的時候，你有沒有「做空」的策略能告訴你：「這個時間點我要做空，我不要拿著比特幣，我要賣掉手上的比特幣。」交易或量化，就是能讓你在任何行情下賺錢。例如2022年我們也賺錢，那年的收益大概是240%。在熊市，我們也能做空，也能在下跌中獲利。所以我覺得，這一點很重要——交易比你拿著比特幣肯定是賺得更多。

二、交易哲學｜「代碼印鈔」的底層邏輯

01 核心方法論：中高頻CTA與風險管理

Mia：不管牛熊你們全都在「印鈔票」？

Calvin Tsai：盡量。其實也有一些時間點我們是虧錢的，策略也會有失效的時候。舉個例子，有些策略可能會連續三個月、六個月不賺錢。那時候就是我們做策略最痛的時候──我們要想，這個策略是不是失效了？我們要不要把它拿掉？還是繼續跑？它會不會有一天重新創新高？我們得思考、判斷這個策略是不是還能繼續賺錢。這是一個非常非常重要的點。

Mia：那麼在這個過程中，有經歷過比較大的回檔嗎？

Calvin Tsai：有的。也不是永遠都在賺錢。舉個例子，比如說我們做量化有一個很大的痛點──我們要判斷一個策略它是否還能持續賺錢。有時候一個策略可能連續三個月、六個月都不賺錢。那時候就是我們做量化最重要的時間點，要判斷這個策略是不是已經失效。如果失效了，你要盡快拿掉它，把它從組合中移除。但如果它還能繼續賺錢，那你就要保留它。所以我們做量化時，一個很重要的判斷點就是：要去思考一個策略的邏輯，它在這個市場裡是否還能讓你「活著」。

Mia：你有沒有一個具體的案例，跟我們分享一下，你經歷過最大的一筆回撤是什麼樣子？

Calvin Tsai：我們做的方向，其實策略的本質是做CTA。 CTA就是趨勢交易，或者說方向性的交易。跟其他基金不同，有些基金做高頻，有些做套利，有些則是低頻，例如判斷半年或一年的大趨勢。我們做的是中高頻CTA，用小時等級去判斷市場漲還是跌。我們覺得它漲，我們就做多；覺得它跌，我們就做空；從方向上直接去獲利。我們不是多空同時做的，不是「一邊做多一批幣、一邊做空一批幣」。那種我們稱為“多空策略”，但我們是純粹的CTA。純CTA和其他策略最大的不同點在於－我們會有比較大的回檔。我們的回撤比例在不同基金類型裡是最大的。舉個例子：高頻的回檔通常不會超過1點；套利的回檔不會超過3到5個點；但我們做CTA，可以超過10個點甚至20個點，也會出現這種情況。我們幾乎每年都會遇到超過20點的回檔。到那個點的時候，我們在心理上會有壓力。投資人會問我們：「這個策略還行不行？基金還能不能賺錢？還有信心嗎？你們有沒有改過策略？組合裡權重有沒有重新分配？」他們會問各種問題。那時候我們就要從數據、從不同方向去判斷：這個策略還能不能繼續跑下去。這是非常重要的點。

所以，我們其實每一年都會遇到不同程度的大大小小的回檔。例如十幾個點、二十幾個點的都有。其實十幾個點、二十幾個點已經算很少了。

Mia：真的嗎？你是跟手單去比較？

Calvin Tsai：對，畢竟我們不是純粹自營，因為手單很多都是自營的資金。自營資金我覺得他們能扛得住比如說五十個點的一個回撤，或是超過五十個點一個回撤。但如果你還有投資人或客戶，那情況就不一樣了。比如說虧個三十幾個點，他們一定會來問，甚至凌晨都可能打電話過來追問。所以讓投資人心裡好受一點的話，我覺得回撤二十個點三十個點，已經是一個極限了。

Mia：那每次這些投資人打電話去追問的時候，你要怎麼跟他們解釋呢？

Calvin Tsai：回檔比較大的時候，其實投資人也需要一個自己去適應的過程。舉個例子，可能一開始有投資人剛好在我們曲線的高點進來，一進來就遇到下行，可能直接虧二十個點。他就會不習慣，「為什麼我一進來就虧二十個點，這個是不是詐騙？」他們一定會問這個問題。但我的經驗是，如果他待的時間比較長，例如投我超過一年或兩年，他就會看到這種情況：先虧二十個點、虧三十個點，然後重新創新高，賺一百個點的狀況。所以他會慢慢習慣，認識或理解什麼是CTA，而不是純粹高頻或純粹套利。很多人會覺得，市場上有十個基金有八個都是套利或高頻，虧兩點、三個點很常見，為什麼你這邊是二十個點？所以我要去教育他們，什麼是CTA，我們是做什麼，用什麼邏輯、什麼基礎去判斷。我覺得這是一個教育的過程，需要時間讓他們慢慢習慣。

Mia：你在做CTA的過程當中，比較重要的指標是什麼？

Calvin Tsai：重要的指標分成兩種。第一種，是我們用來判斷的，比如說產生訊號，就是看哪些數據來判斷市場方向。對於這個問題，我們其實沒有某個特別權重很重的因子，或是說沒有壓得很重的單一因素。舉個例子，如果你聽說有一家基金或機構，它有一個非常重要的指標，我會開始懷疑：如果這個指標失效了，對基金的影響會不會非常大？所以我偏向於，每一個指標、每一個因子的權重盡量平均。這樣，如果某一個因子失效了，也不會對整個組合造成很大的影響。所以應該說，我們不會讓其中一個因子的權重過大。以前我試過，有一個因子非常賺錢，我慢慢把它的權重調大，到某個點，它可能佔了整個組合的一半以上。例如一百塊裡，有超過五十塊壓在這個因子上。它下個月或下個禮拜可能非常賺錢，讓整個組合獲利比例很大，但如果下個月或下個季度它失效，就會導致整個組合波動非常大。所以我們比較傾向於平均化每個因子的權重。

第二種是，我們用什麼指標去判斷一個因子能賺錢。我們盡量看它的風險報酬比，例如夏普比率，這是我們非常重視的數字，夏普比率越高當然越好。我們也會看卡瑪比率，卡瑪比率是年報酬率除以最大回檔。我們會看這些不同的數字，來判斷這個因子是不是一個好的指標。

Mia ：那在這個過程當中，你覺得如果能在連熊市都做到200%多的收益率，你的方法論和策略上有沒有什麼獨到之處？你又是如何控制風險的？

Calvin Tsai ：這個問題很難回答。簡單來說，就是你要怎麼做到一個非常成功的量化模型。對吧？我覺得要每個步驟都做得比較好一點。例如數據要多一些，看數據要精準一些，做量化模型時，多用不同的模型測試，看看哪個因子比較有用。同時，你要有一套非常嚴謹的方法論去判斷一個因子是不是真的有用。什麼是假有用？假有用就是你在資料庫裡看過去三、五年非常賺錢，但一實盤跑就發現它虧錢。也就是說，你測試時以為有用，但真實操作中沒用。以前我們常常遇到這種情況，所以必須有嚴格的方法去篩選。確認它真的有用後，我才慢慢把它加入實盤，一塊錢、兩塊錢地慢慢加上去。還有一點是，要從底層邏輯判斷一個因子是不是真的能賺錢，這點非常難。很多人會發現，看起來好的因子，一用就不賺錢，甚至虧錢。所以每一步都要做得細、做得嚴謹、做得嚴密。

Mia ：那你的策略研發，是你自己做的嗎？

Calvin Tsai ：對，我們團隊幾個人，我主要負責策略開發。其他同事，例如有人負責系統開發，有人負責機器學習的研發。

02 策略迭代：從靈感到落地，嚴謹的“三步驟”

Mia ：比如說，你有一個策略的靈感，從策略研發到執行落地，整個迭代過程是怎麼樣的？可以分享嗎？

Calvin Tsai ：一開始你要有個規則，就像做手單交易一樣。做手單交易，也會有一些判斷點。舉例來說，有些人看圖表，有些人看價格，有人看成交量，有人看新聞，有人看KOL，或是別人提供的消息，每個人的判斷點都不同。一開始，你要先想清楚，進場策略是看哪些因素、哪些因子。用最簡單的價格舉例，例如有人看均線，看20天均線。如果價格突破20天均線，我就買進。所以第一步，就是確定用什麼因子。

第二步，做量化最重要的一點，就是用歷史數據驗證這個策略能不能賺錢。所以我們會找過去三到五年的價格數據，不管是網路上還是交易所提供的。然後確定交易頻率，是看分鐘、小時或天的價格，把這些數據放到電腦裡，開始程式設計。例如建立20天均線邏輯：如果價格大於20天均線，就買進；賣出的方法可能是價格重新跌破20天均線。然後讓電腦跑策略，它會告訴你過去五年平均每年賺多少、哪些月份虧損、損益比是多少、夏普比率、卡瑪比率等等，從而判斷策略是否及格。你可以設定標準，例如每年賺超過50%、回撤少於20%才及格。如果及格，就進入下一步；不及格就調整參數。例如20天均線可以改成10天、30天、甚至試到100天，找出最優參數。最後可能發現50天均線是最好的。然後把50天均線策略拿去模擬交易，模擬一兩週或一個月，看看系統能不能穩定運行，訊號能否即時發到你的電腦，告訴你要買多少比特幣或賣出多少合約。模擬交易完成後，就進入實盤階段。實盤中慢慢加倉，一開始100刀，然後1000刀、1萬刀逐步加到目標部位。

最後一步是風險管理，檢查策略有沒有在組合中造成大虧損，或是有沒有失效狀況。如果一切正常，就讓策略慢慢賺錢

Mia ：你大概多久迭代一次你的策略？

Calvin Tsai ：這要看策略的頻率。如果是高頻的，例如秒級別或分鐘級別，我們調整得比較頻繁，可能一週或隔幾天就會調整一次。但如果是慢一點的，例如小時等級的策略，我們可能一個月或幾個月才調整一次。

Mia ：那在現在這麼多量化團隊都在做策略的情況下，你們怎麼保持業界領先地位，同時收益率也保持非常高？

Calvin Tsai ：我覺得其實也跟我剛才提的一個點有關，每個步驟都盡量做得細緻。還有就是靠數據。量化的底層是資料量要夠多，你看的數據也跟別人不一樣。想賺別人賺不到的錢，就要看別人沒看的東西，或是別人忽略的東西。有些團隊我有留意過，他們以前沒有看鏈上數據，我就去看鏈上數據。我發現有些團隊沒有留意討論區的情緒，我就去關注情緒。很多團隊都在看圖表、看價格，我就不去看圖表，不去看價格，盡量做別人不做的事。做別人不做的事情，你才會賺到別人沒賺的錢。

Mia ：那例如遇到一些極端行情，例如像LUNA爆雷這種情況，你會怎麼調整策略或是做對沖，保證自己不受很大虧損？

Calvin Tsai ：LUNA是2022年5月爆雷的。那時候，我們量化交易的組合裡沒有交易LUNA，我們主要交易大幣，像是BTC、ETH。 LUNA是在我的手單帳號裡有操作，但大部分資金都在量化組合裡。在2022年初，我買了一點LUNA。到了4月，我發現它每年給的利息大概有20%，我覺得很難持續。長期來看，這麼高的利息很難靠協議來支撐。我看了它背後的儲備，發現資金不足以支撐幾個月的高利息發放。於是我做空了其中一個派利息的協議，叫Anchor。當時我在LUNA是多頭，同時在Anchor上做空，金額比例大約是1:1。結果5月LUNA大跌時，我手單帳號一邊虧，一邊賺，最後基本上沒賺沒賠。量化組合那邊，我們繼續做趨勢交易。 LUNA爆雷時市場波動很大，一開始可能會抓錯方向，但市場如果沿著某個方向運行，我們還是可以賺錢的。

03 AI浪潮：是機會也是威脅

Mia ：我記得在你之前的一期訪談裡提到AI 交易危機。你覺得現在在AI 浪潮下，你會運用AI 嗎？ AI 會不會對量化交易造成一些威脅？

Calvin Tsai ：AI 對我們的量化系統確實有幫助。我們大概有兩三層策略是用AI 產生訊號的。我們會把不同的因子、不同的資料丟進去，用一些機器學習的時序模型去訓練，然後它會產生訊號，例如現在要做多、現在要做空。在實盤上，這些策略也是賺錢的，所以我們有兩三層策略組合是依賴AI 產生訊號的。另外，AI 在程式設計上也有很大幫助。以前寫一個程式碼可能要花十個小時，現在用ChatGPT、DeepSeek 等工具，你只需要五分鐘、十分鐘就能完成。同樣的功能，效率提高了很多，也節省了大量時間。當然，你聽起來好處很大，但其他機構或團隊也可以用同樣的AI 工具和機器學習模型去做量化，幫他們提高效率。所以AI 既有機遇，也有危險。它能幫助你，但也能讓你的競爭對手變得更強。未來五年、十年，關鍵是怎麼善用AI 工具。每個人用AI 的方式不同，有些人用同一個機器學習模型可能產不出有用的訊號，但你用可能就能產出有效訊號。每一個細節都很重要。如果你能更細緻、更有效率地使用AI，這應該會是未來五到十年的重點。

Mia ：你剛剛說可以用AI 產出一些有用的訊號。在這個訓練過程中，你大概花了多久？

Calvin Tsai ：一開始，其實在2021 年的時候，我們就開始測試了。那時候沒有發現什麼特別有用的東西，所以早期效果並不明顯。到了2022 年，我們又重新去看機器學習能不能賺錢，但那一年也沒有非常賺錢。前一兩年，我們並沒有把機器學習真正加入策略。到了2023 年，隨著AI 浪潮的興起，全球許多人開始討論AI 工具，我們再次測試，發現它開始能賺錢。我覺得其中有一個效應，我們叫「自我實現」。意思是市面上越來越多人使用這個工具，導致它越來越好用。從2023 年開始，到2024 年、2025 年，每一年效果都比前一年更好。越來越多人在用，所以它慢慢從「沒用」變成了「有用」。

Mia ：我發現你是一個非常敏銳的交易員，例如你能發現別人沒有做的事情，從而優化自己的策略。例如你從2021 年就開始做機器學習、玩AI。那麼在這個過程中，你是如何培養自己的敏銳度的呢？

Calvin Tsai ：我覺得有一部分原因是我以前在傳統避險基金工作的經驗。當時有一個公司可能有六個團隊，每組都是獨立競爭的。我們每個月會看到不同組別的表現，例如有一組連續幾個月賺錢，而其他組別在市場上沒賺到錢。那時候，我就會去找那一組的交易員吃飯、學習、溝通。我覺得這和自己在家交易有很大差別。在家交易的話，環境比較封閉，沒人跟你交流，你虧錢的時候沒人開解你，你賺錢的時候也沒人分享你的喜悅。在機構裡，團隊的好處是你可以溝通、分享。我也從不同組別學到怎麼交易其他資產類別。例如我當時沒有交易外匯，但其他組別在做，他們會願意分享經驗。雖然我們交易的品種不同，但我能從他們交易外匯或其他資產的思維中學到策略的邏輯和方法論。所以，我覺得多跟不同交易員交流，對你提升敏銳度非常有幫助。

三、兩次歸零｜一個交易員的煉成史

01 少年與交易：從12歲研究六合彩開始

Mia ：Calvin 剛剛其實已經提到了自己過去在傳統金融的一些經歷，那我想我們不如就直接從你最早開始學習交易聊起，聊聊你這一路是怎麼成為這樣的一個傳奇交易員的。我記得好像我之前聽過你講過，你是從12 歲的時候第一次用紅包錢學交易的？ 12 歲的時候我都不知道自己在幹嘛，是在捏泥巴嗎？ （笑）

Calvin Tsai ：那時候大概上了中學吧，中學一年級。那時候家裡其實沒有錢，我比較窮。還記得吃午餐的時候，手上只有大概20 塊港幣，真的只有20 塊港幣。

Mia ：12 歲的時候，20 塊港幣還可以吧？

Calvin Tsai ：每天我記得午飯，學校有些比較貴的，大概25 塊，我買不起；有些比較便宜，大概15 塊。我每天只能選擇比較便宜的飯吃。我還記得中學附近有個球場，裡面有個小賣部，飯特別便宜，才12 塊。我每天就跑去那個小賣部，用20 塊買12 塊的飯，每天剩下8 塊。那時候真的很窮。想買玩具也沒錢，學校課外活動要錢也上不了。我就看到其他同學，很羨慕他們，為什麼他們家這麼有錢？為什麼能自由選擇自己喜歡的東西？那時候我就在想，有什麼方法可以賺錢呢？

第一個想到的，因為當時沒有本金，就是去買樂透，香港六合彩。一張彩券才5 塊錢，如果中大獎，大概800 萬港幣，是槓桿比率最大的一個方法──把5 塊錢變成幾百萬的可能性。我看到這個可能性後，大概是中學一年級暑假，我就開始研究怎麼預測下一期開獎結果。當地六合彩要猜6 個號碼加一個特別號碼，從40 多個號碼猜哪7 個會開。我拿了過去100 多期的歷史資料回測，看看能不能預測，例如1 號連續開幾次、2 號連續開幾次，然後預測今天晚上開什麼號碼。我花了大概兩個月時間，但沒有成功預測，每次都是失敗的。後來我放棄了這個方法，覺得它完全是隨機的。

第二個想到的就是做交易。打工12 歲沒法合法做，要16 或18 歲，而且打工沒有槓桿，每小時賺40、50、60 塊，根本無法快速致富。所以我就想到要交易股票。不過對12 歲的我來說，股票交易還是很遙遠。如果沒有家長帶，很難實現。那時候我爸媽也沒炒股票，但我有一個哥哥，比我大8 歲，他剛進大學，開了一個股票帳戶，看股票。我看到他看均線、圖表，就產生了興趣。我就想，如果我能成功預測股票明天會漲跌，我就能賺錢。

Mia ：當時那個哥哥透過股票賺錢了嗎？

Calvin Tsai ：有時候賺，有時候虧損。反正後來我就自己去看書、自己研究。到了大概14 歲的時候，我真的看了一整年。我用國中上課的課本，寫下我預測這個股票明天會漲還是會跌。然後隔天跑去開電腦，看看是不是真的漲了或跌了，就像對答案一樣——OK，這個猜對了，這個猜錯了，這個又對了。

Mia ：就像類比盤一樣？

Calvin Tsai ：對。連續一年，我的「勝率」還挺高的。於是我決定開一個實盤帳號。那時候我還沒到18 歲，所以叫我哥幫我用他的身分證在家樓下的銀行開了證券戶口。我跟他說──這些是我的紅包錢，密碼我自己設，你不要碰裡面的錢。

Mia ：還要防他一道？

Calvin Tsai ：對。我借你的身分去開，但錢是我的，密碼是我的，買什麼股票你也別管。他說OK，沒問題。第一年我記得是賺錢的，賺了大概三十多個百分點。到了16 歲，我就想──反正我賺錢，眼光還行，不如嘗試高槓桿。我就開始用衍生性工具。港股當時股票沒有槓桿，但有牛熊證和渦輪，這些可以做到10 倍、20 倍槓桿。我就把錢從股票轉到牛熊證和渦輪裡，去做更高風險的嘗試。

02 爆倉啟示錄：16歲與19歲的兩次歸零

Mia ：開始碰高槓桿？

Calvin Tsai ：對，開始碰高槓桿。我記得有一天開電腦，看到本金從四萬多港幣，變成只有兩百多、甚至一百多港幣，我還以為進錯帳號了──為什麼只剩這麼少？

Mia ：以為被偷了？

Calvin Tsai ：就以為被偷了。

Mia ：是不是以為你哥哥拿走了？

Calvin Tsai ：對。後來才發現，不是被人盜，是被市場「偷走」了。那時候我完全不知道怎麼面對，看到帳號裡只剩幾百塊，我不敢跟家人講，也不敢跟我哥講，完全不知道怎麼辦。我還記得那天晚上，我找了一個中學最好的朋友去公園散步、聊天。我問他，因為他爸有做股票，我就問：「如果是你的話，如果你炒股票虧錢，你會怎麼想？」那時候我根本不知道錢是什麼，也不知道該怎麼面對虧損。對我來說，賺和賠像玩遊戲一樣。第一次看到虧錢，我完全不知用什麼態度、什麼情緒去面對。他想了想說：「我虧光也不會有什麼感覺。」我說：「你是不是傻？為什麼虧了100%也沒感覺？」然後他跟我講：「你想想，明天還能吃飯，明天照常上學，今晚還能睡了100%也沒感覺？」然後他跟我講：「你想想，明天還能吃飯，明天照常上學，今晚還能睡了100%。那一刻對我衝擊很大。我就想——原來年輕做交易真的是好時機。如果三十歲、四十歲、有家庭、有小孩再虧大錢，那就慘了。所以那時候我就決定──趁年輕多學習交易，多用一點槓桿。槓桿是年輕才能玩的東西，這是我當時最大的感受和想法。然後第一次爆倉之後，我還是繼續努力學習怎麼做交易。到了大學，大概十九歲的時候，我第二次爆倉──虧得更大。那時候我大一，也有幫國中生補習，很快又累積了一筆資金去交易。十九歲那年，我又重新碰槓桿，用選擇權、期貨，從大概十五萬港幣，又一次虧到零。

Mia ：從十四歲到十九歲中間，你沒有怎麼太做交易，對吧？一直在學習嗎？

Calvin Tsai ：有在學習。還有有時候也會看書，也會看投資的書，會看不同的──比如說基本分析、技術分析、圖表的書，也會看看。

Mia ：那你很有耐心，就從一開始接觸交易，十二歲到十四歲中間你先學習，然後再交易，爆倉之後又繼續學了五年。

Calvin Tsai ：對，沒錯。

Mia ：一直在等待，然後到十九歲再次出擊。

Calvin Tsai ：對。因為十八歲的時候──剛剛說的補習累積了一些錢，所以有資金了，可以重新再去戰場裡面戰鬥。

所以我就進去市場，還是交易港股那個時候。然後也碰到過選擇權、期貨，不同的高槓桿產品。到了十九歲，從十五萬一下子又虧回零。

03 量化頓悟：放棄手操，擁抱數據

Mia ：對，那感覺真的不太好受。因為你是第二次又遇到這種狀況，已經非常努力了。

Calvin Tsai ：那時候我就想，我已經看新聞啊，我也看過不同的圖表──秒數、分鐘、小時、天圖都有看。不同技術指標也有看，不同的人講的，比如基本面，這個股票公司好不好，未來有沒有前景，我覺得我分析得很透徹了，為什麼還是會虧錢？我想不到為什麼會這樣，就很認真地去想──是不是我的方法有問題。我覺得應該是我現有的做法不太對，所以才出現這兩次的大虧光狀況。然後我就想，是不是還有其他交易方法，可以讓我在市場上重新穩定賺錢？肯定不是我現有的方法。然後我上網搜尋、看不同的書，看到「量化交易」這四個字。我才發現，我一直在做的事情，忽略了一個點——就是我沒有用歷史資料去驗證我的方法能不能賺錢。一直都是聽別人講。別人說二十天均線能賺錢，我就以為真的能賺錢；別人說這個股票好，我就以為好；別人說這個產業未來成長潛力很大，我就覺得應該很好。理論上，你應該去驗證你的方法。比如，這個人說的話以前是不是對的？ KOL說的話是否準確？這個二十天均線，如果十年前、五年前用它買進賣出，真的能賺錢嗎？我發現，我以前手動交易忽略了一個很大的重點：我沒有用歷史資料去驗證方法是否有效。量化交易，就是拿歷史數據去看你的方法能不能賺錢。測試到它能賺錢的時候，才開始把錢放進去。 所以量化交易，浪費的可能是時間，但不會浪費金錢。

Mia ：你在非常年輕的時候，就經歷過爆倉這種衝擊很大的事情，對你的性格和後續的風險控制有沒有影響？

Calvin Tsai ：我覺得讓我在情感面上慢慢變得──不會受到盈虧影響。以前可能看到獲利會很開心，看到虧損會很不開心，情緒完全跟市場掛鉤。市場往上漲，我的情緒也往上；市場下跌，我的情緒就很低落。後來就慢慢運動到——無論帳號裡是虧還是賺，我都沒有太大感覺。我覺得這讓我變得更理性。

04 選擇藥劑專業：留一條退路，但也不放棄熱愛

Mia ：明白。那你在大學的時候，我記得你學的是藥劑專業。正常情況下，看你學習了這麼多年交易，你應該會選擇金融或相關科目。為什麼當時會選擇藥劑專業？

Calvin Tsai ：那時候我國中選課的時候就在想大學要選什麼科目。我也問了不同人的意見，他們說「就上一些要有牌照才能在這個行業工作的一些科目。」舉個例子，醫生、律師、藥劑，這些都必須在大學讀那個科目，才能考到牌照，才能在行業里工作。但例如金融、股票、交易，你不需要任何執照。 所以很多人建議——“大學就上那些可以考牌的科目。”

Mia ：給自己留一條退路？

Calvin Tsai ：對。那時候，比如說在香港，我也聽說醫療業薪資比較穩定。所以我就想：OK，我要找一個比較穩定的工作，幫我去做交易。就算交易虧了，我還有一份穩定的工作去平衡，有現金流去支持我的資產和金錢。當時就是這麼想的。後來到了大學大三，我參加了幾場交易比賽，剛好有幸拿獎。那時候朋友跟我說—「你有沒有聽過自營交易公司？」我就問：「自營交易公司是什麼啊？」朋友說：「他們公司會給你一筆資金，不會管你做什麼策略，你自己決定。賺了錢就分利潤。」我覺得這個模式挺好。反正我自己也在交易，而且本金不大。如果加入公司，他們給我一筆更大的資金，我就可以用別人的錢去賺錢，賺的錢還能分攤利潤。於是我就對這個東西很有興趣，上網搜了一下，找到一家自營公司去面試。面試的時候，我就拿我在比賽中得到的獎項給他們看。

Mia ：當時得了哪些獎？

Calvin Tsai ：當時有參加一些手單（手排交易）的比賽，也有參加量化交易比賽。量化交易比賽和手單交易比賽不太一樣——量化交易需要自己編程，把策略寫好後，他們會用歷史數據測試這個策略有沒有盈利。如果有獲利，你就是冠軍。

05 入職對沖基金：數據要看得更細、更多，學會客戶期望管理

Mia ：那那時候你做量化也是自學程式嗎？

Calvin Tsai ：對，在大學自學的。因為我的專業裡根本沒有程式設計課程。然後去面試的時候，我拿出平常的月結單給他們看，顯示我連續幾個月都在賺錢。他們就問我：「這些交易是怎麼做的？為什麼要做這筆交易？」我就很清楚地講：OK，我看這個數據，有做回測，我看到這個策略能持續賺錢，所以我才用它。然後就這樣，我成功入行，拿到了第一份量化交易的工作。

Mia ：當時他給了你多少錢讓你去操作？

Calvin Tsai ：那時候一開始還是模擬交易。他會先觀察幾個月，看看你在類比盤裡能不能賺錢。能賺錢之後，他會慢慢了解你的策略本質、風險控制，然後決定給你多少錢。可能一開始是幾百萬港幣，如果表現好，慢慢可能給到幾千萬港幣。

Mia ：OK，那你大概做了多久的模擬盤，然後開始獲利？

Calvin Tsai ：在那家公司嗎？一開始大概花了三到六個月時間，去證明──OK，我有這個策略，而且它能持續賺錢。

Mia ：明白，所以你十四、十九歲爆倉之後，就開始接觸量化交易，參加各種比賽，然後加入這家公司。那之後你一直在這家公司嗎？還是有變化？

Calvin Tsai ：有變化。大三的時候，大概二十歲，我在這家公司當了一年半的實習生。畢業後，我轉到另一家對沖基金工作，在第二家對沖基金我工作了大概五年。

Mia ：那在那家對沖基金，你有沒有學到一些交易理念，可能在Crypto 上也能用？

Calvin Tsai ：有。其實大部分策略，不同資產類別之間是可以互相複製的。舉個例子，最簡單的趨勢交易，像均線策略──價格高於多少就賣，低於多少就買，這些邏輯可以用在不同的標的上。不過有些策略在傳統市場和加密市場不一樣。傳統市場有開盤收盤，晚上還有休市，所以會有隔夜跳空──往上跳空、往下跳空。加密貨幣是24 小時、7 天交易，沒有開盤收盤的概念，所以某些基於開收盤的策略就不能直接搬過來。當然，加密市場也有傳統市場沒有的獨特策略。例如鏈上數據，我們可以透過區塊鏈上各種訊息，判斷市場的漲跌。在傳統市場上，沒有這麼透明的數據去做量化分析。所以兩個市場既有共通策略，也有各自的獨特策略。

Mia ：那你在那個傳統基金學到的、對你後續職涯最重要的幾點是什麼？

Calvin Tsai ：第一，數據要看得細一點、多一點。第二，如果你在家自己交易，是完全學不到的──就是怎麼去管理客戶，做期望管理。例如你賺了錢、虧了錢，怎麼和客戶溝通，讓他們理解整個狀況。我覺得這是我那五年最大的收穫之一。舉個例子，如果你實盤每年能賺50%，客戶問你：「我投資你，一年能賺多少？」如果你直接說50%，其實沒期待管理。通常我會打個折，我就說：「你預期可能賺個20%、30% 就好了。」到最後一年下來，你可能只賺了40%，比去年少了，但因為一開始你告訴他20%，他就會覺得很好、很開心。他會願意繼續把錢留在你這邊，甚至追加本金。所以，我覺得做好“期望管理”，是我在那五年學到的非常重要的一課。

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