我對著一個交易工具輸入了短短一句話。大約一分鐘後，它自己寫出了真正的 Python 程式碼，拉取了四年的市場數據，跑完了一次完整的回測，然後給了我一個策略——而這個策略在四年的回測中竟然是賠錢的。
接著，它做了一件從來沒有任何「AI 交易機器人」對我做過的事。它告訴我，我錯了。它詳細解釋了我的想法為什麼是反過來的。而且它不只是說說而已，還跑了第二個測試來證明，然後重新打造了一個真正能用的策略。
這個工具叫做 Minara 的 Strategy Studio。這是一份誠實的實戰記錄，紅字和虧損全部都公開。看到最後，你就會明白為什麼那句「並非財務建議」是整篇文章裡最重要的一句話。
一句話，一個量化策略就出來了
Minara 的訴求很簡單：用日常語言描述一個交易想法，它就會把它變成一個真正的、經過回測的量化策略。你也可以上傳一份表格、一段策略影片的螢幕錄影，或者直接貼上程式碼。在背後，它會從一個包含 500 多個因子 的資料庫中提取資料，寫出真正的 Python 程式，執行回測，然後顯示出權益曲線和各項指標——接著你只要繼續跟它對話，就能不斷優化。
它有兩種模式。單資產（Single-Asset） 為單一幣種建立策略。多資產（Multi-Asset） 則建立整個橫斷面投資組合——根據頂級因子對一籃子標的進行排名，做多最好的，做空最差的。Minara 自己的說法是：過去需要機構量化團隊花費數年才能建立的橫斷面因子模型，現在一句話就能搞定。這就是他們的宣稱。我花了一個下午對它進行壓力測試。
Strategy Studio：描述一個想法，選擇單資產或多資產，剩下的交給它。
暖身：一個幣種，一句話
我從簡單的開始。切換到單資產模式，然後輸入了一句話：
「根據近期市場狀況，為我的 BTC 持倉設計一個 15 分鐘的動能策略」
這就是全部的輸入。一句話。
在寫任何一行程式碼之前，它實際上先讀取了市場：它抓了大約 200 根最近的 K 線，總結了市場狀態（一波急跌、部分反彈、高波動、然後進入盤整），稱之為「帶濾波的動能環境」，然後才建立了一個結合 EMA 動能、RSI 和成交量濾波的策略。
以下是它吐出的回測結果（BTC，10 倍槓桿，截至 2026 年 6 月 25 日的兩個月）：
+3.47% · 4 筆交易 · 最大回撤 -1.87% · 勝率 75% · 盈虧比 6.84 · Sharpe 3.51。
單看 +3.47% 並不算什麼值得炫耀的數字。但請看看旁邊那條線：在同一段時間內，BTC 下跌了 21.63%。這個策略並沒有試圖一擊全壘打——它只賺了幾個百分點，卻避開了 21% 的跌幅。這才是真正的產品價值：不是「讓你發財」，而是「讓你不被市場輾過」。
誠實的免責聲明：兩個月和四筆交易只是極小的樣本。在四筆交易上得到 3.51 的 Sharpe 值，只能算是工作流程的漂亮展示，而不是績效紀錄。接下來才是真正的考驗。
主菜：一個 30 檔股票的投資組合，以及一次正面摔跤
這就是橫斷面因子發揮作用的地方。我切換到多資產模式，選了 TradFi 30 這個標的池（大型科技股——NVDA、MU、MRVL 等），然後要求一個經典的機構級設定：
「根據價值+品質綜合分數對這個標的池進行排名，做多前 10 名，做空後 10 名，等權重，每月再平衡」
它建立了完整的策略，並在四年期間（2022 年 6 月 → 2026 年 6 月）進行了回測。結果是一場大屠殺：
V1：總報酬 -21.17% · CAGR -5.77% · 最大回撤 -33.83% · Sharpe -0.22，並且大幅落後於單純的標普指數。
一個教科書式的價值+品質因子投資組合，賠了四年的錢，而且被單純買進指數的表現徹底打敗。 一般的「AI 機器人」會默默地把這種結果藏起來，只展示精心挑選的示範。Minara 卻把紅字直接顯示在螢幕上。
然後它跟我爭論，而且它是對的
所以我反駁了。我告訴它這個策略賠了錢、表現落後，並且直接問：你究竟能不能讓它打敗一個簡單的指數，還是說整個方法在這個標的池裡就是結構性的弱勢？
它的回答讓我對這個工具產生了敬意。簡而言之：價值+品質在 這個時間區間、這個標的池裡是結構性的弱勢。TradFi 30 是大型科技股，處於一個動能驅動的牛市。用「便宜 + 高品質」來排名，系統性地 做空了贏家、做多了輸家——完全相反。而且它不只是嘴上說說，它說它會透過反轉訊號來證明。
不是「這裡有個修正」。先是診斷——然後提出用測試來證明這個診斷。
逆轉：+829%，附帶一個誠實的星號
它先反轉了訊號來證明論點——然後拿掉了拖後腿的空頭部位，只留下一個純做多的動能+品質策略。同樣的標的池，同樣的四年：
+829.20% · Sharpe 1.53 · 勝率 80% · 超越買入持有 726%。光是拿掉空頭部位，就把 Sharpe 從 0.17 提升到 1.53。
而我想特別強調的是：在沒有被要求的情況下，它主動指出了陷阱。 它告訴我 -42% 的最大回撤是真實的，並且集中在少數幾檔股票上，然後主動提出要修正。一個工具會主動勸你不要過度信任它自己創造的全壘打數字，這實在太難得了。
修正：加入趨勢濾波，+1047%
我問它要如何處理這個回撤。它加入了一個 200 日趨勢濾波——只持有那些股價高於自身 200 日移動平均線的標的，當贏家開始反轉時就逐步減倉至現金：
V3：+1047.39% · Sharpe 1.74 · Calmar 2.07 · 回撤約 -40%。
完整的歷程：一個賠錢的策略、AI 的修正、以及加入趨勢濾波後的版本——每個回撤都清楚顯示。請仔細看看那些回撤。即使是「好的」版本，也經歷了 40% 以上的帳面虧損。我們後面會再討論這個。
不是黑箱——你可以讀取程式碼
這一切都並非憑感覺。它是基於一個名為 xstrategy 的框架所寫的真正 Python 程式。我點擊了「程式碼」標籤，一行一行地讀：一個 Strategy 類別、一個 alpha() 方法，以及因子匯入，包括用於價值的 jkp_fcf_me 和營業盈餘收益率 z-score，以及用於品質的 jkp_qmj_prof（QMJ 獲利能力）和 jkp_f_score（Piotroski 分數）——透過一個能處理 NaN 的合併方式，讓缺少資料的標的乾淨地排除。
實際生成的策略程式碼——可編輯、可檢視，你也可以貼上自己的程式碼。
你不需要信任一個黑箱。你可以清楚看到它在做什麼、修改它，或者帶入你自己的程式碼。
進行交易
回測只是理論。「交易」標籤頁是實戰：在 Hyperliquid 上的永續合約，有三種模式——Autopilot（自動駕駛）（部署策略讓它自動運行）、AI Copilot（AI 副駕駛），或 Manual（手動）。你存入資金，選擇策略，按下開始。
使用已部署策略進行永續合約實盤交易。請注意產品內嵌的那行字：「Minara 可能會犯錯。NFA」。
一個交易產品在自己的螢幕上告訴你它可能會出錯——這種態度是對的。這是真金白銀、真實槓桿，以及一個託管錢包。請相應地對待它。
發布策略
這裡有一個公開的專案，標題就是 「誠實衡量最佳策略」。你可以發布自己的策略，其他人可以複製、按讚、跟單。關鍵是，排行榜上在報酬旁邊直接顯示了最大回撤——所以一個 +3,363% 的策略也會同時展示它 -42% 的回撤，一目了然。
公開專案——標題就是「誠實衡量」，每個報酬旁邊都顯示了最大回撤。
我把自己的 V3 版本發布到了那個專案上。目前它排名 #11（回測 +1,047%，Sharpe 1.74，回撤 -40.53%），旁邊還有其他創作者發布的、回測報酬四位數的策略——每一個都公開了自己的回撤。
當頭棒喝（請把這部分讀兩遍）
那些 +829% 和 +1047% 的數字，是 在一個週期性機會窗口內的回測結果。2022–2026 年是 AI 大型股的狂飆時期。動能策略在這種趨勢下會產生漂亮的回測，但當趨勢結束時，它們也會猛烈反轉。
那些 40% 以上的回撤並非假設；它們就在同一個結果裡，集中在少數幾檔股票上。回測不是預測，而實盤交易加上槓桿，會產生手續費、滑點和資金費率，這些都是回測低估的。
所以誠實的結論不是「這個工具會印鈔」。而是 這個工具像一個量化分析師一樣推理：它告訴我我的想法是錯的、證明了它、重新打造了它，並且拒絕隱藏風險。這才是真正的產品——隨時可用的判斷力，而不是一台吃角子老虎機。
費用與試用方式
免費方案提供 300 點數——足夠執行上面那樣的完整回測。付費方案：Lite $19/月（1,400 點數）、Starter $49/月（4,000 點數），以及 Pro $199/月（20,000 點數 + API 存取）。
個人方案定價。Strategy Studio 可以免費開始使用。
如果你想自己試試看，可以從免費方案開始：
→ minara.ai/app/trade?r=SLASH1S → 這裡只有 100 份免費 Lite 方案名額
一個永遠只會同意你的工具並不聰明——它只是一面鏡子。當 Minara 第一次告訴我我錯了，它就不再只是一個玩具，而是開始變得有用。
