01／策略先經過驗證
漂亮的回測，不代表可以直接拿去跑。
先確認資料、成本、樣本與風險，再決定一套策略有沒有資格進下一步。
- 回測資料與交易成本
- 樣本長度與最大回撤
- Sharpe 與模擬結果
F.A.S.T. AI 自動交易公開課
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跟 AI 聊天，做出你的自動交易機器人。
你不用先學寫程式。公開課會用實際策略帶你看懂資料、回測、風險、模擬與 API 串接，最後把一個交易想法部署成能持續照規則執行的系統。
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01理解策略先看懂策略的規則與執行方式
02驗證策略檢查歷史資料、交易成本、樣本、回撤與風險
03部署執行建立機器人、載入策略、串 API、先從模擬開始
HOW IT WORKS
一套策略，先驗證，再部署。
公開課會把策略從回測、風險檢查到模擬與自動執行的流程完整拆開。
02／再把策略系統化執行
驗證過的規則，再交給系統持續運作。
AI 自動交易機器人把資料環境、雲端部署、API、模擬與監控接起來，讓一套已定義的策略可以持續照規則執行。
- 建立機器人並載入策略
- 串接交易所 API
- 先模擬，再持續監控與執行
STUDENT FEEDBACK
他們先從公開課，把整套流程看懂。
以下為公開課學員的真實回饋截圖。
先看懂，再親手做出你的 AI 自動交易機器人。
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