MEGAMAX回測機器學習AI策略開發

撤回MEGAMAX最強說 — 過度最佳化的驗證紀錄

發布日： 2026-05-26閱讀時間：約 3 分鐘

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【驗證回顧】「不存在能超越 MEGAMAX 的策略」是錯誤的

⚠ 2026-09-25 全面修訂：本文初版(2026-05-26)將 MEGAMAX EA 定位為「最強」，並得出「尋找能超越它的策略卻一無所獲」的結論。但此後 使用 MT5 官方數據在 Strategy Tester 中重新驗證的結果是：MEGAMAX EA 的 PF 0.58・勝率 14.2%・最大回撤 99.97%(帳戶幾乎爆倉)。初版的「PF 119.57 / 勝率 94.3%」，以及 5/27 的更正值「PF 5.55 / 勝率 62.4%」，都是過度最佳化的 Python 回測數值。MEGAMAX EA 已停止公開。本文已改寫為記錄「哪裡出了錯」的文章。

這裡是 fxea365.com 運營者。初版中我寫道「MEGAMAX 是已窮舉搜尋過的最強解」「與其並列10支簡單策略，不如集中於 MEGAMAX 1支」。前提已經崩塌，因此結論也一併撤回。

初版中嘗試過的內容(紀錄)

初版為了尋找能超越 MEGAMAX 的策略，嘗試了以下4項。

嘗試	內容	初版的結論
1. megagrid	對 Asia Range Breakout 的參數搜尋 2,314,240 種組合	PF 不及 MEGAMAX，放棄
2. NY Reversal	RSI+BB 逆勢交易，995,328 種組合	XAUUSD 年率1%，EURUSD 也很小，放棄
3. LightGBM 篩選器(13個特徵)	預測 MEGAMAX 訊號後先到達 TP1 還是 SL	ROC-AUC 0.529，無改善
4. PyTorch MLP + LightGBM(40個特徵)	將特徵增加到3倍後再次挑戰	AUC 0.489〜0.545，無改善

作為比較基準的 MEGAMAX 數值本身就是錯誤的，因此嘗試1・2中「不如 MEGAMAX」的比較已失去意義。

錯在哪裡

1. 比較的尺標是過度最佳化的產物

MEGAMAX 的「PF 119.57」是在同一段歷史數據上選擇參數、又在同一段歷史數據上衡量成績得出的數值。一旦在未知期間或真實 tick 上衡量，成績就會崩塌。實際在 MT5 的 Strategy Tester 中重新測量，PF 為 0.58；擴展到9個貨幣對的版本也全部為 PF 0.57〜0.59・回撤約 99.96%(詳見 EA實機驗證文章)。

2. 「找不到能超越的策略」，只是因為尺標太高

如果尺標是 PF 119，任何正常的策略都會被判定為「較差」。在嘗試1・2中被放棄的策略裡，不能排除存在可以經得起實盤運作的策略。

3. 機器學習的結果(AUC 0.5左右)至今仍是有效的教訓

嘗試3・4中「AUC 0.49〜0.55 = 與擲硬幣幾乎相同」的結果，與 MEGAMAX 的數值無關。僅憑價格建構的特徵很難預測突破的成敗，這一教訓至今不變。

從這次失敗中確立的原則

公開的數值以 MT5 Strategy Tester 的實測為準(不只憑 Python 回測給出數值)
不集中於1支EA，而是以刊載值比較多支性格不同的EA
舊文章的數值一旦崩塌，不是加註，而是從正文改起(本文的修訂也是其中一環)

目前陣容(網站刊載值・截至2026-09-25)

EA名稱	商品/週期	PF	最大回撤	交易數	驗證期間
DONCHIAN ENGINE(免費)	USDJPY H1	1.50	10.8%	631	9.4年
GOLD VIPER	XAUUSD M30	1.51	30.8%	2,806	7.7年
BITCOIN COMET	BTCUSD H4	1.72	31.2%	775	8年
MEGAMAX DONCHIAN(EURJPY)	EURJPY H1	1.51	33.3%	571	9.4年