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SUMMARY

用統計學判斷你的交易是優勢還是賭博 — 支援台股/美股/加密貨幣,自動計算勝率盈虧比期望值、做顯著性檢定與樣本外驗證,並能產生個人交易程式專案

README.md

反詐投資王（Anti-Gambling Trader）

一個誠實到不討喜的交易績效分析工具。
它不會告訴你「你會賺錢」，而是用統計學告訴你：
你過去的獲利，究竟是可重複的優勢（edge），還是運氣 + 倖存者偏差（賭博）。

👶 完全沒用過電腦命令？從這裡開始

如果你沒裝過 Python、沒用過終端機、也沒用過 AI，請看
新手快速上手指南 docs/quickstart.md ——
它從「怎麼裝 Python、怎麼打開終端機」開始，一步一步帶你在 15 分鐘內上手，
還教你怎麼用 AI（Claude Code）用講話的方式操作這個工具。

🛡 這個工具的反詐使命

台灣到處都是假飆股群、假二群、假 VIP 群、假名師、假績效截圖、保證獲利話術、
詐騙幣與假投資平台。它們全都靠同一招：用倖存者偏差與精選截圖，
讓你誤以為有穩賺的捷徑。

這個工具叫「反詐投資王」不是叫假的 —— 它存在的真正原因，就是用統計與數學
拆穿這些騙局。詐騙最怕的，就是你冷靜地把它的承諾丟進數學裡檢驗。

anti-gambling-trader scam-check     # 互動式檢測：你是不是遇到投資詐騙？

詳見 反詐指南 docs/anti-scam.md。

支援 台股 / 美股 / 加密貨幣，匯入 CSV / JSON / Excel 的交易紀錄，自動：

  • 計算 勝率、盈虧比、期望值、獲利因子、最大回撤、夏普 / 索提諾值
  • 用 統計顯著性檢定（t 檢定 + Bootstrap） 判斷「這是優勢還是運氣」
  • 用 樣本外驗證 揭穿過度配適與倖存者偏差
  • 掃描 賭博特徵警訊（賺小賠大、獲利過度集中、長連虧、純當沖…）
  • 逐策略體檢：對你的每一招（突破 / 抄底 / 聽明牌…）各下一次裁決，揪出哪一招在送錢
  • 反事實分析：算出「停掉最差那一招，整體會變怎樣」
  • 轉正數字：告訴你「勝率要到幾 % / 盈虧比要拉到多少，期望值才會轉正」
  • 反詐偵測：把「聽老師 / 跟單」的交易單獨抽出算期望值，用你自己的錢證明跟單必賠
  • 反推你的交易邏輯，產生 可回測的策略骨架（backtrader / vectorbt / 通用）
  • 若判定不適合長期投資，明確勸退

為什麼做這個

絕大多數散戶虧錢，是因為把「運氣好」誤當成「有本事」——
而詐騙集團正是利用這個認知弱點，用假群組、假名師、假截圖收割你。
一段帳面獲利，在統計上經常和「純運氣」無法區分。這個工具的唯一目的，
就是在你賠掉更多錢、或被詐騙收割之前，用數學說真話。

安裝

核心引擎是純 Python 標準函式庫，零外部依賴。

git clone https://github.com/mars-tw/anti-gambling-trader-tw.git
cd anti-gambling-trader-tw
pip install -e .            # 安裝本體（之後可用 anti-gambling-trader 指令）

# 以下為可選依賴：
# pip install openpyxl       # 只有要讀 Excel (.xlsx) 才需要
# pip install backtrader     # 只有要實際跑回測骨架才需要（或 vectorbt）

需求：Python 3.10+。所有指令請在專案根目錄（含 core/ 的那層）執行；
macOS / Linux 若 python 指到 Python 2，請改用 python3。

快速開始（30 秒上手）

# 0. 還沒有自己的資料？一行指令立刻看效果：
python -m core.cli demo               # 看「賭博型」範例
python -m core.cli demo --edge        # 看「具優勢」範例

# 1. 不知道資料格式？產生一份空白範本照填：
python -m core.cli init-template      # 產生 trades_template.csv

# 2. 分析你自己的資料（市場會自動推斷）：
python -m core.cli analyze 你的交易.csv

# 3. 欄位自動辨識失敗？手動指定對應：
python -m core.cli analyze 你的交易.csv --field symbol=代號 --field entry_price=買價

# 進階：輸出 JSON 結果與策略骨架
python -m core.cli analyze --example us --json result.json --strategy my_strategy.py

裝好本體後，上面的 python -m core.cli 都可換成更短的 anti-gambling-trader。

Windows 終端機若中文 / emoji 顯示異常，指令前加 PYTHONUTF8=1。

輸入格式

欄位名稱中英皆可、會自動辨識。最少需要能算出每筆損益的資訊：
（代號 + 進場價 + 出場價 + 數量）或（代號 + 損益）。

標準欄位 可接受的欄名（部分範例） 必要性
symbol 代號 / ticker / 股票代號 / pair 必要
side 方向 / 買賣 / side / long_short 選填（預設做多）
entry_time / exit_time 進場時間 / 出場時間 / open_time 建議
entry_price / exit_price 進場價 / 出場價 / 買價 / 賣價 與 pnl 二擇一
quantity 數量 / 股數 / 張數 / qty 與 pnl 二擇一
fees 手續費 / 費用 / commission 選填（未填則自動估算）
pnl 損益 / 盈虧 / 已實現損益 / profit 與價格二擇一
tag 策略 / strategy / 進場理由 選填（強烈建議）

建議務必填 tag（策略標籤）：工具會分別計算每套邏輯的勝率，
幫你看出「到底是哪一招真的有效、哪一招只是在送錢」。

五種裁決等級

等級 意義 勸退
🟥 gambling 期望值為負，數學上注定長期虧損 ✅ 強烈勸退
🟧 insufficient 樣本太少，無法區分本事與運氣 ✅ 勸阻重押
🟨 luck_suspected 帳面賺錢，但統計上像運氣 ✅ 高度存疑
🟨 fragile_edge 有統計訊號但結構脆弱、風險高 ✅ 謹慎
🟩 statistical_edge 正期望值通過顯著性 + 樣本外驗證 ❌ 不勸退（仍非保證）

它如何分辨「優勢」與「賭博」

  1. 期望值：每筆平均賺/賠多少。負期望 = 賭博，沒有例外。
  2. 顯著性檢定：t 檢定 + Bootstrap 重抽，雙雙 p < 0.05 才算「不是運氣」。偏保守。
  3. 樣本外驗證：交易依時間切兩半，前半的優勢在後半若消失 → 過度配適 / 倖存者偏差。
  4. 賭博特徵掃描：負期望、單筆暴賺撐場、賺小賠大、極端回撤、長連虧、純當沖…

建立你自己的交易程式

除了單檔策略骨架，本工具還能用互動式腳架，為你產生一整套可執行的個人交易程式專案。

# 1. 先挑圖表樣式（四種開源圖表庫並排預覽）
python -m core.cli chart-preview          # 產生 chart_preview.html，用瀏覽器打開挑選

# 2. 看看有哪些券商 / 圖表可選
python -m core.cli brokers
python -m core.cli charts

# 3. 產生專案（建議帶 --from-analysis 先驗證，把裁決嵌入專案）
python -m core.cli scaffold --name my_bot --broker binance --chart lightweight \
    --market crypto --symbols "BTCUSDT,ETHUSDT" --from-analysis my_trades.csv

# 4. 跑起來（預設紙上模擬，不碰真錢）
cd my_bot && pip install -r requirements.txt && python main.py

可選券商（你自己接入 API，填 key 與下單實作；執行 brokers 指令看完整清單）：

key 券商 市場
paper 紙上模擬（預設，完整可用、不碰真錢） 全
shioaji 永豐 Shioaji 台股
yuanta 元大 SPARK API 台股 / 期貨
fubon 富邦新一代 API 台股 / 複委託
kgi 凱基 KGI SUPER PY 台股 + 美股
tw_futures 群益 / 統一 / 元富 期貨類 台期
ibkr Interactive Brokers 美股 / 全球
alpaca Alpaca 美股
tradier Tradier（REST API） 美股
binance Binance 加密貨幣
okx OKX 加密貨幣
bybit Bybit 加密貨幣
ccxt ccxt（一個介面接 100+ 交易所） 加密貨幣

台灣券商 API 多需臨櫃簽署風險預告書、申請審核（常需數個工作天），
部分需安裝憑證或元件。各範本的說明已標注關鍵前置條件，實際以券商官方文件為準。

可選開源圖表庫：lightweight（TradingView，Apache-2.0）、plotly（MIT）、
mplfinance（BSD）、echarts（Apache-2.0）。

三層安全設計（保護你的錢）

  1. 預設紙上模擬：產出專案預設用 PaperBroker，完整模擬撮合但不碰真錢。
  2. 真實下單安全閘門：真實券商的下單會被攔截，除非你親手呼叫
    confirm_live_trading(i_understand_the_risk=True)，且 main.py 的
    ALLOW_LIVE_TRADING 改為 True。
  3. 裁決連動：若你的交易紀錄被判定為賭博，產出專案會預設禁用真實下單。

本工具產生程式碼協助你，但絕不替你用真錢下單、不替你填金鑰、不替你解除安全閘門。
真實金融交易必須由你自己操作並負全部責任。把未經驗證的賭博自動化，只會賠得更快。

專案結構

core/
  models.py            # 統一資料模型（Trade / TradeLog）
  analyzer.py          # 高階一行式進入點
  cli.py               # 命令列介面
  report.py            # 中文報告產生器
  ingest/              # 匯入層：CSV/JSON/Excel 自動辨識 + 三市場成本模型 + API 連接器
  metrics/             # 績效指標計算
  verdict/             # 統計裁決引擎（反賭博核心）+ 顯著性檢定
  strategy/            # 交易模式反推 + 策略骨架產生
  backtest/            # 樣本外驗證
  broker/              # 券商下單抽象層 + PaperBroker + 真實券商範例框架
  charts/              # 四種開源圖表庫範本 + 樣式預覽介面
  scaffold/            # 互動式個人交易程式專案產生器
.claude/skills/anti-gambling-trader/SKILL.md   # Claude Code 技能包裝
examples/              # 三市場範例資料
tests/                 # 單元測試（test_core.py + test_trading_tools.py）

測試

python tests/test_core.py        # 內建簡易執行器，無需 pytest
# 或
python -m pytest tests/ -v

作者

好棒棒反詐協會 - 免費顧問 阿軒割割

授權

MIT License — 開源、自由使用。詳見 LICENSE。

⚠️ 免責聲明

本工具為統計分析與教育用途，輸出不構成任何投資建議。
投資有風險，盈虧自負。過去績效不代表未來表現。
作者不對任何人依本工具做出的決策與後果負責。

完整免責聲明請見 DISCLAIMER.md。

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