反詐投資王

完整功能與判讀指南

這個工具不是要說服每個人交易,而是要讓交易員與一般民眾更快知道:

fit-check 評估的是「目前這份完整交易紀錄支持哪個階段」,不是人格測驗、 財力審查或未來獲利保證。工具永遠不會認證你適合重押、借錢或全職交易。

1. 先選你手上的素材

你現在有什麼 先執行 會得到什麼
不知道從哪開始 anti-gambling-trader start 依素材顯示最短路徑
一筆剛平倉的交易 anti-gambling-trader record 五個短問題,安全附加到 CSV
完整、連續交易紀錄 anti-gambling-trader fit-check my_trades.csv 停手/紙上模擬/極小額驗證分流
想看完整統計報告 anti-gambling-trader analyze my_trades.csv --full 裁決、樣本外、趨勢與風險情境
LINE 匯出對話 anti-gambling-trader scan-text --file LINE對話.txt 序數風險、發言者、時間、原句與理由
券商或圖表截圖 anti-gambling-trader scan-screenshot 截圖.png 待人工覆核的候選欄位與文字線索
老師宣稱的勝率 anti-gambling-trader guru-check --win-rate 0.9 --trades 20 在明示虛無假設下的機率檢驗
沒有自己的資料 anti-gambling-trader demo 明確標示的內建範例,不是你的成績

核心分析、文字掃描與 OCR 都在本機執行;圖片 OCR 是選配功能,不安裝也可用 scan-screenshot --text "已複製的 OCR 文字"

2. 「是否適合交易」到底怎麼判斷

fit-check 先跑與完整分析相同的統計與資料品質檢查,再濃縮成下面五個內部階段。 對使用者而言,它們只會落在「停手、紙上模擬、極小額驗證」三種行動。

內部階段 觸發條件 使用者應做什麼
stop_real_money 樣本期望值不為正,或整體裁決要求勸退 停止加碼、借錢、重押與跟單,先檢查方法
paper_only 少於 30 筆已平倉交易 固定規則,以紙上模擬累積完整連續紀錄
paper_until_oos 樣本內有訊號,但樣本外未確認延續 凍結規則,用後續未看過的交易驗證
paper_until_risk_data 樣本外有訊號,但幣別、名目本金、乘數、時間或回撤基準不可靠 補齊風險資料,仍不可設定真錢部位
tiny_live_validation 樣本內與樣本外都通過,且報酬率、回撤與幣別基準可靠 最多考慮可全部損失的極小額驗證;不是重押許可

要進入最後一階段,後段必須是真正「規則凍結後才看到」的新資料。若先看完整段歷史 再調規則,後段就不是樣本外資料,結論會偏樂觀。

3. 新手如何記一筆交易

anti-gambling-trader record --out my_trades.csv

互動流程有五個主要問題:

  1. 標的代號;
  2. 方向;
  3. 已扣手續費、稅與滑價的已實現淨損益;
  4. 真實平倉日期/時間;
  5. 當時的進場理由。

若第 3 題不知道淨損益,工具才會追加詢問進場價、出場價與數量。請遵守:

最簡 direct-P&L 紀錄可以計算金額期望值,但通常缺少可信部位基準,所以報酬率與 回撤百分比會停用,fit-check 最高只到紙上模擬。要考慮極小額驗證,仍需補齊 進場價、數量、正確契約乘數、帳戶結算幣別與完整平倉時間。

4. 資料不完整時,工具如何 fail closed

「Fail closed」表示寧可明示無法計算,也不使用猜測值產生看似精確的結論。

資料問題 工具不會做的事
缺少、無效或全部相同的平倉時間 不用檔案列順序冒充時間;不宣稱完成樣本外驗證
混用有時區與無時區時間 不安全排序,也不做樣本外切分
不同或不明的損益幣別 不把 USD、TWD、USDT 等金額直接相加或比較
模糊的 gross/net 損益欄 不把未確認已扣成本的金額冒充淨損益
未知期貨/選擇權契約乘數 不使用乘數 1 猜名目本金、報酬率或回撤百分比
direct P&L 沒有可信進場基準 只保留金額統計,不產生虛假的報酬率
direct P&L 方向未知 保留該筆淨損益,但不拿它推測做多/做空偏好
OCR 正負號、單位或多個候選衝突 不自動帶入,要求逐欄人工確認

缺漏資料不一定會整筆刪除:例如可信的 direct net P&L 仍可進入金額統計;只是依賴 時間、方向、名目本金或幣別的指標會誠實標成不可用。

5. 樣本外驗證的必要條件

工具使用單一時序 holdout,而不是多折 walk-forward:

  1. 依真實平倉時間排序,前段約 70%、後段約 30%,兩段至少各 10 筆;
  2. 不拆開同一平倉時間的交易群;找不到有效切點就拒絕驗證;
  3. 整份紀錄必須有可比較的同一損益幣別;
  4. 前段必須是正期望,且 t 檢定與置中 bootstrap 都顯著;
  5. 後段也必須是正期望且雙檢定顯著;
  6. 後段期望值相對前段的衰減必須小於 50%;
  7. 規則必須在看到後段結果以前就凍結。

任一條不成立,都不能轉述成「優勢已通過樣本外驗證」。後段帳面為正但不顯著, 只能說尚未排除運氣。

6. LINE 對話詐騙辨識邏輯

scan-text 是可解釋的規則掃描,不是司法鑑定或經標註資料校準的詐騙分類器。

它會:

結果只分「極高/高/中/低/資訊不足」,不是詐騙機率。低風險不等於安全;工具也 不能驗證對方真實身分、平台合法性、帳戶所有權或是否構成犯罪。若對方已要求匯款、 下載遠端控制 App,或先繳稅金/解凍金才能出金,應先停止付款並撥 165 查證。

7. 交易截圖與點位覆核

圖片模式需要選配套件與本機 Tesseract:

python -m pip install -e ".[screenshot]"
anti-gambling-trader scan-screenshot 券商截圖.png --json review.json

沒有 OCR 環境時:

anti-gambling-trader scan-screenshot --text "手機複製出的圖片文字"

每次只能提供圖片、--text-file--text 其中一種來源。工具可能提出標的、方向、 進出場價、數量、時間、已實現損益、損益幣別、停損與停利候選值;但任何結果都需 人工覆核,--json 也是「待覆核資料」,不是可直接分析的交易紀錄。

逐欄檢查清單:

8. 交易技術辨識的邊界

截圖中的突破、均線、RSI、MACD、停損與停利只會標成「畫面文字線索」。它們不能證明:

要分析交易技術,請在每次進場時記下可重現的 tag/策略/進場理由,累積完整連續紀錄。 逐策略結果只提供描述統計,用來找「樣本中哪一招較差、值得停止檢查」;因多重比較 問題,它不會替個別技術頒發「具優勢」認證。

9. 交易程式與真錢安全閘

scaffold 產出的專案預設使用 PaperBroker。即使使用真實券商範本,也必須同時滿足:

  1. 分析設定明示 allow_live_trading=true
  2. 階段必須是 tiny_live_validation
  3. 使用者閱讀風險聲明並完成既有雙重確認;
  4. 本機程式仍明確開啟 live 常數。

缺少設定、設定解析失敗、階段不符或任何確認不足,都應 fail closed。工具不代填 API 金鑰、不代解除閘門,也不替使用者送出真錢訂單。此外,生成的 main.py 是歷史/ 示範 K 線 replay;即使前述閘門全通過,偵測到 live broker 仍會退出,避免把歷史訊號 一次送成多張真單。真實驗證必須另寫只處理最新已完成 K 線的 runner。

Pionex 派網現貨 API

anti-gambling-trader scaffold --name pionex_bot --broker pionex \
  --market crypto --symbols "BTC_USDT" --from-analysis my_trades.csv

Pionex 範本依官方 API 文件官方現貨 OpenAPI 實作簽章、餘額、行情、限價單、市價賣單、查單與撤單骨架。使用時要注意:

這仍是待使用者自行接線與驗證的程式腳架,不代表 Pionex、策略或帳戶已通過適合度判定。

10. 建議的新手驗收流程

# 1. 看入口
anti-gambling-trader start

# 2. 記錄每一筆已平倉交易
anti-gambling-trader record --out my_trades.csv

# 3. 累積後先做保守分流
anti-gambling-trader fit-check my_trades.csv

# 4. 再看完整報告
anti-gambling-trader analyze my_trades.csv --full

在做任何真錢決定前,確認:沒有挑單、至少 30 筆、時間與幣別完整、成本已扣、 契約乘數正確、規則在樣本外以前已凍結,且你能承受全部驗證資金損失而不影響生活。 只要其中一項不確定,就留在紙上模擬。


本工具提供統計分析與教育用途,不構成投資建議。過去績效不代表未來;疑似詐騙時, 先停止匯款、保存證據,台灣請撥 165 或向警方查證。


維護者:好棒棒反詐協會 - 免費顧問 阿軒割割(社群化名,非立案法人)|內容由 AI 輔助撰寫並經多模型交叉審查(見稽核紀錄)|審閱日期:2026-07|本頁非投資建議,疑似詐騙請撥 165