這個主題要我講，我大概可以講好幾天，但我反而在思考另外一件事
我是不是可以分享一些東西，給可能想往這方面做的人參考
有一些閱讀我部落格的人，大概或多或少曾經聽過我提過相關的概念
我想說就把它寫成文章 ，也方便回收再利用
MAE / MFE 如何加上這波 AI 人工智慧？
如果要我長話短說的話，我推薦大家可以考慮使用
強化學習（Reinforcement learning） 搭建交易策略
強化學習的理論，相較於一般現在當紅的其他 AI 技術
更多的著重於「行為面」的學習與成長
簡單理解的話，你可以想像他是一種學習理論，
它的基礎是考慮在一個「狀態」底下採取一種「動作」
根據在該狀態與採取的動作下，根據得到的獎懲來學習
在 MAE/MFE最大幅度分析中，正巧有一個很好的對應
在一種「交易狀態」上面，採取一種「交易動作」
而交易狀態正好可以用 MAE/MFE 來轉化表示
而對應的交易動作，就可以是設定 SL/TP 或是延遲進場
或是決定加減碼，我底下可以講一個例子
在強化學習中，有一個方法叫做 Q 學習（Q Learning）
這個 Q 學習，考慮了一個叫做 Q 表的表格：
這個表格 ，可以分成列與行，分別對應的位置就是
在什麼樣的「狀態」底下，採取什麼樣的「動作」的評分表
所以 Q 學習，就是透過學習來更新這張 Q 表
當我有這張表格之後，我就可以這樣來使用：
假設我們處在在一個特定狀態，要決定採取什麼行動
那這相當於是問，在 Q 表 中特定一行中 （藍色表示）
我要如何根據這個評分表來做選擇，選 A1 還是 A2 ？
如果選擇最佳的選擇，那應該是選 A2
因為 在過去學習經驗中，選擇這樣的動作評分最高
在交易上的使用，就可以考慮成在 MAE 如何分布的情況中
我可能要採取的「掛單動作」，例如 停損（Stop Loss）
要選擇一倍的 ATR ？還是 2 倍的 ATR？還是 4 倍的 ATR？
我們就可以特過設計這樣的 Q 表
讓我們的交易在回測中，不斷的學習和累積 Q 表
這個 Q 表，就是我在過去系列影片中強調的
你能沉澱出對你的交易策略所累積的【知識和見解】
而你從不同的狀態，不同的動作中會累積出一堆 Q 表
一個個的 Q 表之間，是否有什麼相關聯繫呢？
如果你把 Q 表看成高中數學講到的矩陣
你還可以得到兩個矩陣之間的 轉移矩陣 (不一定要方陣)
搞不好你就會發現你的策略在 MAE/MFE 之間存在特殊關係
而且這個關係是遠遠超出我影片中講到的分布關係！
所以我在過去 MAE/MFE 系列影片中講的一些 基本通則
你可以在完全沒有我的知識前提下，透過 Q 表發現一樣的道理
甚至可能可以找到我通則沒有講到的更關鍵之處！
希望能讓你感覺到一些有趣的地方，但也是一個十足挑戰喔！
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