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量化交易懶人包一文搞懂量化交易是什麼?

鉅亨研報 2024-05-08 16:25

一、量化交易範圍包括哪些? 關鍵步驟有哪些?

想像一下，交易者用電腦開發出交易策略後，按下執行程式自動交易，盤中不需要看盤還能去吃早餐，是不是很美好?

想要達成上述的自動交易，前段的研究工作至關重要，整個流程會經過數據分析、建立模型、回測驗證、優化策略，最終執行自動交易。

量化交易前段的研究工作會使用數學、統計學、演算法模型來分析市場數據、交易特徵值、趨勢判別，因此這類型的交易者大多具備程式設計的能力。

量化交易關鍵步驟：

1. 數據分析

此步驟中，資料庫是最重要的，沒有好的資料來源，就沒有辦法進行後續的分析。一般而言，研究員常用的數據包括歷史價量資料、財報數字、籌碼資料。比如歷史價量還會需要不同頻率的資料，日、週、月、分鐘是最基本的。

2. 建立模型

建立交易模型的步驟就是為了找出好的交易策略，可以透過不同的方法 (統計模型 / 演算法) 來尋找交易訊號，最終可能會做出幾種類型的策略包含趨勢策略、動能策略、通道策略、均值回歸策略、套利策略、事件型策略。

3. 回測驗證

開發出交易策略後，必須將其進行回測與驗證的動作，以歷史數據來評估策略的有效性和績效表現，並深入了解未來潛在的表現。進入回測階段，就會開始關注報酬率、勝率、MDD、交易次數、淨值… 等績效表現。

4. 優化策略

針對已建立的交易策略做調整和改進，以提高績效表現。這個步驟通常會進行調整參數、改變交易規則或添加新的過濾條件，以使策略更適應不同市場環境和波動性。最終目標希望交易策略可以最大化報酬以及最小化風險。

5. 自動交易

自動交易是指將量化交易策略轉化為自動化程序，使電腦能夠根據預設的規則和條件自動執行交易。可以實現更快速、更精確的交易執行。

二、量化交易的優點? 缺點?

【優點】

1. 克服人性，精準交易

量化交易制定嚴格的交易邏輯與紀律，可以避免人性對決策的影響，並且使用程式執行交易還可以避免人工交易造成的延遲與錯誤。

2. 有效學習，縮短陣痛期

透過量化交易可以有效地縮短學習途徑、減少交易中不必要的經驗、縮短累積交易經驗的陣痛期。錯誤的交易觀念在量化中是經不起考驗的，回測結果根本不是你所想像的高報酬高勝率。還有事後復盤也是學習交易非常重要的一環，透過量化這種系統化的交易方式也會更方便投資人做績效檢討與學習。

3. 穩健投資，提高信心

每當學習到一個新的交易策略，可以將其做數學化的驗證，用回測的方式找出預期報酬率與預期虧損。驗證交易策略在過去無論是在多頭還是空頭的行情下，是否都能取得正報酬，提升投資人對交易的把握度，進而讓投資更穩健。

【缺點】

1. 依賴資料庫品質

研究端工作仰賴數據分析，當資料庫品質不佳，容易造成研究偏誤。

2. 對技術要求高

量化交易離不開數學與電腦程式，投資人需要具備一定程度的知識。不過現今也有許多軟體開發商致力於降低量化交易的進入門檻，提供多元套件，讓投資人可以不用寫程式 (No Code)，就能以條件組合的方式創造出自己交易策略

三、如何成為一名量化交易員

永豐金證券投資顧問部建立的豐 XQ 殿堂，提供多元學習課程，帶領投資人一步一步邁向量化交易之路。

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