量化交易(Quantitative Trading)是指通過客觀數據分析,去做投資決策;而不是通過主觀想法去投資。利用量化交易做交易策略,需要數學和統計模型等客觀數據。

本文會介紹量化交易策略是什麼、主觀交易和量化交易的分別、量化交易的優缺點、以及新手如何開始量化交易策略。


什麼是量化交易(Quantitative Trading)?

量化交易(Quantitative Trading)是藉由客觀數據電腦編碼技術來執行自動交易的機器人

簡單而言,量化交易是利用過去已發生的歷史走勢,來預測未來價格的可能走勢。


量化交易的三大元素

1. 客觀數據

  • 量化交易的客觀分析包括大量的歷史數據/統計分析、數學模型以及相關策略的邏輯

2. 電腦編碼技術

  • 通過電腦編碼技術,量化交易策略可以在市場上進行客觀/無情感的交易
  • 電腦編碼確保了高速、高頻地在市場上調整交易策略
  • 電腦編碼能保證百分之百地執行投資人在最初所訂立的交易策略

3. 自動交易的機器人

  • 量化交易是一種在電腦上的交易機器人
  • 交易機器人可以確保自動交易策略,不會因為連續的止損或是心情上的好壞而影響做決策的果斷性
  • 交易機器人會以最客觀的角度去看待市場,從而百分百地執行應有的策略

主觀交易VS量化交易

主觀交易量化交易
定義由投資者自身的想法去做交易由客觀數據分析去做交易
特點投資者手動交易電腦程式自動交易
做投資決定的依據投資者的主觀意識/直覺/情感/情緒等大量的歷史數據、數學模型、統計分析等
需要技術分析/技術指標可能需要需要
需要基本分析/基本指標可能需要需要
需要消息面分析可能需要較少需要
優點參與門檻較低客觀看待市場、較理性、執行力較高
缺點容易情緒化、不理性參與門檻較高*

*量化交易的參與門檻較高,例如可能需要技術分析能力等(詳細請參考下文「量化交易的條件」,以及「如何免費且簡單快速地開始量化交易?」)

推薦閱讀:
技術分析/技術指標教學文章
基本面分析/基本面指標文章
消息面分析文章

量化交易的優點

  1. 有客觀的角度去審視市場,通過各種數據可能獲得手動交易無法找到的較高回報
  2. 量化交易是一種可以回測/被驗證正確與否的自動交易
  3. 可以克服情緒/主觀看法等人為因素風險
  4. 在策略執行前,將獲利和風險設定完成,在大數法則下能跑出正報酬
  5. 使用機器人進行交易,投資人可以不用時時緊盯盤面
  6. 可以利用同一套策略針對不同的標的物進行投資,達到事半功倍
  7. 可以管理更大規模的策略與資金

量化交易的缺點

  1. 主動參與量化策略的門檻較高,除了要求在交易上有一定水準外,對於電腦、金錢的要求也相當高
  2. 策略需要定期花時間進行人為的維修、調整等等,也要針對近期的行情適時地做出變化
  3. 如果一直使用同一套策略進行交易,當市場出現黑天鵝等罕見事件時,可能因缺乏好的應變能力而出現預期外的虧損 
  4. 量化交易使用很多客觀數據,但任何數據都有一定的限制,不可能永遠獲得高報酬

5個常見的量化交易策略

量化交易策略1:均值回歸策略

  • 均值回歸是指當價格偏離平均價格(均值)時,通常會有較高的概率會回歸均值
  • 均值回歸策略就是利用均值回歸的概念,所衍伸出的一套量化交易策略

量化交易策略2:順勢交易策略

  • 順勢交易策略是指根據過去的價格走勢,判斷未來的走勢,屬於趨勢交易
  • 例如:當市場處於上漲趨勢時做多買升),處於下跌趨勢時做空買跌
  • 順勢交易策略需要一些技術分析/技術指標作為市場判斷依據
延伸閱讀:
什麼是做多、做空?牛市熊市都可以賺錢?

量化交易策略3:逆勢交易策略

  • 逆勢交易策略試圖找到市場頂峰或谷底的反彈點,從而進行反向操作
  • 例如:當市場上漲到頂點附近時做空買跌),下跌到最低位附近時做多買升
  • 逆勢交易策略的風險較高,同時收益也可能較高
  • 逆勢交易策略也需要一些技術分析/技術指標作為市場判斷依據

量化交易策略4:量化動量策略

  • 量化動量策略是指觀察過去一段時間內,表現較好的標的物
  • 這種策略是基於相信過去表現較好的投資產品,在未來也會繼續表現優異
  • 這種策略的概念為追逐市場的強勢股、強勢投資產品

量化交易策略5:商品差價交易

  • 商品差價交易是指進行差價透利
  • 當同一個投資產品在A交易所和B交易所的價格有差距時,投資者可以透過高速的買賣,進行A買B賣的交易,進而賺取差價利潤,這個過程也稱為搬磚套利

量化交易的條件

自製量化交易策略需要具備以下3個條件/能力:

1. 技術分析、技術指標

延伸閱讀:11個最常見的技術分析攻略

2. 數學知識、電腦編碼技術

  • 在建構量化策略前,一定得收集大量的數據資料進行分析和拆解,將這些資料整理過後才可以進行回測,此時就會需要一定的數據分析能力和資料統計的能力
  • 有了資料後就是考慮投資人coding能力的時候了,要將先前所制定的策略利用程式語言寫出,完成後將資料帶入進行回測,以歷史的結果第一次的檢驗這套策略的好壞和盡可能地抓出缺點進行修正

3. 金融相關知識

在進行量化策略的撰寫時,時常會接觸到許多專有名詞。常見的量化交易專有名詞例子:

  1. ROI(投資報酬率):公式為「淨利潤/投資成本」;即投資所獲得的利潤,通常以百分比表示
  2. SR(夏普比率):平均每單位風險下所能得到的收益,大於0時就是正報酬
  3. MDD(最大虧損):最大的虧損金額限制
  4. PF(獲利因子):公式為「淨利/虧損」;大於1表示有盈利,等於3被認為是最優秀的
  5. Win Rate(勝率):獲利的機率;應該搭配盈虧率等因素,綜合起來去分析
延伸閱讀:
【技術分析攻略】11個實用的技術分析指標
【K線圖解全攻略】新手必學的24種K線型態

如何簡單且快速地開始量化交易?

市面上有很多免費的投資App,可以幫我們簡單且快速地建立屬於自己的量化交易策略。教學如下:

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  2. 點擊下方的「市場」
  3. 點擊「選股器」
  4. 點擊「創建選股策略」
  5. 選擇符合你投資要求的條件*

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  1. 點擊Gofire獨家連結或輸入Bybit邀請碼【22382】開戶( gofire.today/link/bybit
  2. 打開Bybit App
  3. 在「首頁」選擇「交易機器人」
  4. 選擇你要創建的交易機器人
  5. 你可以選擇符合自己條件的交易程式(AI智能策略 或 手動創建)
  6. 你也可以直接複製其他投資者已經建立的交易程式(可以查看其他人的交易機器人的盈虧狀況,再自行決定是否複製對方的交易程式,而且可以隨時終止這些交易機器人)

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量化交易策略 常見問題

量化交易策略是什麼?

量化交易(Quantitative Trading)是指通過客觀數據,做投資決策;而不是通過主觀想法去投資。利用量化交易做交易策略,需要數學和統計模型等客觀數據。

量化交易的優點缺點?

量化交易的優點:
1. 有客觀的角度去審視市場,通過各種數據可能獲得手動交易無法找到的較高回報
2. 量化交易是一種可以回測/被驗證正確與否的自動交易
3. 可以克服情緒/主觀看法等人為因素風險
4. 在策略執行前,將獲利和風險設定完成,在大數法則下能跑出正報酬
5. 使用機器人進行交易,投資人可以不用時時緊盯盤面
6. 可以利用同一套策略針對不同的標的物進行投資,達到事半功倍
7. 可以管理更大規模的策略與資金
量化交易的缺點:
1. 主動參與量化策略的門檻較高,需要一定的投資分析能力、電腦技術、金錢成本
2. 需要定期花時間進行人為的維修、調整等
3. 當市場出現黑天鵝等罕見事件時,可能因為缺乏應變能力而出現預期外的虧損
4. 量化交易使用很多客觀數據,但任何數據都有一定的限制,不可能永遠獲得高報酬


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投資有風險,以上內容不構成投資建議。