量化交易（Quantitative Trading）是一種使用數學模型、電腦算法和程式來判斷交易機會的投資方法。自1980年代初開始流行以來，量化交易在國內外股票市場中已經佔據了重要地位。本文將介紹量化交易的基本概念、優勢、缺點及其實際應用，幫助您更好地理解這一現代投資方式。
什麼是量化交易？
量化交易透過數據分析來做投資決策，觀察市場上一些規律如「當條件A出現後，條件B再出現的機率有多高」。基於過去的歷史數據進行回測分析，產生對策略的可用性評估，最終形成一套具邏輯且客觀的投資策略。
量化交易的基本過程
- 數據收集：收集大量金融市場數據，如股價、成交量、基本面數據等。
- 特徵工程：對數據進行處理和特徵提取，提取出對預測未來走勢有用的資訊。
- 模型建立：使用機器學習或統計模型對特徵數據進行分析，以找出有利可圖的交易機會。
- 風險管理：設置止損、止盈等方式進行風險控制。
- 執行策略：自動執行交易指令，實現自動交易。
量化交易的優勢
- 客觀性與中立性：消除人為情緒對投資決策的影響。
- 選股高效：快速掃描市場，發現投資機會。
- 擇時精確：解決擇時困擾，讓投資者享受時間自由。
- 可驗證性：透過歷史數據回測驗證策略的可行性。
- 規模化管理：能同時操作大量資金和多檔股票。
- 嚴密風險控制：通過嚴密的風險管理機制降低投資風險。
量化交易的缺點
- 市場突發事件應對不足：對於無法轉化為數據的突發因素，如經濟事件、國際政治、天災等，量化交易可能無法靈敏應對。
- 策略失效風險：一旦對市場解讀錯誤，不適當的策略可能失效產生虧損。
量化交易與其他交易策略的比較
程式交易
程式交易是一種相對於人工交易的作法，由電腦程式「全自動」執行交易。程式交易可以事先設定程式軟體接收到某些市場訊號時，配合事先定義好的策略進行買賣、止損止盈。
人工智慧投資
人工智慧（AI）投資使用機器學習技術，透過數據分析建立模型來給予交易建議。AI可以在幾秒內算出數百種指標，適合處理巨量資料，達到更高的分析效率。
量化交易與主觀交易比較
| 主觀交易 | 量化交易 | |
|---|---|---|
| 選股方法 | 交易者的判斷及經驗 | 透過歷史數據回測出最佳篩選邏輯 |
| 研究標的數 | 平均10~15檔 | 可從上千檔標的中研究 |
| 績效 | 不可回測 | 可回測驗證 |
| 缺點 | 容易受情緒影響，難保持投資紀律 | 開發時程長、成本高，難以接觸到 |
如何開始使用量化交易策略
- 學習基本知識：學習金融市場、機器學習和程式設計等基本知識。
- 選擇適合的交易平台：選擇一個支援量化交易的交易平台。
- 研究已有策略：學習分析已有的量化交易策略，了解其工作原理和優缺點。
- 設計自己的策略：在了解基本知識和研究已有策略的基礎上，嘗試設計自己的量化交易策略。
- 回測與優化：對策略進行回測，分析表現，進行優化。
- 風險管理：設計合理的風險管理機制，降低投資風險。
- 監控與調整：在實際應用中，持續監控策略表現，根據市場變化進行調整。
Finguider，AI 幫你做投資決策
在量化分析的領域中，影響股價變動的因子繁多且各異。由於每隻股票的股性、漲跌邏輯都有所不同，很難使用同一套量化分析策略應對所有情況，這時AI便能發揮其獨特作用。
FinGuider為每一檔股票設置了專屬的AI，能夠獨立學習並分析該股票的所有相關數據。為了維護AI預測分析的品質，FinGuider購買正規數據，並要求個股至少上市三年以累積足夠數據供AI學習。這相當於為每個個股聘請了一位專屬股票分析師，能夠剔除情緒干擾，精確分析多空訊號。
FinGuider統計了超過7000檔股票和ETF，在極大量的歷史樣本中發現，AI雖然在10次進場中平均有6次需要停損出場，但其果斷的出場策略能夠控制虧損幅度，解決了人類在面對帳面虧損時容易凹單的問題。此外，FinGuider會定期進行AI模型的迭代訓練，確保演算法能夠掌握多維度因子的最新狀況，避免因一成不變而被市場環境淘汰。
請參考：FinGuider 美股資訊網 | 美股財報、ETF分析、美股投資好幫手
總結
量化交易是一種利用數據和算法進行智能投資的方式，具有許多優勢，但也有其局限性。通過學習和實踐，投資者可以利用量化交易策略提高投資決策的準確性和效率。在金融市場中，量化交易正逐漸普及，成為投資者的重要工具。
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