量化交易怎麼做？3 分鐘教你建置自己的量化交易模型！

袋鼠金融導讀｜對於許多新手投資人來說，在做出投資決策時常會受到情緒影響最後做出錯誤的投資決策。如果你也很容易受到情緒的影響，或許量化交易是很好的投資選擇！量化交易是一種依賴數據進行決策的投資策略，投資人只要建立好自己的量化交易規則，電腦就會自動進行交易。本文將深入探討量化交易的基本概念、運作原理、優缺點及其在現代投資中的應用。如果你還想了解更多不同的投資策略或股市最新趨勢，可以參考我們的價值投資是什麼、左右側交易、2024 下半年有望降息嗎。

什麼是量化交易？

量化交易是一種依賴數學和統計模型來分析市場數據並進行交易決策的投資方法。相比傳統的投資策略，量化交易特殊的地方在於其不經過人為的主觀判斷，完全依靠不同的數據和計算公式進行交易。這種方法不僅可以提高決策的準確性和效率，還能有效地減少人為情緒對投資決策的影響。

量化交易跟一般交易比較表
交易方式	一般交易	量化交易
交易依據	投資人的主觀判斷跟經驗	歷史數據制定篩選標準
可追蹤的標的	十檔以內	同時監控上百檔市場上的標的
交易執行速度	較慢	較快
績效	不可以回測	可以回測驗證
缺點	容易受到人性、情緒的影響	市場上發生無法量化事件，模型可能會做出錯誤判斷

量化交易的關鍵步驟

步驟一、資料收集與清理

在進行量化交易之前，建立屬於自己的資料庫是最重要的步驟，沒有好的資料來源，後續分析出的結果也不會準確。投資者需要先從不同的來源得到不同的市場數據，包括最基本的價格、交易量、財務報表、經濟指標等等，並在蒐集資料的同時，確保數據來源的準確性。等到全部的數據收集完之後，還需要清理和處理數據，確保數據的準確性。

步驟二、策略設計與回測

在建立並整理完數據資料庫後就可以開始設計好的交易策略並開始量化交易。常見的量化交易策略有四種，在文章的後面會有詳細的介紹，投資人可以根據自身偏好，選擇不同的方法（統計模型／演算法）來尋找交易訊號，並協助進行交易。

再開發出專屬自己的交易策略後，為了瞭解自己的策略是否有缺陷，投資人可以進行回測，透過歷史數據來評估策略的有效性和績效表現，確保交易策略的有效性。

步驟三、策略執行、優化與風險控制

再完成回測後，投資人就可以開始將自己設計的交易策略應用到真實的投資交易中。但過去的歷史數據可能不能完全反映現在真實的市場狀況，因此投資人還需要觀察策略投入市場的績效表現，並進行參數、交易規則或是新增新的過濾條件，進行模型的微調，以提高績效。

此外，風險控制也是量化交易中很重要的環節，投資者務必要設定止損點和風險管理機制，以確保資金安全，並實現更快速、精確的交易執行。

量化交易的優缺點

優點

克服人性，完成精準交易

量化交易模型在設計的時候就已經制定嚴格的交易邏輯，該模型的交易過程會完全遵循原本的設定，避免掉人為因素的介入。此外，使用程式進行交易可以避免人工交易造成的延遲或錯誤，提高交易的準確性。

保持中立客觀，避免情緒影響

尤其對於新手投資人來說，在進行投資交易時常常會因為別人的一句話或是市場情緒影響自己的投資決策，「情緒」往往是影響投資人獲利的主要因素。但量化交易模型只會按照設定好的交易條件執行，確保交易不受到其他無關因素的影響。

不用煩惱選股，數據自動發掘機會

對於大部分的投資人來說，在股票交易的時候也剛好是大家的上班時間，一般的投資人並沒有那麼多時間可以選股、擬定投資策略。透過量化交易，投資人再也不用擔心選股的問題，交易模型或自動審視所有的股票，找出符合條件的標的並完成交易。

交易資料可被驗證

量化交易的資料可以利用歷史數據來進行回測來驗證其可行性，跟傳統的投資方法投資人只靠主觀感覺進行投資，量化交易比較可以確保策略的操作有盈利能力。

缺點

依賴高品質的資料庫

量化交易的基礎就是資料庫的建置是否完善，如果模型是參考一個不準確或不完整的資料庫，會影響交易策略的效果。

對於投資人的技術要求較高

相比傳統的投資方法，量化交易對於投資人的數學、程式設計以及對股票市場的理解等能力有較高的要求。但是 AI 的發展讓越來越多的軟體開發商開始提供較低進入門檻的量化交易工具，讓投資人不需要寫程式就可以設計交易策略。

市場上的突發因素難以量化

最後，對於某些很難轉成數據的突發因素，像是 2022 年的疫情、國際政治情勢、天災等等因素。機器模型很難量化這些突發事件並進行應對，因此投資人還是需要自行判斷市場上會對經濟造成很大影響的突發因素，進行模型的調整。

量化交易策略類型

1. 趨勢跟隨策略：透過觀察市場的趨勢進行交易，當是市場大盤價格呈現上升或是下降的趨勢時，交易模型可以根據大盤趨勢做出買入或賣出的操作。
2. 均值回歸策略：該策略假設所有的資產價格都會回歸到平均值，並以此為前提進行交易。當價格偏離均值時，買入低估的資產並賣出高估的資產，等待價格回歸均值的時機。
3. 市場中性策略：該交易模型同時持有多頭和空頭頭寸以降低市場風險，模型通過對沖風險，獲取市場波動時中的收益。
4. 高頻交易：透過找出市場中的微小價差進行快速的交易，並在極短的時間內多次進出市場，賺取價差收益。

投資人如何開始量化交易 ?

學習基礎知識

想要開始量化交易，需要先理解模型建構所需要用到的基本數學、統計和程式設計相關知識。投資人需了解常見的交易模型和算法，並具備一定的程式設計能力。

選擇交易平台

並不是所有的交易平台都提供量化交易的機會。投資人除了要選擇支持量化交易的平台外，還要確保平台提供豐富、準確的數據資源，提供完整的資料庫供交易模型參考。

設計和測試策略

投資人在建置第一個量化交易模型時，建議可以從簡單的策略入手，逐步設計和測試交易策略。投資者可以利用歷史數據進行回測，驗證策略的有效性，進行調整和優化。

實際操作

投資人可以在真實的投資市場中進行小規模測試，確保模型的完善後再逐步擴大資金規模。投資者需要時刻監控策略的執行情況，及時發現和解決問題，確保策略的穩定性和收益。

量化交易總結

量化交易提供投資人一種基於數據和模型的理性投資方法，幫助投資人在複雜多變的市場中獲得穩定的投資回報。然而，量化交易也有其侷限性和風險，在面對市場上無法量化的重大事件量化交易較難及時調整。因此，投資人需要充分理解自己設計的交易模型，謹慎操作，幫助實現最佳的投資績效！

常見問題