量化交易是什麼與入門教學｜如何賺錢/優缺點/指標與回測介紹

在當今瞬息萬變的金融世界中，量化交易以其精確性和效率成為了一股不可忽視的交易方式，這種基於數學模型和算法的交易方法改變大眾理解和參與市場的方式。

量化交易，不僅是金融技術革新的代表，也是現代金融工程學和投資策略發展的重要組成部分。它的興起代表了一個重大轉變：從傳統的基於直覺和經驗的交易決策，轉向使用數據驅動和系統化方法來投資市場機會。

Table of Contents

量化交易是什麼？

量化交易是一種使用先進的數學模型來識別交易機會並自動執行交易的方法。這種方法通過分析大量數據，尋找價格模式和市場行為的統計規律，並基於這些發現制定交易策略。量化交易員通常會利用歷史數據來預測市場趨勢，並在此基礎上做出買賣決策。

量化交易投資的歷史與發展

量化交易的歷史可以追溯到20世紀中葉，當時一些先驅者開始使用數學和計算機科學的技術來分析市場。隨著計算能力的飛速提升和數據分析技術的進步，量化交易逐漸成為金融行業的主流。

從最初的股票市場到現在幾乎所有類型的金融市場交易（包含選擇權、期貨、加密貨幣等…），量化交易的應用範圍持續擴大中，其策略和方法也日益多樣化。

量化交易與傳統交易投資對比

量化交易與傳統交易的最大不同在於決策過程。傳統交易依賴於交易者的直覺、經驗和對市場新聞的解讀。

相比之下，量化交易則基於數據分析和統計模型，減少了人為情緒和偏見的影響。

此外，量化交易能夠更快速地分析大量數據，並自動化地執行交易，這在高頻交易等場景中尤為重要。然而，量化交易也依賴於模型的準確性和數據的質量，這些因素的不確定性也為量化交易帶來了相對的風險和挑戰。

量化交易關鍵指標和回測

量化交易策略的評估指標對於衡量策略表現至關重要。這些從回測結果中得出的指標幫助投資者更深入理解策略的效能，從而選擇最合適的交易策略。

這些策略評估指標種類繁多，以下是一些常見且重要的指標：

淨利（Net Profit）：這是指策略在特定時期內的總盈利減去總虧損。淨利顯示了策略的整體盈利能力。

交易單數（Number of Trades）：這是指策略在測試期間執行的總交易次數。這有助於理解策略的活躍程度和交易頻率。

勝率（Win Rate）：這是指策略中盈利交易的比例。高勝率可能表明策略在市場中表現良好，但也需要考慮盈虧比率。

賠率（Loss Rate）：這是指策略中虧損交易的比例。賠率可以幫助交易者理解策略的風險程度。

最大回撤（Maximum Drawdown, MDD）：指策略在特定時期內從峰值到谷底的最大資金下降幅度。這是衡量策略風險的重要指標。

它基本上指的是在投資資金的整個歷史曲線中，資金量減少的最大幅度，就是投資組合從最高點到最低點期間所經歷的最大資金損失。

以下圖資金投入某檔股票為五天為例，最高點為393.86，最低點為386.09。兩者相減，可得知回撤等於7.77。

最大回撤（Maximum Drawdown, MDD） Jerry認為是量化交易很重要看中的指標，因為代表著你要承受的最大虧損，可以藉由MDD衡量自己是否能承受該風險

最大回撤圖

新高（New Highs）：這是指策略資產價值在測試期間達到的新高點，新高點的達成可以表明策略的有效性。

夏普比率（Sharpe Ratio）：衡量投資的超額回報（超過無風險利率的部分）與投資波動性的比率，它幫助於評估策略的風險調整後回報。

風險報酬比（Risk-Reward Ratio）: 計算交易者為取得多少報酬可能需要承擔多大風險，通過總淨盈利除以(最大回撤MDD)來計算，表示策略的風險與報酬之間的關係。

假設現在有兩種投資策略

A投資賺30000 最大虧損10000

B 投資賺15000 最大虧損3000

計算A和B兩種投資的風險報酬比，以及如果調整風險至相同水平後的潛在風險的潛在獲利情況：

投資A的風險報酬比是利潤30000元除以最大虧損10000元，即3。

投資B的風險報酬比是利潤15000元除以最大虧損3000元，即5。

這表示，雖然投資A的絕對利潤高於投資B，但是每承受一單位的虧損，投資B能帶來更多的利潤，這使得投資B的風險報酬比更優。

量化交易投資的優點

量化交易之所以在金融界廣受歡迎，主要得益於其多方面的優勢：

數據驅動決策：減少情緒和偏見的影響

量化交易最大的優勢之一是其對數據的依賴。透過分析大量歷史和即時數據，量化模型可以客觀地識別市場趨勢和交易機會，大大減少了人為情緒和主觀偏見的干擾。

在這種交易方法下，決策是基於統計證據和算法分析，而非個人直覺或感覺，從而提高了交易的精準度和效率。

效率與速度：自動化交易的優勢

量化交易的另一項重要優勢是其高效率和速度。通過使用先進的計算機技術，量化交易系統能夠在毫秒級別處理和分析大數據，並迅速做出交易決策。

這對於抓住短暫的市場機會尤其重要，特別是在高頻交易等領域中，這種速度優勢可以轉化為顯著的盈利能力。

多樣性與適應性：在不同市場和資產類別中的應用

量化交易的策略和模型具有高度的靈活性和適應性，使其可以在多種市場和資產類別中得以應用。

無論是股票、期貨、外匯還是加密貨幣市場，量化策略都可以根據不同的市場條件和特點進行調整和優化，從而在各種市場環境中都能發揮作用。

風險管理：利用量化策略進行風險控制

量化交易還提供了強大的風險管理工具。通過精確的數據分析和模型預測，量化策略可以幫助交易者識別潛在的風險因素，並及時調整交易策略來管理這些風險。此外，量化模型還可以實現資產的多元化配置，進一步分散風險，確保投資組合在面對市場波動時保持穩定。

量化交易投資的缺點

儘管量化交易在多方面表現出色，但它也有一些不容忽視的缺點和挑戰：

模型風險：模型錯誤或不適應市場變化的風險

量化交易高度依賴其背後的數學模型和算法，這些模型可能因為多種原因而出錯，如模型本身的缺陷、錯誤的假設或不完整的市場數據。

此外，市場條件是動態變化的，一個曾經有效的模型可能因為市場環境的變化而變得不再適用。這種模型風險可能導致交易策略失效，甚至造成重大損失。

過度擬合：構建模型時的常見問題

在量化交易模型的開發過程中，過度擬合是一個常見的問題。

這種情況發生於模型過於精確地匹配了歷史數據中的特定模式，卻可能無法有效預測未來的市場走勢。過度擬合導致的模型在歷史數據上表現出色，但在實際交易中卻可能表現不佳。

備註: (overfitting，或稱過度擬合）是指過於緊密或精確地匹配特定資料集，以致於無法良好地調適其他資料或預測未來的觀察結果的現象。

技術和執行風險：技術故障或程序錯誤的可能性

量化交易系統高度依賴於複雜的IT基礎設施。

任何技術故障，如伺服器故障、軟體錯誤或網路斷線問題，都可能導致交易失敗或不正確的交易執行。

此外，程式中的BUG或安全性漏洞也可能引發意外的交易行為，對交易結果產生重大影響。

市場影響和流動性問題：在某些情況下的挑戰

量化交易策略可能在某些市場條件下面臨流動性問題。

例如，一個交易策略可能在流動性充足的市場中表現良好，但在流動性較低的市場中卻難以執行，或者執行時影響市場價格，導致成本增加。

此外，大量使用相似策略的量化交易者進入市場可能會相互影響，降低策略的整體有效性。

量化交易在不同面向投資的優缺點比較

量化交易	優點	缺點
數據驅動決策	減少情緒和偏見的影響	可能出現模型錯誤或不適應市場變化
效率與速度	高速的數據處理和交易執行	依賴於複雜的技術基礎設施
多樣性與適應性	在多種市場和資產類別中適用	面臨流動性和市場影響的挑戰
風險管理	精確的風險控制和資產配置	過度擬合和策略失效的風險

量化交易的注意事項

量化交易是一個不斷進化的領域，交易者不僅要具備深厚的技術和分析能力，還需要持續關注以下幾個重要方面：

持續學習和模型更新：適應市場變化的重要性

在快速變化的市場中，持續的學習和模型的不斷更新是至關重要的。

市場條件、經濟指標和全球事件都可能影響交易模型的效能。

因此，量化交易者需要定期檢查和調整他們的模型，以確保其仍然適用於當前的市場條件。

這不僅涉及對新數據的分析，也包括對新的交易算法和技術的研究。

投資基礎和風險管理原則：不應忽視的基本原則

儘管量化交易強調數據和算法，但對投資基礎和風險管理原則的理解同樣重要。

這包括了解市場動態、資產分配原則、以及如何設置止損和利潤目標。

成功的量化交易不僅是建立有效的交易模型，同時也需要有堅實的投資和風險管理策略。

技術資源和專業知識：成功量化交易所需的條件

量化交易需要強大的計算資源和專業技術知識，這包括擁有足夠的資訊技術知識來處理大數據，以及對相關軟體和程式語言的熟練掌握。

此外，對市場分析、統計學和金融工程的深入了解也是不可或缺的。因此，學習適當的IT技術資源和培養相關金融專業知識是量化交易成功的關鍵因素。

常見的量化交易策略

量化交易策略的多樣性和創新性是其吸引力的一部分。以下是一些常見的量化交易策略及其實際應用的例子：

趨勢策略：識別和利用市場趨勢

趨勢策略基於這樣一個假設：市場價格趨勢會在一段時間內持續。量化交易者通過分析歷史價格數據來識別這些趨勢，並根據這些趨勢進行交易。

例如，如果一支股票顯示出持續上漲的趨勢，趨勢跟踪策略可能會建議買入該股票，並持有直到趨勢反轉。

實際例子：一個量化基金可能使用趨勢跟踪策略來交易大宗商品，根據歷史價格數據識別並跟隨油價或黃金價格的長期趨勢。

這張圖展示了趨勢跟踪策略的一個例子：

藍色線表示商品（如油價或黃金）的價格走勢。
橙色線是10天移動平均線，用來識別價格趨勢。
綠色向上箭頭代表買入信號，這是當價格上穿移動平均線時發生的。
紅色向下箭頭代表賣出信號，這是當價格下穿移動平均線時發生的。

套利策略：利用市場不效率

套利策略旨在利用市場中的價格差異來獲利。

這種策略尋找兩個或多個市場之間的價格不一致，並通過同時買入低價和賣出高價來獲取利潤。

這種策略通常需要快速反應和更有效率的演算法來識別和利用這些機會。

實際例子：如果一家公司的股票在兩個不同的交易所有明顯的價格差異，量化交易者可能會在低價交易所購買股票，並在高價交易所同時賣出，從而獲得無風險利潤。

備註: "利用市場不效率"是金融和投資領域中的一個概念，指的是從市場的非理性行為或信息不對稱中獲利的策略。在理想情況下，市場是有效率的，意味著所有可用信息都已被市場參與者充分吸收，並反映在資產價格上。

統計套利：基於統計關係進行交易

統計套利是一種策略，它基於對市場資產之間統計關係的分析。這種策略尋找價格行為之間的長期均衡關係，並在這些關係偏離時進行交易。

實際例子：一個典型的例子是配對交易，其中交易者尋找兩個歷史上價格走勢相關的股票。當這兩只股票的價格差異超過歷史平均水平時，交易者會買入表現較弱的股票並賣出表現較強的股票，期望未來價格差將恢復至正常水平。

當股票B的價格高於股票A時，該區域以綠色陰影顯示。
當股票A的價格高於股票B時，該區域以紫色陰影顯示。
紅色虛線標示出股票A與股票B之間價格差距顯著的時點。
交易者會在紅色虛線標示的時點，購買表現較弱的股票並賣出表現較強的股票。
這種策略的目標是利用股票價格差距最終會恢復到長期均衡關係的假設來賺取利潤。

機器學習和人工智慧在量化交易中的應用

隨著機器學習和人工智慧技術的進步，這些工具被越來越多地應用於量化交易中。

它們能夠分析大量數據，識別複雜的市場模式，並做出更精確的預測。

實際例子：一個使用量化交易的基金經理可能使用機器學習算法來分析社交媒體數據，從中預測特定股票的市場情緒，並基於這些信息做出交易決策。

高頻交易策略：利用市場的微小波動

高頻交易是一種極致的量化交易形式，它利用極短時間內的價格變化來獲利。

這種策略依賴於高速的交易系統和算法，以在毫秒甚至微秒級的時間內執行大量交易。

實際例子：一家高頻交易公司可能使用小幅價格變動中獲利。

Jerry量化交易文章總結

量化交易已成為當代金融市場不可或缺的一部分，以其獨特的數據驅動方法顛覆了傳統的投資策略。

它不僅提高了交易效率和速度，也為風險管理和市場分析引入了更高的精確度。

隨著科技的進步，特別是人工智能和機器學習技術的發展，量化交易的複雜性和能力將進一步擴展，對未來金融市場的運作方式也產生深遠影響。

對於有志於探索量化交易的初學者來說，理解市場原理、統計學基礎以及編程知識是成功的關鍵。

建議初學者從學習基本的金融市場結構開始，逐步深入了解量化分析的數學模型，並在實際應用中不斷磨練自己的技術和策略。此外，跟參與量化交易社群的討論也是快速學習和保持知識更新的好方法。

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