要怎麼在數千支股票中，找到符合條件的投資標的呢？或是如何在工作繁忙時，也能掌握投資先機呢？在現今資訊與科技發達的社會，隨著「量化交易」的出現，這些問題有可能迎刃而解。許多人或許會疑惑：量化交易是什麼、量化交易策略真有可參考價值嗎？今天TEJ台灣經濟新報資為大家帶來量化交易入門懶人包！從瞭解量化交易，比較量化交易缺點及優點，以及新手學習量化交易的步驟等，讓你多方嘗試不同的投資策略，找到最適合自己的投資方法唷！
量化交易是什麼？與一般交易有哪些差別？
量化交易是一套透過電腦程式來執行的交易方法，依照明確定義的交易策略及規則，自動化獲取、清洗、統計、分析大量數據，以建立數據模型並下單交易，再經反覆回測驗證、策略重構，形成一套有邏輯和客觀的量化交易。
這樣數據驅動的概念，如今已被許多交易量體龐大的對沖基金或大型機構採用，希望能在全球股市中找到獲利方程式。與一般交易相比，量化交易在以下幾個層面有所區別：
量化交易 一般（主觀）交易 交易投入時間 24小時全天候投入，能隨時察覺全球市場變動、即時交易。 投入時間有限，進而導致只能從有限的資訊與時間內，做出投資決策。 交易速度 快，一達到下單標準即啟動交易。 慢，可能錯失投資良機。 選股策略 由不斷回測、優化的數據模型挑選。 個人經驗法則或技術分析。 關注範圍 廣，可同時處理全球上千檔股票，可容易找出巨觀的產業板塊變動或個股漲跌與事件的相關性。 窄，通常在10檔以下。 是否可回測 是，藉由調整各項變因權數，即可瞭解各模型的可靠性、勝率、風險等。 僅能從過往績效回測
量化交易缺點有哪些？量化交易優缺點一覽
量化交易能夠排除人性的貪婪、恐懼等主觀情感，且依據歷史數據進行客觀的交易，因此受到許多投資人的喜愛。只不過，仍有投資者或機構選擇採用主觀的人為交易，其原因在於量化交易仍有一些限制，以下為各位分別介紹量化交易優缺點：
4個量化交易優點
量化交易優點1. 克服情緒、紀律投資
許多投資人在入門時，經常會因為經驗不足、受到市場情緒的影響，或是沒有準確判讀消息面，導致每一次交易都像是在猜漲跌，嚴重受到情緒影響。透過量化交易可以使投資變得更加紀律，且可回測驗證，摒除個人的主觀情緒。
量化交易優點2. 易於入門投資
人為主動投資者，很多時候都是仰賴多年來累積的投資經驗，對於剛入門的投資者而言，在時間、經驗與金錢有限的狀況下，量化交易更能迅速打下投資基礎，透過一次次的回測、修正模型，慢慢建構出屬於自己的投資策略。
量化交易優點3. 快速找出砂礫中的珍珠
量化交易比起主觀交易，能夠更快篩選出合適的交易標的。主動投資者則需要一個個評估每檔股票，沒辦法監控到可能獲得超額報酬的領域或個股，因此若搭配量化交易使用，通常就能大幅增加研究範圍，找到增投資的可能性。
量化交易優點4. 能管理愈漸龐大的交易規模與策略
當交易的資金及量體越來越多時，由於人的精力有限，將會面臨有效管理的臨界點，此時若搭配量化交易，將盯盤與交易的工作交給機器來做，投資人只要負責訂定策略，就能大幅降低失誤發生的可能性。
量化交易優點5.能驗證自身策略
能透過量化交易來驗證自身策略是否能盈利，判斷在過去是否能賺錢，並藉由調整參數敏感性來反覆驗證策略，以提高績效穩定度。
量化交易優點6.對市場風聲及市場特性具敏銳度
量化交易可以針對技術指標、除權息行情、法說會、獲利創新高、重大事件等部分來即時追蹤，並藉由觀察市場特性，來統計日內趨勢，或是觀察到星期幾較容易上漲。
4個量化交易缺點
量化交易缺點1. 無法及時反應市場變動
由於是依據歷史數據所建構出的模型，當市場發生大幅變動時會無法及時反應，例如金融市場規則改變、市場短期失靈、黑天鵝事件或是市場情緒大幅恐慌時，這時都會造成超出預期的績效。
量化交易缺點2. 維護仍需時間成本
可別以為採用量化交易，就代表一切全部交給程式或AI去跑，由於量化交易的策略較多是以過往歷史數據作回測，在執行量化交易後，交易員仍然要依照數據績效、表現，定期做程式上或策略上的優化，不然若都沒有調整量化交易，長期下來虧損和獲利也可能波動較大哦！
量化交易缺點3. 資料取得困難
我們常可以看見坊間許多利用Python爬蟲、分析資料的教學，但最難的部分不是寫程式，而是怎麼拿到數據，更準確的說，拿到「別人沒有」的數據。對非大型投資機構的投資者而言，許多進階數據可能需「付費」才能獲得，若越來越多人拿著同樣的數據進行量化交易，那麼就會使利潤變稀少，因此資料取得也是困難點之一。
量化交易缺點4. 資金規模小較不具交易優勢，且難撐過回檔期
大多數進行量化交易的人或機構，都擁有大規模資金，原因在於量化交易的買賣次數頻繁，需要大量資金來談手續費優惠，且量化交易多數時候是以機率為主，在長期市場震盪時必須承受回檔時的波動，資金較小的投資者較難承受此波動，資金也常是量化交易者的門檻之一。
量化交易缺點5.進入門檻較高
就算是在自動化平台操作量化交易，量化交易針對coding、數學、邏輯能力要求均較高，對於新手來說進入門檻可能稍高。
量化交易策略有哪些？5大常見策略一次說明
從古至今許多藝術家都是透過臨摹，一步步紮實學習、鑽研技術，才能成為獨當一面的專家，量化交易也是如此，初期透過學習常見的策略，才能慢慢培養數據及市場敏感度，發展專屬自己的策略。以下為各位介紹6大常見的量化交易策略：
1. 市場中性策略（Market Neutral）
透過程式分析看好跟看壞的幾支股票，對看好的股票組合做一定金額的多，那麼就一定要對看壞的股票組合做相同金額的空，讓Beta值（衡量系統性風險的值）接近為0，避免系統性的風險。較不受空頭市場影響，但風險並沒想像中低，且對一般人而言較難操作。
2. 多 / 空策略（Long/Short Equity）
類似市場中性策略，也是透過抵銷多空市場，降低市場系統性風險。然而做空與做多的金額不相等，通常採130/30策略，多頭佔了130%、30%做空，希望在做多與做空的部位都能獲得超額利潤，非常考驗選股的技巧，是最常見的投資策略。
3. 趨勢策略（Trend strategy）
通常跟隨趨勢，分為順勢交易或是逆勢交易，順勢交易是跟隨趨勢進行操作，逆勢交易通常為猜高點、猜低點的趨勢策略。
4. 事件驅動策略（Event Driven）
當某公司發生特殊事件，例如併購、財務困難，甚至破產時，就會進行交易，例如發生併購事件時，通常消息一出被併公司的股票會上漲，而收購公司則會下降，在那之前分別進行做多及做空，就能賺取報酬。然而風險較高，需準確計算併購成功率。
5. 高頻交易（High-Frequency Trading）
研究顯示，目前美股有約半數（55%）的交易，都是由高頻交易所完成。其藉由強大的電腦及網路設備，在極短的時間內快速參與市場波動，例如在50塊的時候將所有掛賣的100張單子全成交，再用51塊賣出，以賺取價差。然而，這樣的方式由於交易頻率高，需搭配極低的手續費，甚至演算法也是影響搶單成敗的關鍵，需具備一定資金規模及強大的程式能力。
6. 技術分析（Technical analysis）
最後，技術分析是非常容易入門的量化交易策略，因為像是EMA、MACD、RSI、KDJ等數據指標都相當容易下載，但要如何在眾多基本的量化技術分析中取勝，就得仰賴自身的能力，透過結合市場多空比、新聞情緒或基本面財報等來做變化。
7.對沖交易（Hedging）
對沖交易一般來說，可以歸為一種「避險策略」，藉由觀察不同交易所出現的價差或市場不效率，並使用量化交易的程式來進行套利，像是配對交易、因子檢定等各種套利方式。
怎麼學量化交易？簡述量化交易入門4步驟
前面我們提到，量化交易十分適合剛入門的投資人，可以更快熟悉股市交易及建立策略回測習慣。然而許多人一聽到量化交易，就會直覺想到艱深的數學和複雜的程式碼，其實只要做好以下4個步驟，就可以嘗試量化交易囉！
1. 找到支援量化交易的平台
想要入門量化交易，那麼最簡單的方法便是挑選支援量化交易的平台，這些平台有些會提供範例量化交易策略，以及可微調的參數，新手們可以先拋開程式學習，感受量化交易與一般交易的差別。
2. 學習基本知識及策略
當找到量化交易平台後，便要開始瞭解該平台內的運作、基本的市場交易規則，如果能同時開始接觸基本的程式語言設計、演算法、機器學習等，就能夠將市場回饋的知識一步步實作成一支可用的程式。
3. 設計策略風控
熟悉各種策略後，根據程式收集及分析數據的結果，挑選出最適合的策略並進行參數的調整，並在各部位中設定合理的進出場價格及數量，管理好風險後便可開始交易。
4. 監控回測與優化
量化交易策略在一定時間內進行時，需全程監控策略績效，切忌不要受到個人情緒影響而隨意平倉或加倉，並在整個策略運行結束後，可以透過比較同時間段不同策略的績效表現來持續優化，或是考慮轉換使用其他的策略。
量化交易等於程式交易嗎？
答案是對的，量化交易又可被稱作「程式交易」、「計量交易」、「演算法交易」等，是一種有別於主觀交易、數據驅動的方式。任何交易的策略，都可以用電腦程式進行自動化抓取、回測、統計、分析數據及下單。
但投資新手也別因為量化交易和寫程式碼有關，而對其感到畏懼。其實目前有很多AI智能計算和模型，甚至是券商、交易平台等，都有推出自動化的量化交易模型和策略，只要知道其原理、進行參數的修改，同樣能夠參與量化交易的體驗。程式只不過是工具，該如何對交易結果產生洞察及持續回測模型，才是量化交易的精髓所在。
TQuant Lab 回測系統
TQuant Lab 為TEJ採用Quantopian所提供的量化交易研究架構，延伸開發之回測平台。經過反覆的訓練與改善，成為完善、可靠又可信的回測系統。
TQuant Lab 所有證券相關資訊皆來自 TEJ 獨家提供的資料庫，保障使用資料的高質量，資料庫主要分為四大面向，分別是證券特性標注、籌碼面、營運面與財務面。再搭配 TQuant Lab 的量化分析工具，從資料整合、 多因子分析、交易策略回測、績效分析，最後產出視覺化報表，全方位協助提升量化分析的效率！此外，由於以 Zipline 為基底開發，程式架構已經過多年第三方驗證，確保程式上的正確性，TQuant Lab 也針對不同交易限制與成本皆有參數可供調整，方便使用者打造最擬真的交易環境。若有興趣者，歡迎與我們聯繫以獲得更多資訊。
【TQuant Lab回測系統】解決你的量化金融痛點
全方位提供交易回測所需工具
延伸閱讀：
TQuant Lab 華倫．巴菲特企業投資法則 - TEJ台灣經濟新報
相關連結：
留言 0