什麼是量化交易？避免人性弱點，幣圈必懂的聰明自動理財術

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大家好，我是布萊克。剛剛接觸加密貨幣的朋友，或許有聽過量化交易這個名詞。這個東西時常跟大數據與人工智慧綁在一起，對普通人來說非常難懂。究竟量化交易是什麼？有什麼厲害之處呢？讓我用簡單易懂的詞彙跟你說明吧！

量化交易能避免人性弱點／出自 Pexels

 
 
 

什麼是量化交易？

量化交易 (Quantitative Trading) 是利用現代統計學和數學方法進行大數據分析，然後用電腦程式回測過去歷史數據，評估此方法具有更好的交易效率後，讓電腦程式依照規則自動的進行交易。

這就是為什麼量化交易時常跟程式、大數據、AI...等技術有關的原因了。

其實量化交易也不是什麼新東西了，早在 1970 年代就已經出現在股票市場了。大型的投資機構已經投入量化程式開發，將交易流程自動執行，漸漸成為主流了。

 

那為什麼要將交易行為交給電腦自動化操作呢？難不成電腦比我們還要聰明嗎？布萊克認為量化交易有以下幾個優勢。

 

量化交易是利用程式語言對過去的歷史資料進行回測。

既然是這樣，有些朋友就會認為程式跑的就一定能賺錢。但，這是不正確的，沒有任何一種策略可以通吃各種行情與貨幣。

看到這裡，如果你還沒有加密貨幣的帳號，可以考慮申請幣安交易所的帳號。它是全球最大的加密貨幣交易所，布萊克已經有寫出一篇評價文章了，可以參考以下的文章。

 
 
 

量化交易的優勢

簡單來說有以下幾個優勢：

• 能夠被驗證
• 沒有人性的情緒
• 遵守交易紀律
• 24 小時全天候監控
• 能夠同時管理上百種資產

我們都知道加密貨幣市場是一個變動快速、價格波動劇烈的投資環境。對於我們這種平日需要上班，根本沒有時間看盤，想要低買高賣根本就不是件容易的事情。

假設真的讓我們買在低價，過了幾天獲利了，我相信多數的人還是會持幣在手中。但加密貨幣市場變化萬千，下一秒會發生什麼事情都不好說。這時想要賣在高點也不一定會實現。

布萊克認為量化交易最大的優勢就是沒有人性的弱點，它就是按照當初設計的交易方式來操作，遵守交易紀律。
 
 
 

量化交易的劣勢

簡單來說有以下幾個劣勢：

• 需要會寫電腦程式，門檻較高
• 參數過度最佳化
• 頻繁交易會讓手續費吃掉利潤
• 需要較大的資金才能執行 (視平台而定)

既然量化交易需要用到一些統計方式與電腦程式，那就不是任何人都能加入到這個市場內了。而且那些交易策略也不是每個都賺錢，必須要有分析數據的能力才能讓思考如何改善。

而量化交易也可能調整參數過度，導致回測數據都很好看，但實際上對於未來的走勢並不適合，因而發生賠錢的狀況。但，參數是否最佳化本質上並不好判斷。

 

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量化交易線上資源

量化交易雖然很複雜，但布萊克還是分享一些網路上的資源給你參考，有些是股票的，有些是自己動手寫程式。

記得如果以下資訊有幫助到你，幫我分享給更多認識的朋友知道。
 
 

1. MultiCharts

 

MultiCharts 是一個程式交易軟體，提供臺灣國內外期貨即時報價/歷史價格資料。由凱衛資訊 Kway 代理，現在有提供 30 天試用的服務，包含完整的歷史資料與客服服務。

軟體裡面有很多功能模組，碰上策略與法或是操作困難時，他們也有一個討論區讓彼此互相交流，也有程式交易課程可以參加。

MultiCharts 討論區／出自 MultiCharts

 
 

2. XQ

 

XQ 量化交易平台特色介紹／出自 MoneyDJ理財網 YouTube 頻道

 

XQ 是第一套臺灣自主研發的量化交易平台，提供了一些簡單的程式指令，讓你完成自己的第一個自動化交易。

免費版本包含完整的選股資料庫、盤後分析、模擬交易、自動交易、跨券商帳號...等功能。付費功能有一些當沖、短線交易的進階模組，以及產業數據...等額外功能。

因為主打不會寫程式的人也會使用，裡面的指令都很簡單且直覺。就算真的不會寫程式，他們公司還是有準備很多線上資源或課程公開給大家去上，這是布萊克覺得很貼心的地方。連結我也放在上面了。

XQ 免費自學資源／出自 XQ 量化交易

 
 

3. Python

如果你有程式設計的基礎，那麼用 Python 這個語言來做大數據分析與量化交易是最適合的。同時 Python 也是現代相當流行的程式語言之一，所以非常容易 Google 到你想要找尋的資料。

這邊幫你整理了一些可以參考的書籍或是線上課程，提供給你參考。

利益揭露：當你從本站中的某些連結購買產品或服務時，我會獲得一點點的傭金，用來支付網站基本的花費，也能支持我能夠繼續寫下去。

 

 

 
 
 

結語

以上就是量化交易的入門介紹，我也在文章提到了幾個量化交易策略的優勢與劣勢，以及定義的部分都有做說明。若你對於以上內容有興趣的話，也可以參考我整理的資源。

如果覺得布萊克分享的內容相當實用，我也將商品的連結整理出來了，可以透過文章上的 綠色按鈕 或連結進行操作。

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by 工程師布萊克