量化交易是什麼?
量化交易(Quantitative Trading)是一種以數學模型和計算機演算法為基礎，依靠大量數據分析、統計方法和程序化交易的交易策略。與傳統基於市場情緒和經驗的交易方式不同，它透過量化分析和自動化執行來優化交易決策，旨在提高交易的效率、準確性和盈利能力。
量化交易的核心概念
Quantitative Trading是一種依賴資料和數學模型執行交易策略的方式。其核心理念首先是數據驅動。交易者透過分析大量歷史數據、即時市場資訊和各種財務指標來識別市場中的潛在模式和機會。透過對這些數據的深入分析，交易者可以做出更理性、系統的決策。
其次，量化交易依靠數學和統計模型來產生交易訊號。交易策略通常透過演算法進行最佳化，使其能夠有效識別套利機會、預測價格走勢與管理風險。這些演算法是基於計算機科學原理，幫助交易者透過自動化高效執行策略。
自動執行是它的另一個重要特徵。透過編寫程式，交易者可以自動執行策略，而無需人工幹預。電腦程式將依照預設規則自動執行買入或賣出操作，以確保交易更有效率、更快捷。
在Quantitative Trading中，高頻交易(HFT)是一種特殊的交易形式。它利用高速電腦系統在極短的時間內執行大量交易，通常在幾毫秒或更短時間內執行數千至數百萬個訂單。
高頻交易的目標是透過捕捉市場微小的價格波動來快速獲利，往往依靠超高速和精確的演算法來識別和利用市場的微小不平衡。
量化交易常用策略
Quantitative Trading有許多常見的策略，旨在透過數據分析和自動化程序來優化交易決策。均值回歸策略的核心想法是市場價格將回歸到歷史均值，這意味著價格始終圍繞著某個平均水平波動。
當價格偏離該均值太遠時，該策略預測價格將向相反方向回歸。因此，當資產價格低於其歷史均值時，系統會自動產生買進訊號，反之，可能會發出賣出訊號。
趨勢追蹤策略假設市場將呈現某種趨勢，並且價格將傾向於在一段時間內繼續朝一個方向發展。透過監控這些趨勢，量化交易系統自動辨識價格走勢的方向，並根據趨勢的變化執行交易。例如，當市場突破關鍵支撐位或阻力位時，系統可能會發出買入或賣出訊號以繼續跟隨趨勢。
統計套利策略透過分析資產價格之間的統計關係來尋找市場中不合理的價格差異。當發現這些不合理的價格偏差時，系統將建立對沖交易來獲利。這通常需要同時交易多種資產，透過預測資產之間的價格回報來實現低風險的套利機會。
機器學習策略是近年來Quantitative Trading中出現的一種方法。利用機器學習技術，系統可以分析大量複雜數據並自動調整交易策略。機器學習模型透過識別資料中的非線性關係和市場行為的複雜特徵來優化決策過程，從而提高預測的準確性。
事件驅動策略是基於對特定事件(例如企業併購、財務報告發布或政策變更等)的市場反應的預測。該策略依靠系統自動分析這些事件對市場的影響，並相應地產生買入或賣出的操作訊號，利用事件引起的價格波動來獲利。
量化交易操作流程
Quantitative Trading的操作流程一般分為幾個步驟。首先，交易者需要收集大量的歷史數據和即時市場數據，包括股票價格、交易量、財務報告數據等。透過分析這些數據，交易者會選擇合適的策略，例如均值回歸或趨勢以下策略。
接下來，交易者將根據選定的策略，建立數學模型，並利用演算法對策略進行最佳化，以確保其能夠在不同的市場環境中穩定運行。
然後，交易者編寫程式將策略和模型轉換為自動交易系統。該系統可以根據即時數據和預設規則自動執行交易，無需人工幹預。當市場出現合格的交易訊號時，系統將自動執行買入或賣出操作。這些操作通常發生得非常快，因為量化交易的一個特點就是速度和效率。
在交易執行過程中，量化系統將持續監測市場變化，收集新數據，並根據預設規則調整策略。這種即時回饋機制保證了交易系統能夠在市場變化時做出相應的調整，以應對突發的市場波動。
最後，Quantitative Trading中的風險管理也至關重要。系統會根據預設的停損點、部位管理等風控規則，避免出現大規模損失。整個流程的目標是透過數據分析和自動化執行來提高交易決策的準確性，並以高頻率和低風險獲取利潤。
量化交易透過數學、統計學和計算機科學的結合，為金融市場帶來高效、精準、系統的交易方法。儘管它在降低交易成本、提高執行效率、優化策略等方面具有明顯優勢，但也面臨技術門檻高、市場變化快、過度擬合等挑戰。
因此，成功的Quantitative Trading不僅依賴強大的技術能力和模型，還需要良好的風險管理和策略優化。
