量化交易是什么？如何透过量化交易提高胜率
2025-05-14分类：比特币教学 阅读（）
量化交易（Quantitative Trading）很多人应该都对这个名词很熟悉，但量化交易具体到底是做什么？有何特点与优势让那么多人都趋之若鹜？量化交易研究员主要都用哪些投资工具研究分析？今天作者以一个在职的量化交易员身分和大家好好聊聊，让大家对量化交易能有更深的了解！
什么是量化交易？
所谓的量化交易就是通过数理统计的方式把『过去的数据』搜集分析，并且依此来推测未来价格走势。随着电脑、AI的高速发展，许多计算与判断买卖的过程都接给电脑决定，可以更加不让个人的心态影响交易策略。
这么做的获利机率比不仅可以比只根据报章杂志听风是雨的胡乱买卖胜率更高，而且还可以避开暴涨暴跌时的过多恐惧或过多贪婪的心态，能让报酬收益更稳定。
量化交易的特点与优势
量化交易相对传统的投资分析方式有四大优势
| 量化交易策略 | 传统交易策略 |
|---|---|
| 不受投资人情绪影响，严格遵守投资纪律 | 易受市场恐慌情绪影响，把股票卖在低点且在高点追涨 |
| 更有逻辑，对新手来说更容易理解 | 投资前需了解每间公司的上中下游，要看懂财报等数据 |
| 便于聚焦，找出影响价格最重要的因子 | 资讯太多，很难从中找到关键影响 |
| 可以叠代优化，不断调整策略 | 大海捞针，除非对行业有深刻了解，不然无异于赌博 |
量化交易之所以越来越受欢迎主要是因为科技的进步使得数据的搜集越来越容易，可模拟的情况越来越多也越来越准确，相比繁杂的金融市场，这种有规律可以依循且逻辑通畅的投资策略是多数人更能理解的。
量化交易中常用的数据与工具
量化交易中最常使用的数据通常就是技术分析中会用到的那些，移动平均线、KD值、MACD值、布林通道等，而针对股票来说，还会研究它的财务数据和它与竞争对手的价格走势比较或交易量比较等等，但这些数据可能内建在他们的系统中，不利于你拿出来分析模拟，因此若你想要把这些数据DOWNLOAD下来，也可通过Yahoo Finance、XQ或其他交易软体等等，至于想跑回测，可通过一些统计软体，例如EXCEL、SAS、SPSS等等。
量化交易的实践方法
想开始量化交易，总共要进行五个步骤。
STEP1.量化交易环境的建置
量化交易需要通过数据分析来建构买卖决策，因此需要有的环境就是便于搜集资料、分析资料的统计工具以及能分析、建构数学模型用以买卖的程式系统，最后就是能把建置好的系统挂上去的交易平台。
STEP2.选定投资标的
量化交易并不限制只能用于哪个投资标的，股票、外汇、大宗物资、虚拟货币、指数、期权甚至不动产或其他任何『可以被量化』的数据都可以拿来做量化分析，极端的说，也有人把量化交易放在博弈业上面。
但真实的投资需要针对标的所有有关的数据进行全方位的分析，由于目前的电脑算力有限，因此多数的量化交易人员都是会专精一向标的并根据这个标的的相关兴趣搜集数据。
STEP3. 搜集数据、筛选数据、分类数据
选定好标的之后，接下来的步骤就是搜集所有与该标的价格变动相关的潜在数据。
例如，若你想以量化交易方式投资股票，就需要先收集过去的股价、交易量、公司公告的财报数据，甚至包括其上下游企业的股价、交易量与财报资讯等。
此外，也可能需要搜集即时的市场资讯。例如，在ChatGPT 发布后，有国际知名的量化交易公司开始统计企业在法说会中提及「AI」的次数，并借此评估企业对AI 的重视程度，作为交易判断的参考依据。
再进一步来说，全球知名的量化交易机构——文艺复兴科技公司（Renaissance Technologies），甚至会收集如企业所在地的天气、气温、地震频率、历史灾害保险理赔记录等非结构化资料，借此对事件性交易（Event-driven Trading）进行更精准的判断。
然而，数据多不代表就一定好。若收集到过多无关数据，且搭配的模型不够理想或运算资源有限，反而容易造成杂讯干扰。因此，资料搜集应尽可能全面，但在建模前，有效的数据筛选与分类才是关键。最终，根据各数据对价格影响的重要性赋予适当权重，并以此构建出可实际运作的量化交易模型。
STEP4. 建构投资模型与模拟测试
选择标的→搜集数据→用数据建置模型
最简单的模型就是告诉你，何时该买，何时该卖，何时该加码，何时该减码。复杂的一点的量化交易还会根据TESLA这个选定的标的，再寻找与之走势相反或是相同但涨跌幅不一致的标的进行避险投资或分散投资交易。
例如你选定的投资标的是TESLA股票，根据过去的价格走势，再绿色圈圈卖出，再红色圈圈买进，胜率最高，获利率最大。那你就要让你的模型尽量的满足能执行这个指令的要求。
建置好之后，开始根据”当前”的市场进行模拟，毕竟过去不代表未来，中间的过程你就要去进行”调整”，例如过去没有出现川普关税，那现在时空背景不同，是否需要重新搜集更多数据，调整投资模型……
等到调整到一个阶段后，就是把真金白银投入到模型中开始进行”量化交易”！
STEP5. 通过模型进行买卖再不断优化
真钱投进去后等于一种新的模拟，只是这次是真的，身为量化交易员此时要进行的动作和之前类似，就是不断优化这个模型，调整权重、增减参数等等，以期获得更好的报酬率。
如何透过量化交易提高胜率
想通过量化交易赚更多钱要做的就两点：
- 提高胜率
- 提高赚钱时的金额，降低亏损时的金额。
提升胜率的策略设计
策略一、定期回测调整参数与权重
过去的统计模型可能会因为统计回测时间不够长或权重设定的不完美或是一段时间后其它因素改变导致模型胜率有变动，定期调整能让自己的胜率提高。
策略二、加入其他新的参数
虽然模型建构之前就已经筛选出来要建构模型的数据，但很可能会有没考虑到的地方，都是可以重新加入并且重新模拟一次看看是否能更有斩获的。
接下来说说如何提高赚钱时的金额，降低亏损时的金额。
风险管理与投资组合最佳化
首先第一步不是想着要赚多少而是先确认自己能承受的回档幅度，只有这样才能让这个模型不被投资者自身干扰。
职业交易员的测试方式就是给你一笔资金投资，目标就是最短时间内获利达到20%且与此期间最大回档幅度不可超过10%。也就是说，你不能为了追求最大获利而让自己承担过多的风险。
确定好风险承受度之后，就开始进行投资组合优化，例如你有100元要投资，已经建构好一个模型了，接下来你要进场，但你只能接受自己亏10元，这时候你不要一次就把100元ALL IN 进去再来调整，要先投资一小部分去测试，调整，确保没问题之后再慢慢加码，只有这样才能成为市场的常胜军。
在实际市场中量化交易操作要点
想要让自己不只是纸上谈兵而且还能在现实交易中游刃有余，最重要的两大要点就是：
- 资金一定不要一次ALL IN，无论你多看好某个标的，一定要设定好单一标的最高持股比重，永远不要觉得可惜或错过，只要减少犯错长期下来你就赢过99%的投资人。
- 永远要留有现金，任何情况下都不要把所有的资金都丢入市场，一定要留有一定程度的现金作为缓冲应备不时之需，或许你永远用不到，但你永远不能没有，因为这会影响整个投资心态。
结语
投资策略百百种，量化交易不一定最适合你，但相对来说它是所有策略中入门起来相对简单且是少数能不断调整、优化的策略。
当然传统交易通过研究、看财报、分析市场消息的方式也是有人能成功，但无论以何种策略来投资都需要不断精进自己，只有持续精进才能成为市场的常胜将军！
Tags：
