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量化通-阿考 AKAO 掌握 XScript 語法、函數與資料欄位等運用
用「進階量化 AI 助手」,將邏輯轉程式碼,加速自動交易
35 種量化策略 x 10 種盤中追擊模組,帶你建構模組
9 大客製化庫存出場,並帶你了解自動交易設定細節
完成股票自動交易設定、風險控制、安全機制等
展開內容


課程終將會針對 XQ 使用者常見的痛點一一拆解,包含學習語法時的常見錯誤、進行量化上線前的安全指南、量化實戰常見 FAQ 等,讓你在學習量化交易的路上少走許多彎路!

不需要具備深厚的程式背景,也能運用 AI 加速量化策略開發。課程將帶你從「用自然語言描述交易邏輯」開始,進一步請 AI 整理策略流程與條件表、撰寫 XS 程式雛形,再協助拆解股票池、進出場與風險控管規則。搭配「譯」與「錯」等實戰啟動字,讓 AI 幫你將口語策略轉譯成程式碼,並在編譯失敗時自動找出問題、完成修正,降低學習門檻,也大幅提升策略開發與驗證的效率。


課程首先會帶你了解為什麼需要程式輔助庫存出場,以及其適用情境,接著教你「九大出場語法」,包含:技術指標型出場、價格與時間型出場、價量型與特殊型出場,並且操作兩大實際範例:


多年 XQ 量化交易實戰經驗,專注於台股與期貨策略研究,涵蓋技術面、籌碼面、基本面、多因子選股及策略回測,並長期運用 AI 輔助策略開發。
堅持「基本面獲利為底、籌碼鎖碼為勢、量化風控為本」的投資哲學,擅長將市場微觀結構、籌碼與數據轉化為可程式化、可回測、可驗證的系統化交易模型,研究範圍涵蓋順勢突破、盤整低吸、恐慌抄底與事件驅動等不同市場情境,並重視盈虧結構與下檔風險控制。
致力於降低量化交易的程式門檻,讓沒有程式背景的投資人,也能建立一套從「交易想法 → 程式化 → 回測 → 驗證 → 實際應用」的量化研究流程。