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如果你是第一次接觸 OpenClaw 安裝,前面要先把幾個基本條件準備好,包括 ChatGPT 訂閱權限、GitHub 帳號、Telegram 桌面版,以及一台相對乾淨的電腦。實際操作時,還會用到 Codex 與 PowerShell,所以建議先把相關工具登入並安裝完成。這篇文章會按照順序整理從安裝、設定到配對啟用的流程,也會補上常見錯誤與後續使用時要注意的重點,讓整個流程更容易一次完成。

如果想用 AI 做 AI 程式交易策略研發,前提其實不是先選模型,而是先把需要的資料與流程準備完整。基本上至少要有平台語法資料、交易市場的 K 棒資料,以及一套能反覆驗證的策略研發架構。後面的工作才會進入策略蒸餾、邏輯拆解、停損停利 設計、濾網加入與參數最佳化。這篇文章會先整理目前三大主流 AI 工具在本地端開發上的應用方式,再把我自己實際用在 XQ 策略研發上的流程與比較結果一併記錄下來。

當我們將 AI 和量化交易結合,可以加速我們的寫策略效率,但如果沒有事先定義好嚴格的規則,AI 產出來的回測績效和程式往往是它無限腦補的「幻覺」。本文整理 7 大回測避雷細節,減少不必要的算力浪費,立即點擊文章了解。

常見的Python免費回測套件有 TQuant Lab, Backtrader 以及 Finlab。回測是量化交易中不可或缺的一環。它為交易者提供了評估和改進策略的科學方法,有助於降低交易風險,提高投資決策的質量。

本篇文章會介紹如何利用技術指標進行自動化交易,並且以程式範例詳細說明。參賽者將學習如何使用元富的技術分析API與交易API進行自動化交易,希望能幫助大家在競賽中獲得好成績。

關於台灣股票手續費的計算,除了有主要的「證券手續費」和「證券交易稅」,還有「所得稅」和「二代健保補充保費」要考量。以上四種都是股票交易時的隱形成本,投資人需格外注意!

量化交易是一種利用「程式化」的方式,結合數學模型,來分析市場和自動執行交易的方法。換句話說,就是把傳統人為的投資交易方法「程式化」,並交由程式自動執行買賣動作!

Python 它能廣泛應用在各個領域裡,像是量化交易、數據分析、軟體開發和人工智慧等等。在金融投資中,也因為 Python 在程式撰寫的靈活性和廣泛性,讓它在量化交易領域中扮演著非常重要的角色。

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