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隨著量化交易不斷被吹捧,也吸引許多人想要進一步了解量化交易是什麼!但是量化交易真的是投資最好的方法嗎?請記得在投資市場中,沒有所謂最好的投資方法!所以在接下來的文章中,我們將會告訴你關於量化交易的優點與缺點,讓你可以更加了解量化交易是否適合自己。
量化交易又稱作是程式交易,最早出現於 1970 年代的股票市場。量化交易的原理是利用數學和統計學,結合大數據並以程式化的方式來擬定投資決策。除此之外,由於量化交易是運用龐大數據和演算法的推理,針對基本面、技術面和籌碼面進行分析而生成交易決策,因此量化交易使用者本身需要具備撰寫程式語言的能力,才能夠利用此方法擬定交易策略。
一般在傳統金融圈如股票與期貨圈,會使用程式交易這個詞;而在加密貨幣圈中,則是比較常用量化交易。但本質上它們是大同小異的!
至於量化交易的原理,是運用數學、統計學和數據,對市場進行分析和預測後,透過程式來執行自動化的操作,在提升交易效率和準確度的同時,也能夠降低人為因素的干預。
一般而言,量化交易的原理包含以下幾個步驟:
在進行投資交易時,最難克服的往往就是人性!人性的貪婪,往往會過度影響投資的決策,造成不可預期的虧損。不過呢,使用量化交易的優點在於它能夠完全克服「人性」,當量化交易者擬定好交易策略並交由程式開始執行後,今天不管市場的行情震盪為何,程式都會依照指定的點位執行進場與出場動作。
使用量化交易的獲利與風險都能夠追蹤與控制!一般量化交易者想要寫一套交易策略,都是依照過去的歷史回測來計算損益和績效,然後再調整參數應用在未來的行情中。所以在執行量化交易過程中,所有的獲利與風險都能夠依照自己的設定來執行進出場動作!
由於量化交易是透過程式來執行自動化交易,一旦將交易策略擬定好,交易員就不需要時刻坐在電腦桌前緊盯著盤面。因為只要商品價格達到進出場條件,就會立刻執行相對應的交易動作。相較於人工交易,量化交易可以讓交易者能夠擁有更多時間從事自己的興趣,同時還能夠繼續執行交易!
量化交易相較於人工交易,由於它的有效率且快速的執行自動化交易,因此可以讓交易員同時監控大量的金融商品。當量化交易員針對某一個商品擬定好交易策略時,基本上就可以交由程式自己執行交易,而交易員只需要定期的回頭觀察並評估是否需要調整策略即可。而同樣的方式能夠同時運用在多個商品之中,交易員可以根據自身狀況評估想要一次操作幾種商品。
關於量化交易的主要缺點,在於它的入門門檻較高。如果想要成為一位專業的量化交易員,除了基本的投資交易知識以外,自身需要額外學習程式語言相關的知識,以及對於數理需要有清晰的邏輯概念才行。
如果不具備以上的相關技能,就非常難以撰寫一套能夠獲利的交易策略。然而這些技能並非是能夠在短時間就學會,基本上都需要花費心力才能夠掌握其中的技巧,因此也讓許多想踏入量化交易的人感到非常困難的主因之一。
即使量化交易多麼方便,但至今為止仍然無法完全取代人工交易原因,在於金融市場的高度變化!因為所有量化交易的策略擬定,都是依照過去的歷史作為參考依據,但是對於未來的市場趨勢,我們並沒有辦法掌控!
所以在執行量化交易時,雖然它能夠達到自動化交易,但交易員依然需要定期做維護,觀察並評估當前的交易策略是否能夠繼續應用在行情之中。倘若都沒有優化交易策略,長期下來交易策略也有可能會失真,導致交易的虧損和獲利不如預期!
至於量化交易的另一個缺點,在於程式交易缺乏應變能力。如果市場上突然出現未知的行情震盪,這時候量化交易就無法根據市場情況隨機應變,它依然只會遵循先前的策略參數執行交易動作。其實多數時候這些情況是連量化交易員本身都無法預期,所以有任何突發狀況時,交易員也只能依據自身的經驗進行判斷。
舉例來說,發生在 2022 年 11 月,FTX 交易所破產所引起的幣圈黑天鵝事件中,這是許多人都無法料想到的事情。這種類似的突發狀況都還是得依賴人工根據市場現況隨時調整交易策略,才能夠將風險與虧損降至最低。
其實每一種交易方式都有各自的優缺點,市面上並不存在最完美的交易方式,只有最適合自己的交易方式。即使如此,我們還是需要不斷地學習,了解更多不同的交易方法與策略,才能夠找到最適合自己的交易方式。
也希望透過這篇關於量化交易優缺點的分析,能夠讓你對量化交易的優劣有更近一步的了解,進而決定是否要開始學習!