量化交易完整教程

價格具有慣性:一旦形成趨勢,延續的機率高於隨機。趨勢策略不預測轉折,只在趨勢確立後上車、被停損踢下車。它是 CTA 基金五十年來的主力,也是學術實證最強的策略族群之一。

• 致勝關鍵不在進場,而在部位大小與出場——ATR 部位法是靈魂。
• 用多市場、多週期分散(如 BTC + 台指期 + 黃金),平滑盤整期損益。
• 2025/10 量化地震證明:動能/趨勢擁擠時會集體反轉,單一策略曝險要設上限。

# 唐奇安通道突破 + ATR 部位管理
high20 = df.high.rolling(20).max()
low10  = df.low.rolling(10).min()
atr    = ta.atr(df, 14)

if close > high20.shift(1):          # 突破 20 日高
    units = equity * 0.01 / (2 * atr)  # 單筆風險 1%
    buy(units)
if position > 0 and close < low10.shift(1):
    sell_all()                          # 跌破 10 日低出場

「強者恆強」是金融學最頑固的異常現象(Jegadeesh & Titman, 1993 至今仍有效)。分兩種:時間序列動能(自己跟自己比:過去 12 月報酬為正就持有)與橫斷面動能(跟別人比:買入排名前段的標的)。

• 經典參數:回看 3-12 個月、跳過最近 1 個月(短期反轉效應)。
• 台股實作:每月買入 60 日報酬前 10% 且成交量足夠的股票,等權重 10-20 檔。
• 搭配絕對動能濾網(大盤在 200 日線上才進場)可大幅降低崩潰風險。

短週期上,價格常因過度反應而偏離合理價,隨後回歸。與趨勢策略互為鏡像:勝率高、單筆賺得少,靠累積;最大風險是「這次不一樣」——碰上真趨勢時逆勢凹單會重傷。

• 鐵律:永遠設硬停損,均值回歸死掉的方式只有一種——凹單。
• 只在「趨勢濾網」同向操作:200 日線上只做多,可避開崩盤段。
• 加密貨幣資金費率極端 + 價格偏離,是幣圈版的均值回歸訊號。

# RSI-2 均值回歸(帶趨勢濾網)
rsi2  = ta.rsi(close, 2)
ma200 = close.rolling(200).mean()

if close > ma200 and rsi2 < 10:
    buy(size=fixed_fraction(0.02))   # 風險 2%
if position > 0 and (rsi2 > 65 or loss_pct() < -0.07):
    sell_all()

找出長期連動的兩檔標的(同業雙雄、同指數 ETF),當價差被事件或流動性暫時拉開時,做空強者、做多弱者,等待收斂。大盤漲跌與你無關——這就是市場中性(Market Neutral)的入門。

• 樣本內找到的配對,一定要用樣本外資料再驗證共整合是否維持。
• 台股替代做法:用「個股 vs 產業 ETF」對沖,降低融券限制的影響。
• 加密貨幣版:ETH/BTC 比價、同板塊幣種輪動價差,無做空限制最好練。

Renaissance、D.E. Shaw 起家的策略。用因子模型把每檔股票的報酬拆成「可解釋部分」與「殘差」,然後對殘差做大規模均值回歸——本質是同時交易數百組「配對」。需要 Tick 級數據、極低成本、強大融券池,個體戶無法複製,但理解它能升級你對市場中性的認知。

• 個體戶的簡化版就是策略 04 配對交易:同樣的思想,3-10 組配對的規模。

數十年學術研究確認了少數長期有效的報酬來源:價值、品質、動能、低波動、小型股。多因子策略把它們組合成評分系統,定期買入分數最高的一籃子股票。這是巴菲特邏輯的可量化版本,也是個體戶「最不容易受傷」的入門策略。

• 因子要用「排名」而非原始值,避免極端值綁架評分。
• 加上大盤 200 日線濾網 → 空頭時轉現金,回撤大幅改善。
• 回測期至少 10 年、涵蓋 2008 或 2022 熊市,才有參考價值。

同一資產在不同工具/場所出現價差時,同時一買一空鎖住差額。傳統版是台指期 vs 現貨、ETF 折溢價;加密版的「資金費率套利」是目前個體戶最容易上手的類固定收益策略:買現貨、放空等值永續合約,市場中性,收多頭付給空頭的資金費率。

• 永續空單保證金至少放 2 倍需求量,防插針爆倉毀掉整個對沖。
• 台股期現套利需要較大資金與低手續費,先跟券商談費率再上。

在預設價格區間內布滿等距買賣單:跌到格線買、漲回格線賣,每對成交就吃下一格利潤。不預測方向,收割波動。幣安等交易所已內建網格機器人,是許多人的第一個自動化策略。

• 網格的本質是做空波動率 + 做多區間假設:區間破了就必須停機,不要「調大區間再凹」。
• 選高波動、有區間特徵的標的(山寨幣對 BTC 匯率、震盪期的 ETH)。

做市商同時掛出買價與賣價,為市場提供流動性,賺取價差。Jane Street、Optiver、Citadel Securities 的核心業務。獲利公式 =「價差收入 − 庫存風險損失 − 被知情者收割的錢」。傳統市場需會員資格與極速系統;加密貨幣交易所無此門檻,用 Hummingbot 即可小規模體驗,冷門幣種價差大反而有機會。

• 庫存偏移要即時對沖或用報價傾斜(skew)修正,絕不留裸部位過夜。
• 從「價差 > 0.3% 的冷門現貨對」開始,主流永續合約留給機構。

HFT 靠「比別人早千分之一秒知道並行動」獲利:跨市場延遲套利、訂單流預測、報價套利。武器是共置機房、FPGA 硬體、微波/雷射專線。個體戶唯一該做的是:避免在 HFT 的獵場送菜——不要掛大額市價單、不要玩秒級進出、選擇流動性好的時段交易。

• 你的止損單、市價單就是 HFT 的獵物之一:改用限價單能省下可觀滑價。
• 加密貨幣的三角套利、跨所套利在 2020 年前散戶還能做,現在也已機構化。

特定公司事件後,價格存在可統計的規律反應:財報後漂移(超預期的公司會繼續漲數週)、指數調整(被動資金必須在生效日買入)、庫藏股、除權息行為等。個體戶用歷史事件樣本做「事件研究」,找出平均反應路徑後系統化下注。

選擇權隱含波動率長期高於實際波動率(波動率風險溢酬),所以「賣保險」長期期望值為正。但裸賣的尾部風險足以一夜歸零(2018/2、2024/8 都有大量案例)。量化作法:系統化地賣出價差單,把每筆最大虧損鎖死,用勝率與時間價值取勝。

• 鐵律:永遠不裸賣。裸賣的數學期望或許為正,但破產機率不為零。
• VIX > 30 時權利金肥美,但那正是最危險的時候——降低部位而非加大。

把策略 01 的趨勢邏輯同時應用在股指、債券、外匯、能源、金屬、農產品數十個期貨市場,多空雙向。因為各市場趨勢不同步,組合後回撤大幅平滑;股災時常因做空部位而大賺(2008、2022),是傳統股債組合的最佳互補。個體戶可用微型期貨(MES、MGC)或期貨 ETF 迷你化實作。

• 核心是風險平價:每市場配置 = 目標波動 ÷ 該市場波動,而非等金額。
• 台灣個體戶入門版:台指期 + 小道瓊 + 黃金 + 美債期貨,4 市場就有分散效果。

業界主流不是「AI 預測明天漲跌」,而是排序問題:給定幾百個特徵,預測哪些股票下期會相對強。梯度提升樹(LightGBM)至今仍是表格數據之王;深度學習用在文本與另類數據;強化學習用於下單執行優化。個體戶可用微軟開源的 Qlib 走完整條流水線。

• 特徵數 > 樣本數/100 就危險;先用線性模型建立基準,ML 打不贏基準就不要上。
• 金融數據信噪比極低:預測準確率 53% 已是頂尖水準,別追求 80%。

量化的新疆界是非結構化數據:BNP Paribas 等機構把 5TB 的全球專利文本餵給模型;對沖基金用 LLM 即時解析財報電話會議的管理層語氣變化。個體戶版本:用 LLM API 每天批量評分新聞/貼文情緒,做成情緒因子加進選股模型,或監控自己持倉的突發新聞。

• 情緒當濾網比當主訊號穩:例如「動能選股 + 排除近期負面新聞爆量者」。
• 務必用「當時可得」的新聞時間戳回測,拿今天的文章測昨天=自欺。

微調 LLM 即時解析財報會議、新聞、專利與社群情緒 → 交易訊號。研究效率也被改寫:讀一篇論文提取方法論,從 4 小時縮到 30 分鐘。啟示:文字→因子的能力,個體戶用 API 也能複製簡化版。

衛星影像數車流、信用卡流水估營收、5TB 專利文本挖創新訊號。價格數據的 Alpha 幾乎被榨乾,競爭轉向「誰先看到現實世界」。啟示:台股籌碼面(法人、融資券)就是你身邊被低估的另類數據。

Citadel、Millennium、Point72 用「中央風控 + 數百個獨立小組」結構輾壓單策略基金;高頻自營商與量化基金互相跨界,Two Sigma 開始聘用主觀選股經理——量化與主觀加速融合。啟示:分散、風控中台、汰弱留強,個體戶的多策略組合就是迷你 Pod Shop。

6-7 月因子領導權翻轉埋雷,10 月黃金、科技、加密同步崩跌引爆擁擠動能平倉踩踏:Qube、Point72/Cubist、Man Group、Two Sigma、Renaissance 全數受創(Renaissance RIEF 單月 −14.4%)。啟示:策略同質化 + 槓桿 = 系統性風險;你的策略如果「人人都在跑」,擁擠本身就是風險。

業界共識:深度學習再強,「建立穩健、可重複的模型並紀律執行」的人類判斷仍是核心競爭力。啟示:工具會變,紀律與驗證方法論不變——這正是本教程反覆強調驗證的原因。

參數調到回測完美 = 記住了歷史噪音。解法:參數少於 5 個、每個參數微調 ±20% 績效不該劇變、樣本外資料只准看一次。

用「當時不可能知道」的資訊回測:當日收盤價決定當日買進、重編後財報、今日新聞測昨日行情。解法:訊號一律用前一根 K 棒收盤,財報用公告日對齊。

股票池只含活到今天的股票,下市的都消失了,績效自動灌水。解法:使用含下市股票的數據庫(如 TEJ)。

手續費、稅、滑價、流動性衝擊沒算足。台股當沖來回成本近 0.4%,高頻策略的 Alpha 常常整個被成本吃掉。解法:回測成本設「悲觀值」,能存活才算數。

回測 MDD 20% 你覺得能忍,實盤虧 10% 就半夜關機砍單。解法:把實盤部位設為「回測理論值的一半」,先活過第一個回撤週期再說。