【量化交易入門2025】量化交易入門、AI選股策略與平台比較

隨著科技的飛速發展，「量化交易」與「AI量化交易」正以前所未有的速度，走進每一位投資者的視野。本文為量化交易入門指南，為您揭開它的神秘面紗，深入探討最前沿的AI選股策略，並為您比較各大量化交易平台，助您踏出理性投資的第一步。

傳統投資多依賴經驗、直覺或市場消息，但量化交易（Quantitative Trading）則完全不同。從1980年代以文藝復興科技（Renaissance Technologies）等先驅為代表，大型投資機構利用程式設計的方式將交易規則明確的以電腦程式定義，將交易流程系統化，至今有大多數的對沖基金均使用量化交易。量化交易一種以數據為基礎、以模型為核心、以程式化為執行手段的投資方式。簡單來說，就是將您的投資思想和邏輯，轉化為具體的數學模型和量化交易策略，再交由電腦AI去分析龐大的歷史數據，尋找能夠帶來超額回報的規律，並在訊號出現時自動執行交易。

在現代金融市場中，投資者可以選擇多種交易方式。其中，「量化交易」與「一般交易」（或稱「主觀交易」）是兩種截然不同的模式。了解它們的區別、各自的優缺點，對於選擇合適的投資策略至關重要。

隨著量化投資需求日增，全球有多款量化交易平台被專業與業餘投資者廣泛選用。以下整理四大主流平台的類型：

均值回歸策略 （Mean Reversion）

量化交易入門中最經典的策略之一。其策略概念是一個金融資產的價格偏離其長期平均值，最終必然會趨向於回歸到最初的平均值，無論資產價格如何短期瘋漲或暴跌，它總有一股力量會將其拉回到長期的歷史平均值附近。就像一根被過度拉伸的橡皮筋，總會彈回來。

實際操作：當一隻股票的價格遠低於它的20日移動平均線（MA20）時，策略模型會判斷為「超賣」，自動買入。當價格回升至平均線附近或以上時，則自動賣出獲利，這就是量化交易中一個典型的均值回歸應用，價格觸及下軌買入，觸及上軌賣出。

與均值回歸恰恰相反，趨勢會跟隨策略並相信市場的動能會持續一段時間。一旦趨勢形成（無論是上漲還是下跌），就會像滾雪球一樣，吸引更多資金加入，直到力量耗盡。您的任務不是預測頂部或底部，而是乘勢追擊。

實際操作：當一隻股票的價格強勢突破52週新高時，量化交易策略會將其視為上漲趨勢確立的信號，並立即跟進買入。同時，系統會設定一個移動止損點（例如，價格從最高點回落10%就賣出），以保護利潤並在趨勢反轉時及時離場。

可稱為量化交易世界中的「速度之王」。透過在買賣盤上同時掛出買單和賣單，為市場提供流動性，並從極其微小的買賣價差（Spread）中賺取利潤。他們的優勢不在於預測方向，而是藉由先進的電腦及網路設備，在極短的時間內快速參與市場波動，以速度取勝。

實際操作：一個高頻交易會以10.00的價格掛出買單，同時以10.01的價格掛出賣單。當兩邊的訂單都被成交時，它就賺取了$0.01的無風險利潤。這個過程每秒鐘可以重複成千上萬次。這類策略高度依賴頂級的硬件設施和高效的量化交易平台。

當您還在研究K線圖、苦讀財務報表時，一股由數據和智慧驅動的強大力量，正以不可阻擋之勢重塑金融市場的樣貌——這就是「AI量化交易」。在2025年的今天，AI量化交易透過機器學習和深度學習，AI能自行在海量的數據中，挖掘出人類分析師從未發現的、隱藏在深處的複雜模式和微弱信號。它能創造出全新的量化交易策略。AI量化交易將這項頂尖技術推向一個全新的高度，使AI量化交易成為未來十年最無法忽視的投資大趨勢。

傳統量化交易策略大多基於股價、成交量等市場數據。AI能即時分析網絡論壇和新聞媒體的用詞是「樂觀」還是「悲觀」，將虛無縹緲的市場情緒，轉化為可以執行的交易信號。這種同時處理海量、多維度數據的能力，讓AI量化交易的決策基礎，遠比我們所能觸及的更廣、更深、更即時，為投資決策提供了前所未有的維度。

AI模型具備自我學習和適應能力，AI能偵測到市場風格的轉變，在數百萬個數據點構成的龐雜噪音中，識別出由數十個、甚至數百個微弱因子共同構成的的複雜獲利模式。一個傳統的量化交易策略可能是「當RSI指標低於30時買入」。而一個AI選股策略可能是「當（RSI<30）且（過去三日資金淨流入>X）且（社交媒體討論熱度上升Y%）且（波動率處於Z區間）等50個條件同時滿足時，以97.5%的勝率執行買入」。AI選股自動調整其量化交易策略的參數甚至底層邏輯，以求在不斷變化的環境中保持競爭力。

AI能在數千隻股票的微秒級波動中，識別出由數百個數據點構成的，而AI 選股降低量化交易入門的門檻。 過去，量化交易入門意味著需要精通數學和編程。但在2025年，越來越多的量化交易平台開始內置AI模組。您只需用自然語言描述您的交易想法（例如：「幫我找出過去三個月被低估、且近期有資金流入的科技股」），AI就能自動為您生成策略雛形、進行回測，極大降低了技術門檻。

您不必是數學博士或CFA持證人，但您需要理解基本的統計概念，如平均值、標準差，並對金融市場的基本運作（如股票、期貨、買賣價差）有概念。許多知識都可以在學習量化交易的過程中同步補充，透過AI選股策略生成器，您只需設定目標（例如「尋找有潛在利好消息的科技股」），AI就能基於其龐大的資訊庫，為您生成策略建議。

在您投入任何真實資金之前，可以在量化交易平台上進行長時間的「模擬交易」或「紙上交易」（Paper Trading）。幾乎所有主流券商和回測平台都提供此功能。從而用虛擬資金來驗證您的量化交易策略，感受真實市場的波動。直到您的策略在模擬盤上持續穩定獲利後，再考慮投入小額資金開始實盤交易。

在數據處理、模式識別和投資執行上，AI量化交易的「準確度」遠超人類；但在應對未知、理解新聞弦外之音和長期戰略洞察方面，頂尖的人類投資專家仍然擁有不可取代的智慧。

未來的贏家，將不再是「人類」或「AI」，而是最懂得駕馭AI的人類專家。

量化交易只是一門嚴謹的、基於概率優勢的科學。它追求的是長期、穩定的正期望值，但過程中必然會經歷虧損。市場是動態變化的，任何量化交易策略都有其生命週期，都可能失效。

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