量化交易 Quant Trading

系統化、數據驅動的交易策略開發

適用場景

• 開發交易策略（趨勢跟蹤、均值回歸、套利）
• 策略回測與績效分析
• 風險管理與部位控制
• 因子研究與 Alpha 挖掘

策略開發流程

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  量化策略開發流程                                               │
│                                                                 │
│  1. 假說形成 → 2. 數據準備 → 3. 策略編寫                       │
│       ↓                                                         │
│  6. 實盤監控 ← 5. 風險控制 ← 4. 回測驗證                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心知識

策略類型

回測要點

# 回測檢查清單
checklist = {
    "數據品質": "是否有生存者偏差？",
    "前視偏差": "是否使用了未來數據？",
    "過度擬合": "參數是否過度優化？",
    "交易成本": "是否包含手續費、滑價？",
    "樣本外測試": "是否保留測試集？",
}

風險指標

最佳實踐

1. 先簡單後複雜 - 從簡單策略開始，逐步增加複雜度
2. 樣本外驗證 - 永遠保留一段數據做最終測試
3. 考慮交易成本 - 回測時加入真實的手續費和滑價
4. 分散風險 - 不要把所有資金押在單一策略
5. 持續監控 - 實盤後監控策略表現，設定停損條件

常見錯誤

工具推薦

• Backtrader - Python 回測框架
• QuantConnect - 雲端量化平台
• TradingView - 圖表分析和策略測試
• Zipline - Quantopian 開源回測引擎

Python 範例

# 簡單移動平均交叉策略
def sma_crossover_strategy(data, short=10, long=30):
    """
    短均線上穿長均線 → 買入
    短均線下穿長均線 → 賣出
    """
    data['SMA_short'] = data['close'].rolling(short).mean()
    data['SMA_long'] = data['close'].rolling(long).mean()

    data['signal'] = 0
    data.loc[data['SMA_short'] > data['SMA_long'], 'signal'] = 1
    data.loc[data['SMA_short'] < data['SMA_long'], 'signal'] = -1

    return data

參考資源

• Quantitative Trading - Ernest Chan
• Advances in Financial Machine Learning - Marcos Lopez de Prado