文章來源：股股知識庫
四大量化交易平台比較，程式交易策略加碼分享｜股股學院
- 量化交易是什麼?
- 我能適應量化交易的缺點嗎?
- 量化智能交易系統我適合哪一個?
- 有推薦的量化交易平台嗎?
- 哪裡有更多的量化交易教學?
以上五點都在本文裡，你會有答案。
量化交易是什麼
借助統計學和數學原理，利用程式來進行交易的投資方式。透過程式語言幾交易流程系統化，進行回測驗證與評估，讓程式依照所設定的規則與策略來進行交易。
注意，學會量化交易將是一把帶有風險的鑰匙，它可讓你打開對投資的全新視角，但它可能會讓你對原本的投資方式不再信任，不再輕易接受坊間的說法，過程可能不那麼舒服、世界也將不再那麼美好。然而，就像電影《駭客任務》(The Matrix) 的主角尼歐 (Neo) 一樣，你可以選擇藍色藥丸，留在美好的幻象裡，也可以選擇紅色藥丸，進入真實世界。
量化交易最重要的是什麼？建構屬於『自己』的量化策略。
延伸閱讀兩篇文章：
第一篇：量化交易是什麼？入門策略怎麼做？量化交易優缺點一次告訴你！
第二篇：量化交易入門！常見的量化交易策略與7檔量化ETF推薦！｜股股學院
四大量化智能交易系統比較
學習量化交易的程式部分不困難，多數台灣的程式交易也都不是本科生，對一般人困難點在於資訊雜亂破碎，難系統性學習上手。市面上有許多方便初學者的量化交易入門平台，但是要注意即使你的量化交易策略能提供你套裝程式，你仍要持續回測與調整，才能使你擁有自己的聖盃。
muticharts
| 特色 |
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| 使用 | 初期使用內建程式碼，可以建構基本的投組策略，但是金融市場環境多變，假設也可能隨時間變化，因此終極目標是有自己擁有的獨家策略，我們可以藉由muticharts不斷的回測去優化它。 |
| 優點 |
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| 可以操作美股嗎？ | 只要是MultiCharts支援的券商皆可與MultiCharts串接。 (如： Interactive Brokers) |
| 延伸 | 想要接觸股票類的程式交易，就可以使用 XQ 囉（XQ 是一套專精於股票程式交易的軟體）！它與 MultiCharts 一樣使用 PowerLanguage |
程式交易軟體軟體MultiCharts的客製化語言，撰寫交易策略的語言叫做PowerLanguage，，也就是專門用來撰寫程式交易策略的語言。語法貼近人類語言，所以非常好寫，好學，沒寫過程式不用擔心。其架構與一般的程式語言幾乎一樣，所以有學過程式語言的人會覺得非常簡單，沒學過的人也會對學習其他語言有幫助。
最後小提醒：回測與下單不同，只要有資料即可回測，資料不一定要是從數據源取得，可以由檔案匯入，下單則需要是與支援的券商串接。不限商品，商品是由券商決定的，MultiCharts只是一個程式交易工具，券商本身有什麼商品可以交易會決定商品的支援。關於台灣版本的MultiCharts可看上面「需要工具」的部分券商支援度。
Excel VBA
你以為想學會程式量化交易需要學會很專業的軟體？甚至使用付費的開發策略平台嗎？
其實你只需要用 Excel就可以做出一套完整的量化交易系統。
| 特色 |
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| 使用 | 需具備交易策略的方法與觀念，excel可協助執行許多市場的獨創策略。例如：趨勢中進行擺盪操作，把握一個大趨勢中，小趨勢走向相反的時機。 |
| 優點 |
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python 量化交易平台
| 特色 |
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| 使用 | 各種機器學習的模型：SVM、Random Forest、Neural Network、LSTM，利用上述指標來訓練機器學習模型，來預測股價 |
| 優點 |
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| 缺點 | 從0到1建構較困難 |
| 可以操作美股嗎？ | Python 可串接到交易所，會用 Python 來製作策略，並且串接到 Binance 、bingbon交易所進行現貨下單 |
| 延伸 | 可以用python程式交易加密貨幣，加密貨幣可以切割至非常小，以比特幣來說，最小可以分割至 0.00000001枚（不到10元台幣），只要有數千元，就可以買入多種幣分散風險喔！ |
XQ 量化交易平台
| 特色 |
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| 使用 | 從選股、進場到出場，全部由程式來控制，決定一切，哪些環節要自動化，哪些環節要人工處理 |
| 優點 |
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| 缺點 | 自由度低，基本上只能照著平台的腳本走 |
| 可以操作美股嗎？ | 待確認 |
| 延伸 | 高手的操作方式都不一樣，不該抄襲別人，而是建構自己的測略 |
量化交易平台比較表
python適合拿來做一些研究性質專案或輔助工具，但一般程式交易使用MultiCharts較適合，因為已經有完整現成功能，從頭使用Python開發會過於複雜，另外程式本身並沒有絕對的好壞，而是要考慮自己的需求，在做選擇。
| 優點 | 缺點 | 適合誰 | |
| multichart | 使用的是PowerLanguage ，語法簡單直覺，且回測容易 | 有部分券商沒有提供API串接服務 | 量化交易新手 |
| excel vba | 可自行建構策略、配置策略權重 | VBA的數據表達能力相對於 Python等差距很大 | 重視回測的新手 |
| python | 專屬的交易策略，用在多商品、多策略的交易系統 | 從0到1建構交易困難 | 從０到1 做出程式的新手
（不畏懼英文） |
| XQ量化交易平台 | 量化交易菜鳥都會使用，XQ的語法都盡量口語化，選股平台般有大量的程式樣本 | 自由度低，基本上只能照著平台的腳本走 | 想要有大量腳本
從自動交易到撰寫程式 都可以適用 |
- 重視自由開發程度：python
- 怕自己不會寫程式：multichart
- 完全不會程式，也不想學：excel
- 喜歡券商套裝軟體：永豐Eleader
一個好的量化交易智能系統，只是量化交易者的起點，因為必須要搭配好的策略，換句話說，你也可以先想好自己想要何種交易策略，再決定要使用哪種量化智能交易系統來輔助你。注意：量化交易策略永遠沒有絕對賺錢，只能找到相對勝率高的策略，並且在長時間的情況下是獲利的。
「XQ量化交易平台」為台灣人自主研發的一套量化交易平台，股股認為他最大的特色就是有歷史回測系統以及大量樣本，是量化交易入門的好選擇，只是目前能做到台股交易。
量化交易優缺點
天底下沒有一套完美的交易方式能滿足所有人，只有人們去挑選滿足自己的方式，量化交易自然有其優缺點，如果你是投資小白，或是正要踏入這領域不妨看看在考慮：
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優點 |
可驗證性：數據能夠經過過去驗證，事先證明是可用方式 | 可事先規劃 | |||
| 一致性：可反覆驗證程式法是否互相衝突，邏輯是否相通 | 人是矛盾的總和 | ||||
| 克服恐懼、貪婪情緒，程式自動下單。 | 減少
人為因素 |
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| 缺點 | 金融市場環境變化快速，程式設定的條件很容易不適用
(過去不等於未來)未來) |
誰知道2020原油期貨可以到負數？ | |||
| 機率永遠是機率，而事實只有0和1(發生與不發生) | 即便程式認為做多，不代表一定賺錢。 | ||||
| 無法用一套持續賺錢，時常要修正 | 2021年隨便買隨便賺，2022熊市卻波動很大 | ||||
| 過去不等於未來 | 資料驗證
成功也不代表未來一定可行 |
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量化交易風險
量化交易，雖然能屏除人性，也能自動交易，但是也有一些重大的風險值得討論
| 程式設計 | 金融市場通常是不可預測的，並且是不斷變化的 |
| 操作策略 | 策略建構本身若是存在缺陷，則可能產生超額損失 |
| 個人能力 | 要高度的數學經驗、編碼能力和市場經驗 |
| 統計缺陷 | 忽略了可能適用於單個資產但不會影響其他資產的因素。存在統計誤差與偏誤 |
| 資金管理 | 每個模型中有多少資本進入。以及執行槓桿的策略時，要有多少投入？ |
即使完全沒有上述的風險，量化交易仍存在可怕的問題，最可怕的就是即使程式告訴你該買/賣掉，聰明的交易者，還是有可能做出違反策略的事情，因此也不能完全去除人性，還是考驗著我們量化交易者的心理素質。
畢竟程式是死的，人是活的
延伸閱讀兩篇文章：
第一篇：量化交易是什麼？入門策略怎麼做？量化交易優缺點一次告訴你！
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量化交易常見問題！
投資新手(完全沒碰過)可以用python當作上手程式嗎?
假如是完全的新手，建議從MultiCharts開始，因為MultiCharts本身就已經內建大量的交易策略，此程式語言相當的貼近人類語言，幾乎不太可能有再更淺顯易懂的語言，所以不用太擔心寫程式的困難度。
但如果你想有點挑戰從Python開始，也可看懂大約95％的程式碼喔！
因為大部分的程式碼，尤其是複雜的演算法部分，都是可以呼叫函式來解決
剩下5%的部分，就是程式稍微比較複雜的地方，可以藉由網路上免費的 python 線上課程，可以加強大家的 python 的能力喔！
不存在持續獲利的策略的話?代表必須不斷變換策略嗎?
例如我有好幾套策略，則這個時間可能適合用A策略，下個時間適合用B策略等等
還是綜合A+B+C策略來應付長期的市場走勢呢?
這個問題牽扯到的相關觀念很多，都是程式交易的學問，需要有一個完整性的了解，不容易用一兩句話簡答，以股票為例，不存在一檔股票是永遠只上漲，沒有下跌的時候，如果下跌一天就當成失靈，那第二天又上漲了，又變成不失靈了。這是"不存在持續獲利的策略"的意思，不等於需要無止境地更換策略喔。
程式交易一定需要寫程式嗎？
需要，因為需要把交易邏輯寫成程式碼，才可以讓電腦去自動交易。不過怎麼「寫」並不是很重要的部分，因為交易邏輯的程式碼可以容易地從各程式範例做調整，重點還是在於交易邏輯、觀念與方法，這些才是經驗所在。
ETF適合拿來做量化交易嗎？
程式交易本身會比較不適合下ETF，但是是可以的，只是要看券商本身是否支援想下的商品，以及是否支援MultiCharts串接。
程式交易 vs . 量化交易 vs.量化投資
程程式交易，也可稱為系統化交易，能夠模擬人來進行自動操盤的動作，把市場資訊、價格變動等現象歸納成交易邏輯並程式化，最後再用電腦技術來進行交易的投資方式，這種方式可以不帶主觀的個人情感，機械式、理性地執行，例如長短均線黃金交叉就買進，死亡交叉就賣出，這樣反覆執行其實就是程式交易。
至於量化「投資」與「交易」是兩個試圖從金融市場獲利的不同方式。「投資」一般指的是經過長期持有分散性的股票而慢慢累積財富，「交易」則是利用價格的波動(包括上漲與下跌)都試圖從中獲利，所以交易週期較短，這是為了達到超越長期投資的報酬。
可以這樣理解：
投資人(investor)想的是哪些公司/產業可以投資，研究公司營運，產業展望，看的是3年5年10年，買進後就閉起眼睛，不太在意短期波動。
交易員(trader)想的是如何從股市波動中獲利，認為會上漲則買進，認為會下跌則放空，也就是下跌也可以獲利，所以在意的是波動，而不是哪些公司可以投資，每家公司(股票)對於交易者來說，都是可以交易的商品。
課程是以「交易」的角度學習金融市場，即使你有朝一日想做長期投資，都建議先見識過交易的角度看待市場，才會明白為什麼市場這樣波動，也會幫助建立做買賣決策的思維。
量化交易管道分享
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- 【hahow】量化交易文章(搜尋欄打：量化交易>文章)
量化交易設備參考
- 是2015年以後的電腦、筆電，intel 處理器 i5 以上，RAM 16GB 以上
- 作業系統是 MacOS、Linux 或 Windows 64bit。
- 可用 Windows Linux、Mac 進行環境安裝。
結論
從上述四個量化交易智能系統的比較可知道：
股股認為量化交易入門不難，但是要能建構出量化交易系統真的不簡單，因為這得不斷練習，除了要學習程式語法外，還要知道自己要何種策略，最後仍需跑大量的回測，才有機會找到自己的聖盃，最後股股提醒你一點：程式是基本心法才重要，初學你完全應該複製舊有的程式範本，先給予自己信心，並且多花時間在找到「交易心法」，而非執著在原創出一套很厲害的XX獨創策略，還有如果經濟允許，請讓自己上個課程有老師帶你，必定讓你會事半功倍。