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

2021年全台第一套自主研發的量化系統: XQ量化交易平台正式上線,宣告台灣投資市場進入量化交易的新紀元,現在可以看到各式的程式教學,協助投資人建立量化智能交易系統,但是起步的投資人,心中難免會產生以下疑惑:

  • 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
  • 沒有程式背景也能輕鬆上手,不像是python需要從頭建立
  • 程式交易套裝軟體的入門好選擇
  • 串接券商自動交易
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
  • 它的功能彈性、並且追隨金融編程標準的承諾
  • 提供多樣的數據服務商及經銷商的選擇,並且MultiCharts相容於TradeStation所開發的EasyLanguage程式交易語法
  • MultiCharts 使用的是 PowerLanguage ,語法簡單直覺
  • 回測容易
  • 大量內建程式碼可以做運用
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
  • 不用寫任何程式,只需會運算即可
  • 完全免費
  • 自動抓取外部資料
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
  • 可自行建構策略、配置策略權重
  • 能夠做到回測
  • 了解風險與報酬,打造完整可靠的投資思維模式

python 量化交易平台

特色
  • 可自動抓取財報與公司股價
  • 機器學習甚至可以預測股價會上漲
  • 每天一個click就能賺取被動收入
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
  • 打造你專屬的交易策略,用在多商品、多策略的交易系統
  • 有回測驗證的波段交易策略
  • 策略權重風險控管
  • Google Cloud Function 將交易完全自動化、雲端化
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
  • 台灣人自主研發的系統
  • 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
  • 出錯的訊息也都是中文呈現
  • 不必自己串報價API
  • 免費練功:日線寫腳本、跑訊號、自訂指標、選股與回測都是免費使用欄位與回測上的限制
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
  • 可把經驗程式化:量化交易策略可以不只有技術,還有基本面、籌碼面、財務面、產業面
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:

 

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

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

 

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!

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

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

相關比賽資訊

  • IBM量子電腦黑客松
  • 中國信託 Fintech 黑客松
  • 台大黑客松 2016 Fintech 組

台灣學習管道

  • 台灣量化交易協會
  • FinLab
  • 股股:加密貨幣課程(與量化交易有關)

量化交易社團

  • 【fb】Amibroker, Multicharts, MT4 量化程式交易討論
  • 【fb】量化通 QuantPass – 量化投資 程式交易 一點通
  • 【fb】狐狸與交易員-海外期貨策略交流

部落格

  • 【方格子】貝瑞大叔的加密貨幣世界X好書閱讀分享
  • 【方格子】Piemann
  • 【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。