在開始交易 9 中，其中一家 Gate 交易所有量化交易的理財功能，這邊展開來說。
什麼是量化交易？
想像一下，傳統的交易員就像是一位經驗豐富的師傅，他們憑藉著對市場的感覺、新聞和技術圖表來做買賣決策。 量化交易則是完全不同的做法。它就像是一位數學家兼工程師在做交易。量化交易者會： 尋找市場規律： 他們不會看新聞或憑感覺，而是用大量的歷史數據，透過數學模型和統計分析，去尋找市場中可能存在的「規律」或「模式」。例如：「當比特幣的價格在過去 30 分鐘內下跌超過 2%，接下來 1 小時內上漲的機率是 70%」。 建立交易策略： 找到規律後，他們會把它變成一個精確的「交易策略」。這個策略會明確規定在什麼條件下買入、什麼條件下賣出，以及每次買賣的數量。
用程式自動執行： 他們會把這個策略寫成程式碼，然後讓電腦自動去執行。電腦會 24 小時不間斷地監控市場，一旦條件符合，就會自動下單，完全不需要人工干預。 簡單來說，量化交易就是用「數學模型」和「電腦程式」，來代替人腦做交易決策。
量化交易的優勢與劣勢
優勢：
理性且不受情緒影響： 量化交易完全根據數據和程式執行，不會因為貪婪、恐懼或猶豫而做出錯誤決策。
高效率： 電腦可以同時處理大量的數據，並在幾毫秒內完成交易，這是人類無法做到的。
回測驗證： 任何一個量化策略在實際運行前，都可以用歷史數據進行回測，來評估它的有效性。
劣勢：
策略失效風險： 市場是動態變化的，過去有效的策略不代表未來也有效。 技術門檻高： 建立和維護量化交易系統，需要具備程式設計、數學統計和金融知識。
黑天鵝事件： 量化模型通常是基於歷史數據，對於從未發生過的「黑天鵝事件」（如金融危機）反應會較慢或無法應對。
量化交易適合誰？
量化交易並非適合所有人。如果你想嘗試，需要考慮以下幾點：
數學與程式基礎： 如果你對數學統計和 Python 等程式語言感興趣，這會是很大的優勢。
資金與風險承受能力： 建立量化交易系統需要一定的資金投入。同時，你需要有足夠的心理準備去面對模型可能失效的風險。
紀律與耐心： 量化交易需要嚴格遵守策略，不能隨意更改。
總之，量化交易是一種透過程式來執行自動化、系統化投資的方式。他是根據過去市場的波動寫成的策略，但是過去市場不代表未來市場，所以回測收益很高的策略不代表未來也會賺錢，但是投資基本上是反人性，量化策略少了人性因素，所以厲害的量化團隊還是可以達到穩定的收益。 所以選擇歷年來都可以穩定獲利的團隊會是比較適合新手的投資方式。
以上內容不構成任何投資建議。
