在現代金融市場中，量化交易（Quantitative Trading）已逐漸取代傳統以直覺與經驗為主的投資方式，成為主流趨勢。透過數學模型、統計方法與電腦程式的結合，量化交易能系統性分析龐大數據，排除人為情緒干擾，提升交易決策的客觀性與效率。對於想進一步了解何謂量化、量化交易策略的邏輯架構，甚至如何實作量化交易程式的投資人而言，掌握這些核心概念將是邁向數據驅動投資的第一步；而「quant是什麼」也不再只是專業術語，而是連結金融與科技的關鍵角色。
一、何謂量化？量化交易的含義
「量化」指的是運用數學、統計學以及電腦科學的方法，透過數據分析來做出決策的過程。在金融市場上，量化特別強調用客觀的數據模型，取代傳統主觀判斷，以更科學的方式來分析市場趨勢與投資機會。
而量化交易（Quantitative Trading）則是將這些數據分析結果，透過量化交易程式自動化執行買賣決策的交易方式。簡單來說，量化交易是基於大量歷史數據與即時市場資訊，運用數學模型與演算法，設計出一套系統化的交易策略，並以程式方式自動下單，避免了人為情緒與判斷失誤。
透過量化交易，投資者能夠：
- 更有效率地分析市場數據與價格動態
- 制定具備統計意義與歷史驗證的交易規則
- 迅速且精確地執行交易，捕捉短期或中長期的市場機會
- 減少人為情緒對交易決策的干擾
由此可見，量化交易是金融市場中結合數據科學與自動化技術的前沿交易模式，將會在全球資本市場中發揮著越來越重要的作用。
量化交易與傳統交易的差別
| 項目 | 傳統交易 | 量化交易 |
| 判斷依據 | 經驗、新聞、直覺 | 數據分析、統計模型 |
| 下單方式 | 人工判斷手動下單 | 程式自動化下單 |
| 分析方式 | 技術線圖、籌碼面 | 多因子數據、機器學習 |
| 執行速度 | 秒～分鐘級 | 毫秒級或更快 |
【延伸閱讀】
量化交易Python的四大策略+九個步驟，輕鬆實現投資自動化！
二、量化交易策略有哪些？
不同的量化交易策略根據市場邏輯與風險偏好而有所不同，常見策略類型包括：
1. 多因子選股策略（Multi-Factor Strategy）
策略邏輯：
多因子策略透過結合多種可量化的因子（Factors），如基本面、技術面、價格動能、價值與風險評估等，以挑選表現可能優於市場的股票。這類策略能分散單因子風險、提升穩健性，是華爾街長期投資中非常常見的量化交易策略之一。
常見因子分類：
| 類型 | 指標範例 |
| 價值因子 | 本益比（P/E）、股價淨值比（P/B） |
| 成長因子 | 每股盈餘增長（EPS Growth）、營收年增率 |
| 技術因子 | RSI、MACD、20 日均線、布林帶突破 |
| 動能因子 | 相對報酬率、3 個月漲幅、6 個月回報率 |
| 品質因子 | ROE、ROA、營業利益率、負債比率 |
2. 趨勢跟隨策略（Trend Following Strategy）
策略邏輯：
趨勢跟隨是捕捉市場主要上升（或下降）波段的策略。當股價突破重要區間或均線，表示市場可能進入新趨勢，因此順勢進場，直到趨勢反轉或停損為止。
關鍵技術指標：
| 類型 | 指標名稱 | 解釋 |
| 均線類 | 50MA、200MA、黃金交叉 | 趨勢方向與長短期轉折點 |
| 動能類 | MACD、RSI、ADX | 價格動能與是否超買超賣 |
| 波動類 | ATR、布林通道（Bollinger Band） | 預測價格突破機會與風險程度 |
| 價格創高低 | 52 週新高、新低突破 | 趨勢是否持續 |
3. 市場中性策略（Market Neutral Strategy）
策略邏輯：
市場中性策略同時建立多頭與空頭部位，並控制 Beta 值接近 0，以對沖市場系統性風險。此策略強調個股之間的「相對表現」，與市場多空方向無關。
常見市場中性策略類型：
| 類型 | 說明 |
| 股票對沖（Long/Short Equity） | 做多強勢股、做空弱勢股 |
| 統計套利（Statistical Arbitrage） | 利用歷史價格均衡關係（如配對交易） |
| Beta 中性組合 | 控制多空倉位使整體投資組合 Beta 接近 0 |
| 因子中性策略 | 中性化特定因子（如市值、產業）降低干擾變數 |
4. 高頻交易策略（High-Frequency Trading, HFT）
策略邏輯：
高頻交易是一種依賴超高速演算法與低延遲基礎設施的量化交易策略。透過在極短時間內大量下單與撤單，高頻交易能從微小價格差異中擷取利潤。交易時間常以毫秒（ms）甚至微秒（μs）為單位。
典型策略包括：
| 策略類型 | 說明 |
| 統計套利 | 利用資產價格偏離歷史平均時進行買賣（如配對交易） |
| 做市（Market Making） | 提供買賣雙邊報價，賺取價差（Spread） |
| 預測訂單流 | 偵測市場大型機構單方向動向，提前建倉跟單 |
| 快速套利 | 利用不同交易所報價差（例如 ETF 與其成分股） |
5. 事件驅動策略（Event-Driven Strategy）
策略邏輯：
事件驅動策略是根據市場中的重大事件來建立交易部位，目標是從事件觸發後的股價波動中獲利，常見於財報公告、併購案、政策法規調整等情境。
常見子類型：
| 子類策略 | 事件範例與應用 |
| 財報交易策略 | 搶先佈局 EPS 超預期或低預期的公司 |
| 併購套利 | 併購方與被併購方股價間的價格差（Merger Arbitrage） |
| 政策法規驅動 | 政府法規改變造成產業影響（如補助新能源股） |
| 股東行動策略 | 董監改選、增資減資、股利政策改變等 |
6.中長線量化交易策略
Aberration Trading System
- 策略類型：中長線趨勢追蹤
- 發展背景：由 Keith Fitschen 於 1986 年開發，1993 年公開商用，歷年表現穩定，曾多次獲得交易系統排名前十。
- 交易邏輯：利用長線趨勢捕捉獲利機會，透過多市場分散投資彌補單一市場虧損。
- 適用市場：穀物、金屬、能源、股指、外匯等 8 大類市場
- 持倉時間：平均每筆交易約 60 天
- 交易頻率：每個品種每年約交易 3～4 次
- 風控方式：多樣化市場配置降低整體風險
- 策略優勢與風險：高勝率搭配多市場分散，有效平衡風險；但遇到全面震盪或無趨勢行情易造成虧損。
Andromeda Trading System
- 策略類型：長線趨勢追蹤
- 發展背景：2001 年由 Petros Development Corp 開發，2002 年公開發行，強調樣本外穩健性。
- 交易邏輯：根據固定規則進行純數學化操作，採樣本內外一致參數，無曲線過擬合問題。
- 適用市場：多種商品與金融市場
- 持倉時間：平均每筆交易 60～65 天
- 交易頻率：低頻交易，進出場依市況調整
- 風控方式：每日固定開盤下單，不需全天監控
- 策略優勢與風險：適合大資金與不想頻繁交易者；缺點是進出場點未基於價格，可能錯失關鍵反轉。
Checkmate Trading System
- 策略類型：中線趨勢系統
- 發展背景：開發初衷為減少最大回撤，強調一致性與穩定性
- 交易邏輯：採用改良的趨勢濾波技術進行進場與止盈
- 適用市場：通用於多品種市場
- 持倉時間：中期持倉，以波段為主
- 交易頻率：相對低，篩選精確進場點
- 風控方式：小部位持倉 + 嚴格止損，適合小資金組合操作
- 策略優勢與風險：可快速止盈減少心理壓力；但錯過延續趨勢的機會可能降低潛在獲利。
Golden SX Trading System
- 策略類型：中長線趨勢追蹤
- 發展背景：1995 年發表，除 2005 年外皆獲利；2009 年推出進階版 Golden SX Electronic
- 交易邏輯：透過 GSX 指標判斷回調後進場，結合雙重止損保護資金與利潤
- 適用市場：13 個以上市場
- 持倉時間：平均持倉時間較長
- 交易頻率：年交易數次
- 風控方式：固定止損 + 盈利保護止損
- 策略優勢與風險：勝率高達 56%；但若市場回調不明顯或假訊號，易錯過進場時機。
Ready-Set-Go Trading System
- 策略類型：中長線趨勢追蹤
- 發展背景：2000 年發表，至今未變更參數規則
- 交易邏輯：依趨勢強度調整進出場點，參數具彈性自適應
- 適用市場：多品種市場（1970~2011 年測試 8 個市場）
- 持倉時間：一週至半年，少數情況可達一年
- 交易頻率：每年每市場 3～4 筆
- 風控方式：基於波動率的動態止損，可採百分比或資金比率
- 策略優勢與風險：長期回測穩健，年化報酬高；但長時間持倉需承受較大波動與浮虧。
7.日內量化交易策略
ORB（Opening Range Breakout）突破策略
- 策略類型：日內區間突破
- 發展背景：1988 年由基金經理 Toby Crabel 提出
- 交易邏輯：以開盤後一段時間的高低價建立突破區間，突破則進場，失敗突破則反向操作
- 適用市場：股指、外匯、商品期貨等流動性強市場
- 持倉時間：當日平倉
- 交易頻率：每日最多 1～2 筆
- 風控方式：ATR 波動率止損 + 時間止盈
- 策略優勢與風險：適合趨勢行情日，無趨勢日易頻繁止損。
HANS123 策略
- 策略類型：日內開盤後高低點突破
- 發展背景：外匯市場廣為流傳的簡易突破策略
- 交易邏輯：以開盤後 N 根 K 線的高低點作為進出場依據，搭配波動性與時間過濾
- 適用市場：外匯、期貨、加密貨幣等
- 持倉時間：幾小時至收盤
- 交易頻率：每日可多筆，視盤勢而定
- 風控方式：均值帶、固定停損、波幅濾波
- 策略優勢與風險：操作簡單，容易程式化；假突破頻繁時會出現多次虧損。
Range Break 策略
- 策略類型：日內波動區間突破
- 交易邏輯：根據前一日波動幅度的百分比設定突破門檻，異常波幅則進行調整
- 適用市場：期貨、加密貨幣等高波動市場
- 持倉時間：當日交易
- 交易頻率：高頻至中頻
- 風控方式：固定點數或 ATR 止損
- 策略優勢與風險：趨勢行情易獲利，震盪行情止損較頻繁。
三、量化交易的入門流程與工具
你不需要是數學博士或資工碩士，也能開始量化交易。入門流程如下：
第一步：選擇交易市場
- 台股、美股、加密貨幣，依個人熟悉度與工具支援性選擇。
第二步：撰寫策略邏輯
- 可以從簡單的技術指標交叉開始，例如：5日均線上穿20日均線時買入。
第三步：使用量化交易程式進行回測與下單
以下是幾款新手常用的量化交易平台與工具：
| 工具/平台 | 適合對象 | 特色簡述 |
| FinLab 回測平台 | 初學者 / 台股 | 提供圖形化介面，不會寫程式也能設計策略；支援多因子回測與視覺化分析 |
| Kronos | 進階者 / 美股 | 自動交易平台，支援 Python 撰寫策略，已整合 Alpaca、IB 等券商 |
| Backtrader | 開源開發者 | 免費 Python 回測框架，自由度高，適合開發自定策略 |
| TradingView + Webhook | 技術分析族群 | 可結合 Pine Script 寫策略，搭配 webhook 串接自動下單系統 |
四、Quant 是什麼？成為量化分析師需要什麼？
在金融圈，Quant（量化分析師）通常是結合數學、程式與金融的專業人才。他們負責建構策略、撰寫模型、優化風控，廣泛活躍於投資銀行、對沖基金與 FinTech 公司。
成為 Quant 所需技能：
- 程式語言：Python、R、SQL
- 數理基礎：統計、機率、線性代數
- 金融知識：金融商品定價、交易制度
- 工具能力：Bloomberg、回測平台、資料庫使用
結論
量化交易正在快速改變金融世界的運作模式。無論你是對程式有興趣的工程師，還是想學習科學投資的一般投資人，都能從「數據驅動」的角度切入市場。
然而，量化不代表無腦；每個策略背後，都需謹慎設計、回測與風險控管。想開始量化交易，不妨從簡單策略與模擬交易開始，一步步深入資料分析與模型建構，找到最適合你的投資邏輯。
*本文內容僅代表作者個人觀點，僅供參考，不構成任何專業建議。