量化交易的基本原理和優缺點
BINANCE:ETHUSDT圖表來源TradingView
量化交易的基本原理是利用程序和數學模型進行交易的一種方式。
其基礎是藉由對歷史數據進行統計和分析市場趨勢，來建立具有一定獲利能力的交易模型，並使用程式來實現自動化交易決策和操作。
量化交易的優點主要有以下優點：
第一，突破人性：
我想人性的弱點正是決定交易成敗的關鍵。
相信很多人都經歷過市場的動盪，而市場的無序的漲跌往往會讓交易者變得貪婪和恐懼，使得交易者的判斷力受到影響，進而出現極端行為，而量化交易使用程式進行交易決策和操作，能減少人性的貪婪和恐懼對交易的影響，避免錯過應賺而未賺的交易機會。
第二，提高效率：
有交易經驗且非全職交易的夥伴應該都心知肚明，我們時常需要花用上班上課時間來做技術分析，並在其中必須快速做出交易決策，也有可能在下單時發生金額評估錯誤、忘了設定止損等粗心意外，而利用自動化交易系統執行交易決策和操作，就如同有一位全神貫注的助理為你執行你的交易邏輯，他能對市場變化快速反應，來實現全天候、無間斷的交易。
第三，提高投資回報：
量化交易利用大量歷史數據和分析工具，制定出具有預測能力的交易策略，從而增強投資回報。
然而，量化交易也存在一些缺點：
第一，過度擬合風險：
量化交易模型建立時，可能使用歷史數據來擬合模型，使模型能夠較好地對過去的市場行為進行解釋和預測，通常是因為策略內有過多參數造成。
第二，數據不足風險：
量化交易需要大量的市場數據作為基礎，而某些市場的數據可能存在不足的情況，這種情況下建立的交易模型對於現今市場可能不夠準確。
例如在加密貨幣市場上，許多大時區策略（如日線級別、4小時級別）在最早的數據日期2017/08/17至今的回測中，總交易數可能只有不到30筆，可能大多獲利交易皆在績效圖前面15筆，後面15筆由於下跌幅度不及於前面獲利，讓使用者誤信其策略於現今仍有獲利能力。
第三，交易執行風險：
即使交易策略完善，也可能因為交易執行的問題導致交易風險。例如：系統故障、訊號傳送交易所失敗，導致數據延遲、未觸發等、交易過程中出現的技術問題或操作失誤等。
第四，市場變化風險：
市場環境和條件可能發生變化，使得交易策略失去有效性，在數據充足的交易策略下可以大幅度避免此情形發生。
以上這些風險大多可以藉由觀察策略回測數據來做判斷，將會在下一篇貼文和大家分享。
原創作者：khlin712
原文在此