期交所雙月刊66期

16 金融交易模式的改變：從主觀交易到量化交易 大約 30 年前，有一部很有名的港劇，叫做「大 時代」。這部港劇男主角由鄭少秋與劉青雲主演， 講述 80 年代香港股市風起雲湧的故事。這是劉青 雲的第一部代表作，相傳鄭少秋自從拍過這部港 劇，每逢再拍連續劇，港股必大跌。在那個年代， 可能還是到號子（證券商營業大廳）看盤，或是打 電話給營業員下單。到了 90 年代，網路開始普及 於每個家庭，各家廠商陸續推出看盤軟體，交易這 件事漸漸從電視牆報價，電話下單，轉移到電腦網 路下單。隨後近 10 年，智慧型手機開始流行，各 類功能的 APP 逐漸成為生活必備，人手一機的結 果，股市交易成為全民運動，隨時看盤、隨時下單 變成再平凡不過的一件事。 程式交易的歷史已 30 年有餘，而近 10 年程 式交易更是普及於大眾市場。全球金融的發展也越 來越倚賴資訊科技，華爾街甚至高達 70% 以上的 交易行為都與程式相關。即使是過去的主觀交易， 也開始仰仗電腦做資訊的判斷，訊號的提醒，透過 相當多的演算法進行分析，或是將資訊用視覺化即 時呈現。這一切的交易過程，從主觀看盤漸漸走向 系統、邏輯化的資訊軟、硬體輔助。這些轉變，可 以宣稱量化交易的時代正式來臨。 量化交易、演算法交易、程式交易、智能交易 量化交易（ Quantitative Trading ），其中一部 分包含演算法交易（ Algorithmic Trading ），透過 明確的演算邏輯對金融商品進行買賣。另一個與量 化交易相關的名詞是程式交易，將演算法邏輯撰寫 成電腦看得懂的程式語言，並且透過 API 進行報 價，接收資料，一旦訊號發生便發出指令進行買 賣，視為程式交易。除了演算法策略建構，電腦程 式交易外，量化交易的範圍更為廣泛。單一策略與 多策略的資金部位管理、商品波動的特性、配對交 易的相關性、多市場商品的連動性，都算在量化交 易分析的範疇。 近幾年 UI / UX （使用者介面、使用者體驗） 的流行，資訊工具越做越便利，一般投資人開始 有能力自行開發交易策略。一個完整的演算法交 易策略至少包含三部分：指標、訊號、方法。指標 有多種可能，一般來說包含技術指標、籌碼指標、 基本面指標。大部分程式交易者較為常用的是技術 指標與籌碼指標，基本面指標較不容易量化。而 技術指標通常以價格跟成交量作為輸入，透過某些 函數轉換後產出一個數值，例如均線、布靈通道、 MACD 、 KD 、 RSI 等。這一類的指標相當方便用 於制定演算法策略邏輯，因其產生的訊號明確，便 於實作於電腦程式。指標產生訊號後，一旦訊號發 生，程式便進行下單動作，可能是做多或做空，這 部份也包含部位大小管理等資金管理議題。 開發量化交易策略的過程，我們通常用歷史 資料作為回測（ Back-Testing ），藉此觀察研發出 來的交易策略在歷史表現是否符合我們期待，基 於過去可以反映未來，歷史大部分會重演的假設， 將回測績效表現良好的策略用於真實交易上。而除 了將主觀的策略量化，選定最佳化的參數進行交易 外，越來越多投資人與研究機構，運用人工智慧技 術對交易策略進行研發。 關鍵看法 Dialogue 量化交易全球趨勢－ 談人工智慧時代下的 金融交易 文 ／ 吳牧恩（國立臺北科技大學 資訊與財金管理系副教授）