外汇量化交易是什么？有哪些优势和隐藏风险？
牛哥量化交易 2022-05-02 15:量化交易是什麼？ 17:35 283
目前国际上很多人都开始使用量化交易，今天，小编就来给大家介绍外汇量化交易的相关知识，下面我们一起去了解一下吧！
外汇量化交易是什么？
量化投资是一种与传统投资模式存在较大差异的投资方式。量化投资首先是基于理论上构建的数学模型，其次依据现有的大数据技术，确定数学模型所要的基本自变量参数，把参数代入数学模型中得出分析结果与现有的实际结果对比后修正自变量参数，最后代入模型分析这种迭代的方式，直到得出满意的数学模型及参变量。
量化交易也被大家称为量化交易策略，它是EA交易的一种。它就是利用计算机技术从大量的历史数据中找到大概率事件，然后将这种大概率事件制定成策略并根据策略做出交易决策。极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
并且不管是外汇，还是整个金融市场都已经进入了量化时代，比起个人交易者，机构对于量化交易的需求显得更加迫切。量化交易员正在代替传统分析师成为新的炙手可热的岗位。
量化投资的优势
1：投资方式更加理性
量化投资是采用统计数学与计算机建模分析技术，以行业大数据库为参考，取代了个人主观判断和心理因素的科学客观投资方法。很明显，行业大数据的样本容量已远远高于有限的对上市公司调研所形成的样本容量；在进行投资决策时，把决策过程科学化数量化可以最大程度的减少投资者决策时个人情感等心理因素对决策结果的影响，从而避免了错误的选择方向。
2：覆盖范围大效率高
得益于因特网的广泛实施应用，与各行各业的运行数据都可以录入大数据系统形成体量巨大的数据库；得益于计算机行业云时代到来对计算分析速度的革命性变革，在极短的时间内就可以得到多种量化投资的投资方法。定性投资方式进行决策时，由于决策人的精力和专业水平都存在一定的局限性，自然其考虑投资的范围要远远低于电脑决策，二者根本没有可比性。
综上所述，虽然与定性投资相比，量化投资具有明显的优势，但是二者的目的是相同的，都以获得最大收益为目的，多少情况量化投资与定型投资可以互相补充，搭配使用会起到意想不到的效果。
我们使用量化交易有哪些隐藏风险？
量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险，下面小编给大家简单介绍一下：
1、在量化交易的模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。
2、由于交易单一投资品种导致的市场出现不可预测风险，导致系统无法准确判断。
3、系统的外汇行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。或者行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是量化交易难以克服的。
4、大家家里的网络中断或者是硬件故障也可能对量化交易产生影响。 以上小编对量化交易的一些了解，希望对大家有所帮助。以上内容仅供参考。
【投资有风险，入市需谨慎】
外汇量化交易是什么？使用它交易有哪些隐藏风险？
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從《QUANTITATIVE TRADING》讀書心得學 量化交易 入門
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隨著網路資源搜索的盛行，我們不難在許多學術文章（SSRN）或是相關網頁論壇（Yahoo Finance, Elite Trader）裡，找尋到許多適合自己偏好取向的交易策略。因此我們關心的是如何分辨這些交易策略的好壞，以及避免在這過程中犯下一些常見的錯誤，例如存活偏誤 （survivorship bias）、前視偏誤 （look–ahead bias）、資料窺探偏誤（Data-snooping bias）以及對交易成本的考量等，以下一一為大家介紹。
計量交易的流程
關於回測的各種知識
- 第一個常用的回測平台是 Excel
資料的輸入、輸出都可在同一張表格上完成，交易人可以輕易地做比較與判讀，但 Excel 的缺點就是只適合用來處理較簡單的模型。
- 第二個常見的交易平台為 Matlab
Matlab 的優點如以下這張圖所示，它可以輕易的從外部的資料庫匯入資料，並有豐富的數學及統計工具幫助投資者建立較複雜的策略和處理大量資料，但 Matlab 的缺點是測試完策略後，至少到目前在一些的情形下，必須從另外的交易平台做下單。
註：與Matlab較為相似的平台，如「R」、「Python」也是一般常見的使用工具，各有其優缺點。
- 第三個是在國內較為常見的交易平台 Multicharts
除了適用多種標的資產的交易如股票、期貨、外匯等項目外，簡易的操作方式與其所具備的許多服務功能，像是圖表交易、下單匣、交易追蹤視窗、市場深度視窗、自動化進場/出場與商品代碼轉換等特色所著稱。
選定交易平台後，接著是尋找及使用歷史資料
交易人可以在網路上尋找到大量的免費資料來源，如 yahoo finance、CSI、Chicago Booth 的 CRSP、qanda.com 等，但在使用上述資料時，必須注意幾個要點，避免錯誤觸發交易信號。
以（IGE）ETF 做個例子，下表為 2005／6／7～10 的資料，在 8～9 間，該 ETF 做了一次 2 ：1 的股票分割，表格中可以發現兩天的收盤價差將近一倍，這時就需對分割前的收盤價做調整。也就是必須將收盤價除以二。
而下面表格則是 2005～07 年發放股利的狀況，必須針對每一次股利發放計算調整的乘數。乘數計算方式為 ( Prev. Close – Dividend ) / Prev. Close。
而如何公平比較不同的策略和不同交易人的結果，Sharpe Ratio 是一個公認較為適合的指標，Sharpe Ratio 衡量的是承擔每單位風險所得到的超額報酬。
我們使用交易完成之後的資訊會導致前視偏誤，比如以在「當日最低價的 1% 之內買入股票」的策略就有前視偏誤，因為在收盤之前是無法得知當日股票的最低價格，使用有落後期數的歷史數據可以避免這一偏誤的產生。我們能依下列方式檢驗是否存在前視偏誤：
- 第一步驟是使用標的物的所有歷史數據運行程式，將推薦買賣倉位存入一個文件 A。
- 第二步驟是移除最近 N 天(10 天或 100 天)的歷史數據後，再次運行程式，將推薦買賣的倉位存入另一個文件 B。
- 第三步驟是不考慮文件 A 的最後 N 行，比對文件 A 和文件 B 的買賣倉位是否相同？如果倉位不一致，則說明移除的 N 天數據參與了文件 A 的運算，故回測程式有前視偏誤的存在。
- 第一種最常見的方法是增加我們的樣本量。
- 第二種是樣本外回測，樣本外回測指的是將歷史數據分成兩部分，用第一部分來優化參數，我們稱為訓練集（training set），用第二部分來做樣本外測試，我們稱為測試集（test set）。
從測試集的損益圖可以看出策略的績效很好，這個配對交易策略在訓練集和測試集上的 Sharpe ratio 都很高，因此，可認為此策略不存在數據窺探偏誤。如果把進場門檻值改為 1 倍標準差，出場門檻值改為 0.5 倍標準差，即在組合價值向下跌破 1 倍標準差時，購買該價差組合，當組合價值上升超過 0.5 倍標準差時，做空該價差組合。在訓練集上的 Sharpe ratio 會上升至 2.9，測試集的 Sharpe ratio 會上升至 2.1。
- 第三種降低數據窺探偏誤的方法為敏感度分析。敏感度分析是指我們在模型參數優化、通過測試集的檢驗之後，透過改變這些參數，來觀察模型在訓練集和測試集上的績效變化。如果績效變化很大，或者說在參數取任何其它值時績效都不佳，模型很可能具有數據窺探偏誤。
一個簡單的交易策略：以 1995 年到 2006 年這段期間，我們以收盤價買入前一交易日日收益最差的股票，賣空前一交易日日收益最好的股票。若不考慮交易成本，策略的 Sharpe ratio 等於 0.2510，而考慮交易成本的 Sharpe ratio 等於 -3.1884。因此這個策略是無利可圖的。
例 2：對例 1 策略的微小改動
對策略進行如下改動：在市場開盤而非收盤時進行交易，不考慮交易成本的 Sharpe ratio 會增加到 4.43；而考慮交易成本的 Sharpe ratio 會變為 0.78，可以發現這個策略仍有利可圖。
這篇文章主要是以 Quantitative Trading 這本書前三章內容為主，再加上與時下較為常見的交易平台作介紹，希望能讓讀書能對計量交易有初步的了解與認知，後續章節的部份會再陸續與大家分享。
【理財專知】什麼是量化交易？如何用它抓住收益方向？
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