「亿启量化」量化交易技术发展

何谓量化交易？多数人对于量化交易的理解是模糊的。量化交易是个广泛的名词。许多人时常将量化交易与“程序交易”、“高频交易”等名词混用，无法明确的分出其中差异。我们大致可以透过“交易执行的方法”与“交易模型建立的方式”来对各种量化交易的模式做分类。

#01 量化交易与AI交易

一般所谓的量化交易(Quantitative Trading)泛指以数学、统计为基础，透过数据分析、资料科学等方法建立交易模型，并有系统性与纪律性的进行交易操作。而另一种主要交易模式则是透过专家或分析师的经济预测、金融市场分析所产生的交易，这类的交易一般称为主观交易。

AI交易同样属于量化交易的一种，早期类似的技术通常被称为类神经网路或资料探勘技术。在2014年后由于电脑科学的快速发展，运算能力的能力大幅提升，资料储存成本大幅下降，AI交易成为量化交易领域中急速发展的一个分支。现在大家常听到的“深度学习”、“机器学习”，都是近年持续发展出来的人工智慧技术概念。

#02 AI交易的区别

目前，量化交易本身早已不足为奇，在成熟的金融市场例如华尔街，如今早已有高达九成以上的交易量都是属于量化交易。

AI交易与传统量化交易的最大差异性在于人介入的程度。在早期传统的量化交易中，人类扮演分析师的角色，先对市场进行诸多的假设，将这些假设建构成数学模型。接着传统量化交易者会将这些交易模型交接给具有高速运算能力的电脑系统，快速在大量的历史资料中验证该模型的准确率与其在过去的市场中具备的获利能力。一旦验证结果符合预期，这些传统量化交易者便会将这些交易模型套用到市场上，期待其交易模型在未来也可以持续在市场保持获取正报酬的能力。相反的如果模型测试后的获利能力不佳，则由人工进行反复的调整，直到能够满足开发者的报酬期望。

#03 亿启量化智能系统

近年的AI交易开始有不一样的改变，尽管目前AI技术仍需要大量的人工介入，例如特征数据的筛选、资料清洗等等。但以强化式学习为首的AI技术概念正在快速的窜起。人们开始期待AI技术有机会可以自己在市场上学习与找到人类无法观察到的规则。

早期的量化交易需要高度的金融与电脑科学专业，并非一般投资者容易跨足的领域。但随着各种亲民的分析与模型建构平台陆续被开发出来后，传统的量化交易逐渐变得平民化。

亿启量化打造功能完备的亿启量化智能系统，通过自主研发的交易系统，并进行市场分析以找到交易机会，对于多变的市场情况制定多种策略。借助基本面分析和技术分析相结合，从而协助交易者做出最正确的决策，将每一笔的交易成本降低至最低。及时更新数据和技术支持，为投资者提供最可靠的服务。

亿启量化智能系统让传统的交易者看到了一个新的趋势，随着智能系统的上线，跨入量化交易的门槛如今已大幅降低许多，技术的快速发展将真正的便利带到投资者身边。