分類: Data Analysis

  • 回測系統開發與測試驅動實務

    回測系統開發與測試驅動實務

    成功的量化交易離不開穩定可靠的回測系統。除了策略設計與驗證外，回測平台本身的技術架構、測試流程與資料表設計，都是保證績效可追溯、策略可落地的關鍵。本篇將分享如何運用現代軟體開發工具與方法，打造可維護、可測試的量化回測系統。

    時間序列資料庫的設計與優勢

    在量化回測系統中，金融市場資料（如K線、行情、指標值）本質上屬於時間序列資料。傳統關聯式資料庫雖然可以儲存這類資訊，但在高頻、大量寫入與查詢的場景下，容易成為效能瓶頸。因此，越來越多團隊採用專為時間序列設計的資料庫，例如 InfluxDB、TimescaleDB、QuestDB 等。

    時間序列資料庫的主要優勢包括：

    • 高效寫入與查詢：針對時間索引最佳化，支援批次寫入與即時查詢，適合儲存Tick、K線等高頻數據。
    • 資料壓縮與存儲優化：自動壓縮歷史資料，降低存儲成本，同時保有查詢效率。
    • 內建聚合與下采樣功能：能快速對大量資料做分段統計（如分鐘K、日K、週K），簡化資料預處理流程。
    • 良好的擴展性：隨著資料量增加，可方便地橫向擴充，支援未來交易品種與資料來源的持續擴展。

    資料表設計實務

    以時間序列資料庫為核心時，常見的設計做法為：

    可以根據分析需求加上標籤（如 exchange、strategy 等）方便後續聚合分析。

    每個交易標的（如BTCUSDT、AAPL）對應一個 measurement（或稱 table）。

    主要欄位包括：timestamp（時間戳）、open、high、low、close、volume、symbol。

    對 timestamp 設為主要索引，保證時間序列查詢效能。

    測試驅動開發（TDD）與端到端測試（E2E）

    • TDD：先撰寫測試，再開發功能，確保每個單元都經過驗證。配合 Jest 等測試框架，可大幅提升開發品質。
    • E2E 測試：自動化測試完整流程，包括資料撈取、入庫、策略回測到報表產出。好處是易於找出流程錯誤，提升系統可靠性。

    回測範例：MA7 策略

    以 MA7 均線策略為例，需將 K 線收盤價平均後，推導策略的進場與出場條件。此過程需結合程式設計、資料查詢與嚴謹測試，方能保證策略在回測系統內的正確運作。

    結語

    一個專業的回測系統，必須兼顧技術實踐與風險管理，並落實自動化測試與現代開發流程。唯有如此，才能協助團隊持續推出具備市場競爭力的量化策略。

  • 量化交易的風險管理與部位控管

    量化交易的風險管理與部位控管

    即使再精密的量化策略，也無法完全消除市場風險。因此，「風險管理」與「部位控管」成為專業量化團隊不可或缺的核心能力。本文將系統性說明量化交易常用的風險評估工具、部位與獲利管理邏輯，協助團隊兼顧追求收益與保護資金安全。

    風險管理的三大層次

    1. 單一交易風險
      每一筆交易都應明確設定「可承受最大虧損」。常用方式為設定止損單，並考慮滑價與隔夜持倉等市場風險。
    2. 策略風險
      檢驗單一策略於長期運作下，可能出現的最大虧損（最大權益回落，MDD）。MDD 是評估策略極端情境下的必備指標。
    3. 投資組合風險
      當同時執行多個策略或持有多種資產時，必須控制整體資金的最大損失。透過分散投資、限定最大權益回落，可避免大規模連動損失。

    部位與獲利管理

    • 部位管理
      如何調整每次進場的資金規模？知名的凱利公式，可協助判斷在風險可控前提下的最佳下注比例。當行情驗證策略時適時加倉，反之則嚴控資金暴露。
    • 獲利管理
      設定清楚的獲利目標與移動停損機制，能夠在行情波動中鎖定部分獲利，降低回吐風險。滑價與交易成本的合理處理，同樣是獲利管理的重點。

    回測在風險控管的應用

    完善的回測系統，能夠針對上述風險管理機制進行多次模擬，協助團隊找到最適的風控參數組合，進而提升實盤交易的安全性與穩定性。

  • 策略設計與回測：量化交易成功的基石

    策略設計與回測：量化交易成功的基石

    一套完善的量化交易策略，並非一蹴可幾。從策略的想法、公式化、回測驗證、到多市場、多時期的最佳化，每一步都攸關最終的實戰績效。本文將系統性地梳理量化交易的策略設計流程，以及「回測」在其中的不可替代角色。

    策略設計流程

    量化交易策略設計，通常包含下列步驟：

    1. 想法定義與公式化：將市場洞察轉化為明確可執行的規則，並用公式與指標加以表述。
    2. 交易規則物件化：將策略規則以程式化方式表達，便於後續電腦自動測試與實作。
    3. 初步測試與驗證：先在部分歷史數據上驗證策略的適用性與穩定性。
    4. 最佳化分析：依據回測結果，調整參數、風險上限，追求更優的風險報酬比。
    5. 多市場、多時期測試：避免過度擬合，確保策略在不同資產與不同市場環境下皆具備適用性。
    6. 實際部署與監控：策略正式上線後，持續監控其績效並滾動優化。

    回測：策略驗證的關鍵環節

    回測是一個透過歷史資料，模擬策略在過去市場環境下表現的過程。透過回測，我們可以：

    • 評估策略勝率與報酬率：找出最適合的參數組合。
    • 觀察連續勝敗情形與最大回撤：理解策略在極端行情下的表現，避免實際操作時資金斷裂。
    • 視覺化交易點與產生績效報告：有助於投資人快速檢視策略執行的邏輯是否符合預期。

    回測不僅是「驗證」過去，更是預防未來重大失誤的第一道防線。企業若能將回測流程自動化，將大幅提升策略開發效率，並增強風險管控能力。

    策略規格化範例

    以常見的 MA7（七日移動均線）策略為例：

    • 進場條件：當收盤價與 MA7 均線黃金交叉，且 MA7 大於收盤價。
    • 出場條件：出現死亡交叉，或部位獲利／虧損達到設定百分比。
    • 持倉金額：如 1000 美元。
    • 持有時間：直到出場或止損條件被觸發。

    策略的每一項規則，皆需精確規格化，方便程式開發人員理解與落地執行。

  • 量化交易與回測系統的核心概念

    量化交易與回測系統的核心概念

    隨著金融市場日益數位化，量化交易（Quantitative Trading）已成為現代投資管理的主流趨勢。量化交易結合數學模型、程式設計與金融知識，利用自動化系統於市場中進行策略性的買賣，追求更高的效率與風險控制。本篇將帶您快速了解量化交易的基本架構，以及「回測系統」在整個流程中的關鍵角色。

    什麼是量化交易？

    量化交易不同於傳統的主觀判斷式操作，而是依據數據、演算法與規則，由電腦自動執行交易指令。透過系統化的策略，交易過程中能減少人為情緒干擾，並能同時在多個市場或資產類別上執行複雜的操作。

    常見的量化交易系統類型有：

    • 趨勢跟隨系統：根據價格趨勢進行操作，適合波動明顯的市場，惟遇到盤整時易產生虧損。
    • 反趨勢系統：與目前市場趨勢反向持倉，風險較高，但在特定條件下可取得超額報酬。
    • 突破式系統：在市場整理後，等待價格突破重要支撐或壓力線時進場，通常能抓住較大行情。
    • 價格區間（網格）交易：針對區間波動的市場，分批佈局多空單。
    • 對沖交易系統：同時持有正反兩個相關資產，以降低市場波動的風險。

    系統化交易的優勢

    量化交易與自動化系統最大的優勢包括：

    • 可驗證性：每個策略都可以通過歷史數據進行回測，提升決策的客觀性。
    • 風險與報酬可量化：所有操作都能明確計算潛在虧損與獲利機會。
    • 重用性與效率：策略一旦設計完成，可應用於不同市場或資產。
    • 資金配置最佳化：能針對不同組合自動進行最適分配，提高資金運用效率。

    回測系統的角色

    「回測」指的是將交易策略應用於歷史市場資料，模擬過去的操作結果，藉此驗證策略的可行性與穩定性。沒有完善的回測，任何量化交易策略都缺乏可靠的依據。因此，建構回測系統已成為量化投資團隊必備的核心能力。