量化交易是金融市場中的一個重要領域，吸引了許多投資者的關注。以下是你需要知道的10件事，幫助你更好地理解和進入這個世界。

1. 程式交易的優勢

程式交易不依賴於基本面或市場的技術分析，而是基於大量的統計數據來制定策略。這樣可以減少情緒影響，因為交易由計算機自動執行，不會因情緒波動而改變決策。

2. 如何入門程式交易？

對於初學者，首先建議學習如何建立回測系統，可以從 Excel VBA 開始。參加專業課程, 或加入 ALGOGENE平台，能快速掌握必要技能，成為持續獲利的交易者。

3. 推薦書籍

若想深入了解程式交易，可以參考以下書籍：

• 《The Evaluation and Optimization of Trading Strategies》
• 《Beyond Technical Analysis》
• 《Trade Your Way to Financial Freedom》

這些書籍能提供靈感，但實戰經驗更為重要。

4. 每日交易的挑戰

許多交易者希望每天賺取固定點數，但持續獲利是困難的。更明智的做法是設定合理的止損，並專注於建立有效的交易策略，而不是追求短期目標。

5. 有正職的人如何交易？

對於有正職的人來說，即時交易可能不現實。而程式交易能解決這個問題，讓你在工作時也能持續獲利。只需要定期檢查系統運行狀況即可。

6. Back-Testing的重要性

Back-Testing是指利用歷史數據模擬交易，評估策略的效益。越詳細的回測能提升策略的有效性，幫助交易者在實戰中獲得優勢。

7. 對全職交易的建議

考慮全職交易前，務必三思。確保擁有穩定的策略，並將交易視為一項業務來經營。

8. 資本需求

進行程式交易所需的資本並不高，通常只需足夠交易一張期指的保證金。若資金不足，可以考慮交易小型期指。

9. 策略的定期檢視

市場變化快速，定期檢視交易策略是必須的。建議每月進行一次回顧，並根據市場情況進行調整。

10. 避免優化陷阱

許多交易者因為過度優化策略而陷入困境。合理的優化能提升策略，但過度優化會使策略在真實交易中失效。

量化交易是一個充滿挑戰和機遇的領域，透過不斷學習和實踐，你將能在這個市場中找到屬於自己的成功之路。

11. 若我只想用程式做Back-Testing，然後再用人手落盤，這種方法可行嗎？

不少交易者起初也是這樣做的。他們利用進行大量的 Back-Testing，找出獲利的交易策略，然後再發展出即時出/入市訊號，稱為「半自動」交易。這種模式對於交易頻率不高的策略是可行的。但若平均每天交易次數多於10次以上, 還是建議更進一步, 以交易系統即時下單。

12. 程式能否隔夜做期指/美股？我有正職，無法長時間看市！

其實，程式交易不需要長時間盯著市場。你只需留意電腦是否有特發性問題。即使不在家中，也可透過手機遙控操作，降低電腦出現問題的風險。因此，程式交易不僅適合即時操作，也適合隔夜倉，並不限於期指，牛熊證、窩輪等都可交易。

13. 從零開始學會程式優化交易策略需要多久？

不少人認為程式交易難以學習，因為需要掌握如何將即時數據匯入程式及連接證券行自動下單等技巧。ALGOGENE平台已經解決了數據,運算,下單等程序, 你只需要確保你的交易策略可行。

14. 什麼是 Back-Testing？是否需要認識很多程式語言？

Back-Testing 是利用歷史數據模擬買賣以評估盈利狀況。ALGOGENE平台簡化程式交易的設計，方便用戶進行 Back-Testing。

15. Back-Testing 對交易有什麼好處？

我們設計的每個交易策略均需進行長達三個月至六個月的 Back-Testing。越詳細的 Back-Testing 能提升交易策略的成效。對於交易者來說，Back-Testing 就像是「練功」，不斷練習能夠看見進步。

16. 對計劃全職交易的人有什麼建議？

全職交易需要謹慎考慮，資本不需過大，但必須擁有優勢的交易策略，每天小量經營，將交易視為一門生意。

17. 已做過 Back-Testing 的交易策略，應多久再進行一次 Review？

市場變化快速，定期 Review 策略是必要的。建議每1-3個月進行一次 Review，將交易視為職業，保持策略的優勢。

18. 在香港，程式交易最適合哪些市場？

程式交易可應用於股票、期指、外匯、黃金及加密貨幣等市場。

19. 在 Back-Testing 中，如何處理「理論價」與實際入市價的差異？

在模擬交易中，策略假定立即以當前價格買入，但實際上可能需要追價才能成交。經驗豐富的交易者能有效減低這種影響，需在設計策略時加以考慮。

20. 有沒有每次必賺的策略？

市場上沒有必賺的策略，交易策略只是提供優勢。良好的資金管理和風險控制是成功的關鍵。

21. 我的策略經常輸，應如何處理？

遇到經常輸的策略，反而可以考慮調整方向，並逐步修改以改善測試成效。並非所有常輸的方法反向操作就必賺，需結合不同時間框架來捕捉機會，並加上有效的資金管理。

22. 需用多久的數據做 Back-Testing 才能見效？

一般建議，若使用1分鐘數據，需至少一年歷史數據；若是日線數據，則至少需十年數據。

23. 為何不同移動平均線的效果相似？

隨著交易策略經驗增長，你會發現不同時間框架的移動平均線預測市場方向的效果相似，但入市訊號的頻率及獲利金額會有所不同。

24. 為何測試有效的策略卻未能賺錢？

很多交易者未使用足夠的數據進行 Back-Testing，或策略參數過度優化，這使得策略存在漏洞。

25. 入場點與出場點，哪個更重要？

兩者同樣重要，但出場點更為關鍵，因其直接影響回報。

26. 如何處理程式交易中的心理壓力？

初期心理壓力較大，建議積累經驗，並利用課程的實戰檢討來協助解決這些問題。

27. 若贏率僅稍高於50%，這是否差？

穩定性比贏率更重要，若能持續獲利十年以上，則該系統值得信賴。

28. 何謂 Forward Test？

Forward Test 是在實時情況下進行模擬交易，建議至少運行半年才能確認策略有效性。

29. 為何高勝率策略在實際交易中仍無法賺錢？

提升勝率往往伴隨著不成比例的風險控制，需平衡止損與止賺的比例。

30. 使用 C++ 或 Java 編寫交易程式是否比 ALGOGENE 更好？

ALGOGENE 提供了靈活的策略編寫環境，適合希望成為量化交易人仕。若想成為 IT 專才，則更應學習多種程式語言。