量化交易：為什麼專業人士賺取數百萬，而你卻做不到？

想像兩位交易者面對同一張圖表：

傳統交易者 (： 看到比特幣上漲，感到害怕錯失良機；看到下跌，則陷入恐慌，全部賣出。這是一個無限循環的情緒波動 → 投資組合逐漸萎縮。

量化交易者 )： 擁有一個同時分析50個指標的模型，當符合特定條件時自動執行交易。沒有情緒，只有數學。結果：穩定獲利。

這不是小說。在加密貨幣領域，有團隊用機器人每月賺取超過(的收益。在華爾街，量化交易者也用這種策略動用數億美元。

真的有什麼差別嗎？

傳統交易 = 一個經驗豐富的漁夫望著水面，憑直覺判斷魚群所在。

量化交易 = 自動聲納全天候掃描海底，發現魚群時投放漁網。

四個重要優勢

1. 堅如鋼鐵的紀律 → 無情緒、無FOMO（錯失恐懼症）、不會凌晨三點恐慌性賣出。模型決定一切。

2. 大規模處理能力 → 人腦只能分析5個圖表，一台機器能同時分析50,000個，找到肉眼看不見的模式。

3. 執行速度 → 在加密貨幣市場，微秒之差至關重要。機器人能捕捉人類幾小時才能察覺的機會。

4. 機率多元化 → 不會只押一種幣。多個目標，成功率較低，但多次嘗試累積收益。更多嘗試＝更高獲利。

但這裡也有陰暗面…

樣本偏誤： 過去的數據可能不代表未來。2023年贏的策略，2024年可能崩潰。

策略共振： 當所有人都用同一模型，優勢就會消失。就像所有交易者同時讀同一份技術分析。

“黑箱”問題： 許多策略有效，但沒人知道為什麼。只知道歷史上曾賺錢。這很危險。

它是怎麼運作的？四個步驟

1. 收集資料： 價格、成交量、財務數據、期貨融資率等。

2. 建立模型： 找出模式 )例如：成交量高峰後，比特幣在4小時內上漲2.3%$1M

3. 回測： 用過去數據測試策略。1年前有效嗎？3年前呢？

4. 自動化： 機器人全天候運作，當條件符合時立即交易。

兩條通往獲利的路

路徑一 - 數據挖掘： 在歷史數據中尋找模式。優點：容易找到。缺點：市場變化時，模式就會失效。

路徑二 - 純邏輯： 不依賴歷史數據，用數學推導。例如：套利策略 (如果價格突破某個數學界限，總是有利潤)。優點：幾乎不受市場變動影響。

在華爾街賺取超過1億美元的交易者，不依賴“可能失效”的模式，而是用永遠有效的數學邏輯，不管加密貨幣漲跌。

**你應該問自己的問題：**你的策略是建立在一個可能會消失的漂亮模式上，還是建立在永遠有效的數學邏輯之上？