A. 什麼是量化交易
量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術磨氏族從龐大的歷史數據中海核燃選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒瞎弊波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
B. 散戶想做量化交易，看這篇就夠了
大家好，我是喵醬，一枚滬漂轉行學量化的女漢紙，酷愛rap。
量化交易不等同於高頻交易，盡管高頻交易在量化中占重要位置，但它的門檻極高，需要極高的硬體成本和人工成本，延遲、性能和穩定性要求也非常高。因此，對於普通散戶來說，高頻交易可能難以觸及。
從交易頻率來看，量化交易可分為高頻、中低頻和超低頻。其中高頻交易適合專業人士，而中低頻和超低頻則更加適合普通散戶。搭建一套自己的策略環境，通常包括四個步驟：開發環境搭建、數據准備、交易策略開發和回歸測試。
在開發環境搭建上，目前主流的兩種平台是Python和R語言，它們提供了回測框架、時間序列分析、統計分析等庫，如開源回測框架BackTrader，在AQF量化金融分析師課程中有詳細教學。
數據准備階段，需要收集與交易策略相關的數據，包括歷史價格、成交量、財務數據等。數據來源包括金融數據供應商、證券交易所、財務報表等，其中tushare提供成熟介面獲取數據。
交易策略開發階段，每個股民都有自己的選股理論，如市盈率、換手率等。程序可以簡化這些篩選工作，解決從數千股票中篩選的難題。
回歸測試階段，幫助交易者了解策略在過去的表現，為未來的實盤交易提供參考。如果回測效果不錯，各項指標如收益率、最大回撤率、Sharp值等在可接受范圍內，即可進入下一步。
模擬交易階段，實盤交易前的模擬交易（paper trading）是常見的做法。回測使用歷史數據，通過不斷調整參數優化指標，但需注意避免過度擬合，市場總是變化無常。模擬交易效果通常取決於程序的靈活性以及良好的風險和資金管理演算法。
個人從事量化交易是可行的，但能否賺錢則取決於個人修養和能力。總結而言，量化交易為普通散戶提供了新的投資途徑，但需要深入了解和實踐。