算法交易系統 (Algorithmic trading system)

一個算法交易系統包含一系列互相關聯的步驟，主要階段如下：

• 市場與交易基礎 (Market and Trading Basics): 了解市場基本原理，熟悉股票、債券、加密貨幣、選擇權、期貨等金融工具，以及影響市場的基本面和宏觀經濟因素。

• 選擇交易策略 (Choose a Trading Strategy): 決定要自動化的交易策略，例如均值回歸 (mean reversion)、動能 (momentum)、統計套利 (statistical arbitrage)、配對交易 (pairs trading)、高頻交易 (HFT) 等。選擇的策略需與您的交易目標、風險承受能力和可用資本相符。

• 數據收集 (Data Collection): 獲取用於回測的歷史數據和用於實盤交易的即時數據。數據可包含價格、交易量、基本面，甚至是社群媒體情緒等另類數據。

• 制定交易算法 (Formulate a Trading Algorithm): 根據所選策略，制定具體的交易算法，詳細說明交易的進出場點、倉位大小和風險管理措施。

• 回測 (Backtesting): 使用歷史數據測試您的算法，以評估策略在實際部署前的表現。需注意避免「過擬合」(overfitting) 的問題，即模型在歷史數據上表現良好，但在真實市場中卻失敗。

• 評估 (Evaluation): 使用夏普比率 (Sharpe ratio)、最大回撤 (drawdown)、投資回報率 (ROI) 等指標評估算法的表現，以了解策略的風險與回報權衡。

• 模擬交易 (Paper Trading): 這是一種模擬的實盤測試，算法在即時市場數據上運行，進行假設性交易（非真實金錢交易），以驗證在當前市場條件下的表現。

• 實盤交易 (Live Trading): 如果策略在回測和模擬交易中表現良好，就可以進入實盤交易，動用真實資金執行交易。

• 績效監控與調整 (Performance Monitoring and Tweaking): 持續監控算法在實盤交易中的表現。市場狀況會變化，算法可能需要調整甚至完全重新設計。

• 風險管理 (Risk Management): 在所有步驟中都必須謹記風險管理。設定停損點、明智地管理槓桿、並分散您的投資組合以應對不利的市場條件。

總結： 算法交易系統最關鍵的部分不僅是交易策略本身，還包括系統的穩健性、風險管理以及適應不斷變化的市場條件的能力。