• 數學模型 (Mathematical Modeling):

• 此方法基於隨機微積分和模擬技術，認為金融市場本質上是隨機的，無法根據歷史數據確定性地預測未來價格。

• 一個經典例子是 幾何布朗運動 (Geometric Brownian Motion, GBM) 模型，它假設資產價格遵循一個連續時間的隨機過程。

• GBM 公式為： dS_t = μS_t dt + σS_t dW_t，其中 S_t 是資產價格，μ 是預期回報率（漂移率），σ 是波動率，dW_t 是隨機衝擊（維納過程）。

• 數據驅動與機器學習模型 (Data-Driven and Machine Learning Models):

• 機器學習非常適合為金融數據建模，因為它能處理複雜的模式並捕捉日報酬率的風格化事實。

• 當預測變數眾多或考慮資產之間的共同運動時，機器學習模型在高維度數據處理上非常有效。這與數學模型認為市場無法預測的觀點形成對比。

Python 程式碼範例 (Python Code Examples)

文件中包含了兩個 Python 程式碼區塊：

• 使用 yfinance 和 mplfinance 套件下載並繪製 NVIDIA (NVDA) 公司從 2024 年 1 月 1 日至今的 K 線圖（蠟燭圖）及交易量。

• 使用 numpy 和 matplotlib 套件，基於幾何布朗運動 (GBM) 模型模擬資產價格在一年內的隨機走勢並將其繪製成圖表。

在介紹了不同類型的投資者之後，文件深入探討了交易者在市場中使用的幾種主要方法。

市場參與者的交易方法 (Approaches Used by Traders in the Market)

這裡列出了幾種最主要的交易方法：

• 技術分析 (Technical Analysis): 依賴歷史價格、圖表模式和技術指標（如移動平均線、RSI）來預測未來價格走勢。

• 基本面分析 (Fundamental Analysis): 透過分析財務報表、行業趨勢和宏觀經濟因素來評估資產的內在價值。

• CANSLIM 策略: 這是由 William O'Neil 開發的一種結合了基本面分析和動能指標的選股策略。

• 計量經濟學 (Econometrics): 使用統計方法為經濟和金融數據建模，常用於預測資產價格和波動性。

• 機器學習 (Machine Learning): 利用大型數據集中的模式來預測市場行為，能夠處理非線性和高維度數據。

• 投資組合優化 (Portfolio Optimization): 根據現代投資組合理論 (MPT)，構建能在給定風險水平下最大化回報的資產組合。

• 賽局理論 (Game Theory): 將策略性思維應用於市場決策，考慮其他市場參與者的行為及其對價格的影響。

• 規則交易 (Rule-Based Trading): 遵循一套預先定義的嚴格規則來進行買賣決策。

• 算法交易 (Algorithmic Trading): 使用自動化系統根據預設規則或模型執行交易。常見策略包括趨勢跟隨、均值回歸和統計套利。

• 量化交易 (Quantitative Trading): 使用數學模型和大型數據集來識別交易機會。

• 情緒分析 (Sentiment Analysis): 利用來自新聞、社群媒體的文本數據來衡量市場情緒，並預測市場反應。

結論：

每種方法都有其優缺點，通常會結合多種策略。了解這些方法的基礎假設和局限性對於做出明智的交易決策至關重要。