2025年3月19日 - 信報
量化交易員職務主要涵蓋程式交易三大核心範疇：數據工程（data engineering）、策略分析及策略執行。
須擁精湛程式編寫能力
據筆者觀察，成功交易員有以下特質，下面會詳細分析。
第一，擁有精湛程式編寫能力。除編碼效率與執行速度外，對各類開發工具之嫻熟運用尤為關鍵。在數據工程層面，須至少精通一種數據庫，如MongoDB或SQL。策略分析領域則須熟稔pandas、numpy等基礎工具，輔以statsmodels、seaborn等進階套件。執行層面除需精通自動下單技巧，更須熟稔時間加權平均價格（TWAP）、成交量加權平均價格（VWAP）等基礎執行算法。
第二，要通曉策略開發的整個周期。完整掌握策略開發流程有助系統性優化各環節。整個開發周期涵蓋：數據蒐集與處理、策略邏輯擬定、回溯測試、績效評估、穩定性測試、模擬交易（paper trading）、實盤操作及後續參數調校等階段。
第三，對數據中的規律識別能力也極其重要。策略開發之核心挑戰在於從雜訊中辨識有效規律，預測未來價格。初階者可運用散點圖（scatter diagram）視覺化變量關聯性；進階者則需掌握自相關函數圖（ACF plot）等工具，分析變量在不同時滯下之自相關特徵，藉此評估預測有效性。
掌握正確金融市場認知
第四，則為正確的金融市場認知。利潤源於訊息優勢，錯誤認知將直接導致策略失效。以幣圈的鏈上數據（on-chain data）為例，需特別注意數據供應商之歷史修正機制，回溯測試時須比對版本更新前後之績效差異，避免產生誤判。
最後，更要熟悉各種新的科技，保持open-minded。以前編程難度高，因為程式員沒有足夠的編程工具。不過，現在多了各式各樣的大型語言模型，效率瞬間提高。交易員應該時刻對新知識抱有好奇心，學習各種新的工具。
另外，假如投資加密貨幣，更要每日留意幣圈的新科技，熟悉行內最新發展，捉住趨勢。
以上心得，冀能為有志投身量化交易領域的讀者提供指引。筆者認識很多本業並非金融業的學生，都能透過自學，掌握量化交易，增加收入。要精準、理性地交易，其實並非太難。
作者為造市商交易員、港大客席講師及專欄作家
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