🔹 什麼是量化分析？
量化分析是一種交易方法，依賴於統計數據、數學模型和算法來理解市場行爲並做出準確預測。
這種方法僅專注於數字，廣泛用於大型金融機構和對衝基金。
🔹 量化分析的主要任務：
1. 數據收集 - 價格、成交量、波動率、經濟指標
2. 數據清理和處理 - 以發現隱藏的模式
3. 模型創建 - 構建預測的數學框架
4. 策略回測 - 在歷史數據上測試模型
5. 風險管理 - 使用高級工具量化風險
🔹 它在交易中的作用：
根據數字而非情緒提供入場和出場信號
幫助開發自動化交易機器人
增強投資組合表現並降低風險
將多個指標和工具結合成一個可衡量的模型
🔹 最常見的量化分析工具：
量化交易者使用各種高級工具和技術。對於簡單任務，像Excel或Google Sheets這樣的工具對於快速計算和可視化數據非常有用。
更高級的用戶轉向Python或R等編程語言，得益於像pandas、numpy和scikit-learn這樣強大的庫來構建數據模型和分析趨勢。
爲了在歷史數據上測試策略，廣泛使用的平臺有Backtrader和QuantConnect。
爲了獲取實時數據，交易者依賴於像Binance API或CoinGecko API這樣的API。
高級技術還包括蒙特卡羅模擬，以探索可能的未來情景，以及風險測量工具，如風險價值（VaR）和夏普比率，以評估風險下的表現。
🔹 量化分析在實踐中的應用：
1. 選擇一個乾淨的數據集（例如，90天內的BTC價格變動）
2. 使用Python或其他工具構建預測模型
3. 使用歷史數據對模型進行回測
4. 在線部署（或手動使用信號）
5. 持續更新模型以保持準確性
🔹 它如何支持更好的決策：
✅ 提供基於邏輯和統計支持的預測
✅ 減少情緒和主觀偏見
✅ 檢測肉眼看不見的模式
✅ 幫助在極短時間內做出精確決策
🔍 實際示例：使用量化分析分析BTC（2025年7月）
🧪 數據概覽：
當前價格：$123,200
EMA7：$112,900
相對強弱指數（RSI）：94.9（非常高）
移動平均收斂發散（MACD）：看漲
機構流入：+4.8億美元
多頭/空頭比率：45.3
月度波動率：4.7%
年初至今表現：+85%
📊 使用的工具：
在此分析中，使用Python和Pandas庫來識別趨勢方向，並使用線性迴歸模型來估計未來的價格走勢。
風險價值（VaR）用於確定潛在的每日損失，並結合了像相對強弱指數（RSI）和移動平均收斂發散（MACD）等量化指標，以增強信號強度。
🧠 發現：
該模型預測上漲趨勢可能繼續至$128,000–$129,000
在接下來的3天內修正到$115,000的概率：37%
當前風險回報比：大約1:3
🎯 建議的策略：
逐步進入多頭頭寸
在$128K附近獲利
在$119K附近設置止損
📌 結論：
量化分析是一種強大的工具，可以爲交易者提供競爭優勢，尤其是在像加密貨幣這樣的快速市場中。
隨着時間和經驗的積累，您可以建立自己的模型，並根據數據和邏輯做出決策，而不是情緒。
這就是我們今天的課程。希望它能支持您的分析，提升您的利潤，並使評估更加準確。❤🫂
過去三節課的互動很少🥺——如果您覺得有問題或缺失，請告訴我。🙏
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