ISA 5323-0

Brief

程式交易已大量應用在金融商品市場上，例如股票、期貨、選擇權、外匯等，然而程式交易並不能保證獲利。不論是藉由技術指 標、統計分析、網路資訊蒐集、機器學習、或是人工智慧等技巧設計策略，都必須進行回測及風險管控。本課程將介紹程式交易 的技巧及程式交易的策略範例。同學必須思考並實作自己的程式交易策略。透過與同儕的比較以提升自己的交易策略的效能。

Description

Course keywords: 程式交易, 自動化交易, 交易策略, 機器學習, 人工智慧 一、課程說明(Course Description) 程式交易已大量應用在金融商品市場上，例如股票、期貨、選擇權、外匯等，然而程式交易並不能保證 一定能夠獲利，一個能夠獲利的策略，必須是靠精心打照出來的。不論是藉由各種技術指標、統計分 析、網路資訊蒐集、機器學習或者是人工智慧等技巧所設計的策略，都必須進行不斷的調整參數、回 測、風險管控以得到最佳近似解。本課程將介紹程式交易的技巧及程式交易的策略範例。同學必須要有 撰寫程式的能力基礎金融商品知識，並嘗試思考及實作自己的程式交易策略。通過與同儕的比較以提升 自己的交易策略的效能。 二、指定用書(Text Books) 無 三、參考書籍(References) 1*. 交易‧創造自己的聖盃「第二版」- 凡．沙普博, 寰宇出版社, 2010. 2. 程式交易：平台開發方法與實務（3版）- 許江河, 新陸書局, 2019. 3. 全面交易：掌握當沖與波段獲利- 約翰．卡特, 寰宇出版社, 2016. 4. 策略大師談程式密碼-吳子靖, 寰宇出版社, 2012. 5*. 機械交易系統- 理查德·L.威斯曼, 機械工業出版社, 2016. 6*. 順勢操作：多元化管理的期貨交易策略-安德烈．可蘭諾, 寰宇出版社, 2015. 四、教學方式(Teaching Method) Lecturing (本課程教學有?965;用遠距教學授課，但遠距授課時?849;未達課程總授課時?849;二分之一，為輔助 教學性質。) 五、教學進度(Syllabus) 1. 金融商品介紹 2. 技術指標 3. 統計分析 4. 機器學習 5. 程式交易工具 6. 策略研析 六、成績考核(Evaluation) 1. 期中報告 20% 2. 期末報告 20% 3. 期中競賽 30% 4. 期末競賽 30%

Timetable

Scores

Average Percentage 83.48

Std. Deviation 6.4

Remarks

先修科目程式設計。需具備金融商品基本知識。本課程教學有輔助遠距教學授課。

Restrictions

Compulsory

Elective

Cross Discipline

First Specialization

Second Specialization