[課程評價]108-2 張森林 金融交易模擬與實務
英文名字"Quantitative Trading Strategies and Simulation”聽起來很酷。
加簽方式
本課程限定數量財務金融學程的學生加簽，初選不開放。這個學程是為了要吸引管理學院以外的學生來修習的，且每年申請上的人數眾多，照理來說應該不會太難申請。但由於原贊助廠商WorldQuant已經通知不再續約，所以今年開始停止招收學生，也導致七八月的暑期課程(總體經濟與國際金融、金融統計與時間序列)跟以往相比少了很多很多學生(據朋友表示第一門只有約五人、第二門只有大約十人修課)。學程課程也只開到2021年6月底，還沒有修完課程但擁有學程資格的同學需要多加注意。
先備知識
上學期三門學程的課程(金融資產與市場、衍生性商品概論、現代投資管理)要先修完，或是對股票市場和投資組合理論有些了解再來修會比較不吃力，否則還沒開始進入程式的部分應該就完全聽不懂了。我雖然沒有修課，但財金系及會計系的課程本來就有涵蓋大部分的內容，加上有在股票市場操作，對於各種商品並不會太陌生。
課程內容
本課程內容較為凌亂且無一致性及關連性，故筆者將課程內容分為以下五個部分介紹。第一部分由WorldQuant授課，二到五部分改由元大期貨的業師們擔任講者。
Part I : WorldQuant
第一周及第二周的講師是兩位WorldQuant台北辦公室的研究員。第一位簡略地介紹了平常Quant工作的內容及上班時數，剩下的時間讓學生們自由發問(畢竟他也沒有準備…)；第二位則是介紹了重要的投資理論與其背後的數學推導，如效率市場假說、Modern Portfolio Theory、CAPM、FAMA五因子模型及一項重要的數學工具—Kuhn-Tucker Theorem。Part II : 期權研究實務
接下來兩周的課程由元大期貨研究部的協理進行授課，主要內容涵蓋研究實務、期權八大類商品、技術指標、數量方法還有實務上會用到的各種短線策略模型；另外也有介紹研究部的內部分工、資源和順便打一下元大期貨的廣告(就是要我們追蹤元大期貨的line和telegram啦)。這些內容都是來自他們研究部每天產出的各種報告，並從中擷取的(有在元大開戶的應該知道)，內容非常非常的實務和強調操作。Part III : 機器學習
接下來四周課程講師由元大資訊部的員工擔任，內容涵蓋建置python的各種IDE、機器學習的基本原理(gradient descent、back propagation)等，最後介紹了Data Science的workflow，還帶了一個kaggle上的經典範例(又是鐵達尼號...)。整體來說和數據科學較為相關，也出了一份相關的作業。Part IV : 外匯實務
倒數四及五周的課程由元大期貨的槓桿交易商來進行介紹，包含外匯市場、交易方式、外匯商品、交易工具(MQL5)、外匯交易策略及交易心法。
這位講師大概是我印象最深刻的一位。他認為年輕人應該多做短線交易，因為有體力、有本錢；但後來他又提到，有一次上班開盤時他準備好要操作了，結果他突然視網膜剝離，被同事緊急送醫院，之後他就不再做裸K了。
也導致我從此對短線交易完全打消念頭...。
(註：裸K是一種短線交易策略，交易者完全用直覺判斷商品走勢、不靠任何技術指標協助)Part V : 程式交易
最後三周課程由元大期貨自營部的操盤手介紹，內容包括一些(不斷重複提到的)交易概念、技術指標和交易策略(含一些ML演算法在交易上的運用)，還有自動化交易的工具—Multicharts和Power Language。
涼度
除了第一部分以外剩下的每位講師都有出一份作業，總共四份。
第一份是團體報告，Part II的業師要我們針對八大類商品進行短線分析和走勢預測。我們那組(好像)選的是黃金，報告結束後業師也有進行短評，指出我們哪裡可以再改進；但有幾組上台報告時幾乎百分之八十是"參考"元大的研究報告，業師卻給予他們不錯的評價，也幾乎沒有任何負評，讓我感到非常疑惑。
第二份作業是Part III的講師在Kaggle上舉辦的資料科學競賽。業師給我們一份去識別化金融商品的數據，feature包含open、close、high、low、volumn及volatility，並要我們預測testing set內未來的波動率。業師也有給幾個feature engineering的方向，比如可以找什麼技術指標等等，最後我算是有順利預測出來，但排名也沒有在很前面。
第三份作業是Part IV的講師出的讀書心得。這應該算是裡面最簡單的一份作業了，只要從他指定的書單中挑一本來寫閱讀心得即可。大部分的書籍都與短線操作有關，所以我選了一本最薄的《亞當理論》。讀完簡略的感想是「雖然有一部分的心法我認同，但讀完覺得很空虛。難道技術分析就這樣嗎？那大家不都可以賺大錢。」後來我還去找了網路上有關於這本書籍的討論，沒想到還真的有人用這套理論在操作商品，但有沒有獲利就不得而知了。(大家可以自己去查查看)
其實在兩份作業中間還有一個小型的程式交易競賽，內容是用MQL5做外匯商品，但由於不納入成績計算我也沒有做深入了解，故不仔細介紹。
最後一份作業是Part V講師出的程式交易作業，他要學生使Multi Charts撰寫一套交易策略，並且用他給的指數類商品的歷史資料做回測並且加以優化。這邊要感謝我給力的隊友們，我們分工完善，我只負責用Multi Charts把想法實現而已。沒有在期末考週花費太多時間在這份作業上，但交易結果還算理想，讓我感到非常的慶幸。
總結來說，算是我這學期修的課中數一數二重的。一下團體作業、一下個人作業、一下要學不同程式的語法又要吸收每一種衍生性商品的特性和交易策略實在是很令人困擾。我想如果對這方面有興趣並且好好實作，的確能夠有所收穫，但對短線交易沒什麼興趣的我其實在寫每一份作業的過程中都很痛苦。
甜度
未知。
除了金融商品波動率的預測能夠看到排名以外，每一份作業都沒有給出明確的成績及等第。我最後拿A，所以我想應該算扎實偏甜。
總結
剛開學時為了讓學程的資格不被取消，這學期我一定要修滿六學分學程的課，所以我挑選了其中兩門「看起來」最不硬的課來選，現在看來這門課算是選錯了。
首先，課程內容繁雜、很難每個部分都完整吸收，而且實務上的觀念其實對學生來講非常難以消化，但每週總是被大量的內容轟炸，加上各種新的工具讓你回去總得花上一番時間練習才能把作業完成。而且第三週開始，元大講師改到管一三樓的電腦教室授課，整間教室空氣很不流通，每次上課讓我總是昏昏欲睡。上課內容吸收不進去也導致要花更多時間再把內容補回來。再來，對短線交易沒興趣的我其實這門課聽的非常痛苦，只有機器學習那邊有稍微抓住我的目光，所以老實講整學期我也沒認真聽幾堂課。
補充一點，下學年應該是這門課最後一次開課。由於每次的講師不同(也不確定明年WQ的講師還會不會再來)，所以每年的授課內容可能會有微小的更動，但我猜大致上仍然以上面提到的主題為主，希望對還沒修課的同學有一些幫助。
