Algo trading Python的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

智能交易演算法之比較分析研究: 以台股為例

為了解決Algo trading Python的問題，作者張宸銚 這樣論述：

為提升整體證券市場交易效率及資訊透明度，並與國際接軌，金管會 於 109 年 3 月 23 日正式實施台股逐筆交易制度。而隨著資訊科技的發展與 新制度的上路，金融交易方式已慢慢地改變。以股票交易市場為例，傳統 的人工下單交易往往無法及時回應金融市場的即時訊息，因此可能大幅降 低投資交易的報酬率。而智能交易其主要是透過交易演算法進行自動化交 易，撇除人為的干擾，將交易員所下達的交易訊號，以最佳化的交易策略 佈單，降低交易成本並貼近市場最適價格的目標。因此本研究期望比較現 有交易策略演算法之交易績效，找出能取得最貼近市場最適價的演算法， 以提升智能交易之價值及其實用性。為達本研究目的，研究中首先

透過文獻蒐集以整理出目前常見之演算 法佈單邏輯，將市場上現行最頻繁被使用的兩種演算法交易策略，分別為 成交量加權平均價格(VWAP)以及時間加權平均價格(TWAP)作為本 研究在探析市場最適價演算法的基礎。接著，再透過所蒐集到的各大產業 龍頭股(台積電、中華電、國泰金、統一超、台灣高鐵)之實際市場交易 詳細資料作為本研究之研究對象與樣本，以真實資料輸入模擬程式的方式 來完成模擬佈單情況。最後，將兩種不同佈單方法所得出的平均價格與當 日市場均價(市場最適價)互相做比較，以兩者平均價格分別與市場均價 相減後的差，做為判斷哪種佈單方式所獲得的績效較佳之標準。依此理論，本研究利用 Python 程式語

言，針對五大不同產業股票進行 模擬巨量資料分析，研究結果發現，此五大產業龍頭股，在進行大單切分 時，使用成交量加權平均價格策略所獲得的結果，相對於時間加權平均價 格策略更為佳貼近市場均價，因此可推斷其策略是具有相對較好的績效。 有鑑於此，在未來本研究期望藉由導入更多市場詳細交易資料與交易策略， 再提升該判斷邏輯的實用性與使用範圍，協助法人客戶以及交易人員在下單前可先行了解欲操作之股票應該搭配上何種演算法交易策略為佳，進而 真正達成在股票切分大額部位時，能夠有效提高交易品質競爭性之目標。