程式交易是指藉助現代統計學和數學的方法，用數量模型驗證及固化這些規律和策略，再利用電腦技術來進行科學交易的投資方式。

參考來源 智庫百科

如果今天有個朋友告訴你，他操作台灣指數期貨的方法很簡單，K棒週期5分鐘，只做多，一天做一次，看見紅三兵(黑K後的連續三根紅K棒)下一跟開盤就進場，成交後掛50點停損與50點停利，很輕鬆不用盯盤，此時的你應該相信嗎？

如下圖1黃框處，或許你可以把歷史K棒打開，然後在每日300根K棒找尋紅三兵操作的機會，一個月22個交易日總共有6600根，如果有耐心，人工量化其實也是一種方式，但是在資訊爆炸的年代，資料取得容易，平台操作難度降低，我們是否可以用科學量化的方式來驗證交易邏輯呢？

主觀交易跟程式交易的差異其實就在於主觀交易它涵蓋了情緒與經驗，而程式交易說穿了它就是透過科學化的驗證，在不人為干預的前提下附帶嚴格紀律進行自動化交易。兩種交易模式有沒有誰好誰壞？答案是沒有，不管是主觀交易與程式交易，陣亡率都一樣很高，主要差別就是交易邏輯是否經過完整的驗證。

現在我們就用科學方法驗證台灣指數期貨5分K紅三兵的邏輯，在過去三年會不會賺錢。如下圖2，紅三兵後下一跟開盤進場，50點停利。看似不錯，但這只是其中一天。如圖3，若是把資料往回拉至3年的時間，結果卻不是我們所想的這樣，曾經不錯，最多獲利35萬，而到目前為止，卻是小賠幾千塊，這種結果應該不是我們所想要的吧。所以，透過科學化驗證交易邏輯是否可行，答案電腦會告訴你！！

當我們知道交易邏輯是無法帶來效益，這時我們還可以針對交易邏輯進行適度的修繕看結果會不會有所改變，這也是程式交易其中一個優勢之一，或許稍作改善，就會有不錯的效果。如下圖4，我們將原本紅三兵後下一跟開盤就進場，改為紅三兵後下一跟必須拉回到紅三兵高低點的中間值才進場。如圖5，光是這一個動作不僅把過去三年績效提升，曲線平滑，總交易次數也降低2百多次，簡單的說，就是過濾掉了一些失敗交易，改善了原本的交易邏輯。

改善了之後看到成效，還可以更好嗎？或許有些改變並不會讓績效有所提升，但科學驗證就是可以不斷的嚐試與修正，不需要用實單來驗證交易邏輯是否可行。

我們把最改善後的邏輯多套上一個台指期的慣性，如下圖6，利用台指期跳空特性，把改善後的邏輯再加上今日往上跳空幅度超過0.5%時，才可進場做多。

如圖7，進化後獲利雖縮水，但風險卻大幅降低，交易次數也大幅度減少，或許多數人會認為跳空過濾太多交易，樣本次數太少而不具參考意義，但其實這不是重點，因為這只是用來詮釋科學化驗證的改善與進化差異。

最後，我們在把歷史資料延伸到10年，來看一下近三年表現不錯的交易邏輯，在過去10年到底表現如何？如下圖8，過去的表現沒有很強烈，在水平面上下浮動，但這也真實的表現了該邏輯的特性，很快速地可以讓我們得知是不是在現在與過去都能有不錯的表現。老話一句，透過科學驗證，讓交易邏輯無所遁形。

科學驗證交易邏輯，目的是了解交易方法在過去的表現，並期待在未來能夠重複的發生跟過去類似走勢與行情，而在相似的統計資料下可以帶來獲利。但其實任何的方式都有其優缺點與需要克服的困難，但若是有不錯的交易邏輯，且透過科學驗證後還能有良好的表現，是不是可以增加我們在金融市場上進行投資的信心度呢？

量化交易其實並不是全然沒有缺點，先前有提到，執行面是在不人為干預的前提下附帶嚴格紀律進行自動化交易，程式交易就是死板，進出不摸稜兩可，沒有灰色地帶，不容易變通也不能說就是最好的交易。拿主觀交易來論述，主觀交易內含了很多經驗與情緒，一個沉穩的主觀交易者，操作績效並不一定會比程式交易者差，甚至好更多，所以，好與壞的判定與選擇，都只是依照個人的交易習慣與心態作論述罷了。