技術分析和量化交易，在金融市場中一直享有相當的熱度與追隨者。然而，這些方法在實務運用中，特別是長期投資成效上，卻存有明顯的限制與挑戰。本文將從理論依據、市場結構變化、交易成本與心理偏誤等層面，探討技術分析與量化交易存在的問題。
首先，技術分析本身存在根本的理論缺陷。技術分析的核心假設在於價格走勢具有可預測性，例如透過支撐線、壓力線、移動平均線等指標來判斷未來行情。但這些假設卻經常遭遇市場的隨機性與效率性的嚴峻考驗。諾貝爾經濟學獎得主 Eugene Fama 的隨機漫步理論，以及效率市場假說（Efficient Market Hypothesis, EMH）皆指出，市場價格的變動本質上難以被過去的模式有效預測。這導致技術分析在長期表現上難以穩定勝出。
此外，量化交易尤其是趨勢追蹤策略近年來更是遭遇嚴重挫敗。根據 PivotalPath 的資料，2025 年趨勢追蹤基金整體上半年損失約 10%，許多著名基金更創下雙位數跌幅。這些基金普遍使用高度機械化的量化模型，透過演算法自動跟隨市場趨勢交易。過去如 2008 年金融危機及 2022 年股債雙跌時，這些量化策略曾表現卓越，但在 2025 年卻嚴重失效。
究其原因，主要是市場環境已經發生根本性的轉變。2025 年市場處於高度不確定性的狀態：美國政府政策頻繁轉向、聯準會政策前景模糊、地緣政治局勢動盪，使市場呈現「劇烈波動但缺乏明確方向」的特殊格局。量化模型在這種情形下頻繁進出市場，反而陷入「買高賣低」的惡性循環。
其次，趨勢追蹤基金也面臨資金池過大與策略同質化的問題。過去十年間，趨勢追蹤基金的規模迅速膨脹至超過 3,000 億美元。當大量資金採用同一策略時，市場稍有反轉就會出現集體踩踏，造成更大的波動，進一步削弱策略效益。ETF與期貨指數化產品的普及也使量化基金原有的資訊優勢迅速流失。
再者，隨著高頻交易和市場資訊加速流通，趨勢信號的「有效生命週期」大幅縮短。市場一旦形成明顯趨勢，很快便被各類演算法所套利，超額利潤空間極度壓縮。這種資訊快速吸收與反應的市場結構，對於依靠延續性趨勢的量化交易極為不利。
此外，量化交易與技術分析都面臨交易成本的現實制約。尤其是資金規模較大的投資人，在執行量化或技術交易時，會遇到滑價效應（Slippage Effect）與市場影響成本（Market Impact Cost），實際交易價格經常劣於預期，顯著侵蝕理論收益。此外，頻繁交易產生的手續費與稅務成本，也進一步降低了這類策略的實際淨利。
從行為財務學角度來看，技術分析與量化交易同樣難以擺脫心理偏誤。即使量化交易強調自動化與理性，設計者在模型建構、參數選擇和資料回測時，仍可能受過度自信、確認偏誤等影響，導致策略過度擬合或高估效能。當大量資金追逐同類型策略，羊群效應與踩踏風險更會放大系統性風險。因此，這些工具並非能徹底消除人性弱點，只是將問題移轉到模型背後的決策與假設選擇。
展望未來，這並非意味著技術分析或量化交易完全沒有價值。事實上，趨勢追蹤策略或許可以透過混合型（Hybrid）方式，結合量化模型與主觀判斷來動態調整風險暴露，以應對市場不確定性。此外，投資人必須清醒認識到，任何策略都難以穩定創造超額報酬，應避免對單一策略的過度依賴。
總結而言，技術分析與量化交易面臨的挑戰，根源於理論基礎的不足、市場結構的演化與資金同質化問題，以及交易成本與心理偏誤的侵蝕。投資人應審慎理解這些策略的本質與局限性，透過多元化的資產配置與策略布局，才能在動盪市場中長期穩健地累積財富。
本文為風傳媒特邀導讀人季凡撰寫，現在訂閱：風傳媒VVIP合作推薦專案，除了以全球最低優惠價，暢讀中英日文全版本之華爾街日報，還有優惠好禮大加碼！
＊作者季凡為 APcore Global Education 創辦人、財經 Podcast「Two Money Lovers 經濟學不是萬能但有用」主持人。 （相關報導： 對美投資3000億？台積電最新回應一次看 入股英特爾恐引爆2危機 ｜ 更多文章 ）
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