QRAFT
AXE AI 交易系統
市場先驅
AI 人工智慧驅動投資
B2B 解決方案的領導者
全球認證
超過 15 家全球金融機構
與 QRAFT 合作
多元化投資模型
擁有多達 200 多個模型
涵蓋：AI 投資組合、投資組合構建
市場風險指標、交易信號模型
重大里程碑
SoftBank Group Corp. 於 2022 年成功從軟銀集團獲得 1.46 億美元的投資
- QRAFT 執行長：軟銀是投資顛覆型創業公司的領導者，這次合作只是 AI 科技改變資產管理業的開端…
- SB Investment Advisers合夥人 / 軟銀集團前董事總經理：QRAFT 提供的 AI 技術 已在美國股市接受測試並得到驗證…；它可以徹底改變管理資產的方式，支持他們顛覆全球資產管理的方式。
National Pension Service. 於 2020 年韓國頂級退休基金集團成功將 AXE 納入其交易系統
- 全球排行第 3 退休基金
- 操盤金額達 976 兆韓元
- 管理 2200 萬人的退休儲蓄
QRAFT 演進史
AXE 是什麼？為何要選擇 AXE？
AXE是一套基於『強化學習』（Reinforcement learning）的交易算法（trading algorithm）
Reinforcement Learning
Supervised Learning（監督式學習）和 Reinforcement Learning（強化學習）都是機器學習的主要分支
減少成本：人為風險管理
減少因交易者心理影響、疲勞、工作量帶來的人為風險。
自動化：時間效率
人為干預被最小化，可有效地減少時間浪費。
相容性：系統整合
可以介接券商現有的OMS，搭配AXE來使用。
AXE 特色
AXE 透過分析歷史資料，採用深度學習的方式建立模型來預測趨勢
並分析每日的行情報價與交易數據，來進行模型的優化與參數的微調，達到最大化長期回報的行動策略
顧客在線上下單
供應商庫存更新
旅客掃描登記證
感測器感測溫度變化
AXE 核心的交易演算法為
TWAP（時間加權平均價格法）與 VWAP（成交量加權平均價格法）
各有其優劣，可依交易商品來選擇策略
| TWAP（時間加權平均價格法） | VWAP（成交量加權平均價格法） |
| 主要：每一時間間隔按相似數量拆分訂單 | 主要：根據歷史行情，預測每時段成交量佔當日成交量比例，並按此比例拆單成交 |
| √ 於流動性不足的證券，執行大筆訂單時，可減少對市場價格的劇烈波動 | √ 根據市場成交量變化進行調整，對交易量較大的股票較有效果 |
| × 在成交量異常波動時，執行大筆訂單，平均成交價格可能不如預期 | × 對於流動性較差的標的，VWAP 的表現可能低於 TWAP |
AXE 特色
QRAFT 分析 2022~2023 年的台股市場資料，在不同的時間範圍下，運用不同下單量，創造最佳績效
AXE 在基礎模型底下，根據基礎比率『總下單量/時間範圍』，訓練出不同 AI 模型，為達最佳表現，在不同情境下使用不同 AI 模型
| 時間範圍 | 最小下單數量（單位：張） |
120 分鐘（2 小時） | 23 |
140 分鐘 | 27 |
160 分鐘 | 31 |
180 分鐘（3 小時） | 34 |
200 分鐘 | 38 |
220 分鐘 | 42 |
240 分鐘 | 46 |
265 分鐘（09:00 ~ 13:25） | 50 |
| 降低成本 |
建立「限價單」的委託價格帶，降低交易成本。 |
| 保證訂單執行 |
防止胖手指疏失，特別是錯誤執行CD單指令。 |
| 防止交易模式暴露 |
基於 AI 深度學習所做的交易模式，可防止對手仿照交易行為。 |
| 防止偏離價格趨勢 |
動態調整限價單數量和密度，抵禦市價劇烈波動。 |
AXE 運作模式
QRAFT AXE可與券商現行 OMS 系統串接，由 AXE 發送信號告知 OMS 系統下單
若 AXE 服務器出現異常時，會在 3 秒內自動重新啟動，並自動將訂單 Reload
如果自動恢復失敗，則手動將訂單執行歷史記錄發送至 Emergency Engine，以繼續執行
AXE 績效表現（韓國股市）
以下為使用 QRAFT AXE AI 交易引擎，韓國知名金融機構於 2021 年，真實在市場上交易的匯總統計
韓國全民退休金基金（NPS）將 AXE 納入其交易執行系統
於 2020年Q3 期間，每月處理超過 1 億美元，創造超額報酬 5~10bps+，大幅增加收益Engine，以繼續執行
✔ 節省交易成本：13 萬美金
✔ 經手規模逐步擴大：1 億美元 ↑
✔ 超額報酬率：5～10 bps+
AXE 績效表現（台灣股市）
以下為使用 QRAFT AXE AI交易引擎，使用台股 2022 年至 2023 年的歷史資料訓練後，模擬在市場上交易的匯總統計
