如何學習程式交易

最近有朋友在問如何學習 股票python程式交易，在回到這個問題之前，先拆解一下這個問題，需求不一樣，解決方案就不一樣，記得看到最後：

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交易品種

首先是交易品種，股票是每個交易新手最先接觸的交易品種。股票程式交易難的是數據太多，有價量數據、財務數據、籌碼數據etc，價量還分前復權、後復權、不復權，整理起來就相當困難。因此TradingViw、MultiChart、XQ、FinLab這些量化交易平台，都會配置豐富的歷史數據。由於股票數據的特殊性，因此這些量化交易平台編寫程式交易策略的語法都比較特殊。當你選擇了其中之一的量化交易平台之後，你要跳到其他的量化交易平台就比較困難。就算你選擇使用python語言的FinLab，使用的語法也是FinLab經過功能封裝之後的函數，使用前需要一定的python基礎。

更多的情況當你在某個平台做出回測結果挺不錯的策略時，改到另一個平台跑回測卻發現回測結果天差地別。別懷疑，這才是常態。就算這兩個平台都是使用相同編程語言也會出現這樣的問題，問題根源就是數據。

Python

根據TIOBE的編程語言排名，Python的Rating大概在25%，Rating排名靠前代表使用者龐大，有問題時不僅容易在社群裡面問到，也代表在ChatGTP、DeepSeek、CoPilot、Cursor這些AI在訓練時有更龐大的數據，能夠更精準的回答你的問題甚至自動幫你寫代碼。

學習Python的優勢不僅僅是能夠跨交易品種編寫程式交易策略，股票、期貨、期權、加密貨幣都有數據接口和交易者自由編寫程式交易策略，而且Python也能夠運行其他功能如爬蟲、開發網站、語音與圖像識別、機器學習等。

程式交易

具備基礎編程能力到完成一個全自動交易策略，中間最大的區別在於要形成一套完整的決策路徑，很多人以為不就是計算指標後買入賣出嗎？那是因為主觀交易時把一些情況給忽略掉：

• 未成交訂單多久要刪單？
• 出現反向信號如何處置未成交訂單還有持倉部位？
• 多部位如何分配資金？
• 無法登入或數據延遲該如何處置？

當然，程式交易與主觀交易最大的區別是程式交易不能賴賬！！程式交易的每一筆交易記錄都是清清楚楚的，你透過主觀交易記憶整理出來能夠獲利的交易策略，放在程式交易裡運行後盈虧狀態可能讓你大吃一驚，因此建議新手先找個能夠模擬交易的平台練習。

需求不同解決方案就不同

回到一開始的問題：

股票python程式交易

這其實是三個相互依賴的需求，同時滿足三個需求的難度不小。

• 如果你的核心是台股的股票交易，那麼建議放棄python，因為股票交易是很吃平台數據的
• 如果你的核心是學習python，那麼建議你放棄股票改做加密貨幣，因為加密貨幣的數據是免費的，而且有模擬交易不用擔心虧損
• 如果你的核心是交易，那麼有些券商/期貨商有提供不用寫代碼的智慧單功能

總結來說，一開始的設想與現實狀況總會存在差異，確認哪些是你的核心需求、哪些需求是可以調整的，盡快找到一個合適的解決方案。