想系統化學會 Python 程式交易，除了上線上課程、看 YouTube，讀書仍然是最紮實的學習方式之一。一本好書可以帶你從程式語法、策略邏輯、回測技巧一路打底到自動化部署。本篇整理了適合不同程度讀者的 Python 程式交易書籍，並說明各書的重點內容、推薦對象與學習建議。
新手入門：從基礎語法到策略實作
1. 《用 Python 學程式交易》（繁體中文版）
作者：Dr. Yves Hilpisch
- 特色：以 Python 為主軸，從基本語法、金融數據處理、技術指標，到簡單的量化策略實作都有涵蓋
- 適合：完全沒寫過程式，但有交易經驗的新手
- 學到什麼：pandas 資料處理、簡單策略建構、圖表視覺化
2. 《Python for Finance》第二版
作者：Yves Hilpisch（英文）
- 特色：從金融理論推導，結合程式實作與數學模型，是財務工程與量化基礎的入門聖經
- 適合：希望系統化學習金融模型與策略的新手或學生
- 學到什麼：資料處理、模擬分析、風險建模、財務時間序列分析
策略與回測進階：從單一策略到組合優化
3. 《Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale》
作者：Ernie Chan
- 特色：量化交易界經典著作，理論與實務兼具，附有策略回測實作程式碼（Python / MATLAB）
- 適合：已熟悉基本 Python 語法，希望理解策略原理的中階讀者
- 學到什麼：平均回歸策略、動能策略、風險控管、回測範例與效能評估
4. 《Advances in Financial Machine Learning》
作者：Marcos Lopez de Prado
- 特色：以機器學習為主軸，深入探討金融市場資料的處理與建模技巧
- 適合：有工程背景，想將 AI/ML 應用於量化交易的進階使用者
- 學到什麼：標籤分類、特徵選擇、模型驗證、策略部署技巧
自動化交易與 API 部署實戰
5. 《Building Winning Algorithmic Trading Systems》
作者：Kevin Davey
- 特色：作者為期貨程式交易實戰操盤手，強調回測與實盤之間的差異
- 適合：想要了解「實盤會出什麼問題」的實作派讀者
- 學到什麼：策略測試流程、自動下單、風控設計、心理層面調整
6. 《Python Algorithmic Trading Cookbook》
作者：Pushpak Dagade（Packt 出版社）
- 特色：以「食譜」形式設計，直接給你可執行的策略程式碼
- 適合：喜歡實作、想跳過理論快速上手的人
- 學到什麼：K 線操作、技術指標回測、下單整合、加密貨幣交易
延伸資源與閱讀建議
| 學習階段 | 推薦閱讀順序 |
|---|---|
| 完全新手 | 《用 Python 學程式交易》 → 《Python for Finance》 |
| 有基礎者 | 《Algorithmic Trading》 → 《Trading Cookbook》 |
| 進階用戶 | 《Financial ML》 → 搭配 QuantConnect 或 Lean 引擎實作 |
| 實戰部署派 | 《Building Winning Algorithmic Trading Systems》 |
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