程式交易不再是金融機構或頂尖工程師的專利，現在任何有興趣的個人投資人，只要具備基礎的程式能力與交易知識，就能開始建立屬於自己的交易系統。本篇文章將帶你快速了解程式交易的核心概念、學習路線與常見工具，幫助你順利踏出第一步。
什麼是程式交易？
程式交易（Algorithmic Trading）是指利用電腦程式，自動化執行買賣決策的交易方式。透過事先撰寫好的策略邏輯，程式可以根據特定條件自動下單，排除人為情緒影響。
常見的策略包含：
- 技術指標觸發（如均線交叉、RSI 過熱）
- 價差套利（Statistical Arbitrage）
- 頻率交易（High-Frequency Trading）
- 市場中性策略（如對沖策略）
為什麼要學程式交易？
傳統人工交易容易受情緒波動、資訊過載干擾。程式交易的優點包括：
- 紀律化執行：策略邏輯固定，避免臨場失誤。
- 自動化運作：不需盯盤，系統自行進出場。
- 可量化回測：透過歷史資料檢驗策略效果。
- 可擴展性強：策略可用於不同市場與商品。
入門必備技能
要進行程式交易，你不一定要是軟體工程師，但以下幾項技能會大幅幫助你上手：
程式語言基礎
最常見的語言為 Python，因其語法簡潔、套件豐富（如 pandas、numpy、ta-lib、backtrader）。
資料處理與回測能力
你需要學會如何：
- 取得歷史股價／期貨資料（可從 Yahoo Finance、Quandl 或券商 API 獲得）
- 寫出交易邏輯
- 透過回測（backtesting）驗證策略績效
交易基礎知識
即便程式幫你操作，理解以下概念仍然重要：
- 買賣單種類（限價單、市價單）
- 技術指標原理
- 風險控管（如停損、資金配置）
常見的交易策略類型
| 策略類型 | 特色 | 適合初學者？ |
|---|---|---|
| 移動平均交叉 | 進出場明確、好理解 | ✅ 是 |
| RSI 反轉策略 | 以技術指標過熱過冷為訊號 | ✅ 是 |
| 價差套利 | 需大量統計資料處理 | ❌ 較進階 |
| 頻率交易（HFT） | 需極低延遲環境與伺服器支援 | ❌ 不建議 |
初學者常見的錯誤
- 沒有回測就直接實盤操作
- 策略過度優化導致「過擬合」
- 完全忽略風險控管與資金配置
- 追求完美策略，遲遲不執行
推薦使用工具與平台
- 回測框架：Backtrader、QuantConnect、PyAlgoTrade
- 程式編輯器：Jupyter Notebook、VS Code
- 模擬交易平台：Interactive Brokers、Futu API、TradeStation（進階）
