Python 程式交易教學入門指南：從零開始打造你的自動化交易系統

你是否想打造自己的交易策略？是否厭倦每天盯盤、情緒化交易？學會用 Python 進行程式交易，不但能幫助你紀律執行策略，更能將複雜的邏輯自動化。本篇教學將一步步帶你從零開始學會用 Python 打造程式交易系統，適合完全新手閱讀。

誰適合學習 Python 程式交易？

• 想擺脫情緒干擾、用邏輯交易的投資人
• 有投資經驗，但想進一步用程式驗證策略的人
• 工程師背景，想進入金融量化領域
• 對自動化交易、資料分析、AI 金融應用有興趣的新手

學習前需具備哪些基礎？

Python 程式交易的教學流程

第一步：載入股票資料

使用 yfinance 套件下載歷史股價（以 AAPL 為例）：

import yfinance as yf
df = yf.download("AAPL", start="2022-01-01", end="2023-01-01")
print(df.head())

第二步：計算技術指標（以移動平均為例）

df['MA5'] = df['Close'].rolling(window=5).mean()
df['MA20'] = df['Close'].rolling(window=20).mean()

第三步：撰寫簡單交易邏輯（均線交叉）

df['Signal'] = 0
df.loc[df['MA5'] > df['MA20'], 'Signal'] = 1
df.loc[df['MA5'] < df['MA20'], 'Signal'] = -1

第四步：簡易回測績效計算

df['Return'] = df['Close'].pct_change()
df['Strategy_Return'] = df['Signal'].shift(1) * df['Return']
cumulative_return = (1 + df['Strategy_Return']).cumprod()
print(cumulative_return.tail())

第五步：進階回測（使用 backtrader）

import backtrader as bt

class TestStrategy(bt.Strategy):
    def __init__(self):
        self.ma5 = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=5)
        self.ma20 = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=20)

    def next(self):
        if self.ma5[0] > self.ma20[0] and not self.position:
            self.buy()
        elif self.ma5[0] < self.ma20[0] and self.position:
            self.sell()

cerebro = bt.Cerebro()
data = bt.feeds.PandasData(dataname=df)
cerebro.adddata(data)
cerebro.addstrategy(TestStrategy)
cerebro.run()
cerebro.plot()

第六步：自動化下單（進階）

使用券商 API（如 Interactive Brokers 或富途）可將策略接入實盤下單，這部分建議等回測策略穩定後再實作。

常見工具：

• ib_insync（適用 IB）
• futu-api（適用富途）
• ccxt（適用加密貨幣）

補充工具推薦

初學者常犯錯誤與注意事項

• 使用未來資料：例如當天用收盤價下單，實務上無法執行，會導致回測失真
• 過度擬合策略參數：回測報酬高不代表實盤穩定，需加入驗證集
• 忽略交易成本與滑價：尤其高頻策略，沒計入會過度樂觀
• 直接實盤測試：建議先用模擬帳戶或紙上交易驗證邏輯

相關文章：PTT 上的 Python 程式交易討論懶人包：學習心得、踩雷經驗與實用建議

參考資料

• yfinance GitHub
• Backtrader 官方網站
• ta 套件文件
• ib_insync 文件
• ccxt GitHub
• pyfolio GitHub