在正式投入實盤操作之前，模擬交易是程式交易不可或缺的階段。透過模擬，你可以驗證策略邏輯是否穩定、觀察實際下單流程會不會出錯、評估心理與風控能力是否跟得上。無論是初學者還是準備部署實盤的開發者，都應該嚴肅看待模擬交易這一步。
為什麼程式交易一定要模擬？
| 原因 | 說明 |
|---|---|
| 測試策略邏輯 | 回測只用歷史資料，模擬可驗證即時行情中的策略穩定性 |
| 發現技術漏洞 | 模擬階段能找出 API 延遲、下單錯誤、風控沒啟動等程式問題 |
| 建立實盤流程 | 包含登入 API、資金查詢、下單確認、紀錄日誌等完整交易流程測試 |
| 測試心理承受力 | 模擬期間可觀察自己對於連虧、震盪、獲利回吐等情境的應對 |
程式交易模擬的三個階段
✅ 1. 策略回測（Backtesting）
利用歷史資料測試策略績效，驗證長期表現是否穩健。
工具推薦：
- Python：
backtrader、bt、zipline - 平台型：QuantConnect、MultiCharts、MetaTrader 5
- 評估指標：報酬率、勝率、最大回落、Sharpe Ratio、交易次數
✅ 2. 模擬交易（Paper Trading / Demo Trading）
在即時市場中模擬下單，但不真的動用資金。
| 工具／平台 | 說明 |
|---|---|
| Interactive Brokers TWS Demo | 提供即時行情模擬下單，與實盤流程幾乎一致 |
| Alpaca Paper Trading | 美股免佣券商，提供免費 REST API 模擬下單 |
| QuantConnect Live Mode | 可設定為模擬帳戶，部署雲端策略實時運作 |
| MetaTrader 4/5 Demo | 可建立模擬帳號，執行 EA 策略與技術指標自動操作 |
✅ 3. 半自動實盤演練
將策略部署於實際市場，但以極小部位下單，觀察與模擬表現是否一致。
用途：
- 驗證 API 穩定性
- 確認策略延遲、成交狀況
- 建立風控機制（如當日最大虧損、連續錯單停止）
常見模擬方式比較表
| 模擬方式 | 是否使用即時行情 | 是否實際下單 | 適合階段 |
|---|---|---|---|
| 策略回測 | ❌ | ❌ | 初期驗證策略邏輯 |
| 模擬交易帳戶 | ✅ | ❌ | 策略成熟前 |
| 實盤微量下單 | ✅ | ✅ | 即將進場部署階段 |
模擬交易實作範例（以 Alpaca 為例）
import alpaca_trade_api as tradeapi
api = tradeapi.REST(
key_id='你的 API KEY',
secret_key='你的 SECRET',
base_url='https://paper-api.alpaca.markets'
)
# 模擬下單
api.submit_order(
symbol='AAPL',
qty=1,
side='buy',
type='market',
time_in_force='gtc'
)
模擬階段該觀察哪些指標？
| 評估面向 | 建議觀察項目 |
|---|---|
| 策略績效 | 報酬率、勝率、Sharpe Ratio、最大回落 |
| 執行穩定性 | 成交率、滑價、延遲、失敗率 |
| 程式可靠性 | 是否有錯誤中斷、異常重複下單、未停損 |
| 情緒與風控反應 | 是否能遵守策略、不手動干預、不過度修改參數 |
模擬過後，何時可以進入實盤？
✅ 建議符合以下條件才進場：
- 回測與模擬表現一致，至少連續執行 1～2 個月無重大問題
- 策略已內建風控機制（如停損、資金配置、單日最大虧損限制）
- 有日誌系統紀錄每一筆操作，方便排錯與調整
- 建立監控與遠端控管機制（如 LINE Notify、Email 報告）
總結：模擬交易是實盤前最後一道防線，不可跳過
程式交易不只是寫出好策略，更要能穩定、安全地執行，而這一切都要透過模擬交易來驗證。從回測到即時模擬，再到小額實盤，每個階段都能幫助你提升系統可靠性與自信心。想成為一個穩定的自動化交易者，請把模擬階段當成實戰演練認真看待。
相關文章：程式交易該用什麼主機？本地、雲端、VPS、IDC 主機比較與選擇指南
