想學 Python 程式交易，除了上課、看書、看 YouTube，其實你還有一個超實用的資源──PTT。無論是在 [Soft_Job]、[Stock]、[Quant] 或是 [Finance] 看板，許多熱心網友分享了實作心得、踩雷經驗，甚至還提供了開源程式碼。這篇文章幫你整理 PTT 上討論最熱的 Python 程式交易主題與精華建議，讓你不再走冤枉路。
為什麼 PTT 是學程式交易的好地方？
- 有很多工程背景的投資人分享實戰經驗
- 討論焦點多集中在「實作面」與「技術選型」
- 對初學者特別友善，有人會直接貼教學資源或 Github
- 許多文章都是踩過坑才寫出來的，參考價值高
PTT 上常見的 Python 程式交易主題
1. backtrader / bt 等回測框架使用心得
「backtrader 開起來很簡單，但寫複雜策略會遇到奇怪 bug，要小心
next()裡的判斷順序。」
— @Soft_Job
「bt 雖然乾淨俐落，但功能沒那麼多，比較適合資產配置類策略。」
— @Quant
2. 資料來源與爬蟲問題
- 該用
yfinance還是自己抓網站資料？ - 台股資料哪裡找？很多人推薦用 Goodinfo + 自寫爬蟲
- 有人分享爬 Yahoo Finance、TEJ、證交所的教學
3. 新手學習路線建議
很多網友建議：
- 先學 Python 語法 + pandas
- 看幾個技術指標實作
- 用
backtrader練策略 - 再慢慢學 API 自動下單
「不要一開始就想串券商 API，先把策略回測跑順再說。」
— @Stock
4. 實盤下單與 API 串接經驗
- 美股：大多數人使用
ib_insync串接 Interactive Brokers - 台股：普遍反映台灣券商 API 很不穩，有人分享元大、永豐串接經驗
- 加密貨幣：用
ccxt蠻穩的，有人寫自動交易機器人分享在 GitHub
5. 程式交易實作踩雷紀錄
- 不小心用「未來資料」造成回測過度樂觀
- 沒考慮交易成本，勝率 90% 卻虧錢
- 排程設定錯誤導致策略一直狂下單
- VPS 出現網路問題導致策略中斷
「我以前覺得策略回測報酬率 80% 是天才，現在知道那叫 overfitting。」
— @Finance
推薦的 PTT 看板與搜尋關鍵字
| 看板 | 適合內容 |
|---|---|
| Soft_Job | 技術面探討、框架使用心得 |
| Quant | 量化交易策略、程式架構討論 |
| Stock | 投資新手、策略初學、台股交易相關 |
| Finance | 實務經驗分享、API 串接與自動交易實戰 |
推薦搜尋關鍵字：Python 程式交易、backtrader、自動下單、爬蟲、QuantConnect、API 實盤
從 PTT 學到的五個實用建議
- 先會寫策略，再考慮實盤自動化
- 不要迷信回測績效，看最大回落和風險控制更重要
- 先用開源框架熟練後，再考慮進階工具如 QuantConnect、Lean
- 台股 API 串接門檻高，有 bug 很常見，務必做好防呆設計
- 每天都會遇到新問題，但你不孤單，PTT 都找得到人解答
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