Python 已成為程式交易領域的主流語言，無論是資料分析、策略設計、回測模擬，甚至實盤下單，Python 都有完整的生態系與教學資源。如果你正在尋找「Python 程式交易課程」，本篇文章將幫你整理常見課程類型、推薦平台、學習內容與選課建議，幫助你找到最適合的起點。
為什麼學習程式交易建議用 Python？
- 簡單易學：語法直覺，新手友善，適合無工程背景者
- 金融資源豐富：有大量與金融分析、量化交易、資料科學相關的套件與框架
- 應用範圍廣：從股票、期貨到加密貨幣都能使用 Python 開發與部署策略
- 社群活躍：遇到問題幾乎都能在 Stack Overflow 或 GitHub 找到解答
Python 程式交易課程會學到什麼？
1. Python 語法基礎（適合完全新手）
- 資料型別、條件判斷、迴圈、函式
- 使用 pandas 處理時序金融資料
- 畫出 K 線圖與指標圖表（matplotlib）
2. 技術指標與策略撰寫
- 實作常見指標：MA、RSI、MACD、布林通道
- 建立策略邏輯（例如均線交叉、RSI 反轉）
- 撰寫買進／賣出條件的 Python 函式
3. 回測與績效分析
- 使用
backtrader、bt、zipline進行策略回測 - 計算 Sharpe Ratio、最大回落、年化報酬率
- 產出資金曲線與交易記錄報表
4. 自動下單與 API 串接（進階課程）
- 串接券商 API（如 Interactive Brokers、Futu）
- 操作下單模組與即時報價
- 實作自動交易機器人與定時策略
推薦的 Python 程式交易課程平台與資源
| 平台名稱 | 教學語言 | 難度 | 課程特色與說明 |
|---|---|---|---|
| Udemy | 英文／中文 | 初～中階 | 價格親民，課程多為實作導向，有完整範例程式碼 |
| Coursera | 英文 | 中～進階 | 有大學背景支援（如 NYU、MIT），理論與實作並重 |
| QuantConnect Bootcamp | 英文 | 中階 | 免費，直接使用 QuantConnect 平台進行開發與回測 |
| Hahow 好學校 | 中文 | 初～中階 | 適合台灣學習者，有老師解說與互動社群支持 |
| YouTube 自學頻道 | 中文／英文 | 初階 | 免費入門資源多，但品質與深度需自行篩選 |
| QuantInsti – EPAT | 英文 | 進階 | 國際級認證課程，適合想轉職量化交易的學員 |
怎麼選適合自己的課程？
| 你的背景 | 建議學習起點 |
|---|---|
| 完全沒學過程式 | 從 Python 語法 + 技術指標開始，找入門課程 |
| 會寫 Python 但不懂交易 | 從技術分析與策略撰寫課程開始，逐步了解回測與風控 |
| 會投資但不會寫程式 | 選擇有教學步驟清楚、程式碼完整的實作課程，例如 Udemy、Hahow |
| 想學 AI / 機器學習策略 | 找進階量化課程，例如 Coursera、QuantInsti EPAT |
學會 Python 程式交易後能做什麼？
- 寫出屬於自己的交易策略，模擬並優化績效
- 自動化下單，不需盯盤也能執行交易邏輯
- 分析不同市場商品（台股、美股、加密貨幣）
- 整合外部數據，開發複雜的預測模型或風控系統
- 有機會進入量化交易、金融科技等產業發展
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