程式交易入門指南：從觀念建立到策略開發
最近兒子問我能不能寫一篇從入門到進階的程式交易文章。我想了一下，程式交易的進階內容實在太廣，從統計模型、機器學習、風控架構到執行效率優化等等，我過去也寫過不少相關的進階文章。如果你對那些主題有興趣，歡迎翻閱我的其他分享。不過今天，我想從最基本的角度出發，寫給那些「有投資經驗，但從未寫過程式交易」的朋友們，希望你能找到一個進入量化交易世界的切入口。
程式交易 ≠ 自動下單
我們一提到「程式交易」，多數人的第一個反應是：「喔，就是寫程式讓電腦自動幫你下單嘛！」
這個想法並不錯，但有點太過表面。
其實，用電腦程式自動下單只是整個流程中的最後一步而已，而且現在大多數券商都已經提供標準的 API 介面（像是 REST、WebSocket、FIX Protocol 等），要實作出一個自動下單功能，從技術上並不算太困難。寫個幾十行 Python，就可以做到基本下單動作。
但，程式交易的核心絕對不是「會不會自動下單」，而是：「你要讓電腦照著什麼邏輯來下單？」這才是最難、也最重要的部分。
核心在於「決策模型」——也就是量化交易
換句話說，程式交易的真正價值，在於你能不能建立出一套可量化、可驗證、可執行的交易決策模型。這就是所謂的「量化交易」（Quantitative Trading）。
什麼叫「量化」？就是你不能憑感覺說「今天看起來台積電很強，我來追一下」，也不是靠什麼神秘技術指標說「K 線長這樣應該會漲」。這些都太主觀。
量化的意思是：你要定義一個清楚的規則，例如：
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當 5 日均線穿越 20 日均線時買進
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RSI 小於 30 時進場，突破 50 時出場
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或是過去 3 年股價年化報酬大於 15%，本益比小於 10 的個股進入觀察名單
這些規則不是靠「靈感」想出來，而是根據你對市場的理解、回測結果與風險報酬評估慢慢調整出來的。
量化交易的優點：讓決策可以複製、測試、優化
人腦做決策有一個問題，就是容易受情緒影響、記憶模糊、不一致。你昨天認為應該停損，今天卻可能因為新聞影響改變想法。而有關人性上的偏見是如何影響決策行為這部分，我建議去閱讀行為經濟學的書，裡面會提到許多人類在金融決策中容易犯的錯誤有哪些。
而電腦不會受到這些影響。只要你的策略寫得清楚，它就可以：
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準確執行每一筆交易邏輯
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讓你用歷史資料測試策略表現（稱為回測）
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根據績效評估是否值得投入資金
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做好風險控管，設定停損、部位大小
當策略建立完成並驗證有效後，自動下單只是讓這個模型「上線執行」而已。核心始終是策略邏輯，而不是自動下單本身。
建立模型之前，先談談如何選擇工具
在開始建立你的第一個量化模型之前，有一個主題我認為非常值得先聊聊 —— 選擇工具。
現在的工具選擇真的非常多，不論是寫程式、做回測、連接交易所 API，幾乎都有現成框架可以用，甚至很多平台直接提供圖形化介面，不用寫太多程式碼也能執行策略。但事情在我剛開始接觸程式交易的時候並不是這樣。
那個時候，可用的工具非常有限。最實用、最容易上手的工具其實就是 Excel。你可以用它來計算技術指標、做簡單回測、甚至透過 VBA 做些自動化的工作。雖然功能有限，但對於剛開始摸索的人來說，已經是很不錯的起點。
後來我開始使用 TS2000i（TradeStation 2000i），這是一套針對期貨交易設計的本地端策略執行平台。在當時，它算是相當強大的工具，可以幫你把策略轉成 EasyLanguage 來跑回測和即時訊號。對期貨交易特別有幫助，因為它可以穩定處理 Tick 資料與即時行情反應。
再後來，TradeStation 轉型為券商，主力就不再放在開發交易工具上。原來開發團隊中的一部分人出走，成立了另一家公司，推出了一套非常相似但更靈活的工具 —— MultiChart。這套軟體可以說是承襲了 TS2000i 的優點，同時開放更多元的資料來源與下單接口，因此在後來一段時間內，成為 期貨程式交易的主流工具之一。
如果你是以股票交易為主，那麼也有其他選擇。例如：
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XQ全球贏家：介面友善，支援台股回測，適合不熟程式語言的投資人。
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FinLab（AI量化投資平台）：以 Python 為主，介面現代，對新手友好，也有一些內建策略模組可以直接套用。
工具的選擇沒有標準答案
選擇什麼工具，最重要的是取決於幾個因素：
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你要交易的標的：
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股票還是期貨？
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台股還是美股？
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有無即時資料需求？
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你的技術背景：
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熟不熟 Python、EasyLanguage 或是 C#？
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喜歡圖形化介面還是喜歡自己寫程式？
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你希望做的事情：
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只是做歷史回測？
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還是要即時下單？
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需要接券商 API 嗎？
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現在因為 AI 協助越來越普及，像 ChatGPT、Copilot 等工具已經可以協助寫出大部分的程式碼樣板，讓程式交易的技術門檻比以前低很多。你不需要是資工背景，也能靠 AI 幫你把策略邏輯轉成可執行的程式碼。
但我要強調一點：寫程式變得容易，不代表交易會變得簡單。
最終的難題還是會回到本質：
你設計的策略邏輯，能不能穩定、長期地獲利？
這才是程式交易的核心。再多的工具、再漂亮的界面，最後都要靠你能否建立一套真正有優勢的交易系統。
技術指標陷阱：你是在看後照鏡開車嗎？
當我們談到策略開發的時候，一般人最直覺的做法，往往是從技術分析指標下手。這也不奇怪，畢竟你翻開任何一本投資書籍或交易軟體，大概都離不開那些熟悉的名稱：均線交叉、KD 指標、MACD、RSI 等等。
這些指標看起來非常科學、邏輯嚴謹，而且用來產生交易訊號也很方便，所以許多程式交易初學者會自然地開始試著「拼裝指標」，組合出各種策略。但我要提醒你：這樣做，很容易掉入程式交易最常見、也最危險的陷阱之一：
你其實只是在拿過去來預測未來。
這句話可能聽起來沒什麼，但我想用一個比喻來幫助你理解它的荒謬性：
你開車的時候，是往前看路開，還是一直看著後照鏡來判斷怎麼前進？
大多數技術指標，其實就是對過去價格的某種平滑、濾波或數學變形。它們本質上並不具備預測未來的能力，只是把「已經發生的事」用另一種方式呈現而已。例如：
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均線是過去 N 天收盤價的平均
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KD 是過去一段時間的高低價區間的相對位置
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MACD 是兩條移動平均線的差異
所以你用這些指標去開發策略，其實就像是看著「後照鏡」來嘗試預測「前方路況」：看起來有依據，但風險極高。
回測的假象：報表好看 ≠ 策略有效
這類策略在回測資料上通常可以得到非常漂亮的報表，原因也不難理解 —— 你可以「調整參數」來讓它剛好吻合過去的行情變化。想讓績效曲線漂亮？只要：
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把移動平均的長短期天數稍微微調
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設個聽起來合理的進出場條件
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加幾個篩選條件，像是量能、震盪區間
這些微調，都可以讓你回測績效看起來更完美。
但這就像是在訓練模型記憶「考古題」，而不是讓它學會解題邏輯。一旦你把這個策略放到回測範圍以外的資料（Out-of-sample），你就會發現績效大幅下滑，有時甚至是災難性地失敗。因為這個策略本身根本沒有真實的「市場優勢」，只是剛好能夠描述過去資料的一種統計模式。
小結：你需要的是「優勢」，不是「樣板」
一個真正穩定且能長期運作的量化策略，不應該只是過去數據的擬合器（curve fitter），而應該是建立在某種可持續的市場行為或結構之上。這個行為可能來自於：
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市場參與者的非理性行為（行為金融）
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結構性的套利機會
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資金流向、產業週期、基本面因素
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或者某些資產之間的長期相關性與配對關係
這才是真正需要你去觀察、研究與驗證的地方。而不只是用技術指標去湊一個漂亮的報表。
如何開發一個有優勢的量化策略？——三個我常用的技巧分享
許多人在剛接觸量化交易時，會花大量時間去調整技術指標的參數，或是不斷「拼裝」指標邏輯來產生交易訊號。但如同我前面所說，這樣做很容易掉入過度擬合的陷阱，策略可能在回測資料上看起來表現亮眼，但在實際市場上卻無法複製表現。
那麼，要如何開發出一套真正有**優勢（edge）**的策略呢？以下是我自己在實務中常用的幾個技巧與觀察：
1. 引入價格以外的資料：從盤後數據挖掘市場行為
很多人策略設計的資料來源只看「價格」與「成交量」，但我認為價格只是市場的表象，真正能提供策略優勢的訊號，往往藏在價格背後的結構性資訊。
我很早以前就開始寫爬蟲，去期交所和證交所的網站每天抓盤後公布的數據，這包括：
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期貨前五大特定法人買賣資料
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外資的期貨與選擇權留倉部位
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選擇權買賣權未平倉變化
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自營商與投信的淨部位變化
這些資料每天公布，可能不是即時，但卻蘊含著許多機構操作行為的線索。我會把這些資料整理成時間序列，然後去對比它們與大盤報酬、波動率、隔日開盤缺口等變數之間的關聯性。
舉例來說：
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當外資期貨多單連續增加超過三日，大盤隔日上漲機率是否明顯偏高？
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當自營商大舉布局選擇權賣權，是否代表風險偏好轉強？
這些都是可以量化的「非價格因子」，若你能從中找出穩定的行為模式，對策略設計就可能是一個真正有預測性的優勢來源。
2. 時間與結構性的統計偏差：掌握「市場的節奏」
另一個我很常做的事情是：針對時間維度做統計，觀察市場在不同時間點的表現是否存在規律性的偏差。
舉幾個我實際觀察並利用的例子：
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星期一與星期三的波動比較大：
星期一常反映週末的消息與國際變化；星期三是選擇權結算日，常出現策略調整與拉抬壓低的現象。 -
每月固定幾日的市場行為異常：
像是每月 5 號、15 號、月底前幾天，可能與定期定額資金、基金換倉或績效作帳有關。 -
每天高低點的出現時間有偏態：
我統計發現，高達 80% 以上的當日的高點或低點會出現在開盤後一小時或收盤前一小時，中段盤往往是震盪區。這樣的資訊對於開發短線策略（如開盤突破、收盤回測）非常實用。
這類時間統計的重點在於：你不是去預測價格的「方向」，而是找出市場「行為模式」的不均勻性。只要這種偏差穩定出現，你就有機會設計出能利用它的策略。
3. 市場不是隨機的：價格分布的厚尾與非正態特性
最後，我想談一個被很多初學者忽略、但我認為極其關鍵的觀念：市場波動不是隨機漫步（Random Walk），價格分布也不是鐘形分布。
如果市場真的像教科書上說的那樣完全隨機，那麼價格報酬的分布應該是標準常態分布（Bell Curve），多數波動集中在均值附近，極端事件非常罕見。
但事實上，你只要把市場的歷史報酬拿來畫個直方圖，就會發現：
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分布呈現厚尾現象（Fat Tail）
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有明顯的偏態（Skewness）
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極端行情發生的機率遠高於正態預期
這意味著什麼？意味著市場其實有其內在結構性與行為偏差，不是完全隨機的。如果你能針對這些非正態特性設計策略，例如：
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利用波動率異常加權資金部位
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建立極端風險事件的對沖模型
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結合動態風控來避免尾部風險
那麼你就比那些假設市場「正態穩定」的策略，更接近真實世界，也更有機會長期存活。
小結：從觀察現象，到建立可驗證的邏輯
策略的優勢來自於對市場行為的深度理解，而不是靠指標拼裝或參數調整。
我建議每一位想走向量化交易的朋友，不妨從以下三個方向入手：
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資料面：引進價格以外的變數
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統計面：找出時間或結構性的偏差
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分布面：理解市場的真實波動特性
當你從這些現象中找到穩定的規律，再用程式把它們具體化為「可以執行、可以測試、可以控風險」的策略模型，那才是你真正開始建立屬於自己優勢的起點。
文章經 AI 編輯整理（ChatGPT 協助潤飾）
