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    首頁 - 投資基礎知識

    程式交易是什麼?擺脫人性,絕對理性的交易方式

    • 文章發布時間: 2025-09-04
    • 文章更新日期: 2025-09-04
    程式交易是什麼

    目錄

    無論是外匯、幣圈、股市,還是任何金融市場,投資人絕對都在不斷尋找提升交易勝率、執行效率更高的投資方法,然而,投資者單純依賴盤感與經驗,這種主觀交易非常容易受自身因素影響,一下子太貪婪,一下子又太恐懼,常常一不小心就爆倉,賺不到錢反而先賠錢,這種受人性影響的狀況在投資世界中屢見不鮮。

    而程式交易正是解決這種狀況的好幫手。

    程式交易是什麼

    什麼是程式交易?和量化交易一樣嗎?

    程式交易就是將明確的交易邏輯,透過電腦程式語言轉化為自動化指令的一種投資方式。

    利用程式交易,交易者不再需要手動盯盤並下單,而是由系統根據預先設定好的規則(基於各種技術指標、或是數學模型等,端看程式交易者如何設計),在符合條件時自動執行買賣決策,從而避免主觀交易者的情緒影響交易。

    程式交易與量化交易的關係

    • 量化交易(Quantitative Trading):研發交易策略。量化交易指的是利用數學、統計學和計算機科學等方法,從大量的歷史數據中挖掘出能夠帶來競爭優勢的投資策略,重點在於「量化分析」與「模型建構」。
    • 程式交易(Program Trading):執行交易策略。程式交易指的是將已經驗證的量化交易的策略編寫成程式,並讓電腦自動化執行的過程。重點在於「自動化」與「系統化」。

    總而言之,量化交易是負責交易邏輯,而程式交易則是負責執行。一套優秀的的程式交易系統,背後必然有一套強大的量化分析策略。

    為什麼交易者會需要程式交易?4大優勢與3大風險

    程式交易的優點

    1. 克服人性:市場的劇烈波動總太容易引發投資者的貪婪或是恐懼,讓交易者做出不理性的行為而導致虧損,但程式交易的優勢就是,系統沒有情緒,只認規則,直接代替人類來完美執行事先制定好的交易策略,從而規避一切人性風險。
    2. 科學化的回測驗證:利用歷史數據對你的策略進行回測(Backtesting)。回測能告訴你,這套交易邏輯在過去的表現如何,包含勝率、報酬率、最大虧損等關鍵指標。透過嚴謹的回測,程式交易者可以汰除不佳的策略,保留下更有效的交易策略。這種科學化的分析,是主觀交易難以企及的巨大優勢。
    3. 不錯失任何機會:金融市場遍布全球,許多商品(如加密貨幣、外匯)是24小時都在交易的,人工交易不可能做到不眠不休,但電腦程式可以,利用程式交易就能自動下單,完美捕捉任何時刻的交易時機,不錯過任何獲利。
    4. 擴大交易範圍:一個人的精力有限,很難同時關注數十種甚至上百種不同的商品,而程式化的自動交易可以輕易辦到,輕鬆捕捉所有市場資訊。此外,部分需要高速運算或複雜判斷的交易策略,如高頻交易或統計套利,幾乎只能利用程式交易來達成。

    程式交易的風險

    1. 策略失效與過度優化(Overfitting):在歷史回測中表現完美的策略,未必絕對能在未來的投資市場成功,原因可能是市場結構改變,或是開發者在建構模型時「過度優化」,讓策略過度迎合歷史數據,卻喪失了對未來的適應性。
    2. 技術風險與平台穩定性:程式交易高度依賴軟硬體,網路中斷、電腦當機、券商 API 異常、交易平台的 Bug,任何一個環節出錯,都可能導致下單失敗或虧損。
    3. 隱形成本:程式交易背後也隱藏成本,包括:高品質的歷史數據(需要向數據服務商購買)、穩定的伺服器主機、付費的程式交易軟體授權,以及投資者必須持續精進程式語言和交易知識,才有辦法保證自己的程式交易系統精密無虞。

    主流程式交易平台比較:該如何選擇你的第一套工具?

    市面上的量化交易平台琳瑯滿目,從適合新手的套裝軟體到專業開發者使用的程式庫,各有其功能與定位,如果是剛踏入程式交易領域的新手,一看這麼多的選擇應該會不知所措,因此本文針對三種在台灣市場最常見的主流方案進行比較,幫助讀者根據自身的交易需求評估:

    功能

    MultiCharts

    TradeStation

    Python(自建系統)

    目標用戶

    新手、無程式背景的交易者

    有一定經驗、尋求整合方案的交易者

    有程式背景的開發者、專業量化團隊

    學習曲線

    低。內建 PowerLanguage 語言,語法接近自然語言,有圖形化介面輔助。

    中。使用 EasyLanguage,與 PowerLanguage 相似,但平台整合度更高。

    高。需要自行整合數據、回測、下單等模組,對程式語言能力要求極高。

    主要優點

    上手快、社群龐大:台灣社群活躍,交易教學資源豐富。

    圖表功能強大:領先業界的圖表分析與手動下單輔助。

    回測與最佳化:內建完整的回測與參數優化功能。

    券商與平台一體化:本身就是券商,開戶後直接串接,穩定性高。

    生態系完整:擁有自己的指標與策略商店(TradingApp Store)。

    極致的彈性與自由度:不受任何平台限制,可實現任何複雜的投資策略。

    成本極低:開源工具無需授權費,只需支付數據與伺服器費用。

    可擴展性強:能整合機器學習、AI 等尖端技術。

    主要缺點

    成本較高:需購買終身授權或年費,對新手是筆不小的開銷。

    彈性受限:無法輕易實現非傳統的交易策略。

    需串接券商 API:穩定性受券商提供的 API 品質影響。

    海外券商:需開立海外帳戶,有資金進出與稅務問題。

    國內商品支援度:對台灣期貨交易或股票的支援不如本土化工具。

    開發週期長:所有系統模組皆需自行打造,耗時費力。

    維護成本高:需要持續除錯、更新,對技術能力要求高。

    沒有現成社群:遇到問題需要靠自己解決。

    適用商品

    股票、期貨、選擇權、外匯(依券商支援而定)

    股票、期貨、ETF、外匯(以美股為主)

    全市場商品(只要能取得數據與下單管道)

    費用參考

    專業版終身授權約 8-10 萬台幣

    平台免費,主要透過交易手續費獲利

    軟體免費,成本來自數據、主機與開發人力

    一句話總結

    「最適合新手的全能型交易軟體」

    「穩定可靠的券商整合交易平台」

    「通往專業量化交易的無限可能之路」

    MultiCharts官網

    本站選擇建議:

    • 新手程式交易者:建議從 MultiCharts 開始。雖然初期投資較高,但其中文環境、龐大的在地社群與豐富的交易教學資源,可以少走很多冤枉路,能專注開發與驗證交易策略。
    • 專作美股市場:TradeStation的平台與券商服務,非常適合美股交易者。
    • 有資訊工程背景:使用Python吧!雖然自行打造交易系統的過程會比較辛苦,但能完全客製化智能交易系統,做出最適合自己的交易策略,非常適合有資工背景的交易者。

    程式交易教學:5步驟建立程式交易系統

    步驟一:發想與定義交易邏輯

    交易者必須先有一個明確的想法,才能形塑出交易策略的核心。例如:

    • 「當台積電股價站上月線(20日均線)時買進,跌破時賣出。」
    • 「當大盤指數的 RSI 指標低於 20 時進場做多,高於 80 時了結。」

    要記住,設計出的交易邏輯必須絕對客觀、沒有模糊地帶。

    步驟二:取得並整理歷史數據

    數據來源通常有三種:

    1. 券商提供:許多程式交易軟體(如 MultiCharts)會內建或可向合作券商下載。
    2. 財經網站:例如 Yahoo Finance,但數據品質可能不夠乾淨。
    3. 數據服務商:需付費購買,但數據最完整、最精確,適合專業程式交易者。

    步驟三:策略程式化與回測

    將第一步的交易邏輯,用你選擇的工具(如 PowerLanguage 或 Python)寫成程式。然後,將程式跑在第二步取得的歷史數據上,這個過程就是回測。

    參考回測後得到的績效報告,就能了解這個策略放到過去的話表現如何。

    步驟四:績效評估與參數優化

    分析回測報告中的指標,如總報酬率、夏普比率(Sharpe Ratio)、最大回撤(Max Drawdown)等,以評估策略的優劣,也從報告中的資料考慮嘗試調整策略中的參數(例如,把 20 日均線改成 30 日),看看績效是否會更好,但請務必小心過度優化的問題。

    步驟五:模擬交易與實測

    如果策略在回測中表現良好,可以開始進行模擬交易,觀察一下這個策略在真實市場環境下的表現是否與回測相符,如果能穩定獲利的話,再以小資金開始實盤交易,並逐步放大部位。

    自此,一個程式交易系統算是完成了,你也成為了一個程式交易者,接下來就是要根據市場資訊隨時微調策略,維持穩定獲利。

    程式交易系統建立五步驟

    附錄:常見的程式交易策略

    • 趨勢策略(Trend Following):也被稱為順勢交易。當市場形成明確的上升或下降趨勢時,順著趨勢方向建立部位,不要逆勢而行。例如使用移動平均線(Moving Average)交叉系統,當短期均線向上穿越長期均線時買入,反之則賣出。
    • 逆勢策略(Mean Reversion):與趨勢策略相反,逆勢策略的核心假設是「價格終將回歸其平均值」。當價格因過度反應而大幅偏離其長期平均水平時,逆勢交易者會反向操作,預期價格會進行修正。常用的技術指標包括相對強弱指數(RSI)和布林通道(Bollinger Bands)。
    • 動能策略(Momentum):強者恆強,弱者恆弱,市場上漲或下跌的動能會在短期內持續,因此近期表現強勢的要買入,近期表現弱勢的賣出。
    • 籌碼策略(Chip Strategy):籌碼策略比較適用於台股市場,主要分析三大法人(外資、投信、自營商)的買賣超數據,並透過程式追蹤特定法人的籌碼流向,判斷對個股的態度,並作為跟單或反向操作的依據。

    本站建議,對於投資交易的新手而言,可以先從趨勢策略或逆勢策略開始入門,也因為這兩種策略的交易邏輯相對直觀,更容易在各種交易軟體中實踐。

    FAQ:關於程式交易的常見問題

    1. Q1:程式交易要怎麼開始?需要有程式背景嗎?

      可以選擇像 MultiCharts 這種交易軟體,內建的程式語言(PowerLanguage)語法相對簡單,且有大量的中文社群與教學資源,不需要程式背景也能在數週內上手。

    2. Q2:程式交易真的能賺錢嗎?

      程式交易本身只是一種工具,能不能靠程式交易賺錢,還是取決於交易策略是否有效。
      在經過嚴謹回測和風險管理後,或許能測驗出一個有效的交易策略,但是投資市場時刻在變化,沒有任何策略可以保證永遠獲利,程式交易者必須持續優化與微調自己的交易策略,才能在市場中持續獲利。

    3. Q3:程式交易需要多少啟動資金?

      取決於交易的商品與使用的平台。
      軟體:MultiCharts 的一次性授權費約為 8-10 萬元。
      交易資金:若操作台指期貨,一口小台的保證金約為 4-5 萬元,建議準備至少 2-3 口的資金以分散風險與承受虧損。
      若使用 Python,軟體成本為零,但需投入時間成本。
      總體來說,建議準備 15-20 萬元以上的資金會比較充裕。

    4. Q4:程式交易軟體有哪些?該怎麼選?

      本文列出三種最主流的選擇,MultiCharts、TradeStation、Python,但市面上其實還有更多選項,投資者們可以多做功課。
      如果不知道該怎麼選擇的話,本站建議:
      新手/無程式背景:MultiCharts。
      專注美股/尋求穩定整合:TradeStation。
      有程式能力:Python。

    5. Q5:程式交易和 AI 交易有什麼不同?

      程式交易通常指的是執行「固定規則」的自動化系統,其交易邏輯是由人明確定義的,例如「A 指標大於 B 指標就買進」。
      反之,AI 交易則是讓系統利用機器學習或深度學習,自行從數據中「學習」並找出交易規律,AI交易的決策邏輯可能是非線性且人類難以理解,因此AI 交易可說是程式交易的更前沿的子領域。

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    Ethan Lin
    外匯評測站總編輯、哥倫比亞大學經濟學碩士,20 年國際金融與風控實戰經驗。專攻總體經濟分析與匯率政策,洞察美元週期與央行決策對 G10 貨幣和大宗商品的連動影響。曾精準預測 2015 美元升勢、協助法人避險,擔任總編輯期間,致力於建立平台的專業性與信任度,堅守「內容即品質」的核心信念。
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