「我腦袋裡有一個看起來勝率很高的均線策略，但我該怎麼把它變成真正會自動下單的程式？」
「寫完程式碼之後，我是不是就可以直接放錢進去讓它跑了？」
當我們決定跨入量化領域，並選定了適合自己的 程式交易開發軟體 後，最常遇到的瓶頸就是缺乏「工程思維」。
開發一套能在金融市場中存活並持續累積獲利的系統，絕對不是「寫幾行程式碼，然後按下執行」這麼簡單。它是一套包含邏輯驗證、風險測試與環境建置的嚴謹工程。這篇文章將為我們拆解，從一個模糊的交易想法到系統實際上線，我們必須經歷的 4 大核心步驟。
1. 步驟一：確立交易邏輯與資金目標
這是最常被忽略，卻也最重要的一步。在寫下第一行程式碼之前，我們必須在紙上將策略的 DNA 定義清楚。
明確定義市場與商品
我們不能寫一個「什麼都能交易」的程式。我們必須先鎖定戰場。是要針對 S&P 500 ETF (SPY) 進行長線波段操作？還是要針對蘋果 (AAPL) 等大型科技股進行短線交易？不同的市場，需要不同的 濾網設計與參數。
邏輯的絕對量化
電腦非常笨，它無法理解「感覺快要反轉了」。我們必須將所有的條件化為絕對的數學與邏輯公式。例如，我們不能只寫「在低檔買進」，我們必須明確定義：「當 SPY 的 14 日 RSI 低於 30，且今日收盤價大於昨日最高價時，視為進場訊號」。這就是我們在 均值回歸型策略 中反覆強調的量化精神。
2. 步驟二：數據源對接與程式碼編寫
有了清晰的藍圖，接下來就是將人類語言翻譯成電腦語言。
取得高品質的歷史數據
「垃圾進，垃圾出 (Garbage in, garbage out)」是程式交易的鐵律。如果我們輸入給電腦的歷史 K 線數據充滿了錯誤與缺漏，那麼開發出來的系統絕對無法獲利。我們必須確保軟體（如 XQ 或 Python 數據套件）接收到的報價源是穩定且經過除權息還原的。
撰寫包含防護網的程式碼
在編寫進出場邏輯時，我們絕不能只寫「何時買、何時賣」。一個及格的系統，程式碼中必須內建嚴格的 資金管理與停損機制。例如在每一筆買單送出前，程式必須自動計算：「如果這筆交易觸及停損點，總帳戶的虧損是否控制在 2% 以內？」
3. 步驟三：歷史回測與參數優化 (深水區)
程式碼寫完後，真正的考驗才剛開始。我們必須讓系統在歷史數據中證明自己的價值。
執行嚴格的回測 (Backtesting)
我們需要讓程式跑過過去 10 年或 20 年的歷史行情（包含多頭、空頭與盤整期），並產出詳細的績效報表。我們必須檢視系統的「最大連續虧損 (MDD)」、「勝率」與「期望值」。這能幫助我們了解，這套系統在最極端的情況下，會讓我們承受多大的痛苦。
避開優化的致命陷阱
當我們發現回測績效不佳時，人類的天性會促使我們去微調參數（例如把 20 日均線改成 18 日均線），直到績效曲線變得完美向上。這種行為就是俗稱的 過度優化 (Over-optimization)。過度迎合過去數據的系統，在未來的實戰中幾乎注定會失敗。我們必須學習使用樣本外測試 (Out-of-Sample Testing) 來驗證策略的真實穩健度。
4. 步驟四：紙上模擬與實單上線
當策略通過了歷史回測的嚴酷考驗，我們終於來到了最後一哩路。但請記住，歷史不等於未來。
模擬單向前測試 (Forward Testing)
在投入真金白銀之前，我們必須讓系統連接即時的市場報價，進行為期幾週到幾個月的「模擬單交易」。這能幫助我們確認程式在接收即時數據時，是否會產生預期之外的 Bug，以及我們設定的邏輯是否能在真實市場的跳動中順利被觸發。
實單部署與基礎設施監控
當模擬單的表現符合預期，我們就可以正式啟動實單交易。此時，我們面對的最大敵人將從「市場風險」轉變為「系統風險」。我們必須隨時監控 系統穩定性與網路延遲，確保雲端主機沒有斷線，且券商 API 的連線依然暢通。
結語：開發是一場永無止境的優化循環
開發自己的程式交易系統，從來就不是一件「做完就可以躺著休息」的單次任務。
金融市場的環境會隨著總體經濟與參與者的結構而不斷改變。一個過去三年表現優異的策略，可能會在第四年突然失效。因此，我們必須保持謙卑，持續監控系統的實戰績效，並在必要時進行策略的汰弱留強。這正是量化交易員的日常。
在整個開發流程的最後一個步驟中，我們提到了「實單部署」。要讓程式真的把委託單送到市場上成交，我們必須跨越一道技術門檻：API。
下一步行動： 對於非工程師背景的投資人來說，該如何打通程式與券商之間的最後一哩路？
如何連接程式交易系統到券商 API？實務串接指南與連線觀念
