每天看著市場起伏，腦海中總有許多勝率極高的交易靈感。
但只要一想到要把這些靈感變成自動運作的系統，多數人都會被程式碼這座高牆狠狠勸退。
我們常常以為要做 程式交易，就必須先去學 Python 或 C++ 這種艱澀的傳統語言。
如果我們不是資訊工程背景出生的上班族，直接去啃那些厚重的程式教科書絕對是浪費時間。
在我們建置好 MultiCharts入門指南與數據源環境 後，最棒的消息就是我們根本不需要成為工程師。
這篇文章將從非工程師的視角，帶領我們認識專為交易者設計的 EasyLanguage，並親手寫出第一支策略。
為什麼非工程師該學 EasyLanguage？
這套語言的名稱已經說明了一切，它就是為了解決技術門檻而誕生的。
接近人類語言的直覺語法
多數通用型程式語言充滿了複雜的括號與記憶體宣告，但在這裡一切都被極度簡化。
我們不需要去管底層邏輯怎麼運作，我們只需要專注在交易策略的表達。
如果我們想告訴電腦收盤價大於平均線，我們就直接打出 Close > Average，這幾乎就跟我們平常用英文溝通一樣自然。
專為交易而生的內建函數
我們在市場中常用的所有技術指標，軟體都已經幫我們寫成現成的工具包了。
我們不需要自己去寫複雜的數學公式來計算 RSI 或均值回歸的標準差。
只要呼叫出這些函數名稱並填入參數，電腦就會瞬間幫我們算好並畫在圖表上。
3 步驟寫出我們的第一支策略
寫策略就像是在寫一篇邏輯嚴密的短文，我們只需要遵循三個簡單的步驟。
步驟一：定義變數與參數
任何一個能長期運作的系統，都需要保留未來調整的彈性。
我們會先用 inputs 來定義外部參數，例如均線的天數，讓我們之後可以快速優化。
接著用 variables 來設定內部變數，用來儲存電腦運算出來的暫時性數據。
步驟二：寫下核心判斷條件
這是整個策略的靈魂，也就是告訴電腦什麼時候該準備扣下板機。
我們會使用 if…then 這種最基礎的條件判斷式。
例如當短期均線向上穿越長期均線時，我們就把這個狀態記錄下來，作為進場的依據。
步驟三：設定進出場指令
最後一步是給予電腦具體的行動指令。
當買進條件成立時，我們用 buy 指令告訴電腦以市價買進 0050 或 006208 等高流動性 ETF。
同時我們也必須寫下 sell 指令來執行停損或停利，確保我們能穩步累積帳戶淨值。
結語：將主觀靈感化為客觀代碼
透過 EasyLanguage，我們能以極低的學習成本，將大腦裡的交易點子具象化。
當我們不再受限於看盤軟體內建的死板條件時，我們就能在市場中發掘出別人看不到的獲利機會。
把策略寫出來只是第一步，這支程式在過去十年真的能賺錢嗎？
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