「我完全不懂寫程式，數學也不太好，真的有辦法學會程式交易嗎？」
「市面上那麼多 Python 課程和看盤軟體教學，我到底該從哪一個開始看起？」
當我們完整走過了 程式交易總論與量化交易的核心觀念，並看見了系統化交易的強大優勢後，許多投資人都會燃起強烈的學習慾望。
然而，從零開始學習程式交易是一場結合「金融知識」與「資訊技術」的馬拉松。如果一開始就一頭栽進複雜的程式碼語法中，很容易在無聊的迴圈與變數中消磨殆盡。這篇文章將導入高效的學習框架，幫助你從基礎建設到實盤交易，有系統地建立自己的獲利系統。
1. 核心框架：由上而下的學習法 (Top-Down Approach)
在學習這門跨領域技能時，我們強烈建議採用「由上而下（Top-Down）」的學習法。
這意味著我們應該先理解「整體交易邏輯的輪廓」，再來補足「底層的技術細節」。你不需要一開始就成為寫程式的高手，而是先去理解 常見的程式交易策略有哪些，當大腦裡有了清晰的戰略藍圖（例如：我想用 S&P 500 ETF 寫一個均線突破策略），我們再去尋找「該用哪幾行程式碼來實現這個目標」。
這種以目標為導向的學習法，搭配以下的三階段學習地圖，能大幅降低初期的挫折感。
2. 第一階段：基礎知識打底
在動筆寫程式前，必須先理解市場運作的底層邏輯。電腦只是執行的雙手，你的大腦才是策略的靈魂。
- 金融基礎： 了解股票、期貨、外匯等不同金融產品的合約規格、交易時間與跳動點價值。
- 策略邏輯： 熟悉常見的技術指標（如移動平均線 MA、RSI 指標）與基本面數據的意義，並理解 均值回歸與趨勢追蹤的進出場差異。
- 統計學入門： 學習如何用客觀的數據評估一套系統的健康度，包含計算勝率、期望值與最大連續虧損 (MDD)。
3. 第二階段：工具與語言選擇
有了基礎觀念後，接下來要根據你的背景與目標市場，選擇適合的入門路徑。我們在 三大程式交易軟體評測 中有過深入探討：
低門檻入門（套裝軟體）
對於零程式基礎的新手，從內建完善環境的看盤軟體起步是最輕鬆的。
- XQ 全球贏家： 台股量化的首選。它提供了豐富的台股籌碼與財報數據，其 XS 語法非常親民，甚至有「量化積木」功能，極度適合用來設計 股票的選股濾網。
- MultiCharts： 期貨界的主流霸主。使用簡易的 PowerLanguage 語法，擁有極其強大的圖表回測引擎，適合專攻台指期或海外期貨的投資人。
- TradingView： 全球通用的看盤神器，圖表功能強大。使用 Pine Script 語法，非常適合喜歡視覺化分析與跨市場研究的交易員。
高靈活性進階（通用語言）
- Python： 目前全球量化交易的最強主流。它擁有最齊全的數據處理套件（如 Pandas），適合追求高度客製化、跨市場套利，或是想將 AI 人工智慧導入交易 的進階開發者。
4. 第三階段：核心開發流程
選定工具後，一個完整的量化策略必須經歷以下 5 個嚴謹的步驟，這也是我們在 開發專屬程式交易系統藍圖 中反覆強調的流程：
- 策略發想： 定義明確、無模糊地帶的進出場規則（如「5 日均線向上交叉 20 日均線時，以市價買入」）。
- 建立規則： 將交易邏輯轉化為軟體能看懂的程式碼或積木設定。
- 歷史回測： 利用過去 5 到 10 年的歷史數據模擬策略表現，觀察風險與獲利，並學習 避開過度優化與未來函數的陷阱。
- 分析優化： 調整參數與 停損停利設定，確保系統在不同的市場環境下都能保持穩健。
- 上線監控： 串接 券商 API 後，先進行紙上模擬交易，確認系統運作無誤、網路連線穩定，最後再投入真金白銀實盤上線。
5. 推薦學習資源
為了幫助你順利度過前期的摸索，以下是兩個非常優質且免費的自學平台：
- XQ 量化交易教學中心： 如果你選擇從台股出發，這裡有非常豐富的中文量化教學影音與文章，能手把手帶你寫出第一支選股腳本。
- Codecademy： 如果你立志挑戰 Python，這是一個極佳的互動式學習網站。它能讓你在瀏覽器中直接練習程式語法，打好紮實的程式邏輯基礎。
結語：跨出你的第一步
學習程式交易沒有捷徑，但只要沿著這份地圖循序漸進，你絕對能夠在市場中持續累積屬於自己的量化資產。
現在，問問你自己，你想從哪個市場開始你的第一支交易程式？
- 台股市場（推薦使用 XQ 或 Python）
- 期貨市場（推薦使用 MultiCharts）
- 外匯市場（推薦使用 TradingView）
既然第一階段的打底需要「統計學入門」，許多人心中立刻浮現了對數學的恐懼。我們真的需要微積分或高深的高等數學才能寫程式嗎？
下一步行動： 揭開量化交易背後的數學面紗，看懂真正影響獲利的底層邏輯。
程式交易需要懂哪些數學與統計知識？量化分析的底層邏輯
