「每天盯盤盯到眼睛痠，結果行情一波動，還是因為緊張而提早獲利了結…」
「明明有一套勝率不錯的交易策略，但常常因為貪婪或恐懼，最後根本沒有照著紀律下單。」
在學習交易的路上，我們最終都會面臨到一個強大的敵人：人類的情緒。無論我們將技術分析學得多麼透徹，只要是人，就會受到多巴胺與皮質醇的影響，做出不理性的決策。
為了解決這個痛點，金融市場演化出了兩種極致客觀的交易方式：程式交易 (Program Trading) 與 量化交易 (Quantitative Trading)。這兩個名詞在網路上經常被混著用，但它們的本質其實有著決定性的差異。這篇文章將徹底為我們釐清這兩者的定義，並為我們建構自動化交易系統打下最堅實的基礎。
什麼是程式交易 (Program Trading)？
程式交易，顧名思義就是「把我們的交易邏輯，翻譯成電腦聽得懂的程式碼，並交由電腦自動執行下單」。
絕對服從的機器人管家
想像我們聘請了一位絕對服從、永遠不需要睡覺的機器人管家。我們告訴它：「如果 SPY (標普 500 ETF) 的 5 日均線向上突破 20 日均線，就立刻幫我市價買進；如果跌破，就立刻停損賣出。」
只要條件一觸發，電腦就會在毫秒之間將委託單送到交易所。它不會猶豫，不會因為昨天剛停損而感到害怕，也不會因為想多賺一點而捨不得出場。它完美解決了主觀交易中最大的痛點：執行力。
從克服人性到解放時間
當我們把下單的權力交給程式後，我們就不再需要每天死守在螢幕前。不過，將權力交給電腦並非毫無風險。在正式投入前，我們必須客觀評估 為什麼要使用程式交易？它的優點和缺點是什麼？，並確認自己的性格與資金規模，是否真的符合 程式交易適合哪些人？ 的基本條件。
什麼是量化交易 (Quantitative Trading)？
如果程式交易解決的是「執行」的問題，那麼量化交易解決的就是「決策」的問題。量化交易是「利用數學模型、統計學原理與海量歷史數據，來尋找市場中能穩定獲利的期望值」。
用數據說話的科學家
量化交易的重點不在於「怎麼下單」，而在於「為什麼要在這裡下單」。
傳統的主觀交易員可能會說：「我覺得這檔股票跌得差不多了，型態看起來要反轉了。」但量化交易員會說：「根據過去 20 年的數據回測，當市場連續下跌 3 天且乖離率達到特定數值時，第四天反彈的機率是 68%，平均獲利空間為 1.5%。」
尋找市場的正期望值
量化交易剝除了所有的「感覺」與「直覺」。每一個策略在正式上線前，都必須經過嚴格的檢驗。量化交易追求的不是預測未來，而是透過統計學上的優勢，在市場中長期累積獲利。如果我們想深入這個領域，掌握基礎的 程式交易需要懂哪些數學或統計知識 將會是我們最鋒利的武器。
程式交易 vs. 量化交易：大腦與雙手的差別
如果我們把整個交易系統比喻為一個「人」，那麼兩者的關係就會變得非常清晰：
- 量化交易是「大腦」： 負責思考、計算、挖掘數據，最後產出一套經過數學驗證的交易策略。
- 程式交易是「雙手」： 負責接收大腦的指令，將策略轉化為實際的買賣動作，精準且無情地在市場上扣下板機。
兩者可以獨立存在嗎？
在實務上，這兩者經常是綁在一起的，但它們也可以獨立運作：
- 有程式，無量化： 我們可以把一套從書上看來的、未經嚴格數據驗證的均線策略寫成程式自動下單。這叫程式交易，但稱不上是嚴謹的量化交易。
- 有量化，無程式： 我們可以利用 Excel 跑完龐大的統計模型，得出今天應該買進的結論，然後「手動」打開券商軟體下單。這是量化交易，但沒有使用程式交易。
隨著科技進步，現在甚至有許多機構開始將 人工智慧(AI)在程式交易中的應用 結合進來，讓大腦的運算能力達到前所未有的境界。但對於一般投資人來說，「以量化思維開發策略，以程式交易自動執行」 就是我們追求的最佳終極型態。
我們該如何開始這趟自動化旅程？
了解了核心觀念後，建立一套完整的系統需要經過幾個嚴謹的步驟。
第一步：確立交易策略與邏輯
系統不會無中生有，我們必須先給予電腦明確的規則。市場上有許多 常見的程式交易策略，例如順勢而為的 趨勢追蹤型策略，或是尋找價格乖離的 均值回歸型策略。我們必須根據自己交易的市場（如股票、期貨或選擇權），選擇最適合的邏輯。
第二步：選擇適合的開發工具
有了邏輯，我們需要一個平台來把它寫成程式碼。市面上有許多 程式交易軟體推薦，例如台灣常見的 Multicharts、XQ，或是具備極高自由度、深受專業人士喜愛的 Python 程式交易應用。
第三步：嚴格的回測與優化
這是決定我們能否在市場中存活的最關鍵步驟。在把真金白銀交給程式之前，我們必須了解 程式交易回測(Backtesting)的重要性。我們需要利用歷史數據來驗證策略的有效性，同時必須極度小心，避免落入 過度優化(Over-optimization) 的致命陷阱。
結語：建立客觀交易的信仰
從主觀交易走向程式與量化交易，是一條從「猜測」走向「科學驗證」的進化之路。
我們不再需要因為看錯行情而責備自己，也不用再被市場的雜訊搞得心神不寧。我們唯一要做的，就是不斷地研發、回測、並優化我們的交易模型。
當我們準備好將感性排除在交易之外時，下一步，我們必須誠實地面對這套系統的真實樣貌。
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