你是否曾經遇過這種狀況：
想要分析 10 年份的財報數據，結果 Excel 跑不動直接當機？
想要驗證一個交易策略（例如：月線黃金交叉買進），卻不知道過去 5 年這樣做到底會賺還是賠？
這就是為什麼專業的投資人，最後都會選擇擁抱 Python。
搜尋 「Python 投資理財」，很多人會被「寫程式」三個字嚇跑。但在 AI 時代，學習 Python 的門檻已經大幅降低。你不需要成為軟體工程師，你只需要把它當作一個 「超級計算機」。
這篇文章將告訴你，為什麼 Python 是現代投資人的必備武器，以及它能幫你完成哪些 Excel 做不到的事。
前置技能： 如果你完全不會寫程式，別擔心。搭配我們上一篇教學，利用 AI 幫你寫代碼：
【ChatGPT 投資理財實戰】AI 能幫你選股嗎？3 個比問明牌更強大的應用技巧
為什麼選擇 Python 做投資分析？
雖然 Excel 很強大，但在處理金融數據時，Python 有著絕對優勢：
- 處理大數據 (Big Data)： Excel 超過幾萬列就會卡頓，Python 處理幾百萬筆交易資料（如 Tick 流水）依然輕輕鬆鬆。
- 自動化 (Automation)： 你不想每天手動去證交所下載三大法人資料吧？Python 可以寫個爬蟲，每天下午 3 點自動幫你抓好並整理成報表。
- 生態系豐富 (Libraries)： 全世界有無數的金融套件（如 Pandas, TA-Lib），你不用從頭造輪子，直接呼叫就能用。
場景一：量化選股與財報分析 (Fundamental)
這是 價值投資人 最愛的功能。
透過 Python 的 Pandas 套件，你可以輕鬆處理複雜的表格數據。
- 你能做什麼？
- 一鍵抓取台股 1700 檔股票近 5 年的 EPS、ROE、營收成長率。
- 設定篩選條件：找出「連續 3 年 ROE > 15%」且「本益比 < 12」的被低估股。
- 這在 Excel 裡可能要複製貼上大半天，Python 只要幾行程式碼就搞定。
場景二：策略回測 (Backtesting) —— 驗證你的聖杯
這是 Python 最強大的功能。
很多人憑「感覺」交易，覺得「KD 低檔交叉向上」會賺錢，真的嗎？
透過 Python 的回測框架（如 Backtrader 或 FinLab），你可以把歷史數據倒進去跑一遍。
- 你能做什麼？
- 輸入策略：當 20MA 突破 60MA 時買進，跌破時賣出。
- 設定條件：本金 100 萬，手續費 0.1425%。
- 得到結果： Python 會告訴你，如果你過去 10 年都這樣做，你的 總報酬率、最大回檔 (MDD) 和 勝率 是多少。
- 結果通常會讓你驚訝：很多你以為會賺錢的策略，回測出來其實是賠錢的。
在你開始寫程式之前，你必須先有一套合理的投資策略。如果你還不清楚什麼是「資產配置」或「定期定額」，建議先回去閱讀我們的投資理財入門全攻略建立基礎觀念。
場景三：自動化下單 (Algo Trading)
這是進階玩家的領域。
當你的策略經過回測驗證有效後，你可以透過券商提供的 API（應用程式介面），讓 Python 幫你下單。
- 你能做什麼？
- 上班族福音： 你在上班開會，Python 幫你監控盤面。
- 紀律執行： 該停損就停損，程式沒有人性，不會因為「捨不得」而凹單。
- 注意：自動交易涉及風險與系統穩定性，建議新手先從「回測」開始。
新手該如何開始？
想要用 Python 做投資，你不需要學會寫網頁或做遊戲，你只需要專注在以下 3 個套件：
- Pandas： 金融數據處理的神器（Python 版的 Excel）。
- Yfinance / FinLab： 負責抓取股價與財報資料。
- Matplotlib / Plotly： 把枯燥的數據畫成漂亮的 K 線圖與走勢圖。
結語：讓程式為你工作
華爾街有句名言：「人類會累，但機器不會。」
學習 Python 投資理財，初期可能需要一點時間投入，但它帶來的回報是 「效率的複利」。當別人還在手動 Key 資料時，你的自動化系統已經幫你掃描完全球市場，並把潛力股名單寄到你的信箱了。
準備好升級你的投資工具了嗎？別忘了，寫程式的過程中遇到困難，隨時可以召喚你的 AI 助手：
【ChatGPT 投資理財實戰】AI 能幫你選股嗎？
