告別 Excel！用 Python 打造你的第一個台股自動交易機器人:月賺 5% 不是夢！

零基礎也能輕鬆上手！教你用 Python 和 Shioaji 打造台股自動交易機器人，從回測到實盤，一步到位。

想像一下這個畫面:你躺在沙發上，看著 Netflix，你的交易機器人卻在股市裡默默為你賺錢。聽起來像科幻小說？不，這在 2024 年已經不是夢了。而且，你不需要是工程師，也不需要有金融背景。只要你會一點點 Python，就能打造屬於自己的台股交易機器人。

說到量化交易，很多人會覺得高深莫測，充滿了數學公式和複雜的演算法。但其實，核心概念很簡單:用程式碼來執行交易策略，取代人工操作。這就像把你的交易邏輯寫成一個食譜，然後讓電腦按照食譜自動煮菜。

為什麼要用 Python？

Python 已經成為量化交易領域的標準語言。原因很簡單:它易於學習、擁有豐富的函式庫（像是 Pandas、NumPy、Matplotlib），而且有大量的開源資源。更重要的是，台灣的 Shioaji API 提供了 Python 介面，讓你可以輕鬆連接到台股市場。

Shioaji API 簡介

Shioaji 是一個開源的台灣股票交易 API，它讓你能夠以程式碼的方式下單、查詢股價、取得歷史資料等等。它就像一個橋樑，連接你的 Python 程式碼和台灣證券交易所。安裝 Shioaji 很簡單，只需要用 pip 安裝即可:pip install shioaji。

我們的第一個策略:簡單的均值回歸

今天，我們不講複雜的策略，先從一個最簡單的策略開始:均值回歸。這個策略的邏輯是:當股價偏離其平均值時，預期股價會回歸到平均值。

具體來說，我們設定一個時間窗口（例如 20 天），計算這段時間內的平均股價。然後，當股價低於平均值時，我們買進；當股價高於平均值時，我們賣出。

這聽起來很簡單，對吧？但即使是這樣一個簡單的策略，經過合理的參數調整和風險控制，也能夠產生穩定的回報。

回測:驗證你的策略

在把策略放到實盤之前，一定要先進行回測。回測就是用歷史資料來模擬你的策略，看看它在過去的表現如何。這就像在真實飛行之前，先用飛行模擬器練習。

Backtrader 是一個非常流行的 Python 開源回測框架。它提供了豐富的功能，讓你能夠輕鬆地建立、測試和分析你的交易策略。

Backtrader 的基本流程是:

定義你的策略類別，繼承自 bt.Strategy。
在策略類別中，定義你的交易邏輯。
使用 Backtrader 的 cerebro 物件來設定回測參數，例如起始資金、交易手續費、回測時間範圍等等。
將你的策略添加到 cerebro 物件中。
執行回測。

一個簡單的 Backtrader 範例 (邏輯說明)

import backtrader as bt

class MeanReversion(bt.Strategy):
params = (('period', 20),)

def __init__(self):
self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=self.p.period)

def next(self):
if self.data.close[0] < self.sma[0]:
self.buy()
elif self.data.close[0] > self.sma[0]:
self.sell()

這個範例程式碼定義了一個 MeanReversion 策略，它計算 20 天的簡單移動平均線 (SMA)。如果股價低於 SMA，就買進；如果股價高於 SMA，就賣出。

避雷指南:小心 Overfitting 和 Look-ahead bias

回測的時候，一定要小心 Overfitting 和 Look-ahead bias。

Overfitting (過度擬合):指的是你的策略在回測資料上表現很好，但在真實市場上卻表現很差。這就像你把策略調整得太過完美，以至於它只能適應過去的資料，而無法適應未來的變化。
Look-ahead bias (未來偏誤):指的是你的策略使用了未來才能知道的資訊。這就像你偷看了答案，然後在考試中取得了高分。

要避免 Overfitting，可以採用交叉驗證、參數優化等等方法。要避免 Look-ahead bias，一定要確保你的策略只使用了過去的資料。

從回測到實盤

當你對你的策略感到滿意時，就可以把它放到實盤了。但請記住，實盤交易和回測是完全不同的。在實盤交易中，你必須考慮到滑價、交易手續費、市場流動性等等因素。

2025 年的趨勢:AI 交易機器人

根據 google_web_search 的結果，2025 年的交易趨勢將會是 AI 交易機器人。AI 能夠自動學習和調整交易策略，提高交易效率和盈利能力。但請注意，AI 交易機器人並不是萬能的，仍然需要人工監控和調整。

最後的提醒:投資有風險，入市須謹慎。

量化交易並不是一夜暴富的捷徑。它需要耐心、學習和不斷的嘗試。但如果你願意花時間和精力，就能打造屬於自己的台股交易機器人，讓它為你創造穩定的回報。真的假的？就試試看吧！

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