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揭密竹科工程師的投資新寵：Python 量化交易。本文深入解析 Backtrader 開源框架，結合台股 API 實戰策略，教你避開回測陷阱，用程式碼打造專屬獲利引擎。

在這個 ETF（如 00940、00878）成為全民運動的時代，新竹科學園區的工程師圈子裡卻悄悄流傳著另一種更具攻擊性的投資顯學——「Python 量化交易」。當大媽們在銀行門口排隊申購高股息 ETF 時，這群懂程式碼的投資人正利用週末閒暇，透過開源的量化框架進行歷史回測（Backtesting），試圖尋找市場中的 Alpha（超額報酬）。

這套被戲稱為「工程師印鈔機」的核心，其實並非什麼神秘黑科技，而是基於成熟的開源生態系：Backtrader 或 QuantConnect (Lean)，再搭配台股本土券商的 API。

為什麼是 Backtrader？

在眾多 Python 量化框架中（如 Zipline, VeighNa, Hummingbot），Backtrader 依然是 2025 年最受個人開發者推崇的選擇之一。

Python Native：完全使用 Python 編寫，語法直觀，對於習慣寫 Script 的工程師來說學習曲線極低。
事件驅動（Event-driven）：它模擬了真實市場的運作——「Tick by Tick」或「Bar by Bar」地推進時間，這能最大程度避免「偷看未來數據」（Look-ahead bias）的初級錯誤。
擴充性強：你可以輕鬆對接 Pandas 處理的數據，或是串接 yfinance 抓取台積電 ($TSM)、聯發科 ($2454) 的歷史股價。

傳說中的「AI 量化腳本」邏輯解析

所謂的「AI 腳本」，通常是指在傳統技術指標上，疊加了機器學習（Machine Learning）進行參數優化或訊號過濾。以下是一個在竹科社群中常見的策略原型——「動態布林通道均值回歸 (Dynamic Bollinger Mean Reversion)」：

策略邏輯：

核心假設：股價在極端波動後會回歸均值。
進場訊號：當收盤價跌破布林通道下軌（Lower Band），且 RSI（相對強弱指標）低於 30（超賣區）時，視為「恐慌性拋售」，準備進場。
過濾器（AI/演算法介入點）：單純的指標容易在單邊下跌趨勢中「接到滿手血」。進階腳本會引入一個簡單的 RandomForest 或 XGBoost 模型，輸入過去 5 日的成交量變化、波動率（ATR）作為特徵，預測這筆交易的「勝率」。如果模型預測勝率 > 60%，才真正執行買入。
出場訊號：股價回升至布林通道中軌或上軌，或 RSI > 70，獲利了結。

程式碼邏輯示意（Pseudocode）：

class EngineersAlpha(bt.Strategy):
def next(self):
# 如果尚未持有部位
if not self.position:
# 觸發技術指標條件
if self.close < self.boll.lines.bot and self.rsi < 30:
# 呼叫 AI 模型預測勝率 (假想函數)
ai_confidence = self.ai_model.predict(self.data)

# AI 確認勝率高才進場
if ai_confidence > 0.6:
self.buy()
else:
# 獲利出場邏輯
if self.close > self.boll.lines.mid:
self.sell()

落地台灣：API 串接實戰

寫好了策略，數據從哪來？下單怎麼下？

數據源：對於台股回測，最簡單的方式是使用 yfinance 下載格式為 2330.TW 的數據。進階玩家會使用 Fugle (富果) 的 API 抓取更精細的 Tick 數據或基本面資料。
實盤交易：台灣券商中，永豐金 (Shioaji) 和群益 (Capital) 的 Python API 支援度最高。尤其是 Shioaji，提供了現代化的 Python 介面，讓你的 Backtrader 訊號可以直接轉化為真實的委託單（Order）。

避雷指南：回測績效狠甩大盤的真相

看到「年化報酬率 500%」的回測報告時，請先冷靜。量化交易新手的墳場通常在於以下幾點：

過度擬合 (Overfitting)：你為了讓過去的績效看起來很完美，調整了太多參數（例如把 RSI 週期改成 13.5 天）。這種策略在未來市場通常會失效。
忽略交易成本：台股交易稅（0.3%）加上手續費，對於高頻交易是致命傷。回測時必須在 Backtrader 中設定 broker.setcommission(commission=0.001425) 才能看到真實績效。
流動性陷阱：回測時你假設都能以收盤價買入，但對於小型股，你的買單可能會直接把價格買上去（Slippage），導致真實成本遠高於回測。

結論

量化交易不是水晶球，它無法預測未來，但它能幫助你更有紀律地執行高期望值的決策。對於工程師而言，與其盲目跟風存股，不如利用自己的程式優勢，打造一套經得起數據驗證的投資系統。現在就打開你的 IDE，pip install backtrader，開始你的第一支量化機器人開發吧！

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