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2026年台股指數失真，散戶慘賠。本文詳解 Backtrader、Lean 等開源回測框架，並示範均值回歸策略代碼邏輯，助你用 Python 打造紀律化交易機器人，擺脫情緒勒索。

3萬點的「體感貧窮」：為什麼你需要演算法交易？

2026年，台股加權指數正式站上30,000點大關。然而，許多投資人的帳戶卻是一片慘綠。數據顯示，扣除台積電 ($TSM) 與少數 AI 權值股 ($NVDA 概念股) 後，市場上竟然有高達 67% 的個股呈現下跌趨勢。這就是典型的「指數失真」。在這種極端分化的盤勢中，憑感覺追漲殺跌的散戶極易淪為主力出貨的對象。

這正是量化交易 (Quantitative Trading) 崛起的時刻。透過程式碼嚴格執行策略，我們能剔除恐懼與貪婪，在波動中尋找統計學上的獲利機會。

2026 最強開源回測框架評比

要在台股戰場存活，你不需要昂貴的付費軟體，以下是今年最受工程師推崇的 Open Source 工具：

Backtrader (Python)

地位：Python 量化界的「瑞士刀」，經典且社群資源最豐富。
優點：輕量級、語法直觀。非常適合用來測試單一股票的技術指標策略。
缺點：對於高頻交易或極大量數據的回測效能較弱。
台股應用：可完美搭配 yfinance 抓取台股歷史數據，或透過 CSV 匯入證交所資料。

LEAN (QuantConnect)

地位：機構等級的引擎，支援 C# 與 Python。
優點：極度擬真的回測環境（考慮了滑價、手續費、除權息），且能直接對接券商下單。
硬核程度：高。適合有強大軟體工程背景的玩家。

Hummingbot (Crypto)

地位：加密貨幣造市 (Market Making) 首選。
特點：如果你在台股收盤後想轉戰幣圈，它是目前最強的開源造市機器人，支援幣安 (Binance) 等主流交易所。

實戰策略：均值回歸 (Mean Reversion)

在個股輪動極快的 2026 年，「追高」往往死在山頂，「抄底」才是王道。我們可以設計一個簡單的 RSI 均值回歸策略：

策略邏輯 (Pseudo-logic)：

過濾條件：只選擇流動性佳的股票 (如台灣50成分股)。
進場訊號：當 RSI(14) < 30 (超賣) 且 股價 > 200日均線 (長線多頭排列)。這代表好公司被錯殺，是黃金買點。
出場訊號：當 RSI(14) > 70 (超買) 或獲利達到 10%。
風控：單筆虧損超過 5% 強制停損。

Python 實作關鍵字：使用 TA-Lib 庫計算指標： rsi = talib.RSI(close_prices, timeperiod=14) ma200 = talib.SMA(close_prices, timeperiod=200)

接軌台股 API：Shioaji 與 Fugle

寫好了策略，該如何自動下單？台灣券商近年來對開發者非常友善：

Shioaji (永豐金)：目前市佔率最高的 Python API，提供即時報價與下單功能，文件齊全，是 PTT 股版 (Stock) 工程師的首選。
Fugle (富果)：以精美的 UI 與易用的 API 著稱，適合重視使用者體驗的開發者。

避雷指南：量化新手的兩大陷阱

未來函數 (Look-ahead Bias)：千萬別在回測時「偷看答案」。例如，在計算今天的訊號時，誤用了「今天收盤價」來決定「今天開盤」的動作。這是新手回測績效 100% 但實單賠光的元兇。
過度擬合 (Overfitting)：不要為了讓回測圖表漂亮，刻意調整參數（例如把 RSI 參數從 14 改成 13.5 只因為歷史績效更好）。這會導致策略失去對未來的適應性。

結論

2026 年的台股是數據的戰場。當人類還在為了 3 萬點歡呼或恐慌時，冷靜的 Python 腳本已經悄悄執行了今天的第 100 筆交易。現在就打開 IDE，寫下你的第一支交易機器人吧！

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