Python是近年成長非常快速的程式語言，由於其語法簡單容易上手，成了不少程式初學者的熱門選擇。除此之外，Python更為直覺與簡便的語法特性以及豐富的函示庫，也方便處理龐大的數據分析資料，甚至應用在程式交易上，「邊學程式邊學投資」也是最近相當熱門的話題。

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什麼是程式交易？

在探討Python與投資理財之間的關係前，先來了解何謂「程式交易」。「程式交易」簡單來說就是將投資「自動化處理」的概念，利用軟體編寫程式來處理本來應該由人腦消化分析的事情。

程式交易主要分為兩大部分操作，分別是「自動交易」與「回溯測試」。「自動交易」顧名思義是由電腦根據策略自動買賣，免去人為情緒因素造成的影響；而「回溯測試」（以下簡稱回測）則是用程式爬找歷史資料並驗證成效，透過這兩個步驟來進行自動化的買賣，是科技時代的投資趨勢。

當然程式畢竟是人寫的，因此機器決策與人為思考所佔的比例也會影響投資結果，並非交由全自動的程式交易就一定能穩定獲利。

資料科學與機器學習崛起

自電腦與行動裝置普及以來，利用科技輔助的投資模式已經逐漸改變聽報價自己買賣的傳統方法，舉凡MetaTrader4、XQ全球贏家，與Multicharts等就都是針對不同投資方向的量化分析系統，懂得使用這些軟體也能更有策略性的輔助規劃投資理財。

然而，以上軟體的程式都是包裝好的，它們的用途就是單純為了「投資」使用，作為機器學習或整體策略的整合相對比較受限，因此開始有許多人會將適合數據分析的程式語言如Python、R等等延伸應用在擬定投資策略與回測，甚至打造可以自動交易的AI。

從數據分析延伸到投資理財，代表著程式設計也逐漸與金融財政有了跨領域的連結。

平易近人的Python

相對其他適合數據分析的程式語言，Python最大的優勢在於其較為平緩的學習曲線，對於程式菜鳥都更能上手，學會基本語法操作其他應用之後再轉向投資理財規劃也是不錯的學習路徑。

而就投資面來看，國內較常使用的Multicharts與XQ全球贏家都是付費軟體（即使XQ有出免費版的操盤高手，許多進階的功能依然需要付費才能使用），最便宜的券商版一個月仍要一千元左右，等於還沒開始賺錢就要先負擔額外開銷，並不適合投資新手。

再者，許多操盤軟體本身也各自有自己的語言系統（如Multicharts使用PowerLanguage、TradeStation使用EasyLanguage等），熟悉程式語言以學習技能的出發點是一樣的，但值得思考的是：你是想鑽研一個只能用來投資的軟體，還是學習一個也能應用在投資，並且靈活度更高的程式語言？

善用科技，而不是被科技取代

Python的原意為蟒蛇，如果將程式運用在投資領域視為一場實驗性表演，一位優秀的弄蛇人（不管是工程師、數據科學家等投資者）一定要掌握演出的主導權，而不是放任已經學會爬找資料擬定策略的大蛇恣意橫行。

科技始終來自人性，機器學習的程式交易，終究是以人為本，否則在投資世界如果只要打造完美的AI就能獲利，那麼籌錢買最終的AI產品就行了，何須訓練與學習？

投資界的賈伯斯、對沖基金教父雷．達理奧（Ray Dalio）認為，利用計算機系統協助投資就如同司機使用GPS，只是用來輔助導航更有效率，而不是取代自己的方向感。

電腦要做的事是人下的指令，如果用錯的策略靠程式自動交易，機器也會毫不心痛的賠光你的資產。因此所謂靠Python來投資賺錢，倒不如說是利用Python協助優化自己的投資策略，進而達到獲利的目的。真正學會「自動化理財」的第一步，與學習程式語言的初衷相同，要先懂得如何「自己思考」決策。

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