在現今的金融市場中，程式交易成為越來越普遍的交易方式。程式交易是一種基於預先設定的規則來進行交易決策的方式，由投資者或交易員編寫程式，在符合特定條件時自動執行交易股票、期貨，或是其他的金融商品。儘管程式交易在過去幾年裡變得越來越普遍，但對於沒有接觸過程式交易的人來說，這種投資方式可能會感到陌生和困惑。在本篇文章中，我們將深入介紹程式交易的定義、優點和缺點。
程式交易是什麼？
程式交易(Algorithmic Trading)是指透過電腦程式來執行交易策略的投資方式。它的核心是將交易策略寫成程式，透過自動化交易來實現賺取利潤的目標。程式交易也有人稱為演算法交易，是透過現代統計學和科學方法，將市場資訊和價格變動等現象歸納成交易邏輯，並進行程式化，最後利用電腦技術進行投資的方式。這種方法不受個人情感的影響，而是以機械式、大數據、理性的方式執行，舉例來說，透過長短均線的黃金交叉、死亡交叉之類的技術分析來做為買進賣出訊號，設定一定金額的停損與停利，還有設置濾網去過濾掉雜訊，經過反覆的執行，這便是程式交易的運作方式。
如何學程式交易？如何自己寫程式交易？
學習程式交易的方法很多，可以參加相關的培訓課程、閱讀書籍和學習網上的教學資源等。另外，編寫程式交易需要掌握基本的程式編程技能，建議先學習一些基礎的編程知識，例如Python、C++等程式語言。
程式交易的優點與缺點是什麼？
程式交易的優點包括：
- 可以自動化交易，節省時間和精力。
- 程式交易可以避免人為因素對交易策略的干擾，使交易更具客觀性。
- 程式交易可以將多種指標和數據進行綜合分析，提高交易的準確性和效率。
程式交易的缺點包括：
- 程式交易需要具備較高的技術門檻，需要有一定的程式編程能力。
- 程式交易可能會因為數據延遲或者其他技術問題而出現交易錯誤，進而影響交易的盈利。
程式交易程式交易能賺錢嗎？是怎麼賺錢的？
程式交易可以賺錢，主要是通過建立交易策略、編寫交易程式，進行自動化交易。基於相信過去發生的事情在未來也會重複發生，所以利用過去出現的漲跌因果關係來做為未來的買賣進出。
一般而言會區分為順勢策略與逆勢策略，各自的進出場方式與停損停利設置配比也會有所不同，但若回測且並不過度優化策略後是可獲利，那麼在未來就有極高的機率是可以獲利的策略，直至出現新的最大回撤(MDD)才會再考慮是否要調整或放棄策略。
程式交易如何判斷策略是否能夠穩定獲利？
要判斷一個交易策略是否能夠穩定獲利，需要對策略進行歷史回測和風險管理。歷史回測是指將策略應用於歷史數據上進行測試，以評估策略的效能。回測時需要注意避免過度擬合(優化參數做過頭)，也就是說，策略應該是在適應不同的市場條件下獲得穩定獲利，而不是僅僅依賴於過去的表現。風險管理則是關注策略的風險特性，例如最大回撤和波動性。投資者應該確保策略的風險控制措施能夠在不同的市場條件下獲得穩定的結果。
程式交易常見問與答
需要多少資金才能開始程式交易？
需要的資金規模取決於交易者所使用的交易策略，市場的流動性和資金管理的需求。一般而言，初級的程式交易者可以從較小的資金量開始，並隨著經驗的累積逐漸擴大。
程式交易能夠賺錢嗎？
程式交易可以賺錢，但也需要投資者擁有適當的技能、經驗和知識，以及完善的風險管理策略。程式交易也並非永遠能夠賺錢，投資者需要不斷地改進交易策略，以應對市場的變化和風險的變化。
程式交易和高頻交易有何區別？
程式交易是指使用電腦程式進行交易，而高頻交易則是指使用超高速度的計算機和數據連接進行交易。高頻交易一般需要更大的資金量和更強的技術能力，而程式交易則可以由更廣泛的投資者進行。
程式交易需要什麼技能？
學習程式交易需要具備一些基本的電腦技能，如編程語言（Python、C++等）、數據分析、統計學、金融市場知識等。此外，擁有良好的邏輯思維和分析能力也是非常重要的。
如何學習程式交易？
學習程式交易有多種方法，包括自學、參加課程、閱讀書籍和網上資源等。建議學習者可以通過多種途徑學習，結合實踐和理論，逐步提高自己的技能水平。
程式交易心得
程式交易是一個相對複雜的領域，需要學習者具備多方面的技能和知識。在實際操作中，程式交易需要不斷地進行測試和優化，並且需要不斷地更新策略以應對市場變化。此外，風險控制和資金管理也是非常重要的。總的來說，程式交易是一個需要長期積累和實踐的領域，需要學習者不斷地學習和進步，才能取得良好的交易效果。
