科技日新月異，現在金融交易也可以運用程式語言，幫助我們更有效率地執行投資策略，分析市場趨勢。本篇要介紹程式交易Python是什麼，以及使用程式語言Python進行金融交易有哪些好處，並且如何應用在金融交易上，使投資人可以借助科技的力量，打造理想的投資組合。
Python是什麼？程式語言基本概念介紹
Python是一種簡單易學的程式語言，特點是能夠利用豐富的程式庫將複雜的功能封裝，讓使用者用簡單的指令、更少的程式碼來完成更多的工作，不必從零開始編寫程式碼。因此，Python被廣泛應用在數據分析、機器學習和數據爬蟲等，尤其是在金融市場方面，投資者可以透過Python進行程式交易，輕鬆分析市場數據，自訂條件打造理想的投資組合，當條件被觸發時透過程式自動下單。
程式交易Python好處有哪些？5大金融交易優勢
程式交易Python就像專屬的數位理財專員，能夠快速處理歷史數據並進行市場分析，從大量的交易資料中篩選有效的指標，進而協助擬定交易策略並掌握最佳時機，得到合理的報酬；此外，還可以在有限的資金下，調整交易策略並使資金利用率最大化。下方將說明5大好處，讓大家了解為什麼要學習使用程式交易Python。
程式交易Python好處 1：免費工具且入門門檻低
Python安裝元件是可以免費下載的，而且大部分執行和編寫Python語法編譯器也都是免費的，有些編譯器甚至能夠在線上操作，不須另外下載，大幅降低學習成本。此外，Python語法較直觀好懂，語法和英文基本語法類似，即便從來沒接觸過程式語言的初學者，也能輕易上手。
程式交易Python好處 2：函式庫豐富
Python內建函式庫可以做到許多基本運算、讀取檔案和矩陣繪圖等，除此之外還有超過13萬個標準函式庫，可用於機器學習、分析繪圖、資料學習和爬蟲等功能，幫助我們視覺化複雜的數據，或是下載歷史資料進行回測、串接報價和自動下單。常見的函式庫包含Pandas、Numpy的資料分析套件，以及Pytorch和TensorFlow機器學習套件等。將需要的功能組合起來，就是一套客製化的程式交易系統，協助我們節省看盤和下單的時間。
程式交易Python好處 3：功能擴充彈性高
若現在使用的程式交易軟體不符合需求，Python 能夠自行組合上萬種套件，自定義多種交易指標和交易策略，並且隨時優化或刪除不需要的功能，凡是能夠想像得到的金融商品，都可以使用 Python進行程式交易。其他常見的程式交易平台，例如 TradingView 和 MultiCharts，對程式語言的初學者來說，雖然介面和使用上更簡單易懂，但在功能和預算上都有一定的限制，長期來看，Python程式交易的功能擴充彈性更高，應用領域更廣泛。
程式交易Python好處4：網路教學資源多
Python程式交易已行之有年，在金融市場相當普及，因此網路教學資源多元且豐富，涵蓋中英文章、影音課程和討論社團等，從初學者再到進階應用，都能找到相關資源來研究學習，大幅降低學習成本。
程式交易Python好處 5：應用廣泛
Python是一種通用型的程式語言，許多應用程式和線上平台都是使用 Python 編寫，因為其語法簡潔易懂的特性，處理大量資料時只需要簡短幾行代碼就可以完成，節省許多開發時間和維護成本，功能強大。在人工智慧逐漸興起的時代，Python 比起其他程式語言擁有更多可能性。
3 大程式交易 Python 重要金融用途
程式交易能夠模擬人為操作，幫助我們在短時間內分析大量資訊，做出理性判斷而不受情緒影響，並且在股價觸發特定條件時自動下單，不用隨時緊盯股票市場。
資料視覺化：
Matplotlib 和 Seaborn 等可視化工具可以幫助投資者創建可視化的圖表，如折線圖、柱狀圖、散佈圖等，可以展示市場趨勢、資產表現和風險評估結果。
TQuant Lab 則是擁有 pyfolio-tej 可以利用此套件產出圖表進行績效分析，相對於其他回測平台或是使用者自己寫的回測系統，只需一鍵即可生成完整的績效指標，省去了非常多繁瑣的打程式時間，也多了非常多的圖表跟指標的選擇，可以給使用者更多評估策略好壞的標準，還能分析投資組合中流動性較差的股票，幫助找出可能面臨的流動性風險。
策略回測：
可以利用 Zipline 、Zipline、Backtesting 等回測套件建構和測試交易策略，這些套件提供了回測功能，讓投資人在歷史數據上模擬策略的運行效果，以驗證其有效性。
TQuant Lab 是使用 Zipline 作為主要的回測引擎，修改成符合台灣金融市場交易的回測引擎。經過多年的發展，這套回測引擎已成為國際常用的量化平台基礎回測架構。由 TEJ 專業量化分析團隊維護，並不定時推出專屬的新功能，使其能同時回測股票與 ETF 等多種商品。在回測過程中，日誌會自動顯示投資組合每日持有股票的各項紀錄，包含現金股利、股票股利等資訊，貼合市場真實情境，也提供多種動態與靜態滑價模型，如固定點滑價成本和成交量驅動的動態滑價成本。此外，還包含台灣市場獨有的手續費成本模型及成交訂單遞延機制。搭配 TEJ 資料庫提供的交易日註記，避免在漲跌停時仍能順利買進的回測前視偏誤，確保回測結果更加真實可靠。
API整合和數據獲取：
Python 可以和各種金融數據 API 整合，如 TEJ API、Alpha Vantage、IEX Cloud、Yahoo Finance 等。這些 API 提供了豐富的市場數據，包括股票價格、交易量、財務報表等，通過 API，投資人就可以馬上獲取最新的市場數據，進行即時分析和決策。而TEJ 不僅擁有完善的資料庫—TEJ API，包含營運面、財務面以及交易面等，也涵蓋各國的資料，透過 API 可以更快速的讓使用者找到自己想要的資料。
更重要的是，TEJ 也提供了各種程式語言的 API 串接，包括 REST、Python、R 和.NET。使用者可以根據自己平常喜歡用的語言選擇最適合他們的進行更深入的數據分析、建模以及開發，而擁有完善的資料也意味增加回測的穩健性跟正確率，可以讓使用者不會因為錯誤的回測結果而做出錯誤的決定導致蒙受不必要的風險。
【TEJ API】節省資料處理時間
高品質且穩定的資料來源
程式交易 Python 回測執行流程怎麼做？以 TQuant Lab 為例
這次以異常成交量的範例來做策略介紹，首先先介紹什麼是異常成交量，通常是指特定資產在特定時間內的交易量明顯高於平常水平的情況。異常成交量通常反映了市場參與者對該資產的高度關注，可能預示著價格的劇烈波動或重要事件的發生，下方將演示如何抓取資料並進行回測。
資料前處理
- 透過 get_universe 抓取所需要的股票池，使用資料是 M2300 電子工業市值前 10 大的股票，期間為 2018-01-01 到 2023-12-29，抓完資料後再將資料 ingest 到 tquant 這個資料集，方便後續做使用，以下為程式碼範例。
get_universe 的詳細介紹可以參考以下網址
TQuant-Lab/lecture/get_universe說明
- 利用 Pipeline中的 Custom Factor 函式做出異常成交量以及價格變化的客製化因子，接著引入到 Pipeline 中，後面回測會使用到，以下為程式碼範例。
Pipeline的詳細介紹可以參考以下網址，分別是介紹 TQuant Lab 內建因子、創建Pipeline 以及客製化因子。
TQuant-Lab/lecture/Custom Factors
TQuant-Lab/lecture/Creating a Pipeline
TQuant-Lab/lecture/Pipeline built-in factors
在做完資料前處理之後，就已經完成回測所需要的資料了，接著就開始介紹本次主要的重點，重點介紹 Zipline 的回測引擎。
回測流程
initialize() 函式用於定義交易開始前的每日交易環境，與此例中我們設置：
- 滑價成本
- 手續費模型
- 加權報酬指數 ( IR0001 ) 作為大盤指數
- 將 Pipeline 設計的策略因子導入交易流程中
- 設定 context.long 變數，將回測中買入的資產紀錄
- 設定 context.leverage 變數，槓桿倍率記為 1
- 策略每個禮拜都會平衡一次
rebalance() 為構建策略的重要函式，會在回測開始後每天被呼叫，主要任務為設定交易策略、下單與紀錄交易資訊。
analyze() 主要用於回測後視覺化策略績效與風險，這裡我們以 matplotlib 繪製投組價值表與 benchmark 累積報酬率
使用 run_algorithm() 執行上述設定的策略，設置交易期間為 start( 2018-01-01 ) 到 end( 2023-12-29 )，使用資料集 tquant，初始資金為一千萬元。其中輸出的 results 就是每日績效與交易的明細表。
投組價值比較表
部分交易明細表
利用Pyfolio 進行績效評估
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回測系統完善嗎？
TQuant Lab回測系統考量各方風險並進行交叉驗證，將滑價成本也納入考量，建構一個擬真的回測環境。資料來源可靠嗎？
TQuant Lab回測系統有能力糾正實時市場錯誤的數據，且即時更新和處理大量數據，避免影響到最後的回測結果。分析結果可信嗎？
樣本選擇、風險管理和實施限制都有可能導致回測結果出現偏差，而TQuant Lab回測系統盡可能採用與未來市場條件相符的歷史數據進行回測，並將各方風險管理策略和市場限制納入考量，接近實際的市場結果。
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