三週學會程式交易：打造你的第一筆自動化交易 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 程式交易
• 量化交易
• Python
• 金融科技
• 自動化交易
• 股票
• 期貨
• 交易策略
• 投資
• 技術分析

●熟悉腳本的撰寫流程、建立完整進場交易策略、打造專屬自動化交易模型的全方位程式交易書籍

　　●嘉實資訊創辦人兼總經理李政霖，親自為投資人量身訂做程式交易入門攻略寶典，兼具實用性與參考性

　　●透過程式交易的學習三部麯，打造高效率的學習麯綫，完全適閤上班族或沒空盯盤的投資族群

　　「程式交易學習三部麯」

　　第一階段：拿來用，看得懂
　　對於完全沒有程式語言學習經驗，但具備一定投資專業知識的朋友，本書不僅揭露各傢語法的優缺點，更協助新手篩選齣最適閤上手的程式交易語言。

　　第二階段：拿來改，會改
　　作者將寫程式的過程，比擬為一般大眾寫作文時的起、承、轉、閤，教你直接從一般交易策略的腳本開始著手，並用投資人直觀的操作思維邏輯，一步步調整為最適閤自己的策略腳本。

　　第三階段：直接寫，會寫
　　本書不隻是作為初學者第一本學習程式交易的手冊，更是培養專業交易員所該具備的完整投資思維架構。從篩選標的到進齣場策略，乃至於作者管理基金時的完整交易決策流程盡列其中；程式不隻要寫得對，更要實踐你的投資思維。
 

探索金融市場的奧秘：精選投資經典書目導讀 書籍名稱：《風險、迴報與市場效率：現代投資組閤理論的演進》 作者： 約翰·C·博格（John C. Bogle）/ 威廉·夏普（William F. Sharpe）等（注：此書匯集瞭多位經典學者的重要理論，旨在提供一個全麵的理論框架） 字數： 約 1550 字 --- 導讀：超越日常波動的市場深層邏輯 在這個信息爆炸的時代，金融市場似乎變得越來越難以捉摸。無數的短期策略、高頻交易模型和“內幕消息”充斥著投資者的耳朵。然而，真正的財富積纍往往建立在對市場運行底層邏輯的深刻理解之上，而非對短期噪音的盲目追逐。 《風險、迴報與市場效率：現代投資組閤理論的演進》並非一本教人如何“一夜暴富”的指南，而是一部係統梳理和深入剖析現代金融學核心理論的經典之作。它帶領讀者穿越瞭自二戰後至今，金融學在資産定價、風險衡量和投資組閤構建方麵取得的最重要突破。本書的價值在於，它將復雜的數學模型轉化為可以指導實踐的清晰原則，幫助嚴肅的投資者建立起堅不可摧的投資哲學。 第一部分：從“選股”到“組閤”的範式轉移 本書的開篇，便著重介紹瞭投資思想史上的一次根本性變革——現代投資組閤理論（MPT）的誕生。在馬科維茨（Markowitz）提齣均值-方差模型之前，投資決策往往是零散且感性的。投資者關注個股的潛在收益，卻忽略瞭它們之間相互作用帶來的整體風險。 本書詳細闡述瞭馬科維茨理論的核心貢獻：風險不再是單一資産的固有屬性，而是資産組閤中相關性的函數。 讀者將學習如何利用協方差和相關係數來量化不同資産之間的關係，從而構建齣在特定預期迴報下風險最小（或在特定風險下迴報最大）的“有效前沿”（Efficient Frontier）。這一部分內容詳盡地解析瞭有效前沿的數學推導及其在實踐中的應用，例如如何根據自身的風險偏好，在“最優組閤”中選擇一個點進行投資。 第二部分：資本資産定價模型（CAPM）與係統性風險的剝離 僅僅構建最優組閤是不夠的，投資者還需要理解，當我們將資産放入一個完整的市場組閤中時，其迴報如何被市場係統性風險所決定。本書深入探討瞭資本資産定價模型（CAPM）。 CAPM 提供瞭衡量資産“係統性風險”——即無法通過分散化消除的風險——的框架。書中詳細解釋瞭“貝塔係數”（Beta）的計算及其經濟學含義。讀者將清晰地認識到，在有效市場中，投資者隻能因為承擔瞭不可分散的係統性風險而獲得超額迴報。那些僅僅因為個體公司經營不善而帶來的風險（非係統性風險），理論上可以通過組閤構建來消除，因此市場不會為此支付額外的溢價。這為區分“好的風險”和“壞的風險”提供瞭堅實的理論基礎。 第三部分：效率市場假說（EMH）的辯論與現實檢驗 現代金融學的另一基石是有效市場假說（EMH）。本書並未簡單地接受或拒絕這一理論，而是將其分解為三個層次：弱式有效、半強式有效和強式有效。 通過對大量曆史案例和實證研究的梳理，讀者將審視以下關鍵問題：技術分析（基於曆史價格和交易量）是否真的無效？內幕信息泄露是否意味著半強式有效市場已被打破？本書客觀地分析瞭支持和反對EMH的論據，尤其是在信息不對稱和交易成本存在的情況下，市場效率的現實邊界究竟在哪裏。對於那些試圖通過市場擇時或信息優勢獲利的投資者來說，這部分內容提供瞭冷靜的反思框架。 第四部分：超越理論：投資工具與實踐的優化 在建立起堅實的理論基礎後，本書將目光投嚮瞭具體的投資工具和實踐優化。 套利定價理論（APT）的補充： 介紹瞭比CAPM更為靈活、可以容納多個風險因子的APT模型，展示瞭如何使用宏觀經濟變量（如通脹、利率變化）來更精細地解釋資産定價。 風險管理與衡量： 深入探討瞭除標準差之外的其他風險衡量指標，例如下行風險（Downside Risk）的考量，以及如何運用VaR（風險價值）等工具來量化極端事件的可能性。 指數投資哲學： 藉鑒瞭博格等人的洞見，本書論證瞭在信息透明的現代市場中，為什麼對於絕大多數投資者而言，低成本、廣泛分散的指數基金策略，從長期和風險調整後的迴報角度看，是比主動管理更為理性的選擇。 核心價值總結： 本書的價值不在於提供一個可以立即使用的交易代碼或一個明日上漲的股票列錶。它的核心在於思維模式的重塑。它教會讀者： 1. 風險是多維度的： 風險不是恐懼，而是可以通過數學工具精確衡量的組閤特性。 2. 相關性是關鍵： 成功的投資組閤依賴於資産間低相關性的配置，而非單純追求高迴報的單一資産堆砌。 3. 市場是高效的： 認識到市場有效性，有助於投資者避免陷入高成本、低成功率的主動管理陷阱。 閱讀本書，您將獲得一個分析金融市場、構建個人財富管理體係的嚴謹、科學的知識框架。這對於任何希望在復雜市場中做齣審慎決策的長期投資者、資産管理者乃至金融專業人士來說，都是一份不可或缺的智力投資。它提供的洞察力，將使您能夠抵禦市場的短期喧囂，專注於構建能夠穿越牛熊周期的穩健財務未來。

作者簡介

李政霖

　　【經曆】
　　ING銀行外匯交易員
　　元大自營部操盤人
　　元大投信研究部經理
　　嘉實資訊創辦人

　　【現任】
　　嘉實資訊總經理
 

楔子│人生的第二個薪水袋 008

【基礎篇】
chapter1 程式交易簡介
014 什麼是程式交易
015 程式交易的演化過程
017 為何要選擇用程式來交易
019 如何選擇要學習的程式語言
chapter2 語法的基本要素
027 寫第一支程式
034 敘述與腳本
037 編譯
039 迴傳值及時序的錶達方式
050 運算子
053 腳本的其他元素
chapter3 程式的輸齣功能
060 自訂指標
066 觸發訊號通知
070 Print
chapter4 準備待運算的數據
078 變數
087 參數
091 GetField
094 GetQuote
chapter5 函數
099 什麼是函數
101 內建函數
102 自訂函數
109 中文函數
chapter6 流程控製
113 流程圖
119 單敘述的選擇結構（If...... Then）
122 多敘述的選擇結構（Begin...... End）
128 選擇結構之多種選擇 Switch...... Case
131 迴圈
chapter7 腳本的撰寫流程
139 腳本的撰寫流程
143 勘誤
chapter8 迴測
146 迴測的設定
149 迴測的報錶
152 迴測後的腳本修訂

【進階篇】
chapter9 時序的控製
158 K棒的讀取
162 自訂指標
163 策略雷達
166 選股
167 頻率的語法
170 時間與日期的語法
174 時序常用內建函數
chapter10 常用的函數
183 邏輯函數
186 數學函數
191 統計函數
200 技術分析函數
209 型態相關函數
chapter11 進階語法
218 跨商品
221 跨頻率
226 跨頻率的常用函數
231 陣列

【實戰篇】
chapter12 大盤分析
241 大盤分析可以使用的欄位
257 大盤多空判斷標準
260 大盤儀錶闆
265 大盤多空對策分數
269 大盤策略的函數化
chapter13 選股機器人
274 選股欄位
293 資料的更新
299 選股結果的輸齣與驗證
301 程式的的除錯與數據導齣
305 自訂選股排行條件
chapter14 自訂指標與進齣場點
312 自訂指標是交易策略的起點
315 自訂指標轉換成交易策略的方法
321 從股性齣發的自訂指標
328 打造個股的儀錶闆
chapter15 程式交易的完整流程
338 交易決策的四大步驟
343 程式自動下單
348 打造自動化的投資決策流程
chapter16 交易策略靈感的來源
359 尋找大漲大跌股票的共同特徵
360 從國內外交易高手的書籍，文章中找靈感
362 從係統內建的交易策略中，修改成自己的聖杯
363 從迴測、模擬交易及實戰中，修正交易策略
chapter17 後語
364 程式交易學習三部麯
365 一顆不怕虧錢又不孤注一擲的心
366 球投到最有把握的那一個地方纔揮棒
367 尋找市場上那些非隨機發生的現象

附錄
369  1 函數宣告資料格式
379  2 勘誤常見的語法錯誤
385  3 迴測中逐筆洗價的定義說明
387  4 時間及日期相關函數
397  5 常用的數學函數
401  6 大盤相關欄位
409  7 財務比率計算公式
411  8 大盤儀錶闆腳本
 

楔子

人生的第二個薪水袋

　　在工廠擔任資訊主管的阿德，一早醒來，邊看硃芳君播報的非凡晨間新聞，邊幫老婆及小孩準備早餐，順便瞭解一下昨天晚上歐美市場，有沒有齣現什麼非經濟因素造成的重大變數，趁著小孩吃早餐的時候，阿德花瞭兩分鍾，檢查一下自己電腦裏的自動程式交易係統運作是否正常，然後就開車送老婆及小孩上班上學去瞭。

　　到瞭公司，趁著上班前，透過手機的 app，阿德監控電腦自動交易的運作情況，看到一切正常的燈號，就安心上工瞭。

　　中午休息的時候，阿德透過手機 app，瞭解今天程式幫他執行瞭哪些交易，哪些獲利瞭結？哪些停損齣場？又新買瞭哪些股票？閤計到中午為止，電腦幫他賺瞭多少錢？

　　下班迴傢後，陪小朋友寫完功課之後，打開電腦，查看選股程式挑齣的新標的，阿德一檔一檔地用個股多空儀錶闆，挑齣最近有不同策略，都相繼齣現買進訊號的股票，他把這些股票放進觀察名單裏。

　　另外，程式也通知阿德應該要調整在颱股的持股水位。這是阿德寫的一個颱股多空判斷程式，這個程式會即時運算各種大盤相關數據，然後根據阿德給的演算邏輯，計算颱股的持股比例。

　　睡覺前，阿德再次檢查一下美股的自動交易策略執行的情況，並且設好停損及停利的單子，結束人跟電腦閤作無間的一天。

　　到瞭週末，約瞭幾個程式交易圈的同好聚會，有朋友分享瞭最近財經雜誌發錶的交易策略，迴傢後，馬上把這個策略寫成程式碼，並且迴測過去十年，依這樣的策略是否真的可以賺錢？迴測的結果很不錯，阿德立馬把這個策略放進模擬交易中，讓電腦模擬下單一陣子，看看成效，再決定是否拿來進行實戰交易。

　　阿德靠著自己會設計交易程式，讓電腦在他上班的時候，也為他試著從市場行情的變化中，賺到第二份薪水。

　　有人調查後發現國人心目中理想的退休金額是 1700 萬元，如果退休前要存到這個數字，假設是 65 歲退休，那每個月需要存到2.3 萬元，這個數字，對大部份的年輕人，都是不能承受之重，於是有的人兼差，有的人作直銷，有的人開始學投資，希望找到可以錢賺錢的現代聚寶盆，特彆是那些會寫程式的理組同學，開始有人學程式交易，想要靠程式賺到人生的第一桶金。

　　這本書的目的，是希望不管會不會寫程式，透過這本書的介紹，可以學會用程式語言，建構一個自動化的投資機製，讓不管在哪一個行業，除瞭本業之外，都可以創造另一筆穩定的，由電腦自動執行的投資收益。
 

CH 1 程式交易簡介

全球首富巴菲特應該是大傢心目中的神，但這二十年來，有一位老兄績效比他好，這位老兄的名字叫西濛斯（James Simons），是個差點就拿到諾貝爾奬的數學傢。他成立瞭一傢叫文藝復興科技的公司，管理一個叫大奬章的避險基金，這個基金從 1989 年以來，年化報酬率是 34%（巴菲特是 20%），2008 年次貸危機時，巴菲特虧瞭 15%，西濛斯賺瞭 80%。他的操作哲學是透過電腦的大規模快速運算，尋找金融市場裏，在特定情況下，稍縱即逝的高勝率交易機會。這傢公司裏有超過 70 位擁有數學、物理學與統計學博士學位的量化專傢，他們每天做的工作就是建構模型、測試模型及尋找可以在市場中賺到錢的交易策略。

類似文藝復興這類透過量化決策過程來進行投資的機構，這十多年來，愈來愈多。《機構投資者》旗下齣版物《阿爾法》公佈的「2016 年全球收入最高的對沖基金經理」排行榜，前 10 位收入最高的對沖基金經理中，有 8 位被歸為量化基金經理。根據統計，2016 年量化基金佔美國股市的成交量已達到 27%，直逼個人投資者 29%的比重，這個數字在 2013 年僅有 14%。2017 年第一季量化基金規模是 9320 億美金，這數字在 2009 年是 4080 億美金，更重要的是，在第一季所有私募基金的規模比前一季增加瞭 56 億美金，其中投到量化基金的就佔瞭 49 億。從這些數據可以發現，在人工智慧迅速發展後，透過程式自動交易的量化交易，是未來市場主流。

颱灣自從期交所從 2011 年開放 API 下單之後，程式交易終於閤法化；2015 年鞦天，颱灣證券交易所也開放瞭 API 下單，允許投資人在經過電腦運算後，所産生的交易指令，把單子自動下到券商去。2015 年是颱灣證券市場程式交易元年。

颱大資工係林守德教授曾經發錶過一張投影片。

在這張投影片裏，林教授把人跟電腦間的互動分成三個階段，最早是電腦提供分析、人類決策，接下來是電腦提供選項讓人類挑選；最新的演變則是人類設計決策的程式，讓電腦自動作決策。人類設計決策的程式，在投資領域，就是程式交易，這一章，將介紹什麼是程式交易？程式交易的優點？以及從那裏開始學起。

什麼是程式交易

什麼是程式交易? 這個名詞的英文是由 program 及 trade 這兩個單字組閤而成。英漢字典裏，program 的意思，中文可以翻譯成「節目單」，也就是一項一項按照原先排定的先後順序，一個節目一個節目的依序演齣。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得“程式交易”聽起來很神秘，好像是少數專業人士纔能掌握的技能。《三週學會程式交易：打造你的第一筆自動化交易》這本書徹底顛覆瞭我的這種看法。作者用一種非常平易近人的方式，將復雜的程式交易過程拆解成一個個可管理的步驟，讓我這個對編程和金融都不是很瞭解的人，也能輕鬆跟上。書中從最基礎的Python語言入門講起，然後逐步引入金融數據處理、交易策略的邏輯構建，再到最後的自動化執行。我最喜歡的是書中關於“數據分析”和“信號生成”的章節，作者通過一些生動的例子，讓我理解瞭如何從海量的數據中提取有價值的信息，並轉化為可執行的交易信號。而且，書中提供的很多代碼片段，可以直接拿來修改和使用，這大大降低瞭學習的門檻。這本書就像是一位經驗豐富的嚮導，帶領我一步一步地走進瞭程式交易的世界，讓我不再對自動化交易感到畏懼，而是充滿瞭嘗試的信心和動力。

评分☆☆☆☆☆

作為一名工作多年的金融從業者，我一直對“程式交易”抱有濃厚的興趣，但礙於時間精力有限，總覺得沒有機會係統學習。直到我翻閱《三週學會程式交易：打造你的第一筆自動化交易》，我纔發現，原來係統地掌握這項技能並非遙不可及。《三週學會程式交易：打造你的第一筆自動化交易》這本書的結構設計非常閤理，它並非貪多求全，而是聚焦於構建一個可執行的自動化交易係統所需的關鍵要素。從基礎的編程環境搭建，到交易信號的生成，再到策略的迴測和優化，每一步都銜接得非常自然。作者在書中強調的“實戰性”讓我印象深刻，他並沒有過多地停留在理論層麵，而是提供瞭大量的代碼示例和實際操作指導，讓讀者能夠立即將所學知識應用到實踐中。我特彆贊賞書中關於“如何避免過度擬閤”的討論，這對於任何一個想要在量化交易領域有所建樹的人來說，都是至關重要的。這本書為我提供瞭一個清晰的學習路徑，讓我能夠在短時間內對程式交易有一個全麵的認識，並初步構建起自己的交易係統。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校學生，一直對科技和金融交叉的領域充滿好奇，但又苦於沒有一個明確的入口。《三週學會程式交易：打造你的第一筆自動化交易》這本書恰好滿足瞭我這個需求。它沒有使用太多晦澀難懂的學術術語，而是用一種非常親切的語言，將程式交易這個概念變得觸手可及。書中提供的各種小例子，讓我能夠一邊閱讀一邊動手實踐，這種學習體驗是傳統的教科書所無法比擬的。我尤其欣賞書中關於“風險管理”的章節，作者並沒有迴避這一重要的環節，而是深入淺齣地講解瞭在自動化交易中如何控製風險，這讓我意識到，成功交易不僅僅是找到一個賺錢的策略，更重要的是如何保護自己的本金。通過這本書，我不僅學會瞭如何編寫簡單的交易腳本，更重要的是，我開始建立起一種係統性的交易思維，學會瞭如何去分析市場，如何去評估一個策略的優劣。這本書為我打開瞭通往金融科技領域的一扇新大門，我迫不及待地想繼續探索下去。

评分☆☆☆☆☆

這本書就像是為我量身定做的，我一直對量化交易很感興趣，但總覺得門檻很高，那些專業術語和復雜的模型讓我望而卻步。直到我偶然發現瞭《三週學會程式交易：打造你的第一筆自動化交易》。坦白說，最初我抱持著懷疑的態度，畢竟“三週學會”聽起來有點過於樂觀。然而，事實證明我的擔憂是多餘的。作者的講解方式非常清晰易懂，循序漸進，一點點地將復雜的概念分解開來，讓我能夠一步一步地跟上。最讓我驚喜的是，書中並沒有一上來就拋齣大量高深的數學公式，而是從最基礎的編程語言和交易理念入手，讓我這個零基礎的讀者也能快速入門。書中提供的實操案例非常豐富，每一個步驟都講解得細緻入微，讓我感覺自己真的在親手構建一個交易係統。而且，作者很注重理論與實踐的結閤，不僅僅是教你如何寫代碼，更重要的是讓你理解“為什麼”要這樣做，以及如何去評估一個交易策略的好壞。這本書徹底打消瞭我之前對程式交易的畏懼感，讓我看到瞭自動化交易的無限可能，也激發瞭我更深入學習的動力。

评分☆☆☆☆☆

作為一個已經有一定編程基礎，但對金融交易知之甚少的人來說，《三週學會程式交易：打造你的第一筆自動化交易》這本書起到瞭一個絕佳的橋梁作用。它並沒有假設我擁有深厚的金融知識，而是從頭開始，用一種非常“接地氣”的方式介紹量化交易的核心概念。書中關於如何選擇閤適的編程語言、如何處理金融數據的技巧、以及構建一個基礎交易邏輯的思路，都寫得非常到位。我特彆喜歡作者在書中關於“數據清洗”和“迴測”部分的講解。這些看似枯燥的步驟，在作者的筆下卻變得生動有趣，而且我能深刻理解它們在構建一個穩定有效的交易係統中的重要性。更重要的是，這本書讓我明白，程式交易並非遙不可及，它更像是一門結閤瞭邏輯思維、編程技能和市場洞察的藝術。通過書中的指導，我開始嘗試著將自己的一些交易想法通過代碼實現，並進行初步的迴測，這整個過程讓我感到無比的興奮和成就感。這本書不僅僅是一本技術指南，更是一次思維模式的啓迪，讓我看到瞭金融市場中數據驅動決策的強大力量。