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成功的量化交易離不開堅實的基礎功夫，包括取得高品質的金融數據、運用適當的軟體工具，以及熟練掌握編程技能來實現交易策略。本篇文章將介紹量化交易所需的關鍵基礎：從數據的重要性與常見數據來源，到市場上主流的量化交易程式語言（如Python）的選擇，以及新手可以利用的交易平台與開發工具。透過本文，讀者將了解如何蒐集和使用金融數據、為何Python成為量化交易的首選語言，以及有哪些社群資源與平台可以幫助加速量化交易的入門過程，為構建自己的量化交易系統做好準備。

目錄

• 數據在量化交易中的重要性
• 常用數據來源與API
• 量化交易程式語言選擇
• 常見量化交易平台與工具
• 結論

數據在量化交易中的重要性

數據是量化交易的生命線。量化交易之所以能做出理性的買賣決策，正是因為它建立在龐大且可靠的數據基礎上。無論是股票的歷史價格、財報盈餘，還是經濟指標、新聞情緒，這些資料都是模型的輸入。數據品質和深度將直接影響策略分析的準確性。如果沒有足夠的歷史數據，策略可能無法涵蓋各種市場狀況；數據若存在錯誤或缺漏，甚至可能導致模型得出偏差結論。因此，量化交易者投入相當多的精力在收集、清洗和維護數據上。

舉例來說，假設我們要制定一個股票交易策略，需要日線級別的歷史價格資料。我們至少要取得目標股票過去數年的每日開盤、收盤、最高、最低價，以及成交量等。如果資料中某些日期遺漏了價格，或某天的數據明顯異常（例如價格跳躍不合理），就必須透過與其他來源比對或填補方式來修正。只有在確認數據正確無誤後，再交由程式進行分析和回測，才能信賴回測結果。換言之，「Garbage In, Garbage Out」在量化交易中尤為適用：輸入的數據若有問題，輸出的決策一定不可靠。

另外，數據的廣度（涵蓋的市場和變量種類）與頻率（資料的時間間隔）也會影響策略的設計。一些策略著重於高頻數據，需要每秒甚至更高頻率的報價資訊；另一些策略關注基本面數據，如季報財務指標，需要結合財經資料庫的內容。量化交易者會根據策略需求挑選適當的數據。例如，高頻交易策略可能需要訂閱交易所即時報價和逐筆成交數據，而趨勢跟蹤類策略可能只需日線或週線資料即可。總而言之，對數據的敏感度和處理能力，是量化交易成功的基礎之一。

常用數據來源與API

了解數據重要性後，下一步是知道去哪裡獲取這些資料。在現代網路時代，取得金融數據已比過去方便許多，以下是幾種常見的數據來源與API：

• 金融資料平台：許多網站提供歷史行情下載與即時報價服務。例如Yahoo奇摩股市、Investing.com、Alpha Vantage等。Yahoo股市提供股票每日行情下載，Alpha Vantage則有免費的API讓開發者取得股票、匯率甚至加密貨幣的資料。這些服務通常有用量限制（如每分鐘最多呼叫幾次），適合初學者拿來練習使用。
• 證券商與交易所API：較專業的量化交易者會直接使用券商或交易所提供的API介面，獲取即時市場數據。比如臺灣證券交易所的行情資料，或幣安（Binance）的加密貨幣交易API。這些API通常需要申請開通並使用金鑰驗證，能夠提供高速且詳細的資料（例如逐筆交易明細、訂單簿深度）。
• 財務與基本面資料庫：除了價格與成交量等市場數據外，量化投資還需要基本面資訊，如財報數據、經濟指標。可以利用像Quandl（現已被Nasdaq Data Link收購）這類平台獲取宏觀經濟資料或財報資訊。台灣的TEJ、彭博（Bloomberg Terminal）等則提供專業級的數據服務，但費用較高。
• 替代數據（Alternative Data）：這是較新的趨勢，例如社群媒體情緒、Google搜尋趨勢、衛星影像等，用於捕捉傳統數據之外的市場線索。但取得這類數據通常需要透過特殊管道，例如購買數據服務或使用特定網路爬蟲技術。

取得資料後，通常透過API調用讓程式自動下載更新。例如使用Python的requests庫調用RESTful API，或者使用證券商提供的SDK套件。對量化交易者而言，熟悉如何使用這些API非常重要，因為交易策略開發和執行都要建立在源源不絕的數據供應上。

量化交易程式語言選擇

在掌握數據取得管道後，量化交易者還需要挑選適合的程式語言來編寫交易策略。對於初學者和多數量化從業者來說，Python是目前最受歡迎的選擇。Python之所以流行，有幾個原因：

• 易於學習：Python語法簡潔明瞭，可讀性高，非常適合沒有深厚程式背景的金融從業人員快速上手。
• 豐富的科學計算庫：Python擁有強大的第三方庫生態，例如用於數值計算的NumPy、處理表格數據的Pandas、繪製圖表的Matplotlib，以及專門用於機器學習的scikit-learn和TensorFlow等。這些庫在量化分析中非常實用，可以大幅減少自行實現算法的時間。
• 量化交易專用庫與框架：社群還開發了不少專門針對量化交易的庫，例如Backtrader（用於回測策略）、TA-Lib（技術指標計算函式庫）等。另外還有一些高階框架，如Zipline（Quantopian開源的交易框架）等，使策略開發更為便利。
• 廣大的用戶社群：Python在量化金融領域用戶眾多，網路上有豐富的教學資源和討論社群。遇到問題時，很可能在Stack Overflow或部落格文章中已有人提供解答。

除了Python，量化交易中也有其他語言選擇。R語言在統計分析領域歷史悠久，也有許多金融分析套件，適合做數據探勘和模型試驗。C++則以執行效率見長，在超高頻交易中常用來編寫核心交易模組。還有專門為交易設計的腳本語言，如MetaTrader平台使用的MQL，或Tradestation使用的EasyLanguage，這些語言對於不擅長一般程式語言的交易者也提供了另一種選擇。甚至市面上一些券商軟體也提供圖形化介面，以拖拉積木方式設計策略（例如XQ量化積木）。

然而，整體而言，如果您立志成為量化交易工程師，Python是必備的技能之一。建議新手從Python開始學習，包括掌握變數、迴圈等基本語法，以及如何使用上述提到的金融與科學計算庫。一開始可以嘗試寫一個簡單程式，例如從Yahoo股市下載某股票的歷史資料，計算它的移動平均線，看看近年價格與均線的關係，這將幫助你熟悉語言及其應用。

常見量化交易平台與工具

除了自行開發程式，善用現有的量化交易平台與工具也能讓入門過程更順利。以下介紹幾種常見的量化交易平台：

• TradingView：一個線上圖表分析平台，提供眾多技術指標和一個名為Pine Script的腳本語言。使用者可以在瀏覽器中編寫策略並立即在圖表上回測結果。TradingView社群也分享了許多現成的指標和策略程式碼，供新手學習和參考。
• QuantConnect：一個雲端量化交易平台，支持多種編程語言（C#、Python等）。使用者可以在其網頁IDE中編寫策略，使用提供的歷史數據進行回測，甚至可以連接真實券商帳戶進行下單。QuantConnect有豐富的教學文件和案例，對初學者相當友好。
• 聚寳盆（Quantopian）：曾經是非常受歡迎的量化交易社群平台，可惜現已關閉。Quantopian的遺產是開源的Zipline交易庫，新手仍可自行下載Zipline來模擬Quantopian的環境學習。
• Backtrader：一個基於Python的開源回測框架，不具備線上平臺，但安裝在本地後可用Python撰寫策略進行回測和模擬交易。它提供了事件驅動的架構，使得策略編寫結構清晰直觀，非常適合練習程式化交易邏輯。

除了上述平台，傳統的券商交易軟體（如MultiCharts、MetaTrader等）也提供自動交易模組，可以手動或用簡單語法設定策略條件。新手若尚未完全掌握編程，可先利用這些軟體熟悉交易策略的參數調整和回測流程，再逐步過渡到自行編寫更複雜的演算法。

在工具方面，良好的開發環境也很重要。許多量化開發者喜愛使用Jupyter Notebook來撰寫和展示程式碼，因為它可以即寫即執行，方便做資料分析紀錄。版本控制工具如Git則幫助管理策略代碼的更新版本。對於實際交易部署，可能需要將策略程式部署在雲端伺服器上，以確保策略可以7/24持續運行不中斷。總之，量化交易的平台與工具生態非常豐富，新手可以先從一兩項入手，等熟悉之後再探索更適合自身需求的方案。

結論

量化交易的基礎建設包括了高品質的數據、適當的開發語言和強大的工具。在這篇文章中，我們強調了數據對量化交易的重要性，以及如何取得並管理這些數據。同時，我們介紹了Python這門量化交易領域事實上的主流語言和相關的生態圈，並推薦了一些新手友好的量化平台與框架。對於剛踏入量化交易的讀者而言，這些基礎要素就如同打造房子的地基，只有打穩了才能構建出成功的策略。

在掌握了基本的數據處理和工具使用後，下一步就是了解各種量化交易策略的原理與應用。在接下來的文章中，我們將帶你瀏覽幾種經典的量化交易策略類型，包括趨勢追蹤、均值回歸和套利等，看看這些策略是如何透過數據分析來捕捉市場機會的。透過理論結合簡單範例，您將更進一步了解量化交易策略的運作方式。歡迎繼續閱讀本系列的下一篇內容。