量化交易程式化 (Python)

完成這套課你能

能用 Backtrader 寫出帶手續費、滑點與停損的回測、繪製績效報告，並接券商 API 走實單

課程章節

• 1
  量化交易概念與流程

  從想法到回測到實單的完整流程

• 2
  歷史資料取得與清洗

  yfinance、券商 API、缺值補齊

• 3
  TA-Lib 技術指標

  150+ 指標、自訂指標

• 4
  Backtrader 框架

  Strategy、Cerebro、Broker、Sizer

• 5
  回測陷阱

  Look-ahead bias、Survivorship bias、Overfitting

• 6
  手續費、滑點、停損

  真實世界的成本模型

• 7
  績效指標

  Sharpe、Sortino、MDD、勝率、賠率

• 8
  參數最佳化與過擬合

  Walk-forward、Cross-validation

• 9
  海龜策略量化重現

  把海龜課程內 GBP 區間布單寫成程式並回測

• 10
  實單部署

  永豐 Shioaji / 富邦 / Interactive Brokers

• 11
  雲端常駐與監控

  GCP VM、systemd、LINE 通知

套裝亮點

• 可與海龜交易法套裝串聯，完整覆蓋人手→程式化
• 課程 repo 已含 5 套回測範例
• 結業作品 = 一支可常駐雲端的實單機器人

授課導師

12 年跨市場操盤經驗，包含台股、台指選 (TXO)、外匯保證金、加密貨幣現貨與合約。過去任職於資產管理公司，目前以個人帳戶執行系統化交易，年化目標 12~30%。 教學風格：先建立風險意識與資金管理規則，再談策略。我堅信「能活下來的，才有機會賺到錢」——因此每堂課都會花相當篇幅在停損與避險上。