引言：為何選擇 Python 進行日經225程式交易？
隨著金融科技（FinTech）的發展，程式交易不再是機構投資人的專利。對於熟悉數據分析的投資人而言，使用 Python 這樣一個功能強大且生態系豐富的程式語言，來開發、回測及執行交易策略，已成為一種高效的投資方式。特別是在波動性與機會並存的日本股市中，透過量化模型分析像日經225指數這樣的重要指標，能幫助我們捕捉稍縱即逝的市場機會。
本文將作為一份完整的入門指南，帶領你從零開始，學習如何運用 Python 建立一套針對日經225的量化交易策略。我們將涵蓋從核心概念、數據源選擇、回測框架應用，到最終的策略績效評估，讓你對日本股市的程式交易有一個全面性的理解。
核心概念解析：建構量化交易系統的基石
在深入實作之前，我們需要先了解構成一個量化交易系統的幾個核心要素。
什麼是回測（Backtesting）？
回測是量化交易的靈魂。它指的是利用歷史市場數據，來模擬和評估一個交易策略在過去的表現。一個嚴謹的回測可以告訴我們策略是否具有潛在的獲利能力、最大虧損可能有多大，以及在何種市場環境下表現最好或最差。沒有經過回測的策略，就如同在沒有地圖的情況下航行，風險極高。
如何選擇合適的 API 數據源？
數據是量化交易的燃料。數據的品質、頻率（日線、分鐘線、Tick）和即時性，直接決定了策略的可靠性。對於日經225指數或日經期貨的數據，我們可以從以下幾種類型的 API 獲取：
| 數據源類型 | 優點 | 缺點 | 推薦工具/平台 |
|---|---|---|---|
| 免費開源 | 成本低，適合學習與初步研究 | 數據可能延遲、不完整或有誤 | yfinance, pandas-datareader |
| 專業數據商 | 數據品質高、即時性強、涵蓋廣 | 費用昂貴 | QUICK, Refinitiv, Bloomberg |
| 券商 API | 可直接串接交易，數據通常免費 | 需在該券商開戶，數據範圍可能受限 | Interactive Brokers, OANDA |
對於初學者，建議從免費數據源開始，待策略模型成熟後，再考慮升級至付費或券商 API 以進行實盤交易。
程式化常用技術指標
技術指標是量化策略的基礎構件。透過 Python 的 pandas 和 TA-Lib 等函式庫，我們可以輕易地將傳統的技術分析方法程式化。例如，移動平均線（Moving Average）、相對強弱指數（RSI）、布林通道（Bollinger Bands）等，都可以用幾行程式碼來計算。
例如，要計算一條 20 日的簡單移動平均線（SMA），程式碼可能如下：
import pandas as pd
# 假設 df 是一個包含 'Close' 價格的 DataFrame
df['SMA_20'] = df['Close'].rolling(window=20).mean()
import pandas as pd
# 假設 df 是一個包含 'Close' 價格的 DataFrame
df['SMA_20'] = df['Close'].rolling(window=20).mean()
將這些指標組合起來，就能形成複雜的交易信號。例如，一個簡單的黃金交叉策略就是當短期均線向上穿越長期均線時買入。
實戰應用：建立一個簡單的日經225均線交叉策略
現在，讓我們來實作一個簡單的均線交叉策略，並使用 backtesting.py 這個輕量級的回測框架來評估其表現。
步驟一：安裝必要套件
pip install backtesting yfinance pandas
pip install backtesting yfinance pandas
步驟二：獲取數據與策略定義
我們將使用 yfinance 來獲取日經225指數（^N225）的歷史日線數據，並定義一個基於 50 日和 200 日均線交叉的策略。
from backtesting import Backtest, Strategy
from backtesting.lib import crossover
import yfinance as yf
def sma(series, n):
return pd.Series(series).rolling(n).mean()
class SmaCross(Strategy):
n1 = 50
n2 = 200
def init(self):
self.sma1 = self.I(sma, self.data.Close, self.n1)
self.sma2 = self.I(sma, self.data.Close, self.n2)
def next(self):
if crossover(self.sma1, self.sma2):
self.buy()
elif crossover(self.sma2, self.sma1):
self.sell()
# 獲取數據
data = yf.download('^N225', start='2010-01-01', end='2023-12-31')
# 執行回測
bt = Backtest(data, SmaCross, cash=10000000, commission=.002)
stats = bt.run()
print(stats)
bt.plot()
from backtesting import Backtest, Strategy
from backtesting.lib import crossover
import yfinance as yf
def sma(series, n):
return pd.Series(series).rolling(n).mean()
class SmaCross(Strategy):
n1 = 50
n2 = 200
def init(self):
self.sma1 = self.I(sma, self.data.Close, self.n1)
self.sma2 = self.I(sma, self.data.Close, self.n2)
def next(self):
if crossover(self.sma1, self.sma2):
self.buy()
elif crossover(self.sma2, self.sma1):
self.sell()
# 獲取數據
data = yf.download('^N225', start='2010-01-01', end='2023-12-31')
# 執行回測
bt = Backtest(data, SmaCross, cash=10000000, commission=.002)
stats = bt.run()
print(stats)
bt.plot()
步驟三：策略績效評估
backtesting.py 的回測報告 stats 會提供一系列關鍵的績效指標，幫助我們全面評估策略的好壞。你需要關注以下幾個核心指標：
- Return [%]: 總回報率。
- Sharpe Ratio: 夏普比率，衡量每單位風險所能換取的超額報酬。
- Max. Drawdown [%]: 最大回撤，衡量策略可能出現的最大虧損幅度。
- Win Rate [%]: 勝率，即獲利交易的比例。
- Avg. Trade [%]: 平均每筆交易的報酬率。
透過分析這些數據，你可以了解策略的風險與報酬特性。例如，一個高勝率但平均報酬低的策略，可能因為幾次大的虧損而導致整體績效不佳。你可以利用我們的當沖信號分析工具來輔助判斷。
風險提示與持續優化
量化交易並非穩賺不賠的聖杯。歷史回測的成功不保證未來也能獲利。**過度擬合（Overfitting）**是常見的陷阱，也就是策略在歷史數據上表現極佳，但在新數據上卻一敗塗地。為了避免這種情況，你需要：
- 保持策略簡單：過於複雜的規則更容易導致過度擬合。
- 使用樣本外數據：將數據分為訓練集和測試集，用訓練集優化參數，用測試集驗證最終效果。
- 壓力測試：模擬不同的市場環境（如日本央行貨幣政策變動或日圓匯率走勢劇變）對策略的影響。
一個好的量化策略需要不斷地監控、評估和優化，以適應變幻莫測的市場。
常見問題 FAQ
Q1: 什麼是量化交易？它適合初學者嗎？
A1: 量化交易是利用數學模型和電腦程式來制定和執行交易決策的方法。它將人的交易邏輯轉化為嚴謹的規則，以避免情緒干擾。對於具備一定程式設計基礎（特別是 Python）和金融知識的投資人來說，量化交易是一個很好的起點，因為可以從歷史數據中驗證策略的有效性。
Q2: 在 Python 中進行日經225回測，有哪些推薦的套件？
A2: 對於初學者，backtesting.py 是一個非常友好的選擇，它簡單易用且功能強大。如果需要更專業、更高效能的框架，可以考慮 Zipline 或 QuantConnect。這些框架提供了更完整的事件驅動回測引擎和投資組合管理功能。
Q3: 免費的日經225歷史數據可以從哪裡取得？
A3: 有許多提供免費金融數據的 Python 套件，例如 yfinance (Yahoo Finance) 或 pandas-datareader。雖然它們可能在數據的即時性和完整性上不如付費 API，但對於學習和初步策略回測來說已經足夠。若需要更高品質的數據，可以考慮 QUICK 或 Interactive Brokers 等專業數據商的 API。
免責聲明：本文內容僅供教學與研究目的，不構成任何投資建議。所有交易決策均應基於您個人的獨立研究和風險評估。金融市場存在風險，投資需謹慎。
