沒時間盯盤、不會選股、不敢停損停利《零基礎入門的Python自動化投資》讓問題一勞永逸

文∕量化通

新手入門學習程式語言時，最常碰到以下幾個問題：

1. 完全看不懂程式？

2. 程式的環境是什麼？怎麼安裝？

3. 怎麼撰寫？如何編譯？編譯又是什麼？

4. 程式的邏輯與語法好多，要怎麼記住？

5. 學會簡單的運算，但距離想實現的功能還好遠？

為了解決種種問題，看了眾多的書、詢問許多人，得到的答案五花八門，聽完覺得似乎懂了，又有模糊之處，腦袋變得更加混亂複雜，最後只好放棄。

在入門程式前，大家一定會到處打聽哪個程式最好用，根據自己想達到的效果，分析最適合用的程式，不過新手學習程式時，應該以最簡單能夠入門為優先。

Python 是程式中相對容易入門的語言，對於想進入程式交易的人來說，這項優點是一大助力。除此之外學習 Python 在許多場合都可以派上用場，不僅可以投資交易，也能將爬蟲應用在生活中，更能增進職場上的輔助技能。

Python 的三大優勢

電腦程式設計語言種類眾多，在如此多元的程式語言中，如果以書法來比擬，C++、JavaScript 就有如楷書般嚴謹、有條理，Python 就有如草書，想怎麼寫就怎麼寫，相較之下更為自由奔放。Python 有著簡單、直白、好上手等優勢，讓新手在實際使用時，可以無痛入門，因此建議程式初學者學習 Python。

豐富的生態系

「生態系」指的是大家對程式的討論程度。討論程度越高的程式，當實際操作遇到問題時，就有越多人可以一起討論解決。前人栽樹，後人乘涼，若有100位新手在某個操作上碰到問題上網發問，總會有被回答到的問題，但是比較冷門或生硬的程式語言，可能只有少數的人在使用並提出疑問，得到解答的比例也會比較低。

多樣且完善的套件

Python 可以說是程式的四次元百寶袋，所有新手需要的基本功能，都有套件可以支援。

套件的概念，就像是想點火時，可以選擇使用鑽木取火或打火機，而Python 配備的套件相當於已經點好火的打火機，可以直接煮飯。所以新手進入程式的第一步，選擇好用、簡單、生態系豐富又擁有完善工具套件的程式語言，就是事半功倍的做法。最後再以寫出程式的成就感，支撐自己繼續堅持下去。

量化分析、視覺化報表、圖形化介面一手包辦

除了有大量的入門套件與豐富生態系，Python 還是資料分析的首選程式。

Python 使網路爬蟲技術更加普及且容易使用，資料取得變得輕鬆，加速資料分析的步驟。再加上對應不同程式的套件多，無論是用 csv、json、sqlite，還是常見的 Excel、Word、Google sheet、Google doc的資料儲存方式，Python 都有對應的套件可以運用，大大提升資料蒐集與儲存的優勢。Python 也能藉由 Numpy、Pandas 這類數據分析套件，輕鬆完成所有基本的數據分析。當然，若需要更高階的數據分析，也有對應的套件能夠導入並實作。

各種層面的入門門檻皆不高，無論是視覺化的報表還是圖形化介面，Python 都能一手包辦。功能相當齊全，也皆是免費提供，輕而易舉地成為量化分析上的首選。降低程式門檻、專注於數據分析，才是量化交易的重點！