想透過Excel實現程式交易？本課程教你如何利用Excel和VBA打造高效的不盯盤量化投資策略。從基礎的Excel函數和VBA程式碼開始，逐步學習建立完整的交易策略，包括數據抓取（例如，從COBINHOOD等交易所API獲取實時報價及交易數據，包含買賣掛單和最小交易量等資訊）、策略回測、績效評估，以及自動交易執行。 我們將涵蓋多種策略類型，例如均線策略和突破策略等，並分享實務經驗，例如如何優化策略以降低滑價和交易成本。 建議學習者具備一定的Excel基礎，並做好持續學習和實踐的準備，才能充分掌握程式交易的精髓，逐步邁向自動化交易，實現高效投資。
這篇文章的實用建議如下(更多細節請繼續往下閱讀)
- 快速上手Excel程式交易： 從學習基礎的Excel函數和VBA程式碼開始，逐步建立簡單的均線或突破策略。 利用網路上公開的歷史股價數據（例如，Yahoo Finance提供的資料），進行策略回測，驗證策略的有效性。 這能讓你快速體驗程式交易的流程，並建立信心。 建議先專注於單一策略，逐步完善，避免一開始就追求過於複雜的模型。
- 掌握API數據擷取技巧： 選擇一個提供公開API且文件完善的交易所(例如，某些期貨交易所或虛擬貨幣交易所)，學習如何使用VBA從其API獲取實時或歷史數據。 過程中，練習處理JSON或XML格式的數據，並將其轉換成Excel可用的表格。 這項技能是建立任何程式交易策略的基石，也是「程式交易 excel」的核心技術。
- 逐步建立自動化交易系統： 在完成策略回測並確認其有效性後，逐步將你的Excel程式交易策略自動化。 這可能需要學習一些進階的VBA技巧，例如，排程任務、錯誤處理和數據驗證。 請謹記風險管理，在真實交易前，務必使用模擬交易環境進行充分測試，並設定嚴格的止損機制。 切勿直接將未經測試的自動化交易系統應用於實盤交易。
Excel VBA爬取COBINHOOD數據
想要利用Excel進行程式交易，掌握數據獲取至關重要。COBINHOOD作為一個曾經活躍的加密貨幣交易所（雖然現已停止運營，但其數據仍具有研究價值），其API數據的擷取，能幫助我們學習如何從交易所取得資料，建立程式交易策略的基礎。本節將詳細講解如何運用Excel VBA爬取COBINHOOD歷史數據，為後續策略開發奠定堅實的數據基礎。
COBINHOOD API 的限制與挑戰
首先，必須明確的是，由於COBINHOOD已經停止運營，其公開API可能不再維護或更新。因此，以下教學僅供學習和研究用途，不保證能成功連線並取得數據。 學習爬取COBINHOOD數據，主要目的是掌握使用VBA連接API、處理JSON資料和處理歷史數據的方法，這些技術同樣適用於其他交易所的數據擷取。
在實際應用中，您需要根據目標交易所的API文件，調整程式碼中的參數和請求方式。 不同交易所的API結構和數據格式各不相同，這需要您仔細閱讀相關文件並進行適當的修改。
使用 VBA 進行 API 請求
我們將使用Microsoft XMLHTTP物件來發送HTTP請求到COBINHOOD的API。 這個物件允許我們向伺服器發送請求並接收回應，這在擷取數據時至關重要。 以下步驟將引導您完成整個過程：
- 設定參考： 確保您的Excel VBA工程已正確設定參考，以便使用XMLHTTP物件。 這通常不需要額外操作，但您可以檢查一下。
- 建立XMLHTTP物件： 使用以下程式碼建立XMLHTTP物件：
Dim http As Object Set http = CreateObject("MSXML2.XMLHTTP") - 建立API請求： 這一步需要您根據COBINHOOD API文件（如果您能找到的話）構造請求網址。 例如，假設COBINHOOD曾經有一個API端點用於取得特定時間區間的交易數據，網址可能類似這樣：
https://api.cobinhood.com/v1/trades?symbol=BTC-USDT&limit=1000&start_time=1678886400&end_time=1679000000(這僅為示例，實際網址需根據COBINHOOD的API文件確定)。 請注意，您需要替換symbol、limit、start_time和end_time等參數。 - 發送請求： 使用以下程式碼發送HTTP請求：
http.Open "GET", "https://api.cobinhood.com/v1/trades?symbol=BTC-USDT&limit=1000&start_time=1678886400&end_time=1679000000", False http.send(請再次注意，以上網址只是示例，需要根據實際API文件修改)。
False表示同步請求，程式碼將在此處等待伺服器回應。 - 處理JSON回應： COBINHOOD的API很可能返回JSON格式的數據。 您需要使用VBA解析JSON數據。 這通常需要使用第三方JSON解析庫，或者自行編寫函數來解析JSON字串。 解析後，您可以將數據儲存到Excel表格中。
- 錯誤處理： 程式碼中應包含錯誤處理機制，以處理網路連線錯誤、API錯誤等情況。
JSON 解析與數據處理
擷取到數據後，處理JSON數據是關鍵。 這需要您瞭解JSON的數據結構，並使用VBA函數或自定義函數來提取所需數據。 例如，您可以使用Split函數處理字串，使用InStr函數查找特定字元等，將JSON數據轉換為Excel可以處理的表格格式。 這部分需要根據COBINHOOD API返回的JSON結構進行調整。
請注意： 即使您成功取得數據，也需要仔細檢查數據的準確性和完整性，並根據您的需求進行數據清洗和預處理。
學習使用VBA爬取COBINHOOD數據，雖然COBINHOOD本身已停止服務，但其過程和技術，可以作為您學習其他交易所API數據獲取的絕佳案例。 熟練掌握這些技巧，才能在程式交易的道路上走得更遠。
Excel VBA打造COBINHOOD交易策略
掌握了利用Excel VBA爬取COBINHOOD數據後，接下來的關鍵步驟就是將這些數據轉化為可運作的交易策略。這部分將深入探討如何利用Excel VBA編寫程式，打造在COBINHOOD交易所執行的各種交易策略。 從簡單的均線策略到更複雜的量價分析策略，我們將逐步拆解其邏輯，並提供可直接套用的範例程式碼。
均線策略的實現
均線策略是程式交易中最基礎且常見的策略之一。它利用不同週期的移動平均線交叉來產生交易訊號。例如，一個簡單的策略是：當短期均線(例如5日均線)向上突破長期均線(例如20日均線)時，產生買入訊號；反之，當短期均線跌破長期均線時，產生賣出訊號。 利用Excel VBA，我們可以輕鬆地計算不同週期的移動平均線，並根據交叉訊號觸發交易操作。
- 數據準備：首先，需確保已從COBINHOOD API獲取足夠的歷史數據，包含價格和交易量等資訊。
- 均線計算：使用VBA編寫函數計算不同週期的移動平均線，例如：
Function MovingAverage(data As Variant, period As Integer) As Double。這個函數將接收價格數據和週期作為輸入，返回對應週期的移動平均線值。 - 交易訊號生成：根據短期均線與長期均線的交叉情況，生成買入或賣出訊號。這部分需要使用條件判斷語句(
If...Then...Else)來實現。 - 策略回測：將生成的交易訊號應用於歷史數據進行回測，評估策略的績效，例如累計收益率、最大回撤等。
突破策略的設計與編碼
突破策略基於價格突破阻力位或支撐位的原理。我們可以利用Excel VBA計算技術指標，例如布林帶、KD指標等，來識別可能的阻力位和支撐位。當價格突破這些位準時，產生交易訊號。例如，當價格突破布林帶上軌時，可以產生買入訊號；當價格跌破布林帶下軌時，可以產生賣出訊號。
- 技術指標計算：使用VBA編寫函數計算布林帶、KD指標等技術指標。
- 突破點識別：根據價格與技術指標的關係，識別價格突破點。
- 交易訊號確認：可以結合其他指標或條件來確認交易訊號的可靠性，例如交易量確認。
- 風險管理：設定止損位和止盈位，以控制交易風險。
量價分析策略的應用
量價分析策略結合價格和交易量的信息來分析市場動態。例如，我們可以觀察成交量與價格變化的關係，判斷市場的強弱。當價格上漲且成交量放大時，表示市場強勢；反之，當價格下跌且成交量放大時，表示市場弱勢。 利用Excel VBA，我們可以計算成交量指標，例如OBV(On-Balance Volume)指標，並結合價格資訊來產生交易訊號。
- 成交量指標計算：使用VBA編寫函數計算OBV指標等成交量指標。
- 量價關係分析：分析價格和成交量的關係，判斷市場的強弱。
- 交易訊號生成：根據量價關係，生成買入或賣出訊號。
- 策略優化：持續優化策略參數，以提高策略的盈利能力和降低風險。
需要注意的是，以上只是一些基本的策略示例，實際應用中可能需要更複雜的邏輯和更多的技術指標來提高策略的精準度和穩定性。 讀者需要根據自己的交易風格和風險承受能力，選擇合適的策略，並不斷進行優化和調整。
Excel回測：驗證你的程式交易策略
開發出一個看似完美的交易策略只是成功的一半，更重要的是驗證其在真實市場中的有效性及穩定性。而這正是「回測」的關鍵所在。 透過Excel回測，我們可以模擬過去的市場行情，評估策略的績效表現，找出策略的優缺點，並在將策略付諸實踐之前，大幅降低風險。
為什麼需要Excel回測？
許多投資者在設計完策略後，急於投入實際交易，卻忽略了回測的重要性。 直接投入實盤交易，如同在沒有地圖的情況下航行，充滿未知的風險。 而Excel回測則提供了一個安全、低成本的環境，讓你可以測試你的策略，並根據結果不斷優化。 它能避免你在實盤交易中因為策略缺陷而造成不必要的損失。
利用Excel進行回測的步驟
- 準備歷史數據： 這是回測的基礎。你需要收集足夠長期的歷史數據，數據的質量直接影響回測結果的準確性。數據來源可以是交易所提供的歷史數據，也可以是透過Excel VBA從網路爬取。 數據的格式要規範，包含日期、開盤價、最高價、最低價、收盤價和成交量等關鍵資訊。
- 設定回測參數： 根據你的策略，設定必要的參數，例如：均線週期、止損點位、止盈點位、交易手續費等等。 正確設定參數至關重要，錯誤的參數設定會導致回測結果失真。
- 編寫回測程式碼(VBA)： 這部分需要運用VBA程式設計能力。 你需要編寫程式碼，讓Excel根據歷史數據和設定的參數，自動模擬交易過程。 程式碼需要包含訊號產生、進出場判斷、持倉管理以及計算盈虧等功能。 程式碼的邏輯清晰度和正確性影響回測結果的可靠性。
- 執行回測並分析結果： 運行VBA程式碼後，Excel會自動生成回測報告，包含策略的總收益、最大回撤、夏普比率、勝率等關鍵指標。 你需要仔細分析這些指標，評估策略的優缺點。 深入分析回測結果，才能找到策略的不足之處，並進行改善。
- 策略優化與迭代： 回測結果並非一成不變的真理，它只是策略在歷史數據上的表現。 根據回測結果，你需要不斷優化你的策略，例如調整參數、修改交易邏輯等等。 這個過程是一個不斷迭代、精益求精的過程。
進階回測技巧
除了基本的回測步驟，我們還可以透過一些進階技巧，提升回測的準確性和有效性：
- 考慮滑價和交易成本： 在實際交易中，滑價和交易成本是不可避免的。 在回測中，也應該考慮這些因素，避免回測結果過於樂觀。
- 使用不同的回測期間： 不要只使用單一時期的數據進行回測，應嘗試不同的回測期間，例如：牛市、熊市、震盪市等，以檢驗策略在不同市場環境下的表現。
- 蒙特卡羅模擬： 通過蒙特卡羅模擬，可以測試策略在不同市場情境下的表現，更全面地評估策略的風險。
- 結合機器學習： 將機器學習技術應用於策略優化和參數調整，可以提升策略的穩定性和盈利能力。
Excel回測並非完美的解決方案，它也存在一定的侷限性，例如無法完全模擬真實市場的複雜性。但它仍然是程式交易策略開發過程中不可或缺的一環，可以幫助我們在投入實際交易之前，有效地驗證策略的有效性，並降低投資風險。
| 步驟 | 說明 | 重點 |
|---|---|---|
| 1. 準備歷史數據 | 收集足夠長期的歷史數據（日期、開盤價、最高價、最低價、收盤價、成交量），數據質量直接影響回測結果準確性。數據來源可以是交易所或網路爬取。 | 數據質量至關重要 |
| 2. 設定回測參數 | 根據策略設定必要的參數，例如：均線週期、止損點位、止盈點位、交易手續費等。 | 正確設定參數至關重要 |
| 3. 編寫回測程式碼(VBA) | 運用VBA程式設計，模擬交易過程(訊號產生、進出場判斷、持倉管理、盈虧計算)。 | 程式碼邏輯清晰度和正確性影響回測結果可靠性 |
| 4. 執行回測並分析結果 | 運行VBA程式碼，分析生成的回測報告（總收益、最大回撤、夏普比率、勝率等）。 | 深入分析回測結果，才能找到策略不足之處 |
| 5. 策略優化與迭代 | 根據回測結果，不斷優化策略（調整參數、修改交易邏輯）。 | 持續迭代，精益求精 |
| 進階回測技巧 | ||
| 考慮滑價和交易成本；使用不同的回測期間（牛市、熊市、震盪市）；蒙特卡羅模擬；結合機器學習。 | ||
| Excel回測的優缺點 | ||
| 優點：安全、低成本、方便測試和優化策略，避免實盤交易損失。 缺點：無法完全模擬真實市場複雜性。 |
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Excel VBA自動交易執行、Excel程式交易策略優化、程式交易excel績效評估與報告、提升程式交易excel效率、不盯盤策略與風險控管
完成了策略回測並驗證其有效性後，接下來是將策略自動化，實現真正的不盯盤交易。這部分需要深入瞭解Excel VBA自動交易執行的技巧。 這並非單純的將回測程式碼改寫成交易程式碼，更需要考慮到交易所API的連接、訂單提交、訂單狀態監控、錯誤處理以及異常情況的應對等多個方面。
首先，提升程式交易excel效率至關重要。在實際交易環境中，數據量龐大且更新頻繁，因此程式碼的執行效率直接影響交易速度和成功率。 需要優化VBA程式碼，例如避免使用過多的迴圈嵌套、善用陣列處理數據、以及適當使用多執行緒技術，儘可能減少程式碼的執行時間，以確保交易指令能夠及時發出。此外，選擇合適的數據結構和算法，對於提升程式碼效率也大有裨益。
其次，Excel程式交易策略優化是持續改進策略績效的關鍵。 回測結果只提供策略在歷史數據上的表現，並不代表未來績效。因此，需要持續監控策略的運行情況，定期進行績效評估，並根據市場環境的變化及時調整策略參數。例如，可以利用機器學習技術，對策略進行自動優化，例如使用遺傳演算法或梯度下降法來尋找最佳參數組合，進而提升策略的盈利能力和穩定性。
程式交易excel績效評估與報告是評估策略有效性的重要環節。 一個完善的績效評估系統，不僅需要計算策略的回報率、夏普比率、最大回撤等常用指標，更要深入分析策略的勝率、平均盈虧比、交易頻率等細節，以便找出策略的優缺點，並據此制定改進方案。 透過建立自動化績效報告生成系統，可以定期監控策略的表現，及時發現潛在風險。 這部分可以結合Excel的圖表功能，更直觀地呈現策略績效，例如繪製收益曲線圖、回撤圖等。
不盯盤策略與風險控管
不盯盤策略的關鍵在於風險控管。在自動交易系統中，必須建立完善的風險控管機制，以避免因市場波動或程式錯誤造成重大損失。 這包含：設定合理的止損點和止盈點，避免單筆交易損失過大；分散投資，降低單一風險；監控交易帳戶的餘額，避免資金不足導致交易失敗；定期審核交易策略，及時調整參數以適應市場變化；以及在系統出現異常情況時，能及時停止交易，避免更大的損失。
- 設定動態止損止盈：根據市場波動調整止損止盈點，而非使用固定的值。
- 設置資金管理規則：例如，設定單筆交易最大資金比例，避免一次性投入過多資金。
- 建立異常監控機制：監控交易系統的運行狀態，例如網路連接、API連接等，一旦出現異常情況，立即停止交易。
- 定期回測與策略優化：根據市場變化調整策略，並進行定期的回測，驗證策略的有效性。
透過以上步驟，才能將Excel VBA程式交易系統建構完善，並有效降低風險，實現穩定且持續獲利的目標。 記住，程式交易並非穩賺不賠的工具，需要持續學習和改進，才能在市場中長期生存和發展。
程式交易 excel結論
學習「程式交易 excel」並非一蹴可幾，需要持續的投入和實踐。 本篇文章從數據獲取、策略開發、回測驗證到自動交易執行，系統性地闡述瞭如何利用Excel和VBA建立一套完整的程式交易體系。 透過學習掌握Excel函數和VBA程式設計，您可以從基礎的均線策略、突破策略到更複雜的量價分析策略，逐步建立屬於您的量化交易模型。 程式交易 excel 提供了一個相對低門檻的學習途徑，讓您能親自動手設計、測試和優化交易策略，逐步實現不盯盤交易的目標。 然而，切記程式交易並非沒有風險， 務必在實盤交易前，透過充分的回測和模擬，並建立完善的風險管理機制，才能在量化投資的道路上穩健前行。 希望本篇文章能成為您踏入程式交易 excel世界的一把鑰匙，助您在量化投資領域取得成功！
我們探討瞭如何運用程式交易 excel 的技巧，從獲取數據、建立策略、進行回測，到最後的自動化執行和風險管理，都提供了詳細的步驟和範例程式碼。 藉由這些實務操作，您可以更深入地理解程式交易的精髓，並逐步建立一套符合您自身需求的量化投資系統。 記住，持續學習和不斷改進策略，纔是程式交易 excel 成功的不二法門。
再次強調，任何投資都伴隨著風險，在使用程式交易 excel進行交易前，務必仔細評估自身風險承受能力，並做好充分的準備。 祝您投資順利！
程式交易 excel 常見問題快速FAQ
Q1. 如何從 COBINHOOD (或其他交易所) 獲取數據？
由於 COBINHOOD 已停止運營，文中提供的 COBINHOOD API 擷取範例僅供學習參考。 實際上，您需要根據目標交易所的 API 文件，調整程式碼中的參數和請求方式。 不同交易所的 API 結構和數據格式各不相同，因此您必須仔細閱讀相關文件，並根據文件中的說明進行修改。 文中提及的 XMLHTTP 物件和 JSON 解析技巧，適用於大部分交易所的數據擷取，學習這些技術，能幫助您快速上手其他交易所的 API 使用。
Q2. Excel VBA 回測策略時，如何考慮滑價和交易成本？
在 Excel VBA 回測中，必須將滑價和交易成本納入考量，否則回測結果可能會過於樂觀。 您可以參考以下方法：
- 加入滑價模擬： 在模擬交易中，加入一定比例的滑價，例如，在計算交易價格時，根據歷史數據，假設一定幅度的滑價。 這可以更準確地模擬實際交易的狀況。
- 計算交易成本： 交易所會收取交易手續費，以及可能存在其他交易成本。 在回測過程中，您需要根據實際交易所的收費標準，計算出交易成本，並將其加入到交易盈虧的計算中。 例如，計算每筆交易的總成本 = 交易價格 x 交易量 x 手續費率。
- 設定交易策略參數： 調整交易策略參數，例如止損和止盈點位，以彌補滑價和交易成本對策略回報率的影響。
通過加入滑價和交易成本模擬，您能得到更準確的回測結果，更能評估策略在實際交易中的表現。
Q3. 如何提升 Excel VBA 程式交易策略的效率？
提升 Excel VBA 程式交易策略效率，可以從以下幾方面著手：
- 避免過多的迴圈嵌套： 過多的迴圈嵌套會降低程式執行速度。 盡量使用陣列處理數據、或使用其他高效的數據結構，來替代迴圈操作。
- 善用 VBA 內建函式： 瞭解並使用 Excel VBA 內建函式，例如 `Application.WorksheetFunction.xxx`，可以提高程式碼執行效率。
- 適當使用多執行緒： 如果程式碼允許，可以使用多執行緒技術，來提高程式碼的並行處理能力，加速程式碼的執行速度。 但需要仔細考慮多執行緒可能帶來的複雜性，以及資料競爭條件的處理。
- 使用更高效的算法： 選擇更合適的演算法來處理數據，例如，使用排序算法來代替逐一比較等較慢的演算法。
- 優化數據結構： 選擇合適的數據結構儲存數據，例如，如果數據量大，建議使用資料庫來儲存並處理數據。
持續優化程式碼的效率，能讓您的交易系統運行得更快，進而提升交易的成功率。
