你為什麼要用Python投資？Python投資有什麼好處？處在訊息萬千的時代中，如何不被淘汰？雖然本blog都一直在宣揚python，但是我們似乎漏掉了最重要的一點，「為何要用Python來投資」？那今天就讓我娓娓道來吧！
其實在2019年
程式化投資並不新奇，已經有各種解決方案，MT4、XQ、Multicharts…
現在市面上已經充斥著很多的回測或量化系統了，像是以外匯為主的MT4、以股票為主的XQ、以期貨為主的Multicharts，然而這些系統雖然有其優點，然而我還是不會去使用它們，最主要的原因是
雖然使用上輕鬆簡單，然而大部分是必須要付費的！
以台灣最火紅的Multicharts和XQ全球贏家來說，最便宜的券商版，每個月需要額外花費1千元，要是你的總投資金額只有10萬，那每個月相當於損失1％的金額喔！也就是一年下來12％就白白花費了。
MT4 不用錢呀，但程式碼複雜
MT4算是裡面非常佛心的軟體，下載歷史數據完全免費，而且還可以回測，但是缺點就是程式碼非常複雜，光是寫一個簡單的策略，就可以耗盡一個下午了。
這些軟體雖然都是寫代碼，但是有一個非常大的缺點，就是
商用軟體自由度不夠
假如今天想要搭建機器學習的策略，那使用上述付費軟體其實是非常困難的，因為程式都已經包裝好了，可以用的語法就那些，沒辦法跟上近期華麗展開的AI產業。
另外，這些軟體在不同的商品上，各有所長，例如XQ針對股票、Multicharts針對期貨。但是缺乏一個更上層的資金控管系統，將所有的部位做一個有效的規劃。將多個策略整合，是有難度的。
究竟如何才能「不用花錢」、並享有「最新演算法」、又有最高的「自由度」呢？
Python 與 R 程式語言崛起
由於機器學習、資料科學的崛起，Python 與 R 是最大的受惠者！為何我覺得傳統的金融回測軟體幾乎都可以用 Python 與 R 來取代，原因在於：
程式碼簡單、功能強大
傳統開源的程式語言，如C++、Java，針對大量金融數據的函示庫比較少，通常得徒手寫，花非常多的時間。然而Python與R就是專門處理各種大量的資料，可以短短幾行代碼，就完成C++需要數百行的資料處理代碼。
於是 Python 與 R 在資料的處理上，雖然可能沒有比Multicharts 或 XQ 那麼簡單一兩行就撰寫策略，不過也相差不遠了（至少我自己的回測軟體已經化簡到到不相上下）。
免費且開源
每個月省1000元，累積起來也不少！Python 與 R 除了程式語言是免費的以外，還有非常多機器學習演算法，也都是免費的！想要跑回測嗎？只要上網搜尋「backtest python github」，就可以撈到一堆開源回測項目來搭建！另外Python 與 R 都支援 dll 檔案，所以與券商的串接基本上是沒有問題的。
（Mac心碎）
不只拿來交易
學了XQ、Multichart、MT4，就是拿來寫賺錢程式，但對於我來說，Python除了拿來投資，還有非常多的功能，不論是架設網站、平常寫一些小工具，或是求職，學會了 Python 或 R 絕對是只有加分不會扣分。
特別是Python已經是連續好幾年都是最熱門程式語言了，為何它不可撼動？因為大部分機器學習研究、產品研發，都會使用Python進行，簡單、快速、有效。R語言也不錯，有很多學術單位、金融研究單位也會使用R語言。不過以趨勢的熱門程度，以及package的豐富程度，我個人還是偏愛使用Python就是了。
新的一年不知道學什麼？就來學Python吧！
假如你喜歡做研究，而且覺得寫程式除了賺錢外，對你來說還有別的樂趣，那真的可以好好研究一下Python了！
這一系列文章將帶你從0開始，使用Python做投資！
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