程式交易有两种。
指标交易－用指标当作判断式的条件，决定进出场
一般人会接触到的程式交易 (或称 EA) 这种居多，
脸书或 Line 看到获利满满的也是这种居多，但会让人看到获利满满的，小心是诈骗。
要入门指标交易，学习为交易而生的程式语言还有对应的交易及开发工具最有效率，
例如外汇有 MetaQuotes Language 还有对应的 MetaTrader，
MetaQuotes Language 帮你实作好许多指标，你只要呼叫函式，它就给你结果，
而 MetaTrader 帮你处理好程式交易所需的一切，你只要专心发展你的策略。
指标交易要再深入一点就是自己创新的指标。
另一种程式交易是
算法交易－用机器学习或其他算法，决定进出场
我们在交易其实是在做一件事，就是是用现有的价格 (或其它资讯) 去预测
晚一点会涨还是跌 (分类)，甚至预测晚一点的价格 (预测)。
在这很多领域例如影像、声音或文字都有类似的问题 (分类跟预测)，
电脑科学为此早就发展了历史悠久的机器学习去解决这些问题，
既然机器学习是在解决分类跟预测的问题，理所当然也可以用在交易上。
但用在交易上有效吗？显然不容易，不然学校教授早就发达了。
可是机器学习在解决影像、声音或文字的分类跟预测的问题时，其实表现不错，
甚至比人类还厉害，用在交易上怎么不太容易？问题在哪？
我是这样看，我是价格 Random Walk Theory 的信奉者，每一时刻的价格都是随机的，
而且背后没有相同的随机分布，随机没问题，但没有相同的随机分布就不行，
这就是交易价格跟影像、声音或文字的差别。
要入门算法交易，就是学习机器学习理论，
实作上就以对机器学习支援较多的程式语言为主，例如 R 或 Python。
算法交易要再深入一点我想是研究交易价格的本质。
※ 引述《micbrimac (shark)》之铭言：
: 哈囉
: 大家好
: 小弟是投资初心者
: 在职场上工作浮浮沈沈了几年
: 以前对投资理财没什么兴致 每次听到朋友在聊投资股票 都避而远之
: 觉得投资跟赌博一样 常常听银行业朋友在报明牌 （可是都觉得超不准XDD
: 唯一碰过的一次股票 是去年听了银行业朋友的话
: 买了一张台GG股票 后来觉得压力大 持股不到一周就赶快卖掉了
: 最近也不知道怎么回事 突然起了兴致想研究理财
: 这一个月开始寻找stock版上推荐的书单 也跟银行业朋友要书单来看
: 陆续看了一个投机者的告白 走进我的交易室 stock for the long run
: 才终于有点知道基本面、技术面是什么东西
: 后来又找了玩投资的朋友聊天 探寻散户们都怎么玩股票的
: 直到上礼拜看到脸书上的一个朋友 玩程式交易 赚了满满白花花的银子
: 才注意到程式交易 跟量化投资 认识到James Simons这位大神
: 这几天在google跟一些网站上蒐集了一些书单 有一本是版上推荐的Kaufman的书
: 稍微瞄了一本哈佛教授写的量化金融初级入门书
: 结果里面全是一堆看不懂的方程式跟数学
: 虽然我在理工科也念了些微积分、线代、ODE、PDE跟一点工程统计
: 想请教一下 大家一开始都怎么建立自己的交易系统的
: 难道真的都是从学机率、统计学还有数学入门？
: 才一步步建立起自己的交易逻辑跟编辑程式的
: 虽然这样也蛮有趣的啦～
: 身为一个理工宅 某种程度上我也是挺相信数学的
: 只是不知道要从哪里开始 才能读懂那一堆看不懂的书