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程式交易要多少錢?軟體、數據、資金與費用一次拆解

程式交易的花費分成五類:軟體、數據、電腦、交易資金、每筆成本。前三類可以用免費或現有資源起步,真正的門檻是交易資金(保證金加回測最大回落加緩衝)與每筆都要付的手續費和滑價。

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目錄
  1. 程式交易要多少錢?先把錢分成五類
  2. 程式交易軟體費用:免費回測軟體夠用嗎?
  3. 歷史數據與電腦(或 VPS)要花多少?
  4. 程式交易最低資金要多少?小台、微台的保證金怎麼算?
  5. 手續費與滑價:每月固定費用之外的持續成本
  6. 常見問答
  7. 參考文獻

程式交易要多少錢?先把錢分成五類

程式交易要多少錢?把花費分成五類就看得清楚:軟體與平台、歷史數據、電腦或 VPS、期貨保證金與交易資金、每筆交易的手續費與滑價。前三類在台灣都能用免費或現有資源起步,接近零元;真正決定門檻的是交易資金,以及每筆都要付、交易越多付越多的成本。

這就像搬家:紙箱和膠帶很便宜,房租和押金才是大頭。很多人把注意力放在「軟體要不要錢」,卻沒先算帳戶要放多少錢、每筆交易要被收走多少。滑價是你預期成交的價格與實際成交價之間的差距,它和手續費一樣是每筆都付的錢。下表把五類費用按付費方式分開,再看哪些能零元起步。

程式交易的五項成本:軟體、資料與電腦可免費起步,交易資金保留在帳戶中,每筆交易則需支付交易成本 五項成本,兩項最關鍵 各項成本的付費方式 軟體 可免費起步 資料 可免費起步 電腦 可免費起步 資金 保留在帳戶中 每筆交易成本 每筆交易都要付 資金與手續費設下門檻。 所以:先評估這兩項。
五類費用的付費方式與起步門檻:軟體、數據、電腦可以零元起步,交易資金與每筆成本才是主要支出。

如果你還沒開始,台指期程式交易從零到第一支策略說明不寫程式的起步步驟;本文接下來逐類算錢。

程式交易軟體費用:免費回測軟體夠用嗎?

免費回測工具足以驗證第一個想法,付費軟體買的不是「更準」,而是幾項檢查。多數免費工具能把一條規則套在歷史價格上,畫出權益曲線;差異出現在手續費與滑價能否逐筆設定、是否採用次根K線成交、能否用同一組設定一次測大量變體,以及能否做走動式驗證和匯出到交易平台。次根K線成交是指訊號在一根K線收盤時產生,成交則用下一根K線的價格,避免用一個當時還看不到的價格成交。

免費回測工具與付費研究軟體在六項檢查上的比較:兩者都能繪製權益曲線;免費工具在每筆交易成本、下一根K棒成交及平台匯出上各有差異,且通常缺少多變數測試與推進分析,付費軟體通常具備這些功能 付費多了額外檢查 檢查項目 免費 付費 權益曲線 每筆交易成本 下一根K棒成交 多變數測試 推進分析 平台匯出 有 視情況 視情況 無 無 視情況 有 有 有 有 有 視情況 免費工具適合測試初步想法。 因此:只在大規模測試時才付費。
免費回測工具與付費研究軟體在六項檢查上的差異,以「通常有/視工具而定/通常沒有」標示。

建議的順序是:先用免費工具把一條規則測到有手續費與滑價的淨結果,確認自己會讀報表,再決定要不要為大量測試與驗證付費。期貨免費回測軟體能測什麼整理了免費工具能做到的範圍;第一支程式交易策略的 30 天路線則給出這段期間每週該做的事。

歷史數據與電腦(或 VPS)要花多少?

日線和較長週期的分鐘K歷史資料通常可以低成本或免費取得,電腦用手邊現有的就能起步,VPS 只在策略需要 24 小時掛單時才變成每月固定費用。VPS 是放在機房、全天開機的遠端電腦,你把下單程式放上去,不必自己的電腦整夜不關。

數據的錢花在「完整」而不是「多」。台指期有夜盤,美股指數期貨幾乎全天交易,一份只有日盤的資料會讓回測漏掉一半的K線和跳空。期貨幾乎 24 小時交易對回測的影響說明時段設定怎麼改變結果;盤後交易的流動性與回測陷阱則解釋為什麼夜盤資料要另外檢查成交量。取得資料前先問三件事:

  1. 時段是否包含夜盤,K線的收盤時間是哪個時區。
  2. 連續月資料的換月方式,是否標示換倉日。
  3. 日線以外的週期要回溯多少年,這決定價格與費用。

電腦方面,回測速度取決於處理器或顯示卡,但日線策略在一般筆電上就能跑;只有在一次測大量變體時,硬體才值得升級。

程式交易最低資金要多少?小台、微台的保證金怎麼算?

最低資金不是交易所公告的保證金那一個數字,而是保證金加上回測最大回落,再加一層緩衝。保證金是交易所要求你在帳戶裡放著、用來擔保部位的錢;最大回落是回測期間權益曲線從高點掉到低點的最大跌幅。先用免費的台指期保證金計算器查大台、小台、微台目前每口的保證金,再往上疊。

公式只有一條:最低帳戶資金 = 交易所保證金 + 回測最大回落 + 緩衝。緩衝是為了實際回落通常比回測更深而多留的錢,常見做法是取最大回落的一半或等額。小台(MTX)每點新台幣 50 元,微型合約把合約規模再縮小,保證金與回落金額也跟著成比例下降,所以三個區塊都會變小。保證金會隨交易所公告調整,實際數字以期交所契約規格頁為準。

假設範例

假設某小台策略的每口保證金是 5 萬元,回測最大回落是 8 萬元,緩衝取回落的一半 4 萬元,則最低帳戶資金約 17 萬元。換成規模五分之一的微型合約,三個區塊都縮成五分之一,最低帳戶資金約 3.4 萬元。數字只是示意,請用你自己回測的回落和交易所當天公告的保證金代入。

最低帳戶資金由交易所保證金、回測最大回撤與緩衝組成:以假設單位計,50 加 80 加 40 為迷你型合約的 170,微型合約按五分之一規模縮減,每一區塊合計為 34 資金由三個區塊組成 假設單位,一口合約 迷你型 保證金 回撤 緩衝 170 微型 34 每區塊 ÷ 5 光有保證金不夠。 所以:加上回撤與緩衝。
最低帳戶資金由保證金、回測最大回落、緩衝三塊疊成;微型合約讓三塊同時縮小。數值為假設範例單位。

手續費與滑價:每月固定費用之外的持續成本

手續費與滑價是每筆都付、交易越多付越多的成本,判斷方法是把每筆成本和平均每筆損益放在一起比。下面是 AlphaPrime (Valynox) 的一次實際回測:ES 日線,2019 年 1 月 2 日到 2025 年 6 月 30 日,多空皆做,每次 1 口,每筆收 20 美元手續費加 25 美元滑價,合計每筆 45 美元。這次搜尋用 ATR 通道規則當作唯一的進出場條件,沒有停損、停利或濾網,它是代替「成本」這個主題的示範規則,不是主題本身。報表是搜尋從 1,024 個候選中依報酬對回落保留下來的一個,事後挑出最好的一個本身就會讓數字偏好看,這些數字不代表這條規則賺了這些錢,也不是讀者可以預期的結果。

來源:AlphaPrime 產品引擎(CPU),2026-10-31 執行。ES 日線,2019-01-02 至 2025-06-30,多空都做,1 口,每筆手續費 $20、滑價 $25。

項目結果
淨利(已平倉)$78,397.5
最大回撤$56,087.5
交易筆數32
勝率50%
獲利因子1.881
平均每筆$2,449.92
在場時間95.68%
看「平均每筆損益」與「交易筆數」兩格:把每筆 45 美元的成本拿來和平均每筆損益對照,再看六年多裡成本總共被收了幾次。
看「平均每筆損益」與「交易筆數」兩格:把每筆 45 美元的成本拿來和平均每筆損益對照,再看六年多裡成本總共被收了幾次。 ES・日線・2019-01-02 至 2025-06-30・CPU 引擎回測

這次回測值得看的是比例:每筆 45 美元的成本,相對於 2,449.92 美元的平均每筆損益,佔不到百分之二;六年多只有 32 筆交易,成本總額約一千四百多美元。同一個 45 美元放到每天進出一次的策略上,一年就被收走兩百多次,平均每筆損益只要是幾十美元,成本就會吃掉大部分。這也是為什麼回測要從第一次就把費用放進去,回測中的交易成本與平均每筆損益有完整的算法。手續費、期交稅與滑價的實際數字,以你的期貨商費率表和交易所公告為準。在讀自己的結果時,AlphaPrime 績效報表裡的交易明細與平均每筆損益,就是把這個比例算出來所需要的兩個數字。

下一步:打開你最近一次回測的報表,把平均每筆損益除以每筆手續費加滑價,再到期交所契約規格頁查今天的保證金,用前一節的公式算出你的最低帳戶資金。

常見問答

程式交易最低資金要多少?

不是只看交易所保證金。把保證金、回測最大回落和一層緩衝加起來,才是能讓策略跑過一段深回落的最低帳戶資金。回落要用你自己的回測數字,保證金以期交所當天公告為準,兩者都會隨時間變動。

小台程式交易要多少錢?

小台每點新台幣 50 元,所以同一條策略在小台的回落金額是大台的四分之一,保證金也低得多。把小台的保證金加上小台回測的最大回落和緩衝,就是起步金額;如果仍然太高,可以用規模更小的微型合約把三個區塊再縮小。

程式交易每月固定費用有哪些?

常見的只有三項:付費軟體或平台的月費、即時或歷史資料的訂閱費、放下單程式的 VPS 月租。三項都可以在起步階段為零:用免費工具、免費或一次買斷的日線資料、自己的電腦。手續費與滑價不是月費,而是每筆交易都收。

程式交易一定要租 VPS 嗎?

只有在策略需要整夜掛單、而你不想讓自己的電腦全天開機時才需要。日線策略或只做日盤的策略,用一般筆電就能跑回測和下單。先確認策略會在什麼時段交易,再決定要不要多一筆月費。

參考文獻

  • Taiwan Futures Exchange. Mini-TAIEX Futures. https://www.taifex.com.tw/enl/eng2/mTX
  • Bailey, D. H., Borwein, J., López de Prado, M., & Zhu, Q. J. (2014). Pseudo-Mathematics and Financial Charlatanism: The Effects of Backtest Overfitting on Out-of-Sample Performance. Notices of the American Mathematical Society, 61(5), 458–471.