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量化程式交易大躍進？Python 與 MultiCharts 將完美結合！？

2025/04/13 - MultiCharts, TOUCHANCE, 達錢, PowerLanguage, Python, AI, 量化交易

MultiCharts vs Python 那個更好？

  1. 開發與生態系差異

    • Python
      Python 在資料科學、機器學習與網路爬蟲等領域擁有龐大的生態系與函式庫（如 NumPy、SciPy、pandas、TensorFlow、scikit-learn 等），且語法易讀、社群活躍。在量化交易場景下，Python 能輕鬆與各種金融資料來源、回測平台或交易 API 整合，對於需要使用大量外部資源、演算法或機器學習功能的量化交易者而言非常具有吸引力。

    • MultiCharts PowerLanguage
      MultiCharts 原生語言 PowerLanguage（類似於 EasyLanguage）在交易策略的開發與部署上，優勢在於其對交易功能的高度整合。透過 MultiCharts 圖表介面、平台內建的指標與訊號模板、回測與即時交易功能，能快速完成量化策略的開發與測試。對於習慣傳統技術分析流程的人來說，PowerLanguage 直接、易上手，而其與 MultiCharts 的深度整合，能有效降低開發者在部署與下單管理上的複雜度。

  2. 執行速度與效能考量

    • Python 直譯式語言
      相較於編譯型語言（例如 C# 或 PowerLanguage.NET），Python 的直譯式特性導致其執行速度相對較慢，約慢了 10～15 倍左右。當策略非常複雜，或者需要頻繁處理大規模的資料時，Python 可能會帶來較高的效能負擔。此外，Python 的 GIL（Global Interpreter Lock）也會限制在單個處理程序內的多執行緒併行，這在高頻交易或需要大量平行運算的情境下，必須特別留意。

    • MultiCharts PowerLanguage
      PowerLanguage 與底層的 MultiCharts 平台整合度深且穩定，在效能表現上歷經多年優化，對於傳統技術指標、交易策略的計算效率不俗。如果交易策略的計算邏輯沒有過於複雜，或不需要大量外部資源，PowerLanguage 通常能提供充足的效能。此外，MultiCharts 在回測與即時交易的處理流程方面做了許多優化，在計算效率與併行能力上都相對成熟。

  3. 策略開發的靈活度

    • Python
      由於 Python 擁有龐大的函式庫支持，對於需要深度學習、統計分析、雲端互動等需求的交易者來說，開發彈性極高，可以在策略中結合最新的演算法與 AI 模型。

    • MultiCharts PowerLanguage
      PowerLanguage 原生就具備交易所需的主要功能與屬性、豐富的技術指標，可直接呼叫 MultiCharts 的函式庫做下單與倉位管理。整體語法偏向專門設計給交易策略，語意上較為直觀，但在數值分析、機器學習、資料處理等部分則不如 Python 那麼全面。

MultiCharts 引入 Python 量化與程式交易開發進入 AI 時代

為了結合雙方優勢，MultiCharts 官方近期推出了所謂「MultiCharts x Python」的整合方案，即在MultiCharts .NET平台上加入對 Python 的支援。

根據官方公告，最新的 MultiCharts X .NET 公開測試版已經允許在策略中同時使用 C#、VB 以及 Python 語言，並直接訪問如 NumPy、SciPy、TensorFlow 等強大函式庫​。此舉被視為MultiCharts生態的一大革新：對於熟悉  Python 的量化人員，開發策略時不再需要學習PowerLanguage 或 C#，可以直接運用現有的Python技能和庫資源，極大降低了進入 MultiCharts 平台的學習門檻。

1. MultiCharts x Python 的技術原理

  • MultiCharts x Python 在 MultiCharts.NET 平台之上運行，主要透過 Python.NET 函式庫，讓 Python 與 C# 之間能夠互通。

  • MultiCharts 官方網站亦將「MultiCharts x Python」與「MultiCharts x .NET」視作並列的功能，說明 Python 整合正式成為 MultiCharts.NET 產品家族的一部分。

  • 要使用 MultiCharts x Python，需要安裝 MultiCharts.NET，並且在 PowerLanguage.NET 編輯器中選擇 Python.NET 作為程式語言，即可開始編寫 Python 指標、訊號或函數。

2. Python 研究類別與 MultiCharts 環境的存取

  • 在 PowerLanguage.NET 編輯器中創建新的 Python 研究時，系統會自動創建一個與研究名稱相同的類別，其中含有 Create() 與 CalcBar() 等方法。

  • 這些方法與 C# 研究時的結構相同，而 MultiCharts 的整個交易環境（例如圖表資料、下單功能、倉位管理等）都可以透過傳遞給 Create() 方法的 ctx 物件在 Python 中存取。

  • 此做法使 Python 能直接掌握平台內的所有功能，包括訂單下單、回測、最佳化、即時資料讀取等，有助於將 Python 的龐大函式庫靈活運用到交易策略或資料分析之中。

3. 整合帶來的優勢與限制

  1. 優勢

    • 可以直接使用 NumPy、SciPy、TensorFlow 等現代數據與機器學習函式庫，擴展量化策略的深度與廣度。

    • 與 MultiCharts 的回測和下單功能深度整合，讓策略開發、回測到實際下單的流程更加順暢。

    • 避免以往需要外掛 DLL 或用文字檔方式在 Python 與 MultiCharts 之間溝通的繁瑣流程，大幅降低整合門檻。

  2. 限制

    • 效能考量：Python 執行速度遠不及編譯型語言，且 GIL 限制多執行緒的併行。在單一 MultiCharts 處理程序內，Python 無法真正平行運算。

    • 並行策略運行：若需要大幅度平行回測或多策略同時交易，可以考慮開多個 MultiCharts 桌面，以此分散 GIL 對執行效率的影響。

    • 文件與學習曲線：目前 MultiCharts x Python 的官方文件仍在初期階段，MultiCharts 建議參考 C# 版文件，開發者仍需自行摸索並熟悉 MultiCharts.NET API 與 C# 的概念，對純 Python 背景的人來說可能需要額外的學習成本。

MultiCharts x Python 對量化交易者的影響與未來展望

  1. 技術分析與數據分析的完美結合
    隨著 MultiCharts x Python 的發布，MultiCharts 的指標開發不再侷限於 PowerLanguage 或 C#；Python 用戶可以直接運用各種數據科學與機器學習工具，提升策略研發的空間。例如，可以利用 Python 寫複雜的特徵工程、訓練 AI 模型，並且在 MultiCharts 中快速完成回測與即時交易部署。

  2. 策略研發效能與併行的取捨
    在效能層面，若需要極大量或高頻率的計算，還是得考慮 Python 的天生限制，包括執行速度與 GIL 的併行鎖。開發者必須在靈活度與執行效能之間做出平衡。若策略主要進行日內低頻交易或中長週期運算，Python 的效率通常也能應付。若真是高頻交易，則需更深入評估是否利用其他方式（如 C# 或 C++）擴充部分運算，或是利用多台機器、分散式架構來降低效能瓶頸。

  3. 教育與社群發展
    由於 Python 在全球的開源社群極其龐大，各種機器學習、統計分析的套件與教學資源唾手可得，但專門針對 MultiCharts x Python 的教學或文件相對有限。未來隨著官方正式釋出完整文件後，Python 與 MultiCharts 兩大社群的交流預期將會更加頻繁，也可能形成新的量化交易開發生態圈。

  4. 對傳統程式交易者的衝擊
    傳統上多數程式交易者習慣使用 EasyLanguage 或 PowerLanguage 的語法，或以 C#、C++ 來開發更高階的工具。現在引入 Python，勢必會吸引一批原本在資料科學或機器學習領域活躍的 Python 開發者加入量化交易行列，也會帶動交易策略由單純的技術指標分析轉向更先進的數據分析與演算法交易模式。

總結

從使用者社群的反應來看，絕大多數量化交易開發者對 MultiCharts 擁抱 Python 表示期待與興奮。許多人認為這將搭起學術研究（Python人工智慧模型）與實際交易執行之間的橋樑​。過去，專業交易員若想將深度學習模型、遺傳演算法等尖端技術應用於交易，往往需要透過額外的橋接工具將 Python 結果輸入 MultiCharts，這種跨平台溝通將大為簡化，交易者可以在同一個平台上直接使用 Python 的強大函式庫，同時存取 MultiCharts 的各種交易功能，極大地提升策略開發的靈活性與創造力，預期將會誕生更多結合【機器學習】的交易策略。​。

當然，Python 直譯式的特性與 GIL 帶來的效能限制，仍是未來需要考量與優化的重點。對於需要高頻交易或重度平行化運算的策略，開發者可能需要採用多桌面、分散式架構，甚至以 C++／C# 重寫部分演算法。加上目前官方文件相對有限，對純 Python 背景的使用者來說仍有一定的學習門檻。然而，隨著後續文件的完善與社群的成長，MultiCharts 與 Python 的結合無疑將為量化交易帶來新的契機，讓策略研發朝更先進、更全面的方向發展。

綜觀整體，我對於 MultiCharts 為 Python 使用者提供更深度、更直接整合的做法，抱持著相當正面的態度，也期待後續正式版問世後能看到更多成功的實際案例，進一步推動量化交易的革新。對任何想要結合 Python 大數據分析與 MultiCharts 技術指標與快速交易功能的人來說，MultiCharts x Python 將是一個值得關注的重大里程碑。