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2026 台股狂潮，光靠存股恐錯失 Alpha 收益。本文揭秘開源 AI 交易框架 FinRL，用深度強化學習訓練你的台股操盤手，並串接 Shioaji 實現自動化下單。

隨著各大投行喊出 2026 年台股挑戰 34,000 點，PTT 股版（Stock）近期討論熱度爆表。但許多資深鄉民指出，在這種高波動的「瘋牛」行情中，無腦存 0050 雖然穩健，卻可能跑輸大盤，甚至在回調時承受巨大心理壓力。

於是，一種被稱為「神人級」的操作模式逐漸浮出水面——AI 量化交易（AI Quantitative Trading）。這不是傳統的 RSI 黃金交叉買入，而是利用與 AlphaGo 同源的技術：深度強化學習（Deep Reinforcement Learning, DRL）。

今天這篇實戰指南，將帶你從零認識這個 2026 年最強大的開源交易武器。

核心武器：FinRL (Financial Reinforcement Learning)

在過去，DRL 是避險基金的專利，但現在透過開源框架 FinRL，Python 工程師也能在家訓練自己的「AI 交易員」。FinRL 是由 AI4Finance 基金會維護的專案，它將繁雜的金融數據處理、模型訓練和回測流程標準化，讓你專注於策略邏輯。

為什麼選擇 DRL 而不是傳統策略？

傳統量化（如：均線突破）是「人為定義規則」，市場一變就失效。 DRL 則是「讓 AI 自己學規則」。它透過觀察市場狀態（State），做出動作（Action），並根據帳戶損益獲得獎勵（Reward）。

適應性強：AI 會在歷史數據中試錯，學會何時該貪婪、何時該停損。
多因子整合：能同時處理價格、成交量、技術指標甚至情緒指數。

硬核實戰：打造你的台股 AI 操盤手

以下是使用 FinRL 針對台股進行訓練的邏輯架構：

數據獲取與環境搭建 (Data & Environment) 首先，我們需要台股的歷史數據。雖然 FinRL 內建 Yahoo Finance 下載器，但針對台股，建議自行清洗數據以包含除權息調整。

# 邏輯示意 (Pseudo-code)
from finrl.meta.preprocessor.yahoodownloader import YahooDownloader

# 下載台積電 (2330.TW) 與 0050 數據
ticker_list = ['2330.TW', '0050.TW']
df = YahooDownloader(start_date='2020-01-01', end_date='2025-12-31', ticker_list=ticker_list).fetch_data()

# 特徵工程：加入 MACD, RSI, CCI 等技術指標作為 AI 的「眼睛」
df = feature_engineer(df, indicators=['macd', 'rsi_30', 'cci_30', 'dx_30'])

定義動作與獎勵 (Action & Reward) 這是 DRL 的靈魂。

State (狀態)：當前的股價、持倉量、技術指標數值。
Action (動作)：買入 X 股、賣出 Y 股、或持有不動。
Reward (獎勵)：通常設定為「投資組合總價值的變化」。但為了避免 AI 過度冒險，進階玩家會將夏普比率 (Sharpe Ratio) 或最大回撤 (Max Drawdown) 加入獎勵函數，懲罰高風險行為。

訓練代理人 (Training Agents) FinRL 整合了 Stable Baselines3，你可以一鍵呼叫最強的演算法，如 PPO (Proximal Policy Optimization) 或 SAC (Soft Actor-Critic)。

from finrl.agents.stablebaselines3.models import DRLAgent

# 初始化 PPO 模型
agent = DRLAgent(env=env_train)
model_ppo = agent.get_model("ppo")

# 開始訓練：讓 AI 在歷史數據中模擬交易 50,000 次
trained_ppo = agent.train_model(model=model_ppo, tb_log_name="ppo", total_timesteps=50000)

實戰串接：台灣券商 API 回測賺錢不代表實戰賺錢。在台灣，要實現 Python 自動下單，首推永豐金的 Shioaji API 或富果 Fugle API。你需要編寫一個「適配器 (Adapter)」，將 FinRL 模型輸出的 Buy/Sell 訊號，轉換為 Shioaji 的 place_order 指令。

import shioaji as sj

# 當 AI 決定買入時
if action == BUY_SIGNAL:
api.place_order(
stock_id="2330",
action=sj.constant.Action.Buy,
price_type=sj.constant.StockPriceType.LimitDown, # 或是市價
quantity=1,
order_type=sj.constant.OrderType.ROD
)

避雷指南：工程師常犯的錯誤

未來函數 (Look-ahead Bias)：最常見的死因。確保你的特徵工程（如計算 MA）沒有用到「當日收盤價」來決定「當日開盤」的動作。
過度擬合 (Overfitting)：AI 可能死背了 2024 年的走勢。解法是使用 Walk-forward Analysis（滾動式回測），將數據切分為訓練集與驗證集，並不斷推移時間窗。
忽略交易成本：台股手續費與證交稅（千分之三）極高。若 AI 變成高頻當沖，獲利會被稅金吃光。務必在環境中設定 transaction_cost_pct > 0.004 (保守估計)。