【實測】用 AI 寫程式自動炒台股，績效竟狠甩 0050？鄉民實單對帳單曝光：根本是作弊！

AI 交易：是神話還是工具？

在這個 LLM (大型語言模型) 滿街跑的年代，你是否想過：「為什麼不叫 AI 幫我寫程式炒股？」這不是天方夜譚，GitHub 上滿坑滿谷的 Open Source Trading Bot 已經證明了這條路的可行性。但別誤會，AI 不是你的搖錢樹，它是你的超級實習生。它能幫你寫出複雜的策略代碼、優化參數，甚至幫你閱讀財報，但最終按下「執行」按鈕的決策權，以及對策略邏輯的理解，必須掌握在你手裡。

工欲善其事：最強開源回測框架盤點

想在台股戰場存活，你需要趁手的兵器。以下是 2025/2026 年最受量化圈推崇的 Python 框架：

1. Backtrader: 老牌但經典。它的優勢在於極高的靈活性，你可以輕鬆定義自己的指標和交易邏輯。雖然文檔有時讓人頭痛，但社群龐大，幾乎所有問題都能找到解答。適合想要從頭打造策略的硬核工程師。
2. Zipline / Lean (QuantConnect): 這是機構等級的選擇。Zipline 是 Quantopian (已關閉) 的遺產，而 Lean 則是 QuantConnect 的核心引擎。它們的特點是事件驅動 (Event-driven)，這意味著回測過程更接近真實市場的撮合機制，能有效避免「未來函數 (Look-ahead bias)」的陷阱。
3. Hummingbot / Freqtrade: 如果你對加密貨幣有興趣，這兩個是幣圈的神器。Hummingbot 專精於做市 (Market Making) 和套利，而 Freqtrade 則有強大的 Telegram 整合，讓你手機隨時監控機器人狀態。

連結台股：API 串接實戰

有了大腦 (策略) 和身體 (框架)，你還需要神經系統——行情數據與下單 API。

在台灣，我們有幾個優秀的選擇：

• Shioaji (永豐金): 目前台股 Python 量化交易的霸主。提供即時報價、歷史數據下載，以及最重要的——穩定的下單功能。它的文檔相對完整，且支援 Docker 部署，非常適合工程師。
• Fugle (富果): 以 RESTful API 為主，對開發者非常友善，資料顆粒度細緻，特別適合做盤中即時監控或輕量級的策略。

策略實戰：動能 vs. 均值回歸

AI 最擅長幫你實作這兩類經典策略：

1. 動能策略 (Momentum)

• 邏輯：強者恆強。如果一檔股票 (例如台積電 2330) 過去一段時間漲勢兇猛，我們假設它會繼續漲。
• 實作：計算過去 N 天的報酬率，買入排名前 K 名的股票。
• Python 虛擬碼概念：

def handle_data(context, data):
# 取得股票池過去 20 天的價格
hist = data.history(context.assets, 'price', 20, '1d')
# 計算動能
momentum = hist.iloc[-1] / hist.iloc[0] - 1
# 買入動能最強的前 5 檔
top_5 = momentum.nlargest(5)
# 下單邏輯...

2. 均值回歸 (Mean Reversion)

• 邏輯：物極必反。價格偏離均線過遠時，遲早會拉回來。
• 實作：計算布林通道 (Bollinger Bands)。當價格突破下軌時買入，回到中軌或突破上軌時賣出。這在盤整盤 (如某些時期的 0050) 特別有效。

避雷指南：新手最容易踩的坑

看到回測績效 200% 先別高興，你可能犯了量化天條：

• 過擬合 (Overfitting): 為了讓過去的績效好看，你把參數調得太完美。例如「只在 RSI < 25 且 星期三下午 1 點」買入。這種策略上線即死，因為市場雜訊無法預測。
• 未來函數 (Look-ahead bias): 在計算訊號時，不小心用到了「收盤價」來決定「開盤買入」。這在回測中能讓你買在最低點，但在現實中是不可能的。
• 忽略成本: 台股交易稅 (0.3% 或 0.15%) 和手續費雖然有折讓，但在高頻交易下會吃掉你所有獲利。回測時務必設定保守的 commission 和 slippage (滑價)。

結論

程式交易不是為了讓你躺著賺，而是為了紀律。它幫你克服「追高殺低」的人性弱點。現在就打開你的 IDE，用 pip install shioaji 邁出第一步吧。記住，AI 寫的程式碼只是起點，你的市場洞察力才是決勝關鍵。