【PTT熱議】還在存高股息？台積電工程師靠「AI量化交易」提早退休，資產翻3倍！網跪：這招太神

從「輪班救台灣」到「演算法獲利」

最近 PTT 股票版（Stock）一篇熱門文章引爆討論：一名在台積電（$TSM）工作的資深工程師，分享自己如何利用下班閒暇開發「AI 量化交易機器人」，在三年內將本金翻了三倍，實現提早 Fire（財務獨立，提早退休）的夢想。

許多人還在爭論 00878 或 00929 誰的殖利率高時，真正的技術流早已轉向 Quantitative Trading（量化交易）。這不是單純的「看線圖」，而是利用數學模型、統計學與計算機科學，在市場中尋找具備「正期望值」的交易機會。

對於具備程式底子（尤其是 Python）的工程師來說，這是最強的變現技能。今天我們就來拆解這套「工程師退休引擎」的核心技術。

核心軍火庫：2026 必備開源量化框架

工欲善其事，必先利其器。量化交易的生態系在 2026 年已經非常成熟，以下是目前業界公認最強的 Python 開源工具：

1. Backtrader / Backtesting.py（回測雙雄）

• 特色：輕量級、純 Python、擴充性強。Backtrader 是老牌王者，社群資源最豐富；Backtesting.py 則以視覺化圖表與效能著稱。
• 適用場景：台股波段策略、技術指標回測。
• 硬核點評：雖然許多新框架崛起，但 Backtrader 的 Cerebro 引擎架構依然是理解事件驅動（Event-driven）回測的最佳教材。

2. QuantConnect (LEAN)（機構級標準）

• 特色：支援 C# 與 Python，擁有極為嚴謹的數據處理引擎（Data handling）。它能處理高頻數據（Tick data）且支援多資產類別（股票、期貨、Crypto）。
• 適用場景：需要極高精準度、考慮除權息與複雜公司行動的策略。

3. Hummingbot（加密貨幣造市）

• 特色：專注於高頻造市（Market Making）與套利（Arbitrage）。如果你想在 24/7 的加密貨幣市場賺取價差，這是首選。
• 亮點：內建「流動性挖礦」策略，適合不想賭方向的市場中性交易者。

4. 台股專武：Shioaji (永豐金) & Fugle (富果)

• Shioaji：目前台股 API 的霸主。提供 C++ 底層加速的 Python 介面，支援即時 Tick 數據串流與極速下單。
• Fugle：以 RESTful API 與 WebSocket 聞名，資料顆粒度極細，適合開發即時監控儀表板。

實戰策略：AI 增強型雙動能策略 (AI-Enhanced Dual Momentum)

別再只用黃金交叉了！這裡介紹一個結合傳統邏輯與機器學習的策略架構。

1. 核心邏輯（Alpha 來源）： 我們假設「強者恆強」，但在市場過熱時需要過濾雜訊。

• 資產池：選取與 $NVDA、$AMD 供應鏈高度相關的台股標的（如台積電、鴻海、廣達）。
• 動能因子：計算過去 N 日的累積報酬率（ROC）與波動率調整後回報（Sharpe Ratio）。

2. AI 過濾器（Machine Learning Filter）： 這是資產翻倍的關鍵。傳統動能策略容易在盤整期（Whipsaw）被雙巴。我們引入一個輕量級的 Random Forest（隨機森林） 或 LSTM 模型。

• 特徵工程 (Feature Engineering)：輸入「大戶籌碼變化」、「訂單流不平衡 (Order Imbalance)」、「VIX 指數」。
• 預測目標：不是預測股價，而是預測「明日波動率是否過大」或「動能是否失效」。
• 決策邏輯：

IF 動能指標由負轉正 AND AI 模型預測勝率 > 60% THEN 買入。

3. 程式碼邏輯示意 (Pseudo-code)：

# 這是概念代碼，非可執行碼
import shioaji as sj
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

class AI_Momentum_Strategy:
def next(self):
# 1. 獲取市場數據
data = self.get_market_data(symbol='2330')

# 2. 計算傳統指標
rsi = ta.RSI(data.close, timeperiod=14)
momentum = data.close[-1] / data.close[-20] - 1

# 3. AI 模型判讀 (避免假突破)
features = [data.order_imbalance, data.institutional_buy]
ai_signal = self.model.predict(features)

# 4. 執行交易
if momentum > 0.05 and ai_signal == 1:
self.buy(size=1000) # 買入一張
elif momentum < -0.02:
self.sell()

避雷指南：新手必死的兩大陷阱

台積電工程師之所以能成功，是因為他避開了 90% 新手都會犯的錯誤：

1. 未來函數謬誤 (Look-ahead Bias)

• 定義：在回測時用到了「當時還不存在」的數據。
• 慘案：你的策略在週一開盤時，就「偷看」了週一的收盤價來決定買賣。回測績效好到飛天，實單一上線就虧爛。
• 解法：嚴格使用 Next Open 價格進行回測交易，確保決策點與執行點的時間差。

2. 過度擬合 (Overfitting)

• 定義：你的策略參數（如 RSI=14, MA=20）是為了「迎合」過去三年的歷史資料而調出來的。
• 慘案：就像背答案考試，遇到新題目（未來行情）就直接當機。
• 解法：進行 Walk-Forward Analysis (推進分析)，將數據切分為「訓練期」與「驗證期」，不斷滾動測試。

結語：這是投資，更是工程

量化交易不是水晶球，它是一種「管理機率」的科學。對於工程師而言，將原本消耗在無效社交或焦慮看盤的時間，投入到建構這套自動化系統，是 2026 年最高槓桿的投資。

記住：市場永遠是對的，但你的程式碼可以不斷修正。