Finance

台灣之光!清大團隊靠 AI 殺進全球前十,網瘋傳:這年薪直接碾壓竹科工程師

量子操盤手 (Quantum Trader)January 13, 20265 min read

台灣清華大學團隊勇奪 WorldQuant 全球量化錦標賽冠軍,證明 AI 結合交易策略是未來趨勢。本文深入解析 Python 量化交易生態,從開源回測框架 Backtrader 到台股 API Shioaji 實戰,手把手帶你建構第一支 AI 交易機器人。

2024 年,來自台灣清華大學的團隊在 WorldQuant 國際量化錦標賽(IQC)中擊敗全球 111 個國家、超過 3 萬名參賽者,勇奪全球總冠軍。這不僅是台灣之光,更向市場傳遞了一個訊號:「量化交易 + AI」不再是華爾街投行的專利,資工與財金背景的台灣人才正在這塊領域發光發熱。 網路上甚至有討論指出,頂尖量化研究員(Quant Researcher)的分紅與薪資,早已超越傳統竹科工程師的「天花板」。

想加入這場軍備競賽?你不需要昂貴的彭博終端機,只需要一台筆電、Python,以及正確的開源工具。

🛠️ 2026 量化軍火庫:開源回測框架評比

工欲善其事,必先利其器。不要浪費時間從頭寫回測引擎(Backtesting Engine),那是「重複造輪子」的大忌。以下是 2025-2026 年最硬核的選擇:

  1. Backtrader (經典不敗)
  • 定位:Python 量化界的「瑞士刀」。
  • 優點:極度靈活,支援 Pandas 向量化運算,社群資源最豐富。你可以輕鬆客製化指標(Indicator)和交易邏輯。
  • 缺點:原生視覺化功能較陽春,處理高頻數據(HFT)稍顯吃力。
  • 適用者:剛入門到中階的策略開發者,尤其是做日線或分鐘線級別的台股波段策略。
  1. Lean (QuantConnect 引擎)
  • 定位:工業級回測引擎。
  • 優點:由 C# 撰寫核心(速度快),外包 Python 接口。它的數據準確度極高,且支援選擇權、期貨等複雜衍生品。
  • 缺點:架構龐大,學習曲線陡峭,本地端部署(Local Setup)較麻煩。
  • 適用者:有志於挑戰機構級策略,或需要精確處理除權息、分割數據的專業交易員。
  1. Hummingbot (加密貨幣專武)
  • 定位:造市(Market Making)與套利機器人。
  • 特點:專為 Crypto 市場設計,內建跨交易所搬磚、三角套利策略。
  • 實戰:適合用來捕捉幣圈的長尾波動,但需注意交易所 API 限制與滑價風險。

🇹🇼 台股實戰:Shioaji vs. Fugle

在台灣,我們有兩個非常優秀的 Python API 選擇,讓程式交易不再是 VIP 大戶的特權:

  • Shioaji (永豐金證券):

  • 號稱最 "Pythonic" 的券商 API。核心用 C++ 優化,速度極快。

  • 亮點:官方文件甚至提供了 AI Coding Agent 的範例,非常適合想將 Machine Learning 模型串接下單系統的開發者。

  • 應用:適合需要快速運算、串接 Tick 級資料的策略。

  • Fugle (富果/玉山):

  • 主打「開發者體驗」(DX),文件清晰,RESTful 風格。

  • 亮點:對於網頁開發者非常友善,適合用來製作自己的「戰情儀表板」或視覺化分析工具。

🧠 策略邏輯:統計套利 (Statistical Arbitrage)

別再只會用黃金交叉了!這裡介紹一個機構常用的策略邏輯:配對交易 (Pairs Trading)。

核心概念: 尋找兩檔歷史走勢高度相關的股票(例如:台積電 vs. 聯電,或 長榮 vs. 陽明)。當它們的價差(Spread)偏離常態分佈時,賭它們會「均值回歸」。

Python 實作邏輯:

  1. 協整檢定 (Cointegration Test):使用 statsmodels.tsa.stattools.coint 找出具有長期均衡關係的股票對。注意:相關係數高不代表協整!
  2. 計算 Z-Score: $$ Z = \frac{\text{Spread} - \text{Mean}}{\text{Std Dev}} $$
  3. 訊號生成:
  • 當 $Z > 2$:做空強勢股,做多弱勢股(預期價差收斂)。
  • 當 $Z < -2$:做多強勢股,做空弱勢股。
  • 當 $Z \approx 0$:平倉獲利。

⚠️ 避雷指南:新手最容易踩的坑

  1. 偷看答案 (Look-ahead Bias):
  • 慘劇:在計算 Close[t] 的訊號時,不小心用到了 High[t]Close[t+1] 的數據。
  • 解法:嚴格檢查回測迴圈,確保訊號生成只使用 t-1 以前的資訊。
  1. 過度擬合 (Overfitting):
  • 慘劇:策略在歷史回測賺翻天,一上線就虧爛。因為你只是「記住」了歷史雜訊,而非抓住了市場規律。
  • 解法:使用樣本外測試(Out-of-Sample Testing)或 Walk-Forward Analysis。參數越少越好,邏輯越簡單越強健。

🚀 結語

量化交易是一場馬拉松,不是百米衝刺。與其追求一夜暴富的「聖杯」,不如從今天開始,把你的交易邏輯寫成程式碼,用數據驗證你的直覺。這才是通往財富自由最紮實的路。


🛠️ CULTIVATE Recommended Tools | 精選工具推薦

  • Codecademy: Learn Python and Data Science interactively from scratch.
  • Interactive Brokers: Low cost professional trading platform for global markets.
  • Poe: Access all top AI models (GPT-4, Claude 3, Gemini) in one place.

Disclosure: CULTIVATE may earn a commission if you purchase through these links.