PTT 股版成 AI 提款機？揭秘台灣量化團隊如何靠「監控鄉民」年賺 51%！

在台灣的量化交易圈（Quant Trading）流傳著一句話：「法人看財報，散戶看新聞，高手看 PTT。」

這並不是玩笑話。PTT Stock 版（股版）作為台灣最活躍的投資討論區，每天產生成千上萬條即時評論。這些看似雜亂的「廢文」、多空叫囂，在演算法眼中，卻是含金量極高的 Alpha 訊號。今天，我們將解構一套在 2024-2025 年間表現優異的「PTT 輿情反向策略」，並介紹如何使用 Python 與開源工具構建這個系統。

核心邏輯：鄉民皆反指標？

這套策略的核心基於行為金融學（Behavioral Finance）中的「過度反應假說」。當 PTT 股版出現極端情緒時，往往是行情的轉折點：

1. 極度樂觀（Euphoria）： 當出現大量「歐印」、「睡飽數錢」、「這支沒問題」等關鍵字，且討論熱度（Volume）爆增時，通常是短線高點。
2. 極度悲觀（Capitulation）： 當版面充斥「畢業文」、「公園排隊」、「塊陶阿（快逃啊）」時，往往伴隨著非理性的恐慌拋售，這時反而是最佳買點。

技術實戰：如何打造你的 AI 交易員

要實現這套策略，你需要掌握三個核心模組：數據獲取、情緒分析、交易執行。

1. 數據獲取 (Data Ingestion) 不要使用傳統的 Selenium，太慢且耗資源。推薦使用 PTTLibrary 這個專為 PTT 設計的 Python 庫，它能模擬 Telnet 協議，速度極快且穩定。

• 目標看板： Stock (主要), Option (期權), Tech_Job (產業趨勢前哨站)。
• 過濾機制： 針對 $2330, $TSM, $2603 (長榮) 等熱門股代碼進行監控。
• 避雷針： PTT 擋國外 IP，建議使用台灣本地 IP 或 Proxy 池，並設定合理的 sleep 間隔以免被 Ban。

2. 情緒分析 (Sentiment Analysis) - 最硬核的部分 這是勝負的關鍵。一般的 SnowNLP 或 Jieba 預設詞庫對台灣股市術語完全無效。你必須建立專屬的「台股鄉民詞向量」。

• 模型選擇： 推薦使用 Hugging Face 上的 ckip-transformers 或微調過的 bert-base-chinese。
• 特徵工程 (Feature Engineering)：
• 情緒分數 (Sentiment Score)： 將貼文分為 -1 (極空) 到 +1 (極多)。
• 關鍵字權重： 「丸子」（完蛋了）權重 -0.8，「飛向宇宙」權重 +0.9。
• 推噓文比 (Push/Boo Ratio)： 推文數與噓文數的比例是驗證情緒真實性的重要權重。
• 實戰代碼邏輯 (Pseudo-code)：

from transformers import pipeline
# 載入針對繁體中文微調的模型
sentiment_pipeline = pipeline("sentiment-analysis", model="ckip-bert-base-han-chinese")

def calculate_fear_greed_index(posts):
score = 0
for post in posts:
result = sentiment_pipeline(post.content)
# 加權推文數 (Push Count)
weight = log(post.push_count + 1)
score += result['score'] * weight
return normalize(score)

3. 交易執行 (Execution) 訊號產生後，速度雖然不用像高頻交易 (HFT) 那麼快，但穩定性至關重要。

• API 選擇： 永豐金 Shioaji (Shioaji) 或富果 Fugle 是目前對 Python 開發者最友善的 API。Shioaji 支援 Linux 環境，非常適合部署在 Docker 容器或雲端伺服器上。
• 策略邏輯：
• 當 Sentiment_Score > 0.8 (極度貪婪) 且 RSI > 75 -> Short (做空)。
• 當 Sentiment_Score < -0.8 (極度恐慌) 且 RSI < 25 -> Long (做多)。
• 風控 (Risk Management)： 設定 2% 硬止損。情緒指標有時會失靈（例如多頭趨勢中的非理性繁榮），必須依靠價格止損保護。

常見陷阱與避雷指南

1. Look-ahead Bias (偷看答案)： 回測時，確保你在 T 時刻做決定時，沒有用到 T+1 時刻才出現的貼文數據。
2. Overfitting (過擬合)： 不要針對特定的「迷因股」優化參數。例如 2021 年的「航海王」熱潮是特例，若將參數調適得太貼合當時情境，在 2026 年的半導體行情中可能會慘賠。
3. 語意反諷： 鄉民最愛講反話（例如：「我ok你先買」其實是看空）。這需要更進階的 LLM (如 Llama 3 微調版) 才能精準判讀，簡單的關鍵字匹配容易誤判。

結論

量化交易並非遙不可及的黑科技。透過開源工具 (PTTLibrary, Transformers) 與台灣券商 API (Shioaji)，一般的工程師也能構建出機構等級的策略。但請記住，Alpha 來自於別人未發現的資訊差。當這套策略被廣泛公開後，它的超額報酬就會逐漸遞減。真正的量化思維，是不斷挖掘市場中被忽視的數據角落。

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