【PTT熱議】韭菜救星？2026台股「AI量化交易」實測曝光，鄉民驚呆：睡覺也能賺贏大盤！

最近 PTT 股版（Stock）和 Soft_Job 版最熱門的話題，莫過於工程師曬出的「AI 量化交易」對帳單。在 2026 年，隨著 GPU 算力普及與 LLM 輔助寫 code，原本被視為高門檻的「程式交易」已不再是機構法人的專利。鄉民們驚呼：「原來睡覺時機器人真的在幫我賺錢！」

這篇文章不談虛無縹緲的理論，直接從實戰角度出發，帶你認識 2026 年最強的開源工具組合，並透過一個「機器學習增強型策略」範例，揭開 AI 交易的神秘面紗。

一、 工欲善其事：2026 開源軍火庫盤點

想在台股戰場存活，你不需要花大錢買軟體，強大的 Python 生態系就是最好的武器。

1. 回測框架：速度與彈性的對決

• VectorBT (Pro): 如果你還在用 Backtrader 慢慢跑迴圈，2026 年請務必嘗試 vectorbt。它利用 NumPy 和 Pandas 的向量化運算，能在一秒內跑完數千組參數的回測。對於需要大量運算的 AI 策略來說，它是首選。
• Lean (QuantConnect): 如果你的目標是最終上架到雲端或是追求極致的模擬真實度（包含滑價、手續費模型），C# 核心但支援 Python 的 Lean 依然是業界標準。
• FinRL: 這是專為「強化學習 (Reinforcement Learning)」設計的框架。如果你想訓練一個 Agent 自己學會何時買賣（而不是寫死規則），這是目前最熱門的選擇。

2. 台股接孔 (API)：Shioaji vs. Fugle

• Shioaji (永豐金): 目前台股 Python API 的霸主。底層用 C++ 改寫後，報價與下單速度極快，且文件完整度高。支援股票、期貨、選擇權，是實戰派首選。
• Fugle (富果): 以美觀的數據呈現與易用的 API 著稱，適合做即時監控儀表板 (Dashboard) 或輕量級策略。

二、 實戰策略：AI 增強型動能策略 (AI-Enhanced Momentum)

傳統的「均線突破」或「RSI 黃金交叉」勝率往往在 50% 上下徘徊，容易在盤整盤被雙巴。我們的目標是加入一層 AI 濾網，過濾掉假訊號。

策略邏輯

這個策略的核心思想是：「訊號產生後，用 AI 判斷這次訊號是否會賺錢。」

1. 訊號層 (Signal Generation): 使用傳統指標，例如 Supertrend (超級趨勢線)。當價格突破上軌時，產生「買入候選訊號」。
2. AI 濾網層 (ML Filter):

• 特徵工程 (Feature Engineering): 收集訊號當下的市場狀態，例如：
• 近期波動率 (ATR)
• 成交量變化率 (Volume Ratio)
• 大盤 (加權指數) 的趨勢狀態
• 籌碼面數據 (三大法人買賣超 - 需串接 Shioaji 或爬蟲)
• 模型訓練: 使用 XGBoost 或 Random Forest (隨機森林) 訓練一個二元分類器。
• 輸入 (X): 上述特徵。
• 標籤 (Y): 如果該訊號在未來 N 天後的報酬率 > 1%，標記為 1 (True)，否則為 0 (False)。

3. 執行層 (Execution): 只有當 Supertrend 發出買入訊號 且 AI 模型預測該訊號為「高勝率 (1)」時，才真正呼叫 API 下單。

偽代碼邏輯 (Pseudo-code)

import vectorbt as vbt
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import shioaji as sj

# 1. 獲取數據 (假設已有 dataframe 'df')
# df = sj.get_history_data(...)

# 2. 訊號層：計算 Supertrend
supertrend = vbt.INDICATORS.run(df['Close'], ...)
entries = supertrend.trend == 1 # 原始買入訊號

# 3. AI 濾網層：特徵工程
features = pd.DataFrame({
'volatility': df['Close'].rolling(14).std(),
'rsi': vbt.RSI.run(df['Close']).rsi,
'volume_change': df['Volume'].pct_change()
})

# 假設我們已經訓練好模型 model (避免 Look-ahead bias，訓練資料必須在測試期之前)
# prediction = model.predict(features)

# 4. 結合訊號
# 只有當原始訊號存在 且 AI 預測看好時 才交易
final_entries = entries & (prediction == 1)

# 5. 回測驗證
portfolio = vbt.Portfolio.from_signals(df['Close'], final_entries, ...)
print(portfolio.total_return())

三、 避雷指南：為何 90% 的回測都會騙人？

新手最容易犯的錯誤就是看到回測績效 200% 就衝進場，結果一週賠光。

1. 偷看答案 (Look-ahead Bias): 在訓練 AI 模型時，千萬不能用到「未來」的數據。例如，用今天的收盤價去預測今天的交易。務必使用 Walk-forward Validation (前移式驗證) 來評估模型。
2. 過度擬合 (Overfitting): 如果你的模型在 2024 年賺爛，但在 2025 年持平，那很可能只是「死記」了 2024 年的盤勢。解決方法是減少特徵數量，或增加正則化 (Regularization) 參數。
3. 忽略滑價與手續費: 台股手續費與交易稅成本不低。回測時若沒扣除這 0.5% ~ 0.6% 的摩擦成本，高頻交易策略絕對會賠錢。

四、 結語

「睡覺也能賺錢」是目標，但達成目標前的「造輪子」過程是辛苦的。量化交易不是水晶球，它是一種「將機率優勢最大化」的科學方法。

2026 年的現在，工具已經準備好了。你可以選擇繼續當個看新聞追高殺低的韭菜，或是開始學習 Python，打造屬於自己的 AI 投資護城河。