【實測】工程師用Python寫「AI量化機器人」炒台股，30天績效輾壓00940？Dcard網友嚇傻：根本開外掛！(技術詳解版)

前言：演算法 vs. 00940 的迷思

近期 Dcard 和 PTT 股票版上充滿了對於 00940 (元大台灣價值高息) 的熱烈討論。許多投資人追求的是「穩健配息」，但工程師社群卻流傳著另一種聲音：「與其買 ETF 被動幫人抬轎，不如自己寫 Python 機器人賺 Alpha。」

這篇文章不是要賣你課程，而是要用硬核技術 (Hardcore Tech) 拆解如何用 Python 打造一支台股交易機器人。我們將使用開源工具，避開常見的「過度擬合」(Overfitting) 陷阱，並檢視這種策略是否真能「輾壓」大盤。

核心軍火庫：2026 年最強開源量化工具

要打造台股機器人，你不需要花大錢買軟體，只需要以下三個免費的 Python 神器：

1. 數據與下單 (Execution): Sinopac Shioaji (Shioaji)

• 優勢：永豐金證券推出的 Python API，是目前台股 Python 交易的霸主。它支援 C++ 底層加速，報價速度極快 (Tick level)，且文檔對工程師相對友善。
• 用途：抓取即時報價 (Ticks)、歷史 K 線 (K-bars)，以及透過 API 下單 (Order Placement)。

2. 策略回測 (Backtesting): Backtrader 或 VectorBT

• Backtrader：老牌且生態系最完整的框架。它的優點是「事件驅動」(Event-driven)，非常接近真實交易的邏輯（例如處理訂單延遲、滑價）。
• VectorBT：基於 NumPy/Pandas 的向量化回測，速度快到不可思議，適合做參數最佳化 (Parameter Optimization)，但處理複雜部位管理較弱。
• 專家建議：新手先用 Backtrader 建立正確觀念。

3. AI 模型 (Model): XGBoost 或 LightGBM

• 別一開始就用 LSTM 或 Transformers。對於結構化的金融表格數據 (Tabular Data)，梯度提升樹 (Gradient Boosting Decision Trees) 往往比深度學習更有效且抗噪。

實戰邏輯：打造你的第一支 AI 策略

我們不談虛無飄渺的理論，直接看一個典型的 AI 策略架構。假設我們要預測台積電 (2330) 明天的漲跌：

Step 1: 數據獲取 (Data Fetching via Shioaji)

import shioaji as sj
import pandas as pd

# 初始化 API (需申請模擬帳號)
api = sj.Shioaji(simulation=True)
api.login("YOUR_API_KEY", "YOUR_SECRET_KEY")

# 抓取台積電歷史資料 (Smart API 範例)
kbars = api.kbars(
contract=api.Contracts.Stocks["2330"],
start="2024-01-01",
end="2025-12-31"
)
df = pd.DataFrame({kbars})
df.ts = pd.to_datetime(df.ts)

Step 2: 特徵工程 (Feature Engineering)

AI 沒辦法直接看價格就預測未來，你需要餵給它「特徵」。

• 技術指標：RSI (強弱指標), MACD, Bollinger Bands (布林通道)。
• 動能因子：過去 5 日、10 日的回報率 (Returns)。
• 波動率：ATR (平均真實波幅)。

Step 3: 訓練與預測 (Training with XGBoost)

這裡最關鍵的是「滾動式視窗」(Rolling Window) 訓練，絕對不能用未來的數據訓練過去的模型 (Look-ahead Bias)。

• Input (X): 當天的 RSI, MACD, 收盤價乖離率...
• Target (Y): 明天的收盤價是否 > 今天的收盤價 (1 = 漲, 0 = 跌)。
• 邏輯：如果模型預測上漲機率 > 60%，則在尾盤買入；否則賣出或空手。

Step 4: 回測陷阱 (The Reality Check)

這是新手最常「翻車」的地方。你可能跑出了 500% 的年化報酬率，但上線第一天就虧錢。為什麼？

1. 手續費與稅 (Costs)：台股交易成本極高！

• 證交稅：0.3% (賣出時收)。
• 券商手續費：0.1425% (買賣皆收，雖然有折讓，但仍是重傷)。
• 結論：你的策略如果平均每筆獲利小於 0.6%，長期下來只是在幫券商打工。

2. 過度擬合 (Overfitting)：

• 如果你調整了參數 (例如 RSI 的週期從 14 改成 12) 只為了讓回測變漂亮，這就是 Overfitting。未來的市場不會按照你過去調好的參數走。

3. 倖存者偏差 (Survivorship Bias)：

• 如果你只回測「現在還活著」的股票，你忽略了那些已經下市的地雷股。

績效對決：AI 機器人 vs. 00940

回到標題的挑戰。一個寫得好的 AI 策略，在波動大時（如 AI 概念股狂飆或大殺盤），確實能捕捉到 00940 這種「被動型 ETF」無法抓到的 Alpha (超額報酬)。

• 00940 (Beta 策略)：賺的是市場整體的股息與成長，優點是省心、容錯率高。
• AI 機器人 (Alpha 策略)：賺的是市場定價錯誤與情緒波動。

真相是：Dcard 上那些「30天績效輾壓」的截圖，通常伴隨著極高的風險 (Max Drawdown)。工程師的優勢在於，我們可以透過程式碼控制風險（例如設定嚴格的停損演算法），而不是單純賭運氣。

給工程師的建議

如果你想踏入量化交易：

1. 先學好 Python Pandas：這是基本功，處理時間序列數據全靠它。
2. 從小資金實單測試：Shioaji 提供模擬倉 (Simulation Mode)，但真實市場的「滑價」(Slippage) 只有實單才遇得到。
3. 保持懷疑：任何回測績效都要打 8 折甚至 5 折來看。

量化交易不是印鈔機，它是數學、統計與程式能力的綜合競技場。比起盲目跟風買 ETF，自己寫程式理解市場運作，或許才是投資這條路上最高的「含金量」。