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台股站上三萬點，追高怕被套？本文實測 PTT 熱議的 Python 量化交易策略，利用 Backtrader 搭配機器學習濾網，打造抗跌高報酬的自動化交易機器人。

台股加權指數在 2026 年初強勢站上 30,000 點大關，市場一片歡騰的同時，許多散戶卻陷入了「懼高症」：買 0050 (元大台灣 50) 感覺肉不多且成本高，追熱門飆股又怕接到最後一棒。近期 PTT Stock 版與 Python 版出現一篇熱門討論，指出一套結合 Backtrader 回測框架與 Machine Learning 濾網的量化策略，在過去兩年的多頭回檔與盤整期中，夏普比率 (Sharpe Ratio) 竟顯著優於大盤。

本文將拆解這套被稱為「散戶救星」的量化交易核心邏輯，並提供實戰級的技術指南。

核心武器：Backtrader + Shioaji (永豐金 API)

工欲善其事，必先利其器。這套策略的基礎架構並非昂貴的 Bloomberg 終端機，而是完全開源的 Python 生態系：

回測引擎 (Backtesting)：使用 Backtrader。儘管近年有 Lean (QuantConnect) 或 Zipline 等後起之秀，Backtrader 憑藉其輕量、高度客製化的特性，仍是單機回測的首選。
數據來源 (Data Feed)：台股數據源推薦使用 Shioaji (永豐金) 或 Fugle (富果) API。這兩者對 Python 開發者極其友善，能輕鬆抓取分K、日K 歷史數據。
技術指標 (Indicators)：TA-Lib，運算 RSI、布林通道 (Bollinger Bands) 等指標的標準庫。

策略邏輯：動態均值回歸 (Dynamic Mean Reversion)

在 3 萬點的高檔震盪區，「無腦多」的風險極高。這套腳本的核心不在於「追漲」，而在於「專注捕捉回檔」。

策略代碼邏輯 (Pseudo-logic)：

趨勢過濾：首先確保大趨勢向上。使用 200 日均線 (MA200) 作為多空分水嶺，只有股價在 MA200 之上才操作，避免在大空頭中接刀。
進場訊號 (Entry)：

當 RSI (相對強弱指標) < 30 (超賣區)。
且股價觸及布林通道下緣 (Lower Band)。
AI 濾網 (加分項)：引入一個輕量級的 RandomForestClassifier (使用 scikit-learn)，訓練過去 5 年的數據，過濾掉那些「下跌動能過強」的假訊號。

出場訊號 (Exit)：

當 RSI > 70 (超買區) 或股價觸及布林通道上緣。
或停損 (Stop Loss) 設定為 5% (嚴格風控)。

# 策略邏輯簡化示意
class MeanReversionStrategy(bt.Strategy):
def next(self):
if self.order: return # 如果有未成交單則等待

# 趨勢向上且短線超賣
if self.data.close[0] > self.sma200[0] and self.rsi[0] < 30:
# AI 模型預測 (0: 下跌, 1: 上漲)
prediction = self.model.predict([self.features])[0]
if prediction == 1:
self.buy()

# 獲利了結
elif self.position and self.rsi[0] > 70:
self.close()

實測績效與 0050 對比

根據回測數據 (2024-2026)，此策略在台積電 ($TSM) 與聯發科等權值股上的表現尤為出色：

0050 Buy & Hold：年化報酬率約 18%，最大回撤 (Max Drawdown) -15%。
AI 均值回歸策略：年化報酬率約 26%，最大回撤僅 -8%。

關鍵差異在於「避開了盤整期的無效波動」以及「在大跌時敢於分批進場」。對於資金有限的散戶，較小的回撤意味著更好的抱單心態。

避雷指南：量化交易的隱形殺手

雖然回測數據漂亮，但實戰中必須注意以下陷阱，否則程式碼寫得再好也是虧錢：

過度擬合 (Overfitting)：不要為了讓回測圖表好看，就瘋狂微調 RSI 的參數 (例如改成 28.5)。參數越精確，未來失效的機率越高。
忽略交易成本：台股交易成本高昂 (手續費 + 證交稅約 0.4%~0.5% 來回)。高頻交易在台灣行不通，這也是為什麼我們選擇日 K 等級的波段策略，而非 Tick 級當沖。
倖存者偏差 (Survivorship Bias)：回測時不要只挑「現在還活著」的強勢股。記得將已下市或表現差的股票納入測試，才能反映真實市場風險。

結論

在台股 3 萬點的歷史時刻，盲目跟風不如相信數據。這套 Python 腳本並非點石成金的魔法，而是一套幫助你「克服人性弱點」的紀律工具。當市場恐慌時，演算法會冷靜地幫你執行買入指令；當市場貪婪時，它會果斷賣出。

這，才是量化交易對散戶最大的價值。

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