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別再只會搶高股息 ETF 了！本文為您揭秘 2026 年竹科工程師圈最熱門的「AI 量化交易」實戰指南。從 Python 工具鏈 (Shioaji, Backtrader) 到簡單的均值回歸策略，手把手教你打造不盯盤也能自動獲利的專屬交易機器人。

在這個全民瘋搶 00940、00939 等高股息 ETF 的時代，許多投資人以為「無腦存股」就是終極的懶人投資術。然而，在技術密集的竹科工程師圈子裡，另一種更具備「工程師思維」的投資方式正悄悄崛起——AI 量化交易 (AI Quant Trading)。

為什麼工程師不愛存 ETF？因為他們深知：「將命運交給基金經理人，不如將邏輯交給演算法。」

2026 年，隨著 Python 生態系的成熟與台股 API 的開放，打造一支私人交易機器人不再是華爾街投行的專利。今天這篇硬核指南，將帶你從零認識這套「不盯盤、情緒零干擾」的自動化獲利系統。

要開始量化交易，你不需要是數學博士，但你需要一套穩定的工具鏈。對於台灣市場，我們推薦以下「黃金組合」：

資料與下單接口 (The Gateway): Shioaji (永豐金證券 API) 這是目前台股市佔率最高、文件最親民的 Python API。它底層採用 C++ 編寫，速度極快，且支援各大作業系統。
優勢：完全免費（需開戶）、支援模擬交易 (simulation=True)、文件豐富。
關鍵功能：sj.quote.subscribe (即時報價串流)、sj.place_order (毫秒級下單)。
回測引擎 (The Time Machine): Backtrader 雖然市面上有很多新工具（如 Lean, Zipline），但 Backtrader 依然是開源界的霸主。它極度靈活，能讓你模擬「如果我在三年前用這個策略，現在會賺多少錢？」。
優勢：社群龐大、易於擴充、完美整合 Pandas。
數據處理與 AI (The Brain): Pandas & Scikit-learn 這是所有資料科學家的基本功。我們用 Pandas 清洗股價數據，用 Scikit-learn 訓練簡單的預測模型。

許多新手一聽到 AI 就想用 ChatGPT 來預測股價，這是不切實際的。真正的量化交易，通常是從經典的統計邏輯出發，再用 AI 優化。

讓我們看一個簡單且經典的策略邏輯：布林通道均值回歸 (Bollinger Bands Mean Reversion)。

這個策略假設股價會圍繞著平均值波動。

傳統策略容易在強烈單邊趨勢中「接到飛刀」或「賣飛」。這時我們加入一個簡單的 Random Forest (隨機森林) 分類器作為濾網：

這就是所謂的「量化為骨，AI 為魂」。

在你的回測報告跑出 200% 年化報酬率之前，請先檢查你有沒有犯下這兩個致命錯誤：

未來函數 (Look-ahead Bias) 這是一個低級但常見的錯誤。例如，你的策略在計算週一的指標時，不小心用到了週一「收盤價」。但在現實交易中，你在週一盤中是不知道收盤價的。這會導致回測績效好得不可思議，但實單必死無疑。
解法：嚴格檢查時間戳記，確保決策只基於 t-1 時刻的數據。
過度擬合 (Overfitting) 你為了讓回測圖表漂亮，不斷調整參數（例如把移動平均線從 20 日改成 18.5 日），直到完美契合歷史曲線。這就像是「背答案」去考試，遇到沒看過的題目（未來市場）就會不及格。
解法：使用樣本外測試 (Out-of-Sample Testing)。將數據切成「訓練集」與「測試集」，如果策略在兩邊的表現落差很大，就是過度擬合。