比00940更香？台灣「AI量化」靠PTT大數據年賺51%，鄉民驚：低調點！

在 00940 (元大台灣價值高息) 掀起全台 ETF 搶購熱潮的當下，台灣一群低調的量化交易員與工程師卻在 PTT (批踢踢實業坊) 的數據海中，挖掘出比高股息更驚人的「Alpha」。

這不是都市傳說，而是透過 NLP (自然語言處理) 技術與嚴謹的回測框架實現的「AI 輿情量化策略」。根據社群分享的模擬回測數據，一套優化過的 PTT 輿情動能策略，在 2024-2025 年的多頭行情中，年化報酬率竟高達 51%，遠超大盤。

本文將以「硬核技術」角度，拆解這套策略的實作邏輯、開源工具選擇，以及新手最容易踩的坑。

1. 核心邏輯：鄉民的嘴，騙人的鬼？還是領先指標？

傳統量化看的是價量 (Price & Volume)，進階一點看籌碼 (Chips)。但 AI 時代的「另類數據 (Alternative Data)」才是決勝點。PTT Stock 版、Dcard 理財版充滿了散戶的情緒宣洩與大神的標的分析。

策略假設：

• 情緒慣性：當 PTT 討論熱度 (Volume) 爆增且情緒分數 (Sentiment Score) 顯著偏正向時，往往伴隨著短線的資金湧入。
• 反轉訊號：當情緒極度亢奮 (Overheated) 但股價漲不動時，是主力出貨的訊號。

2. 技術軍火庫 (Tech Stack)

要自幹這套系統，你不需要買昂貴的軟體，Python 開源生態系就足夠強大：

• 資料獲取 (Data Ingestion):

• PTT 爬蟲: 使用 BeautifulSoup 或 Scrapy 定期抓取 Stock 版標題與內文。

• 股價資料: 串接 yfinance 或台灣本土券商 API (如 Shioaji (永豐金) 或 Fugle (富果)) 獲取即時 Tick/K棒資料。

• 大腦：NLP 情緒分析:

• 這是最關鍵的一步。英文界常用 NLTK 或 VADER，但在台灣，你必須處理繁體中文與鄉民梗 (如「丸子」、「公園」、「困伯」)。

• 推薦工具: ckip-transformers (中研院開發) 或 Hugging Face 上的 bert-base-chinese 微調模型。

• 實作邏輯: 將貼文斷詞 -> 輸入 BERT 模型 -> 輸出 [-1, 1] 的情緒分數。

• 回測框架 (Backtesting):

• Backtrader: Python 界的老牌王者。優點是靈活性極高，支援多種指標與複雜的訂單邏輯。

• Lean (QuantConnect): 如果你想走 C# 或更接近機構級的架構，Lean 是開源首選，它的事件驅動 (Event-driven) 引擎非常適合模擬高頻交易。

3. 實戰架構與程式碼邏輯

一個標準的策略流程如下：

1. Sentiment Signal: 設定一個滑動視窗 (例如過去 24 小時)，計算 PTT 提到該股票的加權情緒分數。
2. Filter: 只有當 Discussion_Volume > Threshold (討論熱度夠高) 時，情緒分數才具參考價值。
3. Entry: 若 Sentiment > 0.8 且 Price > MA20 (均線之上)，市價買進 (Buy Market)。
4. Exit: 若 Sentiment < -0.2 或觸發移動停利 (Trailing Stop)，賣出。

避雷指南 (Common Pitfalls)：

• 倖存者偏差 (Survivorship Bias): 回測時不要只選「現在還活著」的熱門股，要包含那些已經下市或冷掉的股票。
• 偷看未來 (Look-ahead Bias): 最常見的錯誤。在計算 T 時刻的訊號時，絕對不能用到 T+1 時刻的收盤價或貼文。NLP 模型訓練時，也要確保驗證集 (Validation Set) 的時間晚於訓練集。
• 過度擬合 (Overfitting): 為了湊出 51% 的績效，刻意調整參數去適應歷史數據。真正強健的策略在參數微調後，績效應該要是平滑的。

4. 結語：低調的奢華

AI 量化交易不再是避險基金的專利。透過 Shioaji 下單、Backtrader 回測、Transformers 讀心，台灣工程師完全有能力打造屬於自己的交易機器人。但請記住，鄉民常說的「低調」，是因為策略一旦公開擁擠，Alpha 就會消失。

不構成投資建議。投資有風險，入市須謹慎。