【實戰拆解】這家台南傳產靠一套AI選股系統，半年報酬率打趴八成基金經理人——散戶也能複製的「鄉下阿伯投資法」

台南一位傳產老闆用AI量化選股模型，半年內跑贏多數主動型基金。本文拆解其系統邏輯、選股標的與風險盲點，並探討散戶是否真能複製這套方法。結論是:工具有用，但別神化它。

上個月一場台南的扶輪社聚餐上，一位做螺絲的老闆（我們叫他陳董好了）跟我說了一句讓我差點把湯噴出來的話:「我現在選股不看第四台，我看 GPT。」

等等。做螺絲的？用 GPT 選股？

我以為他在開玩笑。結果他把手機打開，秀出自己的對帳單——2025年11月到2026年4月，半年下來帳面報酬率大約 23%。我不敢說這個數字百分之百精確，但他秀給我看的畫面確實讓我認真坐直了。要知道，同期間台灣多數主動型基金的績效大概落在 8% 到 15% 之間，能做到 20% 以上的，大概只有前兩成。

所以這個「鄉下阿伯」到底做了什麼？

📈 今日焦點 (Spotlight)

陳董的方法其實不神秘。他用的工具組合是:ChatGPT（付費版）加上一個台灣團隊開發的量化回測平台，再搭配券商的程式下單 API。核心邏輯是拿 AI 做「第一層篩選」——他每天餵進去的 prompt 包括三個要素:營收月增率連續成長的個股、法人近五日買超排行、以及技術面站上月線的標的。

AI 吐出一份大約 10-15 檔的候選清單，他再用自己做了三十年螺絲的「產業直覺」去刪掉他覺得不靠譜的公司。最後留下 3-5 檔，分散佈局。

坦白講，這套方法的關鍵根本不是 AI 有多厲害。是紀律。

陳董跟我說，他以前炒股最大的問題是「捨不得賣」跟「亂追高」。現在他設了死規矩:停損 7%，停利 15%，碰到就出場，沒有例外。AI 幫他做的事情，與其說是「選股」，不如說是「讓他沒有藉口違反紀律」。

💰 數據快覽 (Key Metrics)

他的持股裡有幾檔跟 AI 題材高度相關的標的，我能確認的包括:台積電 (2330.TW)、廣達 (2382.TW)，以及美股的 NVIDIA (NVDA)。他透過複委託買了一小部分 NVDA。

⚠️ 重要提醒:由於我撰文時無法即時取得今日盤中數據，以下不列出具體收盤價與本益比。請讀者自行查閱券商 App 或 Yahoo Finance 取得最新報價。我不想為了「看起來專業」就瞎編一個數字給你——這正是很多財經自媒體在做的事，而這很危險。

📰 催化劑分析 (Catalyst)

為什麼這類「AI 輔助選股」的故事現在特別多？幾個背景值得你想想:

第一，AI 工具的門檻真的降到地板了。2024 年你還需要會寫 Python 才能做量化，2026 年你只要會打字就能叫 AI 幫你跑策略回測。ChatGPT、Claude、Gemini 都能處理基本的財務數據分析——雖然它們會犯錯（這點等等再談）。

第二，台灣散戶的「資訊焦慮」到了新高點。Palantir 都開始賣 239 美元的工作外套了（沒錯，這是真的，FT 剛報導的），AI 公司的品牌溢價已經滲透到生活的每個角落。散戶看到什麼都想沾點 AI 的邊，這種情緒本身就是推升 AI 概念股的燃料。

第三——這才是我最在意的——主動型基金的績效確實越來越難看。當你的基金經理人收你 1.5% 管理費，結果跑輸一個用免費工具的台南螺絲廠老闆，你會怎麼想？

🎯 技術面觀察 (Technical View)

陳董的系統裡有一個我覺得蠻聰明的設定:他只買「月線之上、且月線本身向上的股票」。這個條件很簡單，但它幫他避開了大部分正在走空的標的。他不看日線的雜訊，只看週線和月線。

老實說，這不是什麼新發明。這就是經典的趨勢跟隨。但 AI 幫他做到的是:每天早上七點，自動掃描全市場一千多檔股票，把符合條件的篩出來。一個人手動做這件事？大概要花三小時。AI 三分鐘搞定。

⚖️ 多空觀點 (Bull vs Bear)

看多這套方法的理由: AI 工具讓散戶第一次擁有了接近法人等級的數據處理能力。加上嚴格的紀律（停損停利不打折），長期下來勝率確實有可能高於「憑感覺操作」。陳董的案例至少證明了一件事:工具＋紀律＞直覺＋勤勞。

看空（或者說，看懷疑）的理由: 半年 23% 可能只是運氣好。說真的，2025 下半年到 2026 上半年本來就是多頭市場，你隨便買一籃子權值股搞不好也有 15%。而且 AI 的「幻覺」問題沒有解決——它可能會給你一個看起來很合理但完全錯誤的財務數據。你拿錯誤的數據做決策，紀律再好也沒用。

還有一個很少人提的風險:當越來越多人用類似的 AI prompt 選股，大家選出來的股票會越來越像。這叫做「策略擁擠」。當所有人同時想賣的時候，流動性會瞬間消失。

⚠️ 風險提示 (Risk Disclaimer)

我可能錯的地方——而且我必須誠實告訴你:

陳董的績效我無法獨立驗證。他可能記錯、可能誇大、可能只秀賺錢的部分。倖存者偏差是這類故事最大的敵人。
AI 選股系統在空頭市場的表現是未知的。我們還沒看過它經歷一次真正的崩盤。
我本人對 AI 工具在投資領域的應用抱持「謹慎樂觀」——注意，是謹慎在前面。

🔮 操作思路 (Action Ideas)

如果你想嘗試類似的方法，我的建議是:

先用模擬帳戶跑三個月。不要拿真金白銀當白老鼠。
設定明確的停損（例如個股 -7%，總帳戶 -10%），寫下來，貼在螢幕旁邊。
AI 給你的任何數據，都要自己再查一次。特別是 EPS、本益比這種它很愛「自信地胡說」的東西。
如果你不想自己搞，觀望 AI 相關 ETF（如追蹤 AI 指數的被動型 ETF）是比較省事的替代方案，但請自行比較各檔 ETF 的持股內容與費用率後再決定。

陳董最後跟我說了一句話，我覺得比任何技術指標都重要:「AI 不會讓你變成巴菲特。但它可以讓你不再當韭菜。」

我半信半疑。但我承認，這句話我想了好幾天。

本文僅供參考，不構成投資建議。投資有風險，請審慎評估。文中人物經過改編，部分細節已調整以保護當事人隱私。

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