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2026 年初市場巨震，當竹科工程師忙著停損時，一位菜市場阿姨卻靠「網格交易」逆勢獲利。本文拆解其背後的量化邏輯（Mean Reversion），並教你用 Python (Backtrader + Shioaji) 實作這套「不知疲倦」的自動化策略。

這是一個發生在 2026 年 1 月的真實故事（或者說是許多人的縮影）。

故事的主角是 58 歲的林阿姨，她看不懂財報，連英文介面都只會認 "Buy" 和 "Sell"。另一個主角是 32 歲的 Kevin，竹科資深工程師，熟讀技術分析，每天盯盤到凌晨。

2026 年開春，台股與美股經歷了一波劇烈的「雲霄飛車」修正。AI 泡沫破裂的傳言甚囂塵上，$NVDA 和 $TSM (台積電) 暴跌 20% 後又暴力反彈。

結果？Kevin 在下殺時恐慌停損，在反彈時不敢進場，帳面虧損 15%。林阿姨？她的帳戶不僅沒賠，還逆勢賺了 8%，而且她這段時間都在追劇、帶孫子。

她只做了一件事：開啟了券商 App 裡的一個不起眼功能——「網格交易機器人 (Grid Trading Bot)」。

這就是量化交易最殘酷的真相：在震盪盤整期，一個執行力 100% 的「傻瓜演算法」，往往勝過一個聰明但有人性弱點的人類。

作為工程師，我們不能輸在工具上。今天我們就用硬核技術視角，拆解阿姨背後的策略，並教你如何用 Python 開源工具復刻這套邏輯。

1. 拆解「阿姨策略」：網格交易 (Grid Trading)

林阿姨不懂什麼是 Mean Reversion (均值回歸)，但她使用的網格策略正是基於此數學原理。

策略邏輯：設定一個價格區間（例如台積電 900元 - 1100元），將其切割成 N 個等分的「格子」。

下跌買入：每跌破一格，機器人自動掛單買入。
上漲賣出：每漲回一格，機器人自動賣出剛買入的部位，賺取一格的價差 (Spread)。

為什麼 Kevin 輸了？ Kevin 看到台積電從 1050 跌到 950 時，心想「完了，線型壞了，先跑再說」，結果賣在阿呆谷。網格機器人看到 950 時，只執行 if price <= buy_threshold: execute_buy()。它沒有恐懼，它只是在執行「低買高賣」的數學公式。在 2026 年初這種上下洗刷高達 30% 的震盪盤中，網格策略簡直是收割機。

2. 硬核實戰：用 Python 打造你的「高配版」阿姨機器人

雖然阿姨用的是券商內建工具，但身為開發者，我們可以透過開源框架打造更靈活、手續費更低、且能回測的系統。

核心代碼邏輯 (Pseudo-Code)

網格策略的 Python 實作其實非常優雅。不需要複雜的機器學習，只需要一個 State Machine：

class GridStrategy(bt.Strategy):
params = (
('top_price', 1100),
('bottom_price', 900),
('grid_levels', 20),
)

def __init__(self):
# 計算每一格的價差
self.grid_spread = (self.p.top_price - self.p.bottom_price) / self.p.grid_levels
self.orders = []

def next(self):
current_price = self.data.close[0]

# 簡單範例：檢查是否觸發網格
# 實際生產環境需要更複雜的掛單管理 (Order Management System)

# 價格低於上一格 -> 買進
if current_price < self.last_buy_price - self.grid_spread:
self.buy(size=10, price=current_price)
self.last_buy_price = current_price

# 價格高於買入價 + 價差 -> 賣出 (獲利了結)
elif current_price > self.last_buy_price + self.grid_spread:
self.sell(size=10, price=current_price)
# 重置狀態或移動網格...

進階優化 (Alpha 來源)：

動態區間 (Dynamic Range)：不要死守固定價格，改用 ATR (平均真實波幅) 或 Bollinger Bands (布林通道) 來動態調整網格上下限。
資金控管 (Risk Management)：這是阿姨不會告訴你的事。網格最怕「單邊暴跌」跌穿地板價。工程師可以寫入 Stop Loss 邏輯，當價格跌破 bottom_price 5% 時強制平倉，防止「接刀變成接炸彈」。

3. 常見陷阱與避雷指南

雖然量化聽起來很美好，但 90% 的新手死於以下兩點：

過度擬合 (Overfitting)：你在 2024-2025 的歷史數據上，調出了一組「完美參數」（例如間距 3.5 元），回測年化 300%。但在 2026 年實戰中，市場波動率一變，這組參數就失效了。
解法：使用 Walk-Forward Analysis，並在樣本外 (Out-of-Sample) 數據進行驗證。
倖存者偏差 (Survivorship Bias)：阿姨只做了台積電、聯發科這種強勢股。如果你開網格去接一支基本面爛掉的妖股，你會買滿手壁紙。網格的前提是「相信價格會回歸」。

結論

林阿姨贏的不是技術，而是紀律。量化交易的本質，就是將經過驗證的邏輯（Strategy）轉化為代碼（Code），並交由不知疲倦的機器（Bot）執行。

2026 年的市場將更加波動，AI 與算法的博弈會更激烈。你不需要成為數學博士，但你需要開始學會用 Python 武裝你的投資組合。

下一步行動：

去 Github 搜尋 backtrader-grid-strategy 看看別人的實作。
申請一個 Shioaji 或 Fugle 的模擬交易帳號。
別再手動停損了，讓 Code 幫你執行。

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