台股站上三萬點！PTT 神人曝「AI 量化交易」心法：不看盤也能月賺 20%，網跪求程式碼

台股大盤在台積電 ($TSM) 與 AI 供應鏈 ($NVDA, $AMD) 的領軍下勢如破竹，站上三萬點大關。近期 PTT Stock 版出現一篇熱議文章，某位「神人」分享自己靠著自寫的 Python 腳本，不需盯盤也能達到月均 20% 的績效，引發網友瘋狂「跪求程式碼」。

但真相往往沒有那麼神祕。所謂的「AI 量化交易」，其實是「高品質數據 + 穩健策略邏輯 + 嚴謹回測」的數學工程。今天我們不談虛無飄渺的心法，直接拆解工程師如何用 Open Source 工具打造自己的交易軍火庫。

1. 核心軍火庫：Open Source 交易框架

不要從零開始寫輪子！2026 年最主流的 Python 量化生態系如下：

• 數據與下單 (Taiwan Specific)：
• Shioaji (永豐金 API)：目前台股最 Pythonic 的選擇。支援即時報價 (Tick/Bid/Ask) 與快速下單，文件相對完整，是工程師首選。
• Fugle (富果 API)：介面現代化，RESTful API 設計良好，適合擅長 Web 技術的開發者。
• 回測引擎 (Backtesting)：
• Backtrader：老牌且功能最強大。雖然學習曲線稍陡，但能精準模擬手續費 (Commission)、滑價 (Slippage) 和部位管理。
• Vectorbt：基於 NumPy/Pandas 的極速回測框架，適合幾秒內跑完十年數據的「參數最佳化」狂人。
• AI/ML 預測：
• Scikit-learn / LightGBM：處理表格型數據 (Tabular Data) 的首選，適合用來預測漲跌機率。

2. 實戰策略：RSI 均值回歸 + Random Forest 過濾器

網路上常見的「RSI < 30 買進」策略通常會接到滿手血（接到正在崩跌的刀子）。「AI 量化」的價值在於濾網 (Filter)。

我們設計一個簡單的複合策略邏輯：

1. 訊號觸發 (Signal)：當 RSI (14) < 30，代表市場超賣，可能是買點。
2. AI 過濾 (AI Filter)：

• 將過去 5 天的「收盤價變化」、「成交量變化」、「波動率」作為特徵 (Features)。
• 訓練一個簡單的 Random Forest Classifier，預測未來 3 天是否會上漲。
• 關鍵邏輯：只有當 RSI < 30 且 AI 模型預測上漲機率 > 60% 時，才真正執行買入。這能有效過濾掉「緩跌」或「崩盤」的無效訊號。

3. 程式碼邏輯大解密 (Pseudo-code)

這段邏輯是整合 Backtrader 的核心部分，請參考以下結構：

import backtrader as bt
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

class AI_RSI_Strategy(bt.Strategy):
params = (('rsi_period', 14), ('model', None))

def __init__(self):
self.rsi = bt.indicators.RSI(self.data.close, period=self.params.rsi_period)

def next(self):
# 取得當前市場特徵 (需先預處理好)
current_features = [self.data.close[0], self.data.volume[0], ...]

# 1. 技術指標訊號
technical_signal = self.rsi < 30

# 2. AI 模型過濾 (避免 Look-ahead bias，只能用當下已知資訊)
ai_prediction = self.params.model.predict(current_features)

# 3. 綜合決策
if not self.position:
if technical_signal and ai_prediction == 1:
self.buy() # AI 說會漲且指標超賣 -> 買進
else:
if self.rsi > 70:
self.sell() # 超買 -> 獲利了結

4. 避雷指南：新手最容易踩的坑

在 PTT 上看到的神績效，90% 都有以下問題：

• 未來函數 (Look-ahead Bias)：最常見的錯誤。例如在計算「今日訊號」時，不小心用到了「今日收盤價」（在盤中你是不可能知道收盤價的）。回測時這會導致績效好到不可思議，實戰時卻慘賠。
• 過度擬合 (Overfitting)：為了讓回測圖表漂亮，硬把參數調成 RSI(13) 而不是 RSI(14)，只因為在歷史數據上 13 賺比較多。這種策略一上線就會失效。
• 忽略交易成本：台股交易稅 (0.3%) 與手續費雖然有折讓，但在高頻或短線策略中會吃掉大半獲利。回測時務必設定 broker.setcommission(commission=0.001425)。

5. 結論

「不看盤也能月賺 20%」是行銷話術，但「不看盤透過程式輔助決策」是可行的專業路徑。量化交易不是為了預測未來，而是為了建立紀律。當台股站上三萬點，市場情緒極度FOMO (錯失恐懼) 時，只有冰冷的程式碼能幫你守住風險，在別人貪婪時保持清醒。

想入門？先去申請 Shioaji API，下載歷史資料，跑跑看你的第一個 Backtrader 回測吧！