在傳統程式交易中，策略邏輯往往由人類設計，例如均線交叉、RSI 反轉等規則。但隨著 AI 技術的進步，越來越多交易者開始思考：是否可以讓人工智慧幫我設計策略？甚至預測價格走勢？
這篇文章將帶你了解 程式交易結合 AI（Artificial Intelligence） 的真實應用方式、模型種類、資料需求與常見誤區。
為什麼要在程式交易中導入 AI？
傳統策略多半依賴技術分析邏輯，而 AI 模型的優勢在於：
- 能從大量非線性資料中自動找出規律
- 可學習市場中的微妙變化（如異常事件反應）
- 能做分類、預測、風控評估等多種任務
- 在高維度、多變數的資料中，比人工策略更靈活
程式交易中 AI 的主要應用類型
| AI 應用場景 | 說明與常用模型 |
|---|---|
| 價格走勢預測 | 使用時間序列模型預測未來收盤價、報酬率（LSTM、GRU） |
| 交易訊號分類 | 預測今天該「買」、「賣」或「觀望」（Decision Tree、XGBoost） |
| 策略生成與強化學習 | 使用強化學習決定進出場點與資金配置（DQN、PPO） |
| 情緒分析與輿情交易 | 結合自然語言處理分析新聞、社群對行情的情緒傾向（BERT、LSTM） |
| 自動超參數優化 | 使用 AI 幫你自動調整策略參數（Grid Search、Bayesian Optimization） |
常見的 AI 模型與套件（適用 Python）
| 類型 | 模型 | 套件／框架 |
|---|---|---|
| 機器學習 | Logistic Regression, XGBoost, Random Forest | scikit-learn, xgboost |
| 深度學習 | LSTM, GRU, DNN | TensorFlow, PyTorch |
| 強化學習 | DQN, PPO | stable-baselines3 |
| NLP 分析 | BERT, Word2Vec | HuggingFace Transformers |
程式交易使用 AI 的實作流程範例
1. 準備資料集（以股價為例）
- 特徵（Features）：Open, High, Low, Close, Volume, 技術指標
- 標籤（Label）：隔日漲跌（1=漲，0=跌）或報酬率
2. 建立預測模型（以 XGBoost 為例）
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = df[['ma5', 'ma20', 'rsi', 'volume']]
y = df['tomorrow_up'] # 明日是否上漲
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = xgb.XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
3. 將模型預測轉換為交易策略
df['pred'] = model.predict(X)
df['signal'] = df['pred'].shift(1) # 避免未來資料問題
4. 回測績效並優化模型
搭配 backtrader 或 bt 套件進行策略回測，觀察：
- 報酬率與最大回落
- 策略穩定性與準確率
- 是否存在 overfitting 現象
導入 AI 的常見誤區
❌ 模型準確率高 ≠ 策略賺錢
即使模型預測漲跌準確度達 70%，只要風險報酬比不理想，實盤可能仍虧損。
❌ 忽略資料前處理與標準化
許多模型對特徵單位敏感，沒標準化會導致模型失效。
❌ 模型複雜度過高
深度神經網路並非萬能，有時候簡單的邏輯回歸反而表現更穩定。
推薦進一步學習 AI 程式交易的方式
| 學習資源 | 適合對象 | 重點內容 |
|---|---|---|
| Coursera / edX 課程 | 初～中階 | AI 基礎、時間序列模型、金融應用 |
| Udemy – AI for Trading | 中階 | 用 Python 建模、資料清洗、策略實作 |
| 書籍《Advances in Financial Machine Learning》 | 進階 | 真實金融市場應用、機器學習最佳實踐 |
| QuantConnect / Kaggle | 中階以上 | 線上比賽與實作範例，挑戰實際資料應用能力 |
相關文章：程式交易 App 有哪些？從入門模擬到實盤操作的手機工具總整理
