月存3萬也能玩量化？竹科工程師用Telegram機器人打造台股自動下單系統，零基礎入門全拆解

免費Python工具加上券商API，小資族也能打造每天自動監控下單的台股量化系統。

每天早上9點，你的手機震動一下。Telegram傳來一則訊息:策略引擎掃完台股收盤資料，0050相對大益出現0.8%的負乖離，符合加碼條件，明日將自動掛單。你人在上班，會議開到一半，什麼都不用做。

這不是券商高階服務，全部用免費工具就能拼出來。一套流程拆開來看:Python抓資料、策略判斷、Telegram通知、券商API下單。台灣散户做得到的門檻，從來沒這麼低過。

關鍵1:免費資料源，其實比你想的多

量化交易的第一步不是寫策略，是餵資料。台股日K線資料，yfinance就能抓到，涵蓋台股加權指數與多數權值股；TEJ與FinMind提供更完整的台股結構化資料，FinMind個人帳號有免費額度，對月存3萬的小資族綽綽有餘。證交所與櫃買中心的OpenAPI則是盤中即時資料的官方來源。

整條資料鏈成本可以壓到零。這在五年前做不到。

關鍵2:策略先求簡單，別急著上機器學習

新手最常見的錯誤，是一開始就搞深度學習。業內普遍做法是反過來:先跑通一個簡單到不行的策略，例如雙均線交叉或均值回歸，用Backtrader或向量化的backtesting.py回測，確認整條管道沒有Bug，再談優化。

以均值回歸為例，核心邏輯三行就能說完:計算0050的20日均線，當收盤價低於均線超過兩個標準差，視為超賣訊號，買入一單位；回到均線附近就出場。參數只有兩個，這是好事。參數越少，過度配適的空間越小。

回測年化報酬多少？別相信任何一開始就給你漂亮數字的文章。報酬取決於期間、成本假設與滑價設定，任何沒註明手續費與交易稅（台股現貨賣出0.3%）的回測，都可以直接丟掉。

關鍵3:Shioaji加Telegram，把下單接到手機上

台灣券商API目前最常被拿來討論的是永豐金證券的Shioaji與富果的Fugle API。兩者都能用Python直接下單、查庫存、回報成交。差別在文件完整度與套件生態，Shioaji的中文文件與社群範例較多，新手除錯比較不孤單。

通知端用Telegram Bot:向BotFather申請一個bot token，Python的python-telegram-bot套件十行內就能把策略訊號推播到手機。進階玩法是雙向控制——回覆「confirm」機器人才真的下單，等於給自動化系統留一道人工保險。

把整套東西放在家裡一台舊筆電或樹莓派上，用cron每天收盤後跑一次，就是最陽春的自動交易迴圈。

避雷:回測最貴的兩個坑

第一個坑是look-ahead bias，未來函數。用當天收盤價算出訊號，卻假設當天收盤就能成交，這在台股做不到（收盤了怎麼下單）。修正方法很硬性:所有訊號一律用前一個交易日的資料計算，成交假設在次日開盤。

第二個坑是overfitting。把參數調到回渤績效最漂亮，等於把雜訊背下來。務實的做法是樣本外測試:資料切兩半，前段調參，後段驗證；後段績效若腰斬，策略就是假的。

還有一個台股特有的坑:流動性。櫃買小型股日均量可能只有幾百張，回測假設隨時成交得掉，實單會被滑價吃掉利潤。小資族從0050、0056這類ETF做起，就是為了避開這件事。

從月薪3萬的定期定額，到每天自動執行的紀律化系統，差距不在資金，在流程。問題只剩下:當機器比你更守紀律，你願意把多少決策權交給它？

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