金融科技結合 AI 程式交易,從直覺交易走向系統決策

王宇老師|金融科技產業觀察者

王宇老師|金融科技產業觀察者

2026年6月5日 上午 1:00

王宇老師金融科技觀測站
20260519_金融科技正在改變投資市場主視覺_01.png

過去談到投資理財,很多人會想到聽消息、看財報、研究技術線型,或是依靠多年累積的盤感判斷進出場。然而,隨著市場進入 AI 時代,身為投資人的你,是否也感受到過往熟悉的投資模式,似乎開始有些力不從心?

我在教育現場逾三十年期間,親歷數位浪潮如何影響補教生態。即便後來從教育界跨足金融科技產業,我發現投資市場其實也正在經歷類似的轉變:

「過去靠經驗、靠大量資訊累積的判斷方式,正在被更資料化、系統化的智能工具重新改寫。」

投資市場不再只是人與人之間的競爭,而是「人與機器」的競爭

現代市場節奏變化快速、資訊流量暴增,價格、籌碼、資金流向、新聞事件,甚至市場情緒,都可能在極短時間內影響投資決策。當我看著法人大戶、大型機構與量化團隊,開始導入 AI 模型與量化投資策略,透過系統處理每秒數萬筆數據時,我意識到投資不再只是「人與人」之間的競爭,而逐漸變成「人與機器」之間的競爭

問題是,多數投資人還沒真正意識到這個轉變,仍然習慣用舊方法面對新市場。完全單靠人工判讀與經驗累積,面對資料量更大、反應速度更快的市場環境,長期下來就容易處於相對劣勢!

投資門檻沒有變高,真正提升的是「思維門檻」

這麼說來,投資門檻是否開始提高了?我認為,投資門檻並沒有變高,真正提升的其實是「思維門檻」。

重點不在於你會不會寫 AI 程式,而是當你開始將交易邏輯系統化,並重視策略驗證、策略回測與投資績效評估,其實就已經踏入量化投資與程式交易的領域了。

舉例來說,過去投資人會說:「這檔股票快漲了。」但若改成系統化思維,就會進一步追問:什麼條件代表「快漲」?是均線突破、成交量放大、籌碼集中,還是特定技術指標出現訊號?

從教育者的角度來看,這就像建立一套可以理解、驗證與重複應用的「公式」,唯有把判斷邏輯整理成清楚的規則,才有機會讓決策從「憑感覺」走向「有依據」。

凱衛資訊_從直覺交易走向系統決策

圖片來源|凱衛資訊股份有限公司提供;本圖由 AI 工具輔助生成,並經人工編修後使用。

我深信,隨著金融科技(FinTech)的快速發展,過去專屬於大型機構的工具與技術,正在逐步開放給一般投資人使用。其中, AI 在投資上的應用,最核心價值不在於取代人,而是減少人性偏誤

「恐懼、貪婪、猶豫」往往讓投資人錯失最佳進出場點。

◆ 原本設定好停損,卻因為不甘心而延後出場。

◆ 策略還沒出現買進訊號,卻因為害怕錯過行情而提前進場。

當投資人能將選股策略、進出場條件與風險控管方式系統化,就能更有效降低情緒干擾,也更容易回頭檢視策略是否真的有效。這也是為什麼近年來,越來越多投資人開始關注程式交易工具,例如凱衛資訊所代理的「MultiCharts 程式交易操盤軟體」,這類工具代表的不只是一套交易軟體,而是一種投資思維的轉變。

市場優勢,正從「資訊不對稱」走向「模型不對稱」

長期於股海征戰的投資人一定都經歷過,過去的投資優勢很多時候來自資訊不對稱,誰能更早取得消息、掌握更多市場資訊,誰就可能取得領先。

但現在已不再同當年,從凱衛資訊長期深耕金融科技的經驗來看,我觀察到現在能拉開差距的早已從單純的「選股能力」,進化成「數據分析與決策能力」。未來的投資競爭不只是誰看得快、誰知道得多,還有誰能把資訊轉化為有邏輯、有紀律、可驗證的交易策略。

工具不會保證獲利,真正關鍵仍是策略與風控

不過必須強調的是,AI人工智慧、量子運算或自動交易系統,本身並不等於獲利保證。我常認為,工具只是可以提高效率、強化紀律的「輔助」,真正決定成果的,仍然是使用工具的人是否具備清楚的邏輯、有效的策略,以及完整的風險管理意識。

「只有當策略、風控、執行三者兼具,投資人才能夠在市場中長期生存。 」

投資的本質沒有改變,仍然是對未來的判斷與風險的管理,只是方法已經全面升級,投資人更需要用系統化思維,做出更有紀律的決策。

◆ 本文為專家作者觀點,不代表《今周刊》立場

作者小檔案

王宇老師,凱衛資訊股份有限公司董事長,曾深耕教育領域逾三十年,擅長將複雜知識轉化為白話內容。2018 年跨入資訊科技產業後,投入金融交易系統、AI 應用與量子運算等領域,持續關注金融科技如何影響投資決策、交易系統與產業發展。