AI 與 MultiCharts 結合能讓程式交易更容易入門嗎？最終的驗證與風控仍是關鍵
2026年8月27日 上午 10:00
王宇老師金融科技觀測站
如今生成式 AI 正在降低程式交易的技術門檻，由凱衛資訊獨家代理的 MultiCharts 程式交易操盤軟體，協助交易者進行策略回測、數據驗證與自動化執行。但一套交易策略能否成功投入市場，關鍵仍在於「交易規則是否清楚、是否經過驗證、風險能不能承受」。
過去，多數投資人接觸程式交易的第一道門檻是「不會寫程式」，現在則可以先學會「如何把交易想法清楚告訴 AI」。從凱衛資訊接觸程式交易使用者的經驗來看，生成式 AI 的出現，確實讓「把交易邏輯轉換成程式碼」這件事變得更容易，AI 可以像一位「語法翻譯官」，協助整理進場、出場、停損與停利等交易邏輯，再透過 MultiCharts 導入歷史數據進行回測與驗證，檢視策略在不同市場環境下的表現與風險，實現既快又穩的系統化交易。
不會寫程式也能建立交易策略嗎？AI 可以先幫你把交易規則整理清楚
是可以的，AI 對程式交易最直接的幫助之一，就是讓投資人可以用「自然語言」描述交易想法，再由 AI 逐步整理成系統可以理解與執行的規則與程式代碼。過去投資人往往卡在變數定義、函數語法與報錯訊息，現在接觸程式交易的核心門檻已從「會不會寫程式」轉變為「能不能把交易策略定義清楚」。
假設告訴 AI：「當短期均線向上突破長期均線，而且成交量高於平均成交量時進場買進。」這句話看似簡單，但寫成程式時還有很多條件必須定義。
短期均線是多少日？
長期均線是多少日？
平均成交量怎麼計算？
什麼時候出場？
停損設在哪裡？
同一時間可以持有幾個部位？
這些原本存在腦中的模糊判斷，都必須轉換成明確的交易規則。因此，AI 可以協助完成的不只是代寫一段程式碼，而是幫助交易者釐清策略，包括整理進出場條件、拆解必要與次要規則、建立程式架構、解釋語法，以及協助找出程式錯誤與修改方向。
這也代表，AI 愈容易幫我們寫程式，人反而愈需要知道自己的策略究竟在做什麼。因為如果連交易規則本身都沒有想清楚，再快的 AI，也只是幫你更有效率地寫出一套模糊的策略。
程式交易只是讓電腦自動下單嗎？核心是讓系統依照明確規則執行
程式交易的核心價值絕非單純代勞買賣，而是讓事先定義好的交易策略與風控條件，這也是傳統交易與程式交易最大的差別。
傳統手動交易從看盤、等待訊號、判斷到下單，都需要交易者即時參與，也容易受到工作、疲累與市場情緒影響；程式交易則是先把進場、出場、停損與停利條件定義清楚，再交由系統依照規則持續監控與執行。
兩種交易方式的差異，可以從以下幾個環節來看：
| 交易環節 | 傳統手動交易 | MultiCharts 自動化交易 |
| 市場監控 | 需要持續看盤、等待訊號 | 系統依策略條件持續監控 |
| 進場判斷 | 由交易者當下判斷，可能受到情緒與市場氣氛影響 | 符合預先設定條件後，依策略規則執行 |
| 下單執行 | 需要自行確認並操作下單 | 可依預先設定的交易條件自動執行 |
| 停損停利 | 可能因行情變化或情緒臨時改變決定 | 依事先設定的停損、停利規則執行 |
| 時間投入 | 需要配合市場時間看盤與處理 | 不需長時間盯盤，由系統持續監控條件 |
| 情緒影響 | 容易受到追高、捨不得停損等心理因素干擾 | 降低每次交易重新受到當下情緒影響的機會 |
| 核心差異 | 人盯市場、人做決定、人執行 | 人先制定策略，系統依規則監控與執行 |
透過 MultiCharts 建立自動化交易流程，能將交易模式從「有空時才能看盤處理」升級為「市場符合條件時，由系統自動依規則執行」。而投資人從重複性的盯盤與下單，逐漸轉向策略研究、數據判讀、風險管理與系統維護。
AI 寫出策略後就能直接交易嗎？使用前必須先回答三個問題
AI 能把交易想法轉換成程式，但程式能執行不代表策略有效，更不代表適合直接投入市場。一套交易策略真正進入市場以前，至少要檢視「不同市場環境、策略風險與自身承受能力」三項問題。
1.有效性－不同市場環境是否有效？
過去不同年份的多頭、空頭、高波動行情或盤整格局中，策略表現有什麼差異？
2.風險性－策略可能承受多少風險？
新策略的最大虧損、連續虧損次數、勝率、盈虧比與交易成本是多少？
3.承受性－自己能不能承受這些結果？
即使策略長期邏輯成立，實際遇到一段連續虧損，例如2025年關稅事件、2026年南韓去槓桿時，自己的資金與心理是否能夠承受？
這些問題不能只靠感覺回答，而需要透過歷史資料與策略回測進行驗證，這也是凱衛資訊獨家代理的 MultiCharts 程式交易操盤軟體所扮演的重要角色。
回測的目的，不是證明這套策略未來一定會賺錢，而是了解它過去在什麼條件下運作，以及可能在哪些市場環境失效。
所以，AI 與 MultiCharts 解決的是程式交易中的不同問題：AI 負責縮短「交易想法到程式策略」的距離，MultiCharts 則負責讓策略接受歷史數據與風險的檢驗。
如何使用 AI 與 MultiCharts 建立自己的交易系統？從想法、回測到自動化可分六個步驟
使用 AI 與 MultiCharts 建立程式交易系統，可以簡單分成「交易想法、策略定義、程式建立、回測研究、風險評估、自動化執行」這六個步驟順序不能顛倒，AI 負責縮短「想法到代碼」的距離，MultiCharts 負責讓策略接受數據檢驗，而最終決定策略是否上線執行的，永遠是人對市場與風險的深刻理解。
| 步驟 | 要做什麼 | 核心問題 |
| 1. 提出交易想法 | 定義想交易的市場與基本邏輯 | 我依據什麼條件交易？ |
| 2. AI 整理策略邏輯 | 將想法拆成進場、出場與風控條件 | 規則夠不夠明確？ |
| 3. 建立程式策略 | 透過 AI 協助理解與撰寫策略程式 | 電腦能否正確理解規則？ |
| 4. MultiCharts 回測研究 | 使用歷史資料觀察策略表現 | 過去不同環境下表現如何？ |
| 5. 評估與調整風險 | 檢視最大虧損、連續虧損與交易成本 | 這些風險我能承受嗎？ |
| 6. 建立自動化流程 | 在設定好的規則與風控下持續監控 | 如何讓執行更一致？ |
我在金融科技產業裡觀察到，未來程式交易的技術門檻可能持續降低，但驗證與風險管理的重要性只會愈來愈高。AI 可以協助我們更快把想法變成程式，但最終決定策略是否適合執行的，仍然是人對市場、數據與風險的理解。
FAQ
1.一般投資人將自身的交易策略直接進行程式交易，會面臨什麼最大風險？
最大的風險，是把尚未充分驗證的策略直接交給系統自動執行。程式交易會忠實按照設定好的規則執行，如果進出場條件、停損停利或部位控制本身有問題，系統也可能持續執行錯誤的策略。
因此，凱衛資訊的 MultiCharts 在執行程式交易前，會先透過歷史回測、不同市場情境與風險指標進行驗證，確認策略邏輯與自己能承受的風險，而不是把「能自動執行」當成「策略已經有效」。
2.使用程式交易，需要注意什麼？
程式交易最重要的是策略驗證、風險控制與持續監控，也正是凱衛資訊引進與代理 MultiCharts 的核心初衷。
投資人應先明確設定進場、出場、停損、停利與部位管理規則，並了解歷史回測不代表未來一定能得到相同結果。正式執行後，也不能完全放著不管，仍要留意市場環境改變、行情資料、網路連線、券商下單與系統運作等狀況，並定期檢視原本的策略是否仍符合市場變化。程式交易的價值是降低重複盯盤與情緒干擾，而不是取代投資人的策略判斷與風險管理。
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◆ 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
學歷：台大食科碩士（化工組）、中正企管博士。
現任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，並致力於推動科技應用與人才培育。