--- title: "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" slug: kway08272026 url: https://school.businesstoday.com.tw/posts/kway08272026 published_at: 2026-08-27 author: "王宇老師｜金融科技產業觀察者" category: "王宇老師金融科技觀測站" tags: ["凱衛資訊", "風險管理", "策略回測", "生成式 AI", "AI 應用", "量化交易", "自動化交易", "程式交易", "Multicharts"] access: public_access --- # 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 By **王宇老師｜金融科技產業觀察者** - 凱衛資訊股份有限公司董事長 | 2026-08-27 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。FAQ1.一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。延伸閱讀．當 AI 改變世界，交易方式、投資策略該如何跟著升級？．為什麼越來越多人開始用程式交易？投資關鍵不只是紀律，還有系統化決策．金融科技結合 AI 程式交易，從直覺交易走向系統決策．當投資進入毫秒時代，散戶該如何跟上市場？金融科技正改變投資決策方式．有了財富卻沒有自由？MultiCharts 全天候自動交易，幫投資人找回時間自主權◆ 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。