🐲

量化龍量化分析研究室

讓數據說真話 — 不靠感覺、不猜方向。
以可驗證的量化指標，為台股投資人提供每日技術體檢與程式化研究分享。

我們是誰？

「量化龍」是一套運行在 GPU 叢集上的自動化量化研究系統，專注於台股技術分析、多因子選股與強化學習策略。本研究室將系統產出的分析結果、程式碼與研究心得公開分享，幫助投資人建立「用數據思考」的習慣，而不是被短期情緒牽著走。

每一篇報告背後，都是同一套可重複執行的流程：從 FinMind 等公開資料源取得歷史行情 → 計算 RSI、KD、MACD、均線、布林通道等指標 → 以 AI 模型整理客觀描述 → 自動生成圖表與文字摘要。我們不預測明天會漲會跌，而是清楚告訴你「現在的數據長什麼樣子」。

📊

每日量化體檢

五面板 K 線圖＋指標摘要，涵蓋電子、ETF、金融、航運等類股輪動。

🤖

AI 輔助解讀

本地 LLM 僅描述指標現況，不做買賣建議，降低主觀偏誤。

💻

程式碼開源分享

妖股評分、指標計算等 Python 程式逐步公開，歡迎複製到 Colab 實驗。

點選下方卡片，快速進入您感興趣的類股或專題欄目。

量化龍的核心精神是紀律與可驗證。技術指標雖有落後性，但能在同一套標準下橫向比較上千檔標的。我們的 V6 強化學習選股模型在歷史回測中累積了超過 12% 的報酬（過往績效不代表未來），並持續以 Walk-Forward 方式檢驗，避免過度擬合。

「長抱股分析」系列從產業地位、護城河與長期競爭力切入；「歷年妖股分析」則用五維度評分模型（波動、量能、籌碼、型態、基本面）掃描具備異常特徵的標的；「量化體檢報告」則提供短中期技術面快照。三者互補，覆蓋不同投資週期與風險偏好。

無論您是剛入門的散戶、正在學習 Python 的量化愛好者，或是需要快速掌握技術面快照的 busy 投資人，都可以在這裡找到適合的欄目。建議從「量化體檢報告」認識我們的指標語言，再依興趣深入「長抱股」或「妖股分析」專題。

我們也持續將 V1 PPO 選股模型等核心程式碼逐步開源，並在「量化程式」分類中提供可直接在 Google Colab 執行的教學。歡迎訂閱網站，在新文章發布時收到通知；若有任何問題或建議，也歡迎在文章下方留言交流。

在資訊過載的時代，投資人最缺的往往不是更多消息，而是一致的評估標準。量化龍嘗試用同一套語言描述每一檔股票：今天 RSI 在哪個區間？均線是偏多還是偏空排列？量能是放大還是萎縮？當您連續閱讀多篇報告後，會逐漸建立屬於自己的「數據直覺」，這比任何單一訊號都更有長期價值。

本研究室由個人量化研究者維護，所有報告與程式均免費公開。我們相信透明的方法論，勝過神秘的「黑箱訊號」。若您認同「用數據思考」的理念，歡迎Bookmark本站並分享給同好。

以下為研究室最新發布的研究與報告，點擊標題即可閱讀全文。

Python / PyTorch PPO 強化學習 FinMind 台股資料 PostgreSQL 特徵庫 Ollama 本地 LLM RTX 4090 GPU 叢集

📝 重要聲明 本網站所有內容（含自動生成報告）純屬個人量化研究與程式開發心得，完全免費提供，不構成任何投資建議或要約。技術指標具有落後性，過去績效不代表未來表現。投資有風險，請自行評估並對決策負責。

📌 量化龍的量化研究室 — 讓數據說真話
關於我們