Day 6：AI 教我什麼是投資策略

這應該是整個專案最重要的一天。

我終於搞懂什麼是「投資策略」。不只是技術指標而已，還有籌碼面、情緒面...

AI 幫我研究了 5 種不同的策略，我們最後選了一個最平衡的。

今天做了什麼

修復 Bot 查詢錯誤

嚴重的 Bug
用戶查詢股票時，Bot 直接崩潰！

錯誤訊息：'>' not supported between instances of 'NoneType' and 'int'

AI 快速除錯

1. 分析錯誤堆疊追蹤
2. 找出 None 值的來源
3. 加入防禦性程式碼
4. 處理資料庫查詢的空值情況

修復成功 - Bot 恢復正常運作

股票分析架構大升級（重大里程碑！）

這是專案最重要的一次升級！

1. 動態評分邏輯優化

以前的問題： • 如果籌碼面沒數據，會拉低總分 • 明明技術面很強的股票也被評為「中性」

AI 的解決方案： • 設計動態權重分配 • 無數據的維度自動排除 • 有訊號的維度加權計算

2. 五大分析策略研究

AI 幫我深入研究並比較了5種主流策略：

| 策略 | 特性 | 適合行情 | |------|------|----------| | 🌊 Smart Swing | 動態趨勢+籌碼防守 | 趨勢盤 | | Momentum | 追漲殺跌 | 強勢多頭 | | 🏰 Value Investing | 高殖利率+低本益比 | 盤整盤 | | Mean Reversion | 拉回買進 | 緩漲盤 | | Chips Follower | 跟隨法人 | 任何有大戶的盤 |

最終選擇：Smart Swing（最平衡的策略）

3. Smart Swing 策略引擎實作

# 核心邏輯
買進區：MA5 附近
停利目標：股價 + 2.5 * ATR
停損防守：Max(MA20, 主力成本, 股價 - 2*ATR)

特色： • 基於波動率（ATR）動態調整 • 結合主力成本作為防線 • 適合 1-2 週的波段操作

4. Groq AI 整合

建立的檔案：groq_client.py

功能： • 使用 Llama-3-70b 模型 • 將技術+籌碼+策略數據整合 • 生成專業的投資分析報告

輸出範例：

【2330 台積電】分析報告 

 綜合預測: 極度看漲 (Strong Buy)
🔥 信心分數: 85 分

📌 關鍵訊號詳解:
1. [籌碼] 投信認養 (+20)
2. [技術] 帶量突破 (+15)
3. [輿情] 題材發酵 (+10)

 操作建議:
籌碼面外資投信同步做多，技術面帶量突破壓力區...

驗證結果
對台積電（2330）測試成功！

😅 今天踩的坑

None 值比較錯誤

問題：沒有處理資料庫返回 None 的情況

解決：加入空值檢查

教訓：防禦性程式設計很重要

今天學到的

技術知識 • 動態權重分配演算法 • ATR 波動率應用 • Groq API 整合 • 策略比較分析

系統思維 • AI 可以幫忙做策略研究 • 從研究→設計→實作→驗證的完整流程 • 分層架構的重要性

最大的震撼 AI 不只是寫程式工具，它可以： • 研究投資策略 • 設計系統架構 • 實作程式碼 • 幫我驗證結果

這才是真正的 AI 協作！

明天計畫 • [ ] 測試排程系統 • [ ] 設定 Telegram 通知 • [ ] 驗證自動化流程

💬 今日金句

"這天最震撼！原來 AI 可以幫我做策略研究、系統設計、程式實作，整個開發流程！"

累計進度 • 完成功能：Smart Swing 策略、Groq AI整合、動態評分 • 系統升級：質的飛躍 • ⏰ 累計開發時數：48 小時 • 🔖 今日標籤：#SmartSwing #GroqAI #策略研究 #系統架構

🔖 #11天打造AI股票分析系統 #AI開發 #學習紀錄

這是我 55 歲轉職 AI 開發的第 6 天筆記。 如果這篇文章對你有啟發，歡迎留言與我交流。