投資要有本事：聽 Giga 老師講判斷力，我用 Vibe Coding 打造了自己的選股羅盤

昨晚孫治華老師辦了一場直播，找來一位他的老朋友：曾思遠（Giga）老師。開場沒多久，Giga 老師講了一段二十幾年前的往事，讓我印象深刻。

那時 Giga 老師剛退伍，第一份工作就進了 KGI 凱基證券的債券部，當利率衍生性商品交易員。每天西裝筆挺、戴著袖扣上班，自我感覺帥得不得了。他右手邊坐著一位同事，某天一口氣賺了兩千多萬，中午就請整個部門吃日本料理；過了大概一個禮拜，這位同事倒賠一千多萬，趴在桌上像睡著一樣，安安靜靜。另一位同事那年的目標是賺五千萬，只做了四、五個月就達標，講話都很大聲，結果某天市場一波動，原本的四、五千萬全數吐回去，還倒賠一千萬，一個月後離職。

Giga 老師說，這些人都是臺、政大財金系或國外名校出身，聰明得不得了。可是，他從這裡開始想一件事：什麼叫厲害的人？是永遠賺錢的那種人嗎？真的有這種人存在嗎？

他給自己的答案，也是這整場分享的底色：厲害不是永遠賺錢，是能在可控的風險之下獲利。

交易價值觀：先搞清楚你是誰

Giga 老師的職涯路徑很特別。從臺大機械系念到機械所，中途又去考上臺大財金所，兩個碩士一起念完。第一份工作進券商，做債券分割那年做了一百多億的量，是市場第二大，只輸給中國信託。然後他離開金融業去創業，繞過線上學習，一路做到杭州的私募基金，寫量化交易策略。他那時的競爭對手叫幻方量化，老闆梁文鋒，就是後來 DeepSeek 背後的那個人。

因為跨領域的背景，Giga 老師說他後來發現很多事情竟然串在一起。

他丟給聽眾一個互動題：想等低點買進的，打 1；看到破新高才想追的，打 2。幾乎所有人都是想抄底的那一派。他說這叫左側交易，追高的叫右側交易，兩者沒有絕對的對錯。他有個臺大同學是標準的右側交易員，台積電破千、破兩千都敢喊買，一年賺好幾千萬。方法對不對？以結果論，人家真的賺到了。可是 Giga 老師直言自己不敢照著做。

說穿了，他想講的是：交易最重要的，是先建立你自己的交易價值觀。你是研究型還是直覺型？你追高還是抄底？你要短進短出還是買著放著留給小孩？這些問題沒有標準答案，但你得先知道自己是誰，別人的方法才有辦法變成你的。這也呼應我讀《原始智慧》時的感觸：〈AI 愈強，你愈該練回這四種本能〉，判斷力這種東西，終究得靠自己一次次練回來。

投資要有本事：先撐得住，才談得上長期

長期持有這四個字，人人會說，但它有個前提：你手上的現金撐得住波動。撐不住的長期持有，只是還沒被迫賣出的短期而已。

順著這個邏輯，Giga 老師談到他在私募基金學到的兩件事。私募基金最重要的東西不是一套穩賺的策略（有人跟你說穩賺，快跑，那是騙你的），而是資產配置和風險控管。落到個人身上也一樣：多少比例放穩定收益、多少放中風險、多少去賭高風險，是可以設計的。

他自己的做法是留一個底倉，比如台積電買了就不賣，另外撥一小部分在區間裡低買高賣，賺點波段。即便方向做錯了，底倉還在，你不會太懊悔。

資產不只是錢

整場我覺得最值得學習的，是 Giga 老師對資產的定義。

錢是資產，房子是資產，這個大家都懂。但他說，你的知識、你的認知、你的價值觀和你的學位，同樣是資產。他一路創業，看著臺大財金所的同學一個個當上金控總經理、上市公司副總，年薪好幾千萬，他也一度懷疑自己是不是個魯蛇（loser），還在求生存。直到某天他想通：他擁有的技能，讓他不必靠任何公司的招牌、不必別人搭好舞臺，就能做自己想做的事。他要的自由不是財富自由，是有選擇權的自由。

所以他現在經營一家七人公司，七成的人力和時間放在 AI 產品，只留兩三成做量化交易。為什麼不全押量化？他算了一筆很清醒的帳：一千萬本金、年化 20%，一年也就兩百萬；就算你管到六億臺幣的規模，抽兩成績效費，一年也才兩千多萬，分給一個團隊並不算多。量化很迷人，但能賺的錢有天花板，而且得一直盯著。他更享受創造價值：做 AI 產品有機會做出生態系，像 Apple 那樣。他把 AI 比作二○○○年的網際網路，現在還在很早的階段，可能性太多了。

換句話說，他的資產配置不只配在錢上，也配在他的時間和腦袋上。

用 AI 打造你自己的投資看板，而不是報明牌

分享到後半段，Giga 老師秀出了他們做的產品，一個叫 Dr.Bull 的投資選股工具。他在螢幕上打字：「幫我用巴菲特的方法挑股票。」接著 AI 自己去點介面、設定條件：高 ROE、低負債、EPS 為正，把股票撈出來。他又問文藝復興基金、橋水基金的選股邏輯，AI 一樣照著風格去篩選，還會在條件太嚴、臺股找不到標的時自己放寬門檻。好比點選台積電，它會一步步帶你看價格、技術面、籌碼面和基本面，但最後不告訴你能不能買，因為法規上他們不能構成投資建議。

Giga 老師特別強調一句話，這句話後來一直在我腦子裡轉：他們做的不是用 AI 幫你找明牌，而是用 AI 結合你自己的交易方法和價值觀，找到適合你的交易方式。工具把資訊整合好交給你，至於要撈什麼、看什麼、怎麼判斷，得靠你自己的認知。你可能還是得看書、看網站、跟別人討論，慢慢長出屬於你的那套眼光。

孫治華老師在旁邊補充了一個角度，我也很認同。他說臺灣一些投資有成的前輩，像綠角，成功之後開始做教育，其實是把自己從獲利端拉回意義端。他還提醒大家：長期持有是好事，但別為了它把生活現金壓得太低。偶爾去滑雪、去浮潛或吃一頓好的，這些美好會用你想不到的方式，回饋到你的認知、視野和決策裡。要賺得有品質的錢，而不是賺著錢還一直焦慮。

我還沒有訂閱，自己先 vibe coding 了一個

聽到「用 AI 打造你自己的投資看板」那一刻，我的反應可能跟大多數人不太一樣。

我沒有來得及去訂閱，而是先打開 Claude Code，自己 vibe coding 了一個。它現在就掛在我的網站上，我把它叫做「選股羅盤」。（如果你好奇 vibe coding 到底能做到什麼，可以看我怎麼〈從零開始用 Vibe Coding 打造個人網站〉，週末就能上線一個能動的東西。）

▲ 選股羅盤的「今天的市場與選股一覽」：所有數字都是每日批次更新的研究參考，不是即時報價，也不是買賣建議。

它的設計，其實就是參考 Giga 老師那句話的字面實踐。我不想要一個報明牌的機器，但我希望有一副能同時借用很多雙眼睛的羅盤。所以，我把十六位投資大師的準則寫了進去，其中八套是可以量化評分的模型：

• 葛拉漢的防禦型投資人準則：規模、財務體質、價格三重防線，先求不敗
• 巴菲特的質量護城河：高 ROE、高毛利、低負債、現金流長期為正的好生意
• 林區的 PEG 成長分類：先依成長率分類，再用 PEG 定價
• 葛林布萊特的神奇公式：盈餘殖利率與資本報酬率雙排名，又便宜又會賺
• 歐尼爾的 CANSLIM：盈餘爆發加上價格強勢，順著大盤方向操作
• 米奈爾維尼的趨勢樣板：八條均線與相對強度，只買第二階段的上升趨勢
• 施洛斯的深度價值：低股價淨值比、低負債的冷門資產股，分散等待回歸
• 坦伯頓的極端悲觀點：和自己的十年歷史比，跌深卻還活著的便宜貨

▲ 大師圖書館：量化型大師有對應的排行榜模型，質化型大師的方法則做成個股頁的檢查清單。

在溫度計的那一塊，我借了馬克斯的鐘擺（從 0 的極度悲觀到 100 的極度樂觀）和科斯托蘭尼的雞蛋循環，用來看市場現在大概站在情緒的哪一格。ETF 專區則是向柏格致敬。臺股上市櫃全掃，再加上美股的 S&P 500 與 Nasdaq 100，每天固定批次更新一次。

▲ 市場溫度計：用科斯托蘭尼的雞蛋循環與馬克斯的鐘擺，推估市場現在的情緒位置。這是情境參考，不是買賣訊號。

我得說清楚：羅盤上的每一個數字，都是研究參考，不是即時報價，更不是買賣建議。它不會告訴我「買這支」。它做的事情，是把八位大師的眼睛借給我，讓我用他們各自的準則，在同一天、同一檔股票上一次看個明白。同一檔台積電，米奈爾維尼的趨勢樣板打八分滿分，巴菲特的護城河卻只給三分，這個落差本身就是資訊。看懂落差，決策還是我自己的。

想學會怎麼像這樣，把一個念頭三小時內做成能上線的工具？這正是我在 solo.tw 開的 Vibe Coding 實戰工作坊在教的事：零程式基礎，現場完成一個屬於你自己的數位資產。

同樣的心法，換一個戰場也成立

Giga 老師講的是投資，但「用 AI 當副駕駛、把判斷力握在自己手上」這件事，換到任何一個專業戰場都成立。以我自己最熟悉的研究與寫作為例，道理一模一樣：AI 幫你加速文獻搜集、幫你改稿，但核心的問題意識與洞察，還是得由你長出來。我在〈別只學 AI 工具：研究者如何打造一個可重複運作的學術副駕駛〉裡完整談過這套思路。

▲ 如果你的戰場是論文與研究，歡迎來上我的 AI 賦能學術研究與寫作實戰工作坊：用 AI Agent（Claude Code／Codex）當研究副駕駛，跑通從方法、文獻搜集到改稿的完整工作流。強調輔助而非代寫，核心思考仍來自你自己。

寫在最後

為什麼是自己動手做呢？因為我覺得，自己動手實作之後，更能理解箇中的細節；之後再訂閱類似 Dr.Bull 這樣專業的服務，我反而可以學到更多。

如此一來，正好把兩件我相信的事接在了一起。Giga 老師說，投資要建立自己的價值觀，用 AI 打造屬於你的看板；而 vibe coding 的精神，說穿了就是：工具長什麼樣、撈什麼資料、替誰服務，由你自己定義。先動手 vibe coding 一個，學習把自己的判斷力，一行一行寫進去。

Giga 老師有句話說得好：真正的資產不只是錢，還有你的認知。所以，這個選股羅盤對我來說，與其說是選股工具，不如說是我逼自己去搞懂八位大師怎麼看世界的過程。在開發的當下，我學到的比它算出來的還多。這也印證了我常說的一句話：〈AI 是放大鏡，不是魔法棒〉，它只會誠實放大你已經有的東西。

誠然，投資是你我一輩子躲不掉的課題。既然躲不掉，那就用一副自己打磨的羅盤，慢慢往前走吧。如果你也想把 AI 變成能複利的數位資產，歡迎來看看我在 solo.tw 開設的實體課程與工作坊。