用 Claude Code 打造台股 AI Agent：盤前自動選股、盤中盯盤、訊號到就發 Telegram

前陣子某個交易日的盤中，我手機震了一下。

是 Telegram，我那隻台股 bot 傳來的：

🔔 2330 台積電【波動率擠壓】
現價 1085.0　量 38,201 張
✓ 突破上軌 1078.0（現 1085.0）
✓ 成交量 38,201 張 ≥ 25,000 張
✓ 5 日動量正向

重點是——那個當下我在開會，完全沒看盤。 是它早上自己選好今天要盯的股票，盤中每 10 分鐘檢查一輪，等到某檔「該滿足的條件全部滿足」，才主動敲我。

半年前我寫過一篇 用 Claude Code + FinMind 追蹤台股，那時候它只會「抓資料、記持倉」——我問它才動。這篇要講的是它的升級版：從一個被動的資料工具，變成一隻會自己選股、盯盤、提醒我的 AI Agent。

這篇會聊這些：

• 為什麼我要把「抓股價」升級成「自己盯盤」
• 這隻 agent 的一天：盤前選股 → 盤中監控 → 收盤補資料
• 它怎麼選股、又怎麼判斷盤中該不該通知我
• 背後那套「通過全市場回測」的策略到底嚴不嚴謹
• 怎麼用 Claude Code 做出來（我幾乎沒自己寫 code）
• 老實話：它不會幫你下單，也不保證賺錢

關於作者：我是工程師阿穆，寫程式十多年，這幾年在做 AI Agent 與電商系統開發。台股我自己用 Google Sheet、FinMind 追蹤多年，這隻 bot 是我用 Claude Code 一路長出來、天天在跑的，本文是第一手實作紀錄。

利益揭露 & 免責：本文沒有業配、沒有聯盟連結。文中的回測數字是研究參考，回測績效不代表未來表現，更不是投資建議。我自己掏錢、自己踩坑，分享的是工程做法，不是叫你買哪檔。

為什麼要從「抓股價」升級成「自己盯盤」

前一篇那套已經很好用了：FinMind 抓台股資料、本地存 CSV、想看什麼跟 Claude Code 講一聲就好。

但用久了我發現一件事：它還是「我不開它，它就不動」。 我得自己想到「欸今天來掃一下有沒有機會」，它才會掃。盤中我在工作，根本不可能盯著螢幕看哪檔突破。

我要的其實是一個會「主動」的東西：

• 盤前幫我把今天值得盯的股票挑出來（選股）
• 盤中幫我盯著這些股票，到點了主動通知我（盯盤 + 訊號）
• 收盤後自己把當天資料補好，不用我管（資料維護）

換句話說，我想把它從工具變成員工。這正是我在 自架 AI Agent 實戰系列 講的那四層——Context（它知道什麼）、能力（它能做什麼）、溝通（它怎麼通知我）、自動化（它什麼時候自己動）——全部用在這一隻上。

這隻 agent 的一天

升級後最大的差別，是我用 crontab 給了它一張作息表。它一天會自己醒來四次：

08:00 盤前　→ 掃全市場、選出今天要盯的股票，算好每檔的觸發條件
09:00–13:30　盤中　→ 每 10 分鐘檢查一次，條件到齊就發 Telegram
18:00 收盤後 → 補當天全市場股價
22:00 盤後　→ 補三大法人、融資融券籌碼資料

對應到 crontab 大概長這樣：

# 盤前 08:00 選股，產生今天的觀察清單
0 8 * * 1-5 python3 scan.py --no-update > data/morning_watchlist.txt

# 盤中 09–13 每 10 分鐘盯盤
*/10 9-13 * * 1-5 python3 monitor.py >> data/monitor.log

# 收盤 18:00 補股價
0 18 * * 1-5 python3 stock_cache.py today

# 盤後 22:00 補籌碼
0 22 * * 1-5 python3 broker_cache.py today

這四隻腳本串起來，就是一隻完整、會自己幹活的 agent。下面拆開講。

盤前 08:00：自己選股

每天台股開盤前，scan.py 會用三個策略掃過全市場有流動性的個股，挑出今天值得盯的，存成一份「觀察清單」。三個策略分別是：

• 波動率擠壓：股價被壓在一個很窄的區間（布林通道收斂），準備變盤的順勢策略
• 超跌反彈：跌深之後出現止穩跡象的逆勢策略
• AD 背離：價跌但量價背離，賣壓在減弱的量價策略

選股的同時，它還會把每檔股票「盤中要看的觸發條件」一起算好——例如擠壓股的突破價位、要配合的量能——寫進一個 watchlist_conditions.json，等盤中那隻來用。

盤中 09:00–13:30：每 10 分鐘盯盤

這是整套的核心。monitor.py 每 10 分鐘醒來一次（crontab 排的），做這幾件事：

1. 讀早上選好的觀察清單
2. 跟 FinMind 抓清單裡每檔的盤中即時快照（約 15 分鐘延遲，免費資料夠用）
3. 比對每檔「早上算好的條件」現在到齊了沒

判斷邏輯依策略不同。以波動率擠壓為例，它要同時滿足：突破上軌、量能達標、5 日動量轉正——全部成立才算數。超跌反彈則要看紅K、量縮、KD 超賣；AD 背離要看創 20 日新低加上 RSI 動能轉弱。

只有「該滿足的條件全部滿足」的那檔，才會發 Telegram 給我（就是開頭那則）。接近但還沒到齊的，只默默寫進 log，不吵我。 這個設計很重要——通知如果太吵，最後你就會把它靜音，等於沒做。

收盤後 18:00 與盤後 22:00：自己補資料

收盤後 stock_cache.py 用一個 API call 把當天全市場股價補進本地 CSV；晚上 broker_cache.py 再把三大法人買賣超、融資融券這些籌碼資料補上。隔天盤前選股要用的資料，前一晚就準備好了。

整個循環就這樣咬合起來：補資料 → 盤前選股 → 盤中盯盤發訊號，天天自己跑，我不用碰。

它選的股票，憑什麼？

講到這裡你可能會想：選股策略誰都會喊，問題是準不準。

這也是我覺得這套跟「隨便接個指標」最不一樣的地方——每一個策略，都是先通過全市場回測才被放進去的。 我給這套系統定了幾條鐵則：

• 全市場驗證：每個策略都對全部約 2,369 檔個股回測，不能只挑幾檔漂亮的來說嘴
• 算進成本：回測一定計入手續費（0.1425%）和交易稅（賣出 0.3%），不然都是假的
• 參數穩健性優先：如果一個策略把參數從 10 改成 20 結果就天差地別，代表它只是擬合歷史，直接捨棄
• 群組驗證：把股票依波動率和趨勢分成 6 群，策略要在某一群「整段期間平均每筆交易有正期望值」才算數，避免「在某一檔賺很多」這種巧合

通過這套標準活下來的策略目前有 14 個。把其中三個拿來組成投資組合做回測模擬，結果是年化約 +34%、最大回撤 9.1%、Sharpe 2.58。

但我得很誠實地說：這是回測數字，不是我的對帳單，更不是未來保證。 回測最大的價值不是那個漂亮的年化，而是逼我用一套有紀律的方法去篩掉「聽起來很厲害但其實沒用」的策略。我把它當研究工具，不是印鈔機。

我幾乎沒自己寫 code

跟前一篇一樣，這整套不是我一行一行刻出來的。我的角色比較像「出一張嘴」的產品經理，把需求講清楚，讓 Claude Code 去實作。

例如盤中監控那隻，我大概是這樣跟它說的：

「幫我寫一個 monitor.py，每 10 分鐘讀 watchlist_conditions.json，抓 FinMind 盤中即時報價，比對每檔的觸發條件，全部滿足就發 Telegram 通知我，接近的只寫 log。」

它就把抓資料、判斷條件、串 Telegram Bot API 這些都生出來了。我要做的是看懂它的邏輯、測一輪、告訴它哪裡要改。

如果用 自架 AI Agent 實戰系列 那四層來對照，這隻 agent 是這樣組起來的：

• Context：我寫給它的策略規則與選股邏輯（instruction）＋ 本地那幾 GB 的股價、籌碼 CSV（記憶）
• 能力：FinMind API（拿資料）＋ 自己寫的回測、掃描腳本（工具）
• 溝通：偵測到訊號發 Telegram（這層的完整做法見系列專篇 用 Telegram / LINE 遙控你的 AI Agent、收任務通知）
• 自動化：crontab 那張作息表（完整做法見系列專篇 用 Crontab 讓 AI Agent 自己定時開工）

老實話：它不會幫你下單，也不保證賺錢

最後講清楚，免得有人期待錯方向。

這隻 agent 不會自動下單。 它做的事情到「發訊號通知我」為止——要不要進場、買多少，是我自己看了再決定。我刻意不讓它碰下單，一來是風險，二來是我也還沒那麼信任任何全自動的東西。

它真正幫我省下的，是「盯盤」這件最耗注意力的事。我不用整個早上開著看盤軟體，也不會因為在忙就錯過早上選好的那幾檔。它把我從『一直盯著螢幕』裡解放出來，但最後那個決定還是我的。

這也呼應我在系列總論講的：自架 agent 的價值不是科幻式的「它好聰明會自己賺錢」，而是它可靠、不會累、時間到了就上工，把你教它的紀律一絲不苟地執行。

結語

從「抓股價的腳本」到「會自己選股、盯盤、發 Telegram 的 agent」，中間加的東西其實就是系列講的那四層：給它規則、給它記憶、接上通知、排好作息。

如果你也有「每天固定要看一輪、又很耗時間」的事——不一定是股票，可能是抓某個網站的資料、整理報表、監控某個數字——其實都能用同一套思路，養一隻 agent 幫你盯著。完整的觀念與做法，我都整理在 自架 AI Agent 實戰系列 裡。

要是你想做、但卡在「自己兜不起來」或「沒空慢慢試」，這正是我在做的事——我有提供 AI Agent 的諮詢與代建服務，幫你看怎麼設計、或直接幫你做出來。

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