49 歲商學院大叔的逆襲：用 AI 縮短百倍開發時間，揭開頂尖交易員「巨人傑」與我的獲利底層邏輯

在這個科技迭代速度以「週」為單位的時代，我們常聽到一種焦慮：中年人是否註定被時代拋棄？特別是在高頻交易（HFT）這種被視為「年輕天才工程師競技場」的領域，一位 49 歲、商學院背景、完全沒有理工學位的「大叔」，還有生存空間嗎？

如果你坐在羊叔的辦公室，你會看到極具衝擊力的一幕：在一群二十多歲、思維敏捷的工程師中間，坐著一位年近半百的資深管理者。他不只沒有被淘汰，反而帶領著這群年輕人，利用最尖端的 AI 技術與晶片算力，在毫秒級的戰場上與華爾街頂尖機構博弈。

羊叔的故事，並非傳統意義上的天才傳奇，而是一個關於「槓桿」與「不設限」的商業教案。從外資券商主管轉型為高頻交易公司創辦人，他用行動證明了：在這個 AI 賦能的時代，經驗的厚度加上工具的廣度，才是最強大的護城河。

我常說，投資與創業本質上都是在尋找「非對稱優勢」。而在與羊叔的深度對談中，我看見了他如何構建這種優勢——不論是利用學術巨人的肩膀，還是利用 AI 縮短認知的時差。

AI Agent：將四個月的開發週期壓縮至二十分鐘

許多企業主或中高階主管對 AI 的焦慮，往往來自於「不知道如何將其落地於工作流」。羊叔提供了一個極具參考價值的實戰案例，徹底顛覆了軟體開發的傳統流程。

在高頻交易的世界裡，速度就是利潤。當交易所推出新的連線規格，或是需要串接新的券商 API 時，傳統流程需要工程師閱讀數百頁艱澀的技術規格書（Spec），理解後編寫程式碼，再進行漫長的除錯（Debug）。這通常耗時 2 到 4 個月。

但羊叔做了一個大膽的實驗。他將交易所的規格書、券商的文件，以及過往成功的程式碼範例，全部「餵」給經過訓練的 AI Agent（人工智慧代理人）。

「我告訴 AI：你現在是一位資深的高頻交易系統架構師，這是新的規則，請幫我生成串接程式碼。」

結果令人咋舌。原本需要數月的人力投入，AI 在 20 分鐘內 就生成了可運行的程式碼，甚至連測試腳本都一併完成。

這裡藏著一個關鍵的 AI 使用心法：Prompt（提示詞）的精髓，不在於你如何催眠 AI 扮演專家，而在於你是否「告訴它你是誰」。

羊叔強調，許多人使用 AI 效果不彰，是因為他們只問問題，卻沒給出「上下文」。當他對 AI 說：「我是 49 歲商學院畢業、擅長策略交易但不懂底層語法的人」，AI 輸出的解釋與建議，就會自動調整頻率，變成他能聽懂的語言，甚至主動幫他補足技術盲區。

這不僅僅是效率的提升，更是「專業能力的解耦」。過去，策略與執行被技術門檻死死綁定；現在，AI 讓一位懂策略但不懂程式的商學院大叔，擁有了調度頂尖工程能力的權限。

數據的真相：你以為的「歷史」可能只是「故事」

在量化交易領域，有一個殘酷的現實：90% 的散戶在回測（Backtest）時都賺錢，但一上實戰就虧損。 為什麼？羊叔點出了一個極少被提及的盲點——數據的顆粒度與真實性。

絕大多數散戶、甚至一般券商提供的歷史資料，是被稱為「Tick Data」的快照數據。這些數據通常經過二次、甚至三次的清洗與整理，為了節省儲存空間與傳輸頻寬，許多盤中的微結構細節被抹去了。羊叔估計，這類免費數據的完整度往往不到七成。

「你拿著殘缺的地圖，怎麼可能走出正確的路？」

真正的專業交易團隊，使用的是向交易所高價購買的「Raw Data」（原始數據）。這些數據記錄了每一個封包的序列、每一筆掛單的增減，甚至包含了交易所撮合引擎的延遲特徵。

然而，擁有數據只是第一步，清洗數據才是拉開差距的關鍵。

過去，為了找出歷史數據中的「錯價」（例如系統故障導致的瞬間極端價格），研究員需要人工盯著螢幕數小時，手動標註異常點。現在，羊叔利用 AI 的視覺辨識與異常檢測算法，一鍵掃描龐大的數據庫，瞬間完成清洗。

這給我們的啟示是：在資訊爆炸的時代，獲取資訊已非難事，難的是辨別資訊的「純度」。 那些看似唾手可得的免費資源，往往是最昂貴的陷阱。

站在學術巨人的肩膀上：揭開「巨人傑」的獲利秘密

台灣交易圈傳奇人物「巨人傑」的成功，常被外界蒙上一層神秘面紗。有人猜測是內線，有人認為是天賦。但羊叔揭露了巨人傑背後一個極其樸實卻鮮有人做的習慣：閱讀碩博士論文。

為什麼是論文？

1. 經過嚴謹驗證：每一篇能通過口試的論文，其策略與邏輯都經過教授與學術界的嚴格挑戰，比坊間似是而非的投資書籍可信度高出數個量級。
2. 免費的 Alpha：這些論文往往躺在圖書館的資料庫裡乏人問津，但其中蘊含的交易策略、市場微結構分析，卻是含金量極高的 Alpha（超額報酬）來源。

羊叔坦言，自己現在也深受影響。面對長篇大論的外資報告或學術論文，他會先利用 YouTube 上的書評影片獲取摘要，再將 PDF 丟入 Google 的 NotebookLM，透過與 AI 對話，快速提煉出策略的核心參數。

這是一個典型的「知識套利」模型。大部分人寧願花時間在社群媒體上聽明牌，卻不願花功夫去閱讀免費但深奧的學術成果。而頂尖交易員與一般人的差距，往往就取決於誰願意彎下腰，去撿起這些被忽視的黃金。

羊群指標與微軟護城河：從極短線到長線佈局

在具體的交易策略上，羊叔展現了極短線與長線思維的完美融合。

1. 極短線：巴尼指標（羊群指標）

在高頻交易與期貨極短線操作中，判斷「散戶在做什麼」至關重要。羊叔分享了一個名為「巴尼指標」的觀察法：在微台指期貨的掛單中，造市商（Market Maker）通常會以 5 或 20 的倍數進行掛單。

如果你能過濾掉這些規律的造市商掛單，剩下的那些零散、無規律的單子，就是真實的散戶動向。 當你發現這些散戶單大量偏向多方時，通常意味著市場過熱，反向做空的勝率極高。這是一種基於市場微結構的博弈思維：不要預測市場，而是觀察誰在犯錯。

2. 長線佈局：微軟 vs. Google

對於長線持股，羊叔展現了清晰的商業洞察。在 AI 大戰中，他更看好微軟（Microsoft）而非 Google。理由直指企業護城河的本質：滲透率與不可替代性。

微軟透過 Office 365 與 Teams，已經像水電一樣滲透進全球企業的微血管。更重要的是，微軟擁有進入特殊市場（如中國企業與政府單位）的能力，這是 Google 難以企及的。

針對這類長期看好的標的，羊叔推薦了一種「很滑的存股方式」：Covered Call（持有正股並賣出買權）。

簡單來說，當你持有一張微軟股票，並打算長期持有時，你可以每個月賣出一個「履約價高於目前股價」的買權（Call）。

• 若股價大漲：你的股票在履約價被賣出，賺到了價差與權利金（雖然少賺了超漲的部分，但獲利已鎖定）。
• 若股價盤整或下跌：你白賺了權利金，這筆現金流就成了你的下檔保護墊，降低了持股成本。

這是一種將「時間價值」變現的策略，特別適合只想安穩領息、不追求暴賺的長線投資人。

結語：中年不是藉口，動機才是燃料

訪談的最後，羊叔的一席話讓我陷入深思。

他說：「講難聽一點，我都生得出辦公室裡這些員工了。但我都辦得到（學習 AI、寫程式、搞高頻交易），你們一定也辦得到。」

很多人將中年的停滯歸咎於體力下降、腦力退化或非本科系出身。但羊叔撕開了這層遮羞布——驅動他跨越這一切的，僅僅是一個最樸實的理由：為了給家人更好的生活。

這是一種極致的「生存者紅利」。當一個人擁有足夠強烈的動機（Why），他自然會找到方法（How）。羊叔沒有因為讀商學院就畫地自限，也沒有因為 49 歲就拒絕新科技。相反的，他利用了他在商場打滾多年的「即戰力邏輯」，讓 AI 成為他最強的槓桿。

在這個技術爆炸的時代，我們該恐懼的不是 AI 取代我們，而是恐懼自己失去了「不斷重塑自我」的勇氣。

羊叔的故事告訴我們：站在巨人的肩膀上，不只是為了看得更遠，更是為了在巨人奔跑時，我們能優雅地與之共舞，而非被踩在腳下。

這給我們留下了一個值得深思的問題：如果一位 49 歲的非本科系大叔，能用 20 分鐘完成過去 4 個月的工作，那麼，正在閱讀這篇文章的你，還有什麼理由不為自己的人生下半場，裝上一對 AI 的翅膀？