第一階段（2014-2015）：谷底重啟摸索期
約十年前，2014 年初，我放棄唸了多年在職研究所的隔一年，那時生活從「匆匆忙忙，連滾帶爬」，變成「從從容容，游刃有餘」的模式。廢了一年的我，一時之間，生活的重心登時少了大半，而我又是個閒不住的人。
在職那幾年，雖然課業壓力真的大，且每天都有研討會，學業工作兩頭燒，日子真的既充實又難過。每天都有新東西可以學，很有充實感，不會感覺時間消逝的很快，但這些扛不住的壓力，終於還是在某一天認清現實，砍得一乾二淨。停損的東西，是比任何金錢都還要沉重的四年人生，那一陣子，心裡真的很挫敗，覺得人生都搞砸了。但是，那一刻也同時解鎖投資裡很重要的心裡技能「停損」，沒有什麼沉沒成本比那次的停損還要沉重，現在砍股票真的跟呼吸一樣，不再有半分猶豫。
為了不讓那些年的努力成為泡影，我想起了「決勝 21 點」電影裡，數學也是可以成為武器的！而所學的隨機程序、演算法、以及眾多理論，或許可以用在股市也說不一定，而且早年在幣圖誌部落格看過某文章確實寫到，有人用數學建立模型，在股市達到財富自由的真實案例。因此，2014 年，我立下了計畫，準備開始爬人生第二座山。從小白踏入投資的第一步，那時什麼都不會，當然要先從基礎理財知識開始，因此一有空就到書局去翻書，比較淺的，在書局站著就看的差不多了，比較深的，就搬回家好好研究個清楚。這些書比想像中有趣又不煩悶，與過去研究數學相比淺了不只 N 倍，短短幾個月，就看完了近百本書，書局中理財專區的每個櫃子，幾乎每本都翻過了一遍。
從看過的書來分類，大致覺得就只有分成兩派，一個技術派、一個價值派，還有一個以產業趨勢為主，但書中沒列出具體概念。我上網查了兩派的區別，多數都說「技術派入門容易精進難、價值派入門難度較高，但較經得起驗證」，而多數大師當屬價值派的高手，於是我理所當然地拜入價值派，第一步就是開始專攻財報方面的基礎知識。
第一步，我看網路上的高手多數有自己整理一套 Excel 來整理股票資訊。因此也先從 Excel 開始，抓了幾本與估值有關的書，便開始寫函數。先試著用書中寫的方法來估值，到各大網站去找財報數據，當時還不會寫爬蟲，所有的數據都是手搓 key 進去的。第一版程式，花了 2～3 個月就寫好了，大概整理了 150 多檔股票，那時是參考某雜誌中「二兩」的方法為基礎模型（註：二兩是 Smart 智富雜誌某一期封面人物，以極分散低本益比投資法，以及全額投資法將資產滾大），先抓台灣 50 以及中型 100 等股票來測試。當時以他為模型的理由是因為：「以機率來判斷，如此分散又高績效很難以歸功於運氣，且又有具體的指標與投資策略，我從小到大可沒中過什麼大獎，需要確定性高的方法。」結果，實際下單測試後，慘不忍賭，輸的一蹋糊塗，覺得自己太冒失了，真是個笨蛋，沒有先驗證過就進場。事後想想，當時輸錢其實反而是好事，因為不會誤把錯誤的方法當成投資聖杯來看待。
我擬定了一套更嚴謹地方法來進行，以研究論文的方法來確認方法的有效性，依據《研究生完全求生手冊》中的方法，首先要先列出一個特性比較表，比較各種選股策略，在不同環境、不同條件下的測試結果。依據眾多書中所寫的概念，共規劃了多種不同的策略模型，總計超過 40 種以上，每種策略先用單因子下去跑數據結果，最終再依結果組成了兩因子、多因子，實驗過程是直接在市場實測，因此是最可靠的研究成果。
幾個月後，我發現 150 檔的母體來進行採樣真的不行，篩選後的樣品數會太小容易失真，需要更多的樣品母數來驗證結果，於是又整個改寫架構擴散到全部的上市櫃股票，Excel 檔從一個檔案，一口氣增加到十幾個。因為策略真的太多了，函數寫到超過了 Excel 可以容許的上限，只好拆成多個，分階段來寫，寫到最後每個儲存格的函數都又臭又長，至少都 2～3 層的邏輯在裡頭，光是每天分段整理的時間都去了大半，Excel 跑起來又很慢，電腦還會當機，每每要改函數時，都覺得我的額頭在冒煙。
後來，開始轉換到 matlab 來寫， matlab 是研究所期間用熟的工具，是研究生必備的好朋友。設定成矩陣運算來寫、速度快多了，那時工具脫離 Excel 後，可以處理更為複雜的演算法，就開始把以前會的演算法一個一個拿來應用，處理訊號算是自己的本科專業，把財報數據當成訊號來處理，也蠻得心應手的。然後又寫了一陣子又卡關了，因為台股的上市櫃公司家數會一直擴展，每年也都有公司下市，但我的陣列行列數卻是寫死固定的，每次改寫都是個大工程，而且複雜度會直接爆表，只要漏掉一個陣列沒有改到，數據出來整個都錯位，且錯的離譜。
當時有個語言工具已經很熱，叫 python，我以前沒學過。到書局翻了一下書，發現跟 matlab 的語法差不太多，而且還是開源的，吃的系統資源比 matlab 小很多，又有很多現成的庫可以引用。開始第三次的大搬家，又花了數個月把 code 慢慢邊學邊改，改成 python。之後又看書、看了許多教學的 youtube，後續慢慢地又學會了爬蟲，以及許多自動化的技巧，40 幾個模擬都能每日自動進行，省下了很多手工。
一直到 2015 年的一年多期間，多次的改寫演算法，無數次的失敗又重試，最終理解了用過去的數據以及簡單的線性估算法一定會失敗，多數的股票獲利曲線都非線性。估值其實就是「估未來」，一定要把「未來」以及「事件」的變化考慮進去，才能提早預判轉折，而公司與公司之間也不能適用同一套模型，必需依據不同的數據結果表現進行分類才行。於是又惡補了許多與概率相關的演算法的書，以及財報的估值理論等，甚至為了某個演算法，還特別研究了氣象學中怎樣估算天候及預測颱風路徑的論文，比唸研究所期間還要認真許多。
第二階段（2016-2019）：量化投資黃金期
不知不覺，過了一年多，時間到了 2016 年初，我在 2015 年實驗階段進場虧損的 15%，都在2016 年過年期間全部轉正。到了 3 月，當時最紅的新聞便是 Alphago 打敗了當時人類最強棋手，颳起一陣「佐為」旋風，該模型的演算法雖然沒有透露，但我隱約覺得應該與機率模型脫不了干係，那時我估算股票價值的方式，已經採用了機率模型而非線性模型，因此信心大增。同一年，Alphago 打敗了人類頂尖棋手，而我選股演算法的模擬實測結果也在那一年初次打敗大盤，且用 100 多檔的成份股組合贏過大盤指數 15% 以上的績效。當時開心極了，同一年 9 月兒子也出生，真是雙喜臨門，帶來不少好運。
隔了一年，2017 年，演算法的績效表現一直很穩健運行著，每個月都能贏大盤 1～2%，小孩一天一天長大也越來越可愛了，當時新聞報導了不少網路創業的成功案例，因此用了小孩的生日為名，開了一個部落格當成演算法的模擬選股日誌，把演算法的模擬選股過程與結果公開驗證，似乎沒人這樣做過？也許會有意想不到的成果？
2018 年，選股演算法不斷優化，做了許多細部調整，那時估值的演算法從 40 幾條去蕪存菁只留下最有效的 12 條不同策略，剛好「成長、價值、成長與價值」三種類型各留 4 條精華的演算邏輯，那時部落格也寫的很勤，小孩還沒長大到會一直找我玩。當年的績效達到了年化 40% 以上，印象中有接近 50%，超過大盤指數許多，而且成份股還多達百支。
2019 年初，我寫了一篇與「二兩」相關的文章，受到了某雜誌記者的注意，曾有意採訪。當時投資達人逆轉勝的故事都很吸睛，但我自認會的東西還很少，投資起步比別人晚（雖是 2015 年開始，但實際是 2016 年初才正式翻正），本金又小、累積不大，真的算不上達人，不太好意思接受採訪。
第三階段（2020-2021）：黑天鵝與策略失效
後續 2020 年後，陸續認識一小群投資同好，網友、群友，會分享一些不同訊息，我也多會分享一些觀點，但多數觀點還是停留在量化以及財務指標的階段。隨後，一直效法「二兩」投資法，採用 all-in 策略的我，碰到了人生第一次的金融股災，且犯下了一個超愚蠢的大錯，不慎全部砍在最低點，真的就是最低點（2020 年 3 月 19 日），當天早上我還發佈在那個幾乎沒幾個人看的粉絲團之上，感覺真的是糗爆了。到了晚間，開始有國安基金確定進場護盤的消息傳來，又是一次超級挫敗的經驗，當天晚上我躺在床上完全睡不著，我望著天花板思考了整晚，美股熔斷與國安基金訊息不斷交雜一起，心情也漸沉澱、逐漸回到 5、6 年前砍掉人生時那般的平靜，直至清晨四點鐘終於想通，我只不過是再砍掉昨日錯誤的自己而已。於是起來草草列了一張股票購物清單，算好了總資金，拿起手機，在盤前全部掛漲停價把前一天賣掉的全部點回來。
那次股災之後的一兩年（2020～2021 年），題材股如「航運、生技、ABF、NB、面板」等，發光發熱，但卻很難進到我所設定的量化篩選範圍之內，漸漸發覺自己採用方式的不足，績效也開始從打敗大盤 15% 以上，掉到只能打敗大盤 10% 以內。小孩慢慢長大黏人，從 1 個變 2 個，因此大多時間都在陪小孩玩，粉絲團及部落格也都處於停擺的狀況，只剩下最基本的運作，此刻也是我下定決心從量化開始走向質化的轉捩點。量化的績效已經花了 5 年，走到了難再突破的瓶頸，再難以向上一步。
第四階段（2022-2024）：質化轉型與修煉
質化分析比量化分析更困難，雖然不必用到什麼模型或演算法，但是很難以落實，而且沒有一套客觀的驗證方法檢驗有效性。為了很好的處理這些質化的資訊，我先從「分類」開始，細讀了每家公司的財報、公司簡介、產品資訊，然後一家一家來細分產業。每天在想，怎麼讓所收集到的資訊，能夠更快的與這些公司交互地連結在一起。
2022 年，我定了一套質化分析，全新的學習計畫，開始有計畫性地每天關注收集各種大大小小的資訊，並且做成筆記。像是利用 google 郵件收集新聞、利用新聞推播等收集，或各種方式，我每天總是在想，怎麼樣才能讓資訊收集更有效率。而這個時間的資訊，全部都靠手工整理，一則一則分類貼到我所分類的產業筆記之上，花掉超多時間，每天花在上面的時間，少說 3 個小時跑不掉。但我也漸漸理解到台股漲跌的特性，以及題材與資金流向的關聯。常常抓到不少題材股，或靈光一閃，但可惜都還在研究階段，都沒有任何買進的動作。
至 2023 年，我花了一年多的時間不斷打掉重練測試筆記整理以及呈現方式，試了多種的筆記軟體，Google keep、OneNote、Notion、Obsidian，最終發現原來最強的整理筆記軟體還是 Excel。
到了 2024 年，我的產業以及筆記系統已經可以穩定且高效地運作，資訊的收集也找到一個最好的方式，且可以自動化收集。資訊的收集效率變得超快，但我輸出及整理的速度反倒嚴重落後，於是開始練習速讀法，就這樣每天刻意練習 2～3 小時長達一年，看一則新聞，只要幾秒就能挑到重點，但看的速度雖快，眼力卻大大的耗損。
同一年，同時考量到現有的資源已經不再只是量化而已，且舊的網站更新都要手動更新，有諸多缺點，常常累到沒有力氣更新，所以績效數據越來越差。因此在 2024 年初決定花點錢買一個專屬的網域，正式將過去的舊部落格網站更新一個新家。
2024 年也是生成式 AI 的竄出年，雖然能夠用 AI 整理來快速摘要筆記，但卻卡在 token 用量的限制，且去年的 AI 等級及能力尚且不足，常會有幻覺行為，AI 還是遠遠跟不上我的速讀能力。且每日的新聞高達 300～500 則，我也不可能採用燒錢的方式來使用 AI 自動化這些工作，因此常用到 5～6 個 AI 同時鎖我 IP 的狀況，又或者 AI 降智嚴重，能力變的比我小孩還低。
第五階段（2025-未來）：AI 賦能與人機合一
2025 年，DeepSeek 爆紅，各式 AI 開始如雨後春筍出籠，生成式 AI 的競爭一下子白熱化。選擇性變多正是使用者的福音，在有大量 AI 工具可以採用的情況下，且 AI 能力不斷地進化。現在，我已經不再需要耗費我的眼力，可以直接利用 AI 自動化大部份的工作。整理筆記的時間，從 3 小時以上，濃縮至 1～2 個小時左右，且這時間並非是給我整理資訊的時間，而是給我閱讀以及思考決策的時間。我從辛勤的資訊搬運工，變成駕御 AI 工具的決策者。
AI 工具效率化的強大，還能直接與我過去所寫的自動化工作流結合，達到不必使用 n8n、Make 也可達到自動化的效果，即有效力又省錢。過去獨立開發的自有資料庫，在 AI 的輔助下也出現質的變化，開始變的高效，不太需要耗費體力整理，有更多精力用於選股以及思考。
從 2020 年開始迄今，質化方面的研究已花了我足足 5 年時間。我能感受到，台股是多麼地不理性，在漲跌的族群之間，連動的奇妙變化，多數時間都不在公司產品是否直接受惠？是否具備獲利能力？或者可能受惠程度的多寡？反而重點在於股本大小，股價好不好拉？題材能不能炒？散戶買不買單？題材股之間，存在的逆基本面力量、散戶如何的不理性、資金風向如何受到主流媒體的帶動、主力如何透過資訊優勢以及時間差來坑殺散戶、隔日沖如何營造籌碼現象來騙散戶上車以賺取價差。
今年，2025 年，我才剛看過「獵金遊戲」，略有所感。在台股的真實世界中，「張托德」很少，「李海倫」到處都是。股票的漲跌，多數由資金推動，少數才是基本面。因此「李海倫」的股票可以漲到外太空，「張托德」的股票也能跌到海平面以下（跌到淨值以下），這些都是常有的現象。價值投資有價值投資的優點，題材股也有他的威力。因此我們要認清股市中多數由資金推動的事實，但也要能分辨，當資金開始散去時就要準備開始安全下莊。當只留下遠大的夢想時，千萬不要像片中「清潔工」或者男主角女友的父親一樣，以為別人口中的利多就是未來，利多隨時會變，而資金只會先走一步。
總結十年投資歷程回顧，我不敢說我成功了，但至少在這方面我盡力了。以下列出幾項重點與心得，提供予各位參考：
- 投資方法千萬別閉門造車，世界上沒有獨創的方法，我所用的方法，絕大多數都是書中找得到的技巧，但可以不斷地改良那些方法。永遠記得要站在巨人（前人）的肩膀上，才能看的更遠。也許你找尋多年的聖杯，書裡面早就寫了。
- 記得李小龍有句名言：「我不怕遇到練習過一萬種腿法的對手，但害怕遇到只將一種腿法練習過一萬次的對手。」我要跟你說，這句話是錯的！投資並不在於努力而已，而在於努力的方向是否正確？所以，當無法確定方法有效前，最好是先廣泛地練習各種方法，一直到方法有效為止，之後再談刻意練習。若你這腿法踢不到對手，練習個一萬次又有何用？方向錯了，再多的努力只是累積更多錯誤的經驗。
- 任何投資方法，要讓自己可以從中找到樂趣，如此才能有堅持不懈的毅力與體力去成長。不管用什麼方法，一定要讓自己可以樂在其中，若投資及選股很痛苦、很像在工作，那就買 0050 就好，且買了就不要賣了。
- 失敗碰壁是正常的，一次就成功才是僥倖。投資很需要運氣，它就是一種概率而已，任何事都沒有必然結果，千萬別抱著賭一把翻身的想法。我們可以依據自己的能力的極限，在「可管理」的範圍內，盡可能地分散、去試錯，投資需要長而遠、而非短而快，「慢即是快」。
- 不要侷限自己的想法，任何方法都可試試看，試著跨出自己的能力圈，但不要脫離能力圈範圍太多，慢慢一步一步跨出去，最後會發現外面的世界，比自己原先認定的還要寬廣。