AI炒股的下單策略怎麼驗？研究發現獎勵正確仍可能學不好

（媒角抵加／林承志綜合報導）驗收AI炒股工具的下單策略，可先看比較基準、未參與訓練的測試，以及成本與訂單變動後的表現。倫敦大學學院研究者10月2日公開一份券商交易模擬論文，報告以PPO強化學習調整下單速度時，即使獎勵計算通過檢查，部分策略仍學得不準。台灣金融團隊因此多了一個具體驗收問題：AI在相同條件下，做出的決策與可靠策略差多少？

關鍵資訊

• 研究任務：模擬券商調整交易速度，衡量執行成本與持倉風險。
• 比較方式：將AI動作與已知參考策略放在相同狀態下檢查。
• 適用對象：評估交易執行系統的金融團隊、採購者與研究人員。
• 驗收重點：對照策略、未見過的測試、重複訓練結果，以及條件變動後的表現。

下單快慢有成本，研究用已知策略作對照

倫敦大學學院研究者Siu Tung Wong與Carlo Campajola讓PPO學習券商的交易速度：下單快有成本，慢則讓持倉承受價格風險。作者在原論文檢查獎勵公式的離散實作，再把AI與解析參考策略比較。無隨機訂單流時，選定的前饋神經網路策略能接近參考動作；加入隨機訂單流後，測試的兩種網路策略仍不準。

這裡的「獎勵」是訓練時評量動作好壞的分數。驗收時可以分開問兩件事：分數是否忠實反映系統的目的，以及學習後的策略是否真的做出較好的決定。前者是評分規則的檢查，後者需要實際比較動作與執行結果。

估分模型如何比較兩個相近動作？

PPO訓練包含估計未來得分的模型，稱為critic。作者在120個測試狀態比較兩個相近動作，發現以critic估值推算的排序，與重複模擬報酬同方向的比例為51.7%。論文第4節的診斷將較弱的動作排序列為學習困難的可能原因；這個比例衡量的是局部決策比較。

估分模型與實際表現之間的落差，也是既有研究討論的問題。Ilyas等人在2020年版本的〈A Closer Look at Deep Policy Gradients〉指出，學到的價值估計與真實價值函數可能有差距，訓練使用的代理目標也可能偏離實際獎勵。這類診斷把問題從最後的總分，往前追到產生決策的過程。

拿到績效報告，先問四個驗收問題

OpenAI的Spinning Up研究方法說明提出公平比較、使用多個隨機種子，以及區分調整參數與最終實驗等原則。比較基準也要投入相當的調整努力，最後報告保留全部結果。

媒角抵加依這些評測原則與交易執行情境，整理四個可向系統供應方提出的問題：

• AI和哪一套策略比較？ 請供應方列出現行策略或可靠的參考方法，並交代雙方使用的資訊、訂單條件與成本設定。這份對照能回答導入AI後，哪個環節有改善。
• 最後測試有沒有與訓練分開？ 請列出訓練、選模型及最終測試各自使用的資料或模擬路徑，說明測試結果是否曾被拿來調整參數。讀者才知道數字代表哪一階段的表現。
• 重做訓練，結果差多少？ 請提供全部訓練結果的平均值、分散程度與失敗情形。隨機種子是控制訓練隨機性的設定；不同設定下的結果，能顯示改善是否穩定。
• 條件改變後，策略怎麼反應？ 請列出成本上升、訂單波動或資訊缺漏的測試，並同時呈現執行成本、持倉與策略動作。驗收項目因此能對應到系統實際要處理的問題。

這四項問題適合用在採購提案、模型更新或內部驗收會議。供應方提供的資料若能讓兩套策略在相同條件下比較，團隊就能逐項討論改善、代價與適用範圍。

保留原策略再讓AI微調，改善也有條件

作者另以已知策略為起點，讓PPO學習調整量。論文第5節報告，執行成本減半時，五次獨立訓練皆改善模擬得分，但只縮小原策略與新成本參考策略得分差距的2.22%；其他成本條件未見可靠改善。

對導入團隊而言，這提供一種可比較的測試安排：保留原策略，記錄AI增加的調整，再分別量測兩者在新條件下的效果。若考慮這種做法，驗收報告也可以列出調整幅度、績效差距及何種情況下會退回原策略。

台灣金融團隊可把門檻與壓力測試寫進驗收

金管會2024年的《金融業運用人工智慧（AI）指引》建議金融機構依AI目的訂定穩健性指標與門檻。對較高風險、影響較大的系統，可考量在與日常作業分離的環境測試，納入市場壓力情境；使用後持續監控效能與變化。這份行政指引也說明，人工監督方式可依影響程度安排，包括審查、核准、最終決定或安全關閉。

金融團隊可以把這些項目寫成一份驗收文件：每項指標的通過門檻、測試資料、觸發停用或重新驗證的條件，以及有權處理異常的負責人。準備採用交易工具的使用者，則可先向業者索取適用市場、費用條件、執行權限與錯誤處理說明，確認工具提供的是建議，還是會直接送出委託。

實際操作的確認權，可延伸閱讀〈AI替你按確認，錯了誰收拾？〉；關於代理越界後的處理責任，則可參考OpenAI代理安全事件的報導。更多導入與驗收議題收錄在AI工作流程。

資料來源與更新紀錄

• 2026年10月6日查閱：UCL金融與科技研究所團隊頁，核對Carlo Campajola的AI與金融分析研究身分。
• 2026年10月6日查閱：Wong、Campajola研究摘要與版本紀錄。v1於2026年10月2日UTC提交。
• 2026年10月6日查閱：券商交易PPO研究全文，核對交易任務、獎勵實作、策略比較、critic診斷與成本變動實驗。
• 2026年10月6日查閱：Ilyas等人〈A Closer Look at Deep Policy Gradients〉，採2020年修訂版本的估值與評測背景。
• 2026年10月6日查閱：OpenAI Spinning Up研究方法說明，核對公平對照、重複訓練與最終實驗原則。
• 2026年10月6日查閱：金管會《金融業運用人工智慧（AI）指引》，2024年6月版，第13、17至19頁的人工監督、穩健性與測試說明。
• 2026年10月6日：整理研究設定、結果與四項驗收問題。