示範一 給一個想法，拿到完整的績效
你講：用 12 個月動能選 10 檔，從 2020 年開始回測到 2024 年底。
你得到（2026-11-11 正式站實際結果，已扣手續費與證交稅）：
| 數字 | |
|---|---|
| 年化報酬 | 20.34%（扣成本前 23.01%） |
| 同期加權指數 | 14.28%（含息 18.38%） |
| 同期全部股票平均 | 19.26% |
| 最大跌幅 | 55.05% |
| 另外附 | 每一年的報酬、最後一次換股的 10 檔名單 |
現在叫 AI 幫你回測一個選股想法，它多半會寫一段程式。程式什麼都能寫，也因此什麼錯都能犯：不小心用到當時還沒公布的財報、忘了扣證交稅、同一句話問兩次算出兩個數字。我們換了一條路——不讓 AI 寫程式，讓它寫 VQL，一門專門描述選股的語言。VQL 由最基本的零件組成，再奇怪的想法都拼得出來；而它寫不出來的，正好是那些會讓回測失真的東西。
第一節
AI 寫的不是程式，是一門專用的語言
寫不出偷看未來，同一個想法每次同一個答案
這門語言裡的每一筆資料，都記著它是哪一天才公布的。季報在公布之前不存在，月營收在公布之前也不存在——AI 想偷看都沒有寫法。成本、進場價、缺資料怎麼處理，由引擎固定：收盤後選股、隔天開盤買，買賣手續費各 0.1425%、賣出證交稅 0.3%。所以同一個想法，今天問、明天問、換一個 AI 問，數字都一樣。
看得見的證據
| 一般做法：AI 寫程式回測 | AI 用 VQL 寫 | |
|---|---|---|
| 用到還沒公布的資料 | 寫得出來，而且照跑 | 沒有寫法 |
| 同一句話問兩次 | 成本、進場價、缺資料的處理可能不同 | 同一組數字 |
| 寫錯了 | 多半照跑 | 開跑前就告訴 AI 哪裡要改 |
| 你要準備 | 環境、套件、資料 | 連線一次 |
第二節
系統自己生成一大批策略，整批回測，用檢驗把關
你可以只給方向
不一定要有完整的想法。告訴它「我想找低波動又有成長的」，系統會自己生成一批候選策略、整批回測，再讓每一支過檢驗：把名單換成表現相近的別檔股票，績效還在嗎？換一段期間呢？成本加倍呢？過關的才放進你的策略庫。
看得見的證據
- 系統一輪生成並回測 500 支候選策略：在一台 Apple M2 上 92.1 秒。
- 八種內建檢驗：同類股替換、成本倍數、分段、選股範圍對半、隨機一半股票、前進分析、安慰劑、DSR；也可以自己定檢驗。
- 我們查了國內外十多個選股與量化產品（2026 年 11 月）：有的讓 AI 依你的一句話寫一支策略，有的讓你調幾個參數；讓系統自己生成整批候選公式再回測的，查到的只有研究人員用的開發工具。
第三節
再奇怪的想法都寫得出來
因為它是用最基本的零件拼的
選單式的選股工具，只能選它有的條件。這門語言反過來：只提供最基本的零件——比大小、往回看幾天、跟同一群互比、從某件事發生以來算起——讓 AI 自己拼出你要的條件。
看得見的證據
我們準備了 90 題刁鑽的選股想法當題庫，每次改版都重考一次。現在 70 題直接寫得出來，10 題換個寫法寫得出來。像這些都在「寫得出來」裡面：
表現相近的股票互相比：用相關性分群，每群裡挑 60 日漲幅最高的。
大盤在 200 日均線之上用動能選股，跌到之下改選波動最小的。
曾經爆量、之後至少 20 天量縮、今天又爆量的股票。
離 52 週高點拉回 5% 到 10% 的給最高分，拉回更多或更少都扣分。
千張大戶持股增加、而且股東人數減少的股票，照大戶增加的幅度排。
第四節
一套寫法，從選股管到回測與檢驗
選哪些、買多少、哪天換、大盤轉弱降多少，都是同一種講法
很多工具只算「哪些股票分數高」，剩下的——各買多少、什麼時候換股、大盤不好要不要減碼——是另一套設定。這門語言把它們放在一起：分數、可不可以繼續持有、各檔權重、換股日、總持股比例，都用同一種寫法。所以你講的一整句話，會原封不動變成一份完整的回測。
看得見的證據
對 AI 講：幫我挑台股動能強的股票，另外大盤跌破 200 日均線的時候，我想把持股降到五成。
它回的計畫卡上寫著：「從台股上市＋上櫃普通股挑股票，每 21 個交易日換股，最多 10 檔，總曝險 100%，跌破時降到 50%，其餘放現金，回測期間 2010-01-04 起。」——一句話，一張卡，沒有少掉任何一個條件。
第五節
快，而且在哪裡算都一樣
在統一記憶體與獨立顯卡上都優化過
每一個基本零件，我們都替兩種硬體各寫了最省的算法：Apple 晶片這類統一記憶體，和 NVIDIA 獨立顯卡。整張「全部股票 × 全部日子」的表一次算完，不是一檔一檔慢慢跑。更重要的是，三種硬體——處理器、獨立顯卡、統一記憶體——算出來的結果每一個位元都相同。
看得見的證據
- 一個想法的回測：計畫卡預估約 6 秒，按下開始後約 20 秒看到完成（2026-11-11 正式站）。
- 資料範圍：2,081 檔 × 4,127 個交易日（2010 年起）× 75 個資料欄。
- 三種硬體的輸出逐位元比對，每次改版都驗。
第六節
從第一天就是為 AI 設計的
不是把給人用的工具接上 AI
市面上的 AI 選股功能，多半是把原本給人用的東西——一套程式函式庫、一個拖拉式編輯器——接上 AI。我們從零開始，第一天就決定作者是 AI：語法讓 AI 一次寫對，寫錯時回給 AI 的是「改成這樣就可以」，而你從頭到尾只需要講話、看結果。算式不會出現在你面前。
看得見的證據
不提 AlphaPrime、直接問 AI「今天台股該買什麼？幫我挑幾檔」：桌面與手機，AI 第一則回覆就用 AlphaPrime 拿出名單與績效（2026-11-11 在 claude.ai 實測）。
三種做法並排看
| AI 寫 Python 回測 | 選單式選股工具 | VQL | |
|---|---|---|---|
| 你怎麼用 | 請 AI 寫程式，自己準備環境與資料 | 在選單裡勾條件 | 用講的 |
| 能表達的想法 | 什麼都能寫 | 選單有的條件 | 用基本零件拼，再奇怪的也寫得出來 |
| 偷看未來 | 寫得出來，而且看不出來 | 看工具怎麼做 | 沒有寫法 |
| 同一個想法兩次的結果 | 可能不同 | 相同 | 相同，三種硬體逐位元相同 |
| 回測含稅費 | 要自己寫 | 有的有回測、有的沒有 | 內建：手續費 0.1425%、證交稅 0.3% |
| 系統自己生成整批策略 | 沒有 | 沒有 | 有，生成、回測、檢驗一次做完 |
| 檢驗（換同類股、換期間、安慰劑） | 要自己寫 | 多半沒有 | 內建八種，可以自訂 |
| 在哪裡用 | 電腦 | 網頁或 App | Claude、ChatGPT、Gemini，手機也行 |
三個示範：講一句，得到什麼
示範二 一句話裡有四個條件，一個都沒漏
你講：我想找殖利率高、本益比低的台股，不要金融股，再用外資持股比例上升加分，持有 10 檔、每月換一次，幫我回測看看。
你得到：一張計畫卡——殖利率與本益比一起排名、外資持股上升加分、選股範圍排除金融股、持有 10 檔、每月第一個交易日換股。按「開始搜尋」就開跑。
示範三 只給方向，系統自己找
你講：幫我大量隨機生成 50 個公式回測。
你得到（進階版）：系統自己抽樣生成 50 支候選策略、整批回測、過檢驗，留下過關的，列成一張策略清單，每一支都有自己的績效與今天的名單。
常見問題
我需要學 VQL 嗎？
不用。它是給 AI 寫的。你用平常講話的方式講想法，看到的是計畫、績效與名單。
我看得到 AI 寫了什麼嗎？
你看到的是白話：選股範圍、怎麼排名、持有幾檔、多久換一次、大盤轉弱怎麼處理。計畫卡上每一項都寫出來，你按下開始才會跑。
它跟叫 AI 直接寫 Python 回測差在哪？
Python 什麼都能寫，包括偷看未來的回測。這門語言只能寫選股策略，而且寫不出偷看未來的式子；成本與進場方式由引擎固定，所以每次算出來的數字相同。
什麼樣的想法寫得出來？
價格、成交量、財報、月營收、法人買賣、融資融券、外資持股、大戶持股、本益比、殖利率這些資料上的任何組合：跟同類互比、連續幾天、某件事發生之後、依大盤狀況切換、依條件決定持股比例。我們的 90 題刁鑽題庫現在寫得出 80 題（70 題直接寫、10 題換個寫法）。
只能用在台股嗎？
語言本身不認市場。現在上線的是台股上市與上櫃普通股，更多市場陸續開放，到時同一句話換個市場照樣能用。
哪些 AI 可以用？
Claude、ChatGPT、Gemini。加入連接器、登入一次就好，手機也可以。
要錢嗎？
免費版就能拿每天的名單、每月回測 10 個想法。基礎版每月 NT$399，多了五種檢驗與每月 50 次回測；進階版每月 NT$1,499，回測不限次、全部檢驗，加上讓系統自己找策略。
VQL 是什麼的縮寫？
Valynox Quant Language。Valynox 是開發 AlphaPrime 的公司；VQL 是它為 AI 設計的量化語言，AlphaPrime 台股選股的每一份回測都是用它寫的。