▌ 超越硬體競賽的競爭核心
在量化交易領域，大眾常將 AI 與機器學習的競爭簡化為比拼運算資源的軍備競賽。如同買了最頂級跑鞋的人不一定能贏得馬拉松冠軍一樣，擁有最多 GPU 晶片的公司，也並不一定等於是市場上最賺錢的公司。
外在設備只是參賽門檻，真正的勝負取決於技術含量的深度：如何精準定義問題、設計框架，並從高度波動的資料中過濾出統計規律。
若脫離了金融市場的底層邏輯與微觀結構，再龐大的運算架構也只是在海量雜訊中盲猜。
從量化交易的歷史演進來看，傳統時代依賴個人經驗與單一指標的策略，容易在市場環境切換時失效；
隨後興起的規格化工具與數據環境，讓團隊得以進行大規模的歷史資料回測與篩選；而現今的 AI 時代，賽局演進為將龐大資料串接至模型，由演算法自動進行海量的規律搜尋。
在這場轉變中，優式資本的態度很務實：技術是用來實踐邏輯的，AI 是強大的工具，而如何將演算法與市場結構整合，才是發揮技術價值的核心。
▌ 優式資本如何將 AI 應用於交易
在優式，AI 被定位為強化研究邏輯及發想策略的工程利器，並落實於四個面向：
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非線性特徵萃取：運用機器學習的模式識別能力，從複雜資料流中辨識傳統統計學難以捕捉的隱含特徵。
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自動化工程平台：建構規格化工具，將耗時的數據處理與動態驗證縮短至數分鐘內完成，加速策略的實驗週期。
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複雜策略型態合成：將多變數納入動態訓練，讓系統在不同波動型態下自動優化配置，建立具適應力的組合架構。
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動態風險管控監測：將前沿模型應用於風險管理，實時監測市場環境切換並動態調整限制條件，做到即時全面風控。
▌ 優式資本 x AWS AI 量化新星計畫
為培育台灣新一代 AI 量化人才，優式資本與 AWS 合作推出「AI 量化新星計畫」，讓參與者將所學實際應用於真實市場中的挑戰。
本計畫定位並非培養第一線的交易員，而是聚焦於底層開發的兩大技術角色：
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AI 因子分析師：數學、統計與機器學習為核心，從市場現象出發，辨識並驗證訊號與事件之間的因果關係，提升交易 Edge。
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AI 工程師：負責資料平台與分析系統的架構設計、部署與維運，扮演資料工程與資料分析之間的重要橋樑。其工作內容包含建立模型上架流程、規劃系統權限與資源配置，協助 AI 因子分析師能快速部署 Edge 模型，並確保版本管理、可追蹤性、系統穩定性監控、效能優化與異常排除。
▌第二屆「AI 量化新星計畫」：聚焦實戰痛點
本屆題目設計更貼近實務，參與者將共同參與優式目前正在處理的核心課題：
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現有問題的持續優化：針對團隊已經在處理的技術課題，尋找更高效率的優化解法，挑戰將現有模型效能推向更高階的表現。
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正在研究的前沿題目：直接參與團隊目前正同步探索並具市場潛力的實作課題，聚焦多變且充滿雜訊的真實交易情境，而非學術化的制式題目。
計畫支持資源
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數據與算力：使用 AWS 雲端資源，並在經過清洗具備高度動態特徵的真實台股交易資料中進行模型演練。
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Mentor 機制：由團隊提供指導，協助將理論化為符合真實交易系統性能要求的策略。
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薪資與機會：提供總計 16 萬元計畫薪資；表現優異者有機會轉正加入團隊。
金融市場沒有終點，昨天的獲利策略可能今天就被全面消化。這場賽局最迷人也最殘酷的地方在於市場效率終將被推向極致。而這正是第二屆「AI 量化新星計畫」的核心初衷：為優秀的技術人才提供一個真實的數據戰場，在實戰中淬煉出適應未來的進化能力。
