本週我嘗試使用 AI 來測試「蹺蹺板投資策略」。有趣的是，付費版 ChatGPT 在撰寫較複雜的策略程式碼時，表現並不如預期，反而是免費版的 Gemini 表現更為出色。不僅能快速生成可執行的程式，還能在我進行策略修正的過程中，協助將提示詞進一步結構化，讓程式更貼近我原本的投資想法。
對於像我這樣腦中常有許多投資策略概念，但未必能完全用程式語言精準表達的人來說，AI 真的是一個極佳的輔助工具。它讓我能夠把「想過卻無法驗證的策略」轉化為實際回測結果，這不只是提升了效率，更讓投資思考有了落地的可能性。
降低程式門檻：即使程式能力有限，也能藉由 AI 生成程式碼，快速進行策略模擬。
快速驗證想法：投資靈感不再只是紙上談兵，AI 讓回測結果能即時呈現。
策略結構化：AI 能協助整理思路，將零散的想法轉換為具體邏輯，便於調整與優化。
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| 使用免費版Gemini撰寫投資策略執行碼 |
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| 讓Gemini將提示詞結構化 |
因為第一次安裝python套件，怕下一次又忘記，在這裡紀錄一下，相關圖片之後再補(因為已經成功)
以下是AI給予的提示:
Anaconda Prompt 是一個特殊的命令提示字元視窗，它已經預先配置好，讓您能夠直接使用 conda 指令來管理您的 Anaconda 環境和套件。
開啟「開始」功能表：點擊螢幕左下角的 Windows 圖標。
搜尋應用程式：在搜尋列中輸入 Anaconda Prompt。
開啟應用程式：在搜尋結果中，您應該會看到一個名為 Anaconda Prompt 的應用程式。點擊它即可開啟。
（圖片說明：顯示在 Windows 開始功能表搜尋列輸入 "Anaconda Prompt" 後，找到該應用程式的樣子。）
開啟後，您會看到一個黑色的視窗，上面通常會顯示類似 (base) 的字樣，這表示您已進入 Anaconda 的基礎環境，可以開始輸入指令了。
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| 步驟1_搜尋Anaconda Prompt |
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| 步驟2_在base中輸入要安裝的套件 |
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| 步驟3_執行安裝 |
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| 步驟4_安裝完成(可以直接在代碼中運行) |
今天在公司使用 Copilot 撰寫了 10 個 VBA 程式，成功滿足主管所要求的格式。過程中，我刻意留下提示詞的記錄，並逐一比對 Copilot 產生的程式碼。這讓我意識到一個有趣的現象——相較於 ChatGPT、Gemini、Grok 等 AI 工具，Copilot 在 VBA 代碼的品質與彈性上，似乎還顯得薄弱一些。
也因為這樣，我在修正與優化代碼的同時，反而更清楚地看見自己程式能力的定位。甚至在幾個案例裡，我還「教導」了 Copilot 如何提高效率，這種角色轉換的感覺，頗為特別。
然而，受限於公司資安管制，目前唯一能不需申請就直接使用的 AI，就是 Copilot。這也讓我明白：若想真正受惠於 AI，仍需投入時間去「訓練」與「修正」，而這個過程其實就是一種雙向學習。畢竟，一天若要應對 10 個需求，光是教導 AI 如何更精準，就已是一份不小的工作量。
或許，未來的 Copilot 能更加進步，成為真正節省時間的夥伴，而不是需要額外「陪練」的學徒。
本週我嘗試使用 AI 來測試「蹺蹺板投資策略」。有趣的是，付費版 ChatGPT 在撰寫較複雜的策略程式碼時，表現並不如預期，反而是免費版的 Gemini 表現更為出色。不僅能快速生成可執行的程式，還能在我進行策略修正的過程中，協助將提示詞進一步結構化，讓程式更貼近我原本的投資...
