別人盯盤盯到眼花，我用這個開源面板把A股量化做成了副業

散戶最大的成本，不是手續費，是資訊不對稱

你有沒有算過這筆帳：同花順、通達信的專業版一年幾百到幾千人民幣，Wind 終端更是按萬計價，而你真正用到的功能，無非是選股、盯盤、回測這三件事。更憋屈的是，資料存在別人伺服器上，你的策略、你的覆盤紀錄，全都鎖在人家的帳號裡，哪天不續費就清零。

我認識一個做短線的朋友，每天盤後花兩小時手動整理連板梯隊、翻概念輪動，週末再花半天覆盤。這套流程他幹了三年，本質上是在用肉身幹機器的活。直到他把流程搬進一個開源面板，盤後十分鐘出結果，省下的時間拿去寫覆盤內容，順手在雪球和 Substack 上累積了兩萬訂閱。

這就是今天要拆的機會：用自架的開源量化工作台，把「研究能力」變成「可變現的資產」。

先把話說清楚：這篇文章適合有一年以上炒股經驗、想下班後搞點內容副業的人。純小白也能跟著部署玩，但變現那段你得先補點股票常識，或者只做資料搬運類內容，別硬上策略解讀。

機會在哪：工具免費，值錢的是你用工具跑出來的東西

GitHub 上有個專案 tick-stock-panel（倉庫地址：https://github.com/shy3130/tick-stock-panel ），據 README 顯示 5000 多 star，MIT 協議，作者個人開源維護。官方定位是「自架、零維運的 A 股選股+監控+回測量化工作台」，Docker 單容器部署，資料全部落在本地 Parquet 檔案裡，不依賴任何雲端帳號。

它內建 18 個選股策略，MA、MACD、RSI、KDJ 這些經典指標走指標流水線，一次掃表全部算好落盤。掃完全市場 5000 多檔股票只要幾秒鐘，資料存在你自己電腦上。回測模組把 T+1、手續費、滑價、停損都算了進去——這一點很關鍵，市面上大量「回測神器」忽略滑價和費用，跑出來的曲線美如畫，實盤一上就現原形。盤後還能自動拉出連板梯隊、概念輪動、炸板翹板資料，並支援 AI 對話式覆盤。據源帖稱，日 K 資料不填 API Key 也能用，AI 可接 DeepSeek、通義、Ollama——這點我沒親自驗過，你部署完第一件事就是試它。

專案作者自己也明確說了：這不是投資軟體，不做 AI 薦股，僅供學習研究。這反而是好事——工具不碰薦股紅線，你用工具產出的方法論和內容，才是合規的變現空間。

Step 1：先把面板跑起來，十分鐘的事

部署門檻低到離譜。機器上先裝好 Docker（沒裝過的去 Docker 官網下 Docker Desktop，Windows 和 Mac 都是下一步到底；裝完在終端機敲 docker -v 能出版本號就行），然後拉官方映像：

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docker pull ghcr.io/shy3130/tickflow-stock-panel

起容器的完整指令（埠口映射、資料卷、時區）以倉庫 README 的快速開始章節為準，常見的寫法長這樣，供參考：

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docker run -d \
  --name tsp \
  -p 8000:8000 \
  -v tsp-data:/app/data \
  -e TZ=Asia/Taipei \
  ghcr.io/shy3130/tickflow-stock-panel

瀏覽器打開本地埠口，就是一個完整的量化工作台：行情看板、自選股分組、策略掃描、回測研究、監控中心、連板梯隊，全部在一個面板裡。資料落在本地，換電腦掛個資料卷就搬走，不存在「帳號到期資料清零」的破事。

如果你連 Docker 都不想碰，找台一年約 NT$1,500 的輕量雲主機部署上去，手機也能隨時看監控推播——它支援語音播報和飛書推播，盤中異動直接推到手機，不用死盯螢幕。

Step 2：用回測把你的「感覺」變成「證據」

絕大多數散戶的策略停留在「我覺得」。這個面板的價值在於逼你把感覺變成可檢驗的東西：內建策略一鍵掃全市場，自訂訊號可以組合條件，回測報告直接給出淨值曲線、最大回撤、勝率這三個最要命的指標，還有一堆進階數據。

別被術語嚇住，給你翻譯成人話：

  • 夏普比率：每承擔一份風險，多賺多少。數值低說明你是拿命換錢。
  • 蒙地卡羅回撤：模擬各種倒楣行情輪番轟炸，看你最多可能虧多少。
  • IC/IR：看這個指標選股到底靈不靈，不靈直接篩掉。
  • 參數敏感性 / 滾動樣本外驗證：換個時間段、微調下參數再跑一遍，看策略是不是只在某段歷史裡碰巧有效。

舉個實操流程：你懷疑「縮量回踩 20 日線」在盤整市有效，就在訊號庫裡配好條件，先跑因子回測篩掉無效指標，再跑策略回測看近三年表現，最後看參數敏感性——如果參數稍微一動收益就崩，說明這策略是過度擬合的運氣，直接槍斃。結果可以匯出 CSV，存檔候選，一鍵載入複測。

這套流程跑通之後，你手裡就有了別人沒有的東西：帶資料口徑、帶歸因分析的策略研究紀錄。

Step 3：把研究紀錄變成現金流

工具本身不賺錢，賺錢的是三條衍生路線。先潑盆冷水：這三條路跑出來的是少數，主要成本是時間，冷啟動期可能長達數月，而且量化內容帳號賽道已經很擠了。下面的數字都是據我觀察圈子裡常見的報價區間，不是收益承諾。

第一條，內容變現。盤後 AI 覆盤+連板梯隊+概念輪動的資料，是現成的內容素材。每天花二十分鐘整理成「今日情緒週期+梯隊結構+明日觀察」的覆盤筆記，發在雪球、Substack、Lemon8。這類內容在 A 股圈層是硬通貨，據我觀察，做起來的萬訂閱 Newsletter 靠廣告加社群，月入幾千到上萬台幣是常見水準——但前提是做得起來，多數帳號死在冷啟動階段。

第二條，技能接案。會部署、會配策略、會讀回測報告，這本身就是稀缺技能。據我觀察，旋轉拍賣和蝦皮上「量化回測代做」「策略驗證」的報價常見在 NT$900–7,000 區間，客戶多是沒時間折騰的上班族股民。你交付的就是面板匯出的回測報告加一頁解讀。

第三條，賣流程不賣程式碼。把「Docker 部署+資料源配置+策略模板+覆盤模板」打包成一套教學服務，在方格子或付費社群上賣訂閱。工具是 MIT 協議免費的，你賣的是幫別人省下的幾十小時踩坑時間。

⚠️ 合規底線，單獨說一遍：
只做資料覆盤和情緒紀錄，絕不薦股。「我今天覆盤紀錄了什麼」和「我建議你買什麼」是兩回事，後者是非法薦股，是這條副業路上唯一能讓你翻車的紅線。內容裡不要給具體買賣建議，不要曬「跟著我買賺了」的截圖，不要收會員費承諾收益。記住：你賣的是研究方法和資訊整理，不是股票代碼。

案例：一個下班後的量化內容帳號怎麼跑起來的

前面提到的那位朋友，真實路徑是這樣的：第一週部署面板、跑通內建的 18 個策略；第二週開始，每天用盤後資料寫一篇 800 字覆盤，固定欄目「情緒週期定位+連板梯隊拆解」，發雪球和 Substack 雙平台；第三個月訂閱破五千，開了個 NT$400/年的覆盤社群，群裡每天發面板跑出的梯隊資料和異動監控紀錄。半年下來，社群 400 多人，加上廣告收入和兩單回測代做，據他自己說月均副業收入穩定在 NT$25,000 上下。他的原話是：「股票沒多賺多少，但研究股票這件事本身開始賺錢了。」

必須說明：這是我身邊的一個樣本，收入數字是他口述的，不保證可複製。他能跑出來，一半靠紀律一半靠入場時賽道還沒現在這麼擠。這個路徑的真正壁壘不是技術，是「每天盤後穩定產出」的紀律，而面板恰好把產出成本壓到了二十分鐘——剩下的，是你能不能堅持半年不斷更。

今晚就能做的事

打開 https://github.com/shy3130/tick-stock-panel ，點個 Star，拉下映像，把容器跑起來。先別想著賺錢，用一週時間把 18 個內建策略各跑一遍回測，看看真實資料長什麼樣——你會立刻理解為什麼 90% 的「股神策略」經不起滑價和手續費的檢驗。理解這一點，你已經跑贏了大多數還在靠感覺炒股的人。工具免費，門檻只是你今晚願不願意動手。