砸1.4億買大谷紀念球!優式資本徵實習生「月薪16萬」:劉興漢如何創造51%年化報酬率?
砸1.4億買大谷紀念球!優式資本徵實習生「月薪16萬」:劉興漢如何創造51%年化報酬率?

2024年,優式資本(UC Capital)以1.4億元標下大谷翔平50轟紀念球,讓這家坐落在台北101量化交易公司進入大眾視野。近期,又以月薪16萬元徵求暑期實習生再度引發關注。

優式資本董事長劉興漢日前接受《彭博》專訪,自揭成立五年來,平均年化報酬率高達51%,目前擁有約150億元流動資產,包括現金、股票、ETF與衍生性商品等。

劉興漢也透露,優式資本每月交易額約2500億元,通常使用三倍槓桿進行交易,並開發出多種高頻交易策略,在短時間內進出場賺取價差。

「以交易量來看,他們可以說是台灣最大的單一實體量化基金。」 統一證券主管向《彭博》表示,優式資本抓住任何微小的獲利機會, 「只要有錢賺,就會衝進去撿。」

ETF套利緩解關稅衝擊,逆勢打敗台股大盤

4月7日美國宣布新一輪關稅措施,引發全球股市震盪,台股單日暴跌2065點,跌幅達9.7%,共有945家上市公司跌停,金管會也提前祭出限制放空操作的政策,市場動能低迷。

劉興漢與團隊早在前一天,就擬定好策略,決定全力操作波動型交易。

當天市場恐慌情緒蔓延,使得許多ETF市價大幅低於淨值。優式資本在次級市場低價買進ETF後,隨即向發行的投信公司贖回這些ETF的淨值,並將成分股高價賣出套利,「市場越恐慌,我們的操作空間越大。」劉興漢說。

當天優式資本也放空幾支跌停的大型ETF,同時向發行投信公司買入市價飆升的反向型ETF。劉興漢解釋,跌停ETF在下一個交易日可能會進一步下跌,而已觸及10%漲停的反向ETF可望繼續上漲。

這波劇烈修正中,連續三個交易日下來,台股指數大跌近20%,優式資本的表現僅回落6.1%。

根據優式資本向《彭博》提供的數據,今年截至5月20日為止,透過交易台股、ETF和其他衍生性金融商品實現了11%的報酬,同期台股指數則下跌了6.6%。

軍事化管理,打造夏普值2.8的交易團隊

在台股之外,優式資本也參與了港股市場。此外,交易員必須在晚上10點準時開會,以檢視下一個交易日的操作策略與方向。

優式資本員工多形容,劉興漢是個要求極高的老闆,通常在清晨7點就抵達辦公室,下班後仍會在群組與同事聯絡。「你可以說我們是軍事化管理,但我們同樣追求創新,」劉興漢說。

為了讓績效跑贏大盤,除了紀律管理、策略與演算法開發,在突發事件中爭取優勢也是關鍵。優式資本曾經在台灣東部地區放置一台地震探測器,只為比市場更早接收到震波訊息,提早分析股市波動走向。

在這樣的系統化操作下,從2021年至今,優式資本的平均夏普值(Sharpe Ratio)為2.8。

什麼是夏普值?
夏普值衡量投資者每承擔一單位風險,所能獲得多少超額報酬。舉例來說,全球績效優良的對沖基金普遍落在2~3之間。以追蹤台股大盤的老牌ETF元大台灣50(0050)來看,近3年來的夏普值是0.11。

從摩根大通出走到創業分家,標下紀念球一舉成名

有人形容量化交易就是金融市場中的對弈,而劉興漢的成長背景,似乎正好鍛鍊了他對機率與風險的敏銳直覺。在北部眷村長大的劉興漢,童年鄰居、親戚常玩地下賭盤「大家樂」,讓他也成為麻將與德州撲克的好手。

在大學就讀金融科系畢業後,劉興漢在2007年加入摩根大通台北分行擔任分析師,接著在兩年後,加入摩根大通在亞洲量化交易種子團隊,正式加入交易工作行列。

2010年劉興漢離開摩根大通,並與前輩張君銘合作,共同投入2000萬元的資金,於2013年創立了名為鼎星資本的量化交易公司,開始自營交易。

鼎星資本的資產在2021年來到56億元,等於成長了270倍,兩人也因目標不同而正式分家。鼎星資本改名為雋寬資本(Jim Quant Capital),持續進行多種資產類別的自營交易,劉興漢則帶走一半資產,獨自成立優式資本,目前有46名員工。

2024年優式資本就在評估大谷翔平紀念球具有高報酬潛力後,成功標下而一舉成名。

當時拍賣設有每次出價不得超過10萬美元,且不得連續出價的規則。「最糟就是賣給上一個出價者,虧10萬美元,但是潛在獲利是無限的。」這顆紀念球在101公開展出後,劉興漢正與幾家日本公司洽談轉售中。

劉興漢說,優式資本下一個目標,就是在今年暑假找到8至10名實習生,並將有每月16萬元的報酬,「我認為這個行業需要新血!」

延伸閱讀:「比上帝更有錢」量化交易是什麼?1.4億標下大谷紀念球,程式如何精準捕捉賺錢機會?

責任編輯:李先泰

關鍵字: #台股 #ETF
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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