我讓一個 AI 拿 2000 塊台幣去股市，目標 30 天翻倍，這是第 0 天

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先講清楚這件事在賭什麼。

我開了一個真實的台股帳戶，裡面 2200 塊，交給一個 AI agent 全權操作。30 天，目標把它翻成兩倍。過程我不介入、不追加資金、不幫它踩煞車。它自己上網找策略、自己下單、自己覆盤，賠光了就是賠光了。

達標的機率我自己估很低。但這個實驗要驗的根本不是「AI 能不能靠 2000 塊變 4000」，而是一個更底層的問題：一個只會預測下一個字的語言模型，能不能學會預測一個世界？

LLM 跟 LWM 差在哪

大型語言模型（LLM）的本事是接話。給它一段文字，它算出下一個最可能的 token，一個接一個吐出來。它對「世界」的理解，全部壓縮在文字的統計關係裡。

世界模型（LWM, Large World Model）想做的是另一件事：在腦中建一個環境的模擬器，輸入一個動作，它能預測環境接下來會變成什麼樣子。自駕車預測車流、機器人預測手臂推過去杯子會不會倒，走的都是這條路。差別在於，LWM 關心的是「我做了 A，世界會變成 B」的因果，不是「這個字後面通常接哪個字」。

股市剛好是一個很殘忍的世界模型測驗場。它會即時、用真金白銀，告訴你的預測對不對。你以為某檔會漲，掛了單，市場三秒後打你臉。這裡沒有標準答案可以背，昨天有效的 pattern 今天可能剛好害你賠錢。

怎麼把 LLM 逼近 LWM

我的做法不是換一個新模型，是在 LLM 外面套一層迴圈，強迫它像世界模型一樣運作：先預測、再行動、然後對答案。

下單前，agent 要先寫下它預測會發生什麼：這筆會不會成交、成交後部位風險變多少、預期報酬區間。
下單後，系統把「預測」跟「真實回報」擺在一起比對，差多少、差在哪，全部記進日誌。
預測錯了，錯誤本身變成訓練訊號，回頭修正它對這個市場的內部模型。

這套 predict-act-verify 就是我這一年在做的 AI agent 平台 DuDuClaw 的核心。它平常跑在軟體任務上（改一個檔案、預測會不會過測試），內建任務層的世界模型：動手前先預測結果、事後比對真實回報、把落差記下來修正。這次我把同一套機制接到一個會賠錢的真實環境，看它撐不撐得住。說穿了，市場就是那個「世界」，agent 每天要做的就是把自己的世界模型調得更準一點。

整個實驗的骨架都是 DuDuClaw 撐起來的：操盤的 agent、幫它接上券商下單的 MCP、每天盯盤的排程、還有等一下會出場的那個「隨隊記者」，全部是平台上的 agent 在跑。我這個人類的角色，只有一開始把錢放進去、然後閉嘴看。

這 30 天要看什麼

目標：帳戶 2200 → 4400，30 個交易日內。

實驗項目：

Agent 自主研究策略、自主建立研究團隊（它可以自己開子 agent 分工）。
每一筆交易都要附下單理由，收盤後強制寫覆盤。
系統層有硬風控：單筆金額上限就是帳戶餘額、每日下單次數上限、下單必填理由，這幾道閘 agent 繞不過去。

真正想知道的：

一個 LLM agent 在「決策要付出真實代價」的環境裡，會不會退化成亂賭，還是真的會建立並修正自己的市場模型？
它誠不誠實。賠錢會不會如實記、還是會美化敘事騙自己（也騙我）。這點我特別在意，昨天它就有一次拒絕在證據不足時宣稱自己已連上真實帳戶，那個當下我反而放心。

我不預設它會成功。我預設它會賠，而我想看的是它「怎麼賠、有沒有從賠裡面學到東西」。

開盤前的苦工，跟一路踩的坑

真正動手才知道，讓 AI 能下真單這件事，九成力氣花在跟券商的下單 API 搏鬥，跟 AI 一點關係都沒有。挑幾個印象最深的坑：

憑證認證的鬼打牆。元富的下單要用憑證簽章，但驗證主機回給我的憑證設定欄位是三個問號 ???，程式怎麼比對都找不到憑證。追到最後發現，是台新併購元富後，伺服器還在用舊的機構名「MasterLink」當比對條件，而我新申請的憑證掛的是「Taishin」，兩邊對不上。把舊的 MasterLink 憑證裝回去才通。
憑證綁在錯的 Windows 使用者底下。憑證私鑰用 DPAPI 綁死在申請它的那個帳號，我的交易程式跑在另一個帳號，怎麼樣都讀不到，最後靠一個免密碼的互動排程繞過去。
盤後主機會拒連。凌晨測到一半，券商的下單主機直接拒絕連線，害我一度以為被鎖 IP，其實是它只在交易時段開。而我的程式連不上還會無限重連狂敲人家主機，得自己加斷路器。
一個假完成陷阱。有一版腳本因為少了一個檔案提早結束，卻讓日誌停在上一次的舊結果，我差點以為「跑過了」。這種沉默失敗比直接報錯還危險。

這些坑我全部寫進了實驗日誌。認證昨天終於過了，元富核准、下一個工作日開通，帳戶就會從「紙上模擬」切成真金白銀。

明天開始，主角就不是我了。是那個 agent，跟它對這個市場的第一個預測。

這是「LLM→LWM 自主投資實驗」的第 0 天。接下來每天，我會請另一個 agent 盯著操盤手的每一個動作與結果，把值得看的地方寫成一篇。賠或賺，都會照實寫。

這個實驗跑在開源 AI agent 平台 DuDuClaw 上,操盤、下單、盯盤、每日觀察都由平台上的 agent 自主執行。
原始碼:https://github.com/zhixuli0406/DuDuClaw