AI浪潮掀起程式交易3新趨勢

臺股示意圖。聯合報系資料照

【撰文：楊明峰】

程式交易是透過電腦程式執行自動化交易，包含接收訊息、設定進出場策略，以至於執行下單等流程，交易商品包含股票、ETF，以及期貨、選擇權等。另外，程式交易可執行回測，以歷史數據模擬投資策略，藉此衡量其風險與報酬。

金融風控科技公司——皓德盛科技爲美國、亞洲主要交易所等流動性提供者（造市商），創辦人曹維欣鑽研程式交易近20年。他表示，程式交易經大量數據與演算法的邏輯驗證，又被稱爲量化交易（Quantitative Trading，或稱計量交易）。目前法人、專業個人戶，紛紛採用程式交易，進行監控大量商品、自動化交易，並減少人爲的主觀干擾。

在實務面上，程式交易按交易頻率，以低延遲敏感度（Low-latency-sensitive），也就是追求運算速度作爲區分。速度愈快，愈能在極短時間捕捉市場的微小波動並從中獲利，且愈有本錢提高交易頻率。運算速度以微秒（10秒～6秒，microsecond）作爲分界點而有以下兩種交易類型：

1.中低頻交易：交易頻率約以每分鐘、每天，甚至每週爲週期，並不過度追求極致的交易速度。一般的程式交易多屬此類，以均線、標準差等策略，制定自動化交易流程，多半是賺一個小幅波段的報酬。

2.高頻交易：高頻交易又稱低延遲交易（Low-latency trading），以微秒，甚至奈秒（10-9秒，nanosecond）的運算速度「搶快」交易，多是進行跨市場、跨商品間的套利交易，如大臺指數期貨與小臺指數期貨之間的價格偏離，或是期貨與現貨間的套利等。雖是1、2個跳動點的「微利」，但每日交易筆數可達幾千筆、上萬筆，也能累積可觀獲利。

一般程式交易使用者，縱使發現類似的套利機會，除有手續費等摩擦成本，因下單速度遠不及高頻交易，終難藉此獲利。從事高頻交易的玩家，需具備頂尖設備、網速與相關人才，因此多半由機構法人或大戶所組成。但隨着電腦普及化後，程式交易逐漸成爲歐美交易市場的主流，超過所有交易量的5成。當AI時代來臨，臺灣在程式交易上出現以下的3大新趨勢：

趨勢1》晶片運算的算力大幅提升，且設備成本降低

AI驅動算力的提升與普及，有助於提升程式交易的運算速度。根據皓德盛科技內部統計，可程式化邏輯閘陣列（FPGA）晶片運算，應用於平均每10萬筆行情訊息的解封包上，比傳統CPU軟體語言的運算速度快了逾260倍，因此晶片運算（硬體加速）在高頻交易領域逐漸成爲主流。

高頻交易過去架設相關軟硬體設備、傳輸環境等，往往要斥資百萬元以上，隨着FPGA晶片應用逐漸普及，入門設備成本僅需20萬元、30萬元，大幅降低進入高頻交易的門檻，也讓機構以外的專業投資大戶，紛紛投入高頻交易。

趨勢2》市場規則改變，需求爆發

臺股現貨市場2020年3月23日全面實施盤中逐筆交易，現貨與期貨、選擇權等跨商品間的套利、避險等交易更具效率，加上當時適逢新冠疫情（COVID-19），多數人在家遠距上班，開始鑽研並投入程式交易中。一夕之間，程式交易需求大爆發。

期貨商從用戶端觀察，或能從5檔掛單的交易手法發現，有不少初入門者，前仆後繼踏入程式交易的世界。而坊間程式交易、程式語言的教學課程，更是遍地開花。

趨勢3》自動化交易雲端化

生成式AI的訓練與部署，需要龐大算力與資源，金融服務則可透過雲端AI平臺處理龐大數據。目前程式交易朝向雲端平臺進行，投資人透過手機或電腦，就可串接API達成全自動交易。如今臺灣因應程式交易需求的提升，已有多家券商提供相關程式交易的串接服務。

AI應用擴增，現階段確實可輔助交易人開發策略工具，更快產生策略想法，進而短暫提高勝率與期望值。

永豐期貨副總經理陳清德指出，期貨爲零和市場，並無存在永遠的交易聖盃，目前要憑藉AI在程式交易中完全獲利，機會並不大，加上連續虧損時，人性使然恐質疑AI的判斷，甚至失去交易的紀律性。但在現貨市場上，不排除AI可在選股上做出更好輔助，增加獲利勝率與機會。

臺灣程式交易存在3種等級的玩家，目前進行程式交易，仍需具備交易邏輯、策略開發、基礎程式語言等能力，毫無基礎者則可透過投顧量化策略訊號，體驗類似程式交易的操作。隨着生成式AI的應用擴增，投資人未來可將交易邏輯，更輕易轉化成程式語言，應用在自動化交易上。