AI浪潮掀起程式交易3新趨勢

台股示意图。联合报系资料照

【撰文：杨明峰】

程式交易是透过电脑程式执行自动化交易，包含接收讯息、设定进出场策略，以至于执行下单等流程，交易商品包含股票、ETF，以及期货、选择权等。另外，程式交易可执行回测，以历史数据模拟投资策略，借此衡量其风险与报酬。

金融风控科技公司——皓德盛科技为美国、亚洲主要交易所等流动性提供者（造市商），创办人曹维欣钻研程式交易近20年。他表示，程式交易经大量数据与演算法的逻辑验证，又被称为量化交易（Quantitative Trading，或称计量交易）。目前法人、专业个人户，纷纷采用程式交易，进行监控大量商品、自动化交易，并减少人为的主观干扰。

在实务面上，程式交易按交易频率，以低延迟敏感度（Low-latency-sensitive），也就是追求运算速度作为区分。速度愈快，愈能在极短时间捕捉市场的微小波动并从中获利，且愈有本钱提高交易频率。运算速度以微秒（10秒～6秒，microsecond）作为分界点而有以下两种交易类型：

1.中低频交易：交易频率约以每分钟、每天，甚至每周为周期，并不过度追求极致的交易速度。一般的程式交易多属此类，以均线、标准差等策略，制定自动化交易流程，多半是赚一个小幅波段的报酬。

2.高频交易：高频交易又称低延迟交易（Low-latency trading），以微秒，甚至奈秒（10-9秒，nanosecond）的运算速度「抢快」交易，多是进行跨市场、跨商品间的套利交易，如大台指数期货与小台指数期货之间的价格偏离，或是期货与现货间的套利等。虽是1、2个跳动点的「微利」，但每日交易笔数可达几千笔、上万笔，也能累积可观获利。

一般程式交易使用者，纵使发现类似的套利机会，除有手续费等摩擦成本，因下单速度远不及高频交易，终难借此获利。从事高频交易的玩家，需具备顶尖设备、网速与相关人才，因此多半由机构法人或大户所组成。但随着电脑普及化后，程式交易逐渐成为欧美交易市场的主流，超过所有交易量的5成。当AI时代来临，台湾在程式交易上出现以下的3大新趋势：

趋势1》晶片运算的算力大幅提升，且设备成本降低

AI驱动算力的提升与普及，有助于提升程式交易的运算速度。根据皓德盛科技内部统计，可程式化逻辑闸阵列（FPGA）晶片运算，应用于平均每10万笔行情讯息的解封包上，比传统CPU软体语言的运算速度快了逾260倍，因此晶片运算（硬体加速）在高频交易领域逐渐成为主流。

高频交易过去架设相关软硬体设备、传输环境等，往往要斥资百万元以上，随着FPGA晶片应用逐渐普及，入门设备成本仅需20万元、30万元，大幅降低进入高频交易的门槛，也让机构以外的专业投资大户，纷纷投入高频交易。

趋势2》市场规则改变，需求爆发

台股现货市场2020年3月23日全面实施盘中逐笔交易，现货与期货、选择权等跨商品间的套利、避险等交易更具效率，加上当时适逢新冠疫情（COVID-19），多数人在家远距上班，开始钻研并投入程式交易中。一夕之间，程式交易需求大爆发。

期货商从用户端观察，或能从5档挂单的交易手法发现，有不少初入门者，前仆后继踏入程式交易的世界。而坊间程式交易、程式语言的教学课程，更是遍地开花。

趋势3》自动化交易云端化

生成式AI的训练与部署，需要庞大算力与资源，金融服务则可透过云端AI平台处理庞大数据。目前程式交易朝向云端平台进行，投资人透过手机或电脑，就可串接API达成全自动交易。如今台湾因应程式交易需求的提升，已有多家券商提供相关程式交易的串接服务。

AI应用扩增，现阶段确实可辅助交易人开发策略工具，更快产生策略想法，进而短暂提高胜率与期望值。

永丰期货副总经理陈清德指出，期货为零和市场，并无存在永远的交易圣杯，目前要凭借AI在程式交易中完全获利，机会并不大，加上连续亏损时，人性使然恐质疑AI的判断，甚至失去交易的纪律性。但在现货市场上，不排除AI可在选股上做出更好辅助，增加获利胜率与机会。

台湾程式交易存在3种等级的玩家，目前进行程式交易，仍需具备交易逻辑、策略开发、基础程式语言等能力，毫无基础者则可透过投顾量化策略讯号，体验类似程式交易的操作。随着生成式AI的应用扩增，投资人未来可将交易逻辑，更轻易转化成程式语言，应用在自动化交易上。