什麼是演算法交易？如何在交易中運用？

撰寫者: Aubrey Hayward | 專業財經作家

什麼是演算法交易？

演算法交易使用電腦程式根據預設規則快速執行交易，能夠在毫秒內完成交易，捕捉微小價格變動，並提供手動交易難以達到的穩定性。最初，演算法交易僅限於大型金融機構，但隨著技術進步與專門交易平台的普及，個人交易者如今也能使用這種技術。

交易者可透過自動化系統消除情緒影響，以驚人的速度和準確度運用市場模式來獲取優勢。本指南將全面介紹演算法交易的基礎概念、工具、策略及風險，並比較其與傳統交易方法的優勢。此外，我們還將探討演算法部署的實用工具和技術、回測（Backtesting）與優化（Optimisation）的運作方式，以及其伴隨的監管與道德考量。

演算法交易如何運作？

演算法交易透過電腦程式自動執行符合預定條件的交易，尤其適用於股票、外匯、商品等對速度與精確度要求極高的市場。許多交易者採用演算法交易來降低情緒干擾、提升效率，並根據精確策略執行交易，而無需時刻監控市場。

這些預定規則通常與技術指標（如移動平均線）、市場成交量或複雜的數學模型相連結。一旦市場條件滿足程式設定的規則，演算法便會立即提交買賣訂單，迅速抓住機會，比人工交易更具優勢。這些演算法依賴即時數據流、全自動系統和高速網絡連接，以確保對市場變動作出快速反應。

誰可以使用演算法交易？

隨著交易平台技術的進步，演算法交易已不再是機構交易者的專利。如今，任何具備相應知識並能夠接觸交易軟件的人，都能實施演算法交易策略。

機構交易者通常具備更快的數據流、直接市場接入（DMA）與高頻交易（HFT）工具，能夠大規模執行交易策略。然而，個人交易者也可使用提供演算法交易功能的平台，例如即時數據整合、回測系統與自訂策略開發等工具，使散戶交易者能夠以較小規模參與市場，僅需承受較少的延遲限制。

演算法交易的平台與軟件

要進行演算法交易，需要專門的軟件與平台來支持數據處理、回測與即時執行。例如，MetaTrader 和 cTrader 是個人交易者常用的平台，因其操作簡單且功能強大。這些平台通常提供策略設計與測試工具、即時與歷史數據流接入，以及 API（應用程式介面）來支援自訂演算法開發。

對於高頻交易者或資本較大的交易者，他們可能會使用更高級的設定，例如直接市場接入（DMA）與虛擬私人伺服器（VPS），以降低延遲並確保交易執行不中斷。

如何透過 Pepperstone 運用演算法交易？

Pepperstone 提供的Expert Advisor（EA，中文稱為專家顧問，或稱智慧交易系統、自動交易系統）是專為 MT4 平台開發的程式，使用 MetaQuotes 的程式語言進行運行。這些 EAs 能夠分析金融市場的價格數據與訊號，根據預設參數自動進出交易。

EAs 讓交易者可選擇最少的人工監管，或是根據需求進行調整以獲得更多的控制權。對於兼職交易者來說，EAs 能夠消除長時間盯盤的需求，而某些交易者仍可能希望監控盈虧，並在策略表現不佳時手動關閉部位。

演算法交易相較於傳統交易的優勢

演算法交易相較於傳統的手動交易，具有許多顯著優勢。首先，演算法能夠以極快的速度執行交易，遠超人工操作，使交易者能夠利用短期價格波動及交易量信號，而不會因為人為延遲而錯失機會。此外，演算法能夠消除情緒影響，確保交易完全依據數據進行，維持交易紀律性。

演算法交易的另一個優勢是其可擴展性（Scalability），可以同時監測多個市場與資產，而手動交易則受到人類處理能力的限制。此外，演算法交易還允許更系統化的風險管理，例如自動設置止損（Stop-Loss）和限價訂單（Limit Order），確保每筆交易都符合預定的風險參數。

比較表：演算法交易 vs. 手動交易

適合演算法交易的資產

演算法交易可應用於各種資產，包括股票、外匯、商品、加密貨幣和期權。其中，流動性高的資產特別適合，因為較高的交易量能減少滑點（Slippage），並提升大額訂單的執行效率。例如，股票指數與貨幣對（如 EUR/USD） 因其流動性高且交易成本較低，常被演算法交易者青睞。

然而，每種資產類別都具有獨特的機會與風險，因此選擇符合交易策略與目標的資產至關重要。

演算法交易的風險

雖然演算法交易具備眾多優勢，但同時也伴隨著風險。

• 市場波動（Volatility）：市場劇烈波動時，演算法可能過度反應，導致迅速虧損。
• 系統故障與技術問題：例如網絡連接問題或交易系統錯誤，可能導致訂單執行異常。
• 過度優化（Curve Fitting）：若策略過度依賴歷史數據，可能導致演算法在實際市場中表現不佳。
• 監管挑戰：部分地區對高頻交易（HFT）設有嚴格限制，以防止市場操縱行為。

演算法交易適合初學者嗎？

演算法交易的技術門檻逐漸降低，但仍需具備交易基礎知識與一定的技術能力。

• 市場動態與技術分析：交易者需理解市場走勢與基本技術指標。
• 編程技能：許多演算法交易需要撰寫代碼（如 Python 或 C++），但一些交易平台提供「即插即用」的演算法，適合新手使用。
• 模擬交易（Paper Trading）：初學者可以透過模擬帳戶測試策略，避免直接承擔實際風險。

隨著知識積累，交易者可進一步探索更複雜的策略與自動化交易工具，充分利用演算法交易的優勢。

演算法交易策略

演算法交易策略多種多樣，但幾種關鍵方法被廣泛使用：

1. 均值回歸（Mean Reversion）

均值回歸策略基於這樣的概念：資產的高點與低點通常是短暫現象，價格最終會回歸均值（平均值）。
透過識別與定義價格範圍，交易演算法可以根據該範圍自動執行交易，例如當價格突破或回落至預設範圍時，觸發買入或賣出訂單。

2. 趨勢追蹤（Trend Following，基於技術指標）

這是最常見的演算法交易方法之一，主要透過技術指標（如移動平均線、通道突破、價格波動水平）來識別市場趨勢並順勢交易。
這些策略不依賴市場預測或價格預測，而是基於市場當前的趨勢進行操作，因此相對容易應用於演算法交易。

• 例如，50 日與 200 日移動平均線交叉 是常見的趨勢追蹤指標，當短期均線向上突破長期均線時，可能是一個買入信號。

3. 高頻交易（High-Frequency Trading, HFT）

高頻交易結合均值回歸與技術指標，透過快速響應價格波動來提高交易頻率與交易量。

• 例如，當價格突破某個預設門檻（X）或跌破某個預設點位（Y）時，演算法立即執行買賣訂單。
• 高頻交易特別適用於短線交易（Scalping），但由於市場波動較大，該策略仍然存在一定風險。

4. 套利交易（Arbitrage）

套利策略利用相同資產在不同市場間的價格差異，從短期市場效率失衡中獲利。

• 例如，在市場 A 低買某支雙重上市股票，並在市場 B 高賣，獲取無風險利潤。
• 此策略適用於股票、期貨、貨幣對等，但須考慮交易成本、貨幣波動、執行延遲等風險因素。

5. 動能交易（Momentum Trading）

動能交易策略利用市場價格動能，當某資產價格呈現強勢上升時，演算法會執行買入，而當價格呈現下跌趨勢時，執行賣出。

• 該策略通常與趨勢追蹤相結合，根據市場動能選擇最佳入場點與出場點。

6. 指數基金再平衡（Index Fund Rebalancing）

指數基金定期調整持倉，以與基準指數保持一致，這為演算法交易提供了獲利機會。

• 透過提前預測這些調整，演算法可以在再平衡前進場交易，獲取20 至 80 個基點的潛在利潤。
• 然而，該策略需應對市場波動、執行風險，以及與其他交易者的競爭。

7. 成交量加權平均價格（VWAP）

VWAP 策略將大額訂單拆分為較小批次，根據歷史成交量模式分批釋放到市場中，
目標是讓訂單執行價格接近成交量加權平均價格（VWAP），從而降低市場影響。

8. 時間加權平均價格（TWAP）

TWAP 策略將大額訂單分為更小的等額交易，並在指定時間段內以固定間隔執行。

• 此方法適用於減少市場影響，確保交易價格接近該時間內的平均價格。

9. 按成交量比例（POV）交易

此策略根據市場成交量比例自動執行部分訂單，直到整筆交易完成。

• 「步驟策略（Steps Strategy）」是一種變體，允許根據市場成交量變化調整執行比例，例如當股票價格達到某特定水平時，自動調整參與比例。

10. 綜合交易策略（Combination Strategy）

綜合策略結合價格行為分析（Price Action）與技術分析（Technical Analysis），演算法根據歷史數據確認預期價格變動後，執行買賣訂單。

• 交易者需分析過去市場價格走勢，選擇適合的技術指標，設定交易規則與參數。
• 可根據市場條件調整策略，選擇日內交易、長短倉管理、或特定時間段內交易。

選擇合適的演算法交易策略

不同演算法交易策略適用於不同的市場條件與交易風格。

• 短線交易者（Scalpers） 可考慮高頻交易（HFT） 或 動能交易，利用短期市場波動獲利。
• 長期交易者 可使用 均值回歸（Mean Reversion） 或 指數基金再平衡（Index Fund Rebalancing） 來尋找穩定的回報機會。
• 機構交易者 可採用套利交易（Arbitrage） 或 成交量/時間加權策略（VWAP / TWAP） 來減少市場影響，提高執行效率。

透過回測（Backtesting）與市場適應（Market Adaptation），交易者可以調整演算法，使其適應不同的市場環境，提升交易效能與風險管理能力。

測試演算法：回測（Backtesting）的重要性

回測（Backtesting）對演算法交易至關重要，因為它讓交易者能夠使用歷史數據測試策略的有效性，評估其表現，並在正式部署前進行調整。

• MetaTrader 和 QuantConnect 等交易平台提供強大的回測工具，可模擬過去市場狀況，讓交易者根據回測結果優化策略。
• 有效的回測需要建立合理的假設，避免「曲線擬合（Curve Fitting）」，即過度調整策略以適應歷史數據，卻無法在真實市場中發揮作用。
• 透過分析回測數據，交易者可以調整參數，提高策略的穩定性與可行性。

優化演算法策略以適應市場條件

市場條件不斷變化，演算法策略需要定期調整參數，以確保其在不同環境下仍然有效。
這些優化通常涉及以下因素：

• 波動性（Volatility）：在高波動市場中，可能需要調整止損與入場信號，以降低風險。
• 交易量（Volume）：交易量的變化可能影響訂單執行效率，需相應調整策略。
• 經濟指標（Economic Indicators）：市場消息與數據發布可能影響價格走勢，演算法可利用這些因素調整交易決策。

機器學習（Machine Learning） 可以自動偵測市場趨勢變化，並根據不同市場條件自動調整策略。此外，交易者還可以透過回測（Backtesting）與前測（Forward Testing），驗證不同市場情境下的策略表現，確保其保持靈活性與穩定性。

理解交易延遲（Latency）及其影響

交易延遲（Latency）指的是從下達訂單到執行之間的時間差，這在高頻交易（HFT）中特別重要。

• 即使極小的延遲，也可能導致錯過交易機會或以不利價格成交。
• 減少延遲的方法 包括使用直接市場存取（DMA），以及靠近交易所放置伺服器（Colocation），使演算法能夠以最高效率響應市場變化。

滑點（Slippage）與演算法如何應對

滑點指的是交易執行價格與預期價格之間的差異，通常發生在快速變動或低流動性的市場中。
演算法透過以下方式減少滑點影響：

• 使用限價單（Limit Orders）：確保訂單僅在指定價格範圍內執行，避免買賣價格出現較大偏差。
• 高頻交易（HFT）：快速響應市場波動，在價格變化前完成交易，降低滑點風險。

演算法交易的風險管理

有效的風險管理對於演算法交易至關重要，以下是常見的風險控制措施：

• 止損訂單（Stop-Loss Orders）：自動限制單筆交易的最大損失。
• 倉位大小管理（Position Sizing）：控制每筆交易的資金分配，以降低風險。
• 資產多元化（Diversification）：避免將所有資金集中在單一市場或單一交易策略中。
• 交易限額（Daily Loss Limits）：設置每日損失上限，防止持續虧損。
• 風險評估指標（VaR, Value at Risk）：估算最大潛在損失，以確保風險可控。

這些措施確保交易演算法在市場波動時保持穩定性，不會因為突發變動導致過度虧損。

演算法交易的編程語言

不同的程式語言適用於不同類型的演算法交易，以下是常見選擇：

• Python：最受歡迎，擁有豐富的金融數據庫（Pandas、NumPy），適合資料分析與回測。
• C++：執行速度最快，適用於高頻交易（HFT）。
• Java / JavaScript：適用於即時交易應用程式與網頁交易平台開發。

選擇哪種語言取決於交易策略的需求、執行效能以及交易平台的支援程度。

市場衝擊與黑天鵝事件（Black Swan Events）

黑天鵝事件是指突發、不可預測且影響巨大的市場事件，例如金融危機或重大經濟政策變動。
演算法交易可透過以下方式應對：

• 自適應演算法（Adaptive Algorithms）：能夠偵測市場異常，暫停交易以防止過度虧損。
• 手動應急機制（Circuit Breakers & Emergency Stop-Loss）：設置特殊情況下的緊急停止交易機制，確保不受市場劇烈波動影響。

這些風控措施有助於降低市場崩盤或極端波動對交易系統的影響。

演算法交易的監管與道德考量

由於演算法交易可能影響市場穩定，各國監管機構（如SEC, FCA）對其實施嚴格規範。

• 監管機構可能要求提高交易透明度、限制交易頻率、調控延遲（Latency） 以防止市場操縱。
• 道德層面上，演算法交易不應過度影響市場流動性或導致價格異常波動。
• 負責任的演算法交易應符合監管要求，確保市場公平性與穩定性。

演算法交易的關鍵要點總結

演算法交易已經改變了現代金融市場的運作模式，使機構投資者與散戶投資者均能參與其中。
關鍵優勢包括：

• 高效執行交易：自動化下單，避免手動延遲。
• 風險管理系統化：內建止損與倉位管理，控制交易風險。
• 即時數據分析：快速處理市場訊號，識別最佳交易機會。

然而，演算法交易仍然具有風險，交易者需充分理解回測、風控、市場衝擊與監管要求，確保策略可行性。透過精心規劃、測試與持續優化，演算法交易可以成為投資者強大的工具，提高市場參與效率，並增強交易精準度與穩定性。