當今金融市場中，有一群交易策略以毫秒為單位競速，它們被統稱為高頻交易（HFT），是算法交易最極端的形式之一。本文將揭開算法交易與高頻交易的神秘面紗，介紹它們的定義和差異，以及高頻交易如何利用尖端科技在市場中獲取優勢。首先，我們說明算法交易泛指透過電腦程式自動執行的交易策略，其覆蓋範圍廣泛；接著聚焦高頻交易，解釋其核心特點，如低延遲、海量訂單、微小價差套利等。我們將討論高頻交易常見策略，包括做市、統計套利和新聞搶跑。此外，也會探討高頻交易對市場的影響、潛在風險和監管議題。透過本篇文章，讀者將了解到這些在閃電間完成的交易如何運作，以及普通交易者能從中學習應用的要點。
目錄
- 什麼是算法交易？
- 高頻交易的特點
- 高頻交易的常見策略
- 算法交易的風險與影響
- 結論
什麼是算法交易？
算法交易（Algorithmic Trading）廣義上是指運用電腦演算法自動執行交易決策的方式，包含了從低頻到高頻各種自動化交易形式。早在電子交易興起之初，算法交易就出現了，其宗旨是將人類交易規則轉化為程式碼，由機器負責執行。這可以避免人工操作中的延遲和情緒干擾，並且能同時監控多市場資訊。
常見的算法交易例子：
- 標準委託單執行算法：如Volume Weighted Average Price (VWAP)算法，幫助機構投資者把大額訂單拆分，在一段時間內逐步成交，以盡量減少市場衝擊。這種算法交易不以盈利為目標，而是提高執行品質。
- 量化策略自動化：前面文章提到的量化交易策略，可以透過程式實現信號判斷後，自動送出訂單。例如5分鐘K線突破某價位即買入，如此規則每天多次重複，可以交由演算法不斷監視執行。
- 套利策略執行：例如跨市場ETF與股票指數期貨價差套利，需要同時下單於兩市場，電腦可更快速同步完成，比人工幾乎無時間差。
- 做市算法：一些券商或專業做市商使用算法在買賣盤之間報價賺取買賣差價，並控制庫存風險。
總之，算法交易涵蓋任何預先定義規則並由程式自動執行的交易。其優點包括速度快、精確執行、可同時處理多任務等，也降低了人工出錯的概率。
高頻交易的特點
高頻交易（High-Frequency Trading, HFT）是算法交易中對速度和頻率要求最高的子集。高頻交易通常具有以下幾個特點：
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超高的交易速度：HFT會使用強大的電腦和先進演算法，在極短時間內完成大量訂單執行。例如一套HFT系統能在毫秒（千分之一秒）甚至微秒（百萬分之一秒）級別做出交易決策並發單。為達到這種速度，HFT玩家會採取各種措施：包括將伺服器托管在交易所附近機房（Colocation）以縮短網路延遲、使用FPGA等硬體加速計算、優化網路協定等。
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海量訂單和持倉極短：高頻交易者每天可能發出成千上萬筆訂單，有些訂單在市場掛單後僅存留幾微秒就撤單。他們追求的往往是每筆交易極小的利潤，如每股幾分錢甚至幾厘錢，但勝在數量龐大。持倉時間極短，高頻交易很少隔夜持倉，通常在交易日內就清空部位，以免承受非交易時段風險。
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低延遲套利和做市：HFT策略多數利用市場微小低效或價差獲利。例如當發現兩地市場價格有絲毫不合理差異，就即刻買低賣高鎖定無風險利潤（延遲套利）。又或者擔任做市商，不斷報出買賣價讓市場更有流動性，從買賣差價中掙錢。高頻交易公司目標通常是在極短波動中盈利，而不關注資產長期走勢。
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自動化和自主決策：高頻交易全程由電腦決策執行，人類難以及時干預。演算法會根據即時市場數據動態調整訂單價格和數量。如果出現預設的風險狀況，系統也會自動停止交易或降低倉位。因此HFT系統也需要非常健全的風控機制，以防止技術故障或市場異常引發巨大虧損（如2010年的“閃電崩盤”）。
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高資本與技術門檻：參與HFT通常需要巨大的初始投入，例如購買昂貴設備、支付交易所設施費用等。此外需要尖端技術人員，這使得HFT主要由大型對沖基金、投資銀行或專業交易公司主導。普通散戶難以直接參與這種競賽。
高頻交易為何引起關注？因為它在現代市場中已占據顯著份額。據估計，美國股市的交易量有相當比例來自高頻交易。HFT的支持者認為它提高了市場流動性、縮小了買賣價差，讓交易成本降低；批評者則擔心它造成市場波動加劇、不公平優勢甚至引發技術性事故。這些我們在後續討論。
高頻交易的常見策略
高頻交易並非隨機瞎忙，它也有各式策略，其中幾種典型的包括：
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延遲套利（Latency Arbitrage）：這是HFT的拿手好戲。由於資訊傳遞存在速度差異，高頻交易可以捕捉不同市場或交易所之間報價的時間差。例如某支股票在交易所A價格剛剛上漲，而交易所B還沒反應過來，高頻交易系統會快速在B買入便宜股票，同時在A賣出較高價股票，賺取無風險利潤。這需要比別人更快接收和處理市場數據，所以HFT公司投入巨資建設極高速的網路連線，甚至使用微波通信以比光纖更快的速度傳輸跨洲價格資訊。
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做市（Market Making）：HFT公司充當市場做市商角色，不斷在買賣兩邊掛單。例如對某股票報出$10.00買入、$10.05賣出。如果有投資人願意以$10.05買，他們賣出賺取0.05價差；有人以$10.00賣出，他們買進也得0.05差價。由於HFT反應極快，可以同時為上百支股票提供報價並管理倉位，確保不偏離中性太多。靠著巨量小利潤的累積以及高成交概率，做市策略也能盈利不菲。現代市場許多流動性正是由這些高頻做市商提供。
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統計套利（Statistical Arbitrage）：這類屬於高頻的版本，例如偵測高相關性資產間的價格偏離。假設兩家公司股票歷來價格走勢同步，但剛剛公司A股價漲了1%，B只漲0.2%，HFT可能判斷B會追上，於是大量買入B賣空A，待價差收斂迅速平倉。傳統量化對沖基金也做統計套利，但HFT做得更快、週期更短，可能數分鐘內完成交易而非數天。
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基於消息的超快交易：例如新聞聯播搶跑策略：HFT系統接入特定財經新聞源，當關鍵字（如央行降息、公佈公司盈利驚喜）出現，演算法在毫秒內分析正負面，並迅速對相關股票/期貨下單。在其他人類投資者閱讀理解新聞之前，HFT已經買入利好消息的標的或拋售利空標的。由於AI技術進步，這類策略愈發強大。甚至Twitter等社媒的關鍵字也納入分析，稱為事件驅動高頻交易。
以上只是幾例，高頻交易策略還包括：專找大型訂單掛盤蹤跡的訂單簿剖析策略、以閃電下單試探市場流動性的策略等。總體來說，HFT更偏重短線小利與技術優勢的發揮，而不太涉及基本面判斷。
算法交易的風險與影響
高頻交易和算法交易在帶來市場效率提升的同時，也引發了一些風險與市場影響的討論：
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市場波動性：批評者指出HFT可能放大短期波動。例如2010年5月6日發生的閃電崩盤（Flash Crash），道瓊指數在幾分鐘內暴跌近1000點又拉回，被部分歸咎於高頻交易的連鎖反應。當時一些演算法在市場下跌時為降低風險紛紛撤出買單，導致流動性瞬間消失，跌勢無人承接加劇了崩盤。雖然隨後又恢復，但這顯示HFT的同步行動可能帶來極端短暫震盪。
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不公平競爭：高頻交易公司享有的基礎設施（如共置機房）和資訊優勢，引發對市場公平性的爭議。一般投資者無法與HFT拼速度，總是慢一步。有人認為這等於讓持有資金和科技實力的機構“收租”，掠奪普通投資者的利潤。不過，也有觀點指出HFT其實主要賺取的是市場雜訊中的機會，普通投資者若採取中長期投資，受HFT影響其實有限。
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技術風險：算法交易依賴電腦，技術故障可能釀禍。2012年騎士資本(Knight Capital)就因演算法錯誤在45分鐘內累積了上億美元的損失，最終導致公司倒閉。類似的案例讓市場對“機器失控”心有餘悸。因此監管機構要求高頻交易公司實施熔斷和風控措施，例如當交易超出設定參數即自動斷開等等。
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流動性與效率：正面效應方面，高頻交易確實增加了市場流動性。他們提供大量買賣報價，使一般投資者買賣更容易找到對手方，且買賣差價變小。此外，透過延遲套利等活動，HFT幫助把不同市場價格快速拉平，使市場更有效率。比如沒有HFT，價差大的套利空間可能維持較久；有HFT存在，這類價差幾乎轉瞬即逝。從這觀點看，他們扮演了搬運工和潤滑劑角色。
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監管措施：針對高頻交易潛在問題，一些交易所和監管者採取措施。比如增設延遲：某些市場給所有訂單加上固定毫秒級延遲，消弭部分速度優勢。還有交易費率對高頻較不友善、限制每秒訂單修改次數等。多國也要求HFT機構註冊，並對不當行為（如“虛假申報再撤單”操縱市場）施加罰則。然目前看，監管傾向平衡創新與穩定，並未遏止HFT發展，只是降低其可能風險。
普通投資者應該如何看待高頻交易的影響？事實上，大多數HFT策略對長線投資沒有直接衝突，而在提升市場流動性上大家都受益。如果從事日內交易，則需要意識到市場中存在這麼一群高速對手，可能造成瞬間滑價或假突破等短暫現象，學會避開過度擁擠的戰場，或利用更長時間框架降低干擾。
結論
算法交易和高頻交易代表了金融市場自動化、電子化的前沿發展。透過本篇介紹，我們了解到算法交易已經滲透在各種交易活動中，從簡單的委託拆單到複雜的量化策略，都可以交由電腦執行。而高頻交易作為算法交易的尖端代表，運用科技力量在毫秒之間捕捉機會，其策略包括延遲套利、做市、統計套利和新聞驅動等。
高頻交易對市場產生了深遠影響，它加強了市場的流動性和效率，同時也帶來對波動和公平性的討論。監管機構在不斷權衡這些因素，以確保市場穩定運行並維護公正性。對一般投資者而言，了解高頻交易的存在及行為模式，可以讓我們更好地理解盤面細節（例如某些瞬間異動可能是演算法所為），但無需過度恐慌。大多數長線或低頻策略與HFT並不直接競爭，只要堅守自己的投資紀律即可。
在下一篇文章中，我們將邁向量化交易領域的前沿——人工智慧在量化交易中的應用。隨著AI技術的進步，量化交易正結合機器學習打造更聰明的策略。我們將探討AI如何分析海量數據、進行預測，並舉例說明機器學習策略的實戰情況。敬請期待。
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