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。