Algorithmic Trading，又稱為算法交易、自動化交易，是利用電腦程式根據事先設定好的規則來自動執行交易的一種方式。這些規則可以涵蓋價格、時間、成交量、技術指標，甚至是新聞情緒等條件。程式會根據這些條件進行買賣決策，無需人工干預，通常能在毫秒內完成下單與撮合。
這種交易方式在現代金融市場中越來越普遍，尤其是在高頻交易（High-Frequency Trading）、量化對沖基金，以及加密貨幣自動交易機器人中最為常見。隨著技術門檻的降低與網路基礎設施的提升，個人投資者也能透過開源工具或API串接開始進行算法交易。
算法交易的基本原理與核心架構
算法交易的核心在於規則與自動化執行機制，其基本架構通常包含以下幾個要素：
- 交易策略設計：透過技術分析、基本面分析或統計模型建立買進與賣出的條件。
- 程式撰寫與建構：使用Python、C++、JavaScript等語言將策略轉化為可以運行的程式碼。
- 資料接收與處理：從交易所API即時接收價格、量能等市場資料，進行處理與判斷。
- 下單模組（Order Execution Engine）：一旦條件符合，即自動送出買賣指令。
- 風控與監控系統：設置停損、風險上限、倉位限制與警報機制，避免失控交易。
- 回測系統（Backtesting）：使用歷史資料測試策略的可行性與穩定性。
- 模擬交易（Paper Trading）：在不投入真實資金的情況下測試策略反應。
透過上述模組的整合，交易者可以實現完全不需要人工介入的高效率操作，並將情緒對交易決策的影響降到最低。
算法交易常見類型
根據策略的設計與目的不同，算法交易可分為以下幾種類型：
趨勢跟隨型（Trend Following）
這類策略會偵測市場趨勢，例如當價格突破過去高點或移動平均線時自動進場，並持倉至趨勢反轉。
常用指標：均線交叉、MACD、ADX 等
均值回歸型（Mean Reversion）
假設資產價格偏離均值後將回到平均值，例如股價大幅下跌後預期反彈。
常用指標：布林通道、RSI、Z-score
套利策略（Arbitrage）
利用不同市場或交易對之間的價格差異獲利，常見於外匯或加密貨幣交易所。
範例：A 交易所 BTC 價格 30,000，美金；B 交易所為 30,100，進行跨所套利。
高頻交易（HFT）
在極短時間內大量交易，靠速度與數量賺取微利差，通常需要極低延遲的網路環境與伺服器硬體。
市場製造策略（Market Making）
同時掛出買入與賣出委託單，賺取買賣差價（spread），同時為市場提供流動性。
新聞或事件驅動型
程式會分析新聞、財報、公佈數據，若出現關鍵字或情緒變化即觸發交易。
例如：「升息」或「營收超預期」觸發程式進場。
算法交易的優點與挑戰
優點
- 消除人為情緒：不會因恐慌、貪婪或猶豫做出錯誤判斷。
- 高速執行：幾乎在毫秒內完成下單，比人工快上數百倍。
- 可同時處理多市場或多策略：自動管理不同標的，實現分散風險。
- 可量化回測與驗證：透過歷史資料驗證策略有效性，提升決策信心。
- 降低交易成本：不需全天盯盤，節省人力時間成本。
挑戰
- 需有程式設計能力或依賴工具：自行開發需懂程式語言與API串接。
- 市場瞬息萬變：過度依賴歷史數據可能失效。
- 閃崩與黑天鵝風險：算法無法處理極端突發事件，反而可能加劇行情波動。
- 基礎設施要求高：需要穩定的網路、低延遲伺服器與自動監控系統。
- 監管問題：部分國家對於HFT或自動交易有嚴格規範。
常見的開源工具與平台
即使不具備完整程式能力，也可以透過以下工具參與算法交易：
- TradingView + Pine Script：簡單腳本語言、圖形介面良好，適合初學者。
- MetaTrader 4 / 5（MT4/MT5）：外匯交易主流平台，支援EA自動交易。
- QuantConnect / Quantopian（已關閉）：Python 為主，支援股票與加密貨幣模擬與回測。
- 3Commas / Coinrule / Pionex：加密貨幣交易專用機器人平台，圖形化介面、可設條件單。
- Binance API / OKX API / Bybit API：主流交易所提供的開發者接口，可自建策略交易程式。
這些工具讓非專業開發者也能透過模組化、圖形化介面參與自動交易。
算法交易在加密貨幣市場的應用
加密貨幣市場 24 小時不間斷交易、波動大、價格透明，特別適合發展自動化策略：
- 套利策略在交易所之間有利可圖
- 自動掛單與止盈止損能大幅提高風險管理效率
- 許多交易所開放API與測試環境，利於快速實驗與部署
- 社群活躍，可快速獲取開源策略與市場情緒數據
但同時也存在合約風險、平台風險與流動性風險，使用者需特別注意。
算法交易是否適合你？
你可以從以下幾個條件初步判斷：
- 是否有程式開發背景，或願意學習 Python、Pine Script？
- 是否願意投入時間設計與回測策略？
- 是否能理性看待回測與實盤表現的差距？
- 是否理解風控原則，例如每筆下單量、總曝險限制、停損機制？
- 是否希望擁有一套可自動執行、無需全天盯盤的交易工具？
若上述多數答案為「是」，那麼算法交易可能是一個值得發展的方向。
結論
Algorithmic Trading（算法交易）代表著現代金融市場的進化方向，將數據分析、自動化系統與網路技術結合，為交易者提供更快速、更高效且更客觀的操作方式。無論是機構還是個人，只要掌握策略邏輯與風險管理，就有機會透過演算法打造穩定且可複製的交易系統。
然而，算法交易並非萬能，成功關鍵在於不斷學習、調整與風控。若你希望建立一套能適應不同市場情境的自動化策略，從了解演算法交易開始，是踏出智慧投資的第一步。
