​​什麼是自動交易？它如何運作？​

作者: Aubrey Hayward | 金融專家作家

如對自動交易有任何進一步的疑問，或需要更詳細的解釋，請聯繫您的 Pepperstone 客戶代表。

什麼是自動交易？如何使用？

無論是新手還是有經驗的交易者，都可以利用本指南來加深對自動交易的理解。結合對演算法交易（Algorithmic Trading）的深入探討，本指南將幫助您優化交易策略，並將有效的自動化方法融入您的交易計劃中。

自動交易與演算法交易的區別

這是一個經常被誤解的概念。雖然演算法交易和自動交易彼此相關，甚至在許多情況下有所重疊，但它們並不完全相同。

在交易領域，這兩個詞彙經常被互換使用，甚至被統稱為「交易機器人（BOTs，交易機械人）」，但它們的意義和應用方式仍然有所區別：

演算法交易（Algorithmic Trading）

• 定義：
   演算法交易指的是透過數學模型和演算法，根據預定的規則和條件執行交易。這些條件通常基於技術指標、價格變動、交易量或其他量化方法。
• 目的：
   重點在於開發演算法，以根據市場數據分析來做出交易決策，例如識別趨勢、套利機會或進行高頻交易（HFT）。
• 客製化程度：
   交易者可以建立複雜的演算法，涉及自訂程式碼、回測（Backtesting）和大量數據分析，以優化交易表現。
• 常見範例：

• 高頻交易（High-Frequency Trading，HFT）
• 趨勢跟隨策略（Trend-Following）
• 均值回歸策略（Mean Reversion）
• 統計套利（Statistical Arbitrage）

自動交易（Automated Trading）

• 定義：
   自動交易則是更廣義的概念，指的是利用技術來自動執行買賣訂單，通常基於預定的價格或時間條件，並且減少人工干預。自動交易還可以監測市場條件並處理交易後續操作。
• 目的：
   主要目標是簡化交易執行過程，減少手動下單的需求，從而降低人為錯誤和延遲風險。
• 複雜度：
   可以從簡單的條件設定（如設定買入/賣出價格、自動止損止盈）到更進階的設定，例如應用基本的演算法策略來優化交易。
• 常見範例：
  • 在交易平台上設定自動買賣訂單，例如當價格達到特定水準時自動執行交易。
  • 設定止損（Stop-Loss）、限價（Limit Orders）及追蹤止損（Trailing Stops）來管理風險。

雖然所有的演算法交易都是自動交易，但演算法交易是基於進階的數據分析和策略來決策交易。而自動交易則涵蓋更廣泛的交易執行方式，並且可以是簡單的條件執行，例如根據預設價格觸發買賣。

關鍵區別在於策略的精細度和客製化程度。演算法交易更偏向於高階量化分析和數據驅動決策，而自動交易則適用於任何可執行自動買賣的交易系統。

使用自動交易系統的優勢與風險

自動交易的優勢

• 保持紀律：消除情緒化和衝動決策，確保交易按照預先設定的策略執行。
• 節省時間：自動執行交易，適用於任何交易者的日程安排，無論是日間或夜間交易。
• 擴大交易機會：可同時執行多種策略，探索更多市場機會，而不會因人工監控而感到疲勞。
• 最佳化交易執行：提高進場與出場的準確性，確保以最佳價格交易，最大化獲利並限制損失。
• 同時交易多個市場：可在不同市場內即時執行多筆交易，無需手動介入。
• 綜合市場分析：運用多種技術指標來有效識別交易機會與趨勢變化。

自動交易的風險

• 依賴技術：對交易系統過度依賴，可能因機械故障或網絡連接問題導致嚴重損失。
• 過度優化風險：某些策略在回測時表現良好，但可能因過度適應歷史數據，在實際市場環境中失效。
• 需要持續監控：仍需定期監控，以及時發現連線問題或系統故障，避免交易異常。
• 人為設定錯誤：參數配置錯誤可能導致策略與市場實況不符，影響交易結果。
• 累積性損失：自動交易的高頻率與大交易量可能在市場不利時放大損失。

可用的平台與可能需要的編程技能

不一定需要編寫程式碼才能使用自動交易系統，具體取決於所使用的平台以及個人對策略的客製化需求。

無需編寫程式碼的情況

• 預設交易系統：許多交易平台（如 MetaTrader 4/5 (MT4/MT5)）提供內建的自動交易系統或 Expert Advisors (EAs)，可直接使用，無需編寫程式碼。
• 拖放式工具：部分平台提供直觀的圖形介面，讓使用者透過設定參數來建立自動交易策略，而無需撰寫程式碼。
• 第三方解決方案：許多供應商提供現成的交易演算法，使用者可直接將這些策略整合至交易平台。

可能需要編寫程式碼的情況

• 客製化策略：如果希望設計獨特的交易策略或調整現有策略，可能需要學習 Python（適用於多數交易環境）、MQL（MetaTrader專用語言）、或 Java。
• 進階功能：如果需要整合數據流、API、或機器學習技術，通常需要程式設計能力來實現更高層次的自動交易功能。
• 優化與除錯：對於希望修改或優化演算法的交易者，基本的編程技能有助於調整策略以獲得更好的交易結果。

不會編程的替代方案

• 聘請開發人員：可以聘請程式設計師來開發或修改符合交易策略的自動化系統。
• 使用線上模板與社群資源：許多交易平台擁有大量的共享演算法與社群支持，可幫助交易者在無需編寫程式碼的情況下實現自動交易。

將人工智慧 (AI) 整合至自動交易

人工智慧 (AI) 正在徹底改變自動交易，使其超越傳統演算法交易的能力。AI 交易系統不僅能執行預設規則，還能透過即時數據與歷史數據進行學習與優化交易策略。以下是 AI 在自動交易中的主要應用：

強化數據分析

AI 使交易演算法能夠分析大量結構化與非結構化數據，速度遠超人類，涵蓋以下內容：

• 市場趨勢：識別多個市場中價格與交易量的模式。
• 情緒分析：運用自然語言處理 (NLP) 解析新聞、社交媒體等文本資訊，以評估市場情緒。
• 基本面數據整合：納入宏觀經濟指標、財務報告、地緣政治事件等數據，增強交易決策能力。

預測模型

AI（尤其是機器學習，ML）擅長從歷史數據中建立預測模型，並可應用於：

• 價格走勢預測：準確預測短期與長期市場趨勢。
• 風險評估：提前偵測可能的不利市場狀況，並主動調整策略。

自適應策略

與傳統固定規則的演算法不同，AI 驅動的交易系統可：

• 透過學習改進策略：利用強化學習 (Reinforcement Learning)，從歷史交易數據中識別成功與失敗的策略並進行調整。
• 動態應對市場變化：即時適應市場環境，無需手動干預。

異常偵測

AI 系統可持續監控市場並發現異常情況，例如：

• 市場操縱：識別異常交易模式，如「誘多、誘空」等操縱行為。
• 波動性激增：偵測異常價格變動，避免高風險情況或把握波動性交易機會。

投資組合優化

AI 演算法可幫助投資組合管理：

• 資產多元化：根據目標風險報酬比，優化跨市場資產配置。
• 動態再平衡：根據市場變化調整資產比例，在最大化獲利的同時降低風險。

交易執行優化

AI 可提升交易執行效率，具體包括：

• 減少滑點：透過市場流動性預測，在最佳價格執行交易。
• 即時訂單調整：根據市場深度與交易成本變化，動態修改交易指令，確保交易策略保持最佳狀態。

AI 在自動交易中的應用正在快速發展，對於尋求高效率、低風險的交易者而言，AI 技術可為策略提供強大的競爭優勢。

交易自動化的延遲 (Trade Automation Latency)

交易自動化延遲指的是自動交易系統發送交易指令與其實際執行之間的時間差。在自動化與演算法交易 (尤其是高頻交易 HFT) 中，即使是微秒級的延遲也可能對盈利能力產生重大影響。特別是在快速波動的市場中，延遲還會影響交易的準確性與執行效率。

交易自動化延遲的組成要素

1. 訂單處理時間 (Order Processing Time)
   • 交易演算法根據預設條件構建並提交交易指令所需的時間。
2. 網絡傳輸時間 (Network Transmission Time)
   • 從交易者的系統將訂單發送至交易所或經紀商伺服器的時間。
3. 交易所處理時間 (Exchange Processing Time)
   • 交易所接收、匹配並執行訂單所需的時間。
4. 確認回傳時間 (Acknowledgement Time)
   • 交易所向交易者系統確認交易執行所花費的時間。

影響交易延遲的因素

• 交易所距離：交易者伺服器與交易所的物理距離可能導致延遲。
• 網絡品質：網絡的速度與穩定性影響傳輸時間。
• 硬體性能：較慢的 CPU 或不足的記憶體可能會導致交易系統處理延遲。
• 軟體效率：未經最佳化的演算法可能會延長訂單處理時間。
• 市場條件：市場波動與高交易量可能導致交易所擁堵與執行延遲。

為何交易延遲至關重要？

• 高頻交易 (HFT)：低延遲至關重要，交易者依賴極速執行來搶佔市場優勢。
• 波動性市場：價格變動快速，即使微小的延遲也可能錯失交易機會或導致不利價格執行。
• 滑點風險 (Slippage)：高延遲會增加滑點風險，使交易以非預期價格執行。

如何降低交易延遲？

1. 使用主機共置 (Colocation)
   • 將交易伺服器放置於交易所的數據中心內，縮短傳輸距離並降低延遲。
2. 採用直接市場存取 (DMA, Direct Market Access)
   • 直接連接交易所訂單簿，省略中介經紀商，提高執行速度。
3. 優化演算法 (Optimised Algorithms)
   • 精簡與高效化交易演算法，縮短交易指令生成與執行時間。
4. 升級網絡基礎設施 (High-Speed Networks)
   • 使用低延遲網絡（如光纖或專用伺服器連線）來減少傳輸時間。
5. 提升硬體性能 (Hardware Upgrades)
   • 投資更快的處理器 (CPU) 與高效能伺服器來提高交易運行速度。

交易自動化的延遲在高頻交易與短線交易中尤為重要，降低延遲可幫助交易者提升交易執行效率、減少滑點並提高盈利能力。

神秘的「黑箱」交易系統！

黑箱交易系統 (Black Box Trading System) 指的是一種全自動化的交易系統，使用者無法查看或調整其內部運作機制、演算法或決策過程。交易者完全依賴該系統按照預設邏輯自動執行交易，而不清楚其具體決策方式或如何計算交易訊號。

名稱中的「黑箱 (Black Box)」強調該系統的不透明性，交易者僅能看到交易結果，而無法參與系統的決策過程。

黑箱交易系統的特點

1. 不透明性 (Opacity)
   • 使用者無法了解系統運行背後的邏輯或演算法，無法修改交易策略或調整參數。
2. 預建且封閉 (Pre-built and Private)
   • 這類系統通常由第三方機構或私人公司開發，交易者只能購買或租賃使用，無法進行修改或優化。
3. 簡單易用 (Ease of Use)
   • 黑箱交易系統通常為「即插即用 (Plug-and-Play)」設計，交易者無需具備程式設計能力，也無需進行複雜的設定。
4. 高度依賴 (High Dependence)
   • 交易者無法自行檢測或排除系統錯誤，必須完全依賴開發者的性能聲明，這可能帶來風險。

黑箱交易系統雖然降低了交易執行的難度，但由於缺乏透明度，交易者無法確保其決策邏輯的可靠性，在市場突發情況下也難以手動干預，這是使用者需要慎重考量的風險因素。

黑箱交易系統與其他自動交易系統的區別

黑箱交易系統的優勢

簡單易用：適合不具技術背景或程式設計能力的交易者，無需編寫演算法即可執行交易。
快速部署：無需自行開發與回測，可立即上手交易，節省時間與精力。
由專業團隊開發：通常由經驗豐富的交易員或機構設計，基於大量市場數據進行測試與優化。

黑箱交易系統的缺點

缺乏控制權：使用者無法修改策略，無法根據市場變化進行調整。
高度依賴開發者：使用者必須信任開發者或供應商，若開發方無法持續更新系統，可能影響交易績效。
過度優化風險：部分黑箱系統可能過度擬合歷史數據，導致實際市場表現不佳，與回測結果大相逕庭。

回測自動交易策略：從測試到實盤執行

在部署自動交易策略前，回測（Backtesting）是不可或缺的步驟。以下是回測的標準流程，幫助交易者在實盤運行前評估策略的可行性與穩定性。

1. 定義交易策略

• 設定規則：明確訂定進場與出場條件、風險管理機制（如停損、獲利點）、倉位管理規則。
• 確定指標：選擇技術指標或基本面數據（如均線、RSI）作為策略依據。
• 確立目標：定義成功標準，例如風險回報比達到一定目標或穩定的盈利能力。

2. 收集歷史數據

• 數據品質：確保使用準確且可靠的歷史市場數據，並與策略適用的資產類別及時間週期相匹配。
• 數據粒度：短線交易需使用更高頻率的數據（如逐筆成交數據），長線交易則可使用日線數據。
• 市場多樣性：涵蓋高波動、低流動性與穩定市場等不同條件，以測試策略的適應性。

3. 選擇回測平台

• 交易平台：MetaTrader（MT4/MT5）等交易平台內建回測工具，適合一般策略回測。
• 自訂框架：Python回測庫（如Backtrader、Zipline）可提供更高的靈活度與控制力。
• 經紀商工具：部分經紀商提供內建回測功能，可直接在平台上測試策略。

4. 設定回測條件

• 模擬真實交易環境：
  • 納入交易成本、點差、滑點等因素，使測試結果更貼近真實市場。
  • 若適用，考量市場延遲（Latency）與市場影響（Market Impact）。
• 設置參數：將策略應用於所選的歷史數據集，確保條件符合策略邏輯。

5. 執行回測

• 運行回測演算法，基於歷史數據模擬交易執行流程。
• 確保交易執行邏輯正確，包括訂單匹配、倉位管理與出場機制等。

6. 分析回測結果

• 關鍵績效指標（Key Metrics）：
  • 淨盈虧（Net Profit/Loss）。
  • 夏普比率（Sharpe Ratio）或其他風險調整報酬指標。
  • 最大回撤（Maximum Drawdown）：評估資金回撤風險。
  • 勝率與盈虧比（Win/Loss Ratio & Risk-Reward Ratio）。
  • 資本曲線（Equity Curve）：觀察策略表現穩定性，避免出現大幅波動或不穩定時期。

7. 優化與調整策略

• 調整參數：根據回測結果微調指標閾值、停損距離、交易時間框架等變數，以提高策略效能。
• 避免過度優化（Overfitting）：確保策略不過度擬合歷史數據，以提升在真實市場的適用性。

8. 進行前瞻測試（Walk-Forward Testing）

• 數據分割：將歷史數據拆分為「內樣本（In-Sample）」進行優化，並用「外樣本（Out-of-Sample）」驗證結果。
• 迭代測試：透過多次外樣本測試來評估策略是否能適應不同市場狀況。

9. 進行模擬交易（Paper Trading）

• 模擬環境測試：透過模擬交易環境運行策略，無需實際資金，以檢測潛在問題。
• 持續監控：觀察策略在模擬環境的運行狀況，確保其穩定性。

10. 部署與實盤交易

• 進入真實市場：在經過完整回測與優化後，逐步將策略部署至市場。
• 持續監控與調整：根據市場變化與回測數據，定期評估並調整策略，以保持其競爭力。

如何充分利用自動交易？

自動交易為交易者提供了一種高效且精準的方式來執行交易策略，減少情緒干擾並提高執行速度與一致性。透過技術的運用，交易者能夠：

• 提升交易紀律，避免衝動決策
• 優化交易執行流程，提高效率
• 擴展交易機會，在多個市場同時運行策略

然而，要充分發揮自動交易的優勢，交易者需要進行嚴謹的策略規劃、徹底的回測，並持續監控系統運行，以降低市場波動、技術故障與過度優化等風險。

只要交易者保持適當的靈活性與準備，自動交易將成為強大的工具，幫助不同層級的交易者穩定且自信地應對市場變化。