发布: 8:50am 07/07/2025

黄国华| AI能否取代演算法交易？

(7月7日见报) 黄国华| AI能否取代演算法交易？

尽管AI和演算法交易同样属于自动化技术，但两者的功能、优势与限制截然不同，核心问题在于：AI能不能完全取代演算法交易，尤其是在实时交易中。

所谓演算法交易，通常称为程式交易，是指依赖预先编写、以规则为基础的指令自动执行交易；这些规则通常包含技术指标，例如移动平均线、价格水平、市场交易量、精确时间点等。

演算法交易的主要优势，在于能够以无与伦比的速度与精度执行交易，消除人类恐惧或贪婪等情绪，并确保交易保持一致，这在高频交易（High-Frequency Trading）中尤为明显，可以在微秒甚至纳秒中运行，把握稍纵即逝的机会。

相较之下，AI涵盖更广泛的技术范畴，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。

与演算法交易的僵化规则不同，AI擅长从海量数据中学习，识别复杂模式，并做出概率预测。

在交易应用中，AI可以处理各项替代数据源，例如新闻情绪、社交媒体趋势、宏观经济指标等，以生成复杂的交易讯号。

然而，ChatGPT等大型语言模型并非设计用于实时市场整合或下单，这限制了它们在实时交易中独立运行的能力。

AI无法完全取代演算法交易的一个重大障碍，就是金融市场的高度时间敏感性：在高频交易中，即使延迟千分之一秒，也可能招致巨大损失。

演算法交易系统专为低延迟设计，利用共置伺服器与确定性逻辑，能实时应对市场变化，相对而言，AI系统，尤其是依赖批次处理或复杂神经网络的模型，并不适合进行次秒级的决策。

举例说，ChatGPT等模型主要依赖历史数据或延迟数据，无法直接连接实时市场数据或下单平台。

虽然这些模型对于策略开发、回溯测试或风险建模极有价值，但对于要求毫秒级反应的实时交易而言，它们并不适合。

这种延迟问题是一种关键限制，让AI在高速交易中无法作为演算法交易的单一替代品。

虽然AI无法匹敌演算法交易的速度与精度，但在交易过程中的其他阶段仍具有不可忽视的价值。

AI能够分析大量多样化的数据集，挖掘传统统计模型可能遗漏的非线性关系与模式，举例说，机器学习演算法可以分析

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历史价格数据与地缘政治事件、消费者行为趋势等替代输入资料，用以预测市场走势。

同样的，自然语言处理技术可以从企业财报电话会议记录，或是X等社群媒体平台中萃取市场情绪，为交易员提供更细腻的市场心理见解。

然而，这些AI生成的讯号，依然需要一个强大的执行框架，而这正是演算法交易的强项。

一种可行的方式是采用混合模型，让AI负责生成预测性见解，而演算法交易则负责执行。

在这样的架构下，AI充当“大脑”，负责智能分析与决策，演算法交易充当“肌肉”，确保交易快速、精准且符合法规，这种协同方式能够让交易员在维持高效率之际，充分发挥AI的弹性与学习能力。

另一个AI难以完全取代演算法交易的关键障碍，正正是透明度。

许多AI模型，尤其是深度学习系统，运作方式犹如黑盒，决策过程变得难以解释或审核。

在受到严格管制的金融市场中，投资机构必须向当局证明交易决策的合理，而这种难以解释的特性可能成为潜在风险，例如，一个神经网络决定执行某笔交易时，其依据可能是模糊且无法追踪的内部计算，这在监管审查中容易引发疑虑。

相比之下，演算法交易系统建构于透明且可稽核的规则之上，能轻松回溯测试、验证与解释，这更符合监管标准。

随着金融监管机构越来越重视可解释性与问责制，AI驱动的交易系统若要被广泛接受，必须在这方面取得重大进展。

总之，AI目前依然无法完全取代演算法交易，主要原因包括实时执行、延迟挑战，以及监管合规的限制。

在高频与实时交易市场环境中，演算法交易的速度与透明度仍然是关键优势，AI在处理延迟与实时市场整合方面则力有未逮。然而，AI在分析复杂资料，并因应交易讯号的生成能力，也是加强交易策略中不可或缺的工具。

未来的交易方向，应该在于结合两种技术优势的混合系统，以打造出足以应对现代金融市场复杂性的强大框架。

AI虽然无法全面取代演算法交易，但将其整合作为补充工具，可以确保交易员能够精确地进行创新与执行，这表明两者之间的协作而非取代，才是未来的发展方向。

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