2025年09月02日
現在股市、外匯和加密貨幣的行情變化太快了，靠人工盯盤很容易錯過機會，也容易被情緒左右。所以越來越多的人開始用電腦程式幫忙交易，也就是我們說的自動化交易。簡單來說，就是讓程式按照你設定的規則自動買賣，不用你一直盯著螢幕，還能幫你回測策略、同時盯好好幾個市場，讓交易輕鬆又有效率。
它是一種利用電腦程序，根據預設規則(如價格、交易量、技術指標等)自動發出買賣指令，無需人工幹預的交易方式。它屬於演算法交易的一種，也稱為程序化交易。有時，「演算法交易」更強調複雜模型和資料分析，而它可能只是遵循簡單規則，實現自動下單。
它的運作可以概括為幾個核心步驟：
策略編寫：使用MQL4(MT4)或MQL5(MT5)將交易規則編成智慧交易程序(EA)。
數據取得：EA 自動讀取MT4/ MT5平台的即時行情數據，包括價格、成交量等。
訊號產生與下單：EA 根據策略分析數據，自動發出買賣指令並執行。
風險管理：設定停損、停利、最大持倉等參數，EA 會自動控制風險。
監控與優化：即時記錄交易日誌，交易者可回測與優化EA策略，提高穩定性。
消除情緒影響：自動執行策略，避免因恐懼或貪婪而做出非理性決策。
高效率執行與一致性：能夠迅速回應市場變化，維持交易紀律性，尤其在高波動環境中優勢明顯。
回測與最佳化：可先在歷史資料上測試策略，評估績效並加以最佳化。
處理大量資料與多工能力：能24小時監控多個市場與資產，處理複雜資訊並執行多策略操作。
全天候運作：機器人可不間斷運行，適合外匯、加密貨幣等24小時市場。
多樣化風險分散：可同時在多個資產間操作，降低單一資產風險。
高頻交易優勢：在毫秒捕捉微小價格波動，實現高頻交易(HFT)。
機械故障與系統風險：連線中斷、意外停機或平台故障都可能導致無法執行訂單或錯誤下單。
模型過度擬合(Over-optimization)：在歷史資料上表現良好但實盤失敗是常見問題。
數據品質與模型假設風險：錯誤或過時的數據，以及模型基礎假設不成立，會嚴重影響策略表現。
缺乏人類判斷能力：在市場異常波動或黑天鵝事件中，程序可能無法妥善處理。
重大歷史事件：如2010年美國「股市閃崩」、2012年騎士資本爆倉，都是自動化系統失控的典型案例。
安全與對抗性攻擊：AI系統可能受到惡意操縱，例如對高頻交易模型進行對抗攻擊。
「烏龍指」類錯誤：程式錯誤有時類似「胖手指」誤操作，會造成巨額損失，如光大證券2013年的代碼錯誤事件。
持續監控需求：儘管是自動系統，仍需人工監督，及時發現並處理異常。
| 專案 | 自動化交易 | 演算法交易 |
| 定義 | 利用電腦程式依預設規則自動執行交易，無需人工幹預 | 用演算法和數學模型產生交易訊號並執行，注重策略優化與數據分析 |
| 策略複雜度 | 通常簡單規則，如均線突破、固定停損止盈 | 較高，可能包含統計套利、機器學習、預測模型等 |
| 執行目標 | 自動化執行交易，提高效率與紀律性 | 優化交易決策，實現收益最大化或風險最小化 |
| 數據依賴 | 依賴基本行情資料（價格、成交量等） | 依賴大量歷史數據、即時市場數據及複雜指標 |
| 適用範圍 | MT4/MT5、交易機器人、一般交易平台 | 機構量化、HFT、高頻交易、統計套利等 |
| 風險控制 | 透過固定停損、止盈或部位限制實現 | 結合複雜模型，即時動態調整部位與風險參數 |
自動化交易是一種強大工具，具備：高效執行、多任務能力;精準回測機制;消除情緒幹擾;跨市場運作能力
但也需警覺：技術故障或模型失真;市場異常下應對力不足;安全性和系統穩定性
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