程式交易，本質上是一種輔助工具，協助投資人進行更有效率的交易。其構成大致分為兩部分：硬體設備與軟體系統。然而，對於不同層級與需求的投資人而言，是否需要高規格的設備與套件，其實沒有一定標準。本文將從台灣證券市場的交易成本出發，探討硬體與軟體的重要性，並延伸到程式交易的多種面向。

硬體設備：真的需要高規格嗎？

對大多數散戶而言，是否有必要投資昂貴的交易設備呢？在討論程式交易的策略選擇之前，不妨先回頭看看一件根本性的問題：在台灣證券市場進行短線操作，到底划不划算？

台股交易成本偏高，短線操作風險不小

以今日（2021 年 5 月 30 日）來說，投資人每次交易都需負擔一定的成本。證券買賣的手續費上限為交易金額的 0.1425% ，買賣雙邊共計 0.285%；賣出時還需額外繳納 0.3% 的證交稅。合計起來，一筆完整交易的成本高達 0.585%，也就是說，即使投資人買進後價格沒有任何變化，光是完成一筆買賣就會虧損將近 0.6%。

這樣的成本對短線操作是嚴重的限制。根據 2003 年至 2020 年 7 月的歷史數據，台股的年化報酬率約為 9.7%。若以這個報酬率作為投資參考，並與每筆交易的 0.585% 成本相比，可推算出：一整年最多交易 16 次左右，才能保住這樣的平均報酬。換句話說，每筆交易必須平均持有至少 15 個交易日以上，約等於三週，才能避免被手續費吃掉所有獲利。若投資人操作頻率更高，等於持續用報酬填補交易成本，長期而言非常不利。即便是獲得券商提供的手續費優惠（如 29 折），實際成本仍在 0.38265%，意味著只要一年交易超過 25 次，報酬也會明顯受到侵蝕。

綜合來看，台灣證券市場的交易制度天生對短線交易者不友善。這也意味著：對於多數散戶來說，與其投入資金升級硬體進行頻繁操作，不如選擇較長期、低頻的交易策略，更有機會留住利潤、穩健成長。既然高頻交易在台灣證券市場並不划算，那麼，只要不是進行極短線操作，堪用的設備即可滿足需求。畢竟，無論電腦多快、網路多穩，若交易次數太頻繁，仍會被交易成本吞噬。

但在期貨或選擇權市場，情況會不同。這些市場的交易結構與成本設定，為頻繁操作創造了較高的容忍度，也改變了對設備效能的需求標準。

期貨市場的交易成本與設備需求

以當日（16825 點）台股期貨為例，一口期貨的契約面額為 $16825 \times 200 = 3,365,000$ 元。假設手續費上限為 100 元，稅金為十萬分之二，約為 67.5 元，合計 成本不到每次交易的萬分之一。

在這種條件下，即使一年交易達到 900 次以上，交易成本仍屬可接受範圍。此時 高品質設備與穩定連線就變得重要，因為短時間內可能需多次進出場。事實上投資人也可以根據這些成本數據，反推出期貨應該如何調整槓桿與持倉時間，進一步規劃更高頻的交易策略。

軟體系統：資料整理重於自動化交易

縱使在台股市場中，硬體設備不一定是散戶交易的關鍵，但程式交易的另一個核心——軟體系統——仍值得關注。畢竟，不論投資人的策略頻率高低，最終都需要一套方法來 整理資訊、識別訊號、執行交易。

一般而言，多數軟體套件即便針對特定策略設計，對不同使用者來說仍可能有功能不足或操作不便的情況。尤其當策略並不仰賴高頻率交易時，這些軟體的價值更多體現在資料整理與分析，而非自動下單。

在交易次數不高的情況下，手動下單完全可行，無需強求全自動化。若投資人是高資產投資人，當然可以提撥部分資金購買更好用的系統工具，讓操作更為流暢，也是一種值得的投資。但無論如何，從根本來看，軟體的核心價值是協助辨識交易訊號，而非單純的自動執行。

然而，金融市場的價格資料本質上是隨機變動、非線性且常含雜訊，因此是否具備處理隨機數據的能力，是軟體設計與應用的真正門檻。

程式交易的多重面向：不只是一種技術

談到程式交易，許多人第一時間聯想到的可能是自動化下單，但實際上，程式交易可以依照策略設計與執行方式的不同，展現出多種面貌。雖然分類的界線並不總是清楚，但仍可以大致從以下四個面向來理解其樣貌與應用差異：電子交易（Electronic Trading）、計量交易（Quantitative Trading）、高頻交易（High-Frequency Trading, HFT） 與 演算法交易（Algorithmic Trading）。

首先是電子交易，這是最廣義的類型，只要使用電子設備輔助交易，例如券商提供的線上交易平台、手機 App，都可視為電子交易的一種。即使只是手動操作，只要經由電腦或網路介面完成，也屬於此類。

其次是計量交易，這類交易依循某些可驗證的經濟結構或統計模型進行判斷，例如利用歷史報酬率、波動性、價值評估等因子建構策略。這也是本文討論的主要方向，強調透過數據與理論支撐決策，而非憑直覺或市場氣氛操作。

第三是高頻交易，這類策略強調在極短時間內（甚至毫秒級）進行大量交易，仰賴低延遲的通訊設備、高效能運算資源與貼近市場撮合點的部署（如 colocated server）。這類交易的門檻極高，並不適合一般散戶。

最後是演算法交易，這類交易雖然也由程式執行，但其決策邏輯未必來自計量模型，而是依循一些簡單、明確的規則——例如移動平均交叉、價差套利或時間分批下單等。它較少涉及對經濟結構的深入建模，但仍屬於可程式化執行的策略。

實務上 一種交易策略往往會同時具備多種特徵，例如某個演算法交易策略可能使用了統計原則（計量面向），也透過電子設備自動下單（電子面向），甚至運行在毫秒級的反應時間內（高頻面向）。因此，這些分類並非彼此排斥，而是一種 功能導向的分析工具，幫助投資人理解策略背後的設計思路與技術需求。

結語：策略與成本決定工具選擇

程式交易是否值得使用，不取決於它是否夠「先進」，而是 取決於投資人所處市場的結構、交易策略的頻率、與個人的資金規模。

對台灣散戶而言，證券市場的 高交易成本 並不鼓勵頻繁操作，與其投資於硬體與全自動軟體，不如專注於分析資料、降低交易次數、提高勝率。若轉戰期貨市場，則才是真正開始考慮設備與自動化的起點。

交易的本質從來不是下單本身，而是辨識機會。 這才是程式交易最應該輔助的目標。