當散戶交易者仍在觀看 K 線圖並尋找進場點時，另一群市場參與者可能已經在幾毫秒內下單、成交並平倉多筆訂單。他們不一定在嘗試預測一個月後 BTC 的價格，而是專注於下一秒——甚至下一毫秒——訂單簿可能發生的變化。

在最新一集的 KTX Live（9 月 16 日）中，KTX 行銷團隊的 Mia 邀請基金經理兼量化專家 Lurker，討論高頻交易、套利策略、交易所流動性、API、AI 驅動的量化研究，以及一般使用者如何開始探索量化交易。Sun 先生表示，他在傳統市場累積量化交易經驗後，於 2018 年進入加密貨幣市場。目前，他的團隊交易加密資產、美國股票及黃金相關產品。更多交易討論、Web3 產業洞察與即將推出的直播內容，請透過 KTX Live 查看。

1. 量化交易與手動交易有何不同？

當人們首次聽到「量化交易」、「高頻交易」和「做市」等詞彙時，可能會聯想到複雜的演算法、強大的伺服器以及大量自動化機器人。然而，Sun 先生表示，量化交易背後最基本的概念其實相對簡單：將交易者的邏輯轉化為能夠持續執行的系統。

即使交易者擁有發展完善的策略，仍可能受到情緒影響。當止損應該觸發時，他們可能拒絕止損；當策略要求採取行動時，他們可能猶豫；或者因短期市場波動而過早平倉。量化交易的主要優勢之一，就是將這些規則轉換成程式碼，使相同的邏輯能夠更一致地執行。

量化交易也允許交易者使用歷史資料和統計方法測試策略。例如，交易者可能根據 K 線型態、移動平均線或 MACD 指標制定策略。手動測試該策略可能需要相當長的時間，而歷史回測則能更快地了解該策略在過去市場條件下的表現。交易者也可以透過 KTX 即時加密貨幣市場頁面，監控主要資產、價格走勢及更廣泛的市場資料。

在人類與機器之間，高頻交易更能凸顯兩者的差異。Sun 先生提供了一個訂單簿範例：假設賣一最初有 20 BTC，但可用數量很快降至 10 BTC、接著是 5 BTC，最後只剩 2 BTC。在人類交易者有時間做出反應之前，自動化系統可能已經解讀訂單簿的變化，並決定是否吃進剩餘流動性。

這類策略捕捉到的價格變動可能只有一個基點，甚至更少，但機會本身可能只持續幾毫秒。換句話說，散戶交易者可能會問：「BTC 下個月會上漲還是下跌？」而高頻交易者問的則是：「接下來幾秒可能會發生什麼事？」

2. 高頻交易如何產生報酬？

高頻交易沒有單一的獲利模式。不同策略依賴非常不同的報酬來源。Sun 先生表示，常見方法包括跨交易所套利、短週期預測策略及做市。

跨交易所套利試圖捕捉不同交易場所之間的暫時性價格差異。短週期預測策略則分析市場微結構，以估計極短期的價格變動。做市策略透過提供流動性、管理庫存、賺取價差，以及在某些情況下取得交易手續費返還來尋求報酬。Sun 先生的團隊目前更專注於統計套利。

常見問題是：當主要平台之間的價格已經高度一致時，跨交易所套利是否仍然存在？答案是肯定的——但這些機會正變得越來越短暫。交易者可以比較 KTX 現貨市場與 KTX USDT 永續合約市場，以更了解現貨與衍生品價格、訂單簿及近期成交之間的關係。

資金不會在完全相同的時間進入每一家交易所。某個交易場所可能先做出反應，而另一個場所稍後才跟進，短暫形成價格差異。然而，隨著更多專業機構進入市場，傳統 alpha 越來越難以捕捉。

大型機構通常擁有更強的基礎設施、更低的交易手續費及更快速的執行系統。因此，相對簡單且低風險的跨交易所套利所能帶來的報酬正受到壓縮。Sun 先生因此認為，小型交易者與其直接在速度上與大型機構競爭，不如尋找專業化程度更高、競爭者較少的 alpha 來源。

3. 速度很重要，但策略可能更重要

「高頻交易」的定義特徵似乎就是速度。對某些策略而言，毫秒、微秒，甚至更低的延遲都可能至關重要。然而，Sun 先生認為，對大多數小型團隊來說，單純在速度上競爭，相較於其成本而言，價值有限。

大型機構可能大量投資資料中心、網路及執行基礎設施，以降低延遲。小型交易者不太可能僅透過硬體競爭取得可持續的優勢。更重要的仍然是策略與 alpha。找出其他人忽略的訊號，可能比將伺服器延遲再降低幾毫秒更有價值。

高頻策略的生命週期通常也較短。今天有效的策略，明天可能不再持續產生報酬。隨著參與者增加、市場結構演變，以及類似策略進入市場，某些形式的 alpha 會逐漸消失。因此，量化團隊必須持續研究、測試與迭代。

有興趣進行自動化交易的開發者，可以查看 KTX API 文件。其中涵蓋市場資料、訂單簿、K 線資料、交易紀錄、帳戶資訊、建立訂單、取消訂單，以及其他可支援市場研究與自動化交易工具的介面。

4. 專業量化團隊會如何選擇交易所？

散戶使用者可能會根據品牌、上架資產數量、排名或促銷活動來選擇交易所。專業量化團隊通常會採用不同的評估標準。

Sun 先生將三項主要因素總結為穩定的 API 與撮合引擎、真實的流動性，以及交易成本。穩定性甚至可能比速度更重要。對高頻策略而言，最大的風險之一不一定是對市場做出錯誤預測，而是需要下單時無法下單，或市場條件改變時無法取消訂單。

在極端市場條件下，這項風險尤其嚴重。當大量使用者同時嘗試交易時，過載的 API 可能使量化系統無法檢查倉位、提交訂單或取消現有訂單。即使策略長期而言能夠獲利，一次重大的系統故障也可能抹去先前累積的大量利潤。

Sun 先生解釋，評估新的交易所時，他會先檢查其 API 與撮合引擎的穩定性，再查看流動性，最後評估交易成本。「強勁的流動性」不能僅根據訂單簿上顯示的數量判斷。訂單簿在某個價位顯示有 10 BTC，並不代表交易者一定能以顯示價格完成全部 10 BTC 的交易。

專業團隊通常會先投入少量資金，並觀察訂單簿的多個價位，然後評估實際滑價與市場衝擊。視策略而定，高頻測試可能只需幾百 USDT 開始，而其他策略可能需要 10,000–20,000 USDT。團隊通常會先使用有限資金，只有在檢視即時執行結果後，才會增加配置。

交易手續費也必須納入回測與即時績效評估。適用費率可在 KTX 手續費率頁面查看。

5. 為什麼健康的交易所需要量化交易團隊？

對一般使用者而言，高頻交易機器人可能看起來只是持續買進和賣出的程式。然而，從市場結構的角度來看，不同類型的量化團隊是健康流動性生態系統的重要組成部分。

Sun 先生認為，成熟的交易市場通常需要多種策略同時運作，包括做市、趨勢追蹤及套利策略。如果每位參與者都採用相同策略，交易者可能集中在市場的一側，導致另一側缺乏足夠的交易對手。

當做市商、套利者、趨勢追蹤策略及散戶使用者共同參與時，交易活動會更加平衡，同時也更容易維持價格發現與市場深度。因此，量化團隊與交易所之間存在相互依存的關係。

Sun 先生在親自評估交易所時，主要關注資產安全、​​市場深度及 API 穩定性。他可能會先配置約 1,000 USDT，讓系統在正常與極端市場條件下運作，再決定是否增加配置。

除了流動性與技術穩定性之外，資產透明度也是評估交易場所時可以考慮的因素。使用者可以前往 KTX 儲備證明頁面，查看儲備率、資產儲存方式及相關驗證機制的資訊。

6. 極端市場提供最大的機會，也帶來最大的風險

加密貨幣市場每週 7 天、每天 24 小時運作，大幅價格波動或快速清算並不罕見。對高頻團隊而言，這些條件具有兩面性：更高的波動可能創造更多短期機會，但也會帶來更高的風險。

Sun 先生表示，在極端市場條件下，API 不穩定仍是團隊最主要的疑慮之一。如果系統無法下單、取消訂單或取得倉位資訊，交易策略實際上可能失去對帳戶的控制。

因此，一個設計為長期運作的高頻策略，不能只在正常條件下產生利潤，還必須考量網路延遲、極端波動及交易所層級的中斷。否則，一個能夠產生穩定每日報酬的策略，仍可能在一次極端事件中損失大量累積利潤。

在交易衍生品之前，使用者應了解訂單類型、保證金要求、清算機制及其他相關規則。期貨交易涉及重大風險，在投入較大金額之前，應先使用有限資金對策略進行回測與評估。

7. AI 已經改變量化交易

當被問到 AI 是否會改變量化交易時，Sun 先生直接回答：問題已經不再是 AI 是否會改變量化交易，而是它已經做到了。

Claude 和 ChatGPT 等工具目前已廣泛用於軟體開發、資料分析、因子研究及策略回測。過去，研究 alpha 因子可能需要撰寫程式碼、建立框架並手動處理資料。完整流程可能需要一到兩週。

如今，研究人員形成想法後，可以使用 AI 更快速地完成初步實作，接著以歷史資料進行測試，以判斷策略是否具有潛力，或是否持續產生負報酬。這能大幅縮短研究週期。

AI 也是有價值的學習工具。對於有興趣建立訂單簿模型的初學者而言，他們可能不知道該從何開始。AI 可以協助找出研究方向、整理學術論文、解釋模型結構，並支援逐步重現與測試現有方法。這降低了程式設計與量化研究的入門門檻。

然而，未經檢查的 AI 生成程式碼或策略，不應直接部署到即時交易中。開發者仍必須檢查資料品質、API 要求、模型參數、執行邏輯及風險控制。在測試市場資料與交易整合時，可以參考英文版 KTX API 開發者指南。

8. 訂單簿正成為高頻 alpha 的重要來源

理解傳統套利最簡單的方法，是比較兩家交易所的價格。當價格差異大於合計交易手續費與市場衝擊成本時，交易者可能在一個交易場所買入，並在另一個交易場所賣出，嘗試從價格收斂中獲利。

問題在於，這些機會已經變得極其微薄。因此，一些高頻團隊現在開始研究可見價格變動之前所發生的事情。

例如，賣方流動性快速消失，或主動買賣盤流突然轉變，可能在市場價格變動之前產生訊號。因此，專業量化團隊不再只問：「目前的價格是多少？」他們也會問：「為什麼價格可能在下一秒發生變化？」

Sun 先生將這類市場微結構研究描述為目前許多高頻公司正在研究的重要 alpha 來源。

KTX 交易介面提供訂單簿及近期交易資訊。交易者可以透過 KTX BTC/USDT 現貨交易頁面或 KTX BTCUSDT 永續合約頁面觀察變化。開發者也可以使用 API 取得訂單簿、K 線、行情及交易資料，以進一步研究市場微結構。

9. 一般使用者仍然可以開始量化交易嗎？

答案是肯定的，而且入門門檻已比過去低很多。

Sun 先生認為，開始量化交易不再要求某人先成為程式設計專家。具備基本的程式設計、數學及演算法知識，再結合現代 AI 工具，就足以開始學習與實驗。

他為一般使用者提出了一條清晰的路徑。首先，了解市場如何運作，包括期貨合約與資金費率等基本概念。接著，學習處理資料所需的最低限度程式設計知識。之後，AI 工具可以協助學習、分析及程式碼開發。

接下來，使用者可以將自己設計、發現或研究過的策略放入歷史回測環境中。如果結果顯示仍有改善空間，就可以調整策略並再次測試。只有在完成這個流程後，使用者才應考慮以少量資金進行即時測試。

不知道從何開始的使用者，可以先重現經典策略，例如海龜交易法、移動平均線交叉或基本跨市場套利。AI 可以協助建立初始回測，但使用者在嘗試開發個人交易系統之前，仍應了解相關參數、假設及最佳化流程。

想進一步了解加密貨幣市場、交易產品及基本策略的使用者，可以前往 KTX Learn。在進入即時市場之前，也可以透過 KTX Markets 頁面監控價格走勢與市場狀況，並制定符合自身經驗與風險承受度的交易計畫。

10. 高頻交易的未來：更加困難，但機會仍將存在

在最後的快速問答環節中，Sun 先生提供了幾個直接的答案。對於高頻交易，他目前偏好中心化交易所。在速度與策略之間，他認為策略更重要。在常見方法中，套利相對容易理解，也可能為初學者提供更清晰的起點。

如果只能使用一項指標評估交易所的執行品質，他會檢視市場衝擊——也就是大型訂單完成時，預期執行價格與最終實際成交價格之間的差異。

未來三年，高頻交易是否會變得更有利可圖？Sun 先生認為，競爭將變得越來越困難，但新的專業化機會仍會持續出現。

今年有效的 alpha 來源，明年可能會逐漸消失。同時，市場結構的變化也可能產生全新的機會。因此，高頻團隊的可持續競爭優勢不一定是發現一個「永遠有效」的策略，而是持續研究、驗證與迭代的能力。

對於探索自動化交易的團隊而言，穩定的資料介面、真實的市場深度、合理的交易成本及完善的風險控制都不可或缺。開發者可以查看 KTX API 文件，並透過有限資金測試，評估策略在實際執行條件下的表現。

結論：散戶交易者看見價格；專業交易者看見市場結構

本次 KTX Live 活動凸顯的其中一項最明顯差異，是市場參與者看待交易的方式不同。散戶使用者通常關注 BTC 價格、K 線圖，以及市場正在上漲還是下跌。專業量化交易者則可能研究訂單簿、流動性、市場衝擊、API 延遲、撮合引擎效能，以及每次價格變動背後更廣泛的市場微結構。

對交易平台而言，成熟的生態系統不僅取決於活躍使用者的數量。平台能否為散戶交易者、專業量化團隊、套利者及做市商提供穩定、高效且真正具備流動性的環境，同樣對整體市場品質發揮重要作用。

正如本集 KTX Live 所討論，高頻交易的競爭正變得越來越激烈。同時，AI、不斷變化的市場結構及新興交易平台，仍持續創造新的研究領域。執行速度可能變得更快，alpha 的生命週期可能變得更短，但策略、嚴謹的執行及持續迭代仍是長期競爭力的基礎。

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本文改編自 KTX Live 活動「散戶交易者仍在盯盤——量化交易是否已經先行一步？深入了解加密貨幣高頻交易」。來賓的評論反映其個人經驗與觀點，不構成投資建議。加密資產具有高度波動性。請根據自身經驗、財務狀況及風險承受度做出決策。