外匯交易執行演算法和高頻交易－兩種不同的工作

By 烏拉季米爾·列烏昌庫Signal2Forex創辦人 · 2026年11月7日

外匯市場中的演算法是什麼？是比人點擊滑鼠速度還快的交易程式嗎？我猜這也是一種答案。但在我看來，這個詞背後其實包含兩種不同的程序，它們的作用截然相反。演算法交易和高頻交易經常被混為一談，彷彿它們是同一回事。

外匯交易執行演算法是將一筆大訂單拆分成許多小訂單的程式——其目標是在不擾亂市場的情況下獲得一個公平的平均價格。高頻交易演算法則有所不同。它全天報出買入價和賣出價，持倉時間僅為幾秒鐘甚至更短，每次交易都賺取點差的一小部分。第一個程式故意走慢，而第二個程式則以速度取勝。

還有第三個程序，也是我們大多數人在家中使用的程序。這就是訊號演算法——一個決定買什麼、什麼時候買的機器人。我自己的機器人就是這種。所以在詳細介紹之前，先把這三個程序列在一張表格裡。

三個數字，一個困惑

大多數文章都說大約 80% 的外匯交易是由演算法完成的。這個頁面之前的版本也這麼說。但我現在不認同這個數字了。我重新查閱了資料來源，發現這個數字混淆了三個不同的因素。

第一個數字是59%。根據…的數據，這是2025年4月外匯交易額中電子交易的份額。 國際清算銀行2025年12月季度回顧電子化指的是透過螢幕而非電話溝通，並不意味著是由機器人做出的決定。同一份報告顯示，日均營業額高達9.5兆美元。

第二個數字才是真正的80%。如今，超過80%的客戶交易都是在銀行內部完成的——國際清算銀行稱之為內部化。銀行將買入的客戶與賣出的客戶配對，交易根本不會進入公開市場。這是銀行運作的實際情況，與演算法無關。

第三個數字回答了這個問題。在其報告中 外匯交易執行演算法和市場運作國際清算銀行市場委員會在2020年10月發布的報告中估計，執行演算法處理了全球10%至20%的現貨交易，約合每天2,000億至4,000億美元。該報告稱，演算法的使用「廣泛但不占主導地位」。我不知道自那時起這一比例發生了多大變化——國際清算銀行沒有重複進行類似的調查。

那麼，那些交易速度快的公司呢？國際清算銀行將高頻交易者也算作自營交易公司。 2025年4月，它們與對沖基金一起，佔據了全球外匯交易量的約8%。所以，機器確實重要，但整體情況並非只需要80%那麼簡單。在解讀市場統計數據時，你需要仔細查看它究竟統計了哪些內容。

外匯執行演算法

假設一個退休基金必須買入 5,000 萬歐元兌美元。這相當於 500 個標準手——一個標準手等於 50 萬個單位。在這個規模下，一個點的滑點損失為 100,000 美元。如果所有訂單同時成交，價格就會朝不利於買方的方向移動，兩點的滑點損失就高達 10,000 萬美元。

因此，基金將訂單交給執行演算法。母訂單被拆分成子訂單－例如，50張10手的單子，每兩分鐘執行一張。沒有哪一張單子的規模大到足以撼動價格。這就是最簡單的演算法執行。銀行向客戶提供的交易執行演算法都是基於這個理念建構的。

交易量有多種類型，它們之間的差異僅在於一個參數—交易節奏。第一種類型是 TWAP，它遵循時鐘規律，以相等的時間間隔發送等量的交易。第二種是 VWAP，它遵循當日的正常交易量，並在市場活躍時交易更頻繁。

還有兩種常見的演算法。成交量百分比演算法會將訂單價格維持在目前市場成交量的固定比例。執行缺口演算法起初速度很快，然後逐漸減慢，因為它是根據訂單到達時的價格來衡量的。銀行會以自己的品牌名稱銷售這些外匯演算法，但其邏輯是相同的。

誰在使用演算法交易？不只投資基金，還有公司和中央銀行。國際清算銀行的調查顯示，一些大型企業透過演算法交易處理了20%至25%的外匯交易量，而一家中央銀行的比例接近90%。這一趨勢仍在持續。 2026年4月28日 彭博社報導 Crisil Coalition Greenwich 的一項研究表明，大約四分之一的買方交易部門正在使用或計劃使用非銀行公司進行外匯交易執行，其中大部分交易都是透過外匯演算法完成的。

這其中是有代價的，國際清算銀行的報告也明確指出了這一點。採用演算法交易後，風險從交易商轉移到了客戶身上。如果一家銀行對50萬歐元的交易報出一個統一價格，那麼風險就由銀行本身承擔。而如果客戶將訂單分攤到三小時內完成，則需要承擔三小時內的市場波動風險。這不僅是獲取更優價格的工具，更是承擔更長時間風險的決策。

作為一名程式設計師，我喜歡這個細節。 BIS 將執行演算法縮寫為 EA。在我的 MetaTrader 交易終端機中，EA 代表 Expert Advisor（專家顧問）。兩個字母都一樣。 BIS 的 EA 詢問如何交易，而我的 EA 詢問交易什麼。

高頻交易演算法

什麼是高頻交易演算法？它是一種程序，每天數千次同時發布買入價和賣出價。當買賣雙方都成交後，公司就能賺取差價──通常不到十分之一點。然後，它又重複同樣的操作。

這類高頻交易演算法需要幾個要素，而所有這些要素都與速度息息相關。首先，需要一台與交易場所位於同一資料中心的伺服器。其次，需要一條比鄰近公司略快的資料傳輸線路。最後，還需要一段程式碼，能夠在市場價格波動的瞬間取消報價。大多數報價在任何人進行交易之前就已經被取消了。對高頻交易演算法而言，這是正常現象，並非故障。

高頻交易演算法究竟是利好市場還是弊大於利？批評者認為，這種流動性恰恰會在最需要的時候消失。我之前也有同樣的疑慮。但2025年4月是嚴峻的考驗——當月美國關稅消息和創紀錄的交易量同時出現。國際清算銀行（BIS）分析了當月的數據，發現買賣價差基本上維持在正常水準。先前人們擔心價格會在壓力下崩盤的局面並未發生。

我不知道這是否適用於所有貨幣對和每個小時。格林威治時間22:00的交易量較小的貨幣對與中午的歐元/美元市場情況截然不同。如果您在非交易時段進行交易，則需要自行查看螢幕上的點差。

11月5日中午

這是一個新案例。 2026年11月5日格林威治標準時間12:00 英國央行調高銀行利率 從3.75%上調至4.00%，投票結果為8比1。當天早盤，英鎊兌美元匯率接近1.35。由於上漲在預期之內，因此並未引起意外。

但此類決策的最初幾秒仍由機器主導。在公告發布前，快速做市商通常會擴大報價或撤回報價——沒有人願意持有一個可能在一毫秒後出錯的價格。許多用戶會在公告發布前暫停其交易演算法。隨後公告文字到達，程式讀取內容，報價恢復。

對我的機器人來說，這很簡單。它們在H1圖表上交易，不看新聞。每次下單前，程式碼都會將當前點差與設定中的點差限值進行比較——如果點差過大，訂單就會等待。機器人不知道英國央行說了什麼。它只知道點差過大。如果你的策略需要正常的點差，你需要自行檢查點差。

零售商場

你能在家用終端機運行高頻演算法交易策略嗎？不能。看看MetaTrader的右下角——終端機顯示的是到經紀商伺服器的延遲，單位是毫秒。而速度快的公司，延遲是以微秒為單位的，比毫秒小一千倍。而且你的訂單會先發送給經紀商，而不是交易平台。為零售平台銷售的高頻交易演算法無法改變這個延遲。

所以，高頻交易與演算法交易的差別其實很簡單。所有高頻交易都是演算法交易，但大多數演算法交易速度較慢。高頻交易與演算法交易的差異在於時間尺度​​和工作內容，只有速度較慢的部分對個人交易者開放。

散戶交易者真正使用的是演算法交易訊號——也就是買進、賣出或等待的規則。這就是我的工作。 外匯 V 投資組合 共有 28 個機器人，分佈在 14 對交易對上，全部運行在 H1 時段，每個機器人都使用訊號演算法。它們背後的即時帳號運行在公開的 YouTube 直播串流上。速度在這裡不是參數。即使在整點時段，訂單延遲 50 毫秒到達也不會產生任何影響。

改變結果的是成本。在一個10,000美元、0.10手的帳戶上，點差增加一個點或 滑移 每筆交易費用為 1 美元。例如，在一個 100 美分的帳戶中，每手交易 0.10 美分，費用就是 1 美分。這看起來不多。但如果一年交易超過 300 筆，費用就是 300 美元或 3 美元——這相當於帳戶餘額的 3%。如果您 數點數也要用金錢來衡量。

還有一點值得我們從大公司身上學習。他們會在每筆訂單完成後結算——比較預期價格和實際成交價格。我在之前的文章中寫過這些工具。 外匯交易執行管理系統個人交易者也可以進行類似的簡單查核。將信號柱上的價格與帳戶歷史記錄中的成交價格逐筆進行比較。

執行演算法、高頻交易公司、訊號機器人、價差、利率決策的瞬間——所有這些都是同一個市場在不同時間尺度上的表現。我不可能比資料中心的伺服器更快，也無需如此。你越清楚自己交易的時間尺度，你的交易結果就越穩定。

本文中的數據來自國際清算銀行市場委員會2020年10月發布的《外匯執行演算法和市場運作》報告；國際清算銀行2025年12月發布的季度回顧報告（其中包含2025年三年期調查結果）；英國央行2026年11月5日的決定；彭博社2026年4月28日的報道。