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另外網站程式交易快穩準 - 第 29 頁 - Google 圖書結果也說明：... 者下單買賣也是以電話形式進行,交易所的交投也是以叫喊形式交易(Pit trading)。 ... 超過百分之八十的資金早已經由程式交易、演算交易(Algo trade)替代人手操作。

中原大學 電機工程學系 賴裕昆所指導 莊承翰的 應用於證券交易中低延遲金融風險管理系統之FPGA實現 （2021），提出algo trading程式關鍵因素是什麼，來自於風險管理系統、高頻交易、低延遲、NetFPGA SUME、FPGA。

而第二篇論文中信金融管理學院 金融管理研究所 林淑萍所指導 張宸銚的 智能交易演算法之比較分析研究: 以台股為例 （2021），提出因為有 智能交易、演算法交易、交易策略、成交量加權平均演算法、時間加權平均演算法的重點而找出了 algo trading程式的解答。

最後網站「Algo Trading」是甚麼？| Recruit.com.hk則補充：談到投資市場熱話，不得不提Algo Trade。Algo Trade即「Algorithmic Trading」，涉及到電腦技術，很多人都會自動腦補電影情節中的IT高手科技達人對著 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了algo trading程式，大家也想知道這些：

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大家都知道 AI 人工智能是未來發展的大方向，未來的電腦除了可以自動駕駛汽車、醫療、法律之外，在投資領域又是否能幫一般人賺大錢？今集 #我要做程式交易，Eva 會簡單講解一下 AI、Machine Learning、Deep Learnin、Big Data 等，以及分析一下，這些「未來」科技，如何影響一般人的投資策略。

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應用於證券交易中低延遲金融風險管理系統之FPGA實現

為了解決algo trading程式的問題，作者莊承翰 這樣論述：

隨著臺灣證券交易所新制——逐筆交易實施後，有別於以往的「集合競價」每五秒鐘撮合一次，「逐筆交易」隨到隨撮，以微秒為單位為交易者進行撮合，高頻交易的可行性更加提高。基於軟體的風險管理解決方案的高可擴展性可以很好的適應高變動設計需求，不過處理延遲也相對高，同時導致交易風險增高，無法滿足高頻交易的要求；特殊應用積體電路(Application Specific Integrated Circuit, ASIC)的效能雖高且延遲低，但低可擴展性不適合應用在高變動的金融領域；現場可程式邏輯閘陣列(Field Programmable Gate Array,FPGA)同時兼具軟體的高可擴展性，以及特殊應

用積體電路的高效能與低延遲，在能夠快速變更系統設計下同時保持優越的性能與極低的延遲，是實現風險管理系統理想選擇。本論文提出一架構基於現場可程式邏輯閘陣列的高頻交易風險管理系統，以硬體加速處理金融封包，並且提供部分TCP/IP協定堆疊功能，如封包解析、TCP亂序重組與重送標示等功能，且可以依據需求增減風險管理功能並支援多組FIX session檢核，滿足低延遲精確管控金融交易風險。本論文提出之系統實現在NetFPGA-SUME-10G上，原生網路卡專案系統處理300位元組之FIX封包必須花費1.5微秒，本論文之TCP重組模組與風險管理模組處理300位元組之FIX封包合計延遲時間約為783奈秒，因

此本論文提出之風險管理系統處理300位元組之FIX封包可以達到2.3微秒的延遲時間，滿足高頻交易的低延遲需求。

智能交易演算法之比較分析研究: 以台股為例

為了解決algo trading程式的問題，作者張宸銚 這樣論述：

為提升整體證券市場交易效率及資訊透明度，並與國際接軌，金管會 於 109 年 3 月 23 日正式實施台股逐筆交易制度。而隨著資訊科技的發展與 新制度的上路，金融交易方式已慢慢地改變。以股票交易市場為例，傳統 的人工下單交易往往無法及時回應金融市場的即時訊息，因此可能大幅降 低投資交易的報酬率。而智能交易其主要是透過交易演算法進行自動化交 易，撇除人為的干擾，將交易員所下達的交易訊號，以最佳化的交易策略 佈單，降低交易成本並貼近市場最適價格的目標。因此本研究期望比較現 有交易策略演算法之交易績效，找出能取得最貼近市場最適價的演算法， 以提升智能交易之價值及其實用性。為達本研究目的，研究中首先

透過文獻蒐集以整理出目前常見之演算 法佈單邏輯，將市場上現行最頻繁被使用的兩種演算法交易策略，分別為 成交量加權平均價格(VWAP)以及時間加權平均價格(TWAP)作為本 研究在探析市場最適價演算法的基礎。接著，再透過所蒐集到的各大產業 龍頭股(台積電、中華電、國泰金、統一超、台灣高鐵)之實際市場交易 詳細資料作為本研究之研究對象與樣本，以真實資料輸入模擬程式的方式 來完成模擬佈單情況。最後，將兩種不同佈單方法所得出的平均價格與當 日市場均價(市場最適價)互相做比較，以兩者平均價格分別與市場均價 相減後的差，做為判斷哪種佈單方式所獲得的績效較佳之標準。依此理論，本研究利用 Python 程式語

言，針對五大不同產業股票進行 模擬巨量資料分析，研究結果發現，此五大產業龍頭股，在進行大單切分 時，使用成交量加權平均價格策略所獲得的結果，相對於時間加權平均價 格策略更為佳貼近市場均價，因此可推斷其策略是具有相對較好的績效。 有鑑於此，在未來本研究期望藉由導入更多市場詳細交易資料與交易策略， 再提升該判斷邏輯的實用性與使用範圍，協助法人客戶以及交易人員在下單前可先行了解欲操作之股票應該搭配上何種演算法交易策略為佳，進而 真正達成在股票切分大額部位時，能夠有效提高交易品質競爭性之目標。

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