量化交易擾亂了市場的訊號嗎？

請容我從上週的兩個畫面開始。7 月 17 日台股加權指數暴跌 2,953.71 點、跌幅 6.4%，收在 42,671.27 點，這是史上最大單日跌點。當天夜裡，台指期夜盤卻逆勢反彈 877 點、上漲 2.06%。同一個市場，十二個小時內，卻向投資人發出正反兩種訊號。當我們追問「那十二個小時裡，究竟是誰在買、誰在賣」，答案越來越不像只是「投資人改變了看法」，也可能包含「機器執行了規則」。這就引出一個問題：當越來越多的短期成交由不直接判斷企業基本面的演算法執行，市場透過價格傳遞的訊號，會不會變得更難解讀？

一如既往，我先說結論：我認為量化交易改變了訊號的時間結構，而非摧毀了訊號本身。但在深入討論前，先說明清楚：本文討論的是可能的機制，而不是暴跌的原因——嚴格的歸因需要逐筆查核交易與部位資料，那超出任何一份備忘錄的能力範圍，也超出多數宣稱知道答案的人的能力範圍。

一、機器占領的交易所

先看市場究竟改變了什麼。今天多數委託都經電子系統處理，大型基金也常用演算法把一張大單拆成許多小單，以降低交易成本。這叫「演算法執行」，不等於電腦已替投資人決定買什麼，也不能直接當成量化基金的市場占比。美國監管機關因此只確認演算法交易已廣泛存在，並提醒其精確比例難以計算。

台灣也走向高度電子化。2020 年 3 月 23 日上線的逐筆交易，把盤中每五秒集合撮合改為連續撮合，替自動化交易提供更快的市場基礎；到了 2021 年底，共有 19 家券商提供 API 下單。API 就像券商開給程式的下單窗口：它能自動傳送指令，卻無法告訴我們背後是量化模型、人工判斷還是自動停損；2026 年 5 月，台股成交量週轉率為 20.61%，當沖成交值占 37.36%，平均每日約 24.8 萬戶參與；自然人成交值占全市場 53.33%。

量化交易也不是一種策略。高頻造市像不斷更新報價的批發商，平時可能增加流動性，壓力升高時也可能縮減報價；統計套利尋找相關證券的短暫價差，但價格關係也可能永久改變。

CTA 原是美國監管上的「商品交易顧問」身分，市場口語才常用它代稱期貨趨勢策略。它的做法近似「方向形成後跟著走」：漲勢中做多，跌勢中減多或做空。這可能在某些時段加強走勢，卻不是天生的波動放大器。

波動率控制像雨天開車：路況平穩便提高曝險，波動升高便降速減碼，通常參考已實現波動率，不是看到 VIX 上升就立刻賣出。風險平價問的則是股票、債券等資產各貢獻多少風險；它降低高波動資產、提高低波動資產，有時以槓桿增加債券曝險。兩者都可能在壓力下減碼，但反應速度與規則不同。

pod shop 更不是策略，而是基金的組織方式：平台把資金分給多個獨立小隊，中央統一設定曝險、停損與保證金限制。它像一座美食街，各櫃位自負盈虧，總公司控制預算。槓桿高低沒有固定倍數；若許多小隊同時碰到風險上限，快速減碼才可能放大市場原有的跌勢。

所以，真正的風險不是「五種機器看見同一個數字便一起賣」，而是不同策略在波動、虧損、融資與流動性同時惡化時，因各自規則在相近時間降低部位。這是不同約束造成的共振，不是所有機器共享同一個開關。波動擴大時，通常會帶來更多價差與短暫錯價，可能吸引部分造市及均值回歸策略進場；但只有在庫存、回撤、融資與模型限制仍容許時，它們才會承接。當風險上限被突破，這些策略也可能縮減報價或平倉。

二、平倉的物理學——部位決定脆弱性，波動引發去槓桿

要理解量化如何擾亂訊號，關鍵不在它們怎麼「買」，而在它們怎麼「被迫賣」。

波動率控制基金的規則很簡單：目標波動率固定，市場波動率上升，就必須減倉——不問價格、不問價值、不問理由。讓我用一個純屬假設的算例說明這個機制：一檔目標波動率 10% 的基金，在投資組合實現波動率為 10% 時滿倉；若實現波動率倍增至 20%，它的模型會要求部位砍半——這是算術，不是判斷。注意這個因果的殘忍之處：下跌造成波動，波動觸發賣出，賣出加深下跌，下跌再造成波動。這不是陰謀，是迴圈。

但請容我把因果再向上追一層。波動往往不是唯一的起點；既有部位與槓桿，決定了市場面對衝擊時有多脆弱。當同方向部位太大、槓桿太高，任何一根火柴都可能引爆連鎖反應；波動率飆升與暴跌，既是去槓桿的症狀，也可能成為加速器。2025 年的美股提供了一個例子：高盛主經紀商數據曾多次示警，對沖基金的股票槓桿處於多年高檔；10 月初，部分系統性基金因擁擠交易同步回落而連日受創。這顯示短期虧損可能與共同部位及同步去槓桿有關，但不足以排除策略判斷失誤。

這不是理論。歷史已經演練過至少四次。2007 年 8 月，美國發生了著名的「量化地震」。當時，多家使用複雜數學模型和計量策略的頂尖避險基金（包括文藝復興科技、高盛、AQR等）在同一週內遭受了數十億美元的巨額虧損；2018 年 2 月 5 日的「波動性末日」，VIX 單日暴漲逾 100%，做空波動率的 XIV 一夜之間跌掉約 96% 並遭清算。2024 年 8 月，日圓套利交易平倉引發連鎖反應，日經指數五個交易日內下跌 20%，8 月 5 日單日 Topix 更是重挫 12%——國際清算銀行事後在公報中指出，槓桿部位的去化與保證金要求的上升顯著加劇了這場震盪。

然後是本週。台積電 7 月 16 日法說會交出稅後純益年增 77%（每股盈餘 27.25 元）、毛利率 67.7% 的成績單。儘管第二季獲利與毛利率表現強勁，第三季毛利率指引，以及市場對後續成長、估值與既有部位的重新評估，仍伴隨台積電 ADR 盤前重挫逾 5%、台指期夜盤殺逾千點；隔日費城半導體指數確認自 6 月 22 日高點回落 20.2%，進入技術性熊市。

台灣市場留下的部位證據值得完整記錄，而且值得注意的是，證據在暴跌「之前」就已出現：7 月 14 日外資台指期淨空單已攀升至 83,390 口、史上第四大，且外資在期現貨已連續八日合計提款 4,037.19 億台幣——換言之，衍生性商品市場的倉位早在 7 月 17 日之前就已明確偏空。暴跌當日，三大法人合計賣超 2,617.15 億台幣、外資單日賣超 1,890.39 億、自營商賣超 821.79 億——三項數字全部改寫歷史紀錄；外資本週累計提款逾 3,100 億；台股市值單日蒸發 9.6 兆、單週縮水 8.6 兆台幣。這些是「誰在賣、賣多少」的事實——但我們必須看清：法人買賣超無法區分量化與主動決策，外資的 1,890 億裡有多少來自模型、多少來自基金經理人的恐懼，這個資料切不出來。部位證據能證明「倉位早已傾斜」，不能證明「傾斜是機器造成的」。至於「為什麼賣」，目前市場流傳的主要解釋是韓國的連鎖效應：韓股當週頻頻觸發熔斷、當局對槓桿 ETF 實施管制。我必須誠實標註：這是一個合理但待驗證的假說——事件的並存不等於因果，要證明它，需要跨市場的部位與資金流資料，而這些資料此刻還在各家清算所的硬碟裡。

機械式平倉的本質是：賣出不再表達「看法」，只表達「規則」。規則性賣單在總賣壓中的精確占比，沒有逐筆資料誰也算不出來——但占比越高，暴跌當日的價格就越接近力學、越遠離資訊。投資人不需要知道精確的比例，只需要記住：把恐慌日的價格全部當成資訊來讀，是一種分類錯誤。

三、訊號被擾亂了嗎？——一個誠實的回答

寫到這裡，讀者大概以為我要宣判量化交易有罪。且慢——「我不知道學派」的紀律要求我先陳述證據。

平時，量化交易讓市場更好，這一點證據相當一致。連監理者也承認：高頻交易「能提升市場流動性、促進價格發現並縮小買賣價差，對市場效率具有正面效果」。你我今天在台北下單買零股，成交速度與價差都比二十年前好得多，這是機器的功勞。訊號在平時不僅沒有被擾亂，反而更清晰了。

問題出在壓力時刻。這裡有兩個常被混為一談、其實機制不同的案例，值得分開講。2010 年 5 月 6 日的美股閃電崩盤，道瓊在數分鐘內急跌近千點後迅速回升——它的機制是「流動性撤退」：大型賣單觸發後，提供流動性的機器在最需要流動性的時刻集體撤單，買單瞬間蒸發。流動性像陽光下的道路，人人可用，直到暴雨來的那一刻同時消失。2012 年的 Knight Capital 則是另一種病：軟體部署錯誤導致演算法在 45 分鐘內持續發出錯誤委託、虧損逾 4 億美元——那不是集體撤單，是單一機構的工程事故。兩者唯一的共同點是：在機器的速度下，無論是「集體理性的撤退」還是「單一機器的故障」，破壞都在人類來得及按下任何按鈕之前完成。這才是自動化市場的真正新風險——不是機器比人壞，是機器比人快。

不過，「波動一大，流動性必然枯竭」是一個需要修正的過度概括。對部分造市與均值回歸策略而言，波動放大可能帶來更寬的價差與更多短暫錯價，因而增加逆勢承接的機會。但承接方自己也有槓桿、庫存限制與停損線；衝擊夠大時，原本提供流動性的策略也可能轉為縮減報價或被迫平倉。2007 年的量化地震便提醒我們：均值回歸資本是市場的緩衝墊，不是市場的保證。用這個框架回看 7 月 17 日，日間跌勢可能包含去槓桿與流動性收縮；夜盤反彈則可能來自空單回補或逆勢承接。這是符合市場機制的一種解釋，但缺乏逐筆交易與帳戶資料，仍不能視為已證明的歸因。

所以我對標題問題的誠實回答是：量化交易沒有擾亂訊號的「方向」，但改變了訊號的「時間結構」——這不是楚河漢界的二分，而是權重的移動：時間尺度越短，價格中倉位、流動性與規則的權重越高；時間尺度越長，價值與現金流的權重越高。量化交易做的事，是把前者的權重推得比人類市場的任何時代都高。7 月 17 日的台股就是教科書案例：台積電的基本面訊號與市場的倉位訊號在同一天各說各話。第一層思考者會問「哪個是對的」；第二層思考則明白：兩個都是真的，它們只是在不同的時間尺度上為真。

這其實是一個古老悖論的新版本。Grossman 與 Stiglitz 在 1980 年的經典模型中指出：在資訊取得需要成本的前提下，價格不可能完全反映所有資訊——因為若價格已反映一切，就沒有人有誘因付出成本蒐集資訊，而沒有人蒐集資訊，價格就無從反映資訊。量化交易把這個悖論推向新的形態。必須說得公道：量化不等於不做基本面——系統性價值策略同樣讀財報，事件驅動模型同樣消化新聞與另類資料。真正的分界不在「人與機器」，而在「訊號的來源與時間尺度」：高頻與執行型策略處理的是以秒計的價格與委託簿資訊，它們高效地「搬運」既有資訊，卻極少生產關於企業長期價值的新判斷。當市場成交量的多數來自搬運而非生產，市場短期會顯得無比有效率，長期卻可能越來越依賴一小群仍在做基本面功課的人。做研究的人短期內越來越難被市場獎勵——直到定價錯得夠離譜，獎勵一次付清。

還有一層更隱蔽的變化值得指出：訊號的「反身性」增強了。當足夠多的策略讀取同一批訊號(動能、波動率、相關性），這些訊號就從「描述市場」變成「驅動市場」——觀察行為改變了被觀察的對象。索羅斯談了四十年的反身性，如今被寫進了程式碼裡日夜執行。這意味著技術指標的失效速度會越來越快，而擁擠本身成為最需要監控的風險因子。晨星（Morningstar）的提醒很到位：「當投資人集體且同時買進大量相同資產」，擁擠度本身就是最容易被忽略的風險。

四、投資人何去何從

如果上述分析大體正確，推論就相對清楚了。

第一，不要在機器的主場跟機器比速度。台灣每日都有許多散戶參與當沖，他們用肉眼與手指，對抗反應速度遠快於人工操作的演算法。這不是投資，甚至不是投機，而是向速度占優勢的對手繳交入場費。

第二，把時間當作僅存的套利空間。機器的持倉期以秒、日計，波動率控制基金的記憶以週計，而你我可以持有五年。當賣壓來自「規則」而非「看法」，價格與價值的缺口就是時間套利者的獲利來源——前提是你真的知道價值在哪裡，而這需要做功課，沒有捷徑。

第三，把槓桿視為結構性危險而非個人選擇。2024 年 8 月與本週的共同教訓是：機器平倉的路徑會輾過所有使用槓桿的人，不論你的方向對錯。融資斷頭的散戶不是判斷錯誤，是站錯了物理位置。

第四，重新定義波動：它是機器付給耐心者的佣金。這裡值得把觸發機制說精確，因為不同策略聽的是不同的鈴聲：以隱含波動率為輸入的策略才直接對 VIX 反應；波動率目標與風險平價基金多半依已實現波動率與協方差估計調倉；多策略平台與槓桿部位則受 VaR、保證金與流動性約束驅動。鈴聲不同，但在暴跌週裡這些鈴通常先後響起——當任何一類基金因自身規則而被迫在低點賣給你股票，它不是在跟你交易資訊，是在跟你交易「規則帶來的不便」——收下這份佣金，不需要愧疚。

第五，把量化倉位本身納入你的鐘擺儀表板。過去我們測量市場情緒靠融資餘額、靠本益比、靠雜誌封面；如今還得加上一組新儀器：CTA 的估計淨部位、波動率控制基金的估計槓桿水準，以及選擇權市場的偏態。其中最值得觀察的是部位與槓桿的大小。它們不是每次暴跌的唯一原因，卻往往決定市場對衝擊的敏感度。當系統性策略的曝險偏高、方向擁擠時，市場對壞消息的緩衝較薄；當相關部位已經降低，後續賣壓則可能減弱。在一個由規則驅動短期價格的市場裡，知道規則的位置，本身就是第二層次思考。

在一個訊號短端被機器占領的市場裡，人類投資人剩下的優勢只有兩項：更長的時間，以及更深的功課。幸運的是，這兩項恰好就是報酬的最終來源。

2026 年 7 月 20 日

方舟資本

感謝台灣 SQM 量化基金團隊提供專業意見；本文觀點與文責由作者自行承擔。

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