前言：一個每天都在發生、卻很少人真正理解的現象
如果你曾經在台股盤中看過報價跳動的速度，尤其是在逐筆交易上路之後，可能會注意到某些股票的委買委賣價格幾乎是「秒級」在變化。這背後很大一部分，來自於一種被稱為「高頻交易」（High-Frequency Trading，簡稱 HFT）的交易型態。
高頻交易常常被新聞包裝成神秘、甚至帶點陰謀論色彩的角色——「電腦程式在操控股市」「機器人搶走散戶的優勢」。但如果你真的去讀學術文獻，會發現故事遠比新聞標題複雜。高頻交易對市場流動性的影響，在金融學界是一個持續超過十五年、累積數百篇實證論文的研究領域，而結論並非「好」或「壞」這麼簡單，而是「在什麼條件下,對誰有利」。
這篇文章的目的，是把學術研究整理成一般投資人也能理解的語言：高頻交易到底是什麼、它如何影響流動性、正反兩面的證據各自是什麼、歷史上發生過什麼型態的事件，以及台灣市場的制度現況。全文不會告訴你「該不該投資某檔股票」，因為這不是操作建議文章，而是一篇關於市場微結構（market microstructure）的知識性介紹。
一、什麼是高頻交易？先把定義講清楚
1. 學界與監理機關的定義差異
高頻交易並沒有一個放諸四海皆準的法律定義。根據臺灣證券交易所的研究說明，國際間對高頻交易的定義並不完全一致：
- 美國監理機關通常以交易行為特徵來區分，包括：使用高速演算法下單、產生大量委託與撤單、持倉時間極短、以及日內全部平倉（不留倉過夜）。
- 歐盟則在 MiFID II（金融工具市場指令 II）架構下，把高頻交易視為「演算法交易」底下的一個子類別，並以資訊傳輸量與所使用的基礎設施條件（例如是否採用共置伺服器 co-location）作為判斷標準。
換句話說，高頻交易不是靠「這家公司自稱是高頻交易商」來定義，而是看行為模式：速度極快、頻率極高、持倉極短、大量下單又大量取消。
2. 高頻交易與「演算法交易」「量化交易」的關係
這三個詞常被混用，但其實是包含關係：
| 名詞 | 定義範圍 |
|---|---|
| 量化交易（Quantitative Trading） | 泛指用數學模型與統計方法決定交易決策的所有策略，時間尺度可以是數月到數毫秒 |
| 演算法交易（Algorithmic Trading） | 用電腦程式自動執行下單流程的交易，重點在「執行方式自動化」，不一定追求極致速度 |
| 高頻交易（High-Frequency Trading） | 演算法交易的子集合，強調「速度」與「頻率」達到毫秒甚至微秒等級 |
也就是說，所有高頻交易都是演算法交易，但不是所有演算法交易都是高頻交易。一個機構法人用程式在一天內分批執行一筆大單（俗稱 VWAP、TWAP 演算法單），是演算法交易，但通常不算高頻交易，因為它的目的是「降低對市場的衝擊」，而不是「追求速度優勢」。
3. 高頻交易商在市場中扮演的角色
從功能上區分，高頻交易商大致可以分成幾種常見型態（這是學術文獻中常見的分類方式，不代表所有高頻交易商都恰好落在單一類別）：
- 被動造市型（Passive Market Making）：同時掛出買價與賣價，賺取買賣價差（bid-ask spread），本質上是在提供流動性。
- 統計套利型（Statistical Arbitrage）：利用不同商品、不同市場之間短暫的價格關聯性偏離進行套利，例如期貨與現貨之間的價差。
- 事件驅動型（Event-Driven / Latency Arbitrage）：利用比其他參與者更快取得資訊或更快反應的優勢，在價格尚未完全反映新資訊前先行交易。
這三種角色對流動性的貢獻方向並不相同，這也是為什麼學術研究的結論會呈現「雙面性」——因為「高頻交易」本身就不是單一種行為。
二、流動性是什麼？先建立共同的衡量語言
在談「高頻交易對流動性的影響」之前，必須先講清楚「流動性」這個詞在學術上怎麼被量化，否則討論容易流於空泛的形容詞戰爭。
常見的流動性衡量指標
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買賣價差（Bid-Ask Spread）
最直觀的流動性指標。定義為：$$\text{價差} = \text{委賣最低價} - \text{委買最高價}$$
價差越窄，代表買賣雙方成交的隱性成本越低，流動性通常被認為越好。學術上常用「基點」（basis point，1 個基點等於萬分之一）來表達相對價差的大小，方便跨股票、跨市場比較。
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市場深度（Market Depth）
指在某個價位附近，委買與委賣掛單的總量。深度越厚，代表一筆較大的交易單不會輕易把價格「打穿」。深度通常會分層觀察，例如「最佳五檔」的掛單總量。 -
成交量與週轉率（Volume / Turnover）
反映市場的活躍程度，但成交量高不代表流動性一定好——如果成交量集中在極短時間內由少數演算法互相對敲（俗稱 wash trading 的極端情形），對真實流動性的貢獻可能有限。 -
價格衝擊成本（Price Impact / Kyle's Lambda）
衡量一筆固定金額的交易，會讓價格移動多少。這個指標常用經濟學家 Albert Kyle 在 1985 年提出的模型架構來估計，數值越小代表市場「吸收」大額交易的能力越強。 -
有效價差（Effective Spread）與已實現價差（Realized Spread）
有效價差衡量「實際成交價」與「成交當下買賣中間價」的差距，比報價價差更貼近投資人真實付出的成本；已實現價差則進一步扣除造市商後續平倉時承擔的風險成本，用來估計造市商真正賺到的利潤。
理解這些指標之後，才能看懂學術論文在講什麼——當研究說「高頻交易讓流動性變好」，通常指的是價差縮小、深度增加；當研究說「高頻交易傷害了流動性」，通常指的是價差在特定情境下（例如市場壓力升高時）反而擴大，或是深度快速消失。
三、正面證據：高頻交易如何改善流動性
1. 縮小買賣價差是最一致的研究發現
多篇實證研究指出，高頻交易活躍的股票，其買賣價差顯著低於高頻交易參與度低的股票。部分研究估計，具備高頻造市商積極參與的股票，平均價差可能只有不到 1 個基點，相較之下缺乏高頻參與的股票價差可能是其數倍。也有研究估計，高頻造市商的參與可以讓價差降低 2 到 3 成左右。
這個現象背後的經濟邏輯並不難理解：傳統的人工造市商，因為反應速度有限，必須把價差維持在較寬的水準，來補償「消息出來但自己還沒來得及調整報價」所承擔的風險（這在學術上稱為「逆選擇風險」，adverse selection risk）。而高頻造市商可以用毫秒等級的速度即時調整報價，逆選擇風險相對降低，因此願意用更窄的價差來競爭成交量。
2. 提升價格發現效率
「價格發現」（price discovery）指的是市場透過交易，把分散在各個參與者手中的資訊，逐步反映到價格上的過程。多篇研究發現，高頻交易商往往是市場上第一批對新資訊做出反應的參與者，能加快不同市場、不同商品之間價格收斂的速度，例如同一檔標的在期貨與現貨市場之間的價差消失得更快，理論上讓市場價格更即時地反映基本面資訊。
3. 降低小額投資人的隱性交易成本
當買賣價差縮小、市場深度增加，對於下單金額不大、對市場衝擊有限的一般投資人而言，成交價格與「理論公允價」之間的落差通常會縮小，隱性交易成本因此降低。這是支持高頻交易的學者最常引用的論點：高頻造市商雖然賺走了部分價差利潤，但整體而言把「造市」這件事的成本壓低了，多數參與者反而受惠。
四、反面證據：高頻交易也可能傷害流動性
1. 「幽靈流動性」（Ghost Liquidity）問題
這是學術文獻中討論最多的疑慮之一：高頻交易商掛出的報價，可能只是「看得到、吃不到」的流動性。因為下單與撤單的成本極低、速度極快，部分策略會在毫秒等級快速掛單又快速撤單，若一般投資人試圖成交，掛單可能已經在極短時間內消失。
有研究指出，當高頻造市商在市場壓力升高時選擇縮手、減少報價提供，市場整體的有效價差反而可能擴大，一般投資人的積極性委託成交比率也可能下降，也就是說原本看起來熱鬧的報價簿，在真正需要流動性的時刻反而變薄。
2. 波動加劇時流動性可能「反向抽離」
正常的市場邏輯是：波動越大、價差越寬，造市商越該提供流動性以賺取更高利潤。但部分研究發現，高頻造市商在市場波動急遽升高時，反而傾向減少提供流動性、甚至轉為消耗流動性（也就是自己也去「吃單」而非「掛單」）。這與傳統造市商「逆勢而為、穩定市場」的角色期待恰好相反，也是監理機關格外關注高頻交易的原因之一。
3. 跨市場的外溢效果
有研究觀察到，某個市場的高頻交易活動增加，可能會讓「相關」市場的交易成本上升。例如股票市場高頻交易活躍度提高，可能與同一檔標的選擇權市場造市成本上升有關聯——因為選擇權造市商需要在股票市場對沖部位，當股票市場的逆選擇風險升高，會傳導到選擇權市場的報價成本。這提醒我們，評估高頻交易的影響不能只看單一市場，還要考慮跨商品之間的連動。
4. 極端事件：2010 年美股「閃電崩盤」
要理解高頻交易在壓力情境下的潛在風險，最常被引用的歷史案例是 2010 年 5 月 6 日美國股市的「閃電崩盤」（Flash Crash）。
根據美國證券交易委員會（SEC）與商品期貨交易委員會（CFTC）事後聯合調查報告，事件起因是一家大型基金公司透過演算法，執行一筆規模約 41 億美元的 E-mini 標普 500 期貨賣單。這個演算法被設定為「賣出數量等於過去一分鐘總成交量的 9%」，但沒有限制賣出的價格底線，也沒有限制執行的時間長度。在當時市場原本就承受下跌壓力的背景下，這筆賣單在大約 20 分鐘內被快速執行完畢。
高頻交易商起初承接了部分賣壓，但隨後也開始拋售手中部位，與原始賣單的賣壓疊加，在短短數分鐘內（官方報告指出核心崩跌約發生在 36 分鐘內）造成道瓊工業指數一度重挫近千點，隨後又在幾分鐘內大幅反彈，許多個股甚至出現「一分錢」的荒謬成交價。
這個案例之所以重要，不是要把「肇事責任」全部歸咎給高頻交易——監理報告明確指出觸發事件的根本原因是那筆缺乏價格與時間限制的巨額演算法賣單，而高頻交易商在流動性快速枯竭的過程中扮演了「放大器」的角色：當人工與電子造市商幾乎同時撤出報價，市場深度在極短時間內幾乎歸零，導致價格出現不合理的劇烈波動。這起事件後來促成美國推動「熔斷機制」（circuit breaker）等市場穩定措施的全面檢討，這也是為什麼後續各國交易所（包含台灣）陸續強化了個股與全市場的價格穩定機制。
這個案例純粹是歷史事件的型態描述，用來說明市場微結構風險，不代表對任何現在或未來的個股、商品有任何操作意涵。
五、為什麼學術結論會「正反並存」？三個關鍵解釋
讀到這裡你可能會疑惑：到底是「改善」還是「傷害」流動性？答案是——要看情境。學術界目前比較有共識的整合觀點大致有三個：
1. 常態市場 vs. 壓力市場，效果不同
在市場平穩、沒有重大消息衝擊的「常態時期」，高頻造市商確實傾向提供穩定、緊密的報價，對流動性有淨正面貢獻。但在市場出現急遽波動、不確定性升高的「壓力時期」，部分高頻策略會迅速縮手甚至轉為消耗流動性，此時反而可能加劇價格波動。也就是說，高頻交易可能讓流動性「晴天送傘、雨天收傘」——平時很充沛，真正需要的時候反而稀薄。
2. 不同策略類型的效果方向不同
前面提到的三種高頻交易角色（被動造市型、統計套利型、事件驅動型），對流動性的貢獻方向並不一致。被動造市型策略對縮小價差、增加深度的貢獻較明確；而部分事件驅動型策略，如果本質上是利用速度優勢搶先於其他參與者反應（學術上稱為「延遲套利」，latency arbitrage），對其他市場參與者而言可能更接近「稅」而非「服務」——因為它不創造新的流動性，只是比別人快一步吃掉既有的流動性。
3. 受益者與承擔成本者可能不是同一群人
這是近年研究越來越重視的面向：即使整體市場的平均價差因為高頻交易而縮小，成本的分配也未必均等。有研究指出，當高頻造市商彼此之間的競爭轉為「速度軍備競賽」，投入在追求微秒級優勢的資源（例如專用光纖線路、共置伺服器）本質上是一種社會資源的重複投入，這些成本最終可能透過交易手續費、或間接透過其他交易對手的執行品質變化而分攤出去。換句話說，「整體流動性變好」與「每一位參與者都同樣受益」是兩件不完全相同的事。
六、常見誤解澄清
誤解一：「高頻交易 = 內線交易或非法行為」
高頻交易本身是完全合法的交易型態，全球主要交易所都允許、甚至提供共置服務（讓交易商的伺服器實體上更靠近交易所主機以降低延遲）。它與內線交易（利用未公開重大訊息交易）是完全不同的概念，不應混為一談。監理機關關注的重點是「行為是否公平、是否影響市場穩定」，而不是「速度快本身有罪」。
誤解二：「高頻交易讓散戶完全無法獲利」
這是一個過度簡化的說法。高頻交易改變的是「執行層面」的隱性成本結構，例如報價的緊密程度、成交的滑價幅度，但這與投資人長期的資產配置、選股邏輯、風險管理是完全不同層次的問題。把投資績效不佳完全歸因於「被高頻交易吃掉」，忽略了策略本身、成本控管與市場波動等更根本的因素。
誤解三：「成交量暴增就代表流動性變好」
如前所述，流動性要綜合價差、深度、價格衝擊成本一起看。極短時間內的大量下單與撤單，可能只是報價簿在「刷存在感」，真正能夠承接大額委託而不明顯影響價格的深度，才是流動性品質的核心。
誤解四：「台灣沒有高頻交易，所以這些研究與我無關」
這個誤解會在下一節具體澄清——台灣市場的高頻交易活動雖然規模與美國、歐洲不完全相同，但自從逐筆交易制度上路後，交易速度的重要性已經大幅提升，理解這些學術研究架構，有助於一般投資人理解自己看到的報價跳動代表什麼意義。
七、與台灣市場的連結
1. 逐筆交易制度上路，速度優勢的重要性提升
台灣證券交易所於 2020 年 3 月 23 日正式將盤中交易制度，由原本每 5 秒集合競價一次的「集合競價」機制，改為「逐筆交易」（Continuous Trading）——也就是委託單進來立刻依「時間優先、價格優先」原則撮合，不再累積等待。這項改革的目的之一，是讓台灣的交易制度與國際主要市場（如美國、日本、韓國、香港、新加坡、中國滬深市場等）接軌，因為這些市場盤中都採用逐筆交易。
制度轉換後，市場報導指出，交易速度差異開始具有實質意義，部分券商投入資源升級下單系統以縮短處理延遲，市場觀察也提到台股交易生態進入所謂「微秒等級」的競爭時代。這代表演算法交易與高頻交易在台灣市場的重要性，隨著逐筆制度上路而提升，值得一般投資人理解其運作邏輯，而非僅止於「制度變了、報價跳更快」的表面觀察。
2. 台灣目前並未採用「登記制」規範高頻交易
根據臺灣證券交易所公開的市場觀點文章，相較於部分市場對高頻交易採取申報或登錄制度，台灣證券市場目前並未採取此做法，而是透過建構「流量及價格防護機制」來管理相關風險，例如：
- 個股及全市場的價格穩定措施：包括個股瞬間價格穩定機制、以及必要時的市場層級應變措施，避免有價證券價格在短時間內出現不合理的劇烈波動。
- 委託流量與比率的管理：部分市場透過限制委託流量、設定委託成交比率上限，或採取差異化收費方式，降低頻繁委託與撤單行為對交易系統造成的負擔。
證交所也表示，將持續分析整體市場投資人結構是否改變，並追蹤演算法交易與高頻交易的發展情形，必要時會研擬相關規範進行控管。這代表台灣的監理態度，是採取「觀察、備援機制先行，登記管制備而不用」的漸進式路線，而非直接比照特定市場的申報登錄制度。
3. 對一般投資人的實務啟示（非操作建議，純知識性理解）
理解高頻交易與流動性的關係，可以幫助投資人更理性地看待幾個常見的市場現象，例如：
- 為什麼同一檔股票在不同時段（例如剛開盤、接近收盤、盤中平靜時段）的買賣價差寬窄會有明顯差異——這與流動性提供者（不論人工或演算法）在不同時段的參與意願有關。
- 為什麼在市場劇烈震盪時，實際成交價格可能與盤前看到的報價出現較大落差——這正是本文討論的「流動性在壓力時期可能抽離」現象的具體體現。
- 為什麼交易所要建置熔斷、瞬間價格穩定等機制——這些制度設計的背後邏輯，正是要因應包含高頻交易在內的各種市場參與者，在極端情境下可能同時撤出流動性所帶來的系統性風險。
這些理解屬於市場運作機制的知識範疇，與「應該買什麼、何時買賣」的操作決策是兩件不同的事，後者需要投資人依據自身的風險承受度、投資目標與專業判斷，或諮詢具備證券投資顧問資格的專業人士。
八、重點回顧
- 高頻交易沒有單一法律定義，通常以「高速演算法下單、大量委託與撤單、持倉時間極短、日內平倉」等行為特徵來判斷，是演算法交易底下強調速度與頻率的子集合。
- 流動性有多種量化指標，包括買賣價差、市場深度、價格衝擊成本、有效價差等，討論高頻交易的影響時，需要區分究竟是在講哪一個指標。
- 正面證據：多篇研究顯示高頻交易活躍的股票，買賣價差通常較窄、價格發現效率較高，對降低一般投資人的隱性交易成本有正面貢獻。
- 反面證據：部分研究顯示，市場壓力升高時高頻造市商可能縮手甚至轉為消耗流動性，「幽靈流動性」（快掛快撤）現象也是學界持續關注的疑慮，且效果可能透過跨市場管道外溢（例如影響選擇權市場的造市成本）。
- 2010 年美股閃電崩盤是理解「流動性壓力時期可能急遽枯竭」最常被引用的歷史案例：根本觸發原因是一筆缺乏價格與時間限制的巨額演算法賣單，而流動性提供者（含高頻交易商）在極短時間內同步撤出報價，放大了價格的劇烈波動，此事件純為制度風險的歷史說明，不涉及任何現時操作意涵。
- 效果高度情境依賴：常態市場 vs. 壓力市場、不同高頻策略類型、受益者與承擔成本者是否重疊，都是解釋「學術結論為何正反並存」的關鍵切入點。
- 台灣市場現況：2020 年逐筆交易上路後，交易速度的重要性明顯提升；證交所目前透過流量與價格防護機制（而非登記申報制）管理相關風險，並持續觀察市場結構變化以評估是否需要進一步規範。
- 本文內容為市場微結構與學術研究的知識性整理，不構成任何投資建議，也不涉及任何個股、商品的進出場操作指示，投資決策請依個人風險承受度審慎評估，或諮詢專業意見。
參考資料來源：
- 臺灣證券交易所〈國外高頻交易管理趨勢與臺灣市場監理機制分析〉
- 臺灣證券交易所〈盤中全面逐筆交易專區〉說明
- 美國證券交易委員會（SEC）與商品期貨交易委員會（CFTC）2010 年閃電崩盤聯合調查報告（Findings Regarding the Market Events of May 6, 2010）
- 國內外學術期刊有關高頻交易與市場流動性、買賣價差、選擇權造市成本之實證研究