指數型基金、退休金計畫以及通勤者手機上的券商應用程式，現在共享一個共同引擎：決定何時何地買入的程式碼。美國的演算法交易已從少數華爾街公司的交易大廳，轉移到主流金融的後端。根據Mordor Intelligence，北美在2025年貢獻了全球演算法交易收入的38.14%，為各區域中最大佔比，全球市場在2026年達到202.3億美元，預計到2031年將成長至295.4億美元。
美國市場如何自動化
這一轉變並非一夜之間發生。當美國交易所於2001年從分數報價轉變為美分報價時，價差縮小，手動造市變得較不獲利，從而為電子公司打開了大門。美國證券交易委員會於2005年通過的國家市場系統規則，要求經紀商將訂單路由至顯示最佳價格的任何場所。該規則將交易分散到十多個交易所和數十個替代交易系統，只有軟體能同時追蹤所有價格。到2010年代，自動化系統處理了美國大部分股票交易量，並持續至今。這段歷史解釋了為何今日市場呈現如此樣貌：流動性分散於眾多場所，並由路由程式碼串聯起來。
演算法交易在美國的應用場景
最顯著的應用是造市。公司持續發布買賣報價並賺取價差，六大主要參與者——Citadel Securities、Virtu Financial、Jump Trading、XTX Markets、Tower Research Capital和Hudson River Trading——估計提供了主要場所30%至40%的顯示深度。第二個應用是資產管理者的執行，他們將大額訂單交給演算法，在一天內低調處理。第三個是指數再平衡，追蹤標普500指數的基金必須按計劃交易特定股票，產生可預測的流量，由專業程式處理。交易所交易基金增加了第四個應用：授權參與者執行自動化籃子交易以創建和贖回ETF份額，使基金價格與底層持股保持一致。同樣的邏輯透過機器人顧問和自動再平衡觸及零售端，消費者應用程式按計劃交易，無需手動下單。
推動採用的優勢
成本是第一項優勢。自動化執行縮小了投資者支付的價差，並減少了大額交易的市場衝擊。容量是第二項。一個交易檯可以同時監控數千種工具，這是任何人類團隊都無法比擬的，而且每筆訂單都會留下時間戳記錄，使事後審查遠比過去幾十年的紙質憑證容易。紀律是第三項。程式遵循其規則，不會像手動交易者那樣猶豫或過度自信。這些優勢解釋了為何機構投資者在2025年佔據市場的61.16%，以及零售部門在2031年前以8.32%的年增長率成長。
這些收益背後的機制——訂單分割和智能路由——在我們關於演算法交易如何運作的指南中有詳細說明。簡而言之，軟體將大訂單分解成許多小訂單，並將每個部分發送到當時提供最佳價格的場所。
監管機構關注的風險
速度是一把雙面刃。當波動性飆升時，許多演算法會同時撤回報價，耗盡流動性並加劇價格波動。美國交易所透過熔斷機制來應對，當價格變動過快時暫停交易。第二個問題是操縱。監管機構已對幌騙行為處以罰款，即發布無意成交的訂單以誤導其他交易者。第三個問題是集中度。當少數公司提供大部分流動性時，其中一家發生故障可能會波及整個市場，因為其他參與者依賴這些報價來為自己的訂單定價。這是高頻交易持續受到監管關注的部分原因。此外還有零售層面。隨著越來越多的個人運行他們授權而非理解的自動化策略，未經充分測試的程式導致損失的風險增加，因此經紀商現在限制訊息速率，並要求演算法上線前進行風險檢查。
美國演算法交易的長期機會
下一階段有利於將機器學習融入執行而非單純追求速度的公司。雲端部署在2025年已佔據支出的54.47%，使較小的團隊能夠進行過去需要伺服器機房的回測。諸如用於交易的強化學習等方法正在測試中，以根據條件變化調整策略。代幣化資產和加密貨幣場所為自動化策略增加了新的交易工具，擴大了股票和期貨之外的領域。監管機構也在推動更精細的最佳執行報告，這獎勵那些將合規直接內建於執行程式碼而非事後附加的供應商。
零售是另一個前沿。零佣金經紀商現在提供腳本工具和策略市場，讓個人可以授權使用經過驗證的程式碼，而非從頭編寫。隨著交易教育的改善和應用程式介面限制的放寬，越來越多的自動化交易量將來自傳統機構之外，逐漸擴大市場參與者，而不僅僅是交易速度。
優勢與風險一覽
| 面向 | 含義 | 證據 |
|---|---|---|
| 流動性 | 少數公司提供大部分可見深度 | 六大主要參與者佔30%至40% |
| 區域比重 | 北美領先全球支出 | 2025年佔38.14% |
| 零售成長 | 個人自動化更多交易 | 至2031年複合年增長率8.32% |
| 集中風險 | 一家造市商故障影響市場 | 已設置熔斷機制 |
美國的演算法交易不再是少數最快公司的利基。它是公開市場的預設管道，從退休基金到手機應用程式，其足跡隨著雲端工具降低進入門檻而不斷擴大。開放的問題是治理：監控和熔斷機制能否跟上自主學習和適應的策略。對於基礎策略定義，關於演算法交易的參考條目是一個有用的起點。
