券商如何打造下一代交易平台
電子交易發展到今天，券商之間的競爭，已經由「誰的 App 更好用」，轉到如何把撮合接入、策略生成、風控監督與客戶服務，整合成一個可持續演進的智能交易系統。這背後有兩股力量同時推進：其一，是市場交易時段持續拉長，美國納斯達克已正式提出把現行每週5天、每日16小時的交易時段，延長為每週5天、每日23小時；納斯達克並公開表示，若監管與基礎設施配合，目標時點是2026年下半年。其二，是 AI 已從客服與營運工具，逐步滲入投資流程、帳戶管理與交易決策本身。對券商而言，下一代平台不再是單一前台，而是一個能在更長時段、更高頻率與更複雜監管環境下穩定運作的技術體系。
下一代交易平台的第一個特徵，是它必須先是一個高可用的市場基礎設施，而不只是策略載體。當交易逐步走向延長時段甚至接近 24 小時，券商平台面對的不只是更多訂單，而是清算、公司行動、停牌機制、報價完整性與夜間流動性管理的全面重構。納斯達克在其 23/5 提案中就明確指出，當前常規交易時段之外，部分 Reg NMS 規則並不適用，這意味著券商若要支撐更長時段交易，不能只複製白天架構，而要重做時段治理、報價保護與異常處置邏輯。FINRA 也在 2025 年監管報告中點出，越來越多券商已提供不同程度的延長時段交易，甚至涵蓋晚間 8 點到凌晨 4 點。這說明未來平台設計的核心，不是「能不能下單」，而是「能否在不同流動性條件下持續安全地下單」。
性能指標也因此被重新定義。NYSE 公開資料顯示，其 Pillar 平台上線後，FIX 訂單往返延遲可由約 592 微秒降至約 32 微秒，Binary 則由約 96 微秒降至約 26 微秒；單一連線每秒可處理訊息量，也由 1,000 條提升至 5,000 條。這些數字的意義不只是「更快」，而是說未來券商若想承載算法交易、即時風控與 AI 輔助決策，底層就必須具備低延遲、高吞吐與高一致性的事件流能力。平台若仍以傳統核心交易主機加外掛模組拼裝，最終很難同時滿足專業客戶、量化團隊與零售端的需求。
量化策略將成為可共用中心
過去談量化，市場習慣把重點放在選股因子或高頻信號；但對券商來說，真正有商業價值的量化平台，關鍵在於把研究、回測、模擬、執行與監控串成同一條生產線。否則，再好的策略也難以規模化落地。這一點在市場結構越來越碎片化之後尤其明顯。SEC 的市場結構研究頁面指出，另類交易系統（ATS）長期約占美國股票交易量的 10% 至 15%。對券商而言，這代表交易執行早已不是「把單送到一個市場」這麼簡單，而是要在交易所、ATS 與不同時段流動性之間，做出最優路由、成本控制與成交品質判斷。
因此，下一代平台中的量化層，不應只服務少數專業交易員，而應成為券商的共用能力中心。對機構客戶，它可以提供 API、策略託管、回測環境與執行演算法；對財富管理客戶，它可以轉化為模型投資組合、再平衡引擎與條件單服務；對內部做市與風控，它則是監測滑價、成交率與庫存風險的即時計算層。量化在這裡不再是神秘黑盒，而是把研究與執行工業化的能力。真正領先的平台，不是策略最多的平台，而是能把策略生命週期管理做得最完整的平台。
AI 進入券商交易平台，最容易被誤解成「讓機器自己炒股」。但從 FINRA 對證券業 AI 應用的梳理來看，AI 的實際滲透更廣：它已被用於客戶溝通、帳戶管理、投資流程、交易支援，以及合規、風險管理和行政作業。FINRA 還提到，有些虛擬助理已能在一定門檻內接受並處理交易指令，另一些模型則會利用內外部資料與非傳統資料來源，辨識價格變動訊號。這意味著，AI 對券商最大的改變，未必是單點預測更準，而是把「研究—決策—下單—監管—服務」之間原本斷裂的流程重新接通。
換句話說，AI 最適合扮演的角色，是交易平台上的「智能協作層」。它可以把自然語言轉為策略條件，把異常成交自動標註給風控人員，把研究報告、新聞與市場微結構訊號整合成可操作提示，也可以在客戶層面提供更即時的解釋與陪伴。對券商而言，這種融合會使平台從「交易工具」升級為「交易工作台」：前台更懂客戶，中台更懂策略，後台更懂風險。真正重要的不是把 AI 塞進頁面，而是讓 AI 與資料、規則引擎、風控閥值及審計紀錄原生相連。
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