AI 交易狂潮來襲，但交易機器人正在賠錢

更廣泛的演算法交易市場也在快速擴張。多家研究機構估計，2026 年全球演算法交易市場規模約在 200 億至 280 億美元之間，儘管各家定義有所不同 。TradeAlgo 的年度報告預測，該市場將在 2026 年突破 328 億美元，年複合成長率 (CAGR) 約為 13% 至 15% 。其他報告的估值範圍，則因市場邊界定義而異，從 Mordor Intelligence 的 202.3 億美元 到 Research and Markets 的 271.7 億美元 不等。到了 2025 年，由 AI 驅動的系統已處理了近 89% 的全球交易量，而更廣泛的市場預計在 2030 年達到 350 億美元 。

證據缺口：彭博社的 AI 交易實驗

儘管市場一片炒作，但頂尖 AI 模型的實際交易表現卻乏善可陳。彭博社舉辦了 32 場 AI 交易競賽，給予來自 OpenAI、Anthropic、Google 和 xAI 等公司的前沿 AI 模型各 10,000 美元，要求它們在兩週內交易美國科技股 。結果相當慘烈：整體投資組合 虧損了約三分之一的資本 。在全部 32 組競賽結果中，AI 模型最終實現獲利的次數僅有 六次 。

這些系統交易過於頻繁，在收到相同指令時會做出截然不同的決策，並且始終無法創造正回報 。表現最佳的是 xAI 的 Grok 4.20，當它能得知對手的表現時，交出了最好的成績，僅進行了 158 次交易；相比之下，在同樣的提示指令下，阿里巴巴的 Qwen 進行了 1,418 次交易 。但總體而言，結論很明確：大多數 AI 交易機器人都在賠錢 。

風險與監管警告

羊群效應與系統性風險： 歐洲系統性風險委員會 (ESRB) 在 2025 年 12 月的一份報告中警告，AI 可能透過共同曝險、相互關聯性，以及 AI 產生的錯誤資訊導致廣泛的市場錯誤定價，從而創造系統性金融風險 。美國聯邦準備理事會 (Fed) 的實驗顯示，雖然 AI 代理在孤立環境下比人類做出更「理性」的決策，但過度依賴 AI 驅動的投資建議仍可能加劇羊群效應 。學術研究也證實，隨著交易演算法從過去的交易歷史中學習，它們開始模仿——有時甚至放大——人類投資者的行為偏誤，導致「演算法羊群效應」。

有缺陷且無法問責的 AI 建議： 美國眾議員在 2026 年 6 月致券商平台的一封信中指出，提供 AI 自主交易工具的券商明確聲明，不對 AI 輸出的準確性、完整性或適用性提供任何保證，並警告自主交易涉及「重大風險」——且這些代理不受任何控制、監管或審計 。信中提及，券商「不保證任何代理輸出的準確性、完整性或適用性，也不控制、監督、監控、推薦或審計這些代理」。

監管警告： 歐洲證券及市場管理局 (ESMA) 在 2025 年 3 月就使用 AI 進行投資發出了正式警告，建議散戶投資者在未了解其侷限性的情況下，不要依賴 AI 工具 。一份美國參議院關於對沖基金使用 AI 的報告也提出擔憂，認為這可能導致對客戶的揭露不足，並增加市場穩定性風險 。

AI 輔助決策中的行為偏誤： 2026 年 7 月的一項研究發現，使用 AI 工具的年輕散戶投資者表現出羊群效應、過度自信和確認偏誤——並且對 AI 的信任度越高，其投資紀律反而越低 。另一項研究則發現，由 AI 建議的投資組合在市場波動期間，會出現多元化程度降低和羊群效應增加的情況 。

真實世界的慘痛教訓

這些擔憂並非空穴來風。2026 年 7 月下旬，備受關注的 AI 驅動對沖基金 Situational Awareness 遭遇嚴重爆倉，據彭博社報導，該基金需要進行一場 24 小時的馬拉松式搶救才能保住其倉位 。《華爾街日報》也記錄了一場同時發生的「機器人大暴走」事件 ，而彭博社則指出，AI 對沖基金在科技巨頭財報動盪期間接連崩盤 。這些事件清楚地表明，有缺陷的 AI 建議和羊群效應確實會轉化為真實世界的大規模損失。

結論

AI 驅動的量化交易工具大眾化是真實存在且正在加速的趨勢。如今，散戶投資者能夠使用到五年前需要對沖基金花費數百萬美元才能建置的功能 。但迄今為止的證據顯示，大多數 AI 交易系統——即使是來自頂尖實驗室的前沿模型——在實際市場中始終無法獲利。與此同時，美國和歐洲的監管機構都對系統性風險、有缺陷的建議，以及自主交易工具缺乏問責機制發出了正式警告。這項技術或許有朝一日能實現其承諾，但就目前而言，炒作與現實之間的鴻溝是顯而易見的。