印度證券交易委員會（SEBI）在 2025 年 2 月推出零售演算法交易的框架。這些規則要求為個別投資人所使用的自動化策略建立註冊、識別與監督機制。監管機關之所以落實這些管控，是因為自動化交易已在零售參與者之間變得相當普遍，因而需要正式的監督。該框架反映了金融市場中的更廣泛現實：演算法交易多年來已在機構金融中占據主導地位，下一階段則是透過 AI 代理將類似能力延伸到數百萬名個別投資人。
機構市場已透過演算法系統運作
電腦已在全球市場中產生了相當可觀的交易活動比例。機構投資人通常會使用執行演算法，將大額委託拆分成較小的交易。做市商會透過自動化系統持續調整報價。高頻交易公司在速度、基礎設施與執行效率上展開競爭，而非依賴人類的決策。
SEBI 參考的一項研究發現，在印度 2024 財政年度的期貨與選擇權市場中，演算法交易占外國投資人所獲利潤的 97%，以及占自營交易商所獲利潤的 96%。這些數字顯示自動化已深度滲透到專業交易作業之中。
SEBI 研究顯示印度衍生品市場的演算法交易主導地位
SEBI 所引用的研究分析了印度 2024 財政年度期貨與選擇權市場的利潤分配。在這個市場區段中，演算法交易占外國投資人所獲利潤的 97%。同期間，自營交易商透過演算法交易產生了其利潤的 96%。
該研究的發現凸顯了專業市場參與者在多大程度上依賴自動化系統。過去二十多年裡，先進的交易技術多集中在專業組織內。對沖基金部署量化模型。銀行建置演算法執行系統。自營交易公司則投資於基礎設施與資料科學團隊。
零售交易者通常運作方式不同。他們分析走勢圖、閱讀新聞、追蹤分析師，並透過券商平台手動下單。即使他們使用自動化，通常也只是預先定義的腳本，或相對簡單的交易機器人。
經紀業者在 2025 年調查中將 AI 視為策略優先事項
J.P. Morgan 的 2025 年 e-Trading 調查發現，43% 的受訪者認為生成式 AI 是未來三年交易最具影響力的技術。該調查納入了超過 4,200 位機構市場參與者。生成式 AI 在調查結果中的排名明顯領先於機器學習與自然語言處理。
調查結果顯示，金融機構將人工智慧視為策略上重要。券商端的重點在於：AI 代理的行為方式與人類交易者不同。典型的零售客戶可能每週登入平台幾次，查看部位並偶爾下單。由 AI 驅動的系統能夠持續監控市場，對新資訊即時回應，自動調整部位，並同時管理多重目標。
對券商而言，這種作業模式意味著更多的委託流量、更高的 API 使用量，以及對執行基礎設施更大的需求。其影響可能類似過去的轉變，例如複製交易、社交交易與行動交易——這些都透過降低「想法到執行」之間的摩擦，提升了市場參與度。
加密貨幣市場促成直接的 AI 代理互動
加密貨幣市場具備多項特性，便於自動化。市場每天運作 24 小時。API 廣泛可用。許多平台已支援自動化互動。去中心化金融（DeFi）協議允許軟體在不依賴傳統經紀流程的情況下，直接與金融基礎設施互動。
AI 代理已能監控投資組合、在協議之間移動資產、執行套利策略，並在加密貨幣市場中管理產生收益的部位。這些活動中許多仍相對簡單，但它們展示了軟體代理如何能在不需要持續人類監督的情況下參與金融決策。
歷史上，像是複製交易、社交交易與以行動為先的投資等創新，在更廣泛擴散之前，先在替代市場區段中獲得了動能。
監管框架處理問責問題
SEBI 的零售演算法交易框架要求建立註冊、識別與監督機制。監管機關並非禁止零售演算法交易，而是選擇可追溯性、註冊與監督。這種做法暗示監管機關理解：自動化將持續擴張，同時也試圖保留問責性。
傳統交易關係相對單純。投資人做出決策，券商執行委託，而在問題發生時，監管機關通常能夠判斷誰應負責。AI 代理會讓這個結構變得複雜。如果代理誤解指令、執行不適合的交易或造成重大損失，責任就不那麼明顯。客戶選擇軟體。軟體供應商建立了代理。券商執行了交易。
隨著 AI 驅動的交易工具變得更容易取得，其他司法管轄區很可能也會面臨類似的問題。最難突破的大概不是技術，而是問責性。
FAQ
SEBI 在 2025 年 2 月推出了什麼框架？
印度證券交易委員會（SEBI）在 2025 年 2 月推出零售演算法交易的框架。這些規則要求為個別投資人所使用的自動化策略建立註冊、識別與監督機制。
SEBI 引用的研究對印度衍生品市場的演算法交易發現了什麼？
SEBI 引用的一項研究發現，在印度 2024 財政年度的期貨與選擇權市場中，演算法交易占外國投資人所獲利潤的 97%，以及占自營交易商所獲利潤的 96%。
J.P. Morgan 的 2025 年 e-Trading 調查揭示了關於交易中的 AI 什麼內容？
J.P. Morgan 的 2025 年 e-Trading 調查發現，超過 4,200 位機構市場參與者中有 43% 將生成式 AI 視為未來三年交易最具影響力的技術；其排名也顯著領先於機器學習與自然語言處理。
