近年AI技術的不斷進步，許多金融機構和個人投資者紛紛引入AI來輔助交易。AI可以分析大量數據，識別市場趨勢，甚至自動執行交易指令。但也隨著程式交易增加，令散戶的手動交易空間進一步收窄。
市場波動性增加
高頻交易是AI應用於金融市場的一個顯著例子。2010年代開始，高頻交易公司利用先進的計算技術，在毫秒甚至微秒內完成數千次交易，使得手動交易者很難在同樣的市場環境中競爭。
早期2010年的閃電崩盤在短短幾分鐘內，令道指暴跌近1000點，主要原因之一就是高頻交易在市場劇烈波動時觸發了大量交易指令，進一步加劇了市場恐慌，而2020年3月的新冠疫情導致的連續熔斷，以及2021年3月Bill Hwang使用高槓桿進行投資而爆倉的事件，同樣引發市場連鎖反應，觸發大量自動交易，像滾雪球般不停下跌並熔斷，令市場波幅甚至呈現幾何級數增長。
這種連鎖反應通常會導致市場在短時間內出現劇烈波動，增加市場上所有投資者的不確定性和風險，而隨著利用AI打造自動交易的人越來越多，相信閃崩的次數只會有增無減。
市場資訊不對稱
除了實行自動化交易外，AI還能通過複雜的算法模型，從各類型數據中提取隱含的交易信號並構成投資策略，在信息獲取和分析上遠超普通手動交易者。在2000年開始不少對沖基金便自立系統分析新聞報導和經濟指標，提前預測市場走勢並就可能的情況進行佈局，隨著人工智能的興起，越來越多人會利用AI建構預測系統，令事件交易變得困難。
交易成本上升
AI的普及化還導致交易成本上升，尤其是在套利策略中。AI交易系統可以同時監控多個市場，並在出現價格差異時迅速執行交易指令套利。而AI交易系統的大量交易指令也可能製造虛假的買賣盤，導致手動交易者在執行交易時面臨更高的滑點和成本。
散戶亦可善用AI提高勝率
秉承著打不過就加入的原則，作爲散戶投資者，其實也可利用AI工具能快速處理和分析大量市場資訊，獲取即時和準確的市場動態。例如Chatgpt可以自動生成市場新聞摘要，對新聞進行情緒分析，Chatgpt等LLM工具還能幫助投資者進行深入的投資研究，例如分析公司財報和行業報告，評估股票價值，幫助投資者選擇具有潛力的股票，提高決策準確性。
在選股以外，經過訓練的AI亦可以根據風險和投資目標提供個性化的投資建議。投資者輸入財務狀況和目標後，AI工具從而推薦合適的股票、債券和基金，優化資產配置，所以普通大眾絕不應該排斥使用AI，才能在投資上不落人後。
【K.HO】
K.Ho，前全職交易員，擁有十多年投資經驗，現以獨立股評人身份活躍於各大財經平台，善於短線投資操作，其炒股風格重視實際情況講求靈活。
