台股改制大解密!逐筆交易是什麼?4大改變與6種下單方式一次看
台股改制大解密!逐筆交易是什麼?4大改變與6種下單方式一次看

台股交易迎來新變革!現行的「集合競價」在今(23)日走入歷史,「逐筆交易」正式上路,進入以「秒」為單位的快速交易時代。此外,下單委託的方式也一口氣增加成六種。

究竟「逐筆交易」是什麼?有哪些主要的改變及影響?《數位時代》帶你一次看懂。

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不可不知的四大改變

第一:撮合速度更快、更即時

過去無論在盤前(08:30~09:00)、盤中(09:00:30~13:30)、盤後(13:30:30~14:30)都是採用「集合競價」,就是每五秒蒐集到一定程度的買賣單後,再一次搓合,是以「最大成交張數」為標準,因此只會有一個成交價格,要是出價錯過集體競價的時間,就要等下一個5秒才能交易,就像是高鐵,每一個班次只能載走固定的乘客,錯過就要搭下一班。

新制上路後,盤前、盤後依然維持「集合競價」,盤中則是改成隨到隨撮的「逐筆交易」方式,也就是投資人下單後,立即進行撮合,只要委買、委賣價格符合條件就成交,因此會一次產生多個成交價格,像是商場的排班計程車,隨時上車隨時出發。

逐筆交易
新制上路後,盤中改成隨到隨撮的「逐筆交易」方式。
圖/ 臺灣證券交易所

第二:委託價格更彈性

過去,投資人下單時,需要限制一個價格,稱為「限價單(限定價格才交易)」,也就是報價要比掛的價格低,才會成交買單;報價比掛的價格高,才會成交賣單。

逐筆交易上路後,會新增「市價單(不指定價格,由市場決定)」選項,也就是買賣雙方出價,就立即成交,投資人不需要事先指定價格,撮合順序是市價單優先於限價單,其中交易順序有兩大原則。

1. 價格優先原則: 「較高買進」委託單優先於「較低買進」委託單,「較低賣出」委託單優先於「較高賣出」委託單,若是同價位委託單,則依時間優先原則,決定先後順序。
2. 時間優先原則: 開盤(09:00)前的委託單,會優先於開盤後的委託單,且開盤前的委託,是依電腦隨機排列決定優先順序,開盤後的委託單,會依提出委託時間決定先後順序。

市價單的優點,是成交速度比限價委託快、成交率高;缺點是有可能會買貴或賣便宜,具有一定風險,投資人需要留意。

第三:交易條件增加為六種

過去只有一種交易制度,也就是「ROD(Rest of Day,當日有效單)」,也就是掛出委託價格後,到收盤前都有效,直到委託數量全部交易完為止。

舉例來說,投資人想用每股12塊,買10張長榮航股票,而當天長榮航成交價是13塊,因此無法成交,不過這張委託單會一直存在到當天收盤為止,目的是看看股價是否有掉到12塊的可能。

逐筆交易上路後,會增加兩種委託交易選項。

1. IOC(Immediate or Cancel,立即成交或取消): 假設掛單20張,卻只成交10張,剩下未成交的10張,會直接取消。
2. FOK(Fill or Kill,全部成交或取消): 假設掛單20張,需全部成交,否則會全部刪單。

搭配三種委託單、再加上二種價格(限價單、限價單),台股會增加六種不同的委託方式。

雖然委託方式數量增加,看起來眼花撩亂,仔細觀察會發現,背後規則都跟下單張數有關,除非有特殊需求,否則對交易量小的一般散戶來說,選擇「限價ROD」就可以,跟過去基本上並無太多差別。

第四:瞬間價格穩定措施

隨到隨撮,台股進入以秒成交時代,卻可能造成市場行情價格劇烈變動,導致成交價超出投資人預期,為此,證交所設計了「瞬間價格穩定措施」,從開盤(09:00)的第一次搓合,到收盤前10分鐘(13:20)之間實施。

當成交價超過前5分鐘加權平均價的3.5%,就會啟動這項措施,延緩2分鐘撮合,2分鐘後,會以「集合競價」撮合1次,再恢復成「逐筆交易」。目的是讓投資人在這2分鐘內冷靜,避免做出不理智的決策。

為什麼要實施逐筆交易?

逐筆交易早已是國際主流,證交所表示,背後的核心精神,除了與國際市場接軌,藉此吸引更多外資,更重要的,是要讓台股交易效率提升,逐筆交易在交易效率及資訊透明度上,都更優於集合競價。

此外,權證、選擇權等衍生性商品,都已經採用逐筆交易,唯獨股票撮合方式不同,會影響投資人在現貨與衍生性商品間交易策略,現在全部改為逐筆交易後,對投資人來說,操作會更順暢一致。

目前,包括紐約、德國、英國、日本、香港、新加坡等已開發市場,以及上海、深圳、泰國、馬來西亞、印尼等新興市場,都是採用逐筆交易方式,只有台灣仍採用集合競價方式。其實,過去證交所曾多次縮短時間優化,2013年首次將20秒的撮合時間,由20秒調整為15秒,接著在2014年,再度調降10秒。

台股在2018年9月3日拍板逐筆交易,並於今(3/23)日正式上路,這一步,已經醞釀了10多年。

投資人好處、風險有哪些?

優點:貼近真實行情,讓交易價值極大化

逐筆交易的優點,在於提供較為多次的成交機會,價格更貼近真實行情,流動性、效率性、波動性都比較好,有助於活絡股市。

舉例來說,若限價100塊,買進100張A股票,若運氣好,買到98元20張、99元30張、100元50張,成本比起原本設定的限價100元更低,也可能更高,會極大化買賣股票價值。

逐筆交易上路後,價格跳動會變快,那麼,過去的五檔報價,還有參考價值嗎?

【什麼是五檔報價?】
股票每日買賣的單子很多,交易所會將「買+賣」共10組「最佳未成交單」揭示出來,提供市場做參考,就是所謂的「五檔報價」。

新制上路後,投資人可以直接看到可以買賣到的價格和數量,也就是「成交前資訊」。好處是,可以避免有人透過五檔報價掛假單,來影響行情;此外,上下五檔的價量資訊會更透明,比起過去更有利於投資參考。

缺點:下單秒成交,沒有後悔的空間

新制上路後,交易條件一口氣增加為六種,下單規格變複雜,價格波動性比過去高,也因為隨到隨撮、抽單不易,若是下錯單,就沒有後悔的空間。

對單張下單投資人來說:逐筆交易的影響不大,維持既有投資策略就可以。

對喜歡快速買賣價差的人說:新制上路,買賣價格一次就成交,追價速度很快,不過要特別注意價格的起伏。

對下單張數很多的大戶來說:如果看好價格,以及標的,採用限價ROD或IOC,就能維持有紀律的投資。

責任編輯:蕭閔云

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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