歷經三次打掉重練!年僅兩歲的量趨科技,如何衝上全球前十大永續合約交易商?
歷經三次打掉重練!年僅兩歲的量趨科技,如何衝上全球前十大永續合約交易商?
2023.08.18 | 區塊鏈

「塊轉Web3」是區塊鏈媒體《Web3+》推出的直播節目,集結四位不同專業領域的主持人,每週三中午輪番上陣,用30分鐘的時間,帶來第一手的人物訪談、拆解區塊鏈新商業案例、產業最新脈動分析,陪你一起吃午餐。

AI、區塊鏈,可以結合嗎?量化交易可以克服人性貪婪與恐懼的弱點,AI可以如何參與其中,發揮影響力?

時間:2023/8/16 (三) 12:30~13:00
主持:高敬原|WEB3+網站召集人
來賓:戴志洋 Kaede|量趨科技(Quantrend)技術長

小檔案:戴志洋 Kaede

台灣最大BBS(Bulletin Board System)站PTT的共同創辦人,曾經開發出鄉民常常使用的「丟水球」(即時訊息)功能,後來看中加密貨幣的潛力,投入Quantrend量趨科技,現為量趨科技CTO,並一手創辦Quantland平台,透過AI量化交易模式,投入加密貨幣的世界。

直播精華一次看

Q:PTT共同創辦人,也是外界對您最深的印象,為什麼現在投入到區塊鏈領域?吸引你的地方是什麼?

我從2012年開始挖礦,並開始接觸加密貨幣和區塊鏈。

其實我一直都在科技的前端,所以從小就接觸到網路,所以開始才會去找BBS。後來也做KKBOX的串流、電商電子支付等,就是很順的隨著這個基礎的發展,自然而然的進到下一個階段。當一個新的東西出來的時候,我當然會去特別關注它,然後思考未來新的可能性是什麼。

區塊鏈對我來說,就是網路之後下一波很決定性的革命,會完全顛覆整個世界、甚至有可能推翻所謂的國家、甚至於未來的商業。它可以完全不需要透過假手第三方,透過塊鏈上面的智慧合約,就可以自動去運作,所以它一定是未來世界不可或缺的一個技術。

Q:您又是在怎樣的機緣加入量趨科技,並擔任技術長一職?

那個時候我一直在推動整個區塊鏈的產業,從2018、19開始,一直都在推廣各種鏈和幣,但是我後來發現最核心最關鍵的還是錢。要先有錢,要先有力,剛好在那個時間,大約在2020年底,我推到已經有點遇到瓶頸的時候,有個獵人頭(Headhunter)跟我聯絡,說有一個人(指量趨科技創辦人陳泰元)想要來找我。

對方說,是台灣之前一間知名的交易所(指Cobinhood),新聞上有很多報導,獵人頭先詢問我有沒有顧慮,但因為我對於陳泰元沒有任何的成見,對新聞事件也抱持客觀的看法,所以我們就見面了。

見了面之後就發現,「哇!不得了,他(陳泰元)比我聰明太多了!」

我們天南地北什麼都聊,然後我發現他是一個相當博學的人,而且對於每件事情都有自己的看法。我們都是自詡自己是一個「駭客」,駭客不是只是去入侵破壞別人的東西,而是要真的去了解每件事情真正的本質、邏輯、背後的真相和運作原理。

當下我就覺得這個人絕對是一個無可取代的人才,後來認識以後進一步的去聊。發現他這段時間其實已經沉寂了很久,因為新聞也有很多報導,所以他也找了很多不同的方向,這個過程當中連系統都重寫了兩次,團隊也已經整個打掉重練了一次,才找到我。

這段期間,他一直都在做交易系統。要做交易系統真正困難的不只是技術,還有整個團隊、思維,這個難度非常非常高。我加入前他們已經重建了一次,我加入以後又重建了兩次,所以重建了大概三次,才有今天的這樣成就。

其實這個過程當中,我覺得最關鍵的是我見到的第二位創辦人,也是他讓我決定性的願意投入這個領域。我從第一次見面到加入團隊,只花了一個禮拜,這個人是另外一位創辦人徐靖騰(現為量趨科技總經理)。

他完全不是科技的背景,原本是台灣相當知名的一個化妝品直銷品牌,早期的核心人物,幾乎他們的教育訓練影片都是他弄出來的。

從那樣的一個領域跨到加密貨幣的高頻交易,這完全是一個更跨界的情況。但其實沒有這樣的一個角色,內部的管理、人員的選用、教育訓練和後續的這些磨合,這些事情都不會發生,甚至不可能成功。

因為光是三次的打掉重練,這過程是非常痛苦、非常花錢、非常傷神傷身的一件事情,但我們今天熬過了這一切,才有可能走到這個境界。

一般人可能對於打造交易系統的難度很難想像,並不只是把技術做好就可以是一個很成功的產品,其實是有很多團隊的摩合,包括是不是能夠有共同的理念、是不是能夠一起很好的工作,這些每一個層面都影響到它的成長。

所謂的量化交易就是「程式自動化的交易」,經由模型的訓練、統計的分析、數學的可代表性,才能長長久久的做下去。

所以這裡面每一個關鍵的環節太多細節,我們光是每一次的改版,就要花一整組人好幾個月的時間,這些通通都是成本,而對手也不會等你,這才是真正的關鍵。對手有十倍的人力,市場上面隨便一間交易公司都是幾十個人、上百人的團隊,交易就是勝敗,贏者全盤。我們今天只要比他們慢,就是輸了,完全沒有任何喘息的空間。

Q:團隊目前達到的里程碑?

去年開始在幣安(Binance)做高頻交易,因為它是現在全世界最大的交易所,所以算是很值得驕傲的。

我們一開始就拿到Maker(掛單者)的program,而且全台灣只有我們一家。幣安的這個交易機制在去年底交易所FTX還沒有出事之前,是它最繁華的那一段時間,我們一天可以做到大概十億美元,大概就是一天可以做一個台積電的交易,所以這絕對不是一個很容易、安安穩穩的事,而且這個交易量,我們也不是靠非常巨大的本金做到。

若以幣安的永續合約來講的話,我們大概是全世界前十大的交易商,那若以比特幣、以太幣來看的話,我們大概是前三大,而另外兩大就是大家都叫得出來的那種企業,大概都有超過三十年的經驗,資本當然是我們的一萬倍。

Q:如何在這麼短的時間內,做到十幾年老牌公司的成績?

因為我們的反應非常非常的快,還有身為一個新創,我們的優勢就是一天可以上十個版本。

有些東西你知道交易的問題,但是再怎麼模擬,它離現實都是會有差距。我們必須上一個版本以後,看實際上發生什麼事情,如果發現有什麼不對,要立刻調整。

所以這是市場的生態逼著我們必須做到這個程度,而要能夠做到這個程度,又會需要最頂尖的人才。我們所使用的技術也都是全世界最頂尖的,包含機器學習框架TensorFlow,或我們所使用的程式語言Rust。

其實全台灣能夠開發Rust的能量最多,有最多人力跟最深的經驗,全台灣的頂尖人才全部都在我們公司,所以我們可以在這麼短的時間之內,做到跟對手十幾年時間一樣的成績。

Q:量趨主要提供的服務是什麼?

像是幣安、OKX這類世界最大的交易所,我們就是他們最好的合作夥伴。因為我們在做高頻交易,尤其是在做造市上這樣的角色,其實就是在提供市場的流通性。我們所做的事情就是 把商品上架,比方說比特幣,我會在訂單簿做委買跟委賣的單,全部都會掛。等於說消費者來到幣安或者是OKX時,會看到有人在這個價格買、這個價格賣,這些就是我們造市商所提供的。

因為正常的消費者散戶,他不會在29827.12這樣的價格去掛個10個比特幣的買單,沒有人會做這種事情,事實上這就是高頻交易商在做的。今天用戶到了一個商店,如果沒有人、沒有商品,那所有的交易就不會發生,交易所就會變成是個蚊子館。

有些人可能會想說,那為什麼不讓交易所自己來做這件事情就好了?

的確很多交易所都是這樣做的,最有名的就是FTX的Alameda Research,就是他自己在做市。但如果全部都自己都做下去,可能就會有很多利益衝突,或是衍生出很多其他的問題。簡單來說,他就很容易作弊,因為可以知道每個人的交易值多少,然後就可以去刻意的去做空、做多。

所以現在檯面上一些主流交易所的方式,都是去跟很多不同的合作夥伴合作,他們就是做為一個平台,這才是一個交易所必須做的角色。他必須做一個非常公正、公立、公平的角色,這樣這些交易的公司才會進來。有這些人存在,這個市場才會活絡起來,且風險才能由大家分攤,而不是讓交易所自己利益全部自己擁、風險全部自己扛,最後面臨倒閉危機。

🛎️延伸閱讀: 【觀點】克服人性貪婪、恐懼!看懂加密貨幣量化交易,如何與AI結合?

Q:跟交易所談合作很難嗎?

超級難,首先就是要先證明自己有這個能力。最初我們就直接殺進市場,吃下了市場5%的市占率,然後幣安就打電話給我們。

而且每一家公司會的東西都不太一樣,全世界不會找兩家來合作,因為就會有利益衝突,所以他只會要一個合作夥伴。幣安其實是全世界大家公認最 規模最大的交易所,如果打進去的話,就等於是直接被認證了。

我們去年7月開始做高頻交易,去年9月就被邀請到了新加坡Token2049活動的Side Event。在一個非常偏僻的咖啡廳辦了一場VIP晚宴,這一路走來真的是非常的不容易。

Q:過程中有曾經想要放棄過嗎?

你知道就跟創業一樣,大家都知道沒有不吵架的,只是吵完之後有沒有解決問題、能不能繼續走下去。其實這樣的過程經歷了好多好多次 。

Q:量趨目前將AI的技術,用在產品的什麼地方?

AI最適合做的事情就是處理巨量的資訊,尤其加密貨幣是沒有在收盤的,隨時隨地都在運作,所以AI它最擅長的其實就是處理。

剛好交易這件事情就符合這個特性,而且我們要的還要是巨量,因為加密貨幣不是只有在單一個市場,彼此之間都是互相影響,還會受到政治事件、不同市場、歐股美股開盤等。

AI最重要的關鍵就是要找出那個X跟Y,X就是因素,Y就是成果,幾乎是在海裡面翻著沙子,去找哪邊有貝殼的那種感覺。

只要主機夠大台、運算速度夠快、CPU、GPU夠多,就有辦法 讓模型訓練出一個相當精準的模式。AI在做的就是一個經驗的累積的學習,而且交易不能夠犯錯,只要看錯、買錯方向,就會賠錢,所以我們要的是真實的答案。

AI扮演的角色,就是去幫我們訓練這些模型,然後分析這些巨量的資料,找出真正正確的方向。

Q:在區塊鏈產業裡面去做AI的工作,最有趣跟最有挑戰的事情是什麼?

在區塊鏈產業中做AI的工作,最有趣當然就是你能夠賺得到錢,最挑戰的其實是它的可能性永遠都在變。

如果是訓練人臉辨識的AI那很簡單,但你上一個月看市場長這樣,下一個月市場不一定會長這樣,因為它的因素並不是我們理解的。坦白講這也是最有趣的心理戰,好像跟一個棋手在下棋,然後下了一步棋之後,對方就會見招拆招。

Q:在區塊鏈產業裡,AI的人才的需求有多大?

其實非常的大,但因為它是一個非常非常新的領域,很多東西其實是還沒有人去做過的,所以也沒有什麼前例可循。很多都是我們摸著石頭過河,在做的過程當中慢慢去學習的,所以一樣是最挑戰。但是最有趣的點因為,當你做到了,你可能就是全世界第一個,所以會特別需要有AI專才的區塊鏈團隊。

核稿編輯:高敬原

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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