隨著人工智慧和大數據技術的飛速發展，金融市場的交易模式也正在發生著巨大的變革。程式交易（Algorithmic Trading）已經不再是未來的願景，而是現實中主流的交易方式之一。本文將以「薩姆規則衰退指標」（Sahm Rule Recession Indicator）為例，探討程式交易如何運用此指標，提前預測經濟衰退並進行相關的投資決策。

什麼是程式交易？

程式交易是一種透過計算機演算法自動執行金融交易的方式。這種交易方式依賴於複雜的數學模型和預測技術來決定何時買進或賣出金融產品。程式交易的核心是速度和精準性，其目的是在極短的時間內進行大量交易，以獲取微小的市場波動帶來的利潤。
程式交易最早出現在20世紀70年代，隨著計算機技術的普及和互聯網的發展，這一技術逐漸成熟。如今，程式交易已經成為對沖基金、投資銀行和其他金融機構的重要工具。這些機構利用程式交易來提高交易效率，降低成本，並減少人為錯誤的可能性。

薩姆規則衰退指標的應用

「薩姆規則衰退指標」是一個用來預測經濟衰退的簡單但有效的指標。該指標由經濟學家Claudia Sahm提出，旨在透過分析失業率的變化來預測經濟衰退。具體來說，當美國失業率的最近3個月平均值相比於過去12個月的最低點上升超過0.5%時，該指標便會觸發，表示經濟可能正處於衰退的風險中。
程式交易系統可以根據「薩姆規則衰退指標」進行自動化交易操作。以下是程式交易系統如何運用此指標的過程：
1. 數據獲取：程式交易系統首先從美國勞工統計局或其他相關數據來源獲取最新的失業率數據。這些數據可以通過API自動提取，無需人工干預。
2. 數據處理：系統接著會計算最近3個月的平均失業率，並將其與過去12個月的最低失業率進行比較。如果差異超過0.5%，則視為觸發薩姆規則。
3. 交易決策：當薩姆規則被觸發時，程式交易系統會自動生成交易指令，可能包括賣出高風險資產，如股票，並轉向較為穩定的資產，如債券或黃金。
4. 風險管理：程式交易系統還會根據市場的實時變化進行風險管理，通過止損和止盈策略來保護投資組合免受過大的損失。

程式交易的優勢與挑戰

程式交易具有多方面的優勢。首先，程式交易能夠大幅提高交易效率，執行速度遠超過人工操作。其次，程式交易可以減少人為錯誤，尤其在市場波動劇烈時，機器運行的穩定性和精準性尤為重要。此外，程式交易還能夠處理大量的數據並進行複雜的分析，這是人工交易無法實現的。
然而，程式交易也面臨著一些挑戰。市場的波動性和不確定性可能導致程式交易系統無法準確預測未來的走勢。此外，程式交易依賴於歷史數據和模型，如果市場環境發生了劇變，過去的數據和模型可能會失效，從而導致交易損失。

<薩姆規則衰退指標>實作

以下是基於「薩姆規則衰退指標」的完整Basic程式碼，該程式碼將從美國失業率網站的OpenData中獲取數據，計算薩姆規則指標，並判斷是否超過0.5%，以判斷是否可能發生經濟衰退。
完整範例程式碼（B4A）

Sub Process_Globals
    Private const Threshold As Double = 0.5 ' 定義閾值為0.5%
    Private JoblessRateAPI As String = "https://api.bls.gov/publicAPI/v2/timeseries/data/LAUCN040010000000003" ' 美國失業率API URL
    Private ApiKey As String = "Your_API_Key" ' 替換為您的API金鑰
End Sub

Sub Globals
    Private lblResult As Label
End Sub

Sub Activity_Create(FirstTime As Boolean)
    Activity.LoadLayout("Main")
    FetchJoblessRates
End Sub

Sub FetchJoblessRates
    Dim JoblessRates As HttpJob
    JoblessRates.Initialize("JoblessRates", Me)
    JoblessRates.Download(JoblessRateAPI & "?registrationkey=" & ApiKey)
End Sub

Sub JobDone(Job As HttpJob)
    If Job.Success Then
        Dim Response As String = Job.GetString
        Dim Parser As JSONParser
        Parser.Initialize(Response)
        Dim Root As Map = Parser.NextObject
        Dim Results As List = Root.Get("Results")
        Dim Recent3MonthAvg As Double = 0
        Dim Lowest12Month As Double = 100

        ' 計算最近3個月的平均失業率
        For i = 0 To 2
            Dim Rate As Double = Results.Get(i).Get("value")
            Recent3MonthAvg = Recent3MonthAvg + Rate
        Next
        Recent3MonthAvg = Recent3MonthAvg / 3

        ' 計算過去12個月的最低失業率
        For i = 0 To 11
            Dim Rate As Double = Results.Get(i).Get("value")
            If Rate < Lowest12Month Then Lowest12Month = Rate
        Next

        ' 計算失業率差異
        Dim Difference As Double = Recent3MonthAvg - Lowest12Month

        ' 判斷是否超過0.5%，顯示結果
        If Difference > Threshold Then
            lblResult.Text = "警告：經濟衰退可能發生！"
        Else
            lblResult.Text = "目前經濟狀況穩定。"
        End If

    Else
        lblResult.Text = "無法獲取數據，請檢查網絡或API設定。"
    End If
    Job.Release
End Sub
說明
    1. JoblessRateAPI：設定失業率的API網址，替換為您的數據來源。
    2. ApiKey：替換為您從API提供者獲得的API金鑰。
    3. FetchJoblessRates：此方法從API中抓取失業率的數據。
    4. JobDone：當HTTP請求完成後，此方法處理回應，解析JSON數據，計算最近3個月的平均失業率和過去12個月的最低失業率，並判斷薩姆規則指標是否超過0.5%。
使用方法
    1. API設定：確保您擁有從美國失業率數據提供者（如美國勞工統計局）的API金鑰，並替換 JoblessRateAPI 和 ApiKey 中的值。
    2. 設計介面：在B4A專案中設計一個簡單的介面來顯示結果（例如使用一個 Label）。

未來展望

隨著技術的進步，程式交易將繼續在金融市場中扮演重要角色。未來，隨著人工智慧和機器學習技術的進一步發展，程式交易系統將更加智能和自適應，能夠更好地應對市場的變化和不確定性。
以「薩姆規則衰退指標」為例，我們可以看到，程式交易在預測經濟趨勢、進行風險管理和優化投資組合方面有著巨大的潛力。然而，投資者和金融機構在使用程式交易技術時，也必須謹慎對待，避免過度依賴模型和數據，以確保在面對市場突變時能夠靈活應對。

寫在台股下一次<薩姆規則衰退指標>「程式交易」觸發以前，或許可以譜一首趨吉避凶狅想曲。

參考資料
• B4X 官方網站(https://www.b4x.com/teach.html)
• 美國勞工統計局 (BLS) API(https://www.bls.gov/bls/api_features.htm)