年前台北科技大學的金融科技實驗室方成立，輔仁大學金融科技創新實驗室主持人林文修博士就帶隊與同學一同到北科大參訪，個人有幸隨隊參觀。期間北科大管理學院翁頌舜院長，資訊與財金管理系吳建文主任與陳煒朋博士出面接待。並由陳煒朋博士向大家介紹實驗室的相關細節，包含證交所、期交所逐筆成交資料，台灣經濟新報與大陸金融財經資料庫等。陳博士主要藉此資料來發展高頻交易策略及做歷史回測等。
實驗室花了兩三年分階段建置完成，有電視牆，旋轉跑馬燈，以及由數十台電腦所組成近十組的交易操作區。除了硬體設備外，實驗室中最有價值的，當推歷史逐筆交易資料。逐筆資料價格昂貴，期交所在網路上販售的期貨選擇權資料，每個月就要近萬元。有了逐筆交易資料，未來就有機會研製模擬交易所，用來重播任何歷史時段之交易，分析變動特性以及回測交易策略等。實驗室整個資料量約3TB，來源結構各不相同，使用起來可能要費一番功夫。
數十年來，世界金融業一直都是即時串流與大數據科技的實踐者。每天各股市的即時成交行情，都要能不間斷地發送到數萬到數億用戶的電腦與行動裝置中。隨著交易行情的跳動，每個金融機構的後台系統都要不停地計算相關資料，並立刻將結果發送到訂閱該資料的用戶面前。
去年在美國紐約Morgan Stanley任職的吳金錠博士，在中研院演講「Engineering Challenges and Career Options in FinTech」時就提到，美國金融市場每天的即時交易資訊就有好幾TB，雖然很貴，但是金融業者還是要投資建構完整的逐筆歷史資料庫。再來，速度很重要，只有第一名能搶到最好的價錢，所以連GPU,FPGA,ASIC等技術都有人拿出來用，就是希望能在僅有幾個微秒(us)的反應時間內下單。
圖形處理器GPU(graphics processing unit)概念最早由NVIDIA所提出，是專門用在處理繪圖顯示的計算上。由於功能強大，現在已應用到比特幣挖礦及人工智慧機器學習方面等需要大量高速運算的應用上。特殊應用積體電路ASIC就是直接做IC，用硬體來處理，速度最快，然而費用高昂。而FPGA是一種可程式化連線的IC半成品，成本較ASIC低很多，可以隨時修改，主要是用在開發ASIC前做為功能驗證模型開發之用。開發FPGA要用硬體描述語言VHDL來做，就是寫程式。只是在腦中要想著硬體，然後再用程式語言把它描述出來而已。從CPU經GPU到FPGA與ASIC這條路，就是提性能的標準過程。
台灣二十多年前股市正熱時，電腦即時行情終端機就已流行。雖然速度只是2400 BPS，但是就已是現在串流資訊的架構。近年來股市萎縮，券商只能掙扎求生存，很少會在科技上投資研發，所以技術就一直停留在之前的水準上。 （相關報導： 夏肇毅觀點：金融界拒絕坐以待斃的利器-金融創新科技 ｜ 更多文章 ）
近年來即時串流資訊結合了大數據資料庫，發展出CEP(Complex Event Processing)的架構。它不但能對源源流入的即時行情資訊，持續計算VWAP等各式價格與買賣信號，發動買賣交易，也能做即時金融監理，更能即時監控駭客入侵意圖。話雖如此，但這些即時交易架構概念，到現在也還是很少在學校裡教導，更少人能動手實做。近年來的金融科技黑客松競賽，大都只是談應用場景創意，很少做這種需要實作並以性能數字見生死的擂台賽，金融的技術難以落實。只有結合串流資訊與大數據實際動手做出來，來比速度，比容量，才是技術真正的落實。
