互动科普

新的通信技术正在帮助高频交易公司进一步提高交易速度，但这种交易方式却给金融市场带来了不可忽视的风险。

 金融交易商正争前恐后地让交易变得更快。如今的高科技交易企业在1秒钟内就可为一位顾客进行超过10万次交易。一条花费3亿美元，被称作“海伯尼亚快车”（Hibernia Express）的跨大西洋光纤线路将在今年夏天开通，此后伦敦与纽约两地金融中心间的通信时间将缩短2.6毫秒（约10%）。随着技术进步，交易速度愈发只受到基本物理定律的限制，而最终的障碍则是——光速。

信息在玻璃光纤中的传输速度是真空光速（30万千米/秒）的三分之二。数据想要传输得更快，就必须通过空气传输。连接芝加哥—纽约—新泽西以及伦敦—法兰克福的正是高效的微波和毫米波通信。激光网络则更为高效，它用的是供飞机在飞行期间互相传送信号的军事技术。目前，连接纽约—新泽西以及伦敦—法兰克福金融交易所的激光网络已经建成。

下一个改进方向或许是采用中空的光缆，光能在微小的空气间隙内以光速行进。也有交易公司设想，在海洋上空布置一系列携带有信号中继器的气球或太阳能无人机，建立跨大洋网络。在10年左右的时间内，交易公司甚至可能使用中微子进行通信。中微子运动的速度等于光速，而且能够穿透包括地球在内的任何障碍物。高科技交易公司的资本交易量约占美国和欧洲的一半，对他们来说，这些新通信技术都意味着巨大利润。

不过一些企业称，不是所有公司都能用上这样的极速通信，这会损害交易的公平性。而且，当算法之间以意外的方式进行交互时，就会出现全系统范围的错误——比如发生在2010年5月6日的“闪电崩盘”，道琼斯工业平均指数（Dow Jones Industrial Average）在几分钟内创下了有史以来最大的单日下跌记录（参见“闪电崩盘”）。没人知道类似的事件什么时候会再次发生，波及全球市场。

市场可以看成是一个由相互影响的算法所组成的复杂生态系统。想要规避风险，就需要深入研究市场的运转规律，找到阻止灾难发生的应对手段。

越快越好？

高性能计算机、决定买卖对象和时机的算法以及来自交易所的实时金融数据，是高频交易的基础。每快一毫秒都是有价值的。数据在交易所之间传输速度越快，进行一笔交易所需的时间也就越少；为了把自家的计算机放得尽可能靠近交易中心，企业争得不可开交；操盘手们会采取各种手段，以求坐得离连接线更近一点。而这都要花钱的：租用高速通信线路每月的开销大约就要一万美元。

通信技术是一个限制因素。大部分数据是通过光缆传输的，但其传输速度并不能满足要求。最快的光缆连接也要沿着弧形的测地线（地球表面上两点间最短的距离）传送信息。因此，沿直线传播的微波是一个更好的选择方案；而毫米波和激光就更好了，因为它们的数据密度更高。

露天通信系统容易受到天气状况的干扰。总部位于芝加哥、专门为交易公司提供网络服务的阿诺瓦技术公司（Anova Technologies）使用毫米波增强自己布置在纽约的激光网络，以克服雨、雾、雪带来的不良影响。该公司的通信系统拥有自适应对齐机制，即使通信塔在风力作用下扭转角度达到3°，仍能保持连接顺畅。但是，由于微波和激光在大气中会迅速衰减且无法绕着地球曲线传播，想用它们长距离传输数据必须使用中继器。

一些经济学家对这种投资的价值提出了质疑。2001年诺贝尔经济学奖得主约瑟夫·斯蒂格利茨（Joseph Stiglitz）就是其中之一。他认为，快速交易对社会毫无价值。在高频交易企业下达的指令中，有95%会被取消。更糟糕的是，高速交易可能会妨碍市场的正常运转。金融市场本来的目的是从众人那里汇集各种信息，从而引导资金合理流动。这需要那种有洞察力的、经过深度研究并且充满耐心的交易——而这些特点都是与基于算法的高频交易系统格格不入的。

高频交易的利与弊

快速交易有利有弊。首先，它向市场注入了“流动性”——使得投资者更容易地在合理的价格下找到交易伙伴。流动市场对贸易的好处如同顺畅的街道对交通的好处。在这样的市场中往往“差价”较低。所谓差价是指买卖股票的价格差，反映了交易商索要的费用，也就是投资者的交易成本。随着过去10年中高频交易的成长，很多市场的差价都降低了，使得交易成本变得更低。

即便如此，计算机交易创造出的流动性却短暂易逝，在市场变得难以控制时便会失效。剧烈波动的价格对做市商来说意味着更大的风险，它们依靠“做市”来谋生，也就是时刻准备着买卖股票，从差价中谋取利润。在市场变得过于不稳定时，它们用来通过交易牟利的算法会出现更多错误，根据程序设计，交易系统会自动选择完全退出市场。很多高频交易公司使用的算法彼此相似，这使得问题更加严重——它们会在同一时间退出股市。这就是2010年闪电崩盘时发生的事情。（当然，人类操盘手也有这个问题，当他们太害怕时也会逃离市场。）

高频交易的另一个好处就是可使市场内的股价保持同步。消化信息、理解其中的含义并让价格随之变动是要花时间的。如果糖或高果玉米糖浆的价格上涨，那么可口可乐公司的股价就会迅速下跌；而那些不那么出名的软饮料公司的股价需花费更长时间才会有所反应。但高频交易加速了这一过程。2000年时，一支证券的价格发生变化后，平均要过几分钟才会影响到其他证券的价格。而现在只需不到10秒钟。并非所有人都喜欢这种情况：对于那些通过分析股价暂时的不均衡而从中牟利的企业来说，快速同步夺走了他们赚钱的机会。

连锁崩盘

一些高频交易企业利用了市场结构中不合时宜的部分。在美国，法律规定，任何一笔受监管的交易都必须将股票的最佳卖出价以及最佳买入价报给一个中央机构，后者使用这些信息得到一个公开的全国最佳买卖报价（National Best Bid and Offer，下文简称NBBO）。但是，交易所也出售反应更快的专属数据，购买了这些数据的企业可以提前预测NBBO，这就比只用公共信息的企业有优势。因此，高频交易企业总会领先于动作慢的企业。这也会进一步同步股价。共同基金和养老基金这类大投资者一般是基于对真实世界信息的了解，从长远角度考虑而进行交易的。它们也都是失败者，尽管它们也能从高频交易者创造的更低差价中获益。

在美国，一些大型交易公司已经建立了私有交易空间，来消除高频交易企业的时间优势。比如说，2013年推出的替代交易系统IEX就可以阻止某些企业利用NBBO。该系统引入了一个交易“减速路拱”——即350 ms的自动延迟，这就使得交易者无法通过更快获得信息来获益。IEX的交易量已经占了美国所有股票交易市场总交易量的1%。其他国家的企业可能也会效法。

当计算机代码完成交易的速度快得让人们无法干预，且这些交易会给真实世界带来影响时，代码错误和数字差错的影响就会迅速扩大。2012年，由于算法缺陷，系统以高于售价的价格回购股票，这使得美国最大的高频交易公司之一骑士资本（Knight Capital）在45分钟内损失了4.4亿美元。

股票价格的剧烈震荡变得越来越常见。在过去几年中，股票价格在0.04秒内变动幅度超过1%的事件就有数万起。2010年的闪电崩盘发生在纽约时间大约下午2点45分，市场在约15分钟内就恢复了。如果其发生在纽约时间即将闭市的时候，那么那次震动就会波及全球市场，恢复所需的时间就会更长。一些投资者怀疑会出现“连锁闪电崩盘”，即一个市场的大幅下跌会干扰甚至冻结外汇、期货、商品、债券以及其他资产的交易，这有可能会引发一场全球经济危机。

一些研究人员认为，剧烈震荡反映了市场动态在基本层面上的转变，而这一转变与企业使用简单算法追求交易速度的最大化有关。

控制风险

今天的金融市场在本质上与以往有很大不同。金融市场现在反映的不是人们的集体决策，它背后隐藏的是各种交易算法组成的复杂网络以及人们与这种网络的互动。随着高频交易进入全球期货及其他资产市场，其造成全球问题的潜在风险也在增大。任何行业——无论是能源、食品、保险还是银行业——都无法从中幸免。

当未来的空中激光网络可以跨越海洋时，事情可能会变得更加奇特。操盘手们能最早获得信息的位置在两个交易所连线的中点上——对芝加哥和伦敦两个交易所来说，这个位置就位于大西洋中间。在这个位置上，交易商能够通过一种名为“相对论性套利”的方法，利用芝加哥和伦敦两地股价短暂的不均衡来获利。

解释一下：狭义相对论指出，任何物体的速度都不能比光速c更快。因此，如果操盘手离交易所的距离为D，在最佳情况下，可在交易发生T = D/c 时间后得知信息。在全球主要的交易所之间，这样的延迟为几毫秒至几十毫秒。如果操盘手位于两个交易所之间的中点位置，那么从双方接受信息所需的时间是一样的，均为 T = D/c。而无论在其他任何地方，至少到其中一个交易所的距离会更长，接受信息所需的时间也会更长。

换句话说，不出几年，如下做法可能就会变得有利可图：在两个交易所的地理中点附近停一艘船或者其他交易平台（参见“快速交易热点”）。不过，高频交易公司近几年获得的利润已经下降了，这表明大多数可以轻松赚钱的机会都已经被人抢占了。

如果10年内，能以光速从纽约向墨尔本传输信息的交易企业成了帮助全球金融市场运转的重要成员，那么研究和制定政策的重点应该放在两个问题上。首先，如何避免最重要的方面出现差错；其次，如何让市场尽可能好地运转，服务社会。

要解决第一个问题，就需要对这个由算法而非投资者运营的市场的动态机制进行更多更深入的研究。计算机科学家、数学家以及经济学家需要通力协作，以便弄清楚闪电崩盘背后的原因是什么，以及对市场结构做怎样的改变可以避免这种情况。打个比方就是，什么样的“断路器”可以防止事情失控？

第二，研究人员和政策制定者需要考虑，该如何管理市场，才能让市场促进企业对实体经济的投资。过去20年，在公司牟利一定有益于市场的这个假设下，算法交易被给予了高度的自由。但金融研究表明，可能存在一个最佳交易速度，而在如今的市场中，交易速度已经远远超过了这个最佳值。