金融科技疯狂的算法交易，仿佛是古罗马的竞技场，算法是角斗士

　　一本研究苍蝇遗传学亚马逊为什么定价为2400万美元
　　2011年4月初，加利福尼亚大学伯克利分校的进化生物学家迈克尔·艾森登录到亚马逊网站，想要为自己的实验室购买一本课外书。他要找的书是彼得·劳伦斯所著的The Making ofa Fly,讲的是苍蝇怎样由一个单细胞卵长成为一只嗡嗡响的飞虫。这本1992年出版的书虽已绝版，但还是很受专业学者和研究生的喜爱。
　　艾森习惯花35~40美元买旧书来读。但在4月8日这一天，亚马逊网站上有两个知名商家提供这本书的新书，要价却远远高于他愿意出的钱，一家卖1730045美元，另一家卖2198177美元。
　　艾森猜想这个天价肯定是误报或开玩笑。他认为没有人（包括作者本人）会对这书估价如此之高。第二天他再次登录亚马逊查看，却发现这本书非但没有回归到正常价格，反而分别涨到2194443美元和2788233美元。第三天，这本书又涨到2783493美元和3536675美元。此后连续两周，书价一直在涨，4月18日到达最高价23698655.93美元 ，买家还得支付3.99美元的运输费！4月19日，价格下降到106美元。
　　一本研究苍蝇遗传学、晦涩难懂的书，亚马逊为什么要将它的价格设定为近2400万美元呢？
　　是它突然受到了亿万富翁级收藏家的追捧吗？是书里有找到宝藏的线索吗? 还是它成了图书界 ＂1869年的拉非＂ ?
　　事情真相是这样的：两家书商都在亚马逊经营上万种书籍，并且都用算法给图书定价，然而不受监管的算法打了一场价格战。第一家书商利用算法将自己的价格设定为另一家的0.9983倍，而第二家的算法则始终让自己的价格保持为第一家的1.270 589倍。就这样的相互＂攀比＂，反复交手，最终让这本书的价格赶上了曼哈顿顶层豪华公衝的价格。若非人为干预，覆盖系统设置，价格战还会继续升级。
　　如果说这是一个意外事件那倒也是一个关于算法失控但却没有造成什么损害的奇事。但差不多在一年以前还发生过一件比它奇怪得多的事。
　　2010年5月初，由于政府出台财政紧缩计划，希腊爆发全国性大罢工。2010年5月6日早上，全球股市受希腊动荡局势的拖累而走低。很多人担心希腊债务违约在所难免，并且会引发全球经济萧条。纽约时间上午10，点左右，美国股市大跌2.5%，损失惨重。
　　但事情很快由糟糕透顶发展成令人费解。
　　美国东部时间下午2点42分，股市剧烈波动后进入自由落体状态。2点47分，仅仅300秒之后，道琼斯指数下跌达998.5点，为其有史以来最大单日跌幅。全球最受重视的股票指数道琼斯工业平均指数的走势看起来就像是被人恶搞了一样。
　　近1万亿美元的财富就这样蒸发了。
　　在这五分钟的时间里，美国全国广播公司财经频道(CBC)主持人一开始还和嘉宾谈笑风生地聊着希腊的暴乱。那个时候道琼斯指数已经下跌了200点，而且这一天大部分时间它都保持在这个点位。当主持人艾琳·伯内特请出股评界的明星人物吉姆·克拉默时，道琼斯指数再次探底下跌达350点。当下跌点数达500点的时候，这个激情四射的评论员镇定地小声嘀咕道：＂这事儿还真有点儿意思。＂
　　不到三分钟，观众就听见伯内特打断了关于希腊暴乱的谈话，说道琼斯指数已经下跌800点了。她带着难以置信的口气呼叫CNBC驻纽约证券交易所记者斯科特·韦普纳：＂斯科特，人们都在说什么？现在已经下跌800点了。＂
　　＂当我问他们这里到底发生了什么我也不知道。＂韦普纳回应道，费力地想要让自己表达清楚，＂人们害怕了，投降式抛售，典型的投降式抛售。＂
　　CNBC从纽约证券交易所切回到克拉默，虽然道琼斯指数在短短三分钟内下跌近1000点，但他平静得有些古怪。＂我刚坐下，＂克拉默说，指的是他刚到演播室时，＂已经下跌了500点。＂
　　主持人伯内特这时提到了宝洁公司，宝洁蓝筹股股价大跳水，数分钟之内下跌25%，从62美元跌至47美元。这时克拉默再也忍不住了。
　　＂这不可能。这不是真实价格。＂克拉默恼怒地强调。然后又怒吼着：＂好吧，那就买人宝洁吧。＂他转过身直视摄像机，恳求观众：＂现在就买吧，快去买！＂
　　赞成者听从了他的建议。不只是克拉默，其他人也察觉到股票瞬间便宜了不少。道琼斯指数在下跌了998.5点触底之后开始迅速反弹，反弹过程就跟下跌过程一样快。实际上，反弹还要快一些。一分钟之内，日波幅难超300点的道琼斯指数，暴涨了300点。对此，每个人都困惑不已。
　　伊利诺伊州埃文斯顿的大型对冲基金公司迈格尼塔掌管着70亿美元的资金，迈格尼塔的高级主管们听到骚动都冲出办公室来到公司的交易厅，＂下面每个人都喊了起来：‘买，买，买！＂迈格尼塔的交易员说，＂不管你交易什么，买入就是了。＂
　　位于东海岸的第一纽约证券公司的交易厅中的场景跟迈格尼塔如出一辙。超过120个交易员争先恐后地想让自己下的单被执行，每个人都大声喊着一个简单的词：＂买人。＂
　　＂我的第一反应是：‘好吧，这是个错误，但我要怎么利用它呢？’＂第一纽约证券的联席交易负责人汤姆·多尼诺说，＂我做这行有25年了，从没有遇到过这样的事。＂
　　某些股票的每股购入价狂跌至1美分，让好多资产数十亿美元的公司一名不文，但却在数秒之内又反弹回30美元或40美元的股价。 还有些股票猛然飙升。某一刻苹果的每股成交价高达10万美元（从约250美元一股开始上涨)。美股陷入剧烈动荡，无人知晓原因。不管问题出在哪里，总之不能全部归结到某个有严重错误的交易单或是某个流氓交易员。这场动荡来得如此迅疾，有些交易员或市场观察者或许就在上个厕所或喝杯咖啡的时间里完全错过了千点大跌又急速反弹的一幕。
　　回到CBC演播室，伯内特和克拉默又看着道琼斯指数在不到三分钟的时间里上升500点。虽然市场从未发生过如此剧烈的波动，但奇怪的是，克拉默却不以为然。
　　＂很明显是机器坏了，系统瘫痪了。＂克拉默说道，声音里流露出厌恶之情。而身为记者的伯内特却愈发兴奋，她惊讶地说：＂但不管怎么说，刚刚那一切真的发生了，这故事太震撼了。＂
　　＂我觉得这是一个非常好的故事，＂克拉默说得直截了当，＂这是史上最好的故事，倘若没有人跟你提起，你将永远不知道这里发生了什么。＂
　　克拉默说得没错。撰写此文之际，关于闪电崩盘的确切成因仍然众说纷纭。有人把矛头指向堪萨斯城的一位财富投资经理人，他的算法过快出售掉价值40亿美元的股指期货，导致其他算法跟风。有人指责一伙不明交易商合谋共同利用算法打压股价。有人认为这不过是老式的恐慌造成的，跟1929年的大崩盘不无相似之处。然而可以肯定的是，如果不是因为不受人类管束的算法占据了市场，不到一秒内独立下单并完成交易，股价波动幅度不可能如此之大，波动速度也不可能如此之快。但这样的算法确实统治了市场。
　　算法通常都是按设定好的方式运行，有的安静地交易，有的（如亚马逊的算法)根据供需关系给书定价。但算法一旦处于失控的状态，就有可能做出怪异的事。随着越来越多的算法被引入来控制我们的世界，我们便会弄不清谁或是什么在幕后操纵。这早已成为了现实，算法在不知不觉中悄悄侵人我们的世界，直到有一天闪电崩盘将我们惊醒。
　　闪电崩盘使算法上了晚间新闻，但它并未就此消失。它很快又出现在关于约会、购物、娱乐和就医等任何你可以想到的领域的故事中。闪电崩盘只是预示了
　　一个更大的趋势：算法掌控一切。金融科技的未知前沿
　　随着新代码层出不穷，硬件不断换代，运行更快，华尔街的交易速度和交易量都呈现不断上升的态势。20世纪末到21世纪，在华尔街上演的军备大赛渐渐打成平局，这场竞赛中的一些方法和人才开始流入其他领域。华尔街或许是在用某些科学技术作弊，但是还没有其他任何一个行业像华尔街那样完善了不断复杂化的算法和自动化机器。
　　当今证券世界，人们已经成为饶有兴致地观察机器交易的观察者。当今的市场已是算法的天下。道琼斯通讯社和彭博社设有专供交易机器阅读的新闻专栏。
　　这些新闻报道在人类看来如同天书，机器读起来却是通顺流畅, 新闻影响市场走势，正如以前华尔街交易员在从格林威治来的火车上读 (巴伦周刊) 一样，算法也要读报纸了。只不过它们读得比人要快多了。
　　当机器成为主导力量，我们永远也不能确定市场的走势。2010年5月6日，1千亿美元的市值蒸发就明白无误地说明了这一点。股市暴跌余波不止。半年以后，进步能源（北卡罗来纳州的一家公用事业公司）看着自己的股票市值在几分钟之内无缘无故缩水90%。苹果股价在5月6日如坐过山车般起起伏伏，几个月以后莫名其妙地下跌4%，在触底反弹之前，损失160亿美元市值。宾夕法尼亚大学教授迈克尔·卡恩斯写过交易算法，并研究过这个由机器控制的新市场。他说，我们无法估量由算法全权掌控市场会带来什么影响，而这也正是交易市场的现状。
　　华尔街的算法之战已经如此虚幻离奇，以至于在某些交易日美国所有交易所(从纳斯达克到纽约证券交易所)日交易量的40%都是由两家中西部公司完成的，很多人甚至连金融界的人都没听说过这两家公司。一家叫Gtco位于芝加哥；另一家叫Tradebot位于堪萨斯城。两家公司都雇用了世界顶级的电脑黑客和工程师，他们专注于每一个获利机会，其中很多交易每股净收益甚至不到1美分 。Getco和Tradebot部署了成千上万的算法对市场展开大搜索，再小的获利机会都不会放过。
　　这样的公司大大小小还有成千上万个，它们唯一的工作就是用自动运行的计算机程序在市场上赚钱。总的来说，算法就是交易市场，美国超过60%的交易都是由算法执行的：欧洲市场和亚洲市场也快赶上这个潮流了。曾经由咬牙切齿、成群结队、高声叫卖的交易大军主宰的市场现在已由互相竞争的算法所控制；它们在交易的战场上不断试探对手，谋求优势地位，声东击西，并在实践中学习。
　　算法在交易市场的统治地位给我们带来了很多好处，比如普通人也可以在厨房用手提电脑炒股，轻松获利7美元。以前的市场，每一单交易都要在交易厅公开叫价落价。现在已转变成由第法和交易厅的主机服务带骇动。 交場成本大大降低，但是廉价交易员的效用让我们陷人一场怪异的类似星球大战的斗争中：这场斗争人力投人较少，而算法发挥着越来越大的自主权。一旦事态不妙将是骇人的。
　　我们的证券市场已经成了专业化的战场，以至于算法可以潜伏几个月，一旦让它看穿对手的设计缺陷、过时代码，或是识别出对手的交易模式，就会即刻政击。
　　很多从事证券市场交易的算法被构造来模拟随机性。但我们不能在随机事物上下注赌博、制订计划，或是榨取利益。比如说，华尔街某些重量级的算法买卖属于普通人的股票一一401k计划或是个人退休金计划的共同基金股份。当一个共同基金公司，不管是富达基金、先锋集团，还是T.Rowe Price基金，开立或是了结头寸时，无可避免会涉及一笔非常大的交易。
　　100万股股份的买卖，即便是在交易量大的苹果或是埃克森美孚这样的股票上，也会使市场朝着不利于大卖家或是大买家的方向走。如果其他交易者知道一笔100万股份的单子即将挂出，他们会尽其所能抢占先机，倾其所有买进股份。这样，他们就能够为新购进的股份挂出报价更高的卖单，他们知道这些股份最终会由共同基金公司全数买入。
　　当一个共同基金公司买入股份需要花更多钱时，受损失的是共同基金的所有投资者一那些存养老金的普通人。为了抵御滥用大额交易机会牟利的交易者，共同基金公司和其他机构交易者雇用了黑客，构建可以将大单交易随意分割成小单以作伪装的算法。这法子有些像隐身术。就像一架隐形飞机因其独特的设计和覆盖物在雷达上会显示成一些小型物体，可能是云层、鸟、碎屑；总之不会是天空中飞行的一块巨型金属。派遣飞机拦截每一群穿越大陆的鸟是徒劳无功的，这也就是为什么隐身术会起作用。
　　但是俄国人最终还是找到了分辨鸟群和80吨重的美国钢铁的办法。同样的事也在华尔街发生了。最开始被伪装算法打败的交易者很快构建了他们自己更为复杂续密诡计多端的算法，可以侦破伪装成小单的大额交易。
　　进行大单交易的共同基金公司和机构通过构建更好的伪装算法作为回击自动交易机器发出假交易信号，并在大额交易单可能被识别时灵活转变交易策略。
　　猎取大额交易机会的交易者再次接招，如今的证券市场成了古罗马竞技场，算法是角斗士，普通人只是站在一旁观战的看客。这是一场令人着迷的游戏，虽然它与证券市场最基本的使命毫无关系：为成长中的公司开辟一条集资的坦途，同时给予公众一个有意义的投资获利机会。
　　彼得菲认为算法交易玩过了头。他已经收敛了公司的做市行为。他是算法背后最有力的推手之一，他推动的算法已经统治了华尔街，现在正朝着世界其他角落进发，而现在他却思前想后，犹豫不决。＂我以前只看到了好的一面。＂他说。
　　当然，彼得菲已经赚足了钱，成为美国最富裕的人之一，事后说这句话对他来说倒也容易。彼得菲认为在光速交易的时代，买卖报价都应至少稳定维持一段时间，即使少于一秒的时间也足以消除市场上无处不在的导致股价时而跌落悬崖时而冲上云霄的弄虚作假、阴谋诡计。
　　他最担心的还是流氓算法引发的一系列大亏损交易会导致它的用户无法清偿债务。因为某些高频交易算法使用杠杆交易，也就不难想象瞬间完成的一连串糟糕的交易会导致清偿危机，使交易者的经纪商及其代理的客户破产。这样的事以前差一点就发生了。
　　2009年下半年，坐落在芝加哥期货交易所的英菲尼资本管理公司（美国一家深藏不露、势力庞大的交易公司）两次对全速卖空标准普尔500股指期货的算法失去控制，导致市场暴跌。2010年2月，英菲尼又摊上这事儿了，一个新的算法试图在原油交易上获取小利，但却失去控制疯狂交易导致商品市场摊痪，三秒之内损失10万美元。英非尼被芝加哥商业交易所以＂未尽责监管其交易系统＂的理由处罚美元85万。芝加哥商业交易所称放任这样一个有缺陷的算法在真实交易环境操作。英非尼损害交易所的利益＂。据报道，英非尼未按标准流程测试算法6到8周，而是在仅仅两个小时的测试后就将其投放市场交易。
　　华尔街和我们的钱已经成了算法交战的虚拟战场，算法的脚步不会仅止于此，华尔街上演的机器传奇让我们得以一窥未来世界的发展蓝图。
　　金融科技师算法时代的铂金认证证书
　　2022年7月12日， 人力资源和社会保障部 ，修订的新职业大典，＂金融科技师＂成为新职业，标注为S。
　　CGFT金融科技师认证  ，以＂金融科技 ＂为抓手，以＂ABCD＂（人工智能 、区块链、云计算、大数据）为代表要素，是金融数字化的关键技术，又是未来元宇宙、web3基础设施的底层技术。尤其是对于刚毕业求职、或想从其他行业转行金融业的是个敲门砖。
　　CGFT金融科技师认证  ，是金融职场升职转岗的利器、大学生求职跨行的钥匙， CGFT根植于上海，伴随中国GDP即将来到世界第一，上海3-5年或成为全球经济、金融第一城。CGFT也大概率会成为，全球金融圈人才认证的＂中国标准＂＂世界标准＂。