20世纪90年代末，小批精通计算机的交易员出现了，他们后来被称作高频交易员，并以自动化交易平台（Automated Trading Desk）、全球电子交易公司（Getco）、交易机器人公司（Tradebot）和量化实验室公司（Quantlab）等模糊的名字登场。算法战争由此爆发。他们零零散散地出现在全国各地。芝加哥、芒特普莱森特、南卡罗来纳州、北堪萨斯城、休斯敦、纽约。从小做大，到21世纪头十年的末期时，他们以百万分之一秒的速度买卖股票，并占据了美国股票交易的2/3以上。

他们是如此熟练，如此高效，并且如此迅速，他们几乎每天都能赚到钱。他们交易自己的资金，只关心短期利润，很少隔夜持仓。在很多方面，他们表现得像做市商那种无时不在的中间商，在别人想卖股票时买进，在别人想买股票时卖出，但他们几乎完全不受管制地在金融业的暗处操作。

许多高频交易公司开展了大量的杠杆交易，或者是借钱，在21世纪头十年的末期时已达1∶50（他们每拥有1美元，就向银行和经纪公司借50美元，以扩大利润）。2008年的金融危机表明，庞大的杠杆交易会迅速崩溃，并引发毁灭性的、不可控制的危机。

多年来，高频交易员与迎合他们需求的电子交易池设计者和交易所工作人员合作，就像时装设计师拉拢电影明星那样。对于交易池而言，高频交易（通常称为HFT）就像一个神奇的灵药，它带来了巨大的成交量，从而获取了大量的利润。由于交易池是通过执行交易赚钱，那么它们执行的交易越多，赚的钱就越多。

为了吸引交易员，交易池提供了各种特殊服务。在菜单的顶部是信息：市场行情数据，以及其他交易员的活动。他们通过畅通的信息管道“喂给”机器人昂贵的数据饲料，而机器人则以微秒的速度解析它，并以微秒的速度做出反应。能够吃透这些数据，检测出现象，并做出反应的公司，会最先赢得比赛。

交易所给了那些在交易池里注入最多流动性的公司一个有利地位。在纳斯达克，每天发送2500万股到其市场的公司，就有资格获得其顶级“层级”之一，这使得该公司可以获得更多的交易费。在直边交易所（Direct Edge）中，顶级层级有一次落到了某家一天之内向交易池发送4000万股的公司手里。

算法战争随着人工智能而升级。如果一种算法能在交易日战争的硝烟中适应新模式，它便能更有效地运作。在早上，股市交易可能会按照趋势运行，随势头升高；然后在下午，股市就可能会根据新的动态来运作，就如投资者兑现他们的收益。这种趋势一整天都在电子交易池中波涛滚滚。那些算法竭力在波涛中乘风破浪。

当他们进入交易池，人工智能机器人便根据自身的波动，创造一个新的交易生态系统。这个全新的模式就是随着市场每分钟的变化，同时对自身波动做出动态反应，就像一个自反馈系统。市场就像有了生命。

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博德克进一步发掘高频交易在股市中那永无止境的复杂性，他感到自己仿佛终于看到了父亲梦想的彼岸，并再一次回到了粒子物理的领域。所有指令相互作用下的复杂性令人费解。

这一纳秒级比赛的复杂性，一部分来自于这一比赛的主要目标之一：通过制造交易来获得利润。20世纪90年代后期开始，一小群电子交易场所——与纽交所和纳斯达克竞争的后起之秀，推出了一个支付系统，这个系统给了交易公司发送买卖指令到电脑撮合系统的激励。“制造”一笔交易的公司得到每股1美分的报酬，而“执行”交易的公司支付每股1美分的费用（执行交易费用通常比制造交易费用略高，所以交易所赚了价差）。最终，这种“制造-执行”的体系事实上成为美国股市大多数的交易办法。

想象一下，在一家可以讨价还价的杂货店中，杂货商愿意卖你一个苹果1美元。而你想95美分买下苹果。如果杂货商同意按你说的低价出售，那么他支付“执行费”，而你得到“创造费”。但是，如果你决定让步并支付1美元买苹果，那么你就付出“执行费”，而杂货店得到的“创造费”。在买价和卖价中妥协的那一方，就要付费。

这个系统有持续性，并能迅速报出价格。“制造-执行”系统为公司提高价差提供了动力。耐心的“做市商”可以永远忍受行情和等待，掏走钱财。有些雄心勃勃并积极进取的交易员必须马上拥有那个苹果（或必须马上卖掉那个苹果或苹果股票），他们更愿意支付费用。

“制造-执行”已达到音乐椅游戏那般狂热，电脑驱动的公司在股市进进出出，它们唯一的目标就是抢夺费用。

许多交易所很喜欢它，因为它提高了它们的收入。反过来，使得那些专门致力于赢得“创造-执行”游戏的高频交易公司对交易所来说至关重要。“这种制造-执行的定价模式，使高频交易员成了交易所最有价值的客户，这是因为他们增加了交易费用，并且增加了生成的市场数据。”交易杂志《高级领先交易》在2011年6月的文中指出。

大量的资金都处于危险之中。每月一次，“制造”了很多交易的公司，通常以高频交易设备为主，要接受支付给他们服务费的交易所的检查。同时，执行交易的公司，通常以尾大不掉的大型共同基金为主，也有如专门从事买卖期权的交易机器这样的设备，但都不得不交易大笔股票，结果被一笔单子给套牢了。2008年，例如，纽约证券交易所和纳斯达克各独自支付了20亿美元的“制造”费（而在“执行”方面收取的费用甚至更多）。而且，因为高频交易员被吸引到如BATS交易所和直边交易所等更多迅速发展的交易所，所以总金额肯定是要高得多。

这是一个游戏中的游戏，它激发了各种不正当行为。成交量巨大的股票，如花旗集团和英特尔成为寻求费用的高频交易公司所钟爱的对象，因为发生的交易越多，它们能收取的费用就越多。据报道，一些公司在月末加足马力交易，即使交易本身有所损失，也要为了超越交易所限定的规模目标以提高它们的收费而交易。

当然，普通投资者没有动不动就大规模财富转移的想法，这或者说明交易所反过来被高频交易绑架了。

市场风水轮流转。那些能买得起最好的带宽，达到了最高层次，并且知道管道究竟是如何工作的设备，有着其他人不能比的优势。这就像曾经的专家系统，食物链高层的人牺牲了其他所有人，将费用都收进了自己口袋。但一定程度上这更糟糕了，因为全天下的这些新型电脑驱动的“交易大师”几乎完全不受管制。没有人一直盯着机器人的活动。没有人可以，因为地球上没有一台电脑可以捕获所有以毫微秒计算的疯狂动作。

这是过去的股票市场“高毒”翻新版。

博德克开始认为这已经成为其失败的核心。如果在市场的幻影中摆动，买得太高，卖得太低，普通投资者有什么机会呢？

它是如此复杂。股票交易场所的数量让人发狂。有四个公开的交易所：纽约证券交易所、纳斯达克、直边和BATS（后两者专业从事高频交易，分别于2005年和2006年投入使用）。这些交易所都拥有各种其他交易场所。纽约证券交易所拥有纽约证券交易所Arca平台、全美证券交易所、纽约泛欧证券交易所纽交所创业板。纳斯达克市场有三个市场，BATS有两个。直边交易所有EDGA和EDGX，前者没有“制造-执行”系统，而后者有。

之后就是暗池。它们大多数由大型银行运营。瑞信拥有最大的暗池，是丹·马西森的交叉探索者（Crossfinder）。高盛的Sigma X紧随其后，然后就是流动性网络公司（Liquidnet）、设想公司（Posit）和管道交易公司（Pipeline）。纳斯达克在欧洲的暗池叫神经暗池（NEURO Dark）。芝加哥的Getco（全球电子交易公司的简称）是最大和最强的高频交易公司，它的业务可能是世界上有史以来最活跃的交易业务，它也运营着一个称为制造匹配（GETMatched）的交易池。总的来说，在美国有超过50个暗池。

尽管设计暗池的最初目的是为大型投资者提供躲避狩猎者算法的避风港，但截至21世纪头十年的晚期，大多数都已经被机器人全面渗透。事实上，他们不能没有它们。这导致了新的问题：有毒的暗池中挤满了捕食者算法，它们的目的是在大型交易商前面抢跑交易，并在公开市场上进行游戏，而这个问题丹·马西森曾经尝试用明池修复它。

然后还有内部撮合系统。对冲基金（如总部在芝加哥的城堡投资集团、新泽西州的巨头骑士交易公司 ）和银行（如花旗银行或博德克昔日供职的瑞银）在零售经纪商（如亚美利交易公司、嘉信理财、亿创理财）处购买订单，并在自己的计算机交易池执行交易。他们在内部匹配买卖订单，而不是把它们发送到一家交易所。一名日内交易者从她家庭办公室的账户抢购100股苹果股票时，没有机会真正地在纽约证券交易所交易。相反，她与一个由一队博士宽客制作的复杂程序做交易，这些宽客为一个芝加哥对冲基金巨头工作，或者与瑞银的一个秘密柜台做交易。这导致了市场上剩下的散户流量被隔离在隔离池。当内部撮合系统夸耀他们执行的质量时，使用这些系统的投资者都想知道为什么一个芝加哥的对冲基金或瑞银每年为他们的订单支付数百万美元。

市场就像池中池，所有连接都是电子化的，这形成了一个单一的波动的电子流动性暗池。2012年，大量的股票交易发生在暗池和内部撮合系统，它们占据了40%的交易量，而且这个数据每个月都在增长。尽管公开市场的复杂性深不可测，由物理学家、化学家、数学博士、人工智能程序员设计的秘密交易策略组成了一个巨大的计算机，计算机运营着整个市场。众多策略进行决斗和闪避，以令人难以置信的速度处理订单。2011年年底，例如纳斯达克推出了一个叫爆发流（Burstream）的平台，使客户可以用“纳米级速度市场数据网格”系统，在600纳秒（600个10亿分之一秒）内获得数据。在期权市场上，每秒钟接近900万笔订单流经市场，势不可挡的计算机程序产生一堆一堆的交易信息。

所有这些对现实世界中的股市形成了颠覆性的影响。第二次世界大战结束后，一只股票的平均持有期是4年。到2000年，它变成了8个月。到2008年，它变成了2个月。到2011年，它变成了21秒，至少根据一个教授的估计是这样的。有一次，一个杰出的高频交易公司创始人宣称，他的公司股票平均持有期仅为11秒。

没有人真正知道这个弗兰肯斯坦怪物（Frankenstein’s monster）（意思是创造怪物的人最终受到怪物的伤害）市场本质上发生了什么变化。 brRk2rM3Z2j/55jZZpc2pinWws1bisSyh67pwLikifPysmWLr63/DPHDDwWN6lA8