@ 2015.02.20 , 16:14
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新的机器生态系统正悄然兴起,而人类对此却所知甚少

# 本文由 eagleshou 投递译稿:

仰视着头顶无尽苍穹的我们,不知道脚底的深渊也在凝视着我们。

高频交易里,机器无法理解的行为变得越来越多,然而我们对此现象却所知甚少。被机器控制了的金融市场有无数影响人类命运可能,如引起战争。在这个问题上,我们采访了迈亚密大学一位研究人员,他相信人类社会活动将会被“机器生态系统”的活动赶超。

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2006年的立法,使得高频交易成为了可能。由此,一个新世界诞生了。这种交易由在机器上运行交易算法实现,交易决定往往在几微秒内完成。与之相比,人类交易员需要至少一秒钟去认识状况,并对可能的危险做出反应。故此,在高频交易的游戏里,人类的决策作用正在变得越来越微弱。

事实上,这个领域正在飞速成长中。譬如,为了美国与英国交易中心的相互交流,一条新的跨大西洋电缆正在兴建中,预估这条电缆至少加快交易速度5微秒。一种专用集成电路iX-eCute正在开发中,它可以使得交易活动在740纳秒内完成。

虚拟捕食者-猎物模型

问题出在哪里呢?这种新的交易者,不仅仅人类无法理解的速度决策,而且,机器诡异的决策往往违反了经典的金融理论——即是,它的决策本身我们也无法理解。如果需要准确地描述它们,我们或许需要一个互相竞争的生物圈模型。

故此,计算机科学家以分析生态圈的角度去分析这些复杂机器相互影响的宏观现象。

“每一个在市场中的机器交易员都是为了从彼此身上榨取利润,就像自然界里的捕食者从彼此身上掠夺营养。这些交易员的本身的行为,也是影响市场现象的因子。所以他们的行为的结果,也应该会被研究市场活动的其他机器人捕捉到。” ,Neil Johnson教授说道。他是迈亚密大学物理系教授,研究的主导人。“就算他们全部都是猎食者,其中一些也会在某种情况中成为猎物。就像是动物中处于生物链高级的捕食者猎食低级捕食者那样。”

当捕食者与猎物的数量处于均衡状态时,一切都没有问题。但一旦捕食者加入的太快,极端的情况就会出现。

“我们研究发现,在这种超快的计算机算法影响下,捕食者出超的交易行为可以被称为是掠夺交易——猎杀者早已经在猎物知道它存在之前已经完成了行动。”

Johnson对这种新型生物圈的描述是,目前存在一些超快的捕食者在极短的时间内压垮整个金融系统。这些凶猛的亚秒级交易算法扎根之下,金融世界已经变成与经典描述不同的一个新的世界。

我们对高频交易已经熟知多年,但我们刚发现的是,高频交易引起的一种现象——”超快极端事件“,譬如一个导致股价在十个连续的时间片内突升或者突降0.8%的事件,在我们完全没有觉察到之中,股价迅速回复到平稳的状态。

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Johnson的研究显示,2006一月到2011二月之间,金融市场中已经发生了18520次极速的猛跌或者猛冲。这些事件都发生在人类的生理反应时间之内,而它们发生的频率正在上升。这些的突变无法用其他理由解释,仅可归因高频交易的机器人的活动。

本文译自 IO9,由译者 投稿 基于创作共用协议(BY-NC)发布。


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TOTAL COMMENTS: 35+1

  1. 大爷来玩嘛
    @3 years ago
    2698718

    在人类社会的生态系统里我已经活得很辛苦了,不知道在新的机器生态系里好不好混

    [104] XX [1] 回复 [0]
  2. 2698720

    每个字都认识系列

    [87] XX [4] 回复 [0]
  3. 2698725

    又是翻译半截的,煎蛋也开始造烂尾楼了。

    [28] XX [6] 回复 [0]
  4. 胡安
    @3 years ago
    2698729

    所以终将有一天,金融市场将会是程序员的天……..

    别傻了,最多是个拿钱办事的打工仔,你的BOSS还是你的BOSS….

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  5. 难易之相成也
    @3 years ago
    2698737

    ”这些事件都发生在人类的生理反应时间之内“,这句话翻译成“这些事件都发生的超过人类的生理反应速度”可能更好把?

    [27] XX [2] 回复 [0]
  6. sipanda
    @3 years ago
    2698755

    这是啥

  7. 阿巴
    @3 years ago
    2698758

    为预防程序员埋后门占雇主便宜,大鳄劫持程序员作IT奴工,奴工埋后门发求救信号…预计未来会有肖申克的救赎IT版…

    [22] XX [0] 回复 [0]
  8. 蓝蓝路
    @3 years ago
    2698759

    假如有生之年人类就被机器取代了?这可能比以前人类遇到的任何问题都可怕。

  9. 2698775

    没那么悬,小范围内瞬时的猛跌或者猛冲大都是交易者在客户端上设置了止损点或者受益点,然后再到达的时候就自动交易了,如果相同区间有大量匹配就导致了先震荡再平复。股市交易从来不是单一因子决定了,各因子之间的关系也不是线性的,即便用机械学习算法去训练结果之间的参数差异也巨大,哪个股东脑子一热多投了些钱,或者输入金额多敲了0.01都会对股价造成影响,且无法预测。这明显是个骗founding的项目嘛。

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  10. 东莞爱好者
    @3 years ago
    2698793

    机器永远不能理解人类的贪念在什么条件下出触发连锁反应~这个不确定因素决定了机器无法准确预料人类的行为

  11. INGxING
    @3 years ago
    2698812

    在程序的智能做不到像人类这样来纠偏的时候,什么能有那么快的反应速度来纠正程序中的边界性错误?
    况且,人类自己的智能都很可能很久才发现自己跑偏了

    对冲基金就是在赌,反正崩盘之后,吃亏的基本不是他们,他们几乎是纯得利者。

    看看那么多次的经济危机,吃亏的是谁

  12. 格渡犬马
    @3 years ago
    2698822

    勇气只够我看到一半然后直接翻评论

  13. sandersyao
    @3 years ago
    2698833

    我们目前在做的是很初级的事情 一套BI系统 一些关键的流程还需要人来进行审核决策 直到某一天 能足够成熟我们只会在关键的步骤做先斩后奏的人为评估反馈 到那个时候 真的可能没有回头路可走了

  14. 空格
    @3 years ago
    2698882

    我还以为是机器生态系统分5V和3.3V两种呢……

    [10] XX [0] 回复 [0]
  15. 费孛沓
    @3 years ago
  16. 2698973

    最大的问题在于,它和巨大的经济利益绑定。也就是即使AI变的危险,也不会去阻止它。

  17. 哈佛教授
    @3 years ago
    2698980

    @MrWho: 我觉得你理解错了,你说的都是二级市场,也就是普通的股民级别的操作知识。人家那边都是一级市场的,规则和交易时间都不一样。

  18. 2699064

    @哈佛教授 文章说的应该是二级市场吧。一级市场不是只做IPO吗,后续的交易都是二级市场。普通股民和大股东的区别就是持股数量不同,小股民的单一行为不会造成盘面的大波动。我回去文章看了下注释,数据都来自普通交易日,这些波动都是发生在二级市场的。

  19. QuantFianance
    @3 years ago
    2699090

    @MrWho: The paper is published on Nature. Stupid.

  20. 电磁炮
    @3 years ago
    2699094

    @MrWho: 少年,你听说过黑池交易么?听说过文艺复兴科技公司么?听说过量化投资么?听说过大奖章基金么?

  21. 电磁炮
    @3 years ago
    2699097

    @MrWho: 高频交易只是在中国被限制,但在美国黑池交易对个股的影响,已经被肯定了。你先查一查书,确定你知道你在讨论什么吧? http://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%AB%98%E9%A0%BB%E4%BA%A4%E6%98%93 。

  22. 果子狸
    @2 years ago
    2699368

    哎呦喂,有点紧张和小激动怎么办?(⊙v⊙)

  23. 2699504

    @QuantFianance: 教你学英语系列:The paper is was published on Nature. StupidIdiot. 英语里不用stupid作名词骂人。低头一看我胸前的红领巾又鲜艳了。

  24. 2699531

    @电磁炮: 有影响是肯定的,但是技术上没那么悬。就是有能力的交易者(比如大证券商)可以建造足够快的平台(hft系统)对市场进行快速反应来买单或出单,从竞争者和普通交易者(没技术能力的普通股民)来抢取市场资源。你抛出的那一堆名词都是都是基于以上实现的,原理都一样,而最基本的决策手段还是大家都能接触到的订单买卖(limit order),也就是说反应再快,没人买卖交易也无法实现。其他的边界条件则由各自的数据模型和风险承受能力来设置。我的留言只是想用尽量直白的语言解释文章的内容,所以没使用其他别人看了也不知道的名词。有兴趣的同学可以看下Aldridge, Irene (2009), High-Frequency Trading: A Practical Guide to Algorithmic Strategies and Trading Systems这本书,比wikipedia上拼凑起来的更容易理解一些。

  25. QuantFinance
    @2 years ago
    2699624

    @MrWho: You can you up , no can no BB. Show us your papers on Nature. Clearly you don’t know nothin’ abt the subject. Don’t try to fool around. Even a 6 grader can do a quick google books/google scholar search and find much better references. Your words come from BaiduBaike.
    Who are you and what is your position to defame other scholars “骗funding“?
    You are not an idiot. You are S-T-U-P-I-D, because stupid people are ignorant. Idiots are not.

    [0] XX [12] 回复 [0]
  26. QuantFinance
    @2 years ago
    2699635

    @MrWho: And the funniest joke I heard this year is that someone claimed QUANT all have the same pattern while everyone in the world trying the crack the code of the big two. You are not even near the entrance.

  27. QuantFinance
    @2 years ago
    2699637

    @MrWho: BTW, I don’t know where the hell you search out the shitty book , it is just a shitty book writing about common sense. The author couldn’t EVEN land in the quant jobs. How could she possibly tell you the depth of the water? Do you have any ideas what are we talking about ? Do you even know what kind of people are doing this?

  28. QuantFinance
    @2 years ago
    2699642

    @MrWho:
    I told you a few names:
    James Simons
    George Zweig
    Peter Brown
    Peter J. Weinberger
    James Ax
    Elwyn Berlekamp

    And you do your homework and find out what they HAVE achieved before going to QUANT

  29. 2699692

    用英文罵人又不會高人一等嗎 你的第一句我就笑了

    [12] XX [0] 回复 [0]
  30. nagisa
    @2 years ago
    2699781

    – -无所谓啊。

  31. 2699800

    @QuantFinance: 看到Clearly you don’t know nothin’….这销魂的逻辑和语法我已经放弃往下看了,抱歉你打了这么多,我都没看 – -!

  32. 饿了
    @2 years ago
    2699929

    @MrWho: 这位估计是相关从业者吧,QuantFinance,您估计还在上学吧,PhD Candidate? 我猜的,哈哈哈,两位歇歇火吧。

  33. 笑眯眯的狗
    @2 years ago
    2699932

    这是R&B英语

  34. wxd356
    @2 years ago
    2699941

    @胡安: 这里指的可不是那些给人辛辛苦苦码代码的码农,而是那些用程序跑自己的金融模型的人

  35. 莫怀远
    @2 years ago
    2700271

    看懂了点儿

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