誰是新的「華爾街之狼」

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「演算法密碼」系列 第1篇

《知識分子》科學新聞實驗室 第2篇

科學新聞實驗室 第1篇：我知道「綁架者」是你 | 罪案遺蹤

撰文 | 葉偉民（《知識分子》科學新聞實驗室特邀作者）

責編| 黃永明

前言

背著陽光，瘦男人臉上有種滑稽的嚴肅。他捏著四張花色各異的撲克，緩慢划過人們面前，彷彿在醞釀一個大魔術。精心設計的儀式感令人屏息，人們托臉，抱臂，看著男人在塑料板上快速洗牌，平鋪，最後攤開雙掌，說：「來吧。」

這是我十年前的一次旅途記憶。那時候我還是一名記者，將很多時間奉獻給荒野客車和鄉村小巴。每當車廂搖晃進戈壁、原野、山間，這些撲克手就會出現，玩法相當簡單：猜黑桃，猜中了莊家賠玩家4塊，反之玩家只輸2塊。

旅途漫漫且賠率誘人，一些乘客就忍不住了。結局你大概在新聞上見過——上鉤者的口袋會被血洗。

運氣沒有偏心，秘密在背後的「概率陷阱」里。兩倍賠率聽著很美，莊家的贏面卻是玩家的3倍（玩家猜中黑桃的概率為1/4，猜錯的為3/4）。這些數字密碼組成了一個簡單有效的模型。換句話說，是一個必勝的「演算法」。

如果我再告訴你街頭象棋殘局、遊樂場的轉盤抽獎、葡京賭場的老虎機都是「演算法」的產物，不知道會否勾起你痛苦的回憶，但這的確非常形象地說明演算法的本質、矛盾及多樣性。你可能難以接受，世界已被演算法統治，就連生物本身，也是一套進化了幾百萬年的演算法[1]。

演算法的歷史相當漫長，最早可以追溯到公元前300年，是歐幾里得為求解兩個正整數的最大公約數所創。現在，演算法已左右人類從購物到學習、從醫療到藝術等眾多領域。世間萬物都有被簡化成一個個公式的趨勢。

「船隻的發明同時帶來了海難。」關於新技術的眾多評論中，文化理論家保羅?維利里奧[2]的觀點相當到位和精彩。接下來，我將用一組六篇文章，從美股閃電崩盤的驚雷開始，帶你探尋演算法的起源、應用，及其對人類生活、認知、隱私、愛情乃至公義的影響（或入侵）。演算法的前方，既有光芒，也有險途。

誰是新的「華爾街之狼」

2010年的美股已告別憂傷，指數拾階而上，刺破金融危機的陰霾看似指日可待。5月，希臘債務危機殺出，又拉響了全球經濟塌方的警報。紐約當地時間5月6日上午10點，美股大跌2.5%。

媒體起初將鏡頭對準正爆發全國罷工的希臘，認為那裡是混亂之源。下午2點42分，所有聰明人的智商好像被惡搞了。僅僅300秒，道瓊斯指數自由落體下跌998.5點，創造了史上最大單日跌幅記錄。

CNBC[3]主持人艾琳?博內特立即中斷了和股評明星克拉默[4]關於希臘暴亂的談話，緊急呼叫駐紐交所記者韋普納。「我也不知道。」韋普納費力地描述，「人們害怕了，投降式拋售，典型的投降式拋售。」

這場「閃電崩盤」以5分鐘蒸發近萬億美元的壯觀速度，展示了超級計算機時代財富災難的含義。「我做這行有25年了，從沒有遇到過這樣的事。」第一紐約證券的聯席交易負責人湯姆?多尼諾這樣表達了他的迷茫。

大閃崩也讓「演算法」上了晚間新聞。公眾第一次知道熙熙攘攘的交易大廳背後，還有另一種主宰。它精確無比、不動聲色地侵入我們的世界。大部分時間，它為效率、決策等領域帶來革命性的進步，讓人腦插翼；同時也埋下隱患，像岩石圈的應力積累，直到一場地震將我們驚醒。

演算法，是解題方案的準確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。

我們可以將其簡單理解為「辦事情的方法」，或一套解決問題、做出決定的有條理的步驟。例如，找到兩地最短的路線設計，和一款讓所有女性都能滿意搭配衣服的程序，都是演算法。只不過後者難實現多了。

在金融領域，演算法交易則表現為使用計算機程序來發出交易指令的方法。它無須人工干預，即可自動決定交易時間、價格和成交數量等。它避免了人類因效率、情緒和失誤造成的影響，彷彿一台永不疲倦的「財富收割機」。

「這是史上最好的故事。」目睹閃電崩盤後，股評家克拉默直截了當地說，「倘若沒有人跟你提起，你將永遠不知道這裡發生了什麼。」

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第一張多米諾骨牌

華爾街和矽谷分居美國東西海岸，相距4100公里。21世紀前，它們相安無事，信奉著不同的生產方式和財富哲學。直到2000年，華爾街通過計算機程序交易

的比率不足美國股市交易量的10%，是交易廳而非脈衝信號統治著華爾街。

華爾街的演算法交易起步不晚，先期卻地位低下。早在1970年代，金融大亨們就購入計算機和聘請程序員，但大多是時髦之舉。匈牙利移民彼得菲[5]就是早期闖蕩華爾街的工程師代表。他抵達時，這裡還是一個嚴重信賴經驗、直覺乃至傳奇的世界。

劃時代的起點發生在1973年。芝加哥大學教授費雪?布萊爾[6]和邁倫?斯科爾斯[7]發布了「布萊克-斯科爾斯模型」（簡稱B-S模型），這是一種為期權或權證等金融衍生工具定價的數學模型，與其他定價公式相比，它避免了對未來股票價格概率分布和投資者風險偏好的依賴。這個發現將在數十年後徹底改變華爾街，並贏得1997年諾貝爾獎。

圖：布萊克-斯科爾斯模型

當時很少人知道，匈牙利人彼得菲也在做類似的努力。他總結出期權定價的三大要素：執行價格、合約到期時間及股市或金屬商品市場的價格波動量。他用了一年時間，構建出一種考慮所有因素的微分方程式演算法，與「B-S模型」有異曲同工之妙。

就這樣，彼得菲在商品期貨市場無往不利。這個未來的演算法交易之父，還非常超前地對大型資料庫進行自動化編譯和使用，開創了華爾街數據挖掘的先河。

所向披靡的彼得菲，被滾滾財源、妒忌、厭惡包圍。一個專家經紀人找到他說：「我知道跟你交易肯定沒有好結果。幾乎單單必輸。你到底是在幹什麼？」還有人聯合起來，威脅取消他的做市商資格。

彼得菲一邊平息舊勢力的怒氣，一邊設計新的手持設備——一種體積約30cm*20cm*5cm的黑盒子，現在看來笨重得像一盒月餅。設備裡面裝滿了晶體管和電路板，面板上有電線和薄塑料模板相連，成了具有輸入功能的鍵盤。每天，彼得菲的交易員從電腦上下載最新市價和數據，再輸入現行市場價格，盒子就通過指示燈提示這筆交易是否值得做。

這些當時絕對超前的技術，讓彼得菲逐步擺脫過時的專家經紀人組織交易方式。美國證券交易所展示了難得的遠見，不顧反對讓彼得菲的交易員將這些盒子帶進交易廳。

彼得菲的自動化交易系統既快又准，大小通吃，且總能先別人一步。僅1986年到1987年兩年間，他就賺了5000萬美元，還創立了第一個統轄東西海岸的演算法交易機構。金融開始邁進科學家和工程師的時代。

上世紀九十年代，彼得菲將公司總部搬到康涅狄格州，並更名為後來赫赫有名的盈透證券集團[8]。這是一個華爾街版的谷歌，75%以上員工是程序員和工程師。彼得菲還宣稱，永遠不僱傭MBA。

華爾街乃至全球金融，開始對程序員們展示了善意和懷抱。尼古拉斯?貝蒂克勒克[9]也是那一時代投身交易的科學家。他獲得加拿大麥克馬斯特大學物理和天文學博士學位後，就成為一名量化交易工程師。市場每一個微小的價格波動，都成為他獲取財富的來源。「感覺充滿新的挑戰。」他說。

2007年，盈透上市，成為當年美國年度第二大規模IPO。

這個歐洲移民異國逆襲的故事相當傳奇，足以遮掩一些微小但重要的警示。1987年年初的一天，彼得菲的操作系統莫名賣出了幾筆10萬份紐約證券交易所指數看跌期權，但所有的交易員都否認是人為操作。最後的調查結果相當黑色：由於手持設備面板上的按鍵設計過於敏感，被開關門產生的氣流觸碰而自動下單。

彼得菲被他設計的機器拉進一個孤注一擲的賭局，如果次日指數崩盤將是毀滅性的打擊。他最終僥倖存活。然而「失控」的隱患並未根除，直到2010年的大崩盤。

2

華爾街之狼

兩次災難雖然大小懸殊且相隔23年，但核心觸發機制別無二致。如今，美國由演算法執行的交易佔比超過70%。一個悖論是：演算法越自主，人腦就越解放；但事態一旦負向激發，惡化的速度也會越駭人。

「閃電崩盤」充分展示了這一點。最初流傳的說法是「一名交易員在賣出股票時敲錯字母，將百萬（million）誤打成十億（billion），從而導致千點暴跌。」調查進行了5年，美國司法部門宣稱是英國期貨交易員納溫德?辛格?薩勞[10]所為。他通過惡意操控市場，牟利近百萬美元，將面臨380年的監禁。

和彼得菲的身世近似，薩勞是印度裔英國人，住在倫敦郊區一幢破舊的房子里。同事對他的印象不錯，勤儉持家，可以為買到打折午餐而餓很久。被警方逮捕後，媒體給了他一個新稱呼：華爾街之狼。

這來源於一部好萊塢同名電影。萊昂納多[11]扮演的上世紀傳奇股票經紀人喬丹?貝爾福特[12]，依靠無情的銷售信條「賣出或去死」翻雲覆雨，最後因欺詐被捕。相比之下，薩勞的人生要暗淡無趣得多。但調查結果顯示，4年來，他通過「幌騙」手段攫取高達4000萬美元的收益。

所謂幌騙，就是用計算機程序對交易系統下巨額虛假賣單，然後迅速撤回，對交易價格構成實時拋壓。市場下跌後，他繼續加大「拋售」，再低價買入，最後在市場回升時售出獲利。

薩勞得手的基礎，也正是華爾街引以為豪的演算法交易。由於大部分交易已依賴演算法，行情大幅波動時，一些程序的止損線就被觸動並大量拋售，從而進一步打壓價格，觸動更多的自動止損，最終形成「多米諾效應」造成瞬間暴跌。

官方調查的其中一家交易機構，顯示閃電崩盤時20分鐘發出了7.5萬份賣單，加劇了市場恐慌。專家發現其交易模型設計既簡單又粗暴，只根據交易量作反應而忽視估價的異常變化。

縱然證據確鑿，薩勞這次也沒有成過街老鼠——有業內人士為其喊冤，認為他只是「替罪羊」。潛台詞是，美國股市問題重重，薩勞只是暴跌的導火索。

3

確定性在喪失

他們也許是對的。就連彼得菲本人，也認為演算法交易玩過頭了，他發明的演算法已經接管華爾街，他卻越來越猶豫。他眼中的證券市場正在變成古羅馬競技場，演算法是其中的角鬥士。「我以前只看到好的一面。」他說。

如今市場越來越追求高頻、光速的交易，單位以毫秒計，這給流氓演算法留下舞台。彼得菲開始反思，買賣報價哪怕停留一秒，也能消除導致股價大幅漲落的弄虛作假和陰謀詭計。

2010年前後，英菲尼迪資本管理公司接連兩次發生演算法失控，導致市場暴跌甚至癱瘓。

2012年，當時美國最大的高頻做市商騎士資本，誤把測試軟體提前部署於實戰，結果在45分鐘內瘋狂執行了400萬次交易指令，造成市場損失10多億美元，騎士資本更是幾近破產，最終被收購。

即使在演算法交易起步較晚的中國，也開始暗礁頻現。2013年光大證券的自動交易系統因技術缺陷，2秒內生成超過2萬筆委託單，其中成交72.7億人民幣。光大證券最終損失近2億元。甚至中國2015年股災，也被認為有「高頻交易」的身影。

「高頻交易」是藉助更強大的計算機和更複雜的演算法，在百分或千分之一秒之內自動完成大量買賣的交易方式。在一系列「技術故障或失控」導致巨額市場損失的案例後，「高頻交易」被質疑為「技術黑天鵝」的催化劑之一。

「我們無法估量由演算法全權掌控市場會帶來什麼影響，而這也正是交易市場的現狀。」賓夕法尼亞大學教授邁克爾?卡恩斯[13]，研究過由機器控制的新市場後說。為解決市場不確定性而生的演算法，最終帶來更巨大的不確定性，是目前演算法交易不得不面對的悖論和怪圈。

曾任英國高頻交易公司Arctic Lake Solutions合伙人的董可人，2015年回國前就注意到這一現象。他覺得國內對「高頻交易」等概念有著過多似是而非、誇張甚至妖魔化的誤讀。他開始在問答社區寫文章為之正名，被網友尊稱為「大神」。

「任何時代的技術改良，都會付出代價。」董可人說，「解決之道是綜合性的。演算法的優化、從業者專業度的提升、制度的完善，都需要一個逐步成熟的過程。和其他技術領域類似，不可能有一勞永逸、永遠安全的系統。」

然而，在尼古拉斯?貝蒂克勒克看來，他更關注另一個現象。隨著移動互聯浪潮的到來，包括他在內，一場工程師版的「逃離華爾街」正在上演。華爾街與矽谷漫長的人才較量，再次向西海岸傾斜。

即使是沃頓商學院、哈佛商學院這些華爾街預備隊，調查結果顯示，近兩年選擇科技行業的畢業生比例分別比2008年增長了1倍多和2倍。

「我厭倦了利用價差和市場波動賺錢，不如創造一個好產品來得有意義。」尼古拉斯說。現在他成了一個大數據科學家。告別殘酷、等級森嚴的金融世界，他覺得每天在大樂園般的互聯網公司里探索未來，是件再美妙不過的事情了。

這篇文章里，我們從金融角度見識了演算法的革命性力量和桀驁不馴。下一篇文章我將帶你們重溯演算法的起源、進化及原理。我們要知道它將去往何處，必先知道它從何而來。相信這將是一段既有歷史感，又有新趣的旅程。

關於作者：

葉偉民，媒體人，非虛構寫作者。畢業於蘭州大學核物理專業。曾任ZAKER總編輯，南方周末特稿編輯、記者，新華社記者等。現從事金融，同時是多家平台的簽約作者和寫作導師。

注釋：

[1] 出自《未來簡史》第二章「人類世」——「生物也是演算法」。

[2] 保羅?維利里奧（Paul Virilio）：當今法國最重要和最富激勵性的文化理論家之一。

[3] CNBC：美國全國廣播公司財經頻道。

[4] 吉姆?克拉默(Jim Cramer)：著名股票評論與分析師、熱門股評節目主持人。

[5] 托馬斯?彼得菲（Thomas Petrofi），期權演算法交易的先驅，盈透創始人。

[6]費雪?布萊爾（Fischer Black）：美國已故經濟學家。

[7]邁倫?斯科爾斯（MyronSamuel Scholes）：美國經濟學家。

[8]盈透證券集團（Interactive Brokers）：全球最大的網上交易券商。

[9]尼古拉斯?貝蒂克勒克（Nicolas Petitclerc）：加拿大麥克馬斯特大學物理和天文學博士，現為大數據科學家。

[10] 納溫德?辛格?薩勞 (Navinder Singh Sarao)：英國期貨交易員。美國調查稱其惡意引發了2010年美股閃電崩盤。

[11]萊昂納多?迪卡普里奧（Leonardo DiCaprio）：美國演員。

[12]喬丹?貝爾福特(Jordan Belfort)：前美國股票經紀人，被譽為「股市中的羅賓漢」，著有自傳《華爾街之狼》。

[13] 邁克爾?卡恩斯（Micheal Kearns）：賓夕法尼亞大學教授。

製版編輯：李 赫丨

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