比如，世界闻名的纽约证券交易所仅有极其微量的交易是通过公开喊价进行的，主要的交易都由电子通讯网络（ECN）执行完成。来自Intel、AMD和NVIDIA的硬件都已极大程度存活于这种买卖系统。
比如BATS——这个你从未听过的名字其实是全球第三大股票市场，其规模仅次于纽约证券交易所和纳斯达克，它从2005年起就开始了全电子交易流程，它是一个完全虚拟的交易场所，根本不存在买家卖家可前往的交易大楼，对公众而言，它就是隐形的。用金融教授、高频交易专家Bernard Donefer的话来说，纽约证券交易所以及其他证交所还存在的交易大楼“主要是品牌作用”。
基于计算机自动化以及高速交易技术可以归结到“高频交易（high-frequency trading，HFT）”这个词汇上。自从那些疯狂且忙乱的交易员被计算机系统替代之后，这种电子网络所承载的高频交易就成了市场的主流。机器可在一秒钟内执行成百上千次交易，丝毫不知疲倦，每天的量在数十亿百亿次上下。
高频交易的存在当然不只是这一两年的事，而上周末，沪指发生的剧烈震荡让我们重新认识了这个陌生的词汇。何为高频交易？光大证券的高频交易系统可能会遭遇什么样问题？让我们进入科普环节。
何谓高频交易？
对于散户而言，不管是股票还是债券，他们进行得最多的交易操作都是短期的买卖行为，他们所关注的在于每秒钟发生的股价变化，并且期望从每次交易中获得薄利。这样的操作需要较快的速度，但实际每笔成交金额却比较少，在每天每周和每年的积累中，这类操作是非常巨量的，这就是高频交易系统诞生的初衷——把这些繁琐而又广泛的细小交易操作交给机器去执行，相比人类交易员，计算机不知疲倦，而且永不出错（理论上）。
美国市场像高盛这样的公司，在2008年时，就在全球高频交易活动中占到了20%的份额，更有数万企业在市场上使用高频交易系统。
高频交易系统带来的好处是显而易见的，速度快、匿名和相较人工交易的低错误率都是其优势所在。当然这种系统的先天缺陷在于电子科技行业内惯有的系统安全漏洞，还有无用输入无用输出（GIGO）问题，以及在飞速的科技发展推动下，社会立法者很难对其进行规范。上述问题或许可能是导致光大高频交易系统出错的元凶所在，然而高频交易实际存在的最大问题是——股民对机器操作的同时，市场交易的透明性荡然无存。
“一秒钟几十亿上下”
高频交易平台如诸位所想包含两部分，软件算法和底层硬件。在软件算法上，凸显高频交易的一个重要应用便是“冰山（iceberging）”，至少国外的学者是这么叫它的。其特点在于将大笔订单化整为零，把那些单笔数额大的单子划分成随机大小的小订单，在最好的价格下入手，起到向市场上的其他投资者隐藏动机和作为的目的，因为有巨额订单出现时，投资者通常都会伺机而动并可能对股价产生影响。
这种冰山算法的应用还是比较频繁的，大部分专家都认同其对市场的正面作用，因为它能够减小股价的大范围波动。还有另外一种“捕食算法（predatory algos）”则专门用于对抗冰山算法，可密切监视市场上这种化整为零的隐匿方式，并且加以利用。
在高频交易系统中有一类相当流行系统的叫做“统计套利（statistical arbitrageur）”。简单地说，这种系统的作为是对历史数据做分析，统计最高价位，寻找各种数据点和价格的相关性。这种系统是由程序员和金融工程师共同完成的大型计算系统，可以利用收集到的数据及其相关性分析建立预测模型，并且和市场上的最新报道和股价联系起来，在最快的速度下给出买或卖的结论。
这种统计套利平台虽然可将市场上小到冰冻猪胸肉、大到复杂结构的金融产品做分析，但并非万能灵药。它不仅需要实时关注市场的动向，寻找新的相关性并做出决策方面的第一手变化，而且还需要与竞争对手的同类系统竞争，在速度上甚至在毫秒的级别上克敌制胜，1秒或1美分的落后都会被对手占得先机。另外，在某一套相关性系统失灵之后，后备部队就需要重写算法做快速转移。
高频交易中还有一类普遍存在的系统叫做“资金暗池（dark pools）”。这类系统始终处于买卖大单的准备状态，而且不会向其他市场参与者公布报价。要知道暗池买卖的价位，可PING之，在得到暗池的回应价格后，可选择接受该价格并完成交易，也可迟些再PING并找寻新的价格点。
这种资金暗池交易方式让交易者回避了台面上的规章制度问题，无需公开其预期价格就能进行买卖操作。这是一种完全匿名和不可见的市场操作方式，其存在价值最重要的地方在于可与“冰山”算法协同进行。其隐秘性和匿名性，以及上面提及的算法和系统都几乎无视了市场的基本透明制度，而且善于利用这些规则的人可一定程度上操纵市场价格，这就是我们开头所提及高频交易的重要缺陷所在。
高频交易系统需要什么样的硬件支持？
高频交易的另一大元素便是硬件。其实从市场的角度看，硬件虽然位于底层，也是交易者无法看到的，但正因为上文所说算法的存在，硬件的性能也成为可决定决策时间的重要元素。英伟达的CUDA在入侵市场伊始，其在证券交易市场上就取得了很大的成功。英伟达在发布SDK时，高频交易系统的大佬们就即刻开始了对CUDA的试用，足见高频交易系统是如何迫切地对基础硬件市场有需求。
利用CUDA开发套件，开发者可以比较轻松的发挥出显示芯片（GPU）中强大的浮点运算能力。每秒钟成千上万笔交易，每笔交易都要在数学算法上做到最优化，这显然需要同样庞大的运算资源来支持。
除了NVIDIA的CUDA平台，英特尔的至强处理器当然也是这一市场的受惠者。传统CPU相比显卡，优势是编程模型更加简单，而且对内存的访问更加轻松。
此外，高频交易硬件环节中另一个容易被人忽视的细节是网络，低延迟的专属网络是高频交易基本配备，在瞬息万变的金融市场，一个不起眼的丢包，往往就意味着数亿资金的损失。鉴于高频交易从头至尾的隐蔽性，其硬件系统的细节各方面都不太可考，所以有关硬件细节以及各家在该市场的实际表现，我们这些凡人和散户自是无从探听。不过至少我们知道，股票市场对硬件的需求正如PC玩家对性能的渴求一样无止无尽。
总结
纯电子化的买卖或许确实让当今的交易更加方便，不过对市场和社会来讲是否确实可靠，对营造健康的市场环境又是否有积极意义，这是值得我们深思的。光大证券的高频交易系统出错或许仅是软件本身的问题所致，追根究底也可询写整个系统设计人员的责任，但至少从一个很小的侧面反映出高频交易可能存在的问题。
早在1987年10月，美国主要市场参与者都因为使用相同的计算机自动化算法而导致交易系统的大崩溃。当天道琼斯工业指数大跌23%。随后有关高频交易的探讨便认为，类似的崩溃不仅可能再次发生，而且随着交易量和发展速度的越来越快，每次发生的规模都会更加庞大，这是值得人们警醒的。
