高频交易的主要参与者为数量众多的各投资机构，最有可能发生且对交易员产生严重后果的，当属由机构自身交易系统的问题引发故障。

　　2012年，全球经济持续动荡。与此同时，世界各地与高频交易相关的交易系统发生了多起故障事件，对投资者产生了较大影响。

　　2月，东京证券交易所发生严重技术故障，241家上市公司股票交易受到影响，技术故障持续了近3个半小时。

　　3月，美国第三大证券交易所运营商BATS在其交易所上市当日，经历一次严重技术故障后宣布取消上市，令华尔街大跌眼镜。随后，由于纳斯达克的系统瘫痪，社交网络巨头Facebook股票上市当天开盘时间被推迟了30分钟，交易故障给投资者造成了前所未有的困惑和混乱。

　　8月6日，由于技术故障，西班牙股票交易所被迫暂停交易近5个小时。此前的4月份，为配合高频交易，西班牙股票交易所运营商BME迁移至一个更新更快的交易平台，以增强自身竞争力，但是3个月之后就发生了大规模的中断交易事故。

　　8月7日，东京证券交易所宣布，由于其交易系统发生半年来第二次“当机”故障，东证指数（ＴＯＰＩＸ）期货等所有金融衍生产品的交易全部暂停，日本国债期货和期权交易暂停超过90分钟，不过股市交易并未受到影响。

　　除交易所外，参与高频交易的大型投资机构也出现了严重事故，其中影响最大的事件发生在8月。美国做市商骑士资本由于技术故障在45分钟内损失4.4亿美元。8月1日美国股市开盘后，上午9点半至10点15分的45分钟内，纽交所的上百只股票出现剧烈波动。做市商骑士资本不久后发表声明，称其做市部门出现交易技术问题，影响了纽交所约150只股票。骑士资本在8月2日发布声明，称周三的交易故障导致税前亏损4.4亿美元。尽管骑士资本与高频交易巨头Getco等4家机构达成了4亿美元的注资协议，但其股价却出现暴跌，且可能面临股东的诉讼。作为2011年纽交所和纳斯达克交易所零售股票交易业务中排名第一的做市商，骑士资本损失惨重。这一事件成为2012年由高频交易引发的又一起严重事故。

　　反观各种事故，交易所故障的危害性最大，一旦发生，将影响所有市场参与者。但由于交易所数量有限，事故发生几率较小，属于从整体上无法规避的系统性风险。与之相对应，因为高频交易的主要参与者为数量众多的各投资机构，其技术水平有较大的差异，最有可能发生且对交易员产生严重后果的，当属由机构自身交易系统问题引发的故障。由于高频交易行业的隐秘性，大量此类事故未被披露。而骑士资本事故持续时间长，波及范围大，且得到了较为详细的记录，可以为从业者借鉴和参考提供宝贵的素材。那么，这次事故究竟是如何引起的呢？

　　事故的起因是当日纽交所NYSE对交易系统升级，启动了Retail Liquidity Program新交易系统。在收到通知后，骑士资本的开发部门更新了执行系统的相关代码，但在上线前并没有通过全面测试。当开盘后，做市系统按照预设程序下单，却无法从交易所获取订单的确认信息，根本不知道已经发出有效订单，反而认为下单失败、没有成交，因此继续追加补单。由于同样的原因，补单也均“失败”，系统不停发单，由此造成的连锁反应使实际发出的订单量呈几何数量上升，最终导致市场不可避免地向不利的方向移动。在全自动化超高速的追涨杀跌交易后，部分股票的价格上涨了100%—200%，有些交易每笔亏损15—17美分。大部分交易持续5—26分钟，最长的交易持续了40分钟。值得注意的是，异常情况出现后不久即被监控人员发现，但正常的管理操作却无法停止交易程序，最后只能通过切断网络等物理方法才停止了交易。程序异常的直接后果，就是不正常的极大持仓，其最高峰值达到70亿美元。经过一定的紧急处理，日终时总持仓仍然达到46亿美元，并导致了4.4亿美元的损失。

　　本次事件对于相关从业者有非常宝贵的借鉴价值。从专业的角度来看，以下几点值得高频交易员注意：

　　1.必须相信，机器是会犯错的，需预先设计各种故障保护措施

　　归根到底，机器的设计者——人是会犯错的，必须预先设想各种极端情况，并提供预防方案，包括在界面上停止交易、关闭交易程序与切断网络连接等。如果异常程序积累了大量仓位，应考虑其平仓方式。

　　2.必须由专职的交易员来进行人工监控

　　监控界面应该展示完整的交易信息和控制要素。交易员可根据实战经验，检查出当前交易是否存在异常情况。

　　在股票/ETF等权益类交易时，由于数据发布的频率和交易速度较慢，交易员至少每5—10分钟查看一次。当进行期货交易时，检查频率需要更高。

　　3.交易程序必须与交易所升级严格同步，并定期维护

　　鉴于国内现状，IT部门应该与交易所、系统开发商紧密合作，以保持系统的正确性。从中信等大型券商的实际操作流程来看，可以满足这种要求。

　　4.交易程序必须监控价格和成交量的异常波动，并在极端情况时终止交易

　　在骑士资本案例中，由于美股没有涨跌停限制，当价格被买单推动上涨了1倍以上，且交易量极大时，交易程序应该识别出该情况，并及时报警。

　　交易程序应该检查价格的当日波动性、涨跌幅度，相对于近期价格的变化率，以及市场交易量的变化、系统自身交易量的变化，以便精准控制。

5.交易程序必须判断持仓，包括每个交易对象的仓位和整体仓位

　　由于美股为T+0交易，做市商一般仅需维持很少的隔夜库存。出于对其程序的信心，骑士资本很有可能未在程序中判断全局或个股的仓位，从而在故障发生时积累了极大数量。

由于A股为T+1交易，有较大的隔夜风险，在ETF做市、套利时应做严格检查。交易程序在下单前，应评估本次交易是否对个股/ETF或整体仓位有较大影响，以及是否出现突破限额的风险等。
　　

6.交易程序应该检查交易对象的关联性

　　可以设想，交易程序有可能出现某种故障，导致个股交易有一定异常，但数量不大，难以被察觉。不过若同时影响到许多个股，将会造成较大损失。
　　

交易程序应该检查大量交易对象之间的关联性，如是否多个对象的交易均有亏损、亏损数量及价格、交易量波动幅度等。
　　

此外，从宏观层面来看，为避免类似情况的再次发生，不仅要求交易员提高自律性，更需要监管机构从源头入手，制定硬性的行业规范，并确保实施。纵观每一次危机，危后必有机，被揭露出的问题将促使相关技术获得更大的进步，从而反哺市场，带来更多收益。这对于投资从业者也是个很好的契机，通过不断反思改进自己的系统，最终在激烈的竞争中占领先机。