近一阶时间来看，全球股市的暴涨暴跌已经成了常态。先是中国股市6月前的暴涨，然后上海综合指数由5178点暴跌到2850点，下跌的幅度达46%。而人民币突然贬值之后，又立即引发全球市场股市、汇市及商品市场巨大的震荡。终于在8月21日引爆了全球全球股灾，前后6个交易日美国道琼斯指数暴跌了1,879点。随后两个交易晶又回升了近1000点。

这两天，全球股市又开始暴涨。美股三大指数周二上涨超过了2%，周三继续上涨，道琼斯指数大涨154点或0.9%，标准普尔500指数同样大涨0.9%，纳斯达克指数则上涨了1%。昨天德国股市上涨1.7%，法国股市上涨了2.4%。日本日经指数暴涨了7.7%，上海综合指数上涨了2.3%，香港恒生指数上涨4.1%，台湾股市上涨3.57%。新加坡、澳大利亚、韩国等股市都飚升。股市恐慌指数昨天大减8.15%至22.87，已接近8月股灾前的水平。近几个月来全球股市为何会如此暴涨暴跌？除中国的原因与其他国家有些特殊性之外，可能更大的程度上与当前全球的股市交易制度与交易方式有关，而与各国的经济形势或宏观背景等关联不会太密切。

对于以往对股市波动的解释，一般的传统理论认为，股市是现实经济的晴雨表，很大程度上与宏观经济变化有关。但后来不少经济学家认为，股市剧烈的波动很大程度上是与人的非理性因素有关。美国经济学家萨缪尔森就认为，股价的波动要比GDP变动更为强烈。所以股市价格重挫并不一定表明实体经济一定衰退，更多的在于人们的感情作用。因为股市天生就是一个波动较大的市场，容易非理性乐观导致股市泡沫，而莫名其妙的悲观又造成了股市暴跌。同样，凯恩斯的看法也是如此。因为，股市的投资者往往会依靠幻念、感情、及运气行事。

但这些传统的智慧或看法，对现实的解释没有多少说服力了。现代发达欧美股市，其股市交易规则、交易方式、交易程式、交易理念等方面都发生了根本性的变化。目前在欧美股市，程式化交易极为盛行。这些程式化交易占据了美国股票市场超过70%的成交量和欧洲股票市场超过40%的成交量。而各种金融衍生品市场，这种程式化交易应该是更为盛行。仅仅用了10余年时间，这些新型的投机者就已经完全掌控了金融市场。

而程序化交易一般是指根据一定的交易模型生成买卖信号，并由计算机自动执行交易指令的过程，包括算法交易、量化交易、高频交易等多种交易形式。优点主要体现在顺势操作，赚取波段利润；指令简单、策略明确，排除人为贪婪；提高交易效率，丰富市场流动性等方面。也就是说，程式化交易最大的特点有以下几个方面。

一是把传统股市交易决策的非理性感性的因素完全摒除掉，完全由已经设计好的计算机程式的理性逻辑推演来完成，或完全的理性化。所以，当前程式化交易与萨缪尔森及凯恩斯所分析的非理性因素左右股市的波动是南辕北辙的。

二是这种程式化交易不仅运算速度极快，它能够轻易地把更多可能影响股市波动的因素纳入到计算模型中。也就是说，在当今大数据时代，这种计算机程式可以进行高速搜寻，并且把所找到影响股市升跌全部相关信息纳入计算模型中。比如，如果远至非洲某国的气候变化，与股市升跌有一定关联，模型也就能够把这个因素计算在内。也就是说，股市交易决策的信息完全化及反应快速化。

三是这种程式化交易能够以光速进行，完全可以超越人类的极限，他们的算法在市场中不断地自动搜索交易机会，在几毫秒内捕获交易利润，在操纵市场的同时也能逍遥法外。也就是说，这种程式化交易完全可能规避现有的监管制度与方式。目前，全球监管者根本不知道这种交易到底发生了什么，用金融交易的技术性代替了它的科学性。

也就是说，从现代程式化交易的特点来看，任何新的市场信息都是改变其交易价格、交易方式、交易策略的因素，而这些改变都可以在瞬间或人没有感觉到情况下完成。这些市场的信息就容易造成市场价格的正反馈或负反馈的作用。即正向市场信息不断地推高股市造成股市的暴涨；负向的信息则不断推低股价，造成股市的暴跌。股市是这样，汇市和商品市场等其他金融市场程式化交易也是如此。

所以人民币贬值这种信息，程式化交易模型就理解为中国经济负面因素，而中国政府推出宽松货币政策又理解为市场正面因素。如此反复，全球金融市场岂能不暴涨暴跌？这就是当前全球金融市场暴跌暴涨的根本原因所在。也正是金融市场的暴跌暴涨为这些程式化交易创造的最好的获利条件。

比如，私募排排网数据显示，今年以来，收益前五名的程序化交易类期货私募成绩斐然，其中某期货私募的一只产品收益率甚至超过800%。全球顶尖电子交易公司Virtu(其主要策略是高频交易)的IPO招股书上曾经写道：1238个交易日，只有一天亏损。公开数字显示，在华尔街，高频交易公司平均每年收益率超过60%。也就是说，有了这种程式化交易就可以金融市场无往而不胜。

但是，在一个零和博弈的金融市场，这种无往而不胜的程式化交易的利润从何而来？他们为何喜欢市场暴涨暴跌？为何又能够制造金融市场暴涨暴跌？这就是中国监管者及投资者要密切关注的问题了。