当20年前国际象棋大师卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）负于与IBM的“深蓝”电脑的那一刻，人类首次在智慧上被电脑超越，一个大时代的序幕徐徐拉开。

卡斯帕罗夫在与“深蓝”交手之前，曾想出一种有趣的策略，试图将“深蓝”的优势转变为劣势。

因为“深蓝”下棋的方式是从数据库存储的成千上万盘高手对决的棋局里，寻找并计算出最佳的对应方法，这意味着卡斯帕罗夫不是在和某台聪明的电脑下棋，而是面对一台牢记数十位历史上最强的选手的经验的电脑对决。

但这个优点也是“深蓝”最大的劣势，因为根据深蓝的“精品”数据库，它的对手也最好是一位典型的大师。如果卡斯帕罗夫故意下出低阶棋手才会出现的歪棋、臭棋，那“深蓝”在数据库中可能只有寥寥几场案例可供参考，意味着深蓝大部分的知识将变得无用。

不过遗憾的是，这场世纪对决仍然以卡斯帕罗夫的失败告终，这场案例至今也仍在被频繁提起，用来论证电脑可能在很多行业取代人类。尤其是金融交易领域，能进行超高速运算的电脑或将把所有交易员彻底送进博物馆。

一些对冲基金的电脑依赖对成千上万种过去市场走势的分析，来预测后续市场的走势。其中比较流行的趋势跟随策略是，假设市场一旦形成某种趋势，那这个趋势有望延续一段时间，电脑可以去识别这种趋势并从中获利。

就像今年开年的股市、商品大跌，让大量明星交易员都损失惨重，但部分量化基金却已取得2位数的收益。

与击败卡斯帕罗夫的“深蓝”类似，可以明确的一点是这些交易型计算机知道怎样基于一样资产的历史走势预测未来，但它们无法理解这样资产的价值。例如电脑很难理解一家尚未盈利的公司该如何估值（例如亚马逊），也无法理解一种新模式的价值几何（例如Uber）。

若是面对去年汉能薄膜股价瞬间暴跌47%、或者市场在讨论康宝莱模式是否是传销的时候，电脑只根据数据库里的历史信息是很难做出相应判断的。

并且，事实证明在出现极端情况时人类交易员的反应会比机器更加理性。比如最近几年美国股市频繁出现的“闪崩”，其中起很大助推的便是量化交易程序。这些程序在侦测到快速下跌后，自动跟风卖出，并没有考虑到市场上其实不存在什么负面消息，这样的跟风卖出往往会造成亏损。

这也意味着，只要能专注投资长期价值，而不是短期趋势，例如按照巴菲特的价值投资理论，人类交易员也是可以稳定盈利的。

其实上述亮点跟卡斯帕罗夫原先设想如何战胜“深蓝”的策略类似，都是利用电脑的决策的特斯按——只根据历史数据计算或推测，而不会进行创新性的思考，如果人类有一天可以和电脑在交易领域进行一场全面、公证的对决，那么拼速度肯定不是优选策略，可能也需要像卡斯帕罗夫一样想想该如何将电脑的优势转化为劣势。

不可否认的是，大量电脑已经取代了基础交易员的工作，但是直到科学家们设计出真正可以独立思考的人工智能，电脑很难取代顶尖交易员的工作。从历史表现上来看，以量化策略为主的CTA基金在过去几年波动较大的市场里表现较差，规模持续在萎缩。

最后，从理论上来说，想象如果有一天电脑真正取代了人类，届时如果各个电脑之间的运算思路或能力相似，那么可能出现两种情况，一是无限将市场推向一种单边走势，积累大量风险；二是互相深知对方的策略，使得所有策略全部失效，谁都很难从市场中赚到钱。如果发生这些情况仍然需要人类出面来纠正，所以人类交易员仍然有存在价值。