麦克·奥·哈拉(Mike O’Hara)曾采访过大量的交易员、网络供应商、学者专家和交易所运营者，并在其个人网站上公布了与高频交易策略(High Frequency Trading，HFT)有关的访谈。一直以来，麦克都会以同样的问题展开访谈：高频交易到底是什么？可这么多年来，他从没有获得相同的答案。

麦克曾是伦敦国际金融期货交易所(London International Financial Futures Exchange，LIFFE))的场内交易员，在高频交易策略上，他认为：“所谓‘高频’是一个相对的概念，尽管如此，在所有的界定情形下，高频交易都拥有共同的特征：通过计算机驱动；在很短的时间内生成大量的指令；依赖于低延迟快速执行的交易途径；头寸持有时间通常很短；在交易日内呈下降趋势，并且拥有很高的指令交易比率。”

李扎德·奥尔森(Richard Olsen)曾说过：“主要的市场做市商在交易所中都拥有一个相对优势的席位，信息披露机制要求他们公开自己的买卖指令记录。”

正是由于存在这些共同的特征，大量的研究者、监管部门和践行者都已经检测出这种新型的算法交易对市场已经产生了影响。今年最初几个月就有相关论文发表出来，有部分论文称赞高频交易是促使卡方交易所(Chi-X)赚得盆满钵溢的第一功臣；另一方面，2010年5月6日，美股瞬息崩盘致使道琼斯工业平均指数(Dow Jones Industrial Average)在数分钟内大起大落900多点，并导致一些个股瞬间分文不值，正是这样的骤然冲击促使相关论文的诞生，声讨高频交易的践行者将这种新型的蕴含波动性风险的交易策略引入到交易市场当中来，并谴责高频交易执行者不知悔改的辩护。通过研读这些论文，我们可以轻易地得出这样的结论：“优质”高频交易不但能够向市场注入流动性，而且能够使市场增值；而“劣质”高频交易就会扰乱市场，榨取市场流动性，致使市场贬值。倘若果真如此，破坏性交易策略必将成为害群之马，去年的“夏季严寒”势必再现。然而，如果有证据表明“劣质”高频交易策略存在更深的隐患，那么就需要对其进行更为激进的处理方式。
　　
　　众说纷纭
　　
　　艾特集团(Aite Group)分析师保罗·苏布拉克(Paul Zubulake)是高频交易策略的忠实捍卫者，他甚至为此专门写了一本书《高频交易变革：自动化交易策略如何推动市场变革》。

保罗说：“如果你是那种研究图表，发现交易机会就会点击鼠标的交易员，那么你就会说高频交易策略扰乱了市场交易机制，这是因为你的交易行为或许已经落伍了。但是，如果你是一名长期交易员或套期保值者，那么你就会发现，相对之前而言，渐渐收缩的价差区间和更高的流动性将会使得巨仓头寸的平仓变得更加方便。这是衡量市场成功的一个重要指标，至少在期货市场上取得了成功，因为期货市场的存在向投资者提供了有利的套期保值和价格发现的工具。”

市场结构伙伴(Market Structure Partners)的发起人兼掌舵人尼奇·比泰(Niki Beattie)对此表示赞同。她说：“总的来说，高频交易策略并非每个人理解的那样，新型技术通常都会给市场带来冲击，同样也会给那些不理解它的人带去困扰，并且对现存的规章制度造成挑战，但这些新兴技术总是引领市场走上变革之路，对此我们不应该恐惧，顺其自然即可。”

海朗德·米斯拉(Hirander Misra)是互联网供应商艾格科技有限公司(Algo Technologies Ltd.)的首席执行官，也是Chi-X的前首席运营官(Chief operating officer，COO)，他补充说：“科技设备能够消除那些被认为是扰乱市场秩序的交易行为。在Chi-X，我们习惯于监控并审计交易率，如果某家公司有什么离奇的举动，我们就会通知他们，他们就不得不搁浅了。如果我们不这么做，其他的同行也会采取相应的措施捕捉市场恶意行为，并对其进行惩罚。”

米斯拉同样持乐观态度，认为高频交易策略不可能像侏罗纪公园里面的恐龙一样，引致市场动乱。在他看来，高频交易策略不是为了制造市场动乱而出现的，它们适合于短期交易员；而短期交易员只会在数秒内进出市场，并没有指望从巨大的市场动荡中获取收益或遭受损失。他强调说，高频交易策略是操作简单、监管完备的交易策略。

米斯拉说：“在每一个算法后面，都会有人检测其运行状况，并对其进行反复校准。执行这些策略的投资者都具有迫切的风险控制要求，因为没有人会拿自己的钱不当回事。他们对类似于止损指令的信息都十分保守，而很多投资者通常会因为政客的公开言论而懈怠了止损指令的设置。”

此外，在近期的金融市场交易工具指令回顾中，欧洲委员会将高频交易策略列为核心问题，与此同时，美国证券交易所委员会(U.S. Securities and Exchange Commission)主席玛丽·夏皮罗(Mary Schapiro)呼吁对高频交易策略进行更为严厉的监管。

监管部门关注的一个基本问题是，高频交易策略是否能够多途径地提升市场流动性，或者是否确实扰乱了市场交易秩序？如果以上情况属实，那么监管部门就会权衡增强的市场流动性是否比混乱效果更为重要。

伦敦证券交易所(London Stock Exchange，LSE)前总裁戴姆·克勒拉·弗斯(Dame Clara Furse)对高频交易策略对市场结构造成影响的研究被认为是综合度最高的评论。经英国政府批准，在商业创新和技能部门主管的极具远见的安排下，她将会与前沿践行者以及资深学者联手，共同制定出科学的监管倡议。
　　
　　主要玩家
　　
　　算法交易加快了电子化交易所(electronic exchanges)到来的步伐，但伴随着电子化交易匹配逐渐走向正轨，电子化交易所也迈向更为高级的平台。随着直接市场途径(Direct market access,DMA)的建立，每一个主要的交易所都会有部分成员直接将自有交易注入到一个交易平台，且这些设备与交易所自有交易匹配引擎几近比邻。如果是在古老的场内交易模式下，这就表明一些交易员拥有靠前的席位，而其他交易员席位靠后。

1月份，泰伯集团(Tabb Group)估计高频交易占据了英国证券交易成交量的77%，但很多市场参与者对此数据表示质疑。
　　米斯拉认为，证券市场上的真实数据应该接近60%左右，而期货市场的数据相对较低。相比之下，那些数据与去年艾特集团年报中的数字更为接近。他总结说：“在2010年，专业高频交易公司旗下的高频交易成交量基本维持在期货交易量的25%左右，尽管显著低于其他市场的估计水平，但我们始终对这样的数据抱以信心。”

尽管如此，他还指出并不是所有的算法交易都是高频交易，那些通过应用程序接口(application programming interface,API)产生的总交易量数额差不多占据了去年的前六成，这些或许能够解释其间的差异。
　　
　　鲜有新意
　　
　　早期的算法只是简单地应用计算机进行自动定价模型和技术工具，终止和输入不显示头寸的交易指令，后来的算法交易开始效仿旧时场内交易员的交易行为。但是，对可能造成的混乱的控制从一开始就困扰着算法交易员。

差不多十年之前，一位希腊交易员因为设计出能够“鉴定”其他交易员的临界价位的算法而登上德国新闻头条。他通过利用手头获取的信息推动市场盲目走高或走低，助涨助跌之后再转换头寸牟取暴利，世人皆称“弹簧人”。这曾是电子交易市场上的新现象，但在场内交易员看来，这只不过是“触发止损”的老把戏。

当前的“报价填充”算法(quote stuffing algorithms)，通过发布指令然后在恰当的时机消除指令来获取收益良机，这种算法与此前当地使用的策略并没有多大的差异，并不见得有多好或多坏。

米斯拉说：“这种情形也正是市场能够自动调节的行为之一，如果交易所并没有终止我们曾经在Chi-X交易所使用的报价填充方式，那么其他的同行就会取而代之，通过预言错误报价并在其消除之前予以打击。事实上，报价填充只是简单的预期实践形式，并且隐含风险。”
　　
　　危害显露
　　
　　关于高频交易策略对市场的危害的研究主要集中在证券市场，在这里，高频交易策略已经渐渐将古老的做市方式推置一旁，甚至于苏布拉克也不得不妥协，为曾经一度认为会扰乱市场秩序的高频交易策略“大开门径”。

他说：“如果你只看高频交易策略在流动性不足的股票或股票期权上的表现，那么你就会认为完全没必要推行高频交易策略。”

外汇市场做市团的奠基人李扎德·奥尔森说：“现代的电子交易所并没有准确界定流动性供应者和流动性使用者之间的区别，这在证券市场表现得尤为明显。典型的市场做市商获得入驻交易所的优先权，能够优先申报买卖指令，这一角色的扮演在流动性更强的期货市场尤为明显。在证券市场上，做市商必须公开自己申报的买卖记录。”

奥尔森说：“如果价差区间比较窄，那么其他的市场参与者就会认为这是一个有效的交易价格，但是，如果价差区间相关较宽，那么其他的市场参与者就会认为市场做市商必会采取行动，牟取利益。”

高频交易的实践者拥有特权，但并不能够双向报价，奥尔森认为这可能会向市场注入内在的不安定因素。他说：“我们可以通过改变限制指令簿的规则来解决这个问题，或者按照申报买卖指令的等级予以排列，而该排序序列可以通过最优的价差予以解决。”
　　
　　最新研究
　　
　　2007年4月，Chi-X公司引发惊涛骇浪，但直到2007年9月份，其成交量才得以显著提升，其在荷兰指数股票中的股份差不多翻了五倍，从之前的不足2%骤涨至10%以上。

Chi-X公开露面6个月之后，Chi-X与欧洲证券交易所(Euronext)同时推出X交易员“Trader-X”，因而2007年Chi-X的一飞冲天与“Trader-X”的诞生密切相关。荷兰的金融专家阿尔伯特·蒙克韦德(Albert Menkveld)说：“万事皆有因，没有这么绚烂的巧合。”Trader-X诞生之后，蒙克韦德细数了Chi-X和欧洲证券交易所共同度过的至关重要的200天，并在2011年3月发表了一篇相关论文——高频交易与新市场做市商。

据蒙克韦德透露，自2007年9月4日至2008年6月17日，Chi-X的交易量达到9920万份，其中，Trader-X的成交量高达4370万份，占得44.05%的比例。此外，买卖价差也缩小了20%以上。从整体来说，这有利于市场的发展，因为其他的市场参与者会认为进出市场变得更加便宜了。

通过检测买卖价差行为以及与Trader-X的头寸匹配之后，蒙克韦德同样发现了Trader-X经常充当市场做市商的证据，并且他在随后作为流动性使用者冲击他人的买卖指令进行交易时，也变得更加柔和，而不是放弃这种交易方式。

这些发现，结合其他研究和模型，就体现出流动性制造者、流动性使用者和高频交易策略的可获利性的重要角色，因为这三者显示出Trader-X通过设置限制指令向市场注入流动性的时候就可以赚取收益，但是通过打击其他投资者的买卖价差提取流动性的时候，其获利能力就相对较弱。我们并不清楚这样的差别是否大于流动性制造者和流动性提取者之间市场定价偏差的结果，但是有一点可以确认，这些策略的设计都是期望充分利用这些定价模型。

就在蒙克韦德发表论文之前的一周，有两名美国学者发表了题为“高频交易在电子交易市场上的非常现象”的论文，该论文通过模型得出结论：高频交易策略不能像标准套利那样传递相同的收益信息。既然过时的交易技术可能会使得市场运行得更加平稳，具备更强的市场流动性，那么也就是说当下的更新迭代或许会有相反的效应。

作者罗伯特·乔诺(Robert Jarrow)和菲利普·普诺特(Philip Protter)这样写道：“套利者利用特有的优势发现套利机会，并消除错误定价，使得金融市场变得更加有效，而高频交易者则与之相反，他们会不知不觉地探测出普通投资者的弱势信息，并以此创造出错误定价，这种错误定价来自于高频交易者共同的或独立的市场行为，随后通过观测到的一般信号实现协调。”

他们的报道并不注重分析，而是建立在模型的基础之上。他们创建了一种没有买卖价差、流动性充足的模型，然后让高频交易策略在这个模型上运行。他们发现，这种技术会使得市场失常，然后他们会对其进行资本化处理和矫正，并从理论上指出，面对相同的信号，如果大量的小的专利交易商店同时运行相似的算法，那么就很有可能在不经意间扩大市场波动，从而依靠这样的扩大的波动获取收益，并成为名副其实的“弹簧人”。

此外，另一篇题为“电子交易市场上高频交易策略的危害”的报道表明，事实上，在2010年5月6日的那场瞬息崩盘中高频交易策略并没有什么危害，这是因为当大盘跳水的时候，高频交易进进出出数百次。然而，当多头在释放流动性的时候，传统的支撑组合或许在较小的程度上推动市场下行。

但是，在所有的研究中，最为耀眼的莫过于宾夕法尼亚大学的三位科学家共同发表的题为“高频交易策略获利性限制实证研究”的论文，他们通过图示论证了每年成交量50万亿美元的美国证券市场的非有效性情形，并得出结论说10秒或更短的高频交易策略的总金额仅有2100万美元。他们说，高频交易策略交易时间的适当延长或许能够衍生更多的成交额，当然，更长的交易时间是一个相对的概念。

（本文编译自2011年5月《Futures》杂志）