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谁是新的“华尔街之狼”| 算法密码

 
撰文 | 叶伟民(《知识分子》科学新闻实验室特邀作者)
责编 | 黄永明
 
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前言
 
背着阳光,瘦男人脸上有种滑稽的严肃。他捏着四张花色各异的扑克,缓慢划过人们面前,仿佛在酝酿一个大魔术。精心设计的仪式感令人屏息,人们托脸,抱臂,看着男人在塑料板上快速洗牌,平铺,最后摊开双掌,说:“来吧。”
 
这是我十年前的一次旅途记忆。那时候我还是一名记者,将很多时间奉献给荒野客车和乡村小巴。每当车厢摇晃进戈壁、原野、山间,这些扑克手就会出现,玩法相当简单:猜黑桃,猜中了庄家赔玩家4块,反之玩家只输2块。
 
旅途漫漫且赔率诱人,一些乘客就忍不住了。结局你大概在新闻上见过——上钩者的口袋会被血洗。
 
运气没有偏心,秘密在背后的“概率陷阱”里。两倍赔率听着很美,庄家的赢面却是玩家的3倍(玩家猜中黑桃的概率为1/4,猜错的为3/4)。这些数字密码组成了一个简单有效的模型。换句话说,是一个必胜的“算法”。
 
如果我再告诉你街头象棋残局、游乐场的转盘抽奖、葡京赌场的老虎机都是“算法”的产物,不知道会否勾起你痛苦的回忆,但这的确非常形象地说明算法的本质、矛盾及多样性。你可能难以接受,世界已被算法统治,就连生物本身,也是一套进化了几百万年的算法[1]。
 
算法的历史相当漫长,最早可以追溯到公元前300年,是欧几里得为求解两个正整数的最大公约数所创。现在,算法已左右人类从购物到学习、从医疗到艺术等众多领域。世间万物都有被简化成一个个公式的趋势。
 
“船只的发明同时带来了海难。”关于新技术的众多评论中,文化理论家保罗•维利里奥[2]的观点相当到位和精彩。接下来,我将用一组六篇文章,从美股闪电崩盘的惊雷开始,带你探寻算法的起源、应用,及其对人类生活、认知、隐私、爱情乃至公义的影响(或入侵)。算法的前方,既有光芒,也有险途。
 
谁是新的“华尔街之狼” 
 
2010年的美股已告别忧伤,指数拾阶而上,刺破金融危机的阴霾看似指日可待。5月,希腊债务危机杀出,又拉响了全球经济塌方的警报。纽约当地时间5月6日上午10点,美股大跌2.5%。
 
媒体起初将镜头对准正爆发全国罢工的希腊,认为那里是混乱之源。下午2点42分,所有聪明人的智商好像被恶搞了。仅仅300秒,道琼斯指数自由落体下跌998.5点,创造了史上最大单日跌幅记录。
 
CNBC[3]主持人艾琳•博内特立即中断了和股评明星克拉默[4]关于希腊暴乱的谈话,紧急呼叫驻纽交所记者韦普纳。“我也不知道。”韦普纳费力地描述,“人们害怕了,投降式抛售,典型的投降式抛售。”
 
这场“闪电崩盘”以5分钟蒸发近万亿美元的壮观速度,展示了超级计算机时代财富灾难的含义。“我做这行有25年了,从没有遇到过这样的事。”第一纽约证券的联席交易负责人汤姆•多尼诺这样表达了他的迷茫。
 
大闪崩也让“算法”上了晚间新闻。公众第一次知道熙熙攘攘的交易大厅背后,还有另一种主宰。它精确无比、不动声色地侵入我们的世界。大部分时间,它为效率、决策等领域带来革命性的进步,让人脑插翼;同时也埋下隐患,像岩石圈的应力积累,直到一场地震将我们惊醒。
 
算法,是解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。
 
我们可以将其简单理解为“办事情的方法”,或一套解决问题、做出决定的有条理的步骤。例如,找到两地最短的路线设计,和一款让所有女性都能满意搭配衣服的程序,都是算法。只不过后者难实现多了。
 
在金融领域,算法交易则表现为使用计算机程序来发出交易指令的方法。它无须人工干预,即可自动决定交易时间、价格和成交数量等。它避免了人类因效率、情绪和失误造成的影响,仿佛一台永不疲倦的“财富收割机”。
 
“这是史上最好的故事。”目睹闪电崩盘后,股评家克拉默直截了当地说,“倘若没有人跟你提起,你将永远不知道这里发生了什么。”
 
1 第一张多米诺骨牌
 
华尔街和硅谷分居美国东西海岸,相距4100公里。21世纪前,它们相安无事,信奉着不同的生产方式和财富哲学。直到2000年,华尔街通过计算机程序交易的比率不足美国股市交易量的10%,是交易厅而非脉冲信号统治着华尔街。
 
华尔街的算法交易起步不晚,先期却地位低下。早在1970年代,金融大亨们就购入计算机和聘请程序员,但大多是时髦之举。匈牙利移民彼得菲[5]就是早期闯荡华尔街的工程师代表。他抵达时,这里还是一个严重信赖经验、直觉乃至传奇的世界。
 
划时代的起点发生在1973年。芝加哥大学教授费雪•布莱尔[6]和迈伦•斯科尔斯[7]发布了“布莱克-斯科尔斯模型”(简称B-S模型),这是一种为期权或权证等金融衍生工具定价的数学模型,与其他定价公式相比,它避免了对未来股票价格概率分布和投资者风险偏好的依赖。这个发现将在数十年后彻底改变华尔街,并赢得1997年诺贝尔奖。
 
当时很少人知道,匈牙利人彼得菲也在做类似的努力。他总结出期权定价的三大要素:执行价格、合约到期时间及股市或金属商品市场的价格波动量。他用了一年时间,构建出一种考虑所有因素的微分方程式算法,与“B-S模型”有异曲同工之妙。
 
就这样,彼得菲在商品期货市场无往不利。这个未来的算法交易之父,还非常超前地对大型数据库进行自动化编译和使用,开创了华尔街数据挖掘的先河。
 
所向披靡的彼得菲,被滚滚财源、妒忌、厌恶包围。一个专家经纪人找到他说:“我知道跟你交易肯定没有好结果。几乎单单必输。你到底是在干什么?”还有人联合起来,威胁取消他的做市商资格。
 
彼得菲一边平息旧势力的怒气,一边设计新的手持设备——一种体积约30cm*20cm*5cm的黑盒子,现在看来笨重得像一盒月饼。设备里面装满了晶体管和电路板,面板上有电线和薄塑料模板相连,成了具有输入功能的键盘。每天,彼得菲的交易员从电脑上下载最新市价和数据,再输入现行市场价格,盒子就通过指示灯提示这笔交易是否值得做。
 
这些当时绝对超前的技术,让彼得菲逐步摆脱过时的专家经纪人组织交易方式。美国证券交易所展示了难得的远见,不顾反对让彼得菲的交易员将这些盒子带进交易厅。
 
彼得菲的自动化交易系统既快又准,大小通吃,且总能先别人一步。仅1986年到1987年两年间,他就赚了5000万美元,还创立了第一个统辖东西海岸的算法交易机构。金融开始迈进科学家和工程师的时代。
 
上世纪九十年代,彼得菲将公司总部搬到康涅狄格州,并更名为后来赫赫有名的盈透证券集团[8]。这是一个华尔街版的谷歌,75%以上员工是程序员和工程师。彼得菲还宣称,永远不雇佣MBA。
 
华尔街乃至全球金融,开始对程序员们展示了善意和怀抱。尼古拉斯•贝蒂克勒克[9]也是那一时代投身交易的科学家。他获得加拿大麦克马斯特大学物理和天文学博士学位后,就成为一名量化交易工程师。市场每一个微小的价格波动,都成为他获取财富的来源。“感觉充满新的挑战。”他说。
 
2007年,盈透上市,成为当年美国年度第二大规模IPO。
 
这个欧洲移民异国逆袭的故事相当传奇,足以遮掩一些微小但重要的警示。1987年年初的一天,彼得菲的操作系统莫名卖出了几笔10万份纽约证券交易所指数看跌期权,但所有的交易员都否认是人为操作。最后的调查结果相当黑色:由于手持设备面板上的按键设计过于敏感,被开关门产生的气流触碰而自动下单。
 
彼得菲被他设计的机器拉进一个孤注一掷的赌局,如果次日指数崩盘将是毁灭性的打击。他最终侥幸存活。然而“失控”的隐患并未根除,直到2010年的大崩盘。
 
2 华尔街之狼
 
两次灾难虽然大小悬殊且相隔23年,但核心触发机制别无二致。如今,美国由算法执行的交易占比超过70%。一个悖论是:算法越自主,人脑就越解放;但事态一旦负向激发,恶化的速度也会越骇人。
 
“闪电崩盘”充分展示了这一点。最初流传的说法是“一名交易员在卖出股票时敲错字母,将百万(million)误打成十亿(billion),从而导致千点暴跌。”调查进行了5年,美国司法部门宣称是英国期货交易员纳温德•辛格•萨劳[10]所为。他通过恶意操控市场,牟利近百万美元,将面临380年的监禁。
 
和彼得菲的身世近似,萨劳是印度裔英国人,住在伦敦郊区一幢破旧的房子里。同事对他的印象不错,勤俭持家,可以为买到打折午餐而饿很久。被警方逮捕后,媒体给了他一个新称呼:华尔街之狼。
 
这来源于一部好莱坞同名电影。莱昂纳多[11]扮演的上世纪传奇股票经纪人乔丹•贝尔福特[12],依靠无情的销售信条“卖出或去死”翻云覆雨,最后因欺诈被捕。相比之下,萨劳的人生要暗淡无趣得多。但调查结果显示,4年来,他通过“幌骗”手段攫取高达4000万美元的收益。
 
所谓幌骗,就是用计算机程序对交易系统下巨额虚假卖单,然后迅速撤回,对交易价格构成实时抛压。市场下跌后,他继续加大“抛售”,再低价买入,最后在市场回升时售出获利。
 
萨劳得手的基础,也正是华尔街引以为豪的算法交易。由于大部分交易已依赖算法,行情大幅波动时,一些程序的止损线就被触动并大量抛售,从而进一步打压价格,触动更多的自动止损,最终形成“多米诺效应”造成瞬间暴跌。
 
官方调查的其中一家交易机构,显示闪电崩盘时20分钟发出了7.5万份卖单,加剧了市场恐慌。专家发现其交易模型设计既简单又粗暴,只根据交易量作反应而忽视估价的异常变化。
 
纵然证据确凿,萨劳这次也没有成过街老鼠——有业内人士为其喊冤,认为他只是“替罪羊”。潜台词是,美国股市问题重重,萨劳只是暴跌的导火索。
 
3 确定性在丧失
 
他们也许是对的。就连彼得菲本人,也认为算法交易玩过头了,他发明的算法已经接管华尔街,他却越来越犹豫。他眼中的证券市场正在变成古罗马竞技场,算法是其中的角斗士。“我以前只看到好的一面。”他说。
 
如今市场越来越追求高频、光速的交易,单位以毫秒计,这给流氓算法留下舞台。彼得菲开始反思,买卖报价哪怕停留一秒,也能消除导致股价大幅涨落的弄虚作假和阴谋诡计。
 
2010年前后,英菲尼迪资本管理公司接连两次发生算法失控,导致市场暴跌甚至瘫痪。
 
2012年,当时美国最大的高频做市商骑士资本,误把测试软件提前部署于实战,结果在45分钟内疯狂执行了400万次交易指令,造成市场损失10多亿美元,骑士资本更是几近破产,最终被收购。
 
即使在算法交易起步较晚的中国,也开始暗礁频现。2013年光大证券的自动交易系统因技术缺陷,2秒内生成超过2万笔委托单,其中成交72.7亿人民币。光大证券最终损失近2亿元。甚至中国2015年股灾,也被认为有“高频交易”的身影。
 
“高频交易”是借助更强大的计算机和更复杂的算法,在百分或千分之一秒之内自动完成大量买卖的交易方式。在一系列“技术故障或失控”导致巨额市场损失的案例后,“高频交易”被质疑为“技术黑天鹅”的催化剂之一。
 
“我们无法估量由算法全权掌控市场会带来什么影响,而这也正是交易市场的现状。”宾夕法尼亚大学教授迈克尔•卡恩斯[13],研究过由机器控制的新市场后说。为解决市场不确定性而生的算法,最终带来更巨大的不确定性,是目前算法交易不得不面对的悖论和怪圈。
 
曾任英国高频交易公司Arctic Lake Solutions合伙人的董可人,2015年回国前就注意到这一现象。他觉得国内对“高频交易”等概念有着过多似是而非、夸张甚至妖魔化的误读。他开始在问答社区写文章为之正名,被网友尊称为“大神”。
 
“任何时代的技术改良,都会付出代价。”董可人说,“解决之道是综合性的。算法的优化、从业者专业度的提升、制度的完善,都需要一个逐步成熟的过程。和其他技术领域类似,不可能有一劳永逸、永远安全的系统。”
 
然而,在尼古拉斯•贝蒂克勒克看来,他更关注另一个现象。随着移动互联浪潮的到来,包括他在内,一场工程师版的“逃离华尔街”正在上演。华尔街与硅谷漫长的人才较量,再次向西海岸倾斜。
 
即使是沃顿商学院、哈佛商学院这些华尔街预备队,调查结果显示,近两年选择科技行业的毕业生比例分别比2008年增长了1倍多和2倍。
 
“我厌倦了利用价差和市场波动赚钱,不如创造一个好产品来得有意义。”尼古拉斯说。现在他成了一个大数据科学家。告别残酷、等级森严的金融世界,他觉得每天在大乐园般的互联网公司里探索未来,是件再美妙不过的事情了。
 
这篇文章里,我们从金融角度见识了算法的革命性力量和桀骜不驯。下一篇文章我将带你们重溯算法的起源、进化及原理。我们要知道它将去往何处,必先知道它从何而来。相信这将是一段既有历史感,又有新趣的旅程。
 
关于作者:
 
叶伟民,媒体人,非虚构写作者。毕业于兰州大学核物理专业。曾任ZAKER总编辑,南方周末特稿编辑、记者,新华社记者等。现从事金融,同时是多家平台的签约作者和写作导师。
 
注释:
[1] 出自《未来简史》第二章“人类世”——“生物也是算法”。
[2] 保罗•维利里奥(Paul Virilio):当今法国最重要和最富激励性的文化理论家之一。
[3] CNBC:美国全国广播公司财经频道。
[4] 吉姆•克拉默(Jim Cramer):著名股票评论与分析师、热门股评节目主持人。
[5] 托马斯•彼得菲(Thomas Petrofi),期权算法交易的先驱,盈透创始人。
[6]费雪•布莱尔(Fischer Black):美国已故经济学家。
[7]迈伦•斯科尔斯(MyronSamuel Scholes):美国经济学家。
[8]盈透证券集团(Interactive Brokers):全球最大的网上交易券商。
[9]尼古拉斯•贝蒂克勒克(Nicolas Petitclerc):加拿大麦克马斯特大学物理和天文学博士,现为大数据科学家。
[10] 纳温德•辛格•萨劳 (Navinder Singh Sarao):英国期货交易员。美国调查称其恶意引发了2010年美股闪电崩盘。
[11]莱昂纳多•迪卡普里奥(Leonardo DiCaprio):美国演员。
[12]乔丹•贝尔福特(Jordan Belfort):前美国股票经纪人,被誉为“股市中的罗宾汉”,著有自传《华尔街之狼》。
[13] 迈克尔•卡恩斯(Micheal Kearns):宾夕法尼亚大学教授。
 



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