技術越發達，市場波動越大。
編者按：在金融世界，隨著技術和科技的發展，交易也變得越來越複雜和高頻。歷史證明，技術越發達，市場波動越大。在這個過程中，有受益者，也有受害者。本文來自編譯，希望對您有所啟發。
人工智能驅動的工具，如ChatGPT，有可能徹底改變人類工作的效率、效能和速度。
這在金融市場中是如此，在醫療保健、製造業以及我們生活的幾乎所有其他方面，也是如此。
我研究金融市場和算法交易已經有14 年了。雖然人工智能帶來了很多好處，但這些技術在金融市場上的日益普及也帶來了潛在的危險。縱觀華爾街過去通過擁抱計算機和人工智能來加快交易的嘗試，我們可以發現利用這些技術進行決策的一些重要教訓。
1. 程序化交易催生了“黑色星期一”
20 世紀80 年代初，在科技進步和衍生品等金融創新的推動下，機構投資者開始使用計算機程序，根據預先設定的規則和算法來執行交易。這有助於投資者快速高效地完成大宗交易。
當時，這些算法相對簡單，主要用於所謂的指數套利，即從“標準普爾500 指數等股票指數”與“組成該指數的股票”價格之間的差異中獲利。
隨著技術的進步和更多數據的可用性，這種程序交易變得越來越複雜，算法開始能夠分析複雜的市場數據，並根據各種因素執行交易。這些程序化交易員的人數在基本上沒有監管的交易高速公路上持續增長，每天有價值超過一萬億美元的資產易手，導致市場波動急劇增加。
最終，這導致了1987 年大規模的股市崩盤，被稱為“黑色星期一”（Black Monday）。道瓊斯工業平均指數（Dow Jones Industrial Average）遭受了有史以來最大的跌幅，並且這種苦痛蔓延到了全球。
作為應對，監管部門實施了一系列措施來限製程序化交易的使用，包括在市場出現重大波動時暫停交易的熔斷機制和其他限制。但是，儘管採取了這些措施，程序化交易在股災後的幾年裡仍持續受到歡迎。
2. 高頻交易（HFT）
15 年後的2002 年，紐約證券交易所推出了一個全自動交易系統。結果，程序化交易員讓位給了更複雜的自動化交易和更先進的技術：高頻交易。
高頻交易使用計算機程序來分析市場數據，並以極高的速度執行交易。與程序交易員不同的是（程序交易員通過長期買賣一籃子證券，來利用套利機會），高頻交易員使用強大的計算機和高速網絡來分析市場數據，並以閃電般的速度執行交易。高頻交易員可以在大約6400 萬分之一秒內完成交易，而上世紀80 年代的交易員則需要幾秒鐘的時間。
這些交易通常是非常短期的，可能涉及在幾納秒內多次買賣同一種證券。人工智能算法能夠實時分析大量數據，並識別人類交易者無法即時看到的模式和趨勢。這有助於交易者做出更好的決策，並以比手動更快的速度執行交易。
人工智能在高頻交易中的另一個重要應用是自然語言處理，這涉及分析和解釋人類語言數據，如新聞文章和社交媒體帖子。通過分析這些數據，交易者可以獲得對市場情緒的見解，並相應地調整他們的交易策略。
3. 人工智能交易的好處
這些基於人工智能的高頻交易，其操作方式與人類交易非常不同。
人類的大腦是遲緩的、不准確的、健忘的，不能進行快速、高精度的浮點運算，而這種運算是分析大量數據以識別交易信號所需的技能。但計算機的速度要比人腦快數百萬倍，具有無懈可擊的記憶，完美的注意力，以及在幾毫秒內分析大量數據的無限能力。
因此，就像大多數技術一樣，高頻交易為股票市場帶來了若干好處。
高頻交易員通常以非常接近市場價格的價格購買和出售資產，這有助於確保市場上始終有買家和賣家，而這反過來有助於穩定價格，減少價格突然波動的可能性。
高頻交易還可以通過快速識別和利用市場中的錯誤定價，來幫助減少市場效率低下的影響。例如，高頻交易算法可以檢測到特定股票何時被低估或高估，並執行交易以利用這些差異。這種交易可以幫助糾正市場效率的低下，並確保資產定價更準確。
4. 人工智能交易的弊端
但速度和效率也會給市場造成傷害。
高頻交易算法可以對新聞事件和其他市場信號做出非常迅速的反應，從而導致資產價格的突然飆升或下降。
此外，高頻交易金融公司能夠利用其速度和技術，獲得比其他交易者更大的優勢，從而進一步扭曲市場信號。由這些極其複雜的人工智能驅動的交易造成的波動，導致了2010 年5 月所謂的“閃電崩盤”，當時股市暴跌，然後在幾分鐘內回升，抹去了大約1 萬億美元的市值，然後又迅速恢復。
自那以後，波動的市場已成為新常態。在2016 年的研究中，我和兩位合著者發現，在引入高頻交易後，波動性（衡量價格上漲和下跌的速度和不可預測的程度）顯著增加。
高頻交易員分析數據的速度和效率意味著，即使是市場狀況的微小變化也可能引發大量交易，從而導致價格突然波動。
此外，我和其他幾位同事在2021 年發表的研究表明，大多數高頻交易者使用相似的算法，而這增加了市場失靈的風險。這是因為隨著市場上交易者數量的增加，這些算法的相似性會導致類似的交易決策。
這意味著，如果所有高頻交易者的算法釋放出相似的交易信號，那麼他們可能會在市場的同一側進行交易。也就是說，他們都可能試圖在負面消息時賣出，在正面消息時買入。如果沒有人站在交易的另一邊，那麼市場就會失靈。
5. 進入ChatGPT 時代
人工智能將我們帶入了一個由ChatGPT 和類似程序驅動的交易算法的新世界。而這些技術可能會把“交易中同一側有太多交易者”的問題搞得更糟。
一般來說，人類如果順其自然，往往會做出各種各樣的決定。但如果每個人都根據類似的人工智能做出決定，那麼這可能會限制意見的多樣性。
考慮一個極端的、非金融的情況，在這種情況下，每個人都依賴ChatGPT 來決定購買最佳計算機。這時，消費者已經非常傾向於羊群行為，他們傾向於購買相同的產品和型號。例如，Yelp、亞馬遜等網站上的評論，會促使消費者在幾個最佳選擇中做出選擇。
由於由生成式人工智能驅動的聊天機器人做出的決策是基於過去的訓練數據，因此聊天機器人提出的決策將具有相似性。 ChatGPT 很可能會向所有人推薦相同的品牌和型號。這可能將“羊群效應”提升到一個更高的水平，並可能導致某些產品和服務的短缺，以及嚴重的價格飆升。
當人工智能根據有偏見和不正確的信息做出決定時，這就變得更成問題了。當系統在有偏見的、陳舊的或有限的數據集上訓練時，人工智能算法會強化現有的偏見。 ChatGPT 和類似的工具因犯事實錯誤而受到了廣泛詬病。
此外，由於市場崩盤相對罕見，因此沒有太多相關數據。由於生成式人工智能依賴於數據訓練來學習，所以它們對這些知識的缺乏可能使崩盤更容易發生。
至少就目前而言，大多數銀行似乎不會允許員工使用ChatGPT 和類似的工具。花旗集團（Citigroup）、美國銀行（Bank of America）、高盛（Goldman Sachs）和其他幾家銀行已以隱私擔憂為由，禁止在交易大廳使用這些工具。
但我堅信，一旦銀行解決了它們對生成式人工智能的擔憂，最終還是會接受生成式人工智能。因為潛在的收益太大了，不容錯過，而且有被競爭對手甩在後面的風險。
但對金融市場、全球經濟和每個人來說，風險也很大，所以我希望他們謹慎行事。
譯者：Jane
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