黑箱社会 控制金钱和信息的数据法则＝THE BLACK BOX SOCIETY

公共交易所必须公开显示价格并对客户负有其他责任。截至2013年初，7家公司在操作13家公共交易所。相反，暗池的数量则不胜枚举，并且操作隐秘，可以处理13%左右的交易量。对于不希望自己的活动被对手(过快）获知的交易者，暗池是他们的理想选择。

为什么要保密呢？举个例子，假设一名交易者想在上午10点到下午3点间的每个小时中都购买大量的股票。如果交易对手在上午10点半了解到这一策略，他们就有可能在连续买进行为之前购买股份，因为上述买进行为一定会拉高需求量（因此会抬升价格)。之后他们就可以通过将股份出售给连续买进者而快速获利。而这名买进者不是在购买行为之后，而是在之前就看到了股票价格上涨。他的行为很可能是股价上涨的首要原因，但其中的利润却被抢在他之前进行交易的对手方获得。相反，如果连续买进的消息第二天才被传出，市场就会把头一天的买进行为视作该股背后公司实力的提升标志。在这种情况下，连续买进者就会因为自己投向该股的“信任票”而收获利益。一切都是时间问题。

如今，大量的日常交易都是通过计算机程序完成。时间跨度已经缩小，而获得暂时性隐蔽优势的机会则变得更多。《华尔街日报》曾经曝光过一个涉及偷窥重要报告的简单事件。算法程序可以在重大新闻报道“曝”于网络的那一刻立即对其进行解析（比如，“辉瑞制药公司”、“诉讼”或“突破性新药”出现在同一段落)，然后马上发出买卖指令。解析报告可以让交易者在市场中游刃有余。如果能够通过付款及早获知数据信息，有时只是两秒钟的时间优势也可以让你击败交易对手，而对方还以为自己在和别人公平竞争。

第四章

金融算法：皇帝的新代码

181

当然，购买及时数据的做法有时会弄巧成拙一旦暴露，聪明的交易者可能会彻底放弃将该数据用作交易提示，或者他们也可能提高赌注，并设局智取早期数据的购买者。这是怎么实现的呢？关键点是股票市场的分散操作和超快的通信技术。比方说，一名交易者在上午9时54分58秒（比9:54晚58秒，比消息公开时间早2秒)看到“辉瑞”和“突破性”词语时通过机器放出一个买盘，以每股100美元的价格购入5000股的辉瑞公司股票。一旦该买盘指令传输到其他交易者的终端，该指令本身可能就是一个信息。如果其他交易者的操作机器可以在放出买盘的交易者之前完成交易，他们就会给他重重的一击。正如前一个交易者通过购买新闻报告先人一步的做法一样，另一个行动迅速的交易者也可以收买交易所，从而能够立即获知前一个交易者有买盘放出。

高频交易系统可以在几分之一秒内完成交易。在上述例子当中，一名交易商能够在上午9：54：58:400时抢股（上午9：54之后58秒400毫秒)。高频交易系统与短时交易环境堪称完美匹配。股市越来越不关注真正的经济问题（比如，哪家公司生产的汽车最省油？或者哪家公司的汽车最受用户欢迎？)，而是急于寻找快速套利的机会。(比如，我们如何在某一大型养老基金买进数千股福特股票之前几毫秒内率先买进，然后推高价格，几毫秒之后再将它们卖出？）后一种策略完全依靠信息优势比其他人提早获知信息(或通过算法解密一些信号)。

黑箱社会The Black BoxSociety

182

信息军备竞赛可能会越来越昂贵。交易者担心会被潜伏的算法“踢出局去”。高频交易活动越频繁，其他公司就必须投资更多的资金来掩盖自己的行动，以避免被他人“抢先一步”(即获知它们即将发出的交易指令，然后提前进行市场运作，从而推高它们的交易价格)。高频交易的内行可以很容易地从其他交易者身上牟利。

如果能够知道401(k)计划的“费用”或其他神秘的融资费用都去了哪里，也许可以帮助你的基金经理了解高频交易者的套利策略并绕其道而行之。对付高频交易者(和本章中描述的所有其他技巧与陷阱）需要超强的才能和昂贵的软件。智库演示系统显示，在一生当中，“一个中等收入的双职工家庭差不多要花费15.5万美元”来支付退休养老金。投资人约翰·博格尔(JohnBogle)指出，应用于50年以上投资期的2%的费用会使普通账户的价值损失63%。同样需要注意的是，整个金融界没有采取任何措施来制止这种浪费行为。外行人越是在计算机化市场的新型交易中摸不着头脑，他们就会付给内行人更多的钱来避免触礁。

这里还要注意价值信号的传输问题。高频交易者只是在预测和模仿他人的行为，而不去研究交易股票的放股公司具有何种潜在价值。这种纯粹信号交易是黑箱问题的另一个表现，而问题的根源来自信用评级和信用违约掉期。单是AAA评级或美国国际集团的保险项目就让很多投资者产生了虚幻的安全感。在这里，买卖信号的活动产生了很大的影响，它催生了大量的交易聚拢行为。

第四章

金融算法:皇帝的新代码

183

当瞬时交易策略意外发生碰撞时，算法交易就会导致市场的极端动荡与凝滞。以2010年5月6日的闪电崩盘为例，当时的股票市场在几分钟内就大跌了几百点。在一份关于闪电崩盘的报告中，美国商品期货交易委员会和证券交易委员会指出，“当流动资产彻底蒸发后”，交易“价格变得非常离奇，有时会低至1美分，有时则高达10万美元”。交易员设计出瞬时算法策略来获取优势，但却很快发现自己道行尚浅，根本无法控制这项技术。虽然当天价格恢复了正常，但不能保证以后的股票市场也如此幸运。

电脑化的市场

高频交易是金融行业中的终极自我参照活动。在自我参照活动中，对于价值的认知完全来自交易终端的编码信号。近来，光纤电缆的传输速度成为快速交易中的限制因素。因此，很多公司都在出资建设各个金融中心之间的超速连接电缆。SpreadNetworks公司花费了2亿多美元，用于在芝加哥和纽约交易所之间铺设电缆，而其利用两个城市间的价格差（持续时间不到一秒）获取的利益则每年高达200亿美元。建模人员已经设计出解决时间延迟问题的极端方案。“最佳方案”将“推动交易公司建立新的计算机系统，让两个市场间的计算机系统不存在时差，达到精确的一致”，不管交易发生在何时何地。

黑箱社会The Black BoxSociety

184

速度上的微小优势会有什么帮助呢?比如，在“塞单”(quotestuffing）的投机行为当中，交易者先对某一股票大量下单，使其充斥市场，然后立即，也就是在几分之一秒内取消交易，这种行为将造成股票交易市场的拥堵。这样做可以使塞单者得以隐藏自己的交易策略，而缺乏经验的交易者会将疯狂买进的表象视为及时信息，然后做出错误的反应。如果塞单者能够预测出对方会对假象采取什么样的跟风行为，那么他也许能够让对方落入自己的陷阱。

“电子欺骗”(有时被称为“障眼法”)与“塞单”类似，它指交易者在无意买进的情况下放出大量买盘，目的是要造成一种买方有强烈购买欲望的假象，从而推高股票价格。一旦价格提升上去，这名交易者就会撤销他原先放出的买盘，并以高价将股票卖给上当受骗的人们，而这一切同样发生在几分之一秒内。

其他涉及快速下单和取消的交易行为，意在欺骗其他交易者并从中获利的还包括“选通”、“烟雾”和“最后一秒撤单”。无常的算法交互系统可能会造成一些荒谬的结果。在新闻读取技术的应用中，每当女演员安妮·哈撒韦(AnneHathaway)的名字出现在新闻中时，可能就会导致“伯克希尔·哈撒韦公司”的股价上升。技术理论家爱德华·特纳(EdwardTenner)警告说，当交易和交易文本出现上述混同后，可能会造成危险的回环效应。这一过程就好像在玩电子游戏，但却能够对现实中的世界产生影响。

第四章金融算法:皇帝的新代码

185

危险的鞅定价方法

自我交易和浪费现象在金融界中极为普遍。但是为了吸引大量的资本，这一部门并不需要完美无缺，它只需要比对手做得更好即可。在公众眼中，金融界的行为都与政府相关。即使发生了金融危机，人们依然能够拾取曾经那些个人与私人的金融梦想。金融家们警告政府的公开债务有倾塌的危险。金融机构可以使用上述技术隐藏自己的债务、漏洞和风险投注。它们不断地侵蚀着政府的财政基础，一旦投资失败就向美联储寻求救助。

在富兰克林·罗斯福总统执政期间，政府试图通过采取回击性政策来强调公众的需求并保障个人财富的存储和积累。小布什和奥巴马政府则采取了完全不同的策略，他们支持向银行和量化宽松体系注入资金(拨款数千亿美元用于购买某些证券)，致使股票价格创下历史新高。政府一直关注如何重建公众信心，这使他们认为证券和债务市场是安全、可靠的金融保障监护人。相反，社会保障却成了“改革”的目标。

黑箱社会The Black BoxSociety

186

与融合决策中心的商法部门联盟一样，大银行和大政府领导人之间的合作意在安抚人心。企业和政府高层的专家们都持有一致的看法和共同的愿景。但彼得·布恩(Peter Boone)和西蒙·约翰逊(SimonJohnson)曾经指出，上述两者的联合也会对公众信心起到压制作用。布恩和约翰逊就预见到了一个“厄运循环”：金融机构的规模之大使人们越来越相信其不可能倒闭，所以它们所冒的风险也越来越大。作为这些机构的有效资助人，政府不可避免地承担了更大的压力。于是有人开始担心政府是否能够在支持巨无霸银行的同时依然保障数千万公民的医疗和福利支出。另外，由于国债利率难以回升，投资者们转而进入金融部门，以获取更多的名义回报。随着10年来国库券的收益触底，财政部门这个黑箱显得越发诱人。

最终的结果是，自顾不暇的政府还要为金融部门的鲁莽埋单，而金融部门依旧我行我素地实施“鞅定价方法”(martingale)战略赌博术语，指赌徒在每次赌输之后都会加倍下注。《金融时报》专栏作家约翰·凯(JohnKay)曾经指出，如果一个人本身具有无限财富，那么只要他的赌赢概率大于零，鞅定价方法策略肯定能够使他成为赢家。但无限的财富无异于痴人说梦，即使是有一天美联储能够通过数字化手段在几个小时内创造数十亿美元，它的财富也不可能无穷无尽。

第四章

金融算法:皇帝的新代码

187

黑天鹅还是黑箱?

虽然一些专家公开宣称说，“没有人能够预见到”金融危机的爆发，但有很多人早就呼吁政府加强合理监管，以此避免危机。2003年时，联邦调查局已经发现抵押贷款的骗行开始泛滥并警告了这一趋势可能带来的可怕后果。法学教授林恩·斯托特(Lynn Stout)曾经预言会发生重大的损失，因为“赌徒和衍生品交易商都在试图通过操纵他们的赌注对象来控制期货”。她预见到，彻底取消管制的做法必定会引发一系列的问题。华盛顿官方将林恩·斯托特的研究结论移交给金融“专家”及其所支持的智库进行讨论，但最终未予采纳，于是斯托特和被“十三位银行家”封口的美国商品期货交易委员会主席布鲁克斯利·伯恩一样，她的凶事预言最终成为现实。

然而，如果只是把危机原因归咎于监管不力，那未免太过简化了。银行家们构建了复杂的金融结构来隐藏风险，该风险来自最终极的约束因素：市场。资产负债表上会因某些目的而体现或规避一些责任。协议常常过于复杂，一旦发生“信用事件”并引发大量损失，就会造成权责不清的局面。

特立独行的投资者纳西姆·塔勒布(NassimTaleb)曾经引发众议，因为他将金融危机称为“黑天鹅”，即不可预知的异常事件。但随着更多的细节浮出水面，我们可以明显地看出金融危机并非不可测事件的汇总与无端爆发，而是黑箱金融系统的必然演变结果。即使是“不良资产”的买家也无法理解黑箱的本质。某种程度上讲，这是一种赤裸裸的掩盖行为：直接对其所作所为进行隐藏。

黑箱社会The Black BoxSociety

188

立法者、法官和监管者在帮助大型金融企业隐藏洗钱行为中的作用越来越大并且绝非偶然而为之。随着技术的进步，报告型交易变得比以往更加容易操作。曾经需要记录在数百万张纸或数千台计算机中的信息现在都可以被集成在光速网中。数字系统可以在默认的情况下记录下其中的每一个操作行为，而且存储成本越来越低。然而不知何故，当数十亿美元危如累卵之时，险象丛生的金融机构却经常丢失或隐藏（或干脆拒绝透露）关键的信息。

对于华尔街的批判已经不是一朝一夕了。一百多年前，路易斯·布兰迪斯(LouisBrandeis)发表《银行家如何使用别人的钱》(Other People's Money and How the Bankers Use It) 的文章，强烈地抨击了当时的诈骗行为。几年前，一个名叫诺米·普林斯(NomiPrins）的前高盛员工借用同一标题（副标题为“大肆掠夺”)再次表达了愤慨。无论是弗雷德·施韦德(FredSchwed)不动神色的讽刺文章《客户的游艇去哪了》(Where Arethe Customers'Yachts)，还是马特·泰比(Matt Taibbi)充满愤慨的《泡沫机器、吸血乌贼和破坏美国经济的长线诈骗》(Griftopia)都是那个时代的行事和道德缩影。记者和法律学者为那些一心想探明黑箱真相的人提供帮助。他们需要权威监管人士的帮助，而监管机构却经常被黑箱金融的获利者所操纵。

第四章

金融算法:皇帝的新代码

189

当然，华尔街的很多员工也会良心不安。但他们提出的意见都会被老板立刻否决，所以无法产生影响。透过房地产危机，我们看到了巨额损失背后的大量非道德交易行为。人们开始将怀疑的目光投向大型公司，尤其是那些“大到不可能倒”的公司。

黑箱金融中包罗万象，有鲁莽的行为，也有狡诈的骗术，有犯罪行为，也有单纯的复杂交易。人们发表了不计其数的文章和分析报告，试图确定银行家、抵押贷款经纪人、监管机构和保险公司是否知道或应当知道抵押贷款行业正在建设一座纸牌屋。经济崩溃仅仅是源于欺诈或机构的无能吗？无论争论的结果怎样，各方都应认识到一个更深层面的事实。现代金融基本上都在隐藏来自借款人、贷款人、客户、监管机构和公众的信息。

金钱、信息和权力

在这里，金钱价值的承载者是期货产品，而非产品本身。先进金融架设起来的数字信贷大厦不是与实际生产力相挂钩，而是创造出一种繁荣景象。在风险和回报错综交织的网络背后，2008年的金融风暴揭示了一个熟悉场景：通过隐藏杠杆来促进红利的发放和交易的自动生成。华尔街的一家银行在2006年支付了50多亿美元的红利，而截至2009年初，它的损失已经达到红利金额的3倍，发放给个人的红利也没被收回。税务和账目操作曾用于显示各种机构偿还政府救助的情况，目前，这方面的操纵行为已经越发复杂化。

黑箱社会The Black BoxSociety

190