為什麼算法交易不需要人類消化新數據？
- 新數據不能分為應該被人類消化的和不應該被人類消化的嗎？
- 如果是這樣，為什麼人類不消化應該由人類消化的數據？
這種現像也稱為算法或算法交易，是指使用高級數學模型做出高速交易決策的市場交易。
許多人認為，2018 年全年出現的不同拋售事件是由這些機器造成的，因為它們會立即發布數據，而沒有像人類那樣花時間消化它們。
“美國 80% 的日交易量是由機器完成的，所以你得到的是缺乏對收益的關注，缺乏對前景的關注，你只能根據每天發布的非常具體的數據獲得短期走勢這會產生噪音，”Jupiter Asset Management 的基金經理 Guy De Blonay 告訴 CNBC 的“Squawk Box Europe”。
關於算法交易存在很大的誤解，尤其是有人寫“美國每日交易量的 80% 是由機器完成的”。
一旦你寫了這篇文章，你就會考慮在算法交易中由算法完成的最佳執行。這是真的，我個人的觀點是它當然是算法交易的一部分。然而，最佳執行是由執行人工訂單的算法組成的：資產經理（如您的消息來源引用的基金經理），當他們有大量的買入或賣出訂單要執行時，將它們交給算法，以便能夠追逐所有可用的以盡可能低的成本流動性（以某種方式補償市場的碎片化）。
=> 在每個執行算法的背後，都有一條人工指令，因此將“美國每天 80% 的交易量由機器完成”與“沒有像人類那樣花時間消化它們”聯繫起來是無稽之談。
但是，您仍然可以通過算法做出決定，例如
- 做市算法，他們使用眾所周知的方法為市場參與者提供流動性（例如，參見處理庫存風險： Guéant、L 和 Fernandez-Tapia 的做市問題的解決方案，2013 年）
- 不同時間尺度的系統性基金，它們當然使用新聞、基本面和盈利電話等外生資訊。
人類通常是恐慌和非理性決定的主要來源。即使是被歸咎於機器的閃電崩盤（2010 年 5 月），在 1962 年也出現了與人類完全相同的情況（見圖）。
首先，人類不可能消化算法交易中使用的數據。根據定義，算法交易是由電腦軟體（算法）完成的，在算法執行過程中沒有人為乾預的餘地。此外，算法交易交易在微秒甚至幾分之一微秒內完成。顯然，沒有人能這麼快做出反應。
關於拋售的原因，算法交易並不完美。有時算法反應過度或反應不足，尤其是在他們第一次遇到的情況下。但是，它們可以通過人類進行改進。只有這裡是人類消化市場數據並基於對它們的分析來改進交易算法的空間。
這是在實踐中完成的。所以實際上有兩組數據。算法在執行期間消化的第一個。第二個被人類消化以努力改進算法。然而，沒有任何改進是絕對完美的，因此算法交易可能會出現一些意想不到的奇怪行為。