多年來，機器一直在執行股票買賣訂單。 但是，隨著賦予計算機更多的責任來定義投資策略，計算公司價值和運行投資組合，自動交易是否會改變股市的動態？
據認為，華爾街股票交易的80％至90％已由無需人工干預的機器執行，這些機器已預先編程為執行訂單並考慮價格，時間和數量等因素。
「未來就在我們身上，」交易平台Itiviti的主要交易產品負責人Alex Brown說道，他說自動交易已經「在當今市場上無處不在」。
他解釋說，這種廣泛採用的背後有很多原因，例如alpha生成，提高的效率和降低的隱式執行成本。 同時，MiFID II法規意味著企業現在需要證明自己在交易中獲得了最佳執行，例如成本，速度和執行可能性，以更好地保護投資者。
布朗先生說：「由於股市的複雜性和分散性，機器在處理海量數據以決定何時，何地以及如何執行訂單方面具有優勢。」
計算哪些股票值得
但是，當涉及到自動化策略和投資決策時，我們還遠遠不夠。 Dentons合伙人喬納森·加福斯（Jonathan Garforth）表示，據估計，在決策中使用人工智慧的對沖基金僅管理大約1％至2％的市場。
他說，但是，演算法已經被修改以處理其他形式的財務數據，包括公司基本面（例如收入和盈利能力），技術股票模式，市場情緒以及宏觀變數（例如通貨膨脹或失業）。
「隨著基本信息傳播的改善，更多交易可能將以價值為動力的投資風格納入其交易中。 換句話說，以合理的價格確定和購買成長型股票，」布朗先生說。
在更手動的日子裡，股票供求的變化可能需要幾分鐘甚至幾小時才能影響市場價格和活動的變化。 但是，今天是立即的。
機構交易網路Liquidnet的全球股票策略主管Chris Jackson解釋說：「一方面，這意味著股票在任何時間的價格都可能根據當前的供求關係更準確地表示其公允價值。 但是要問的一個公平問題是，什麼構成股票的公允價值？ 是諸如收益和成本之類的基本面，還是對股票的短期市場需求？」
儘管這些趨向於長期趨同，但在短期內它們可能會出現很大差異。 例如，在2015年8月的一次暴跌中，羅素3000美國市場指數中的765隻股票在15分鐘內暴跌了10％以上，這是因為自動交易演算法「跟隨群」根據市場信號向下交易股票。 當天晚些時候市場恢復。
大數據爆炸
然而，藉助AI和大數據的爆炸式增長，隨著數據源數量和性質成倍增長，找到股票的公允價值將變得容易得多。 傑克遜說：「如果知道要看的地方，則可以通過刮擦網上發布的工作職位的數量，或分析零售商停車場的衛星圖像來估計客流量，從而了解公司的健康狀況。」
例如，今年早些時候被Liquidnet收購的位於密蘇里州的情緒分析公司Prattle，使用自然語言處理技術來模擬公司公共收益電話中語言，情緒和語調的變化，以增強對價值的看法。
「投資過程一直是圍繞建立多個數據點的鑲嵌圖以識別價值。 隨著數據的爆炸式增長，建立馬賽克變得越來越複雜，掌握這種複雜性的回報也就很大。」傑克遜先生說。
然而，這一切如何影響總體的長期波動性，仍然是一個有爭議的問題。 如果投資者能夠更準確地對股票進行估值，從而確保他們永遠不會支付過高或過低的價格，這將如何影響傳統的市場動態？ 這是否會導致波動性降低，這是否意味著市場波動不會那麼明顯，從而帶來更低的回報？
或多或少的波動？
Vanguard Capital的高級顧問，金融市場培訓公司Options Insight的創始人Imran Lakha說，演算法交易員執行定單對股票市場的影響「似乎正在抑制盤中的總體波動性，但重要消息周圍仍有較大的差距公告，由於事件發生的演算法類似，同時消除了許多市場深度。」
演算法可以比人類更快地提取流動性，因此仍然存在閃速崩盤的可能性。 Dentons的Garforth先生說，但是當AI分析過去的行為以做出購買和出售決定時，可能會被教導最終避免任何導致重大市場波動的事情。 他說：「這是因為AI可以小幅調整市場，並且保持情緒低落，而不是對市場變化反應過度或反應不足，這是有幫助的。」
拉哈表示，波動性降低並不一定意味著風險較小。 「分布的形狀似乎正在改變，尾巴更肥或更峰度。」 他解釋說，例如，標準普爾500指數小幅波動的頻率可能已經增加，「但是4％的波動可能與2％的波動幾乎一樣」。 他繼續說：「這已逐漸被標準普爾500期權隱含的波動率定價所影響，隨著波動率的降低，凸度交易溢價。」
紐約梅隆銀行公司Pershing的外包交易負責人Mike Horan預測，隨著波動性的降低，回報將是「行人但安全的」，投資者傾向於藍籌股而不是小公司。 他說：「按照今天的趨勢，風險較高的增長機會將仍然存在於流動性較弱的股票中，但是，對於具備這類研究能力的精品財富管理公司來說，投資這些股票將是一筆寶貴的財富。」
自動交易不會改變一切
Liquidnet的傑克遜先生說，就投資策略而言，公司還沒有準備好讓機器做任何事情。 「我們的客戶是世界上最大的養老金和保險基金中的一些，儘管他們已經嚴重依賴演算法交易技術來自動化交易過程的一部分，但買賣股票的訂單仍要經過多次檢查和確認，他們中的許多人是在採用任何形式的自動化之前都是人為的。」他說。
儘管自動交易活動的到來和爆炸式增長，但某些因素將永遠不會改變，至少在短期內不會改變，因為仍然會推動股價波動。
傑克遜先生說：「通過演算法讀取和翻譯的新數據集的變化可能使投資者更早地了解不斷變化的狀況，最終將導致價格變動，但不一定會改變變動本身的性質和程度。 。」
