量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。
作为计算机技术与金融理论的经典结合，量化交易成为众多金融机构眼中的“香饽饽”，通过这种智能且高效的方式，机构能够持续地获得稳定的收益，但近几年的数次乌龙事件却无一例外的在提醒人们，倘若没有一个完善的市场制度和规定，量化交易很可能在顷刻间让投资者的财富烟消云散。
千点暴跌反思量化交易
量化交易的实现，使得人们在追求财富的路上获得了一部 “财富永动机”，通过这种方式，机构和投资者仿佛能够轻松地获得稳定的财富，但近几年的全球股市数次闪电暴跌的背后都能看到量化交易、高频交易的影子，这种交易方式总是能在不经意间，对投资者的财富造成一次恐怖洗劫。
证券公司RosenblattSecurities的数据显示，计算机交易早已成为了美国股市交易的中坚力量，从2008至2011年，美国股市中有近三分之二的交易是高频交易公司执行的，其中仅2010年一年的股票交易，就有近六成是由高频交易所完成，如此高比例的交易规模，实际上已经让美国股市被程序化交易所长期“绑架”。
发生在2010年的千点暴跌，让美股市场彻底见识了量化交易所能造成的毁灭性打击，在不断膨胀的各类计算机交易以及数百种新式交易方式面前，美国政府的监管能力显得捉襟见肘，而美国众议院的保罗·坎乔斯基（PaulKanjorski）就曾在当年表示，“来自美国证券交易委员会，和美国商品期货交易委员会（CFTC）的报告显示，更快速的市场并不能够产生一个更好的市场，自动的量化交易、高频交易在给市场带来一定益处的同时，同时也携带着给市场带来极大伤害的潜力。”
全球监管机构陆续展开行动
量化交易的庞大规模以及美股千点暴跌等乌龙事件，使得美国监管当局做出了诸多改变，就在2010年发生了千点暴跌后的5月下旬，纽约-泛欧交易所集团透露，将在年底对熔断机制（指对某一合约在达到涨跌停价格之前，设置一个熔断价格，使合约买卖报价在一段时间内只能在这一价格范围内交易的机制）进一步完善，未来会根据不同的股票设定不同的熔断点，以借此稳定市场。
而暴跌事件也使得监管当局对量化交易给予了越来越大的关注度，美国大宗商品监管机构美国商品期货交易委员会（CFTC）就曾在当年对各类量化交易等行为，展开了一次自19030来以来的最大规模清查。
今年3月份，美国联邦调查局（FBI）与美国证券交易委员会（SEC）合作，一同调查有关量化交易技术有可能导致的市场操纵威胁，因为这类交易已经超出了传统执法的能力范围。
早在去年9月，来自美国证券交易委员会（SEC）的检查人员就曾要求在美国进行高频交易的公司的交易策略细节，以检查这些公司是否遵守美国相关监管法律。
除了美股的监管者，量化交易所造成的各类安全隐患，同样让全球其他国家或地区的监管者坐不住了，为了减少量化交易可能对市场造成的威胁，去年8月，法国政府曾推出了一项针对高频交易的税收计划，而德国政府则在去年9月提出了对高频交易活动的限制措施。
在限制措施的规定下，交易员需要在德国联邦金融监管当局注册，大量使用高频交易的交易员们需要缴纳一定的费用，除此之外，德国股市还被要求加入断路机制(CircuitBreakers)，以便在市场出现问题时，能够中止交易，此项限制措施，在德国股市进行交易的公司的交易细节，将有可能随时被德国的监管部门所检查。
就在德国政府展开行动的同时，澳大利亚政府也正在计划拿出监管性更强的计划，其中包括要求这些进行量化交易的公司更加频繁地测试其系统，以及推出旨在防止市场因错误指令而出现更大波幅的保护机制。
算法交易缺陷频出乌龙事件
量化交易问题反映出市场参与者正从传统的投资公司向金融工程公司演变。美国的监管当局对此之所以感到担心，是因为技术进步已经使得对冲基金的合规方案形同虚设，并导致股票市场容易被扭曲、操纵。
比如“新闻聚合”的新算法，即在互联网、新闻网站和社交媒体中搜索关键词，然后在几毫秒内抛出大量订单。由于这种交易的速度非常快，通常会在相关信息还没有广泛传播时已经完成。因此，监管当局正在讨论此类交易是否违反了反内幕交易规则。
“新闻聚合”的新算法，曾在今年上半年闹出了一次乌龙事件，4月24日，黑客以美联社的名义向市场发送了一条爆炸性的消息：美国白宫出现爆炸！总统奥巴马因此受伤！
消息一经发出，恐惧和惊慌失措的言论顿时在推特与证券交易市场中炸开了锅，而美国股指也迅速反映出投资者慌乱的情绪，当日13时7分，道指为14697.79点，短短四分钟后，道指已跌至14579.45点，标普500指数在数分钟内恐慌下跌中，更让1360亿美元的市值人间蒸发。
资料显示，至少从2009年起，推特的信息数据就被高频交易员所采用，当年一家名为StreamBase的公司将推特的信息数据纳入了一项叫做“复杂事件处理”的服务中。
彭博社至少从2010年起就做出了类似举动，他们监视着推特上的言论，当推特上大量出现讨论某一事件或公司时，就会向客户们发出警告，除此之外，一个名叫Lexalytics的组织也曾开发出了一套算法并称其可以阅读出推特言论所呈现的情绪。
专业人士也不是不了解借助推特信息来进行交易的风险，某美国银行的交易员就向BusinessInsider透露，“推特上有太多的噪音，所以，当你建立系统算法并给信息来源分配权重时，应该给那些有更高信用度的源头获得更多的权重。”很显然，这套办法也并不能帮助投资者消除可靠信息来源被黑客攻击所带来的威胁。
除了这种“新闻聚合”的新算法，监管机构还在密切关注一种称之为“阿尔法捕捉系统”的平台，这是一种卖方公司和买方专业人员分享信息，寻求“抢先交易”或者内幕交易潜在机会的平台。不仅如此，人工智能交易也在监测之列，这是一种基于历史数据预测市场反应的算法交易，这些操纵策略中的一部分因破坏市场稳定和将散户投资者置于不利境地而遭到批评。
从上述事例可以看出，在层出不穷的新交易工具使得以前无法实现的交易手段变为可能时，同时也在制造更多的风险，行情可能在特定情况下变得更加猛烈失控，这正是因为在今后的市场中，由计算机发单并完成交易的资金规模将占据越来越大的比重。
因此，不论是光大证券(601788,股吧)“乌龙指”事件，还是众多的海外乌龙指事件，都在提醒市场参与各方，包括监管部门，更清醒地认识和使用量化工具，同时制定迅速有效的风险控制和监管机制。 
