成功占领华尔街后，算法交易将何去何从？( 二 ) ：成功占领华尔街后

美国堪萨斯州一家中型投资公司的前投资总监哈罗德·布拉德利(HaroldBradley)是20世纪90年代开始探索算法交易有效性的先驱之一。起初，他花了三年时间将自己的交易想法写入选股系统，并不断用自己的交易直觉和经验训练自己创造的基于神经网络的算法。但他并不满足于这个体系和自己平行，而是希望超越自己。因此，在2000年，布拉德利引入了一个工程师团队，进一步筛选特定股票的可预测性强的指标。经过大量的模拟，最终确定了一套由七个指标组成的行列式库。更难的部分是决定这七个因素的权重。布拉德利从加州大学伯克利分校引进了一套公开可用的“差分进化优化选择器(DEO)”程序，主要用于回溯测试、优化和预测不同权重下的股票表现结果，最终可以帮助布拉德利在完成数万次模拟后确定最优选择。这还没有结束。对于不同的股票和不同时期的历史价格数据，需要进行二阶、三阶甚至十几阶的“DEO”连续运算，在此期间需要考虑数据变化和随机特性，最终可以认为权重序列是优化的。布拉德利于2007年加入考夫曼基金会，个人管理规模约为18亿美元。
布拉德利绝不是华尔街的案例。目前，世界顶级投资机构已经将目光投向了世界各地名校的数学、工程、计算机专业的学生。这些人才除了计算机编程和统计外，还会给交易平台带来更尖端的人工智能技术。
总之，无论是学术上还是实践上的判断，算法交易都已经大行其道，无论是从事自营交易还是做市商交易，都没有判断价格涨跌，只追求“薄利多销” 。现在甚至出现了一个以“拆单”为目标的“掠夺性”算法系统，来隐藏巨额仓位的报价。所以有理由相信算法交易会进一步复杂化和精细化，在这个过程中，会有越来越多的非议。