2010年5月6日美國股市發生閃崩事件，事後調查報告試圖爬梳當日市場交易狀況以釐清真相；但更深層的原因，打從1980年代人工交易逐漸轉變成電子交易的過程，就種下了。當日諸多巧合，在金融市場上再度驗證了「莫非定律」（凡是可能出錯的事就一定會出錯）的智慧。本書回顧了金融市場電子交易的歷史，一路帶過美股閃崩事件，預告日後脆弱金融市場頻現的風暴；閱讀本書，也有助於我們理解發生在台灣，2018年2月6日台指選擇權賣方市場的災難，以及最近（2019年8月21日）的台指期貨夜盤閃崩事件。

最好的因也可能產生最壞的果。電子交易取代人工交易的原始動機，是一群資訊人（例如孤島的列文、群島的普南、盈透的彼得菲……）希望透過資訊工具，讓交易民主化、透明化、去中間化，讓交易價格更低、效率更高；卻無意間創造了能力更強大、更無形、更肆無忌憚的新中間人——「高頻交易者」，挾其所設計的演算法，反而讓市場更加不公平、不穩定。這些只求獲利的高頻交易單，在關鍵時刻棄守市場造成真空，甚至推波助瀾，產生骨牌效應，導致市場震盪。

本書循著資訊科技影響金融市場的歷史脈絡，娓娓道來金融市場交易方式演變，如何因為本書的主角與他們所創造明池、暗池交替存在的電子空間，一路走到現在；詳細分析在交易的生態池中，又如何以貪婪為基礎（再也不是崇高的願景），豢養、演化出眾多狡詐的演算法怪物，在池中「釣愚」吃掉「笨錢」，侵蝕正規投資人的獲利，也一點一滴啃食對市場的信任。

對於本書提到諸如造市獎勵、交易回扣、冰山委託、委託簿戲弄、分層布單、倒賣策略、狙擊策略等演算法與高頻交易邏輯有興趣的讀者，可參考我在2012年出版的《程式交易方法與實務應用——含演算法交易與高頻交易》一書。

近年來，另一群科技人正以金融科技（FinTech）之名，懷抱似曾相似的願景，會不會又埋下日後的災難，作為參與金融科技的一員，深自警惕；本書讓我們得以鑑往知來，趨吉避凶。

公平交易是金融市場的基本人權。電子交易市場發展的歷程，逐一解放市場存在的不公平制度（例如以小數代替分數報價、不得拒絕並需以投資人最有利價格成交、不得更動送單順序等）的同時，卻陸續被魔高一丈的演算法找到制度套利的空間。時至今日，交易戰爭延伸到低延遲高速競爭（從軟體戰到硬體、從主機共置戰到傳輸通道），就像無謂的虛擬貨幣採礦運算般，耗費許多原本可以用於利益眾生的計算資源。

這世界或許從未公平，但切不能放棄追求公平的努力與堅持，否則不公平不僅僅傷害另一群人的財富而已，恐怕會挑戰人類好不容易建立起的交易制度與信任基礎。

只是公平的界線何在？有時容易辨明（例如交易流的公平競價、禁止以窺探提前交易、交易規則的公開揭露與確實執行），有時又很模糊（例如是否可以對傳輸速度與資訊量作區別定價——別忘了，交易所終究是營利組織）。

但若有人透過對資訊的深度洞悉、更快的交易、更高超的分析能力與策略設計，得以在市場上取得優勢，就與公平與否無關了，金融市場終究是優勝劣敗的獵場，選擇進場只能生死自負。

於是當風暴來襲，面對匿蹤、分散破碎的交易市場，沒有人能負全責卻都須負點責任、沒有人理解全貌（即使聰明如文藝復興的西蒙斯團隊）只能事後拼湊真相，看著事件一再重演；或有人開始倡議回到過去的年代，恢復大行情版交易廳、放慢撮合速度，但現代文明已經建構在資訊基礎建設上，金融市場無法自絕於外，也只能往前管理、尋求解困，至少亡羊補牢。

本書同時也讓我們窺見交易策略邏輯的演變。第一階段，交易策略從市場行為、商品本質、制度設計中，以合理邏輯演繹市場未來走勢中形成；第二階段，以資訊技術提供的運算能力，從市場大數據中歸納隱晦（開始似懂非懂）的規則，藉以建立交易策略；最後，人工智慧（AI）登場了，快速運算大數據的同時，它也追蹤變幻莫測市場的演化軌跡，只求馳騁在變化浪頭短暫駕馭市場，但藉此形成的交易策略，已經逐漸脫離人類能理解的層次。近來AI應用的重點方向，是希望AI深度學習的同時也能提出解釋，即源於此。

麻煩的是，與其他AI應用領域（如影音辨識等工程應用）不同的是，市場預測的對錯只能事後驗證，你又怎能知道這次AI到底是瘋了，還是對了? 就像書中提到的，具備AI引擎有如先知般的恆星系統，在你以為它要自殺時，事後才知道它是對的。

我們應該對無法理解的預測結果給予多少信心呢？端視作為人類，你對自己有多麼沒有自信。AI應用的弔詭是，我們期待它（或祂）能超越人類的智慧，當AI走向無法理解時，卻又惴惴不安。

AI應用在投資領域到底有沒有用，至今未有定論（或許永遠無法得知，就像無法得知有多少被刻意隱藏在電子交易空間的獲利策略），但這終究只影響個別投資人的權益，其實無關宏旨（進入此門，生死自負，不是嗎？）。我擔心的是，AI演算法在市場各個交易角落的大量使用，會不會把市場帶到更深不可測的暗池；當市場因此震盪、閃崩，即使事後拼湊，也難以理解出真相。

千百年來，人類用盡辦法努力理解這個世界，卻可能創造一個工具，把對世界的解讀帶向無法理解！？

於是，當我們透過歷史教訓改變交易規則試圖修補制度，以期擺脫或管理隱藏交易資訊的暗池的同時，卻無法樂觀。交易策略典範的轉移，隱然即將把交易帶入另一個人工智慧布建的利維坦黑池。但這次，具備演化能力的AI演算法，可能會把市場帶過人類智慧難以理解的「技術奇異點」，屆時，有多少交易者可以倖免於難，市場會不會又要以「大到不能倒」的理由要求納稅人出錢紓困？

對此，我沒有答案。但我知道並建議參與交易、設計管理交易制度，或對交易有興趣的朋友，都應該讀這本書，在一切還來得及以前，切斷引信。