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| 商品編號： | DCD7184 | |
| 商品名稱： | 暗池：人工智慧如何顛覆股市生態(二版) 出版公司:行路出版 作者:史考特．派特森 類型:商業-投資理財 EPUB電子書 繁體中文版 | | | 語系版本： | EPUB電子書 繁體中文版 | |
| 運行平台： | EPUB電子書,沒有任何平台限制,終身使用 | |
| 更新日期： | 2025-09-01 | |
| 光碟片數： | 1片CD光碟 | |
| 銷售價格： | $100元 | |
| 熱門標籤： | 暗池
商業
投資理財
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暗池：人工智慧如何顛覆股市生態(二版) 出版公司:行路出版 作者:史考特．派特森 類型:商業-投資理財 EPUB電子書 繁體中文版
商品資料
作者：史考特．派特森 、譯者：甘錫安
出版社：行路出版
出版日期：2025-03-05
課程類型：商業>投資理財
ISBN/ISSN：9786267244807
內容簡介
機器人大舉進駐股市，造成哪些天翻地覆的轉變？
了解現今股市樣貌與運作內情，不容錯過的翔實紀錄！
「寫得遠比麥可?路易士更詳盡、更具說服力。」
——《紐約時報》
「監管機構和股市的所有投資人都應該閱讀。」
——《金融時報》
＊＊＊＊＊＊
市場無預警崩跌、V轉，竟沒人知道原因？
因為，全球股市如今已經成為一個大暗池！
不僅可能短時間內劇烈波動，而且牽一髮而動全身……
?人類主掌的股市，暗藏什麼難以察覺的弊端？
?交易大廳與證券交易員如何被電腦掃入歷史？
行內人士討價還價完成交易後，才把價格公開讓大眾知道。
專業經紀人利用內線消息，搶在客戶委託單前交易。
交易現場所有人手忙腳亂地抄寫數字，交易過後產生數量驚人的文件和垃圾。
資料錯誤百出或過於老舊，有時甚至只是毫無用處的雜訊……
程式設計天才約書亞?列文痛恨華爾街的積習——內線消息、特殊買賣、有關係就沒關係、落伍而欠缺效率。遵奉「資訊想要自由」的他看著眼前的股市，已經預見一個所有資訊透過微處理機順暢流動的市場：委買與委賣單的報價公開透明，買賣雙方能輕易用電腦查價交易，交易價格變低、買賣效率提升，一般民眾不再被掌握所有資訊的無良行內人士宰割。
?電子交易取代人工交易，產生什麼新的不公？
?由電腦程式自行判斷、行動，股市有何風險？
列文起初隱身新興交易商幕後，為他們建立電子交易工具，多年後自己創立電腦化交易所「孤島」，孤島逐漸成長為全球性的電子股票交易市場。然而這過程中，他想導正的市場也變了樣……
電子交易取代人工交易無意間創造了能力更強大、更無形、更肆無忌憚的新中間人——高頻率交易者，他們鑽交易系統與法規的漏洞、彼此角力，有的把自家主機搬到主要交易所機器的隔壁，以便搶得先機；有的雖然單筆僅賺微小價差，但一天執行幾百萬筆交易，買進後隨即賣出，徒增股市動盪；有的讓合作對象為他們量身製作特殊委託單，讓他們賺取手續費；有的設計搜獵演算法，探查法人大單以判斷趨勢；還有些人工智慧機器人程式能夠思考、自行演變，似乎逐漸脫離人類的控制。加上股市電子化後交易量爆增，諸多因素使整個交易系統能在極短時間風雲變色……（各章內容簡介請見目錄引文）作者簡介： 作者／史考特‧派特森（Scott Patterson）
史考特‧派特森擔任記者超過二十年，主要在紐約、華盛頓與倫敦為《華爾街日報》工作，以深入報導高科技新聞而聞名，熟諳股市高頻交易、演算法交易、暗池等主題，曾因報導2010年全球金融市場「閃電崩盤」（Flash Crash）的始末，而贏得商業新聞最高榮譽「羅布獎」（Gerald Loeb Award）。
派特森的著作本本暢銷，處女作《撼動華爾街的數學鬼才》（The Quants）講述幾位知名數學天才如何在股市中崛起，成為量化交易大師後卻又跌落神壇。近作《黑天鵝投資大師們》（Chaos Kings）則帶讀者一窺身價不斐的交易員和高風險危機預測師們，如何靠著極端事件獲取巨額獲利。《暗池》則是揭開機器人被運用於股市後，高頻交易如何影響股市秩序，深入程度受到眾多知名財經作家肯定。 譯者簡介： 譯者／甘錫安
由科學界進入譯界，在譯界持續關注科學界的「譯人」。曾任Discovery頻道、旅遊生活頻道、PC Magazine與Tom’s硬體指南網站特約編譯，現仍定期為《科學人》雜誌翻譯。書籍譯作有《勝算：不再靠運氣！從機率、賽局到AI，解鎖預測與決策的科學》、《決斷的演算：預測、分析與好決策的11堂邏輯課》與《品嘗的科學》（合譯）等。目前住在有山有海有美食的基隆，正朝全方位譯人的目標邁進。
各界推薦
名人推薦： ▍ 台灣推薦者——
姜林杰祐（高雄科技大學金融資訊系所教授）
邱顯比（台灣大學財務金融學系暨研究所教授）
Jay & Jenny（「JC趨勢財經觀點」版主）
雷浩斯（作家、專業投資人）
▍ 其他好評——
?（關於暗池）寫得遠比麥可?路易士更詳盡、更具說服力。——《紐約時報》書評
?內容詳實、極具價值且恰逢其時，監管機構和股市的所有投資人都應該閱讀……你會對股市的運作有全新的理解與視角。——《金融時報》
?所有認真的投資人都該讀。研究得相當深入，直指現今證券市場的核心問題。派特森的研究成果應當成為美國證券交易委員會的指導方案。——布雷爾‧霍爾（霍爾交易及凱旋交易創辦人）
?闡述現在的股票市場如何運作，以及它如何發展成目前的面貌，令人大開眼界。——讀者評語
?引人入勝。《暗池》無疑是探討股票交易新世界中最有趣且最容易理解的書。——《財星》
?讀者１：「暗池、高頻率交易和搶先交易等主題的頂尖之作，讓麥可?路易士黯然失色。」
?讀者２：「由於工作的關係，我讀過許多投資和金融相關書籍，這本是近幾年來我讀過的最佳金融書籍。」
?讀者３：「這本書介紹電腦如何以令人驚奇且經常難以捉摸的方式，擊倒股票交易所及華爾街舊勢力，澈底改造市場。作者呈現這些素材的方式淺顯易懂，即使是很少看《華爾街日報》的讀者也能輕易理解。闡述現在的股票市場如何運作，以及它如何發展成目前的面貌，著實讓人大開眼界。……即使只對股票市場或科技發展略有興趣，我依然大力推薦《暗池》。這本書帶我們深入瞭解美國金融現狀，同時闡述人和機器的力量。
?讀者４：「想得知科技的強大力量如何改變美國金融市場和交易所，了解邪惡和誠信兩種人分別如何運用科技獲利或改革市場，或是想進一步探索這些科技和高頻率交易技術如何澈底改變金融市場，讀這本書就對了。」
?讀者５：「讀過麥可?路易士優秀的《快閃大對決》後，我又讀了史考特‧派特森的《暗池》。這本書遠遠領先，背景更詳盡、資料更豐富，事件發展脈絡解說也更加清楚。」
?讀者６：「介紹大多數投資人無從得知的另一面，以及電腦如何澈底改變了整個制度。」
章節試閱
第二章 規模遊戲
海姆．波迪克小時候到物理實驗室，就像其他小孩在攀爬架上一樣如魚得水。他的父親艾瑞．波迪克（Arie Bodek）是世界知名的粒子物理學家，在位於紐約上州的羅徹斯特大學（University of Rochester）工作，對兒子期望相當高。艾瑞畢業於麻省理工學院研究所，博士論文提出的發現，後來成為粒子物理學重大開創性發現的關鍵。他的研究成果協助證明，夸克這種構成世界萬物的基本粒子確實存在。
但多年以來，艾瑞在這項發現中扮演的角色一直未受肯定，大致已經被人遺忘。1990年諾貝爾物理獎頒發給提出夸克模型的發現時，他只是其中的小小註腳。老波迪克儘管數次獲得「斯隆研究獎」（Alfred P. Sloan Fellowship）、擁有七百多篇著述，並且拿到粒子物理學界最高榮譽「帕諾夫斯基獎」（Panofsky Prize），以及多項專業頭銜和獎項，但總是和諾貝爾獎失之交臂。
許多人期望海姆能終結波迪克家族的遺憾。儘管老波迪克忙於世界各地實驗室的工作而長年缺席，從未協助小波迪克做過研究，卻依然以極高的標準要求兒子。要獲得他的青睞，唯一的辦法是擁有傑出的學術成就，而且從小學時就開始。海姆天資聰穎，理解艱深的概念毫不費力，還能提出優秀的原創想法。就各方面看來，他都是當學者的料，年輕的天才。
但是海姆當了逃兵。他十多歲時開始抗拒父親要他繼承衣缽的壓力。他把頭髮染黑，到鞭擊金屬樂團當鼓手，跟粗人混在一起，經常好幾個星期不回家。1988年，海姆十七歲時，他的父親做了預測。家庭聚會時，他公開感嘆兒子缺乏紀律。
他斷言：「海姆絕對不可能獲得諾貝爾獎！」
海姆也不需要提醒父親，他永遠不可能獲得諾貝爾獎。這個預言儘管讓他傷心，卻也撥動了更深處的心弦。為了達成他（而不是他父親）的期望，他必須能預測未來。
但我們要怎麼預測未來？
我們是否能蒐集和分析大量資料，提高預測未來事件的正確率？1980年代，電腦運算能力大幅成長，這個問題相當引人好奇。但任何一個與未來有關的問題，例如「海姆．波迪克獲得諾貝爾獎的可能性有多少？」，相關資料都多達數兆位元組，要從這麼多資料中找出答案，需要強大的電腦運算能力，電腦必須分析以往所有諾貝爾獎得主的生平、他們小學時生活如何、眼珠顏色、祖先、DNA??等等。然後再檢視海姆的生活，找出符合的模式。
1980年代末和1990年代初，除了IBM等大型企業和國防工業之外，其他單位都沒有這麼龐大的運算能力。當時的超級電腦效能大概跟現在的 iPad相仿。現在是資料寶庫的網際網路當時剛剛萌芽，也沒有谷歌、維基百科和推特。以電腦預測未來簡直就是天方夜譚。
但即使後來海姆順利從高中畢業（而且最後一年所有期末考都沒去考），即使後來他以超高的SAT分數（彌補了糟糕透頂的高中成績）進入羅徹斯特大學，專心致力研究剛萌芽的人工智慧科學，開始追尋預測未來的夢想，這個問題一直留在他心裡。
這時他還認識了後來的妻子，亮眼的黑髮音樂學者伊莉莎白．龐海姆（Elizabeth Bonheim）。她沉醉於波迪克目空一切的壞男孩氣質，以及他令人嘆服的頭腦。波迪克不是最用功的學生，但考試時永遠是班上成績最好的。伊莉莎白看著波迪克幾乎蹺掉每堂課，但在考試前用一個晚上就把整學期的高深數學塞進腦子，而且破壞了每個人的分數曲線，她感到驚奇不已。
1995年以數學和認知科學（把心智視為資訊處理機制來研究的學科）雙學位畢業後，波迪克在伊利諾州橡樹園的Magnify公司找到工作。這家高科技公司的老闆是大型資料庫探勘先驅羅伯．葛羅斯曼（Robert Grossman）。波迪克很快就在公司裡展現實力。他和葛羅斯曼與幾位研究人員，一起撰寫了一篇關於藉助大型資料庫預測信用卡詐騙事件的研討會論文。這套系統運用機器學習技術（以演算法分析大量資料的人工智慧技術），偵測詐欺交易的固定模式。
有一種警訊是在加油站刷卡一美元加油，接著到銀樓大買一萬美元（這表示竊賊先測試信用卡，再盜刷大筆金額）。
Visa卡公司審視這套系統，發現它可協助他們自己的方法，
很快地用它來阻止一萬美元的珠寶交易。本質上，這套系統是在預測盜刷事件，進而加以阻止，一小時內可掃描三十萬筆交易。它就像個電腦水晶球，以數學和半導體預測未來。
波迪克開始在閒暇時研讀新趨勢：以人工智慧方法探討股票市場。當時類神經網路已經成為華爾街的熱門話題，至少從波迪克當時讀的這幾本書看來是如此。企業界據說已經開始研究模糊邏輯和遺傳演算法、機器學習，以及專家系統等人工智慧的各個分支。波迪克對這幾方面都很擅長，因此相信能運用自己的專長來預測股票動向，從中獲利。此時他也和伊莉莎白訂婚，正在想辦法充實銀行帳戶。
1997年夏天，波迪克造訪芝加哥的銀行與避險基金（代表有錢投資人進行大筆交易的民間投資公司）人力仲介伊利亞．塔爾曼（Ilya Talman），說他想用AI預測市場動向。
塔爾曼看著波迪克，好像看到神經病一樣。他說：「如果有個人才二十六歲，以前完全沒有相關經驗，你覺得這個人怎麼樣？誰會雇用你？沒有人，根本沒有人。」
此外他解釋，當時沒有合法公司使用類神經網路或模糊邏輯來預測市場動向。波迪克當時看的書全都充滿誇大的宣傳。塔爾曼說：「你得去找個正常工作，慢慢往上爬。」波迪克嘲笑地說：「我才不會去做一般的狗屎程式設計工作。」幾天之後，他匆匆翻閱《芝加哥論壇報》的人事廣告，在一堆房地產仲介和建築工徵求廣告中看到一則廣告：「徵求資料探勘類神經網路市場預測人員」，沒有公司名稱，只有電話號碼。
波迪克帶著這個廣告去找塔爾曼，說：「你說沒有我能做的工作。看，他們就在《芝加哥論壇報》上登廣告找市場預測人員！」
塔爾曼仔細看這個廣告。登這則廣告的是一家叫做「霍爾交易」的小公司。塔爾曼知道霍爾交易。這家公司是菁英中的菁英，簡直跟印鈔機一樣。
塔爾曼告訴波迪克：「你進不了霍爾的，裡面全都是博士。」
「反正你幫我安排面談就對了。」波迪克說。
＊＊＊＊＊
經過漫長的面談程序，波迪克於1997年9月取得霍爾的工作。
霍爾交易是全世界最複雜精細的金融公司之一，專精股票和股票選擇權。該公司於 1985年成立，創辦人是數學家、交易員和廿一點高手布雷爾．霍爾（Blair Hull）。公司裡有許多物理學家和電腦科學家，其中有許多曾在伊利諾州的高能物理研究機構「費米實驗室」工作。波迪克的父親非常熟悉這所位於芝加哥城外的實驗室，它在夸克發現過程中扮演重要角色，艾瑞．波迪克多年以來也曾來去這裡許多次。小波迪克雖然沒有走上獲得諾貝爾獎的道路，但父親仍
然很高興他能跟費米實驗室的老同事一起工作。
波迪克進入霍爾之後的第一件工作，是用機器學習技術創造演算法，預測股票選擇權市場動向，而機器學習技術正是他在Magnify使用的AI技術。
當時華爾街剛開始展開急遽的交易方式變革，未來的演算法戰爭也剛發生幾次交火。
那時，大多數公司用來交易的演算法，都是沒有思考能力的機器人程式，就像只會依據程式設計師設計的基本規則行動的單細胞生物。它們會掃描市場，尋找徵兆，就像遠古時代的動物只會吃掉眼前的所有東西。微軟的平均股價在這半小時內上漲了 1％？好，買微軟，?嚓！
但實際交手證明，對於能像真人交易員一樣學習、預測，並且隨時適應多變市場狀況的 AI演算法而言，股票市場太笨拙了，原因大多是人類在系統中不斷干擾。
1997年霍爾雇用波迪克時，美國股市大致分成兩部分，其一是紐約證券交易所（NYSE），交易員透過註冊經紀商和專業經紀人，在著名的交易大廳交易 IBM和奇異這類大型藍籌股。另一部分是納斯達克股票市場，大約有五百家造市商在此代表客戶買賣股票，交易目標通常是英特爾、思科和蘋果等著名高科技公司。NYSE交易在華爾街十一號的大行情板廳進行，交易員透過誇張的手勢和高喊委託單來交換資訊。納斯達克的造市商則大多透過電話交易；納斯達克股票委託單有時會以電子方式輸入，但完全不透過人員進行的交易非常少。
人類雖然已經發展出複雜的生態系，但與電腦間互動依然不理想。專業經紀人和造市商的行為無法預測，對買單和賣單的回應可能時時不同。委託單必須精確，死板的電腦系統才能順利運作，但人有可能犯錯，從而擾亂了電腦。
這時必須有所改變。我們需要新的交易池，讓演算法正面對決。我們需要電腦交易池，讓演算法在對它們而言最自然的環境中演化成長，發展出自己的生態系。電腦交易程式在其他電腦裡面運作時（而不是在狂熱的 NYSE交易廳或納斯達克造市商的交易台），就像魚在水中一樣無比暢快。在波迪克首選的選擇權市場中狀況更糟。所以波迪克到職三個月就立刻轉換跑道，到公司其他部門發揮，目標大多集中在歐洲選擇權市場，因為這塊市場電子化程度較高。沒多久他就成為霍爾首屈一指的電子交易策略專家。
1999年，高盛以五億美元收購霍爾。這次收購代表高盛內部出現極大的轉變：這家典型的老式上流華爾街公司也開始發展電子交易。這次轉變促成高盛於2000年代崛起，成為全世界最雄心勃勃也最老練的交易大亨之一。
這次收購對波迪克衝擊頗大。一家華爾街大型銀行突然占據他的人生。他一向覺得自己是自有一套想法的局外人，是個碰巧擁有世界級科學家頭腦的獨行俠。霍爾是波迪克這類特異博士和天才少年的溫室，更強化他這種局外人的自我意象。反觀高盛，則象徵體制和欠缺個性的華爾街金權。
他決定主動出擊，從內部發現高盛的面貌。他覺得自己像個滲透到敵方內部密室的間諜。他要看看它是什麼樣子，為自己確定它是好是壞，或者兩者都不是。
推薦序
〔推薦序〕擺脫隱藏交易資訊的暗池，卻可能走進人工智慧布建的黑池
——姜林杰祐教授（國立高雄科技大學金融資訊系所）
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，恢復大行情板交易廳、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。
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