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“虽然赚了钱，但我真的还是有点为你后怕——维根斯坦家毕竟是曼哈顿的大银行家，我虽然挺讨厌他的，但就事论事，他说的肯定也不无道理。”
辛雨真等维根斯坦被气走后，中肯地对周克如是说。
看得出来，她是全心全意为周克着相，并不因好恶而影响自己对学术和事实的判断。
这就是跟女学霸柏拉图的坏处吧，有些时候显得太过于冰冷客观。
周克不能说自己借助了“黑天鹅”，只能是从其他角度为自己的笃定和必胜找借口。
幸好，他盘算这个问题已经盘算了很久——从两个月前开始布局时，周克就已经想过了，一旦自己真的大赚，并且被人关注到了，该怎么解释。
所以，他可以以有心算无心。
只听周克假装是忽有所感、实则深思熟虑地安利道：“我真不觉得我的大赚是运气，我认为这肯定是必然。之所以这么笃定，是因为我仔细观察了市场：
现在这个时代，敢进入垃圾债市场的投资人，几乎都是机构，都借助了强大的人工智能算法和自动高频交易。散户的话，倒退三十年或许还敢入市玩玩垃圾债，但是被算法支持的机构当韭菜狂割了多年后，从20年前起，人类韭菜就渐渐变少，现在更是几乎没有了。
而一个100%由人工智能助手介入的金融市场，必然会对黑天鹅产生过激的瞬间反应，造成剧烈波动。而我如果只是适度借助算法和自动高频交易、但是依然把决策权握在人类手上，当然可以在这种过激震荡的瞬间峰谷之间牟利。”
辛雨真是经济系的，不过周克这番话她依然只听懂了大半——谁让周克本来就是在牵强附会，强词夺理呢。
但周克举的证据本身，至少都是真的。瑕疵只是在于推导的过程，也就是“这些事实证据，能不能导出后面的结论”。
……
“对人工智能自动交易的反思，其实从2014年就开始了，那是整整30年前。此前一年的年底，美联储宣布第二轮qe（货币量化宽松政策）的时候，纽约的交易所，在政策发布后7毫秒，产生了高频的自动交易，迅速对市场做出了反应，也造成了行情的剧烈震荡。
不过，后来经过联邦调查局的复盘，发现芝加哥交易所的最早一笔高频自动交易，发生得比纽约还早了5毫秒——也就是在美联储宣布新政后2毫秒，就做出了反应。
最初，芝加哥交易所方面的解释，是他们采用了比纽交所更强的硬件、和处理速度更快更效率的人工智能自动算法。但是后来的深入调查显示，这显然是芝交所的戏精过度、导致了穿帮。
因为，美联储的新qe政策是在纽约宣布的，即使同期使用网络瞬间传输，信号也得考虑网络ping值问题。哪怕一切网络拥堵卡顿都不存在，假设新闻是用光速从纽约传播到了芝加哥——光速大约是每秒30万公里，而芝加哥到纽约的距离，大约是1200公里，也就是需要四毫秒，或者说千分之四秒，光和电才能从纽约传到芝加哥。
芝加哥人却只用了2毫秒就对行情做出了反应，这不是提前有人泄密、导致内幕交易，又会是什么？后来的联邦处理结果，你是学经济的，相信不用我给你科普。
这个案例本身，大家只是拿来抨击内幕交易，但我看出的，是这个时代越来越激烈的‘过频反应’。大家都用了人工智能自动判断交易，所以大家反应都太快了，快到最后，只要出现预料之外的黑天鹅，振幅过大的拥塞就必然会出现——
而我觉得，在这种情况下，黑天鹅的尺寸不用太大，只要是一点微小的黑天鹅，也会因为‘聪明人太多’，而被放大成灾难性的大天鹅。
就像这一次，苹果某个研发基地出现意外事故、导致了一些研发资料损失、有可能引起苹果搬迁、减少本社区就业岗位和高级人才/优渥租客密度——本来这只是多小的一个利空消息？
但所有持有这块房地产垃圾债的炒家、就都通过其人工智能算法瞬间抛售，导致瞬间振幅远远超过实际损失预期的三四倍之多。这不是算法自动交易的原罪，又是什么呢？这时候，只要有一个不借助自动判定交易的个人投资者，敢赌‘一两年内肯定会发生这么一波微小的黑天鹅事件’，他就有可能获利——
并不是我需要赌到多大的黑天鹅，而是算法这个帮凶，让天鹅的尺寸可以比过去小很多，连一根鸟毛都能构成人工判断时代的黑天鹅了。”
周克洋洋洒洒地把他的解释，高谈阔论地说完，辛雨真已经彻底折服了。
“你去微电子系真是埋没人才，当初要不是你的社会注意倾向不方便表达，真该让你来经济系、研究怎么拯救资本主义的。”辛雨真由衷地赞叹道。
虽然周克的理论还有一些瑕疵，但已经不重要了。
投资理论领域，最讲究的还是你有没有实际获利。只要你投资准了，并且可以大致像模像样地解释清楚你自以为为什么赢，别人就得服你。
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