在2010年5月“闪电暴跌(flash crash)事件发生两年多以后——当时道琼斯指数在半小时内暴跌650点——这件事折射出了美国股市自动化交易的普遍程度,对于交易商、证交所以及监管当局而言也是一记警钟,提醒他们:在高速交易环境下保障股票交易正常进行方面,他们仍面临艰巨挑战。
While the wider market was unaffected by Knight’s “technology issue, suggesting that regulatory and exchange reforms since the flash crash helped to prevent a panic, the episode has revived a long-running debate over the benefits and dangers of relying on complex computer systems.
尽管整体市场未受Knight“技术问题影响(似乎表明监管当局和交易所自“闪电暴跌以来推行的改革措施对防止恐慌起到了作用),但这件事重新引燃一场持续多年的辩论,其主题是依赖复杂电脑系统的效益与风险。
Much trading in equities now comprises sophisticated algos that are created to trade in specific ways, reacting to changes in prices, sectors, volatility, economic data and other parameters across the fragmented trading landscape.
如今,美国股市的很大一部分交易由复杂的算法执行,这些算法的设计宗旨是以某种特定的方式进行交易,对价格、行业形势、市场波动、经济数据以及跨越交易版图上不同板块的其他参数的变化作出反应。
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