金融市场的转移轨迹和AI时代的交易：Indra Chourasia撰写

在不断发展的交易模式和市场平台中，金融市场的基本结构（可以结论匿名或已知对手之间的交易）多年来一直保持不变。同时，随着先进技术和数据驱动的创新的影响，金融市场在近几十年来目睹了交易方法的重大变化。

在20世纪后期，广泛采用定量投资方法，基于投资和投资组合理论的开创性研究，将从传统的地板或基于语音的交易转变为电子或基于计算机的交易的过渡。诸如现代投资组合理论，资本资产定价模型，有效的市场假设，期权定价模型以及三因素模型等理论和模型刺激了新一波的自动交易浪潮，包括算法或高频交易。

大量变化的轮廓重塑金融市场

在GFC后年，加剧了宏观经济的不确定性，导致市场微观结构发生了巨大的转变，伴随着波动性的增加和全球贸易量的指数跃升。此外，近年来，人工智能（AI）的持续激增从根本上重塑了贸易和交易决策中的信息范式，摇摆了买方动机并增加了对证券交易所的竞争压力。

贸易量的指数增长

世界交易所联合会（WFE）数据表明，在过去十年中，通过电子订单书籍的现金股票数量增长了3.5倍以上（2014年：153.5亿，2024：546.5亿）。交易所交易的衍生品（ETD）数据表明，股权衍生品的年量增加了13倍 – 来自（2014：117.7亿：2024：1540.5亿）。同样，在过去的十年中，利率，商品和货币衍生品的年量分别增加了2.1、2.2和1.5倍。值得注意的是，在2024年，ETF衍生品在这一时期的增长超过6倍。

市场微观结构的转移

近年来，交易模型的创新导致市场微观结构和价格发现机制发生了重大变化。平衡透明度和市场影响，新的黑暗池的扩散为大订单提供了增强的价格发现和保护。除了传统的订单类型外，新型类型，例如中点，动态中点延长寿命，扫掠（黑暗或点亮），加上（极限和冰山）以及块（条件和装订）订单提供了灵活的订单条件。

在固定收益和外汇交易平台内，经销商与销售商（D2D），经销商与客户（D2C）和全能交易模型的增强构造可以实现不同的执行模式，包括RFQ，订单书籍和流媒体服务。最近的发展，例如24小时交易，T+1结算和CCP互操作性，显着影响了新兴交易格局的形状。

展开新信息范式

斯坦福大学商学院和波士顿学院 – 卡罗尔管理学院最近进行的一项研究发现，在30年内，在93％的股票挑选案件中，寻求Alpha的AI基金经理的表现优于人类投资组合经理，平均收益率为600％。不暗示人类对交易决策的控制权，这强调了AI在自动交易决策中的日益增长的作用。

在增殖的AI波中，从不同数据集中揭示不同见解的新方法从根本上改变了交易决策的方法。 AI/ML和大型语言模型（LLMS）的应用增加了新的能力，以迅速解释大量的替代数据，并将定性线索与对金融和市场数据的实时分析相关联，以推导交易信号和预测。

全球在金融市场数据和分析方面的持续增长强调了更多使用数据和AI在交易决策中的趋势。伯顿·泰勒国际咨询公司（Burton-Taylor International Consulting）报告说，全球对金融市场数据和新闻的支出在2024年触及了443亿美元，在2020年至2024年之间的复合年增长率为7.5％。此外，估计，投资管理行业在2024年对替代数据的支出估计为8-12亿美元。

AI领导的交易环境转型

贸易前决策分析的非规定细微差别

直到最近，算法交易策略主要依赖于历史和时间序列分析以及市场微观结构模式。通过生成的AI增强市场研究和交易前决策分析，公司找到了新的方法来通过综合宏观经济，地缘政治和市场事件以及投资者和中介人的观点来识别新出现的主题，以发现独特的交易见解。

除了依靠宏观或微事件以及市场微观结构模式的统计套利外，寻求AI驱动交易alpha的公司越来越集中于更快地整合非常规研究来源，同时增强了中间和后台信息的实时自动化。在利用非惯性见解的同时，企业继续吸收宏观经济和金融指标，监管发展，公司披露以及交易策略中市场活动见解的传统细微差别。

自适应（自学习）交易策略

在资产类别基础上孤立的市场结构中，流动性，影响力和经销商的中介动态的复杂相互作用会广泛影响投资公司的执行质量，时机风险和交易成本。此外，不同资产类别的差异化交易方法需要更多的自适应交易策略和执行绩效监控的巧妙编排，以最大程度地减少到达的滑倒，不足，成本和质量偏差。除传统指标外 – 基于预定义的执行方案，自适应执行计划利用宏观经济和地缘政治事件以及主题驱动的信号以提高交易绩效外，除了传统指标 – IE，数量，波动率，价格，流动性，成本，填充率，自适应执行计划。

随着Advanced Analytics推动交易引擎的推动，新一代Algo车轮以提高速度，执行质量和透明度的增强的算法交易的边界。这些系统通过迅速调整订单切片，定价和路由条件，迅速适应实时市场事件，从而确保在动荡的市场中最佳执行。此外，流动性插入相关资产的基础交易形式（现金和衍生品市场，指数和ETF，或通过货币市场中的三角套利，同时浏览同行活动的镜头），可以显着改善执行绩效。

实时执行绩效：风险和交易成本分析

AI驱动的系统通过预测市场微观结构模式并促进及时的干预措施来优化参与级别和飞行内执行，从而增强实时执行性能监控。 A-Aigment仪表板通过预测量和执行阶段的预测热图实现了实时可视化和执行质量，风险和成本的钻探。这些功能可以导致波动性和不利的市场状况，可以更好地对齐执行质量和成本基准，并支持更多合适的对冲和风险控制阈值。实时执行绩效分析的指示性观点：

• 执行绩效基准测试，包括实施不足，价格趋势成本，不利选择，标记和交易alpha Insights。
• 交易成本分析（TCA）通过对明确成本进行预测分析，例如交换费，经纪佣金，清算费用和隐性成本，包括影响成本，分价成本和错过的交易机会成本。
• 风险管理分析涵盖投资组合的曝光和集中度，对冲策略和敏感性，交易对手的暴露和保证金预测以及风险奇偶校验见解。

重要的是，具有低接触交易的股权，外汇和其他液体ETD衍生物更适合AI驱动的自动监测。但是，固定收益市场的零散且复杂的交易模式需要高触摸专家，尚未为广泛采用自动化方法而做好准备。

交易基础设施的弹性和适应性

在不断发展的市场动态中，企业需要实施自适应交易系统和流程，以应对市场结构的转变，并确保与多个数据源以及新的交易场所，InterDealer经纪人平台和交易对手的无缝连通性。鉴于高性能交易平台的关键性，支持AI的工具为IT操作和性能监控提供了可观的好处。通过预测IT基础架构资源的需求，可以增强人类监督能力，以提高可观察性，以提供和负载平衡，并监视操作绩效以及降级和及时分类措施的失败点的预测。

AI从过去的模式分析和对漏洞的预测评估中利用见解，支持采用具有预防性偏见和更好校准风险耐受性阈值的弹性操作范式。随着网络事件的增加，第三方和第四方风险，AI通过纳入了风险强度的最新知识来预测，识别和响应不断变化的风险情况，可以使风险场景进行递归重新评估。

在AI驱动的交易结构中需要增强的护栏

一系列技术发展肯定会对金融市场的运作产生更深远的影响。随着AI采用的轨迹不断上升，AI进步的景观预计将由更复杂的技术能力-EG，深度神经网络，计算机视觉，语音识别等塑造。尽管AI驱动交易的新兴模型增强了响应能力和适应性，但它也引入了重大的新风险。在嘈杂，不确定的确定性分析和见解的影响下，相同的AI模型和工具的使用引起了畜牧行为，并在方向和利用交易策略的情况下造成了闪光崩溃的严重风险。它强调了对算法和市场范围内的压力测试的彻底测试，其他断路器以及杀戮切换的需求，以保持市场完整性和弹性。

重要的是，AI领导的交易创新依赖于建立AI治理结构和实践，并遵守数据隐私和保护标准，以保护AI系统生命周期的风险。当然，AI系统的治理不能被视为另一组合规性tick箱。