高频金融市场应用人工智能的挑战
陶璇,王天祥,Samuel Drapeau,林一青
摘要(Abstract)：
近十年,人工智能（AI）飞速发展。从精确的图像文本识别技术到先进的内容生成方法,AI几乎无所不能,这些惊人的技术进步几乎重塑了世界经济。在金融领域,由于AI的广泛应用,金融市场变得更加高效。目前,通过AI可以对大量异构的金融数据进行实时分析,同时AI技术也可用于对市场欺诈行为进行监测。不过,AI的应用也存在一些潜在的风险和挑战。事实上,通过机器学习方法（尤其是深度神经网络）构建的决策模型,往往如“黑盒”一般,其具体决策行为不容易被直观地解释。在高频交易的背景下,AI驱动的自动化交易系统可能会实施一些市场操纵策略,这样的违规交易行为却可能很难被监测和取证。本文将介绍一种特殊的市场操纵行为—幌骗（Spoofing）,同时说明一个以降低交易成本为目标的AI系统可能会实施幌骗策略。作为应对,本文也将从技术和监管角度讨论可行的监控和预防措施,以阻止恶意AI算法对市场秩序的破坏,维护投资者的信心。
关键词(KeyWords)： 人工智能;算法交易;幌骗;市场规则;市场监测
基金项目(Foundation): 国家自然科学基金（11971310）
作者(Author): 陶璇,王天祥,Samuel Drapeau,林一青
DOI: 10.16453/j.2096-5036.2023.02.010
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- (1) 2010年，交易员Navinder Singh Sarao被指控在一天内下了成千上万份E-mini S&P 500股指期货合约订单，将这些订单更改或移动了超过2000万次并最终撤单，恶化了闪崩的影响。
- (2) 2019年，高频公司Tower Research Capital同意支付因市场欺诈被指控约6000万美元的罚款。2020年，摩根大通（JP Morgan）选择以约9.2亿美元对涉嫌市场欺诈的诉讼进行和解。
- (3)实际上可以有三种[14]，这里我们做了适当简化。
- (4)G(Q)可以粗略地近似为是二次函数。
- (5)实际中可能涉及对买/卖方的平行操作。
- (6)其中，G是发布限价单V之后，数量为q的市价单的滑点成本。
- (7)幌骗的实时监测方法可以参阅文献[14]。