2012年8月1日，对美国的资本市场绝对是“惊魂一天”，开盘后短短的45分钟内，许多股票都被不停地以高价买入，低价卖出，到收盘的时候，消息传来，骑士资本因软件技术故障，向纽交所发送大量错误订单，公司因此巨亏4.4亿美元，股价也在两个交易日内暴跌七成。无奈之中，骑士资本最终与四家机构达成了4亿美元的“卖身”协议，其中包括了高频交易巨头、芝加哥做市商Getco。

四个月后，12月20号，Knight 宣布将以18亿美元出售给Getco，合并后的公司将成为自动交易行业的一个巨头，Getco 由此完成了收购一个竞争者(Knight)，也完成了自己上市的过程。

Getco 是谁，它又如何在短短的几年内从一个名不见经传的小交易公司到现在的交易巨头呢？而它的创始人，Stephen Schuler 和 Dan Tierney，据说都已身价上亿，却一直身居幕后，多年来，连一张照片都未公之于众过。

我们还是从头说来。要谈Getco离不开谈起另外一个人，Dave Cummings 和他的公司Tradebot(交易机器人(300024,股吧))，我们就从Dave Cummings说起。

Dave Cummings成长于密苏里州的一个小镇的中产阶级家庭，他从小就爱泡在计算机软件商店，从而迷恋上了电脑，大学在普渡大学学习计算机编程和电机化工程。1990年大学毕业后，开始在一家医疗软件公司工作了三年，辞职后开始在堪萨斯城交易所做冬小麦（面包的主要成分）的期货和股指期货交易。每天他都需要汗流浃背的在拥挤的人群中叫喊着进行买卖交易。这样的生活每天都充满着紧张、兴奋、刺激又极具挑战，几年后他一年已可以赚到10万美金，但Cummings总隐隐觉得少了点什么。当1997年5月他听说IBM的深蓝程序能够战胜国际象棋大师Garry Kasparov的时候，他的脑里灵光一现：如果一台电脑可以打败世界上最厉害的象棋大师，那为什么不能用一台机器能够战胜市场呢。Cummings想到他每天在做的场内交易，感觉计算机程序能够复制场内交易员的操作，而且可以以更快的速度，就象一个“交易机器人”（Tradebot）。

1999年1月，Cummings退出了场内席位，开始全天候在家中研发他设想中的交易机器人。就像场内交易员那样，它能够发送买单卖单，从价差中获取利润。最重要的是，Cummings无需再整天地在交易所与其他交易员厮杀。他可以轻松的坐在办公室里，看着他的机器人不知疲倦的工作，为他赚钱。

10月，他创办了Tradebot Systems（交易机器人系统公司），他的第一个任务便是找到一个经纪商来给他的系统执行交易。但是问题出现了，由于该系统的设计每次持仓时间只有几分钟，这就意味着每天会产生非常高的交易量，较高的手续费可能会吃光自己所有的利润，所以他急需找到一家紧密合作低成本的经纪商，从而可以降低他的交易成本。

Cummings在寻找低成本经纪商的道路上屡屡受阻。有些本地经纪商认为他的程序虽然理论上非常完美，但在真实而复杂的市场上无法赚足够多钱来维持公司的运作，也有的经纪商则对他的程序不屑一顾。Cummings也到交易重镇芝加哥去寻找经纪商，但他们都认为计算机程序是无法处理交易中的各种混乱的突发情况的，而不愿意提供资金和下单服务。

时间一天一天过去，若Cummings没有说服一个经纪商来接受他的程序，他就得必须放弃他建立自动化交易人的梦想，恢复到正常的朝九晚五的工作。

直到2000年的一天，他无意中在一本期货杂志的角落里看到了一家名字滑稽的公司–Getco。Cummings抱着试试看的态度约见了Getco的创始人Stephen Schuler 和Dan Tierney。在这次会面中，他向这两位创始人演示了他的交易机器系统。不过令他惊讶的是，Stephen Schuler 和 Dan Tierney并没有同其他公司一样嘲笑他，反而越听越激动， Schuler 和Tierney一下子就被Cummings的发明吸引了，这正是他们一直在寻找的系统啊。

Schuler在1981年开始他在芝加哥商业交易所的场内交易员的职业生涯。20世纪90年代中期，在他看到Timber Hill和Hull这样的电子巨头变得越来越强大时，他开始担心他的小经纪公司Schuler Group的未来。他设想人类经纪商的时代终究会被计算机交易所取代，他开始担心自己作为一个交易员的未来，着手阅读一切关于电子市场如何运作的资料。后来他遇到了Tierney，一位年轻的、聪明的场内交易员，1993开始在CBOE进行场内交易。同Schuler一样，Tierney也一直致力于研究电子交易并认为未来的交易必将是电子化的交易时代。在1999年的一天，这两位志同道合的朋友辞掉了他们原来的工作，建立了一个全球电子交易公司——Getco。Getco刚成立不久，他们也正在寻找合作伙伴。随即，双方一拍即合，Tradebot最终选择了Getco旗下的Octeg作为自己的经纪商。同时Cummings从Schuler 和Tierney那获得了$50万的资金，作为Tradebot股份的一部分。这笔意外收获，使得Cummings即将破灭的自动化交易梦想起死回生。

Cummings的策略很简单，基本上是市场上的场内交易员的机器版，但它需要占用大量的带宽。Tradebot采用双边报价策略，例如Intel，它会以$20买入并以$20.03卖出，赚3美分的价差。与此同时，它会不断的监控在芝加哥交易的S&P500指数期货合约作为Intel可能转手的一个线索(通常在标的股票前期货合约会稍微转手)。如果S&P500指数期货大幅上升了，该算法将积极购买Intel而取消其卖出的订单，同时将Intel的卖出价提高至$20.10美元。如果Intel的价格继续上升，该算法将不再这么激进。如果股票最后稳定在买入价$20.17和卖出价$20.20，该算法只会出价约$20.10，报价$20.20，为了抛售掉刚刚收购的股票用来兑现。当然Tradebot策略也会快速出售向相反方向变动的股票。一个策略编写是基于Cummings在堪萨斯城交易所做场内交易员时的经验。

不久之后，Tradebot就联手Getco开始在美国的股票市场上正式运算，由于他们的系统产生大量的单子，对交易场所的速度和容量要求特别高。他们所有的高频订单都冲向了一个地方：Island- 当时唯一一家可以处理巨量订单的电子交易网络。

完全不同于传统交易方式，Tradebot是一套完全自动化的交易系统。每个交易日，它都能产生几十万的交易量。Island也因每日可以从Tradebot接收到如此大的流动量而开心不已。Island的技术优势之一就是它从来没有或者几乎没有在交易日暂停运行过。其他的电子交易系统则需要时不时的暂停业务，因为他们要将一天的交易数据下载并储存到硬盘。他们不得不定期这样做为了给交易开辟更多的内存空间。而 Island系统的技术天才Joshua Levine的设计则不需要在交易期间保存数据，它只是不断的接受订单并要求更多，而且Island团队喜欢那些巨额订单的狂热的新客户。

而Island的竞争对手们很渴望尝试下如此大的流动数据量。但是当时Island是唯一一家有能力处理如此大的工业级体积量数据的电子网络商。其他的电子交易系统，如BRUT，Robert Greifeld创办的电子网络以及Archipelago都过于缓慢和笨拙，都没有足够的计算机能力来处理数量如此大的订单。当时他们拉Getco和Tradebot公司接入他们的网络，结果却乐极生悲。Getco的CEO Keith Ross曾回忆道，“年轻的电子交易网络，在2000年左右的时候，都请求我们接入他们的交易网络。当我们打开我们的交易系统后，不到5分钟他们就恳求我们关闭系统，唯一的例外是Island ECN。”

Tradebot早期并没有被认作为这个新市场中的佼佼者。当时，Tradebot的工作室地点在Kansas City北部的一间小地下室内，里面阴暗潮湿，只有5个交易员坐在电脑屏幕前监控着自己的交易。每台电脑上都配备了一套叫着“Tradebot”的软件程序。交易员们可以在软件上看到，交易哪些股票以及根据需要修改策略参数。

到2002年，Tradebot每天产生的订单高达一亿个，仅仅在Tradebot和Getco合作两年后，这两家公司当时的交易量占到了Nasdaq总交易量的10%。Cummings的机器买卖股票的速度是前所未见的，它能在一秒甚至不到一秒的时间内完成股票的买进卖出，并几乎在股票任何方向波动中笔笔盈利。与此同时，由于利差越来越小，很多Nasdaq市场做市商们开始撑不下去而不得不退出，而一些速度交易者如Getco和Tradebot这样数字时代的新市场做市商逐渐取代了他们的位置。

2002年1月，Tadebot和Getco公司决定分道扬镳。由于Schuler和Tierny想要拓展业务到欧洲市场，而Cummings则想继续专攻美国股票市场。Cummings为了重获公司的独立性，用自己程序中的源代码换回了当初Getco买下Tradebot的股份。在分开之后，Getco继续使用Cummings的代码，迅速从美国股票交易业务，扩展到全球性的多品种交易业务，例如国债、期货和外汇。

由于Getco公司的扩大，他们开始从破产的互联网公司抢购电脑设备，从伊利诺斯州技术学院猎寻数学和计算机专家。由于Tierney和Schuler都不是计算机编程专家，他们便毫不犹豫地高薪聘请最好的程序员和交易员。Getco还招募了一些精通机器学习技术的AI程序员，来编译高度敏感的程序可以监控市场各个角落的数据，以及策略在各种不同条件下达到最好效果的动态数据。

不久，Getco利用自己的系统成为了世界上交易最活跃的公司之一，它控制了20%的蓝筹股的日均交易量，包括通用电气和谷歌。在美国国债、外汇、期货和ETFs市场上都占有主导地位，并向全球各地的市场注入了大量资本。Getco之所以能取得如此大的利益是由于它有着广域的、高敏感度的市场雷达，能够在全球资本市场中探测到市场方向上或一眨眼的瞬间时间内最小的市场变化，并有着竞争对手无法比拟的预测能力，就好比Getco已经在大气中部署了成千上万个实时传感器来预测天气模式，而其竞争对手却还盯着一个生锈的风向标。

Getco很快从Merc的狭小办公室搬到了芝加哥期货交易所正上方的商业楼。它的机房装备了尖端服务器，办公室充满了程序员、宽客、人工智能专家、物理学家，甚至是视频游戏程序员。公司还聘请了前SEC能人和顶级说客，前SEC主席Arthur Levitt便是其一。Getco在公开声明中反复强调，Getco是站在一个开放的市场，并为所有的投资者提供公平竞争的环境。

2007年4月，General Atlantic投资Getco，据《华尔街日报》报道，General Atlantic对Getco的投资在2亿美元到3亿美元之间，取得大约20%的公司股份，Getco的市值也从10亿美元升到了15亿美元。

当然，Tradebot在脱离Getco后，也得到了突飞猛进的发展。基于Joshua Levine在1998年推出的市场返佣机制（即为市场提供流动性的订单将获得一小部分的市场返佣奖励，而在市场抢夺流动性的订单上收取比返佣多一点的佣金。），Cummings研发了一种新的策略，用来捕捉市场返佣的机会。

随着Cummings业务的不断壮大，有时他发现有很多交易机会被一些同行对手（如ATD）抢到。后来Cummings得知ATD将他们的计算机部署在了Island撮合引擎的数据中心内，比Tradebot机器所在位置有着1千多英里的优势。

这些物理距离上的差距就意味着金钱。在自动化高速交易的世界里，这就好比自行车和火箭。因为Tradebot的交易频率经常在几秒或一秒内完成，转瞬即逝的机会就决定着每笔交易的盈亏。正如交易所场内交易员的优势就是他处在交易的核心区，而靠近交易网络服务器的计算机系统给了某些公司在交易中战胜对手的优势。由于自己策略上的特性，Cummings发现了速度在交易系统外部的重要性。Cummings清楚还没有系统能快过他的Tradebot，但是他的对手们通过机器托管（即系统外加速），提前看到行情抢夺机会。

最终Cummings花了几千美元一个月，将自己的机器放在了Island以及Archipelago的撮合引擎旁边。这使Tradebot成交20个订单的速度由之前的1秒钟提高到了20毫秒。

在2004年，Cummings开始涉足美国日益兴起的黑池交易。在当时，很多机构交易员为了避开高频交易的影响，都将交易转移到黑池市场来进行。像Tradebot这样的一些高频交易商们，总是会想尽办法游进黑池抢夺猎物。Cummings就靠着自己对市场机制的深刻理解，研发了在两市场间的延时套利策略。

不同于普通市场的报价，黑池市场的报价来自于一个电子行情源– SIP（Security Information Processor）。如果这种SIP的报价速度与像Tradebot这样能处理微秒级数据的系统对比的话，它就显的非常缓慢了。Tradebot完全可以在黑池市场更新行情前，就从Island的ITCH行情源先看到最新的报价，以至在黑池交易中达到“预知未来”的效果。比如Tradebot通过Island得到Intel的股价已经升至$20.02，而黑池中Intel的股价仍为$20，Tradebot就趁SIP报价系统的新价格还未到达的毫秒时间之前买进，然后等价格一旦到达$20.02就卖出。尽管根据这种策略，每次的利润都很小，只有几便士每股，但一天内这样操作几千次的话，利润就相当可观了。

不同于Getco的Schuler和Tierney雇佣名校毕业生和专家来设计和制造交易模型，Cummings就是Tradebot最主要的思想家和发明家。他很少聘请经验丰富的交易员和常青藤这些名校毕业生，而更倾向于聘请便宜的多的当地大学的新鲜血液。

功夫不负有心人。最终Cummings将他阴暗潮湿的办公地点搬迁到Kansas City北部明亮的高楼中。然后随着他财富和地位的积累，Cummings考取了自己的飞行员执照，并买下了8坐双引擎豪华喷气式飞机，作为给自己40岁的生日礼物。

Getco和Cummings一起投资创立BATS交易所。现在已经占到了美国股票交易10%的市场份额。和Cummings的独行侠风投不同，Getco的运营更机构化，两个共同创始人引进了Daniel Coleman来做Getco的CEO，在世界各地经营做市商业务。

如果不出意外，Getco将会在2013年的第二季度完成骑士资本的收购，成为一个真正的自动交易巨无霸。这可能是十年前Schuler 和Tierney同Cummings第一次见面时不敢奢想的。

 

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