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這筆訂單當然龐大無比，但這只是單一公司的一筆訂單，恰巧分析推特訊息的機器人程式觀察範圍也相當小：絕大多數銀行和避險基金交易時不會這麼做。但這些依賴推特的演算法的反應還是造成崩盤，使整個股市損失數十億美元。這類看似獨立的事件，怎麼會導致這麼大的混亂？
要了解這個問題，可以參考1936年經濟學家約翰．梅納德．凱因斯（John Maynard Keynes）的觀察。1930年代，英國報紙經常舉行選美比賽，刊登一群美女的照片，請讀者選出六位自己認為最受歡迎的女性。凱因斯指出，狡猾的讀者不會單純選出自己最喜歡的女性，而會選擇他們猜想其他人會選擇的美女。如果讀者非常聰明，可能會想到更深一層，試圖猜測其他人認為最受歡迎的是哪幾位美女。
根據凱因斯指出，股市經常也有這種現象。我們推測股價時，投資人其實是試圖推測其他人的反應。股價上漲不一定是因為公司體質健全，而是因為其他投資人認為這家公司有價值。由於想知道其他人的想法，所以會有很多人提出臆測。此外，現代市場已經跟仔細考量過的報紙選美，越來越不同。資訊流通快速，活動步調加快，演算法也特別容易遭遇問題。
機器人程式常被視為複雜而難以理解的東西。的確，記者撰寫關於交易演算法（或各種演算法）的文章時，特別喜歡用「複雜」這個形容詞。但在高頻率交易中其實正好相反：如果想快速完成交易，就必須越簡單越好。交易金融商品時需要處理的指令越多，花費的時間就越長，所以製作人員不會讓機器人程式太過精細複雜，而會只用幾行程式碼來構成策略。法爾馬警告，這樣將使理性與合理難以存在。他說：「只用十行程式碼來做我們要做的事，代表我們不理性。這樣的智力連昆蟲都趕不上。」
交易員根據重大事件（包括推特訊息或大筆賣出訂單）做出反應時，會引起監測市場活動的高速演算法注意。如果其他人賣出股票，程式就會跟著賣出股票。股價下跌時，程式會彼此爭相交易，使股價跌得更低。股市因而陷入步調極快的選美比賽，因為沒有人想選到不會選上的美女。極快的交易速度可能造成嚴重問題，畢竟當演算法的速度比肉眼還快時，我們很難知道誰會率先行動。法爾馬說：「可讓我們思考的時間很少，因此很可能導致反應過度和一窩蜂。」
有些交易員指出，小規模閃電崩盤其實經常發生。這類崩盤幅度不大，不足以成為新聞，但只要仔細觀察就能發現。股價可能在不到一秒內大幅下跌，或是交易量會突然增加到100倍。事實上，每天可能都有好幾次這類崩盤。美國邁阿密大學研究人員觀察2006年到2011年之間的股市資料時，發現了數千次「超快速極端事件」，在這類事件中，股價可能在不到一秒內暴跌或暴漲，接著又恢復原狀。根據研究主持人尼爾．強森（Neil Johnson）表示，這類事件與傳統金融理論探討的狀況完全不同。他說：「人類無法即時預測，而被超高速的機器人環境取而代之。」
書籍簡介_勝算：賭的科學與決策智慧
勝算：賭的科學與決策智慧
原文書名：The Perfect Bet: How Science and Math Are Taking the Luck Out of Gambling
作者：亞當・庫查司基
譯者：甘錫安
出版社：行路
出版日期：2018/10/03
●懂博奕，你會更了解投資
○為何股票市場「大變化後面往往還會出現大變化」，反之亦然？
○交易機器人崛起後，金融市場的哪些現象你尤其該審慎解讀？
○教人拿捏投資資金比例的「凱利準則」，用於賽馬時有何弱點？
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○購買擔保債券憑證時，要避免什麼錯誤假設？
作者簡介
亞當・庫查司基（Adam Kucharski）為倫敦衛生與熱帶學院數學建模助理教授及科普作家，畢業於英國華威大學，於劍橋大學取得數學博士學位，曾經獲得2012年惠康科普著作獎，現居倫敦。