復興技術多年來花很多時間和金錢來推動公司內部交易系統的加速，他們也研究各種風險分配最優化辦法和交易模型，通過這些措施來控制公司快速交易時所面臨的流動性風險。公司的電腦開支取決於生意的需要，而不是預算裡面留出多少錢。可以這樣說，復興技術開創了使用電子交易技術抓住市場轉瞬即逝的小機會來賺錢的先河。當別的基金剛剛開始考慮電子交易的時候，復興技術已經悄悄和德國期貨交易所連線，可以直接交易了。該公司的一個管理人員2000年說：「金融投資正在朝我們公司的方向邁進。如果紐約交易所也實行完全電子交易，那對我們的生意就會更有利。」
幾年之後他的願望就實現了。
紐約股市的理髮師
紐約股票交易所傳統上是以拍賣的方式來成交的，交易大廳人頭攢動，買家賣家指指點點，大喊大叫，很多人把這個場景和股市、投資、資本市場、華爾街這樣的概念聯繫起來，但是這個瘋狂而刺激的交易大廳的場景將會在不久的將來消失。現在紐約股市3/4以上的交易都是通過電子手段完成的，沒有戲劇性，如果不是螢光屏上閃動的數字，人們都不知道交易已經完成了。在這些電子交易中，量化基金的交易量佔到一半左右，而且最近幾年比重還在提高。交易大廳裡穿著各種顏色小褂的交易員將遲早失業，這是一個不可避免的潮流。過去紐約股票交易所裡還有理髮師，現在已經沒有了，大廳裡的交易員也將是同樣的結局。
紐約股市和納斯達克
左圖中的紐約股市是傳統的拍賣型市場機制，而右圖中的納斯達克股市則是交易商型市場機制。前者買家賣家直接碰頭，後者通過交易商或者做市商。現在絕大部分市場上都是兩種機制的混合形式。
資料來源：照片來自維基媒體。
在許多其他的市場，這個變化早就發生了。納斯達克本來就是一個電子交易網絡，所以在最近幾年中它的股票交易份額相對於老對手紐約股市不斷上升，這也是紐約股市不能不變的原因。
再拿我們前面提過的我所在銀行的那個交易大廳來說吧。1996年，那個外匯大廳中間有兩長排座位，坐著像愛爾蘭人那樣的外匯現貨交易人員，他們大約有40人，按照不同的幣種分工；旁邊是另外兩排期權交易員，交易普通外匯期權，大約有20人；普通期權交易小組的旁邊是特種期權交易員，大約有5人；再旁邊是外匯掉期的交易員，七八個人。東京、新加坡和紐約的交易大廳也是類似的配置。銷售人員大約有三四十人，按照客戶的地域劃分，分坐在交易員的四周；量化工程師，七八個；電腦維護，七八個；剩下的是經濟學家以及形形色色的輔助交易和銷售的隊伍。
1999年，歐元誕生，現貨交易的兩長排座位減成兩短排，大概只剩20人；期權交易減到十二三個人；特種期權的人數增加到將近十個，他們添了幾個物理學博士；外匯掉期交易的人全部都沒有了：他們要麼被解雇，要麼搬到瑞士去了。這家銀行將全球外匯掉期交易集中到一起，只用過去1/3的人，可是交易量增加數倍，大部分工作由電腦完成。東京的交易廳被合併到新加坡，配置類似，人員相應減少。銷售人員數量大致跟過去持平，但是他們現在按照客戶的行業來劃分：專門給對沖基金銷售的，給共同基金銷售的（共同基金行業在銀行也被稱做「真實資金管理行業」，因為過去共同基金通常不使用槓桿，所以有一分錢，投一分錢。但是對沖基金則可能有一分錢，通過槓桿投一毛錢，或者像長期資本管理那樣投三塊多錢。當然，沒有人把對沖基金行業叫「虛幻資金管理行業」。），給大公司銷售的。其中對沖基金銷售是一個新的部門，但是對沖基金的交易量已經開始佔到交易大廳生意的相當比重。基本的電腦維護已經被外包出去了，但是那時候有了一個新的電腦團隊專門設計、維護各種網上發佈信息和交易的工具，大概有十幾個人。量化工程師，10個人左右。
到了2003年，現貨交易人員只剩下不到10個人；期權交易人員七八個；特種期權交易人員5個人。90%以上的交易都是通過電子方式直接完成的，交易員現在只需要處理數額比較大的交易，不時調整他的部位就可以了，事情不多。愛爾蘭人還在，但是已經平和了許多，極少站起來大喊大叫。很多銷售人員已經被解雇，尤其是那些做公司生意的銷售人員。剩下的也不叫銷售人員，而是叫客戶顧問，他們的主要任務是處理客戶的問題，而不是像前面說的光頭那樣，拿起聽筒，給客戶報價。光頭也已經辭職，加盟一家網上交易平台公司，類似網上的交易所。量化工程師仍然在，他們給客戶設計許多量體裁衣的「解決方案」。一個新的部門出現了，叫電子銷售，專門給客戶提供各種電子交易的服務，包括將客戶的交易系統和銀行的交易系統連接起來的「接口服務」，等等。另外一個新出現的部門叫「主要經紀」，為對沖基金提供交易、融資等各項服務。整個交易大廳所僱用的人員總數不到1996年的一半，但是交易的總量卻上升了數倍。
偷窺客人的秘密
說到這裡，也不妨講一個小故事。我剛剛參加工作不久，被分到一個銷售小組當「戰地量化分析師」。這種工作比較特殊，主要是為銀行的大客戶來提供量化的咨詢，借此討得客人的歡心，以後可以多跟我們做生意。這跟藥店裡面坐堂的醫生有些相似。藥店裡坐堂醫生的服務一般都是有傾向性的，傾向於建議你去買該藥店的某種藥物，通常是價格比較高的藥物（我還記得幾年前眼睛有些發紅，進了一家藥店，讓坐堂的醫生看了一眼，他建議我購買先鋒黴素，我指著他的鼻子破口大罵他缺乏醫德。跟我同去的母親拉著我出來，說人家給你看眼睛，又沒有收你的錢。我想想也是，因為我的工作與此類似。）。我們的服務自然也談不上公允，但這是雙方都事先知道的。戰地量化分析師的工作一般都比較膚淺，用不到隨機微積分和偏微分方程，但是客戶的問題五花八門，所以面比較寬，也正好適合我沒有耐心鑽研的性格。
在銷售小組一段時間，我發現有一個客戶交易非常頻繁，每次交易的貨幣對都比較類似。負責交易的老同事告訴我這家公司是一家量化基金，所以它的交易可能有規律，但是他不十分清楚究竟是什麼規律。於是我把這家客戶過去幾年所有的交易都從系統裡面下載到指表軟件上，沒有用什麼特別高深的分析，經過幾小時的測試，我就發現他們的交易規律，是一種比較簡單的趨勢模型。他們過去95%的交易都符合這個規律。接下來，我們又研究了那5%不能解釋的交易，看看有什麼原因。我們還研究了如果我們開始「閱讀（」閱讀「的意思就是預判客戶的交易方向，整體位移雙向報價，我們在第2章談起過。）」這家公司的交易方向但是失誤的話，我們可能賠多少錢，這樣我們對風險的底線有了一定的瞭解。一切處理完畢之後，我寫了一個很簡單的小程序，放在每個同事的電腦上。這個客戶打電話詢價的時候同事就可以預判客戶是要買還是賣，同事可以相應將價格整體位移，賺取一個點的價差。每筆交易雖然不多，幾百到幾千美元，但是因為客戶交易的筆數比較多，一年下來，也常常有幾十萬到上百萬美元的額外收入。
幾年之後，客戶轉移到了銀行的電子交易平台，我們失去了「閱讀」他們的機會。但沒過多久，電子平台就有了自動學習的功能，按照客戶過去的交易習慣，自動移動價位。電子平台還可以根據最近在競價過程中輸贏的多少來自動調整移動的多少和頻率：如果最近幾次詢價之後客戶都沒有跟我們銀行做生意的話，可能是因為我們移位太多，所以要減少；如果最近幾次詢價生意都做成了的話，就可以稍微加碼，試圖多賺一些錢。在這樣的問題上，電子平台的運算和記憶力自然要比人工好出很多。
也許有人會問，用一個下午就能逆向推斷出來的簡單交易策略，怎麼會有客戶用呢？也許他們的策略本身是很複雜的，但是可以用我們推測出來的那個簡單策略來複製個八九不離十。還有，簡單策略並不一定不好，這個我們前面也提過：亨利不就是憑著非常簡單而且多年不變的策略賺足了錢才能夠買下紅襪嗎？當年我偷窺的這家公司在幾年前上市，公司的創始人也應該是億萬富翁了吧？
電子工具的好處不僅僅在於它的准，更在於它的快，這對於採取統計套利策略或者其他快速交易策略的公司來說是至關重要的。統計套利的運算可能在每秒鐘都有很多買賣的交易指令，而且在隨後的一秒內，新的交易指令又有可能取代前面尚未完成的指令，所以速度是十分關鍵的。為了不影響市場，有的基金還會將一個指令分成很多的小指令，這樣就更增加了複雜程度。根據最新的資料，世界各大股票交易所每筆成交的數額在過去幾年都在減小，但是交易量都在不斷增加，而且交易所收到的限價買賣指令更是在高速增加，背後的原因在很大程度上是這類交易策略的流行。
當然，高速傳輸、存取數據的潮流不僅僅是局限在金融投資行業，很多媒體公司、石油公司、連鎖零售公司和研究部門也在不斷投資新的硬件和軟件，加速信息的流動速度，這樣在競爭中才能搶佔先機。但是除了金融行業之外，很少有行業會為幾毫秒的改進而一擲千金。有人測算過，如果交易系統加速一毫秒，就能為使用系統的銀行或者其他金融機構每年帶來一億美元的額外收入，所以我們可以理解為什麼大家都拚命要快。
現在一些量化基金的交易系統能在幾毫秒之內將交易指令發給交易所，時間如此之短，量化基金的交易系統和交易所的交易系統之間的實際距離都能帶來延遲。在最快的網絡中，數據從紐約的服務器傳到芝加哥的服務器需要7毫秒，傳到西海岸的洛杉磯或者舊金山就需要315毫秒——在真空中光束從洛杉磯走到紐約也需要15毫秒。對於許多對沖基金公司來說，這太久了！所以，在過去的幾年裡面，銀行和大的量化基金都把它們的電腦服務器移到跟交易所比較近的位置來爭取幾毫秒的優勢。
怎樣才能和交易所的服務器最近呢？
放在同一個屋簷下。
同一屋簷下
為了將交易時間減少千分之幾秒，很多投資銀行和基金公司將它們的電腦服務器放在交易所的服務器邊上，一束傳遞信息的光如果從遠處過來也太遲太慢了。2009年美國國會開始關注這個新的現象。
這對於交易所來說，是一個新的收入來源：允許一些銀行和基金把它們的服務器跟交易所的服務器放在一起，然後收取佣金，這叫「機房共置」。
從紐約曼哈頓穿過林肯隧道就是新澤西州，隧道出口的不遠處有一個非常不起眼的3層高的建築，也沒有掛牌子。如果你看到一個貌似大門的地方按門鈴你也進不去，因為這個大門是個假門，真正的入口很隱蔽。這個地方是全世界金融業最重要的數據中心之一，5家電子交易所的服務器都在這裡落戶。當然，這個建築物裡面還有很多機房共置的、客戶的服務器。納斯達克的主要數據中心也於兩年前遷到新澤西，備用的數據中心則在美國東北某地，它的數據中心有上百台其他銀行和基金的服務器與其共置。
如果你的服務器和交易所的服務器放在同一個位置，那麼數據能夠在一微秒之內到達。一毫秒是一千微秒。一微秒是千分之一毫秒。
要開一個新的量化基金？帶上錢來就行了！
在新的速度戰中，許多新的生意機會也應運而生。很多電腦技術和通訊技術公司專門為銀行和基金提供所需要的高速交易設備和軟件。很多情況下，交易的速度慢是因為從一個系統到另外一個系統的接口是個瓶頸，所以有很多專業的公司專門提供針對這類問題的方案。
新的電子股票交易平台紛紛出台，提供速度更快的交易方式、低廉的交易價格與老牌的股票交易所競爭。老牌的股票交易所不甘示弱，購買新的電子交易平台，更新自己的交易技術。納斯達克購買了兩家電子交易公司之後成功將自己的交易時間從10毫秒降到1毫秒。紐約股票交易所也於2005年購買了一家叫群島的電子交易所，在整合的過程中提高自己的交易速度和競爭能力。納斯達克購買兩家電子交易平台總共花了16億美元，但是現在技術水平提高很快，硬件價格也在不斷下跌，許多新的公司只需要花1/20的錢就能白手起家搭建一個高速交易的平台。
投資銀行更是不甘示弱，紛紛尋找獲利的機會（同時也是為了生存，見後面關於做市商的討論）。比如瑞信銀行，它於2001年開始推出一個冠名「先進交易服務」的新服務項目。瑞信在全球主要證券交易所取得了直接交易的席位，很多情況下瑞信的服務器和這些交易所的服務器共置。同時，瑞信為量化基金提供各種不同的量化模型（冠名「狙擊手」、「游擊隊」和「邊緣線」等），提供所需的電腦系統，投資者只需要選擇他們所要用的模型，設定參數，把錢放進去，就可以交易了。投資者圖個方便，瑞信則收取各種手續費、交易的佣金、提供貸款（槓桿）的利息。當然，這種服務並不便宜，而且，保證投資人賺錢不是服務的一部分。其他銀行也都紛紛追趕，據說美國銀行高盛的技術人員已經超過交易人員的數目。每年全球金融機構花在電腦硬件和軟件上的錢超過兩百億美元。
根據有關資料，2006年歐洲和美國大約1/3的證券交易是通過由機器發出指令的所謂算法交易程序完成的，如果包括其他的量化投資交易，這個比例則會更高。專家估計，到2010年，單是算法交易的交易比例將達到50%。各種股票、外匯、期貨、期權交易平台都已經成了算法交易的天下，債券交易也在向那個方向發展。我們前面說過幾家超級量化基金自己一家就可能佔到股票交易所交易量的百分之幾，所以這些比例並不奇怪。
電腦交易的歷史
其實這種由電腦直接操縱的交易模式（算法交易）已有30多年的歷史。雖說算法交易和量化投資這兩個概念並不完全一樣，但是它們在歷史上就有緊密聯繫。
最早的算法交易主要用在兩種可以算是量化投資的交易中：一種是指數套利，另一種是投資組合保險。
指數套利是指如果股票指數期貨的價格和指數包含的各種股票的價格偏離太遠的時候採取買入一個賣出另一個進行套利的操作。例如標準普爾500指數套利，那套利者就需要同時買入或者拋出500只股票，每種股票都是不同的數量，這樣煩瑣的工作，必須通過電腦來完成。
投資組合保險是20世紀80年代比較流行的一種做法，是指按照布萊克－舒爾斯－默頓的公式來自動複製一個賣出期權（也就是為股市下跌買保險）的交易策略。你可以按照公式計算出需要拋出的期貨數量，然後自動拋出。如果股市下跌，你就多拋，如果股市反彈，你就購回一些，這樣做的目的是給你已經持有的股票投資組合上一個保險。有些人說1987年的股災就是由這兩種自動交易造成或者加劇的，但是這種說法也沒有定論。
幾年之後他的願望就實現了。
紐約股市的理髮師
紐約股票交易所傳統上是以拍賣的方式來成交的，交易大廳人頭攢動，買家賣家指指點點，大喊大叫，很多人把這個場景和股市、投資、資本市場、華爾街這樣的概念聯繫起來，但是這個瘋狂而刺激的交易大廳的場景將會在不久的將來消失。現在紐約股市3/4以上的交易都是通過電子手段完成的，沒有戲劇性，如果不是螢光屏上閃動的數字，人們都不知道交易已經完成了。在這些電子交易中，量化基金的交易量佔到一半左右，而且最近幾年比重還在提高。交易大廳裡穿著各種顏色小褂的交易員將遲早失業，這是一個不可避免的潮流。過去紐約股票交易所裡還有理髮師，現在已經沒有了，大廳裡的交易員也將是同樣的結局。
紐約股市和納斯達克
左圖中的紐約股市是傳統的拍賣型市場機制，而右圖中的納斯達克股市則是交易商型市場機制。前者買家賣家直接碰頭，後者通過交易商或者做市商。現在絕大部分市場上都是兩種機制的混合形式。
資料來源：照片來自維基媒體。
在許多其他的市場，這個變化早就發生了。納斯達克本來就是一個電子交易網絡，所以在最近幾年中它的股票交易份額相對於老對手紐約股市不斷上升，這也是紐約股市不能不變的原因。
再拿我們前面提過的我所在銀行的那個交易大廳來說吧。1996年，那個外匯大廳中間有兩長排座位，坐著像愛爾蘭人那樣的外匯現貨交易人員，他們大約有40人，按照不同的幣種分工；旁邊是另外兩排期權交易員，交易普通外匯期權，大約有20人；普通期權交易小組的旁邊是特種期權交易員，大約有5人；再旁邊是外匯掉期的交易員，七八個人。東京、新加坡和紐約的交易大廳也是類似的配置。銷售人員大約有三四十人，按照客戶的地域劃分，分坐在交易員的四周；量化工程師，七八個；電腦維護，七八個；剩下的是經濟學家以及形形色色的輔助交易和銷售的隊伍。
1999年，歐元誕生，現貨交易的兩長排座位減成兩短排，大概只剩20人；期權交易減到十二三個人；特種期權的人數增加到將近十個，他們添了幾個物理學博士；外匯掉期交易的人全部都沒有了：他們要麼被解雇，要麼搬到瑞士去了。這家銀行將全球外匯掉期交易集中到一起，只用過去1/3的人，可是交易量增加數倍，大部分工作由電腦完成。東京的交易廳被合併到新加坡，配置類似，人員相應減少。銷售人員數量大致跟過去持平，但是他們現在按照客戶的行業來劃分：專門給對沖基金銷售的，給共同基金銷售的（共同基金行業在銀行也被稱做「真實資金管理行業」，因為過去共同基金通常不使用槓桿，所以有一分錢，投一分錢。但是對沖基金則可能有一分錢，通過槓桿投一毛錢，或者像長期資本管理那樣投三塊多錢。當然，沒有人把對沖基金行業叫「虛幻資金管理行業」。），給大公司銷售的。其中對沖基金銷售是一個新的部門，但是對沖基金的交易量已經開始佔到交易大廳生意的相當比重。基本的電腦維護已經被外包出去了，但是那時候有了一個新的電腦團隊專門設計、維護各種網上發佈信息和交易的工具，大概有十幾個人。量化工程師，10個人左右。
到了2003年，現貨交易人員只剩下不到10個人；期權交易人員七八個；特種期權交易人員5個人。90%以上的交易都是通過電子方式直接完成的，交易員現在只需要處理數額比較大的交易，不時調整他的部位就可以了，事情不多。愛爾蘭人還在，但是已經平和了許多，極少站起來大喊大叫。很多銷售人員已經被解雇，尤其是那些做公司生意的銷售人員。剩下的也不叫銷售人員，而是叫客戶顧問，他們的主要任務是處理客戶的問題，而不是像前面說的光頭那樣，拿起聽筒，給客戶報價。光頭也已經辭職，加盟一家網上交易平台公司，類似網上的交易所。量化工程師仍然在，他們給客戶設計許多量體裁衣的「解決方案」。一個新的部門出現了，叫電子銷售，專門給客戶提供各種電子交易的服務，包括將客戶的交易系統和銀行的交易系統連接起來的「接口服務」，等等。另外一個新出現的部門叫「主要經紀」，為對沖基金提供交易、融資等各項服務。整個交易大廳所僱用的人員總數不到1996年的一半，但是交易的總量卻上升了數倍。
偷窺客人的秘密
說到這裡，也不妨講一個小故事。我剛剛參加工作不久，被分到一個銷售小組當「戰地量化分析師」。這種工作比較特殊，主要是為銀行的大客戶來提供量化的咨詢，借此討得客人的歡心，以後可以多跟我們做生意。這跟藥店裡面坐堂的醫生有些相似。藥店裡坐堂醫生的服務一般都是有傾向性的，傾向於建議你去買該藥店的某種藥物，通常是價格比較高的藥物（我還記得幾年前眼睛有些發紅，進了一家藥店，讓坐堂的醫生看了一眼，他建議我購買先鋒黴素，我指著他的鼻子破口大罵他缺乏醫德。跟我同去的母親拉著我出來，說人家給你看眼睛，又沒有收你的錢。我想想也是，因為我的工作與此類似。）。我們的服務自然也談不上公允，但這是雙方都事先知道的。戰地量化分析師的工作一般都比較膚淺，用不到隨機微積分和偏微分方程，但是客戶的問題五花八門，所以面比較寬，也正好適合我沒有耐心鑽研的性格。
在銷售小組一段時間，我發現有一個客戶交易非常頻繁，每次交易的貨幣對都比較類似。負責交易的老同事告訴我這家公司是一家量化基金，所以它的交易可能有規律，但是他不十分清楚究竟是什麼規律。於是我把這家客戶過去幾年所有的交易都從系統裡面下載到指表軟件上，沒有用什麼特別高深的分析，經過幾小時的測試，我就發現他們的交易規律，是一種比較簡單的趨勢模型。他們過去95%的交易都符合這個規律。接下來，我們又研究了那5%不能解釋的交易，看看有什麼原因。我們還研究了如果我們開始「閱讀（」閱讀「的意思就是預判客戶的交易方向，整體位移雙向報價，我們在第2章談起過。）」這家公司的交易方向但是失誤的話，我們可能賠多少錢，這樣我們對風險的底線有了一定的瞭解。一切處理完畢之後，我寫了一個很簡單的小程序，放在每個同事的電腦上。這個客戶打電話詢價的時候同事就可以預判客戶是要買還是賣，同事可以相應將價格整體位移，賺取一個點的價差。每筆交易雖然不多，幾百到幾千美元，但是因為客戶交易的筆數比較多，一年下來，也常常有幾十萬到上百萬美元的額外收入。
幾年之後，客戶轉移到了銀行的電子交易平台，我們失去了「閱讀」他們的機會。但沒過多久，電子平台就有了自動學習的功能，按照客戶過去的交易習慣，自動移動價位。電子平台還可以根據最近在競價過程中輸贏的多少來自動調整移動的多少和頻率：如果最近幾次詢價之後客戶都沒有跟我們銀行做生意的話，可能是因為我們移位太多，所以要減少；如果最近幾次詢價生意都做成了的話，就可以稍微加碼，試圖多賺一些錢。在這樣的問題上，電子平台的運算和記憶力自然要比人工好出很多。
也許有人會問，用一個下午就能逆向推斷出來的簡單交易策略，怎麼會有客戶用呢？也許他們的策略本身是很複雜的，但是可以用我們推測出來的那個簡單策略來複製個八九不離十。還有，簡單策略並不一定不好，這個我們前面也提過：亨利不就是憑著非常簡單而且多年不變的策略賺足了錢才能夠買下紅襪嗎？當年我偷窺的這家公司在幾年前上市，公司的創始人也應該是億萬富翁了吧？
電子工具的好處不僅僅在於它的准，更在於它的快，這對於採取統計套利策略或者其他快速交易策略的公司來說是至關重要的。統計套利的運算可能在每秒鐘都有很多買賣的交易指令，而且在隨後的一秒內，新的交易指令又有可能取代前面尚未完成的指令，所以速度是十分關鍵的。為了不影響市場，有的基金還會將一個指令分成很多的小指令，這樣就更增加了複雜程度。根據最新的資料，世界各大股票交易所每筆成交的數額在過去幾年都在減小，但是交易量都在不斷增加，而且交易所收到的限價買賣指令更是在高速增加，背後的原因在很大程度上是這類交易策略的流行。
當然，高速傳輸、存取數據的潮流不僅僅是局限在金融投資行業，很多媒體公司、石油公司、連鎖零售公司和研究部門也在不斷投資新的硬件和軟件，加速信息的流動速度，這樣在競爭中才能搶佔先機。但是除了金融行業之外，很少有行業會為幾毫秒的改進而一擲千金。有人測算過，如果交易系統加速一毫秒，就能為使用系統的銀行或者其他金融機構每年帶來一億美元的額外收入，所以我們可以理解為什麼大家都拚命要快。
現在一些量化基金的交易系統能在幾毫秒之內將交易指令發給交易所，時間如此之短，量化基金的交易系統和交易所的交易系統之間的實際距離都能帶來延遲。在最快的網絡中，數據從紐約的服務器傳到芝加哥的服務器需要7毫秒，傳到西海岸的洛杉磯或者舊金山就需要315毫秒——在真空中光束從洛杉磯走到紐約也需要15毫秒。對於許多對沖基金公司來說，這太久了！所以，在過去的幾年裡面，銀行和大的量化基金都把它們的電腦服務器移到跟交易所比較近的位置來爭取幾毫秒的優勢。
怎樣才能和交易所的服務器最近呢？
放在同一個屋簷下。
同一屋簷下
為了將交易時間減少千分之幾秒，很多投資銀行和基金公司將它們的電腦服務器放在交易所的服務器邊上，一束傳遞信息的光如果從遠處過來也太遲太慢了。2009年美國國會開始關注這個新的現象。
這對於交易所來說，是一個新的收入來源：允許一些銀行和基金把它們的服務器跟交易所的服務器放在一起，然後收取佣金，這叫「機房共置」。
從紐約曼哈頓穿過林肯隧道就是新澤西州，隧道出口的不遠處有一個非常不起眼的3層高的建築，也沒有掛牌子。如果你看到一個貌似大門的地方按門鈴你也進不去，因為這個大門是個假門，真正的入口很隱蔽。這個地方是全世界金融業最重要的數據中心之一，5家電子交易所的服務器都在這裡落戶。當然，這個建築物裡面還有很多機房共置的、客戶的服務器。納斯達克的主要數據中心也於兩年前遷到新澤西，備用的數據中心則在美國東北某地，它的數據中心有上百台其他銀行和基金的服務器與其共置。
如果你的服務器和交易所的服務器放在同一個位置，那麼數據能夠在一微秒之內到達。一毫秒是一千微秒。一微秒是千分之一毫秒。
要開一個新的量化基金？帶上錢來就行了！
在新的速度戰中，許多新的生意機會也應運而生。很多電腦技術和通訊技術公司專門為銀行和基金提供所需要的高速交易設備和軟件。很多情況下，交易的速度慢是因為從一個系統到另外一個系統的接口是個瓶頸，所以有很多專業的公司專門提供針對這類問題的方案。
新的電子股票交易平台紛紛出台，提供速度更快的交易方式、低廉的交易價格與老牌的股票交易所競爭。老牌的股票交易所不甘示弱，購買新的電子交易平台，更新自己的交易技術。納斯達克購買了兩家電子交易公司之後成功將自己的交易時間從10毫秒降到1毫秒。紐約股票交易所也於2005年購買了一家叫群島的電子交易所，在整合的過程中提高自己的交易速度和競爭能力。納斯達克購買兩家電子交易平台總共花了16億美元，但是現在技術水平提高很快，硬件價格也在不斷下跌，許多新的公司只需要花1/20的錢就能白手起家搭建一個高速交易的平台。
投資銀行更是不甘示弱，紛紛尋找獲利的機會（同時也是為了生存，見後面關於做市商的討論）。比如瑞信銀行，它於2001年開始推出一個冠名「先進交易服務」的新服務項目。瑞信在全球主要證券交易所取得了直接交易的席位，很多情況下瑞信的服務器和這些交易所的服務器共置。同時，瑞信為量化基金提供各種不同的量化模型（冠名「狙擊手」、「游擊隊」和「邊緣線」等），提供所需的電腦系統，投資者只需要選擇他們所要用的模型，設定參數，把錢放進去，就可以交易了。投資者圖個方便，瑞信則收取各種手續費、交易的佣金、提供貸款（槓桿）的利息。當然，這種服務並不便宜，而且，保證投資人賺錢不是服務的一部分。其他銀行也都紛紛追趕，據說美國銀行高盛的技術人員已經超過交易人員的數目。每年全球金融機構花在電腦硬件和軟件上的錢超過兩百億美元。
根據有關資料，2006年歐洲和美國大約1/3的證券交易是通過由機器發出指令的所謂算法交易程序完成的，如果包括其他的量化投資交易，這個比例則會更高。專家估計，到2010年，單是算法交易的交易比例將達到50%。各種股票、外匯、期貨、期權交易平台都已經成了算法交易的天下，債券交易也在向那個方向發展。我們前面說過幾家超級量化基金自己一家就可能佔到股票交易所交易量的百分之幾，所以這些比例並不奇怪。
電腦交易的歷史
其實這種由電腦直接操縱的交易模式（算法交易）已有30多年的歷史。雖說算法交易和量化投資這兩個概念並不完全一樣，但是它們在歷史上就有緊密聯繫。
最早的算法交易主要用在兩種可以算是量化投資的交易中：一種是指數套利，另一種是投資組合保險。
指數套利是指如果股票指數期貨的價格和指數包含的各種股票的價格偏離太遠的時候採取買入一個賣出另一個進行套利的操作。例如標準普爾500指數套利，那套利者就需要同時買入或者拋出500只股票，每種股票都是不同的數量，這樣煩瑣的工作，必須通過電腦來完成。
投資組合保險是20世紀80年代比較流行的一種做法，是指按照布萊克－舒爾斯－默頓的公式來自動複製一個賣出期權（也就是為股市下跌買保險）的交易策略。你可以按照公式計算出需要拋出的期貨數量，然後自動拋出。如果股市下跌，你就多拋，如果股市反彈，你就購回一些，這樣做的目的是給你已經持有的股票投資組合上一個保險。有些人說1987年的股災就是由這兩種自動交易造成或者加劇的，但是這種說法也沒有定論。