件、和处理速度更快更效率的人工智能自动算法。但是后来的深入调查显示，这显然是芝交所的戏精过度、导致了穿帮。
因为，美联储的新QE政策是在纽约宣布的，即使同期使用网络瞬间传输，信号也得考虑网络PING值问题。哪怕一切网络拥堵卡顿都不存在，假设新闻是用光速从纽约传播到了芝加哥——光速大约是每秒30万公里，而芝加哥到纽约的距离，大约是1200公里，也就是需要四毫秒，或者说千分之四秒，光和电才能从纽约传到芝加哥。
芝加哥人却只用了2毫秒就对行情做出了反应，这不是提前有人泄密、导致内幕交易，又会是什么？后来的联邦处理结果，你是学经济的，相信不用我给你科普。
这个案例本身，大家只是拿来抨击内幕交易，但我看出的，是这个时代越来越激烈的‘过频反应’。大家都用了人工智能自动判断交易，所以大家反应都太快了，快到最后，只要出现预料之外的黑天鹅，振幅过大的拥塞就必然会出现——
而我觉得，在这种情况下，黑天鹅的尺寸不用太大，只要是一点微小的黑天鹅，也会因为‘聪明人太多’，而被放大成灾难性的大天鹅。
就像这一次，苹果某个研发基地出现意外事故、导致了一些研发资料损失、有可能引起苹果搬迁、减少本社区就业岗位和高级人才/优渥租客密度——本来这只是多小的一个利空消息？
但所有持有这块房地产垃圾债的炒家、就都通过其人工智能算法瞬间抛售，导致瞬间振幅远远超过实际损失预期的三四倍之多。这不是算法自动交易的原罪，又是什么呢？这时候，只要有一个不借助自动判定交易的个人投资者，敢赌‘一两年内肯定会发生这么一波微小的黑天鹅事件’，他就有可能获利——
并不是我需要赌到多大的黑天鹅，而是算法这个帮凶，让天鹅的尺寸可以比过去小很多，连一根鸟毛都能构成人工判断时代的黑天鹅了。”
周克洋洋洒洒地把他的解释，高谈阔论地说完，辛雨真已经彻底折服了。
“你去微电子系真是埋没人才，当初要不是你的社会注意倾向不方便表达，真该让你来经济系、研究怎么拯救资本主义的。”辛雨真由衷地赞叹道。
虽然周克的理论还有一些瑕疵，但已经不重要了。
投资理论领域，最讲究的还是你有没有实际获利。只要你投资准了，并且可以大致像模像样地解释清楚你自以为为什么赢，别人就得服你。
就像那些股评家，口
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