一英尺就是一纳秒：高频交易怎样把买卖逼到光速 (2026)

在计算机上点一下鼠标，刷新页面，一笔股票买卖就已经完成。对普通人来说，这几乎是眨眼间的事；但在现代金融市场深处，专业交易机构已经把一次决策和执行压缩到了微秒甚至纳秒。爱丁堡大学社会学教授、《Trading at the Speed of Light》作者 Donald MacKenzie 在这期 Odd Lots 里指出：交易提速并不是单纯的算法变聪明了，而是一场围绕物理极限与市场结构的军备竞赛。1

这期访谈发表于 2026 年 3 月 2 日，时长 55 分 37 秒。主持人是 Tracy Alloway 和 Joe Weisenthal，嘉宾是长期研究金融技术与社会结构的 Donald MacKenzie。下面的观点整理来自官方完整音频与说话人转录，前置广告与闲聊已剔除。1 2

一英尺与一纳秒：速度怎样变成物理距离

讨论高频交易时，人们常听到毫秒、微秒和纳秒，但很难直观想象这些时间刻度的差距。MacKenzie 在节目里用一个很形象的动作说明：伸出两根手指，相距大约 30 厘米（也就是一英尺）。在真空中，光走完这一尺距离刚好需要 1 纳秒。2

这个物理事实标出了金融提速的演进轨迹。MacKenzie 回忆，他在 2011 年左右开始这项研究时，市场谈论的还是毫秒（千分之一秒）；两三年后，竞争前沿推进到了微秒（百万分之一秒）；而到了 2018 年至 2020 年前后，光走过 30 厘米所花费的纳秒时间，已经实打实决定了一笔交易的生死。2

普通人买卖股票，订单通过经纪商系统发送到交易所的中央订单簿。如果撮合引擎能立刻找到价格匹配的对手盘，交易当场执行；如果暂时没有匹配，订单就会挂在簿子里等待。在纳秒级的世界里，人的神经反应完全退场，整套交易完全交由布置在机房里的自动化硬件和代码接管。2

从撮合引擎到机房：Island 改变了交易所格局

现代电子化交易并不是一开始就长成今天这副模样。MacKenzie 梳理了这段技术史：转折点始于 20 世纪 90 年代末出现的 Island 电子交易平台。2

当时像 Instinet 这样的电子撮合系统，撮合一笔交易大概需要两秒钟。对守在屏幕前的真人交易员来说，两秒已经很快；但 Island 开发出了一套在当时快得惊人的撮合引擎，无需人工介入，买卖挂单一旦吻合便瞬间成交。正值互联网泡沫时期，纳斯达克科技股交投极其活跃，Island 凭借极低延迟为市场带来了大量流动性。2

这就形成了一个正向循环：谁的技术架构更适合自动化高频挂单，流动性就往谁那里聚集。老牌交易所为了不被边缘化，不得不彻底变革。关键的转折发生在 2005 年：纳斯达克收购了拥有 Island 的 Instinet，纽约证券交易所则收购了另一家先驱电子交易所 Archipelago。两大传统巨头全面转向现代电子撮合架构。2

随着交易所全面电子化，距离的价值立刻凸显。交易员如果把服务器放在堪萨斯城，去跟放在纽约的机器竞争，从物理上就注定落后几十毫秒。于是各家机构纷纷把服务器搬进交易所所在的大楼，最终演变成今天标准的交易所机房托管（Colocation）。为了保证机房内各家服务器的绝对公平，数据中心甚至必须把连接每台机器的光纤专门盘绕成一模一样的物理长度，确保谁也不会因为少走几米电缆而占到便宜。2

从光纤到微波：芝加哥与新泽西之间的直连战

机房内部的距离被拉平之后，更大的速度战场转移到了跨市场的城际连接上。2

美股市场的核心地理格局是分裂的：标普 500 指数期货在芝加哥郊区的数据中心交易，而指数背后的几百只成分股现货则在新泽西州北部的数据中心撮合。期货与现货之间存在着紧密的数学联动，只要芝加哥的期货价格稍有异动，新泽西的股票报价就必须立刻联动调整。谁能先把芝加哥的新价格传到新泽西，谁就能在股票市场上抢占先机。2

MacKenzie 介绍，这两个金融中心之间的通信经历了三次跃升：

最早各家依赖普通电信公司的商业光缆，这些光缆沿公路和铁路线铺设，路径弯曲；
到了 2010 年前后，Spread Networks 公司耗费巨资，炸山穿隧，硬生生在芝加哥与新泽西之间凿出了一条笔直穿过阿巴拉契亚山脉的专用光纤，把往返单程时间削减了大约 3 毫秒；
但光纤很快遇到了物理天花板：光在玻璃光纤中的折射率约为 1.5，传播速度只有真空光速的三分之二左右。于是交易公司迅速转向无线微波（Microwave）与毫米波塔架。微波在空气中的传播速度几乎等于真空光速，比光纤快了将近 50%。这让两地之间的延迟进一步压缩到了理论物理极限附近。2

撤单与狙击：高频做市商的纳秒攻防

为什么各家机构愿意为几微秒甚至几纳秒付出这么大的代价？节目澄清了一个常见误解：高频交易的核心并不是预测一家公司下个月的营收，而是在市场结构中玩一场挂单与撤单的博弈。1 2

市场上的高频玩家主要分为两类：

流动性提供者（Maker）：高频做市商在订单簿两端不断挂出买单和卖单，赚取买卖微小的价差，为市场提供基础流动性；
流动性索取者（Taker）：专门监控各个市场信号的机构，一旦发现有利可图，就主动吃掉订单簿里的挂单。2

这两者之间的攻防极度依赖速度。假设芝加哥的期货价格突然跳水，新泽西股票的旧报价瞬间变成了“便宜货”。此时，高频做市商必须以最快速度向新泽西交易所发送撤单请求（Cancel Order），撤掉自己那些已经过时的买单；与此同时，狙击型的索取者也在以最快速度发送买单，试图在做市商撤单生效之前把这些便宜货吃掉。2

这场赛跑直接以纳秒计算。如果做市商慢了一纳秒，撤单没赶上，就会遭遇致命的“逆向选择”，被迫以亏损价格成交；而如果索取者慢了一纳秒，就会扑个空。正是这种谁也不能慢下来的对抗性结构，逼迫所有身处其中的参与者不得不持续升级硬件。2

为什么大银行在速度战里输给了小作坊

另一个耐人寻味的话题是：为什么在这场耗费巨资的技术战争中，最终称霸的是像 Getco、Virtu 这类新兴高频量化机构，而不是资金雄厚的华尔街大银行？2

MacKenzie 认为，除了 2008 年金融危机后禁止自营交易的监管约束外，更关键的是组织结构与文化差异：

大银行内部的 IT 技术部门通常是独立的后勤支持部门，与前台业务部门层级分明，采购几台高端服务器或改动网络架构往往需要经历繁琐的立项、审批与招投标流程；
独立高频交易公司规模通常很小，几十人到一百多人不等。团队里很多人既懂数学建模又精通底层网络代码，创始人往往直接在一线参与系统架构。MacKenzie 甚至提到，早期有创业者直接刷个人信用卡去买服务器，当天到货当天就插上机架上线交易。2

更重要的是风险管理机制。在大银行里，风控往往是一个专门的官僚部门，交易员和风控官之间甚至存在对立博弈；而在小型高频机构里，合伙人把自己绝大部分净资产都押在公司中，风控逻辑直接用硬件和低级语言内嵌在交易管线最前端。极其紧凑的组织形态，反而让它们在高速迭代中表现得比大机构更加稳健。2

物理极限、收益天花板与 AI 军备竞赛

速度竞赛有没有终点？MacKenzie 给出了两个维度的边界限制：

首先是物理边界。光在真空中的速度无法超越，芯片处理电信号也存在非零的固有延迟。在数学上，零延迟只是一个渐近线，系统可以无限逼近，却永远无法真正到达。2

其次是经济边界。芝加哥大学经济学家 Eric Budish 等人的实证研究测算，全市场通过跨市场结构性套利所能获取的总利润盘子，每年大致在数亿美元至数十亿美元量级。这个盘子虽然可观，但它有明确上限。如果一家机构为了再快几皮秒而豪掷 500 亿美元，在经济上根本无法收回成本。2

访谈在后半段延伸出了两层更深的反思：

第一，金融效率与社会成本的悖论。从 19 世纪 80 年代到 2012 年，虽然信息通信技术突飞猛进，但整个社会为金融中介支付的综合成本比例并没有显著下降。普通指数基金的费用确实便宜了，但省下来的资金大量流向了收取高昂管理费的私募股权与对冲基金；金融业从业人员的高薪与租金截留，在宏观上抵消了底层技术提速带来的大部分系统红利。2

第二，与当下 AI 军备竞赛的惊人相似。MacKenzie 目前正转向人工智能领域的社会学研究。他提到，AI 领域的 Scaling Law（规模法则）同样面临边际收益递减——系统的智能水平大致与投入计算资源的对数成比例。随着模型越做越大，每一单位性能提升所需的电力、芯片和资金投入都呈指数级膨胀。但就像当年的高频交易一样，各大科技公司被困在同一套博弈中：即便知道边际经济效益在递减，谁也不敢停下脚步，因为一旦慢下来，就会在竞争中出局。2

这期访谈的边界

Donald MacKenzie 提供了从社会学和田野调查视角审视量化交易技术史的清晰样本。这期讨论的重点是做市商与高频交易者的物理基础设施建设，以及做市商撤单与流动性索取者之间的博弈机制。它解释的是整个市场微观结构与套利生态如何演进，并不代表高频交易是唯一盈利的交易范式，也不是针对普通投资者的具体短线操作建议。把这期访谈作为理解现代交易所微观运行机制的技术背景，会非常有启发。

适合谁完整收听

这期节目特别适合三类读者回听：

想搞清楚股票下单到撮合成交之间究竟发生了什么的交易与市场爱好者；
对交易所机房托管、微波直连与光速物理极限感兴趣的金融科技工程师；
关注技术军备竞赛如何自我强化，想对比高频交易与当前大模型算力扩张逻辑的行业观察者。

完整收听入口：Odd Lots 官方 Apple Podcasts 目录 · Bloomberg Odd Lots 官方页面

References

1
Bloomberg Odd Lots 官方页面
bloomberg.com
2
Odd Lots 官方 Apple Podcasts 目录
podcasts.apple.com