從摩根大通近期發布的報告來看，華爾街現在似乎已經被機器人占領了。報告顯示，基于算法和機器交易的量化投資正在稱霸股票市場，使得傳統的人工選股方式逐漸被拋棄。摩根大通定量及衍生品研究主管科蘭諾維奇(Marko Kolanovic)表示，目前多數投資者已經不再根據股票的基本面因素來做出交易決策。
科蘭諾維奇預計，人工選股只占到股市成交量的10%左右，而機器量化投資占成交量的60%，比十年前翻了一番。事實上，近期科技股的意外下滑可能也與量化交易策略的改變有關。以蘋果為首的科技股在上周五和本周一大跌，使得納指蒙受自去年9月以來最大的兩日跌幅。
另外，市場研究公司Tabb Group數據也顯示，機器量化交易的成交量有所上升。Tabb Group指出，機器量化交易屬于高頻交易下面的一個分支，占5月份平均每日交易量(67.3億股)的52%。而在2009年高頻交易高峰期階段，高頻交易占平均每日交易量(98億股)的61%。
不可否認的是，過去十年，高頻交易早已進入市場與投資者共舞，并逐漸成長為全球交易所交易基金(ETF)及金融衍生品領域的主要力量。比如，Virtu Financial公司的交易遍布全球200多個市場。從上海到芝加哥，該公司在證券及證券衍生品領域均有涉獵，在全球金融市場的股票和期貨合約交易量均非常龐大。值得注意的是，在2009-2014年五年內的近1300個交易日里，Virtu Financial僅有一天出現虧損。
Virtu Financial是如何達到這個戰績的？該公司稱，如此驕人的戰績是基于風險控制策略和技術。美國財經博客Zerohedge發表題為《投資的圣杯》的揭秘文章稱，Virtu Financial應該是利用速度以及交換系統方面的優勢，比市場超前交易，每筆掙一點點，幾十億次下來，年度凈利潤就有幾億美元，這基本是沒有風險的。
不過，高頻交易并非萬能，一旦交易策略失效或者交易員跟進錯誤，將對市場造成嚴重影響。這就要從2010年美國股市的閃崩說起，美國東部時間2010年5月6日(星期四)下午2點47分，一名交易員在賣出股票時敲錯單位，將百萬(m)誤打成十億(b)，從而導致道瓊斯指數突然出現近千點的暴跌。
由此看來，雖然機器交易不斷滲入金融市場，但機器交易也存在一些弊端。首先，跟交易員不一樣，機器交易系統沒有明確的交易理念，也沒有清晰的投資偏向。機器交易系統參照一些交易指標，通過不斷試錯的辦法，試圖找到市場中的趨勢，這根本就沒有什么投資理念可言。再者，由于機器交易系統在尋找市場趨勢的過程中會產生巨大的成本，相當多的交易系統在盈利之前就倒在了尋找真理的路上。
其次，雖然在理論層面上看，機器交易系統具有明確的規則，但在實戰中往往難以實現。投資者在使用交易系統進行實戰時，往往會遇到這樣的現象：在模擬階段各種參數、指標非常令人滿意，但一進入實戰就開始賠錢。其實，問題就出在理論現實差(Slippage)上面。機器交易系統需要在特定時間內評估指標，然后依據信號發出交易指令，在成交價與發出信號瞬間的市場價之間存在不可避免的誤差，這個誤差就是理論現實差。古語有云“失之毫厘，謬以千里”，正是由于誤差的存在，機器交易系統有可能給投資者帶來巨大的損失。
總而言之，交易智能化已經是金融市場的大勢所趨，機器交易系統也逐漸扎根于華爾街。機器交易可以保證更快的下單、平倉速度，能夠更敏感地響應價格變動和趨勢變動，也能幫助投資者克服人性中的弱點，該買則買，該賣則賣，避免情緒化操作。不過，如上文所述，機器交易系統也存在不少弊端，投資者在使用的過程中需要多加注意，從而避免產生不必要的虧損。