［为什么无论乌龙指也好，还是量化交易信号误读也好，“错误交易”总是让贵金属走低，而不是呈现出双向的特征？如果受伤的总是金银，那么市场中是否还有尚未被发现的价格操纵黑手呢？］
闪崩这种异常的交易状态本来只存在于灾难性的交易环境中，但近来在市场里却频频出现。
在股票和债券市场上，闪崩相对多见，比如6月27日香港股市上演“集体大逃亡”，16只股跌幅超过50%，4只股跌幅超过90%。而贵金属本来以稳定而著称，但入夏以来貌似也随着高企的气温而价格变化躁动起来。7月7日白银闪崩，1分钟内波幅达10%，再往前的6月26日，黄金也出现了一波闪崩行情，盘中曾出现1分钟闪崩，每盎司下挫20美元左右。
但市场出现闪崩这种异常变动时，乌龙指总是第一个被拿出来背锅。乌龙指是指交易员在交易的时候，不小心敲错了价格、数量、买卖方向等事件的统称，说白了就是让粗心的交易员来成为“背锅侠”。
虽然说只要是人员操作就有犯错误出现乌龙指的可能，但是以目前合规和风控程序的发展，只要按照标准流程交易，乌龙指频出的几率并不会比天上掉下飞行器残骸砸中的几率大。因此在价格大涨大落背后可能还有别的罪魁祸首，比如大量止损抛单，或者算法驱动的交易。
逼空后的抛单是金融暗战中最令旁观者感到兴奋的部分，胜者通吃也是市场上不变的法则。比起始终存在的抛单来，从时间线上看，算法交易后的崛起和闪崩的增多，则有更大的关联性。
通过机器算法而进行量化交易是目前金融圈最热门的话题之一，在人工智能能为人们推送信息、帮助选择道路之后，交易员的饭碗看上去也受到了威胁。全球最大的资产管理公司贝莱德当下就在考虑大幅削减依靠人工主动选择交易的部门，并引进相关量化人才，还进一步降低产品费率。这个过程中估计超过40位基金经理和分析师被裁员，他们的工作被偏向用量化的、程序化的“智能”方法来替代。
当然，虽然机器不会像人类交易员那样出现乌龙指，但基于深度学习的算法交易在分别虚假信号方面还有短板，在出现异常数据时带来的羊群效应一直是被业界诟病之处。比如当出现一种市场信号时，人类交易员可能会选择观望，但算法交易则触动了卖出机制，导致大量抛单，这会在短时间内造成市场的闪崩。
无论是交易员出乌龙指，还是算法交易被触动卖出机制，都是市场内在的规则下出现的。而从更深层次看，闪崩的常态化，凸显出现货市场和期货市场的间隙在增大。
当黄金的价格形成机制被逐渐从矿产商手中转移到金融机构手中后，当空头头寸和多头头寸间的此消彼长成为最靠谱的价格发现雷达后，当市场的流动性过于充裕后，闪崩就有了出现的空间。更值得思考的是，这种不正常的波动，在监管机构的眼中却能被贴上“合格”的标签。
让人怀疑的是，为什么无论乌龙指也好，还是量化交易信号误读也好，“错误交易”总是让贵金属走低，而不是呈现出双向的特征？如果受伤的总是金银，那么市场中是否还有尚未被发现的价格操纵黑手呢――至少从交易所的数据看，还没有任何一方对这种类似于“金银恐袭”的闪崩事件负责。
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