生成式人工智能下證券市場程序化交易的風險監(jiān)管范式構(gòu)建

［摘"要］"近年來，在大數(shù)據(jù)與深度學習技術(shù)的驅(qū)動下，人工智能尤其是生成式人工智能快速興起，各類證券市場經(jīng)營者將生成式人工智能技術(shù)深度應用于傳統(tǒng)證券市場，衍生了新型的程序化交易方式。程序化交易是人工智能與證券市場的融合產(chǎn)物，具有天然的技術(shù)偏好與金融屬性，能夠有效促進證券產(chǎn)品與服務(wù)的數(shù)字化。然而，生成式人工智能加劇了證券市場程序化交易的風險。通過采用案例研究方法，發(fā)現(xiàn)生成式人工智能下證券市場程序化交易的風險集中體現(xiàn)為外生風險（法律監(jiān)管風險與市場流動性風險）與內(nèi)生風險（算法技術(shù)風險與內(nèi)部操作風險），給我國證券市場程序化交易造成了風險監(jiān)管困境。因此，為防范化解內(nèi)生風險與外生風險，促進程序化交易的穩(wěn)健發(fā)展，我國有必要構(gòu)建生成式人工智能下證券市場程序化交易的風險監(jiān)管范式：強化法律規(guī)制與金融監(jiān)管，防范程序化交易的外生風險；搭建全流程風險監(jiān)管系統(tǒng)，防范程序化交易的內(nèi)生風險。

［關(guān)鍵詞］生成式人工智能；證券市場；程序化交易；系統(tǒng)性金融風險；風險監(jiān)管范式

［中圖分類號］"F832.51；TP18［文獻標識碼］""A［文章編號］"1673-0461（2025）02-0069-09

一、問題的提出

隨著計算機技術(shù)的進步，人工智能尤其是生成式人工智能（以下簡稱“生成式AI”）快速發(fā)展。算法是生成式AI的核心要素，足夠的數(shù)據(jù)（經(jīng)驗）和計算能力（記憶和處理）是支撐算法順利運行的基礎(chǔ)。生成式AI的算法包括機器學習、自動推理、深度學習和知識圖譜等，機器在數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)越性逐漸受到金融機構(gòu)的重視，加上不斷迭代的算法，生成式AI越來越多地被用于基金、保險和債券等金融產(chǎn)品的開發(fā)過程中。證券市場程序化交易（Programmatic"Trading）是生成式AI技術(shù)與證券服務(wù)深度融合的金融產(chǎn)物，它在技術(shù)優(yōu)化與金融創(chuàng)新的雙輪驅(qū)動下得以快速發(fā)展，日益成為當前證券市場流行的交易模式。

關(guān)于生成式AI下證券市場程序化交易的風險監(jiān)管問題，當前學術(shù)界主要從金融市場量化投資、程序化交易的優(yōu)點與缺點切入，探索其風險監(jiān)管范式。第一，關(guān)于證券市場程序化交易的優(yōu)點，大部分學者認為程序化交易的本質(zhì)是量化投資或高頻交易，盡管這幾類交易模式具有細分的區(qū)別，即量化投資更加強調(diào)利用量化工具從事投資；高頻交易更加強調(diào)利用機器或工具從事高頻、快速的交易，可以賣出或買入大量股票并盡量最小化自身交易帶來的不利價格波動［1］。但是它們都是以先進的數(shù)學模型分析替代人為的主觀判斷，利用機器對海量數(shù)據(jù)進行處理和分析，從而選定能大概率帶來超額收益的投資組合［2］。程序化交易引入生成式AI技術(shù)之后，能夠分析維度，提升分析精準度，實時優(yōu)化和調(diào)整投資模型，最終幫助金融機構(gòu)提升收益率。第二，關(guān)于證券市場程序化交易的缺點，雖然證券市場上的程序化交易比對手交易得更快是一種優(yōu)勢，可以有效提高交易效率與定價精準度，但是程序化交易的真正挑戰(zhàn)在于快速分析世界證券市場上奔騰不息的數(shù)據(jù)流，即距離“河流”最近的位置［3］。程序化交易在證券市場廣泛應用時，同樣凸顯出加劇市場波動、違背交易公平等缺點［4］；程序化交易者甚至常常憑借其技術(shù)與資金優(yōu)勢，使中小投資者處于不利地位［5］，并衍生相應的技術(shù)風險、策略模型風險、內(nèi)部操作風險［6］和市場競爭風險等。第三，關(guān)于減少證券市場程序化交易的金融影響，構(gòu)建完善的風險監(jiān)管路徑，理論界與實務(wù)界通常采用兩種方法：一是對證券市場程序化交易的信息請求收取少量費用，也就是買入與賣出報價的請求；二是無論對于人類還是計算機，延遲所有證券市場程序化交易一段時間。然而，第一種方法使得證券市場程序化交易將會產(chǎn)生較高的交易成本，降低證券交易的綜合效率；第二種方法在良性的證券市場中無法施行，因為這將嚴重干擾正常的證券市場運行以及市場經(jīng)濟秩序。

近年來，在生成式AI技術(shù)的驅(qū)動下，國內(nèi)外證券市場程序化交易變得日益普遍化，但是相關(guān)的證券風險事件層出不窮。2024年6月3日，美國股市部分股票價格顯示跌幅超過98%，隨后臨時停牌。其中，知名企業(yè)伯克希爾-哈撒韋公司的A類股票一度從62萬多美元一股跌至185.10美元一股，股價下跌99.97%；蒙特利爾銀行、巴里克黃金等多只股票價格跌幅高達98%以上。上述巨幅波動觸發(fā)了相關(guān)股票盤中臨時停牌，近兩小時后才恢復交易。對此，紐約證券交易所回應稱，相關(guān)股票行情異常是由技術(shù)故障引發(fā)，因為統(tǒng)一證券行情協(xié)會（CTA）的證券信息處理系統(tǒng)（SIP）價格區(qū)間出現(xiàn)技術(shù)問題（CTA稱技術(shù)問題“可能與新軟件版本有關(guān)”），導致部分股票價格出現(xiàn)異常情況，直至異常情況兩小時后才解決程序技術(shù)故障。類似的證券風險事件，同樣在中國證券市場屢次發(fā)生，包括因算法技術(shù)失誤導致A股證券市場發(fā)生6%左右劇烈震蕩的光大證券“烏龍指”事件、因為期貨公司巨額平倉交易導致的中證500股指期貨合約（IC1706）劇烈震蕩的期貨“烏龍指”事件等［7］。

綜上，生成式AI技術(shù)與傳統(tǒng)證券市場的深度結(jié)合，衍生了新型的程序化交易方式，其可以促進證券產(chǎn)品與服務(wù)的數(shù)字化，但也衍生了外生風險（法律監(jiān)管風險與市場流動性風險）與內(nèi)生風險（算法技術(shù)風險與內(nèi)部操作風險）。為防范化解證券市場程序化交易的風險，中國證監(jiān)會于2024年制定發(fā)布《證券市場程序化交易管理規(guī)定（試行）》（以下簡稱《管理規(guī)定》），首次明確了證券市場程序化交易監(jiān)管的基本條款，但是并沒有細化證券市場程序化交易的風險監(jiān)管細則與路徑。因此，我國有必要在相關(guān)法律規(guī)范中明確證券市場程序化交易的定義及其范圍，從內(nèi)生風險與外生風險視角細化證券市場程序化交易的風險監(jiān)管路徑。

二、生成式AI下證券市場程序化交易的發(fā)展演變

技術(shù)的進步是連續(xù)且沒有止境的，隨著生成式AI技術(shù)能力的飛躍，生成式AI在各種各樣的領(lǐng)域深度應用，并且廣泛應用于證券市場的程序化交易。不僅如此，生成式AI會自我改善算法程序初始化的檢索和推論方法，創(chuàng)造出“更加優(yōu)良的AI”，這種新生的AI接著創(chuàng)造“下一代AI”，通過加速進化無限延續(xù)，以至于達到技術(shù)奇點（Singularity）的生成式AI，在能力上已經(jīng)遠遠超過人類，此時生成式AI演變成人類社會想象不到的數(shù)字世界。

（一）生成式AI下證券市場程序化交易的技術(shù)結(jié)構(gòu)

從生成式AI的層次結(jié)構(gòu)看（見圖1），它主要包括基礎(chǔ)設(shè)施層、算法層、技術(shù)層與應用層［8］：基礎(chǔ)設(shè)施層主要指硬件與計算能力；算法層主要包括機器學習（Machine"Learning）與深度學習（Deep"Learning）；技術(shù)層包括技術(shù)方向與具體技術(shù)，集中體現(xiàn)為計算機視覺（如圖像識別、圖像理解、視頻識別）、語音處理（如語音識別、語義理解、語音合成）、自然語言處理（如機器翻譯、情感分析等）、規(guī)劃決策系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計分析技術(shù)等；應用層是指生成式AI技術(shù)的具體應用場景，它為金融、醫(yī)療、安防、交通和游戲等場景提供了一體化的行業(yè)解決方案，同樣成為證券市場的重要技術(shù)工具。其中，機器學習是指“從大量的內(nèi)存中找出一定的規(guī)則，并且對假設(shè)做循環(huán)論證”［9］；深度學習與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial"Neural"Network，ANN）本質(zhì)上都是機器學習的重要構(gòu)成，深度學習的基本結(jié)構(gòu)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［10］，它是基于表示學習的方法，可以有效解決機器學習的不足，因為它允許計算機直接接收原始數(shù)據(jù)并可以自動學習用于檢測或分類的特征表示，主要包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型（GAN）等［11］。

（二）生成式AI下證券市場程序化交易的發(fā)展特點

在生成式AI驅(qū)動下，證券市場程序化交易呈首先，技術(shù)進步推動程序化交易發(fā)展。隨著計算機技術(shù)尤其是生成式AI技術(shù)的快速發(fā)展，程序化交易得以在證券市場中廣泛應用。機器學習、深度學習與生成式AI等先進技術(shù)的引入，使得程序化交易能夠更快速、更準確地被執(zhí)行，因為生成式AI具有較高的“可伸縮性”，即隨著數(shù)據(jù)量的輸入增加，系統(tǒng)性能可以保持近乎正比例的提升，不會因數(shù)據(jù)量達到閾值后而導致系統(tǒng)性能見頂［12］，所以技術(shù)進步可以顯著提高程序化交易的效率及其精度。

其次，市場結(jié)構(gòu)變化影響程序化交易應用。證券市場結(jié)構(gòu)的變化也對程序化交易的發(fā)展產(chǎn)生了影響。例如，市場參與者結(jié)構(gòu)的多樣化、交易品種的豐富化，以及交易制度的創(chuàng)新等，都為程序化交易提供了更廣闊的應用空間。同時，市場競爭的加劇也促使投資者更加注重交易策略的優(yōu)化和執(zhí)行效率的提升，進一步推動了程序化交易的發(fā)展。

再次，證券市場程序化交易策略的不斷創(chuàng)新。在證券市場場景下，程序化交易的發(fā)展變化是一個動態(tài)的過程，即隨著證券市場環(huán)境和投資者需求的變化，證券市場程序化交易策略也在不斷創(chuàng)新和演進。證券市場投資者通過運用各種量化模型、機器學習算法等技術(shù)手段，不斷優(yōu)化交易策略，提高投資收益。同時，新的證券市場交易策略和方法的出現(xiàn)，也進一步推動了證券市場程序化交易的發(fā)展。

最后，證券市場程序化交易隨著風險監(jiān)管規(guī)范的變化而螺旋式發(fā)展。證券市場程序化交易在技術(shù)與證券的雙輪驅(qū)動下獲得創(chuàng)新發(fā)展，但同時也因其具備的內(nèi)生風險與外生風險受到風險監(jiān)管規(guī)范的制約，風險監(jiān)管政策隨著證券市場程序化交易的創(chuàng)新發(fā)展而調(diào)整和完善，所以證券市場程序化交易是在創(chuàng)新發(fā)展與風險監(jiān)管的博弈中曲折進步，金融監(jiān)管部門加強對證券市場程序化交易的監(jiān)管力度，旨在規(guī)范證券市場行為與防范證券市場風險。隨著生成式AI技術(shù)的進步和市場環(huán)境的變化，程序化交易將在證券市場中發(fā)揮重要作用，為投資者提供更多元化、更高效率的交易方式和策略選擇，同時也帶來了更加復雜的風險監(jiān)管。因此，2024年《管理規(guī)定》堅持“趨利避害、突出公平、有效監(jiān)管、規(guī)范發(fā)展”的總體監(jiān)管思路，促進證券市場程序化交易在風險防范的基礎(chǔ)上創(chuàng)新發(fā)展。

三、生成式AI下我國證券市場程序化交易的風險檢視與監(jiān)管困境

生成式AI技術(shù)在證券市場以自動化方式深度展開，然后通過金融產(chǎn)品與服務(wù)方式不斷地演進，促進我國證券市場程序化交易的創(chuàng)新發(fā)展，但同樣形成了相應的內(nèi)生風險與外生風險，前者主要包括算法技術(shù)風險與內(nèi)部操作風險，后者主要包括法律監(jiān)管風險與市場流動性風險。因此，我國有必要加強證券市場程序化交易的風險監(jiān)管，促進證券市場程序化交易的穩(wěn)健發(fā)展。

（一）從典型案例審視證券市場的程序化交易風險

國內(nèi)外證券市場程序化交易變得日益普遍化，但相關(guān)證券風險事件層出不窮，比如，中國2013年光大證券“烏龍指”事件、美國2024年6月股票市場超跌事件，美股超跌事件因為程序化交易發(fā)展過快而導致跌幅更為迅速。在生成式AI下，我國證券市場程序化交易不免遭遇相應風險。盡管風險從不同視角具有不同理解，形成了損害可能說、主觀風險說、客觀風險說、預期與實際結(jié)果變動說和風險因素結(jié)合說等，但是學術(shù)界通常將風險界定為可能引起損失的不確定性，即包含了損失與不確定性的兩大關(guān)鍵要素。萬解秋（2023）［13］從金融風險的形成機制將其分為信用風險、市場風險、流動性風險、結(jié)算風險、操作風險及其法律風險；張曉明與陳芬菲（2023）［14］按照金融風險的性質(zhì)將其分為利率風險、市場風險、信用風險、表外風險、操作風險、外匯風險、流動性風險與其他風險（如合規(guī)風險）等。

在證券市場的程序化交易模式中，從基本面開展程序化交易是較為常見的模式，其主要的業(yè)務(wù)流程包括如下階段：一是利用阿爾法模型形成股票預期收益；二是利用風險模型形成股票預期風險；三是利用預期收益和預期風險進行投資組合優(yōu)化，以確定投資組合中個股的最優(yōu)權(quán)重；四是對投資業(yè)績進行事后的歸因分析，評判業(yè)績好壞并做出相應調(diào)整［15］。無論采取哪類交易模式，證券市場程序化交易風險無法避免。《管理規(guī)定》在第三章明確了交易監(jiān)測和風險管理要求，既明確了證券交易所的監(jiān)測監(jiān)控責任，又指出證券交易所、證券公司、基金管理人等主體的風險管理要求；第12條到第15條原則上規(guī)定了程序化交易的主要風險，包括法律合規(guī)風險、業(yè)務(wù)風險、技術(shù)故障風險和人為差錯風險等，但缺乏體系化的風險分類。結(jié)合金融風險分類理論以及我國本土化證券市場程序化交易的發(fā)展特點，可以將證券市場程序化交易風險歸類劃分為外生風險與內(nèi)生風險，其中前者包括法律監(jiān)管風險與市場流動性風險，后者包括算法技術(shù)風險與內(nèi)部操作風險（見圖2）。

1.外生風險：法律監(jiān)管風險與市場流動性風險

證券市場程序化交易，作為現(xiàn)代金融市場的一種重要交易方式，發(fā)展時間短、發(fā)展速度快，其法律監(jiān)管框架尚處于不斷完善之中。而且，證券市場程序化交易在提升市場流動性和效率的同時，也帶來了市場流動性風險。首先，證券市場程序化交易具有較高的法律監(jiān)管風險。隨著證券市場程序化交易的創(chuàng)新發(fā)展，立法部門逐步加快證券市場程序化交易的立法進程，金融監(jiān)管部門持續(xù)強化證券市場程序化交易的監(jiān)管力度，但是依然難以跟上生成式AI技術(shù)驅(qū)動下證券市場程序化交易的快速發(fā)展。如果投資者未能遵守相關(guān)法規(guī)或規(guī)定，或者缺乏相應的法律規(guī)范予以遵守時，那么其可能會面臨比較嚴厲的金融監(jiān)管處罰或法律糾紛。

其次，證券市場程序化交易無法避免市場流動性風險。誠如席勒（2014）［16］在其著作轉(zhuǎn)引凱恩斯所言：“對于一堆不起眼的篝火，如果我們能控制好它，我們誰也不會受到任何傷害，然而一旦它突然燒成一片火海，就會表現(xiàn)出巨大的殺傷力?！睂I算法應用于證券行業(yè)，總是存在著一些市場風險。美國華爾街在1987年爆發(fā)了有史以來最大的股市崩盤事件，而且是閃電崩盤事件［17］，其重要原因在于程序化交易通過“投資組合保險”策略導致了系統(tǒng)性拋售［18］。金融是復雜多變且技術(shù)深化的，構(gòu)建于數(shù)據(jù)建模與風險定價基礎(chǔ)上的程序化交易公司，具有強有力的市場影響力與技術(shù)能力，倘若在證券市場同時做出買入或賣出的投資策略，那么極有可能引發(fā)相應的市場流動性風險，甚至導致市場危機重現(xiàn)。第一，市場風險。證券市場環(huán)境可能隨時發(fā)生變化，導致交易策略無法適應新的市場條件。證券市場本身具有高度的波動性，當價格發(fā)生變化、政策產(chǎn)生調(diào)整、宏觀經(jīng)濟形成調(diào)整時，都可能導致程序化交易策略無法適應新的市場條件，嚴重影響程序化交易的執(zhí)行過程和結(jié)果。特別是在市場極端情況下，程序化交易可能面臨更大的風險和挑戰(zhàn)，程序化交易高度影響市場流動性供給與價格形成機制，造成市場交易者因市場異常波動而放大市場的風險［19］。第二，流動性風險。在生成式AI深度嵌入證券市場的場景下，證券市場常常因為技術(shù)故障、經(jīng)濟數(shù)據(jù)波動等因素而導致程序化交易無法及時、有效地執(zhí)行事先設(shè)定好的交易程序，屆時證券市場程序化交易將會擴大市場流動性的“豐盈”或“枯竭”的波動性，這可能導致證券市場的交易延遲、價格偏離或無法成交，引發(fā)較大的流動性風險問題，嚴重影響證券市場投資者的收益和資金安全。

2.內(nèi)生風險：算法技術(shù)風險與內(nèi)部操作風險

在生成式AI場景下，證券市場中的程序化交易，深度融合了生成式AI方法與算法技術(shù)，包括但不限于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯和支持向量機與遺傳算法等技術(shù)，旨在處理不確定性、部分真實性與不精確性的方法［20］。然而，技術(shù)的過度創(chuàng)新，同樣會帶來相應的算法技術(shù)風險，集中體現(xiàn)為算法技術(shù)黑箱風險與算法投資策略失靈風險。第一，算法技術(shù)黑箱風險。算法是指令的序列，它把數(shù)據(jù)輸入變成結(jié)果輸出［21］。程序化交易高度依賴于計算機算法以及相關(guān)系統(tǒng)軟件，核心算法主要涉及三種類型，即蒙特卡洛樹搜索（MCTS）、強化學習（RL）和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）。其中，MCTS是大方向的技術(shù)框架，RL是具體的算法學習方法，DNN是實施的算法工具。MCTS和RL構(gòu)建了具備自主學習能力的并行博弈算法，DNN就可以對程序化交易開展相應的量化評分。由此可見，算法技術(shù)是證券市場程序化交易的核心技術(shù)。任何技術(shù)故障、網(wǎng)絡(luò)問題或系統(tǒng)漏洞都可能導致程序化交易的中斷、執(zhí)行錯誤或數(shù)據(jù)丟失，從而給投資者帶來損失。第二，算法投資策略失靈風險。程序化交易的核心是交易策略和模型，這些策略和模型的有效性受到市場環(huán)境、數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型設(shè)計等多種因素的影響。比如，程序化交易中比較常見的模式是高頻交易，即通過借助強大的算法系統(tǒng)與復雜運算，實現(xiàn)快速提高資金周轉(zhuǎn)率與成交率的交易，高頻交易所采用的策略主要包括統(tǒng)計套利策略、時間套利策略和低延遲策略等［22］。如果算法投資策略和算法模型設(shè)計不當，或者無法適應證券市場的快速變化，這將可能導致證券市場交易出現(xiàn)虧損。

在證券市場場景下，程序化交易面臨較高的內(nèi)部操作風險。證券市場運行具有高度的復雜性，程序化交易涉及復雜的內(nèi)部操作流程，包括制定交易策略、設(shè)定交易參數(shù)、維護交易系統(tǒng)、做好風險管理等，如果程序化交易機構(gòu)的高級管理人員出現(xiàn)管理不善，或者內(nèi)部普通員工在程序化交易過程中出現(xiàn)內(nèi)部操作不當，那么這很有可能導致交易失誤、數(shù)據(jù)泄露或系統(tǒng)被攻擊等風險。

（二）我國證券市場程序化交易的風險監(jiān)管困境

在生成式AI下，我國通過基礎(chǔ)法律、行政規(guī)章和地方性立法等立體式方法，初步構(gòu)建了證券市場程序化交易的風險監(jiān)管，旨在防范程序化交易的綜合性風險。

首先，在基礎(chǔ)法律層面，我國通過《中華人民共和國證券法》《中華人民共和國證券投資基金法》等基礎(chǔ)法律明確了證券市場程序化交易的基本制度。其中，《中華人民共和國證券法》第四十五條規(guī)定：“通過計算機程序自動生成或者下達交易指令進行程序化交易的，應當符合國務(wù)院證券監(jiān)督管理機構(gòu)的規(guī)定，并向證券交易所報告?！薄吨腥A人民共和國證券投資基金法》第三十八條規(guī)定：“基金托管人發(fā)現(xiàn)基金管理人依據(jù)交易程序已經(jīng)生效的投資指令違反法律、行政法規(guī)和其他有關(guān)規(guī)定，或違反基金合同約定的，應當立即通知基金管理人，并及時向國務(wù)院證券監(jiān)督管理機構(gòu)報告。”

其次，在行政規(guī)章層面，中國證監(jiān)會于2024年正式頒布《管理規(guī)定》，對證券市場程序化交易作出系統(tǒng)性法律監(jiān)管，具有重要的風險監(jiān)管意義。一方面，金融監(jiān)管部門對證券市場程序化交易采取了嚴格的管理措施。這主要體現(xiàn)在對程序化交易系統(tǒng)的報備、測試、接入和風控等方面的風險監(jiān)管要求上。例如，證券公司、期貨公司等金融機構(gòu)在開發(fā)、測試、接入程序化交易系統(tǒng)時，需要向相關(guān)金融監(jiān)管部門進行報備，并確保系統(tǒng)符合一定的技術(shù)標準和風險控制要求。另一方面，金融監(jiān)管部門加強了對程序化交易行為的監(jiān)控和處罰力度。對于違反交易規(guī)則、濫用程序化交易進行市場操縱、內(nèi)幕交易等違法違規(guī)行為，金融監(jiān)管部門會采取相應的處罰措施，包括警告、罰款和限制交易資格等，以維護市場的公平、公正和透明。此外，隨著證券市場的發(fā)展和技術(shù)進步，金融監(jiān)管部門也在不斷完善程序化交易的風險監(jiān)管制度和技術(shù)手段。例如，建立更加完善的實時監(jiān)控系統(tǒng)和風險預警機制，利用大數(shù)據(jù)、生成式AI等技術(shù)手段對程序化交易行為進行監(jiān)測和分析，提高金融監(jiān)管的效率和準確性。

最后，在地方性立法層面，上海與深圳率先在全國范圍內(nèi)制定人工智能發(fā)展條例。其中，2022年《上海市促進人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展條例》第五十二條明確規(guī)定：“本市支持金融機構(gòu)等市場主體應用智能投資顧問、智能客戶服務(wù)、智能風險控制等人工智能技術(shù)和裝備，提升金融風險智能預警和防控能力?！?022年《深圳經(jīng)濟特區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)促進條例》第四十條規(guī)定：“推進人工智能技術(shù)在金融風險、國有資產(chǎn)、規(guī)劃投資、財政、稅收、審計、統(tǒng)計等領(lǐng)域的應用，為本市制定經(jīng)濟政策、監(jiān)控經(jīng)濟運行狀態(tài)提供依據(jù)。”

然而，值得注意的是，盡管我國立法部門在證券市場程序化交易的風險監(jiān)管層面制定了相應的法律規(guī)范，但是仍然存在一些法律挑戰(zhàn)和問題。例如，證券市場程序化交易具有高度的復雜性和隱蔽性，風險監(jiān)管難度較大；同時，部分投資者可能利用程序化交易進行過度交易、投機等行為，對證券市場穩(wěn)定造成一定沖擊。因此，金融監(jiān)管部門需要繼續(xù)加強對程序化交易的風險監(jiān)管力度，完善監(jiān)管制度和技術(shù)手段，提高風險監(jiān)管效率和準確性。同時，加強對投資者的教育和引導，增強投資者的風險意識和合規(guī)意識，促進證券市場的穩(wěn)健發(fā)展。

四、生成式AI下我國證券市場程序化交易風險監(jiān)管范式的構(gòu)建

黨的二十屆三中全會通過的《中共中央關(guān)于進一步全面深化改革、推進中國式現(xiàn)代化的決定》34次提到“金融”關(guān)鍵詞，包括做好“五篇大文章”、完善金融監(jiān)管體系和金融穩(wěn)定保障體系、健全金融消費者保護、推動金融高水平開放等，充分體現(xiàn)了黨中央對金融工作的重視，對金融體制改革和金融風險防范提出殷切希望。我國證券市場程序化交易面臨的風險具有多樣性和復雜性，投資者在進行程序化交易時，需要充分了解并評估這些風險，制定合理的投資策略和風險控制措施，以確保交易的安全和穩(wěn)定。同時，證券市場的金融監(jiān)管部門需要不斷完善風險監(jiān)管制度和技術(shù)手段，提高風險監(jiān)管的效率和準確性，促進證券市場的穩(wěn)健發(fā)展。對此，我國可以從傳統(tǒng)風險管理向現(xiàn)代風險監(jiān)管轉(zhuǎn)變，從防范內(nèi)生風險與外生風險角度構(gòu)建證券市場程序化交易的風險監(jiān)管范式。

（一）強化法律規(guī)制與金融監(jiān)管，防范程序化交易的外生風險

1.加強證券市場程序化交易的法律規(guī)范

從法律規(guī)范的價值體系來看，因為生成式AI下證券市場程序化交易具有高度的技術(shù)性與復雜性，導致相應的法律規(guī)范同樣復雜與難理解。從而會出現(xiàn)“這條法律在某種環(huán)境下和現(xiàn)實不符”的情形，甚至出現(xiàn)“反而被壞人利用而助長不正之風”。屆時，原本優(yōu)良的法律便可能會演變?yōu)椤皭悍ā?，原本嚴肅的“法律即正義”會被全面否定。因此，我國理應逐步優(yōu)化證券市場程序化交易的法律規(guī)范，從而促進證券市場的公平競爭與良性發(fā)展。

證券市場程序化交易的法律規(guī)范宗旨在于促進程序化交易規(guī)范發(fā)展，維護證券市場的交易秩序和市場公平。為防范證券市場程序化交易的法律監(jiān)管風險，促進程序化交易的規(guī)范發(fā)展，我國可以從以下層面切入，逐步完善證券市場程序化交易的法律規(guī)范。

首先，建立程序化交易的市場準入機制。對于證券市場程序化交易的市場創(chuàng)新，應當充分發(fā)揮市場在資源配置中的決定性作用，讓市場對程序化交易準入與退出做出精準判別。2015年《關(guān)于實行市場準入負面清單制度的意見》，提出市場準入負面清單制度，明確列出我國禁止與限制投資經(jīng)營的行業(yè)、領(lǐng)域和業(yè)務(wù)等清單，對于清單之外的行業(yè)、領(lǐng)域和業(yè)務(wù)，各類市場主體皆可依法平等進入。質(zhì)言之，通過負面清單制度可以很好地體現(xiàn)適度監(jiān)管原則，賦予市場主體更多主動權(quán)，激發(fā)市場活力，構(gòu)建更加開放、透明和公平的市場準入管理機制。為了保障市場的穩(wěn)定和投資者的權(quán)益，我國應當構(gòu)建證券市場程序化交易的市場準入機制，這包括要求證券市場程序化交易者具備一定的資質(zhì)和條件，如技術(shù)能力、風險控制能力等，以確保其能夠合規(guī)地進行交易。

其次，強化程序化交易的信息披露和透明度要求?！豆芾硪?guī)定》第二章明確規(guī)定依法建立程序化交易報告制度并強化報告管理。證券市場法律規(guī)制的重要目標之一應該是充分保護金融消費者的合法權(quán)益，如消費者信息權(quán)、公平交易權(quán)等，從而促進消費者更好地獲取程序化交易信息，同時遠離掠奪性與欺騙性的金融商品與服務(wù)的報價［23］。為提升證券市場程序化交易的公開透明性，我國理應要求程序化交易機構(gòu)披露投資交易策略、參數(shù)、風控等信息，也應要求金融監(jiān)管機構(gòu)公布市場統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以便投資者和市場參與者了解市場狀況。

最后，制定嚴格的交易行為規(guī)范與監(jiān)管處罰機制?！豆芾硪?guī)定》第六章首次明確了程序化交易的監(jiān)督管理權(quán)限及其職責，但是本部法律規(guī)范涵蓋了較多的原則性規(guī)定，缺乏較多的可實施的法律規(guī)則，因此我國亟待提升證券市場程序化交易法律規(guī)范的可實施性，尤其是交易行為規(guī)范與監(jiān)管處罰機制。證券市場程序化交易的法律規(guī)范兼具公法與私法的二元屬性，因為其在交易領(lǐng)域本質(zhì)上屬于私法，注重交易當事人的意思自治；其在證券監(jiān)管領(lǐng)域?qū)儆诠?，集中體現(xiàn)為政府規(guī)制：一是對于證券市場程序化交易的交易行為，我國應制定嚴格的交易行為規(guī)范，包括但不限于禁止操縱市場、防止過度交易和避免不公平競爭等，并明確程序化交易者的法律義務(wù)和責任，如及時報告交易情況、配合風險監(jiān)管等；二是對于違反證券市場程序化交易法律規(guī)范并達到監(jiān)管處罰規(guī)定的行為，我國應逐步完善證券市場程序化交易的監(jiān)管處罰機制，依法追究相應的法律責任并予以監(jiān)管處罰，包括但不限于行政處罰和刑事處罰，以確保法律規(guī)范的威懾力和執(zhí)行力。

2.豐富證券市場程序化交易的金融監(jiān)管

面對復雜多變的證券市場程序化交易，為促進程序化交易的創(chuàng)新合規(guī)以及防范程序化交易的外生風險中的流動性風險，我國有必要逐步豐富證券市場程序化交易的金融監(jiān)管形式。

首先，建立證券市場程序化交易的報告制度。生成式AI場景下的證券市場程序化交易具有高技術(shù)、高流動和高轉(zhuǎn)換等特點，這導致程序化交易中的投資者與籌資者具有明顯的信息不對稱問題，從而加劇了程序化交易的市場流動性風險。對此，我國可以逐步構(gòu)建證券市場程序化交易的報告制度，提升程序化交易市場的信息透明度：一方面，要求程序化交易投資者向證券交易所報告賬戶基本信息、資金信息和交易策略等內(nèi)容，實現(xiàn)先履行報告義務(wù)（先報告）后開展程序化交易（后交易）；另一方面，加強對報告信息的核查和現(xiàn)場檢查力度，確保信息的真實性和準確性。

其次，加強證券市場程序化交易的科技化監(jiān)管手段，探索將生成式AI技術(shù)應用于監(jiān)管科技領(lǐng)域，提升證券市場程序化交易的實時監(jiān)測與監(jiān)控。對于證券交易所等自律監(jiān)管機構(gòu)而言，其應該對程序化交易實行實時監(jiān)測監(jiān)控，對異常交易行為進行重點監(jiān)控，如短時間內(nèi)申報、撤單的筆數(shù)或頻率達到一定標準等；加強金融監(jiān)管機構(gòu)與生成式AI研發(fā)機構(gòu)的合作與交流，共同推動程序化交易監(jiān)管技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展，提高程序化交易的監(jiān)管效率和準確性。

最后，對證券市場程序化交易實施差異化監(jiān)管。在證券市場程序化交易類型日益多元化的背景下，不同的程序化交易（高頻交易、量化交易等特定類型的程序化交易）具有不同的發(fā)展特征，我國可以對證券市場程序化交易實行差異化監(jiān)管，針對不同類型的程序化交易設(shè)定不同的收費標準，針對不同類型的程序化交易設(shè)定程序化交易監(jiān)控“紅線”等，有效引導證券市場程序化交易的規(guī)范發(fā)展，防范證券市場程序化交易的市場流動性風險。

（二）搭建全流程風險監(jiān)管系統(tǒng)，防范程序化交易的內(nèi)生風險

證券市場程序化交易往往涉及大量的資金和快速的交易，風險管理和監(jiān)控尤為重要?！豆芾硪?guī)定》在第四章明確提出加強信息系統(tǒng)管理，構(gòu)建有效安全的程序化交易的技術(shù)系統(tǒng)，對交易單元統(tǒng)一管理，交易信息系統(tǒng)應當納入合規(guī)風險體系并建立健全全流程管理機制。因此，為防范化解證券市場程序化交易的多維風險，我國有必要構(gòu)建全流程的證券市場程序化交易風險監(jiān)管系統(tǒng)，從事前、事中與事后監(jiān)管階段對程序化交易進行實時監(jiān)控和動態(tài)調(diào)整。

1.事前監(jiān)管階段：全流程風險監(jiān)管系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計

首先，為構(gòu)建證券市場程序化交易的全流程風險監(jiān)管系統(tǒng)，程序化交易機構(gòu)應當設(shè)計多層次的高效、穩(wěn)定與可擴展性架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)層、風險層、預警層、決策層與用戶層。每個層次之間應有清晰的接口和數(shù)據(jù)流，以確保信息的實時性和準確性。此外，全流程風險監(jiān)管系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計，既要重視實時收集程序化交易平臺的交易數(shù)據(jù)，也要重視整合宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)、證券市場數(shù)據(jù)、政策數(shù)據(jù)信息等，從而為程序化交易的風險分析夯實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

其次，發(fā)展負責任的生成式AI，促進程序化交易機構(gòu)的風險自治。生成式AI在發(fā)展過程中，總是摻雜著人為的主觀因素，畢竟生成式AI程序都是由算法工程師或程序員撰寫代碼。然而，生成式AI算法同樣可能衍生相應的風險。因此，有必要發(fā)展負責任的生成式AI，才可以更好地促進社會經(jīng)濟發(fā)展。如微軟公司有6項生成式AI準則：公平、可靠和安全、隱私和保障、包容、透明，以及責任［24］"。發(fā)展負責任的生成式AI對于促進程序化交易的風險監(jiān)管具有重要意義。為推動負責任的生成式AI在程序化交易風險監(jiān)管中的應用，我國需要從以下方面發(fā)展負責任的生成式AI系統(tǒng)。一方面，強化生成式AI的倫理道德規(guī)范。制定和完善生成式AI在程序化交易領(lǐng)域的倫理道德準則，明確生成式AI系統(tǒng)的行為邊界和道德責任。此外，我國需要建立專門的倫理道德審查機制，對使用生成式AI進行程序化交易的機構(gòu)進行定期審查和評估，確保程序化交易行為符合相應的倫理道德規(guī)范。另一方面，提升生成式AI系統(tǒng)的透明度和可解釋性。在生成式AI的時空范圍內(nèi)，程序化交易行為是由算法技術(shù)驅(qū)動的，算法技術(shù)成為一種強有力的技術(shù)工具與手段，但算法技術(shù)具有不透明性，也不容易理解［25］。過度的算法技術(shù)創(chuàng)新，同樣導致證券市場程序化交易機構(gòu)因為濫用算法技術(shù)而形成一種強有力的“算法權(quán)力”［26］，嚴重威脅證券市場公平競爭與有序發(fā)展。為此，一是鼓勵研發(fā)具有更高透明度和可解釋性的生成式AI算法和模型，以便金融監(jiān)管機構(gòu)和投資者能夠理解和評估其投資決策過程；二是要求使用生成式AI進行程序化交易的機構(gòu)提供詳細的交易記錄和決策依據(jù)，以便于監(jiān)管和審計；三是推進生成式AI系統(tǒng)監(jiān)管協(xié)作與信息共享，生成式AI系統(tǒng)應與金融監(jiān)管機構(gòu)和其他相關(guān)系統(tǒng)建立緊密的協(xié)作關(guān)系，實現(xiàn)信息共享和協(xié)同監(jiān)管。這有助于及時發(fā)現(xiàn)和處理跨市場、跨平臺的風險事件，維護市場的整體穩(wěn)定。

2.事中監(jiān)管階段：程序化交易的風險識別與預警

在證券市場程序化交易過程中，通過搭建全流程風險監(jiān)管系統(tǒng)，有助于提升程序化交易的風險識別與預警，它是確保證券市場程序化交易的安全、降低潛在損失的重要手段。

首先，通過搭建全流程風險監(jiān)管系統(tǒng)，可以及時識別并處理證券市場程序化交易過程中的風險問題?；谧陨硎占臄?shù)據(jù)以及技術(shù)資源優(yōu)勢，全流程風險監(jiān)管系統(tǒng)不僅可以實時識別程序化交易中的潛在風險，如識別異常交易、監(jiān)測市場操縱、評估市場風險等，而且可以量化評估潛在風險，從而為程序化交易的風險預警與決策夯實基礎(chǔ)。

其次，我國需要逐步完善全流程的風險預警機制。如果全流程風險監(jiān)管系統(tǒng)監(jiān)測到程序化交易的潛在風險，那么它理應快速觸發(fā)風險預警機制。以下是一些關(guān)鍵的預警措施：一是進行實時監(jiān)控與數(shù)據(jù)分析，即利用先進的監(jiān)控工具和技術(shù)，對證券市場程序化交易過程進行實時監(jiān)控，包括市場數(shù)據(jù)、交易指令和系統(tǒng)狀態(tài)等，然后通過數(shù)據(jù)分析，及時發(fā)現(xiàn)異常證券市場程序化交易行為或系統(tǒng)問題，為預警提供依據(jù)。二是風險閾值設(shè)置，根據(jù)證券市場程序化交易策略和市場情況，設(shè)置合理的風險閾值，如最大虧損額度、最大滑點等，而且當實際交易數(shù)據(jù)超過設(shè)定的風險閾值時，系統(tǒng)會自動觸發(fā)預警機制。三是預警通知與應急響應，全流程風險監(jiān)管系統(tǒng)下的預警機制可以建立多渠道的通知方式，如短信、郵件、系統(tǒng)消息等，確保預警信息能夠及時傳達給相關(guān)人員；此外，制定詳細的應急響應計劃，明確應急處理流程和責任人，確保在預警觸發(fā)后能夠迅速采取應對措施。四是持續(xù)優(yōu)化與改進實時預警機制，根據(jù)預警機制的運行情況和實際效果，不斷調(diào)整和優(yōu)化預警策略、風險閾值等，加強對市場、技術(shù)和系統(tǒng)風險的研究與分析，從而提升預警機制的準確性和靈敏度?？傊谌鞒田L險監(jiān)管系統(tǒng)驅(qū)動下，我國可以建立完善的風險識別體系和預警機制，提高證券市場程序化交易的成功率和整體績效，防范證券市場程序化交易的內(nèi)生風險。

3.事后監(jiān)管階段：全流程風險監(jiān)管系統(tǒng)的安全與維護

在證券市場程序化交易的事后監(jiān)管階段，全流程風險監(jiān)管系統(tǒng)的安全與維護是至關(guān)重要的，它涉及系統(tǒng)的穩(wěn)定運行、風險的有效控制，以及持續(xù)改進等多個方面。

首先，在構(gòu)建全流程風險監(jiān)管系統(tǒng)的過程中，我國可以通過加密數(shù)據(jù)、控制訪問、容災備份等手段，提升風險監(jiān)管系統(tǒng)的安全性與穩(wěn)定性，從而有效防范證券市場程序化交易的算法技術(shù)與內(nèi)部操作風險。

其次，我國還應定期對全流程風險監(jiān)管系統(tǒng)進行維護和升級，有效適應不斷變化的證券市場環(huán)境以及程序化交易的風險監(jiān)管要求：一是建立健全用戶反饋機制，通過收集用戶對全流程風險監(jiān)管系統(tǒng)功能和性能的意見和建議，及時響應和處理用戶反饋的問題，提升用戶滿意度和系統(tǒng)的可用性。二是根據(jù)全流程風險監(jiān)管系統(tǒng)運行狀態(tài)和數(shù)據(jù)分析結(jié)果，持續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)的性能，包括但不限于優(yōu)化算法、提升處理速度和降低資源消耗等方面的工作。

綜上所述，在生成式AI場景下，構(gòu)建證券市場程序化交易的全流程風險監(jiān)管系統(tǒng)是一個綜合性的工程，需要多方面的技術(shù)和資源支持。通過合理的設(shè)計和實施，全流程風險監(jiān)管系統(tǒng)可以有效降低程序化交易中的內(nèi)生風險，維護證券市場的穩(wěn)定和發(fā)展。

五、結(jié)語

隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的日益海量化、算法模型的不斷優(yōu)化和計算能力的持續(xù)提升，生成式AI應用的場景不斷向外擴展與向內(nèi)深化［27］，促進程序化交易逐步成為證券市場的重要組成部分。誠然，程序化交易具有高效、敏捷、快速等特點，為證券市場的發(fā)展帶來了活力，但同時也帶來了諸多風險。在生成式AI場景下，證券市場程序化交易的風險監(jiān)管面臨諸多新的挑戰(zhàn)與機遇。因此，建立和完善生成式AI下的程序化交易風險監(jiān)管顯得尤為重要。

第六次中央金融工作會議（2023年）明確指出，我國金融市場風險隱患較多，國內(nèi)股票、債券、外匯市場，以及域外貨幣政策外溢效應和市場波動風險相互傳染，我國金融監(jiān)管和治理能力較為薄弱，需要拓展和改進金融監(jiān)管的功能［28］，防范風險傳遞共振并保障金融市場穩(wěn)健運行。生成式AI下的證券市場程序化交易風險監(jiān)管需要綜合考慮技術(shù)、市場、法律與金融等多個方面的因素，構(gòu)建全方位與多層次的風險監(jiān)管體系：其一，強化法律規(guī)制與金融監(jiān)管，防范程序化交易的外生風險；其二，搭建全流程風險監(jiān)管系統(tǒng)，防范程序化交易的內(nèi)生風險，從而有效促進證券市場的穩(wěn)定、公平和透明。

［參考文獻］

［1］卡蒂亞.算法和高頻交易［M］.陳文斌，程晉，潘晗霜，譯.北京：科學出版社，2021.

［2］劉贊，林仁翔，張鳳.商業(yè)狂潮：人工智能的未來［M］.北京：機械工業(yè)出版社，2017.

［3］卡普蘭.人工智能時代：人技共生下財富、工作與思維的大未來［M］."李盼，譯.杭州：浙江人民出版社，2016.

［4］呂桐弢."程序化交易穿透式監(jiān)管：問題檢視與路徑優(yōu)化［J］."南方金融，"2023"（4）："63-73.

［5］封涌，劉偉.法治視野下程序化交易的市場公平性影響及相關(guān)民事責任探討［J］.理論月刊，2015（7）：115-119.

［6］彭志.量化投資和高頻交易：風險、挑戰(zhàn)及監(jiān)管［J］.南方金融，2016（10）：84-89.

［7］程雪軍.金融強國目標下數(shù)字金融平臺算法黑箱的系統(tǒng)治理機制［J］.河海大學學報（哲學社會科學版），2024，26（2）：107-120.

［8］騰訊研究院，中國信息通信研究院互聯(lián)網(wǎng)法律研究中心，騰訊AI"Lab，等.人工智能：國家人工智能戰(zhàn)略行動抓手［M］.北京：中國人民大學出版社，2017.

［9］松本徹三.AI成“神”之日：人工智能的終極演變［M］.張林峰，譯.北京：清華大學出版社，2019.

［10］吳岸城."神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習［M］.北京：電子工業(yè)出版社，2016.

［11］王俊麗，閆春鋼，蔣昌俊.智能計算［M］.北京：科學出版社，2022.

［12］小林雅一.人工智能的沖擊：失去工作還是不用工作［M］.支鵬浩，譯.北京：人民郵電出版社，2018.

［13］萬解秋.貨幣銀行通論（第四版）［M］.上海：復旦大學出版社，2023.

［14］張曉明，陳芬菲.金融風險管理［M］.北京：清華大學出版社，2023.

［15］張然，汪榮飛.基本面量化投資［M］.北京：北京大學出版社，2017.

［16］席勒.非理性繁榮與金融危機［M］.何正云，束宇，譯.北京：中信出版社，2014.

［17］程雪軍，趙暢.從風險控制到風險規(guī)制：量化基金公司算法黑箱的規(guī)制進路［J］.中國科技論壇，2024（4）：127-136.

［18］高奇琦.人工智能：馴服賽維坦［M］.上海：上海交通大學出版社，2018.

［19］周冰.高頻交易的監(jiān)管透視——證券市場的結(jié)構(gòu)變革與法律回應［J］.證券市場導報，2024（2）：13-21.

［20］迪尼，米德爾頓，西奧菲拉托斯，等.金融AI算法：人工智能在金融領(lǐng)域的前沿應用指南［M］.武鑫，張帥，張笑，譯.北京：中國人民大學出版社，2021.

［21］阿培丁.機器學習導論［M］.范明，譯.北京：機械工業(yè)出版社，2018.

［22］王昭東.量化投資專家系統(tǒng)開發(fā)與策略實戰(zhàn)［M］.北京：電子工業(yè)出版社，2018.

［23］許凌艷.金融監(jiān)管法制比較研究：全球金融法制變革與中國的選擇［M］.北京：法律出版社，2016.

［24］世界人工智能大會組委會.智聯(lián)世界［M］.上海：上海科學技術(shù)出版社，2019.

［25］吳曉靈，丁安華.平臺金融新時代：數(shù)據(jù)治理與監(jiān)管變革［M］."北京：中信出版集團，2021.

［26］程雪軍.馴服算法利維坦：金融科技平臺算法風險的系統(tǒng)治理機制［J］.經(jīng)濟學家，2023（11）：110-119.

［27］賈利軍.數(shù)字經(jīng)濟學［M］.北京：高等教育出版社，2023.

［28］岳彩申.金融活動全部納入監(jiān)管的立法路徑［J］.北京大學學報（哲學社會科學版），2024，61（2）：144-155.

The"Construction"of"Risk"Regulatory"Paradigm"for"Programmatic"Trading"

in"the"Securities"Market"under"Generative"Artificial"Intelligence

Cheng"Xuejun1，2

（1.Law"School，"Tongji"University，"Shanghai"200092，"China；2.Law"School，"Peking"University，"Beijing"100871，"China）

Abstract："""In"recent"years，"driven"by"big"data"and"deep"learning"technology，"artificial"intelligence，"especially"generative"artificial"intelligence，"has"rapidly"emerged."Various"securities"market"operators"have"deeply"applied"generative"artificial"intelligence"technology"to"traditional"securities"markets，"giving"rise"to"new"programmatic"trading"methods."Programmatic"trading"is"a"fusion"of"artificial"intelligence"and"the"securities"market，"possessing"inherent"technological"preferences"and"financial"attributes，"and"can"effectively"promote"the"digitization"of"securities"products"and"services."However，"generative"artificial"intelligence"exacerbates"the"risks"of"programmatic"trading"in"the"securities"market."By"adopting"the"case"study"method，"it"is"found"that"the"risks"of"programmatic"trading"in"the"securities"market"under"generative"artificial"intelligence"are"mainly"embodied"in"exogenous"risks"（legal"regulation"risk"and"market"liquidity"risk）"and"endogenous"risks"（algorithmic"technology"risk"and"internal"operational"risk），"posing"a"risk"regulatory"dilemma"for"programmatic"trading"in"China’s"securities"market."Therefore，"to"prevent"and"resolve"endogenous"and"exogenous"risks，"and"promote"the"stable"development"of"programmatic"trading，"China"should"establish"a"risk"regulatory"paradigm"for"programmatic"trading"in"the"securities"market"under"generative"artificial"intelligence："strengthen"legal"regulation"and"financial"supervision"to"prevent"exogenous"risks"of"programmatic"trading;"build"a"full"process"risk"monitoring"system"to"avoid"endogenous"risks"in"programmatic"trading.

Key"words：generative"artificial"intelligence;"securities"market;"programmatic"trading;"systemic"financial"risk;"risk"regulatory"paradigm

（責任編輯：蔡曉芹）