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博德克在赫尔的工作一开始就和机器学习有关，这和他在马格尼菲运用的人工智能分支技术相同——创建算法，以此预测股票或期权市场的未来走向。
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这是华尔街交易演变的发端，算法战争的硝烟已起。
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在那个时代，大多数公司用于交易的所谓“算法”就像是无人机，或者说就像最原始的生物，只能根据程序员事先设定的基本规则行动。这些“算法”像原始生物觅食那样不断扫描市场上的信号，然后根据设定的规则来判断要不要“吃掉它”：“在前半个小时微软的平均股价上涨了1%吗？”是的。“购买微软股票。”
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证券市场发展至今，已是一个极具复杂性的、成熟的庞然大物。动态的人工智能算法可以快速调整市场策略，就好像是真正的人类交易员那样学习、预测，并主动去适应市场的变化，而这些变化很大程度上正是由于人类固有的缺陷（恐惧、贪婪、信息不对称等）带来的。
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在赫尔公司雇用博德克的1997年，美国的股票市场大致可以分为两个部分：一是纽约证券交易所，在这里交易员通过注册的股票经纪人或者“特殊通道”[2]交易大额的蓝筹股，如IBM和通用电气；另一部分是纳斯达克股票交易市场，其中大约有500家的做市商通过购买和出售股票进行竞争，这个市场上有着那些最著名的高科技公司，如英特尔、思科和苹果等。纽交所的证券交易在位于华尔街11号的纽约证券交易所场内进行，交易双方通过手势和喊叫进行信息交流；纳斯达克的做市商主要通过电话运营，偶尔也有电子订单，但基本上不存在那种完全不依赖人类中介的交易。
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尽管人类有自己复杂的决策思维模式，但人类世界和计算机的互动却未必尽如人意。市场上的专业人士和做市商的行为是不可预测的，不同的人对同样的买单或卖单的反应可能完全不同。而电脑驱动的交易策略是刚性的、要求精确的，一个小小的“非预期事件”就足以带来策略上的茫然。
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变革呼之欲出。机器算法需要一个全新的“交易池”，这将是一个全由机器算法驱动的交易池，各种算法可以在其中得到进化、演变、成长，甚至形成属于机器算法的“生态系统”，如鱼在水。算法交易程序通过操纵电脑进行交易，会远比那些受荷尔蒙驱动的纽交所场内交易员或纳斯达克做市商表现得更好。当然以前的机器交易在期权市场上表现可不怎么样（期权市场正是博德克选择的战场）。他为此而埋头苦干了3个月以扭转战局，并在公司的其他业务上也不断展现实力，他主要在欧洲期权市场交易，因为对电子交易更为有利。很快，崭露头角的他成为赫尔公司顶尖的电子交易策略师之一。
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1999年，高盛花费5亿美元并购了赫尔公司，这一事件标志着在高盛这个华尔街典型的保守机构内部发生了巨大的转变，他们开始发展电子交易。这个转变为高盛在21世纪初的崛起铺平了道路，最终高盛成为当今世界最有竞争力和最复杂的全球交易巨头之一。
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博德克对这个收购却感到不爽，一个巨大的华尔街投资银行凭空出现，阴影笼罩了他的生活。他一直认为自己可以特立独行，他有一个世界级的科学家的聪明头脑，他觉得自己应该享有自己的自由生活。在收购之前，赫尔公司是科学怪人和像博德克一样的神奇男孩的温室，公司的氛围和博德克所推崇的所谓“自由生活”不谋而合。而高盛，则是顽固和保守的代名词，是扼杀个性的华尔街强权。
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但他还是决定留下来，准备从内部来观察高盛这个庞然大物，他觉得自己像个打入敌人内部的间谍。他想通过自己的观察来判断高盛是“好”的还是“邪恶”的，或二者皆非。
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博德克成为高盛快速进化的交易机器上的一个齿轮。交易系统的电子化程度越来越高，在强大的计算机驱动下，交易在少于1秒的时间内就可以达成。不光是纽交所的场内交易员和纳斯达克的做市商受到了冲击，就连博德克这种高水准交易算法都参与其中的电子交易池——即使这样的交易池是由瑞信的丹马西森这样高级别专家所设计的——也同样面临大变革带来的挑战。当博德克在1997年刚加入赫尔公司时，这种交易池还只是雏形，它的容量还不够大，无法让他的人工智能交易系统大展拳脚。
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21世纪头十年的初期是一个不断变革发展的时期。典型的如岛屿公司、群岛公司、流动性网络公司。这样的新型交易池运营商为新的交易池“注满了水”，提供了一个“无摩擦”的交易世界。有些交易池是完全透明的，比如岛屿公司，在那里任何人都可以查看电子订单的相关数据。但是也有不透明的交易池，比如流动性网络公司。交易在池中“秘密”地进行以避开所谓的“狩猎者算法”的监测。得益于电子技术的飞速发展，各种各样的交易算法不断涌现，这些算法在像岛屿公司和流动性网络公司这样的交易池中如鱼得水，市场仿佛正在进化成一个“活的”、全新的有机体。当然，算法也在进化，它们不再是愚蠢的原始生物那样只懂得按简单规则行事（还记得前文的描述吗？“微软的平均股价上升1%了吗？”“买入。”）。各种算法正在改进如何适应新环境并试图进化成更高级的“食肉动物”。许多算法开始具备先进的人工智能，可以从浩如烟海的数据中迅速捕捉到市场上隐藏的信号，并在一瞬间做出适当的策略对应，通过像人类那样的学习来不断改变其策略和行为。
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有一类“订单识别算法”——不停地收集、挖掘海量数据，以便做出交易决策，在以毫秒计的瞬间就可以改变交易策略。技术的发展为它们带来了“黑哨”优势，这一点对人类来说显得很“阴”，“订单识别”类似于“统计抢跑交易”——使用数据流带来的分析优势抢在那些大额订单的前面进行交易，以占据价格优势。
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随着新的电子交易池兴起，博德克的机器学习算法在赫尔公司开始变成现实可行的交易技术。
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由于算法大战愈演愈烈，博士们设计了新的算法来抵御“狩猎者”算法。这种算法是以“吃掉”其他算法为生的。它不只是通过程序设定的策略去吃掉市场上常规的“食物”——比如由一名基金经理发出的，买入100万股英特尔的大额订单。“狩猎者”是可变化的、有意识的，可以监视其他算法，预测其他算法的下一步行动并“吃掉”它们。假如一个共同基金的算法想购买英特尔的股票，而又不想给“吃掉”，那就必须对买入策略详加谋划，以便躲过“狩猎者”的监控：只有当许多其他交易员正在购买时才购买（把自己的买单意图淹没于大量订单之中隐藏起来）。如果价格上升太快，比如两分钟内上升0.5%，则停止购买。如果大盘迅速下跌，则停止购买。
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有些算法在编程中采用了随机函数，这样它们就可以在不同策略之间随机切换，从而掩盖它们的行踪。它们就像那些躲避掠食者的小动物一样小心翼翼地掩盖它们的气味和踪迹。“狩猎者”的雷达探测不到它们，它们在“隐身模式”下运作就容易多了。
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但是“狩猎者”会通过学习来破解这些算法的隐身技术，等在那里，监视着看似随机的每一次交易，这些交易总会留下一些可疑之处，就像偷面包的老鼠留下一路的面包屑。在如何找到猎物方面，“狩猎者”的专业程度让人惊叹。
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那些智能程度不够的算法已经成了更凶猛的掠食者的猎物。它们越来越聪明，而且都有自己的名字，如鲨鱼、游击队、渗透者、雷神、狙击手。这是由难以计数的电脑驱动的数字化战争，数十亿美元的资金危在旦夕。
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博德克并没有在高盛待很长时间。大多数赫尔公司最优秀的那些老同事都已经离职，博德克感觉多年来驱动着赫尔公司不断发展的具有魔力般的创造性不复存在，已经被高盛的拥抱窒息了。2003年，博德克跳槽进入瑞银位于斯坦福德的巨大的总部。吉尼斯世界纪录曾称瑞银的斯坦福德交易大厅是世界上最大的：大概有两个足球场大小（约10万平方英尺）的场内拥有1400个席位和5000个显示屏，这是一个规模宏大的电子化交易机器，每天在这里交易的资产超过1万亿。
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博德克的任务是建立一个可以撮合碰头交易（head-to-head）[3]的期权交易系统——和他在赫尔公司曾经取得过很大成就的工作相似。他的第一个可称道的成就，是设计了一个称为动态头寸的全新期权交易策略。2003年9月，在他进入瑞银不久就开发了一种很霸道的算法去“主宰”其他所有算法。利用银行充足的资金，这个算法玩了一种游戏，通过向期权交易所发出大量的订单，把小的竞争对手挤到一边，以便得到更有利的交易。它背后的思路并不复杂，因为某些交易方会优先对待和处理大订单，所以一个大单就有可能抢在别人的前面获得更好的价格。
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博德克的算法基于一个公式来动态地调整订单头寸以使效益最大化。通常来说，一个看起来很大的订单只有一小部分会成交，因为交易的对手盘未必能够提供同样大的成交头寸。一个购买1000份英特尔期权的订单可能只购买到100份，因为这是卖方所能提供的最大数量。这是高风险的电子纸牌赌博游戏，一时间博德克每次都是赢家。
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博德克称它为以大吃小。
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他通过以大吃小获得了丰厚利润。很快，其他交易公司也开始如法炮制，最终引发了一个新的算法军备竞赛，以至于后来达到了堪称荒谬的地步。为了赶在其他竞争者前面（挤开小订单），许多算法以实际想要交易数量的50倍来发出巨大的订单，同时算法之间也在互动，它们不断自动调整订单头寸以便胜过其他的算法。通过大量流动于交易网络中的实时交易数据信息来狩猎，这正是一个算法进化的经典实例。公司通过操纵算法来战胜其他算法，为了赢得比赛，订单的头寸被频繁的修改。
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