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机器反复运算着众多各式各样的策略。它会追踪过往几年交易量的变化，或者5天、10天、21天甚至63天之内波动率的变化。它会监测外汇市场上，美元兑欧元、美元兑日元的变化。它同时也会实时观测国债收益率以及纽交所股票的最高价和最低价。计算机输出的信号指令可能会让人头晕。例如某一条指令是“过去63天内配对组合相关性矩阵的最大奇异值”。
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但是这些交易机器依然没有实盘交易。在测试期间，动力基金的交易策略的损失比收益要多出一大截（尽管并不是真实资金），这让拉多普洛斯感到十分困惑。
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动力基金发现股票的交易环节远比发现市场信号要复杂太多。公司不得不仔细估计他们的报价单对股票价格的冲击大小。冲击成本的问题对动力基金的投资标的尤其的明显，因为小盘股平常的购买量比较低。一笔购买几千股士丹利家具的报价单都可能引起股价的快速跳跃（原因很可能是动力基金的报价单被其他人工智能机器人的订单嗅探算法捕捉到了）。动力基金的机器在股价瞬间跳高之后仍然不停买入，这笔交易最后很可能赔钱。
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换句话说，即使动力基金的交易信号是正确的，他们糟糕的订单执行能力也会使策略最终赔钱。拉多普洛斯太过于低估人工智能机器人猎捕交易订单的能力了，这些机器人抢在他的订单执行之前，抬高了股价。
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随着2011年夏季一天天过去，动力基金离打造出一个人工智能掘金者的梦想渐行渐远。策略始终无法盈利，数据也很难被有效利用。一些公司内部人士已经开始质疑：拉多普洛斯是否真实知道他正在做什么。他们认为研发团队的这个负责人过于相信机器学习，而忽视了量化交易的基本原则——人的影响。拉多普洛斯则反驳道：“人为地干预人工智能算法，只会让情况变得更加复杂且无意义。这是不明智的。”
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动力基金研究员也经常在争论一个问题：何时关闭交易机器？
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答案是：永不关闭机器。因为“交易机器是完美的”。
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“我们不打算终止交易，”2011年夏天，一封动力基金的内部邮件这样提道，“我们需要每天都进行交易，除非我们遇到了严重的损失。当机器处于良好的状态时，就需要用风险管理措施来束缚它。”
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这几乎已经是一种信仰——机器的力量高于其他任何一切。机器知道所有的事情。
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要相信机器。
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另一个争论的焦点是：应该采用“基于规则”的交易策略——交易模型中的参数采用静态直接的固定参数法，还是应该采用机器学习的方法——动态变化且灵活的方法，利用计算机实时学习更新交易参数。
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理论上，后者让交易策略更能够适应不断变化的市场状况。交易机器里包含了所有可能的交易策略。“我们要测试的并不是策略在不同时间段内的表现，而是算法适应市场环境变化的能力。”一封动力基金公司的邮件如是说。
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但是，要是机器莫名其妙地开始追逐泡沫了呢？市场出现泡沫时，很可能会诱发交易机器开始买入定价过高的股票。
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不用担心。机器知道这一切。
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“虽然测试结果表明机器学习算法给出的信号确实与泡沫有一定关系，但是，我认为这类问题不太可能是机器学习算法引起的。”动力基金的邮件内容鼓励道：“在设计策略时，我们很容易无意地将交易规则与一些泡沫因素联系在一起。不管怎样，在使用机器学习算法时，我们需要经常更新数据集合，然后重新训练算法……总之，采用简单的评估机制来测试动态策略时，我们需要格外谨慎。”
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无论如何，最大的问题还是机器无法挣钱。所以，由“犀利飞客”领导的这支团队在不停地改进交易系统，输入越来越多的数据。
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不幸的是，机器辜负了团队成员们的信任。2011年8月，动力基金董事会解散了拉多普洛斯的研究团队。
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虽然动力基金失败了，但是，制造一个具有人类思维的交易机器的梦想仍在继续。为什么不呢？未来学家雷·库茨魏尔预测说，当计算机能力和人工智能强大到有能力自我完善——计算机能够高效地设计和创造其他计算机时，人类的天性便会发生不可逆转的改变，一个被称为“奇点”的可怕事件将会发生。最终，人类将使机器服从于我们的意志，使得我们能够超越物种的极限。
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鲜为人知的是，库茨魏尔已经开始尝试一个比驯服人工智能更“乏味”的目标：赚钱。1999年，库茨魏尔成立了一家对冲基金。该基金使用的是一系列基于复杂数学的交易策略，简称为FatKat系统。FatKat利用算法不停地收集和梳理市场的交易机会。各个算法之间相互竞争，优胜劣汰：收益较高的算法得以存活，而表现较差的策略被淘汰。
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在库茨魏尔眼中，FatKat代表着华尔街的未来。这位未来学家认为，未来人类不需要投入时间在每天的交易决策上。机器人将取代人类的位置，掌握着全球虚拟网络中的股票交易。在一个理想的世界里，这会使得市场不再受到人性的恐惧和贪婪的影响。市场将变得更加理性。只有数字、不可动摇的事实以及不断更新的数据流会对市场造成影响。
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计算机革命推动了人工智能的发展，人工智能在很多领域取代人类已经变得越来越现实。几乎没有人会质疑计算机革命和人工智能将会给金融市场带来彻底的改变。公司、货币、债券和其他可流通金融工具的信息都被数字化了，并飞速地在市场中传递。被称为机器可读新闻成为市场的新宠。为了让超高速的算法能够提取和分析公司现状，所有公司的最新资讯都被写成代码，比如公司盈利报告。媒体机构，例如路透社和道琼斯公司，均发布了可供机器读取的新闻。模式识别计算机能够检索并在眨眼之间做出反应。高科技交易公司贪婪地吞噬着信息，并将交易订单像子弹一样既精确又快速地打入市场，整个过程比蜂鸟煽动一次翅膀都要快。
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随着大量的数据经过成千上万英里的光缆发送到全球各地，越来越多的人通过社交网络与互联网产生联系，全新的数据处理技术不断地涌现并用于交易。推特和脸书、谷歌和YouTube视频网站变成了智能交易计算机掘金的新工具，这些机器从中可以推测出最新的零售销量和市场情绪。
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虽然有少数像文艺复兴科技公司、自动化交易平台和全球电子交易公司这样的例外，绝大部分公司经过几年的研究发现，人工智能算法用于交易会遇到许多瓶颈。这类算法在极短期内能够挣钱——几小时、一分钟或者一秒，却难以让收益在几天时间之内稳定下来，这似乎超出了计算机的能力之外。
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但在21世纪头十年的末期，技术实现了新的突破，人工智能又再次受到了华尔街的重视。随着数据每天以拍字节——1000万亿个字节——的速度在互联网上增长，掌握新技能的程序员正在试图驾驭最新的人工智能算法，从混乱的数据中找出规律。
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