十年来，一股智能化潮流一直席卷着华尔街。
程序化带来的低成本、大数据产生的准确预测和高回报、不存在人类间复杂的关系纠葛……这曾是华尔街各大基金公司构想出的关于未来交易的美好画面。从2013年到2016年，量化基金在美国股票市场中所占的份额翻了一番，达到了27%。
在这股智能化潮流的最前沿，人类正专注于开发可以代替人类进行深度学习的机器，这些机器被投喂了海量的市场数据，能在无数次预测偏差中不断回调，最终可能就像打败柯洁的Alpha Go那样，战胜世界上最厉害的人类经济学家。
Opimas咨询公司预测，凭借着天量数据、智能算法和能预测人类交易者行为的超级程序，到2025年，华尔街预计将缩减23万个工作岗位，也就是现存工作岗位的十分之一（如下图）。
然而，事情可能并非未来学家们预测的那样，机器占领所有的交易市场，人们则蹲在一旁一无是处。
最近发生的迹象表明，利用算法组思考的交易程序们，在无意中将收敛于相同的策略。当这种情况发生时，程序交易产生的回报将发生质的下降。
摩根大通最近的一项分析报告显示，目前美股60%以上的股票由被动投资者或量化基金所拥有，而这些基金自年初以来的的平均收益不到2%，远不如剩下30%多的主动人工投资者，甚至还远远跑输了大盘（标普500指数同期收益超过8%）。
此外，随着越来越多的算法被用于在非有效市场中套利，这些得出类似结论的算法使得市场面临资产价格波动风险。例如，在算法们给某一资产作出同一定价后，该资产价格将被锁死在这一定价上，使市场缺乏波动性；而当危机突然来临，程序将纷纷做出抛售，在市场上引发恐慌。
因此，尽管传统华尔街的投资方式（如对企业基本面和经济趋势的分析）产生的成本高昂，但资产管理人员并未完全放弃主动型投资。相反，某些投资公司开始采用复合型投资策略，像SAC CApital和Tudor Investment这样的大型对冲基金在雇用算法交易专家的同时仍然在雇佣分析师，程序与机器得出的结论仅用于补充人类投资者的见解，但主动权仍在人类手中。