PowerPeg并不理会算法策略，他只是重复在卖出价买入，又在买入价卖出，损失着这之间的溢价且不断推高着股价。根据Nanex调查结果显示，这种“烧钱”的交易每秒钟执行40次，每分钟2400次，而每笔交易亏损约15美分。

　　45分钟，4.4亿美元。一个轻而易举解决掉的bug瞬间击垮了这个证券大鳄。

　　在资本与互联网科技充分融合的今天，伦敦股票交易所超过50%的交易额来自程序化交易，而美国市场这一比例高达80%。在中国，传统的交易方式已经不能满足投资者的交易需求，计算机技术与资本市场的结合逐渐成为必然。程序化交易的风险，主要是因技术原因导致程序化交易系统未能产生正确交易指令的风险，绝大多数曝光的程序化交易事故最终都归咎于系统故障。

　　的确，世界上不存在不出错的代码。即便是专业投资机构的程序化交易系统都往往由量化交易研究员直接参与编写，随着系统的复杂化，IT部门全面介入系统构建，程序化交易不再是仅仅启动或关闭系统那么简单。大多数的IT程序都有死代码，他们像僵尸一样挂在代码库中，如果没有日常的结构性的测试与监督，没有人会知道是否有新的活模块去调用这些死代码。然而想要凭借技术人员仔细审核每一行代码是不可能的，并且更加难以做到的是判断一家企业的交易软件在实际使用时是如何与数千个快速进出市场的其他交易程序的互动。

　　但是，就像复杂的日常世界有一套纠错机制，程序开发还有测试和运维这一环。遗憾的是，许多从事程序化交易的投资人对此并不在意，他们偏执的相信与投资模型自身的盈利能力相比，代码的开发规范，日常运维规则简直不值一提。

　　这样看来，骑士资本遭遇噩运，更像是必然而非偶然。迟早还有其他类似的公司会摔进这个坑，特别是在快速普及“程序化交易”的中国。

　　正如骑士资本的竞争对手之一，做市商自动化交易席位公司创始人大卫维特坎普（David Whitcomb）指出“骑士资本无疑犯下了一个明显的可怕错误，在显然没有适当测试的情况下上线了一个新的程序，最终伤害了自己。”

　　后话

　　骑士资本的这个案例，并非没有解决方案。骑士资本作为非传统互联网公司的“外行人”，在对待程序开发和代码质量上的态度也是十分“外行”，结果是被贱价收购。

　　一般来说，开发程序的最后一步是测试，典型的互联网公司里有强大的测试团队。美国互联网巨头像谷歌，开发和测试的比例是4：1，中国互联网公司却是9：1。服务全球几十亿用户的谷歌应用和服务，之所以如此稳定有着超高的质量，跟他们严谨强大的测试团队配比分不开。测试不仅对应用质量负责，在这个移动APP就是脸面的时代，对品牌印象的第一手观感直接关联。