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在伦敦，在外汇领域，没有哪家高频交易公司能像XTX Markets这样起步，然后发展得如此之快。
在伦敦，在外汇领域，没有哪家高频交易公司能像XTX Markets这样起步，然后发展得如此之快。也没有一个俄罗斯出生的数学家，像Alex Gerko一样，在10年不到的时间里，坐拥110亿美元财富，成为英国的头号纳税人。
XTX的具体交易公式依然是严格保密的。公司每天处理价值2500亿美元的交易，从外汇、债券、股票、商品和加密货币市场的数百万笔每日交易中赚取微薄利润来赚钱。
Alex Gerko，这位将阿波罗11号复制品放置在公司总部的44岁亿万富翁，将自己的崛起归功于2008年金融危机以来金融市场的巨大转变：自营交易从大银行转移到神秘的高利润公司。
（XTX总部网图）但业内人士对他的评价更高，“Alex Gerko所做的是下一代”，交易咨询公司Alphacution Research Conservatory的创始人Paul Rowady表示，“这另一个水平层级的东西”。
从数学博士到高频交易大佬
如果Alex Gerko坚持他的A计划，他可能会一直做一名俄罗斯学者。但在莫斯科国立大学获得数学博士学位后，Gerko认为他不可能成为世界级的知识分子。
（Alex Gerko）他随后搬到了伦敦，加入德意志银行。之后，他转投GSA Capital，这是一家英国量化对冲基金，由这家德国银行分拆而来。他首先在这家公司建立了外汇交易部门，随后又涉足其他资产。
但Gerko更愿意将自己赚取的交易利润再投资于业务扩张，而不是与投资者分享，因此他开始谈判分拆事宜。2015年，他从GSA招募了一小群交易员和一些资金，成立了XTX，该公司以线性回归中使用的数学公式命名。
据英国金融时报报道，XTX早期增长的核心是货币交易——即所谓的场外交易市场。传统上，这些交易由伦敦金融城的投资银行交易柜台主导。在交易中，知道该打电话给谁是关键。德意志银行前全球外汇主管Zar Amrolia是其中的关键人物，他后来成为XTX 成立时的联席首席执行官。
（Zar Amrolia）知情人士描述Amrolia当时的重要性：
他有关系网，可以打电话说，试试我们，给我们发一些订单，看看我们的表现是否不如或者比你的旧网络表现的更好。
外汇为XTX 提供了最好的起步市场，这个市场尚未被高频交易公司渗透，且这些公司通常没有能够进入该市场的关系网。
目前XTX已极大扩展了自己的交易业务。公司每天处理价值2500亿美元的交易，为想要买卖资产的投资者提供比竞争对手更具竞争力的价格，通过从外汇、债券、股票、商品和加密货币市场的数百万笔每日交易中赚取微薄利润来赚钱。
新兴交易公司的集体崛起
XTX的崛起不是孤例，包括Citadel Securities、Susquehanna Internationa，DRW在内的新兴交易公司（做市商）利用金融市场的电子化，从那些灵活性较低、监管更严格的银行巨头手中夺取市场份额，并在这一过程中重塑了华尔街（伦敦）的交易格局。
一系列监管要求则在无意中助推了这股趋势的形成。
美国证监会于2005年颁布的《全国市场体系监管规则》（Reg NMS）极大地推动了金融市场的电子化，该规则旨在为股票交易提供公平的竞争环境，并要求交易通过提供最优价格的交易所进行。
这催生出最早的现代做市商——高频交易员，他们可以从大量交易中赚取微薄的利润。
2010年，在监管机构根据《多德—弗兰克法案》的沃尔克规则，严格限制银行自营交易（用自有资金进行下注）后，情况再次发生改变。
新规则下，虽然大银行仍可以充当做市商，但合规考虑和资本要求意味着它们不能再自由交易。相反，银行逐渐专注于为大客户进行数量较少、规模较大的交易，例如首次公开募股或债券发行。
新兴高频交易公司的崛起也给银行带来压力。在竞争对手的压力下，银行自营交易公司需要投入巨额资金开发技术，以超越对手，并将执行时间缩短数微秒。在不断变化的环境中，相关技术可能需要三到五年的投资。对于大型银行来说，这意味着“无利可图”。
大型银行对新兴非银行竞争对手也持开放态度，愿意放弃一些市场份额。它们认为参与度低、利润率低、不需要与客户进行太多互动的业务没有多大价值。一系列因素共同作用最终促成了包括XTX在内的新兴交易公司的崛起。
拥有最多GPU的高频交易公司
但XTX与传统高频交易公司又存在显著的不同。
在Virtu Financial等公司纷纷将交易执行速度缩短至微秒的时代，XTX优先使用大量市场数据和人工智能来构建交易模型，并反对所谓的“破坏性速度竞赛”。
英国金融时报援引一位曾在GSA和XTX工作过的人士表示，Gerko认为“让市场变得高效的最佳方式是让最聪明的人得到公平的机会。但如果市场的结构是只有最快的人才能获胜，那么市场就会被垄断。”
XTX目前的研究由冰岛的一台超级计算机处理，那里的寒冷天气使制冷成本降低，地热能源也便宜。这台超级计算机可以存储400PB的数据，相当于约80万亿张数码照片。除此之外，XTX还在芬兰建设自己的大型数据中心。
XTX的量化研究人员使用机器学习扫描数万亿的市场数据点、价格点和其他因素，以建立统计模型，了解何时以及如何为投资者定价不同资产。
这需要大量的计算能力。据知情人士透露，为实现这一目标，XTX 已斥资超过1.5亿英镑购买25000个英伟达GPU芯片。
据Air Street Capital报道，购买的芯片大多数都是最新三代产品，这使得这家低调的交易公司成为英伟达最大的企业客户之一，仅次于政府、国家支持的国防承包商和特斯拉。
“XTX 是独一无二的，”牛津曼恩量化金融研究所所Alvaro Cartea)表示：
他们的优势是机器学习和神经网络，再加上他们的计算能力，几乎可以超越所有其他公司。
他们拥有25000个GPU但人手却很少，这表明他们认为这才是价值所在。
英国头号纳税人
Gerko的策略显然已经获得极大的成功。
根据媒体报道，XTX去年在英国和新加坡实体中获利15亿英镑，而 Gerko和一小部分量化分析师分享了7.47亿英镑的利润。
其中，Gerko拿走了4.13亿英镑；剩下的3.34亿英镑则分给了另外25人。2022年，公司利润为16亿英镑时，Gerko赚了4.17亿英镑；另外24人分享了3.5亿英镑。
公司高利润使得Alex Gerko在2023年成为了英国最大的纳税人（已放弃俄罗斯国籍）。他为英国公共财政贡献了超过6.64亿英镑的税款，这相当于每天缴税超过181万英镑，每小时缴税超过7.6万英镑。
在成为亿万富翁后，Gerko并没有将自己的财富花在组建运动队或乘坐太空飞机上。他的注意力仍在人工智能，仍在数学上。
今年2月份，XTX公司推出了一项新竞赛，名为AI-MO 奖：XTX将悬赏1000万美元，奖励第一个开发出赢得国际数学奥林匹克竞赛（IMO）的人工智能模型的团队。这意味着，只要AI能够赢得IMO金牌，Gerko的公司就必须付钱。
对于创立这个奖项的初衷，Gerko表示，目前人工智能模型可以吸收所有数学教科书，但仍然“很容易将其与相对简单的数学问题混淆”。而作为全球数学顶级盛会，IMO需要想象力、创造力和“人类最高的认知功能”。
最优秀的人拥有敏锐的量化思维，而华尔街和硅谷从未如此重视这种思维。
这也解释了为什么 ChatGPT 暂时还不能进行这种数学运算。
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