证券期货市场人工智能交易的刑法规制

林雨佳

（华东政法大学刑事法学院，上海 200042）

人工智能交易是指人工智能系统直接参与证券期货市场交易。近年来，高速发展的人工智能被看作是最有可能从根本上影响金融领域变革的技术，而证券期货市场的交易过程也逐步呈现出人工智能化的趋势。例如，美国文艺复兴基金公司尝试使用人工智能交易系统进行战略投资的对冲基金已经获得了超过市场平均水平的收益率；再如，美国Sentient Technologies公司和香港Aidyia公司开发的人工智能交易系统能够直接操盘对冲基金，甚至不再需要人为干预。本文将这类利用人工智能系统参与证券期货市场交易的模式称为人工智能交易。应当看到，人工智能交易为交易者带来了可观利润，但利用人工智能交易实施新型违法犯罪行为的风险也同时存在。1已经有诸多学者注意到人工智能在金融领域应用的风险防范问题，强调应当加强有关监管力度。2但目前的研究成果只是从宏观层面挖掘了人工智能应用的风险与监管需求3，缺乏专门针对证券期货市场人工智能交易法律问题的研究，尤其是刑法规制人工智能交易的研究。刑法的严厉性与谦抑性决定其必然与前置法规制人工智能交易存在不同之处，因而有必要专门针对证券期货市场人工智能交易的刑法规制问题展开讨论。

一、人工智能交易的优势及其对刑法规制证券期货犯罪重点的影响

刑事立法与刑事司法均需刑法理念的指导4，刑法理念的指导使刑法在规制不同类型犯罪时有相应的重点，从而保障打击犯罪的有效性和针对性。时代的更迭以及新科技的出现使犯罪行为可能出现不同程度上“质”或“量”的变化。5对于这些变化的犯罪行为，刑法的规制重点也需要进行相应转变。人工智能交易具有普通交易不具备的竞争优势，将改变未来证券期货市场交易的格局，刑法规制证券期货犯罪的重点也应发生相应转变。

(一)人工智能交易的优势

人工智能交易并不是“天降奇兵”，同样利用交易算法和程序进行证券期货市场交易的程序化交易可以看作是人工智能交易的“前身”，或者说人工智能交易是程序化交易在人工智能时代进化的结果。程序化交易可以通过既定程序或特定算法，自动生成或执行交易指令，从而避免了人为因素对交易的不良影响，具有一定的竞争优势。与人工智能交易不同的是，程序化交易仍然主要依赖人类的经验与判断，因为在程序化交易中执行的交易策略依旧是由交易者制定。形象地说，程序化交易是在人脑之外加了机器的外壳，能够不带情绪地执行交易者的投资策略，是人脑智能的产物。但在人工智能时代，人类已经不满足于人脑智能和自动化的机器设置，越来越多的金融应用对人工智能技术进行开发和利用，走上了机器学习的道路。6人工智能技术通过计算机程序模拟人类神经网络，可以实现对基本规则和大数据的深度学习，进而对外界事物进行分析、判断以及决策。应当看到，人工智能技术与程序化交易结合而成的人工智能交易因具备三大优势而将改变现有证券期货市场交易的面貌。

第一，人工智能交易能够在人类经验的范围外对证券期货市场进行预测、分析。证券期货市场交易中最大的风险来自于市场变化的不确定性，这也正是人类智能在证券期货市场交易中无法克服的局限之处。而人工智能系统能在领域建模和大数据分析的基础上实现短时间内对未来市场变化的预测和分析。7对此，已经有诸多实例和数据可以加以证明：例如，美国基金公司Rebellion Research推出的纯人工智能交易系统曾经准确预言了2008年“股灾”，并在希腊债券降级前一个月率先给出了F评级；再如，日本三菱公司出品的人工智能Senoguchi在四年时间内预测日本股市30天以后趋势的准确率高达68%。8一旦人工智能交易能够在市场预测和分析领域表现出超越人类智能的能力，那么毫无疑问人工智能交易的获利率将远超传统交易。

第二，人工智能交易能够最大程度上优化投资策略，同时不受人为因素干预。如前所述，人工智能交易是程序化交易进化的成果，其与程序化交易最大的不同之处在于投资策略的制定上。程序化交易的投资策略制定利用的是人脑智能，而人工智能系统能够在极短时间内深度学习所有已知的历史数据，并在超高速环境下永不停顿地对比、试探各种投资策略，甚至能够实现多个系统同时运作。与此同时，在优化投资策略的过程中，人工智能交易能够摒弃人类在进行利益权衡时作出的不理智、不公正决定，也能防止各类利益输送行为。已有测试和实验表明，利用人工智能技术制定的投资策略模拟参与过去已经发生的证券市场交易，能够实现远高于普通交易策略的收益率。9可见，人工智能交易在投资策略制定方面的优势让其能够在适当时机作出适当的交易选择。

第三，人工智能交易具有敏锐的市场反应能力。一方面，人工智能交易具备超快的交易速度。在证券期货市场交易中，高速交易向来是抢占先机的重要配置。以高频交易为例，虽然高频交易策略每次获利金额较少，但因为其能够在极短时间内实现多次交易，因而可以实现“积少成多”，帮助交易者获取高利润。10另一方面，人工智能交易可以实时捕捉市场讯息与信号并进行分析。例如，Waterbridge基金利用人工智能能够实现全天候实时盯盘和即时交易；再如，上述Rebellion Research公司的人工智能交易系统能够基于贝叶斯机器学习，结合预测算法，通过响应新的外部信息和过去经验而不断自我演化和自主学习，并能根据市场需要进行快速交易。11

(二)证券期货交易技术将成为刑法规制的重点

正因人工智能交易具有上述明显的竞争优势，未来证券期货市场交易的发展将呈现出如下变化：人工智能交易普遍获利——证券期货市场的逐利性促进交易技术更新——人工智能交易获利率再次提高——证券期货市场交易中人类的经验与判断将被技术的预测与分析取代。可以预见，如果监管部门不重视证券期货市场中的技术规制，或者没有相应的监管技术来实现“技术规制技术”，未来的证券期货市场将完全成为交易技术比拼的战场。在此情况下，成为“技术战场”的证券期货市场是否还符合其设立的初衷，其性质是否会发生变化，这些都是值得研究和探讨的问题。面对证券期货市场交易智能化发展的趋势，刑法规制的对象不能局限于证券期货市场传统犯罪行为，其关注的重点也应转移到交易技术本身。

诚然，如今的强人工智能体尚未成为刑事责任主体，因而在人工智能交易环境下，参与证券期货市场交易的主体仍然是交易者，刑法需要规制的仍然是交易者的行为。但应当注意到，交易者此时并不直接执行和发出交易指令，取而代之的将是“人工智能交易员”，也即人工智能交易系统。此时，交易者实施的行为仅仅只是“以人工智能交易方式参与市场交易”，而判断该行为是否构成犯罪，刑法需要关注人工智能系统是否符合法律法规的规定以及行业标准设置。因此，在人工智能时代，刑法规制的重点应当从交易的行为方式转移到交易技术。当证券期货市场交易高度依赖交易技术时，犯罪行为也完全可以通过使用特定交易技术而实施。

应当看到，本文描绘的人工智能交易发展图景并非想象，而是建立在已有实例和数据基础之上的合理分析。事实上，人工智能交易一旦有普及化趋势，就不应当逃脱必要的行政和法律干预。金融科技的发展可能带来“破坏式创新”问题，绝对理智的“人工智能交易员”完全操控证券期货市场的情况也可能发生，这种金融创新或许会颠覆整个金融业态。12这种风险必须引起有关监管部门和立法者的高度重视，防止此类风险发生也是刑法参与规制人工智能交易的根本目的。

二、刑法规制人工智能交易的必要性

传统理论认为，犯罪行为是具有严重社会危害性的行为，同时刑法的谦抑性决定了对于某种危害社会的行为，国家只有在用尽民事、行政法律手段和措施仍不足以惩处时，才能通过刑事立法将其规定为犯罪，并处以一定的刑罚。13不可否认，人工智能交易是一项金融创新，对于增强市场活力和合理有效分配市场资源有着推动作用。在此情况下，纵然人工智能交易有一定的金融风险，但是否有必要通过最严厉的刑事手段规制人工智能交易是我们必须回答的问题。笔者认为，作为直接参与证券期货市场交易的技术，人工智能交易与金融安全稳定息息相关，刑法参与规制人工智能交易有基本的理论依据。

(一)利用人工智能交易可以实施滥用技术优势操纵市场犯罪

作为一项金融创新，并不是所有人工智能交易都应当被禁止并课以刑事处罚。关于人工智能交易犯罪圈大小与界限，笔者将在下文进行详细论述。从理论角度来看，人工智能交易的刑事风险决定了刑法应当参与规制人工智能交易，主要涉及到市场操纵犯罪方面。理论上，关于市场操纵犯罪行为本质的讨论存在一定的争议：一种观点认为，市场操纵犯罪行为的本质是欺诈14，主要理由是市场操纵犯罪行为是通过制造市场假象的方式诱导其他投资者参与证券期货市场交易从而获取利润；另一种观点认为，市场操纵犯罪行为是通过控制投资者的资本配置或直接影响市场交易价格和交易量来获取利润，所以其本质是对金融商品或市场资本的非正当控制。15

笔者认为，市场操纵犯罪行为的本质为滥用优势非法控制市场。16一方面，虽然市场操纵犯罪行为具有一定的欺诈性，但不能将市场操纵犯罪行为的本质理解为欺诈。传统欺诈行为构造中存在具体的被骗人，而市场操纵犯罪行为中行为人与其他投资者并无直接互动，其行为也并不针对某个特定的投资者，而是针对证券期货市场本身。所以，市场操纵犯罪行为中不存在明确、具体的被骗人，并不符合传统的欺诈行为基本构造。与此同时，以欺诈为本质的行为侵犯的是个人法益，例如诈骗行为侵犯了他人的财产权，而市场操纵犯罪行为直接侵犯的法益是证券期货市场的管理制度和经济秩序，不属于个人法益，而是集体法益。因此，将市场操纵犯罪行为的本质理解为欺诈存在诸多不妥之处。另一方面，无论控制的是金融商品还是市场资本，市场操纵犯罪的最终目标都是控制交易价格和交易量，所以上述第二种观点将非法控制金融商品和市场资本理解为市场操纵犯罪的本质似乎并无实践意义和实际价值。笔者认为，市场操纵犯罪行为对证券期货交易价格和交易量控制的“非法性”体现在行为人滥用了自身的交易优势，包括资金优势、信息优势、持股优势、技术优势等。众所周知，“三公”原则是证券期货市场的基石，要求参与证券、期货交易的双方在资金、信息接收、使用交易技术方面保持在相对一致的水平。在此情况下，如果出现了拥有某方面绝对优势的交易者，那么就将对其他交易者的利益造成损害，这是法律所不允许出现的破坏证券期货市场管理制度和经济秩序的行为。所以，在理解市场操纵犯罪行为本质时，必须强调其非法控制市场的“非法”手段是滥用行为人自身的交易优势，进而将市场操纵犯罪行为的本质理解为滥用优势非法控制市场就变得更加合理、妥当。

如前所述，人工智能交易在证券期货市场交易中有明显的竞争优势。据此，人工智能交易完全可能构成滥用技术优势型市场操纵，这与滥用资金优势、信息优势、持股优势具有相同的本质，都属于市场操纵犯罪的行为手段，其最终目的都是形成对证券期货市场的非法控制。在人工智能时代，证券期货市场交易高度依赖交易技术，行为人滥用技术优势进行证券期货市场交易将对证券期货市场的管理制度和经济秩序造成严重破坏。目前，我国《刑法》第182条所列举的市场操纵犯罪行为包括滥用资金优势、信息优势和持股优势等不同类型的市场操纵行为，同时还规定了兜底条款。一般而言，兜底条款的适用需要遵循同质性解释规则，也即通过概括例示条款的共同本质与内涵，从而判断兜底条款的适用情形。实际上，同质性解释规则中的“质”即为犯罪行为的本质。通过以上分析可知，行为人利用人工智能交易完全可能实施滥用技术优势非法控制市场的行为，符合市场操纵犯罪行为的本质，应当考虑适用操纵证券、期货市场罪。

(二)刑法规制人工智能交易有利于维护证券期货市场稳定发展

然而，刑法介入人工智能交易的弊端也显而易见，即容易造成对证券期货市场人工智能创新的遏制，不利于保障证券期货市场金融科技发展的活力。但总体而言，刑法参与规制人工智能交易利大于弊，对于证券期货市场的长期稳定发展有明显的积极影响。

安全与稳定是我国金融市场长期发展的基石，刑法不能漠视人工智能交易风险对于我国金融市场安全与稳定的威胁。诸多现象已经表明，人工智能技术的出现加剧了金融市场上本就存在的各方面传统风险。17与此同时，人工智能交易的核心是交易算法和程序，因为其高速运转的特点，一旦出现操作失误或存在系统漏洞，容易产生新的金融风险，甚至很有可能导致证券期货市场的整体崩盘，如2010年5月美股暴跌的“闪电崩盘”事件18及2013年8月我国的“光大乌龙指事件”等。事实上，对利用交易算法和程序进行证券期货市场交易的风险控制相比较普通交易更为困难，对监管技术的要求也相应提高。19因此，同样以超高频率进行运作的人工智能交易较之于普通交易可能更容易引发证券期货市场交易系统的溃败。已经有学者指出，金融科技的技术性风险和操作性风险在特定情形下会由量变急剧升级为质变，引发金融系统性风险。20虽然金融市场中的系统性风险是无法彻底消除的，但人工智能技术的参与似乎使金融市场中的系统性风险不减反增。由于人工智能交易仍属于新兴事物，我国对人工智能交易的监管基本处于真空状态。2015年10月，中国证监会起草的《证券期货市场程序化交易管理办法(征求意见稿)》中明确列举了禁止的程序化交易类型，主要包括证券自买自卖、期货自成交、频繁报撤且成交较低、影响收盘价、误导他人交易、制造趋势以影响价格等。2019年12月最新修订的《证券法》第45条规定：“通过计算机程序自动生成或下达交易指令进行程序化交易的，应当符合国务院证券监督管理机构的规定，并向证券交易所报告，不得影响证券交易所系统安全或者正常交易秩序。”这是《证券法》首次明确将程序化交易纳入规制范围，从立法层面说明并非所有程序化交易都能在证券期货市场交易中畅通无阻。部分程序化交易之所以被禁止，其原因就在于容易引发系统性风险，并对金融安全和稳定造成威胁。与此同时，金融体系对风险的承受能力、向外分散风险的纾解能力，以及金融安全战略对风险的综合处理能力也将影响金融市场的安全与稳定。21在人工智能交易尚未完全普及的时候，证券期货市场的保障体系无法及时应对因人工智能交易导致的风险。因此，刑法参与规制人工智能交易将成为防范人工智能应用风险的重要举措。

当然，刑法参与规制人工智能交易并不意味着所有的人工智能交易都将被禁止。科技在本质上有所偏好，使得它朝往某种特定方向，这是一种“必然”。22科学技术的发展是时代的必然产物，我们无法也无需对科学技术设置过多障碍以限制其发展。人工智能交易具有的强大预测分析能力、投资策略制定能力以及敏锐的市场反应能力对于证券期货市场的长期发展而言是有效的催化剂，放弃科学技术助力的证券期货市场交易将逐步在时代的更迭中被淘汰。虽然目前人工智能交易的市场占有率，甚至所有技术类交易的市场占有率都十分有限，但是竞争是证券期货市场发展的源动力，人工智能交易成为主流的证券期货市场交易方式也不无可能。在此情况下，人工智能交易理应在监管的轨道中运行。因此，对于刑法规制人工智能交易将彻底阻碍人工智能在证券期货市场交易中技术创新的担忧可能是多余的，而重视人工智能交易的监管才是人工智能时代保障交易安全的应有之意。

三、刑法规制人工智能交易行为的路径

刑法的严厉性决定了对于犯罪圈大小和内容的设置应当慎之又慎。因而，刑法参与规制人工智能交易必须在合理的限度范围内，应当考虑通过如下两个路径对人工智能交易进行刑法规制。

(一)明确区分人工智能交易的正当使用与滥用

并非所有人工智能交易都需要刑法的干预和介入，只有滥用人工智能交易的行为需要纳入刑法规制的范围。所谓的滥用人工智能交易的行为并非不合法使用人工智能交易系统，而是使用不合法的人工智能交易系统。因为在不合法使用人工智能交易系统的情况中，人工智能交易系统本身是被允许参与证券期货市场交易的合法合规的交易系统，此时交易系统是否具有人工智能技术成分其实并不影响使用行为的性质，换言之，不合法使用人工智能交易系统和不合法使用普通交易系统在行为性质方面并无二致。与此同时，不合法使用人工智能交易系统可以分为两种情况：故意违法使用人工智能交易系统和对人工智能交易系统操作不当。我国《刑法》第182条中明确规定的连续交易、约定交易和自我交易行为实际上都属于故意违法使用交易系统的情形，同样可以适用于故意违法使用人工智能交易系统，因此理论和实务上对于故意违法使用人工智能交易系统行为的处理已经没有争议。在另一种情况中，对人工智能交易系统操作不当意味着行为人的主观罪过并非是故意，而我国证券期货犯罪均为故意犯罪，所以对于人工智能交易中操作不当的行为，刑法无需介入，也不需要进行专门讨论。

由于人工智能技术的复杂性，司法人员无法通过对人工智能交易的技术甄别来判断行为人是否构成滥用人工智能交易，因此，区分正当使用与滥用人工智能交易需要一个清晰明确的客观标准。笔者认为，确立这样一个客观标准可以通过设置人工智能交易准入机制实现。一旦有了人工智能交易准入机制，使用不被准入的人工智能交易即可直接理解为滥用人工智能交易的行为，从而实现对正当使用和滥用人工智能交易的区分。具体而言，笔者认为可以考虑通过测试和控制技术参数范围两方面设置人工智能交易准入机制。一方面，可以通过“监管沙箱”23进行对人工智能交易系统进行测试，监管者能够通过测试判断人工智能交易系统可能带来的风险，进而判断其是否可以参与正常的证券期货市场交易，同时也给人工智能交易系统开发公司提供了测试和验证的机会。另一方面，证券期货市场的公平交易原则要求证券期货市场中的交易者机会均等，控制允许使用的人工智能交易系统的技术参数范围也就相应控制了人工智能交易者获取信息和交易的机会。人工智能交易系统的技术参数包括交易速度、交易信息库容量、交易策略等。通过明确技术参数范围，能够限定合法的人工智能交易系统范围。

区分正当使用与滥用人工智能交易有助于判断行为人是否构成滥用技术优势。人工智能交易的优势在于交易技术先进，而滥用人工智能交易意味着该人工智能交易系统的技术参数设置并不符合前置法的规定或者没有通过监管测试。此外，将滥用人工智能交易直接推定为滥用技术优势，不仅有助于推动人工智能交易准入机制的顺利实施，也避免了司法人员因人工智能技术的复杂性而无法实现对行为人滥用技术优势举证的情况。事实上，行为人滥用人工智能交易不是因为该人工智能交易系统具有技术优势的情况也是极为罕见的，因此推定滥用人工智能交易为滥用技术优势具有一定的合理性。

(二)完善操纵证券、期货市场罪

目前，我国《刑法》采用列举加兜底的模式规定操纵证券、期货市场罪，但随着市场操纵行为的不断新型化，例示条款显然已经不能完全涵盖所有的市场操纵犯罪行为。也正因如此，无论是刑法理论界还是司法实务界对于操纵证券、期货市场罪的适用均存有诸多争议。2019年6月，最高人民法院、最高人民检察院发布《关于办理操纵证券、期货市场刑事案件适用法律若干问题的解释》，力图解决操纵证券、期货市场罪的适用问题。虽然该司法解释明确了诸如“抢帽子”交易、幌骗交易、虚假信息操纵等新型市场操纵行为的适用问题，但只将部分滥用技术优势型的市场操纵行为纳入刑法规制的范围(如利用高频交易技术实施幌骗操纵)，而没有将所有滥用技术优势型的市场操纵行为明确为市场操纵犯罪。滥用技术优势型市场操纵行为的具体表现为违反规定，使用交易软件等技术优势获取优先交易机会，限制或排除其他投资者的交易机会，获取相关利益。笔者认为，应当明确将滥用技术优势型市场操纵行为纳入刑法规制的范围。同时应当看到，该司法解释在规定的兜底条款适用情形中再次使用了兜底条款，形成“兜底的兜底”，使兜底条款的适用争议可能再度发生。笔者认为，解释的穷尽意味着立法上应当对操纵证券、期货市场罪进行完善。

历史上，我国《刑法》中的操纵证券、期货市场罪曾经历过两次重要的修改。第一次修改是1999年《刑法修正案》将操纵证券交易价格罪修改为操纵证券、期货交易价格罪，主要是为了规制期货市场中的市场操纵犯罪。第二次修改是2006年《刑法修正案(六)》将操纵证券、期货交易价格罪修改为目前刑法中规定的操纵证券、期货市场罪，这是由于立法者认为市场操纵犯罪行为不应当仅仅包括价格操纵，还应当包括交易量操纵等多种操纵类型。然而，操纵证券、期货市场罪的第二次修改仍然沿用了之前的例示条款结构，并未作较大的改动，也就没有揭示市场操纵犯罪的内在原理和机制，使诸多新型市场操纵行为只能通过适用兜底条款得以规制。笔者认为，操纵证券、期货市场罪的完善应当通过构建一个完整的市场操纵犯罪行为类型体系，以明确司法实践中对于市场操纵行为的认定，避免当更加先进的市场操纵行为出现时刑法疲于应对。正如前文所述，我国市场操纵犯罪行为的本质是滥用优势非法控制市场，其中“滥用优势”是市场操纵犯罪行为的手段，而“非法控制市场”是市场操纵犯罪行为的目的。对于市场操纵犯罪行为而言，目的是相同的，不同的是行为手段，即滥用的优势不同。有必要根据行为人滥用优势的不同进行分类，构建我国市场操纵犯罪行为类型体系。具体而言，可以将我国市场操纵犯罪行为分为滥用资金优势型、滥用信息优势型、滥用持股优势型和滥用技术优势型。而操纵证券、期货市场罪的规定也应当根据行为类型体系来设置，将现有条款修改为“滥用资金优势、信息优势、持股优势、技术优势等优势操控证券、期货市场的行为”，此举将有利于未来我国市场操纵犯罪行为的认定，将滥用人工智能交易的行为作为滥用技术优势型市场操纵犯罪纳入刑法明确规制的范围。

四、结语

不可否认，人工智能技术的发展具有划时代的意义，其特有的机器深度学习能力可以服务于人类社会生活的各个领域。证券期货市场交易的逐利性将促进人工智能交易不断进化和更新，最终使人工智能交易表现出高收益性，高风险便相伴而生。由于监管部门对于人工智能交易情况的信息缺乏、法律规制的相对落后，容易造成人工智能交易监管缺位，进而引发更大的技术性风险、操作性风险甚至是系统性风险。面对人工智能交易风险，刑法应当作出必要的回应。正如有学者所言，在证券期货市场交易中如果出现了绝对理智、智能又远远高于普通自然人的人工智能机器人作为交易者参与市场交易，证券期货市场交易似乎已无公平可言。24毫无疑问，这种被人工智能交易完全控制的局面并不应该是未来证券期货市场发展的结局。我们完全可以通过合理区分正当使用和滥用人工智能交易的行为，实现对人工智能交易的合理规制。由于滥用人工智能交易从事市场操纵的行为本质上是滥用优势非法控制市场，符合操纵证券、期货市场罪行为要件的本质特征，属于滥用技术优势型市场操纵行为，因此有必要通过完善操纵证券、期货市场罪，将滥用技术优势型市场操纵行为明确纳入刑法规制范围，以有效防范滥用人工智能交易带来的新型金融风险与危机。

注释

1. See Bradley C G. Fintech's double edges[J]. Chicago-Kent Law Review, 2018, (1)： 61- 68.

2. 参见郭锋. 数字科技对证券市场及其监管的影响——基于大数据、人工智能、区块链的视角[J]. 证券法律评论, 2019： 8-14; 袁康, 邓阳立. 道德风险视域下的金融科技应用及其规制——以证券市场为例[J]. 证券市场导报, 2019, (7)： 15-19等。

3. 目前大部分研究成果针对的对象是广泛的金融科技，即涵盖了区块链、大数据、互联网金融等各类金融与科技的结合。

4. 参见刘宪权. 网络犯罪的刑法应对新理念[J]. 政治与法律, 2016, (9)： 3.

5. 参见刘宪权. 人工智能时代的刑事风险与刑法应对[J]. 法商研究, 2018, (1)： 3-6.

6. See Brummer C, Yadav Y. Fintech and the innovation trilemma[J]. Georgetown Law Journal, 2019, 107(2)： 235-308.

7. 参见巴曙松, 白海峰. 金融科技的发展历程与核心技术应用场景探索[J]. 清华金融评论, 2016, (11)： 101.

8. 参见杨荇. 人工智能在金融领域应用及监管挑战[N]. 上海证券报, 2018-01-22.

9. 参见吴亚军, 惠晓峰. 基于多人工智能方法的交易策略研究[J]. 黑龙江大学自然科学学报, 2013, (4)： 549-552.

10. See Gould A L. Regulating high-frequency trading： man v. machine[J]. Journal of High Technology Law, 2011, (1)： 273-289.

11. 参见吴俊, 陈亮, 高勇. 国外人工智能在金融投资顾问领域的应用及对我国启示[J]. 金融纵横, 2016, (6)： 88-92.

12. See Arner D W, Barberis J N, Buckley R P. The evolution of fintech： anew post-crisis paradigm[J]. Georgetown Journal of International Law, 2016, (4)： 1271-1319.

13. 参见陈兴良. 刑法哲学[M]. 北京： 中国政法大学出版社, 2004： 7.

14. 美国《证券交易法》第10条b款规定了包括市场操纵犯罪在内的反证券欺诈条款。

15. 参见谢杰. 操纵证券、期货市场罪的实质解释——《刑法》第182条兜底条款的立法完善与司法解释优化[J]. 证券法律评论, 2017： 541-542.

16. 参见刘宪权, 林雨佳. 操纵证券、期货市场犯罪的本质与认定[J]. 国家检察官学院学报, 2018, (4)： 114-115.

17. 同注6。

18. 参见[日]樱井丰. 被人工智能操控的金融[M]. 林华, 沈美华, 译. 北京： 中信出版集团, 2018： 39.

19. See Serritella D M. High speed trading begets high speed regulation： SEC responseto flash crash, rash[J]. University of Illinois Journal of Law, Technology & Policy，2010, (2)： 433-438.

20. 参见杨东. 监管科技：金融科技的监管挑战与维度建构[J]. 中国社会科学, 2018, (5)： 73.

21. 参见张红力. 金融安全与国家利益[J]. 金融论坛, 2015, (3)： 4.

22. 参见[美]凯文·凯利. 必然[M]. 周峰, 董理, 金阳, 译. 北京： 电子工业出版社, 2016： 4.

23.“监管沙箱”是英国金融行为监管局(FCA)为应对金融科技所带来的“破坏式创新”问题而提出的监管模式，其允许公司在一个相对较小的市场空间里对自身的金融科技产品进行试验性经营，从而发现金融科技产品的问题和风险。See Financial Conduct Authority. Regulatory sandbox[EB/OL].(2015-11-01)[2019-11-06].https：//www.fca.org.uk/publication/research/regulatory-sandbox.pdf.

24. 参见刘宪权. 人工智能时代的刑法观[M]. 上海： 上海人民出版社, 2019： 187.