鉴于高调交易错误迫使交易部门重新考虑算法策略，企业如何知道算法准备就绪的时间?尽管由于加强了监控，对于销售交易员来说，食指错误的发生频率可能不及十年前，但算法错误的增加极大地增加了处理大量交易的交易者的风险。
去年8月，骑士资本(Knight Capital)交易出现故障，当时该公司在不到一个小时的时间内因流氓算法遭受了4.4亿美元的损失，这震惊了整个市场。试图使以前由人管理的流程自动化，使用日益复杂的算法交易策略的危险为交易担忧建立了新时代。永远无法完全保证公司的算法会达到预期的效果，因为不可能对每种市场事件进行测试。
精心设计，经过反复测试的算法必须使用类似的强大的交易前分析技术投放市场，以确保在订单到达交易所之前有足够的支票。
尽管这些非常监控的系统本身可能是复杂的事物，但总的前提很简单：确保算法在其极限内工作。此外，支票不必过于复杂，这些系统提供的信息应基于订单本身内的信息，并以简单的市场数据为基础。
但是市场参与者容易受到流氓交易的影响吗?
尽管备受瞩目的算法故障可能正在增加，但流氓交易员的名人和数量似乎并未随着贸易监测的升级而减少。
今年，对前瑞银交易员Kewku Adoboli的审判被指控损失了23亿美元。此前，同样高调的交易员也在押注公司的钱。尼克·李森(Nick Leeson)的功勋似乎是他的功绩(由于交易员的8.27亿英镑亏损之重，他代表巴林斯(Barings)的赌注看到该行接受了收购)以及据称使法国兴业银行(Sociote Generale)亏损49亿欧元的杰罗姆·科维埃尔(JérômeKerviel)没有足够的效果。很简单，流氓交易仍在发生，而且规模比以往任何时候都要大。
流氓交易通常发生在事件序列中，形成了可以进行实时处理的模式。与算法错误相比，它们的时间范围可能会有所不同，因为流氓交易员不会在几毫秒内操作。按时间顺序映射恶意交易者的事件，为公司提供了监视可能的恶意活动的不错的工具。检测两者的基本问题并没有什么不同，并且涉及在基于事件的流式市场数据中建立模式。
欺诈的特征会改变贸易监控吗?
电子交易中欺诈的真正影响可能比上述任何一个问题都更难衡量。这是组织紧贴自己胸口的事情，因为它们不希望任何人知道，随着事件的发展，骑士资本之类的公司遭受的错误将在新闻中引起轰动。
某些类型的欺诈行为会在很长一段时间内表现出来，并且总是与人类直接相关，无论是组织内部还是外部。规避此类问题的解决方案与针对流氓交易员的解决方案非常一致;自动处理大量高速数据。
对本月民意测验的回应-旨在确定风险和合规监控质量和及时性提高趋势背后的主要驱动力-看到一大批受访者投票赞成流氓，欺诈或错误交易，这是推动这一趋势的主要推动力。席卷美国和欧洲的监管改革的重心也得到了强有力的支持，成为推动这一举措的主要原因。
