现有的反操纵框架是否有效地阻止了算法操纵？ 随着算法交易的双重增加和市场上与操纵相关的“迷你闪电崩盘”的发生，这个问题近年来变得更加紧迫。 在过去的三十年里，随着技术进步和创新从根本上改变了市场的结构和运作，金融市场发生了翻天覆地的变化。 这种变化的关键是交易算法的引入和主导地位。 最初的算法交易依赖于预设的电子指令来执行交易策略，而新技术正在引入人工智能（“AI”）交易算法，该算法从数据中动态学习并直观地响应市场变化。 这些技术发展暴露了反操纵法律有效性的重大缺陷，特别是在其基本目标之一方面：阻止市场操纵。 防止操纵仍然是管理金融市场的法律制度的一个关键特征。 猖獗的操纵破坏了市场的生存能力，并且在算法操纵的情况下，增加了市场内的系统性风险。 因此，阻止算法操纵对于市场的可行性和稳定性至关重要。 然而，对不法行为的可信和有效威慑需要惩罚的确定性，这在现有法律制度下对于算法操纵越来越难以实现。 具体来说，操纵法将责任归于科学，而算法不能合法地形成。 此外，除了最恶劣的情况外，破译算法背后的人类意图几乎是不可能的任务。 因此，反操纵框架以科学为中心的性质削弱了法律的惩戒权，削弱了威慑力并激励了算法操纵。 本文表明，支持反操纵法律的以科学为中心的分析在算法操纵的检测和惩罚方面造成了差距，从而削弱了现行法律制度的威慑效果。 法律在惩罚算法操纵方面的严重失败会激励潜在的不法行为者利用算法来掩盖他们的不当行为，从而使市场面临重大的系统性损害。 值得注意的是，与将透明度视为增加算法问责制的最终解决方案的其他学者和政策制定者不同，本文强调了主要依赖透明度的潜在局限性。 相反，该文章敦促修改法律框架以使其适用性现代化：避开科学要求，而是关注算法对市场造成的危害。 总之，这些提议可能会可信地阻止算法操纵，从而保护市场的可行性、效率和稳定性。
