打开西蒙斯高频交易的黑匣子
为了清晰地阐明上述高频交易策略，这里构建一个和实际交易非常相吻合的案例。一个买方机构投资者决定以30美元左右的价格购买10000 股公司XYZ 股票，像共同基金、养老基金等大多数买方机构投资者一样，该买单首先被输入到其算法交易系统。为了减小对市场价格的冲击影响，投资者的算法交易系统一般对该大额买单进行两阶段处理：首先将其分解为几十个甚至几百个小买单(一个小买单通常在100～500股之间)，然后将这些小买单按某种设定的顺序投放到市场。
在本案例中，假设机构投资者的心理成交价格在30～30.05 美元之间。如果交易系统中的第一个买单(如100 股)配对成功，以30 美元价格成交。这样，交易系统中第二个买单(如500 股)便跳显出来。再假设该买单也配对成功，以30 美元价格成交。根据上述交易信息，专门从事流动性回扣策略的高频交易者的计算机系统即可能察觉到机构投资者其他后续30 美元买单的存在，于是，回扣交易商计算机采取行动，报出价格为30.交易员如何押注这些主要货币 01 美元的买单100 股。毫无疑问，那些曾以30 美元出售股票XYZ 的券商更愿意以30.01 美元的价格出售给该回扣交易商。
在交易成功之后，回扣交易商立刻调整交易方向，将刚刚以30.01 美元购得的100 股股票以相同价格，即30.01 美元挂单卖出。由于30 美元股价已不复存在，故该卖单很可能被机构投资者接受。
这样一来，尽管回扣交易商在整个交易过程中没有赢利，但由于第二个主动卖单给市场提供了流动性，从而获得了交易所提供的每股0.25美分的回扣佣金。不言而喻，回扣交易商所获得的每股0.25 美分的盈利是以机构投资者多付出的1.0 美分为代价的。
在美国，超过一半的机构投资者的算法报单遵循SEC 国家最佳竞价原则(National Best Bid or Offer，NBBO)。所谓NBBO，即当客户买入证券时，券商必须保证给予市场现有的最佳卖价;同样当客户卖出证券时，券商必须保证给予市场现有的最佳买价。根据该原则，当一个报单由于价格更为优先从而在排序上超过另一个报单时，为了能够成交第二个报单，常常调整股价并与前者保证一致。事实上，一只股票的算法报单价格常常以极快的速度相互攀比追逐，从而使该股票价格呈现出由高到低、由低到高的阶段性变动趋势。这也正是在实际交易中经常看到数量有限的100股或500股小额交易常常将股价推高或拉低十美分至几十美分的原因。
在本案例中，假设机构投资者遵循NBBO并且心理成交价格在30～30.05 美元之间。像上例中流动性回扣交易商一样，猎物算法交易商用非常相似的程序和技术来寻找其他投资者潜在的连续算法订单。在计算机确认价格为30 美元的算法报单的存在后，猎物算法交易程序即发起攻击：报出价格为30.01 美元的买单，从而迫使机构投资者迅速将后续买单价格调高至30.01 美元;然后猎物算法交易商进一步将价格推高至30.02 美元，诱使机构投资者继续追逐。
以此类推，猎物算法交易商在瞬间将价格推至机构投资者所能接受的价格上限30.05 美元，并在此价格将股票卖给该机构投资者。猎物算法交易商知道30.05 美元的人为价格一般难以维持，从而在价格降低时进行补仓赚取利润。