十多年来，算法交易建立在一个基本信念之上：市场总能在某处提供流动性。价格只是供需和即时执行的函数。但2025年的现实揭示了一个不同的真相——这是机器从未被训练去预见的：

当货物停止流动时，货币也停止按常规运作。

金融衍生品定价不再仅仅关乎资本流动，它关乎库存的确定性。当出口商不确定货物能否按计划到达买家时，他们会延迟货币对冲。当进口商担心库存不足时，他们会加快预付货款的节奏。结果是，对于算法来说，流动性模式看起来混乱——因为它已不再仅由数字决定。

算法只能看到数据中呈现的内容。它们看不到拥堵的港口、停泊的船只、关键半导体的短缺或地缘政治瓶颈。它们不理解，滞留在深圳外的集装箱会在鹿特丹引发美元需求激增；也不会跟踪延迟的铜货如何在官方数据记录之前数周削弱智利比索。它们只在症状出现时做出反应——而那时，真正的市场波动已经开始。

于是机器退场。流动性收紧，价差扩大，波动加速。市场进入负反馈循环：物流的每一次中断都成为金融衍生品执行的中断。

这就是算法供应紧缩：对供应信心降低意味着提供流动性的意愿减少。在这个新生态中，纯量化策略暴露出自身的弱点。

如今表现出色的交易团队主动将数字与实体融合。伦敦的交易员可能会像关注动量信号一样关注货运保险费和港口延误指数。风险管理者将执行算法叠加实时物流可视化，使模型更好地区分价格噪声和供应驱动的结构性变化。超额收益不来自速度，而来自在数据确认之前了解价格为何会移动。

这个教训既简单又具有变革性：
机器理解价格。
人类理解现实。
优势在于两者的交汇处。

这并不是对自动化的退缩——恰恰相反，这是承认机器必须进化，以纳入世界真实运作方式。资金流随货物流动，流动性因商业而存在。贸易的隐形管道是维系货币生命的血液。

在新的交易时代，最重要的实时信号不是经济数据——而是流动确定性。当全球库存发生变化，金融衍生品市场随之波动。先看到这些变化的人定价，而仅依赖速度的人将被迫被动反应。

在2025年，流动性属于那些理解物流的人。