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"大數據"風險威脅金融市場

http://wallstreetcn.com/node/25045

隨著人類步入大數據(Big Data)時代，金融市場的運行體制相較於幾十年前也出現了翻天覆地的變化。不過康奈爾大學教授Maureen O'Hara和David Easley近日指出那些經過計算機處理過的數據信息給整個金融市場帶來了巨大威脅，這其中以高頻交易最為明顯。

監管者與投資者正面臨來自高頻交易的威脅，這種極快的經過計算機化的交易已經漸漸成為主流，當然這也為市場帶來了崩盤的可能，比如2010年五月，美國道瓊斯工業平均指數單日下跌超過1000點。然而由於我們步入了大數據時代，今天的高頻交易已經和三年前很不一樣了。

大數據是指那些涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。金融市場是大數據信息的重要來源，比如交易信息，報價，盈利報告，調查報告，官方統計數據發佈等等。

那些依賴於第一代高頻交易技術的交易商們經歷了幾年的輝煌，在第一代技術中，交易商依靠並不複雜的速度技術迅速找出價格的錯位情況，以此捕獲套利機會。然而，到了2012年，高頻交易商們的利潤比2009年下滑了74%。僅僅依靠速度快是不夠的，現在的高頻交易商越來越依賴於「策略時序交易」(Strategic Sequential Trading)，這種技術由程序算法來識別並分析金融數據，以此來捕捉其它市場參與者留下的交易痕跡。比方說，如果一支共同基金打算在每分鐘的第一秒來發出大單交易指令，那麼程序算法技術就可以識別這種模式，並預測這支基金在接下來的時間會做出何種舉措，以此自動發出相同方向的交易指令。這樣一來，這支共同基金每次下單的價格都會比前一次要高，因為程序交易系統的資金湧入了進來。

 

上面這幅圖來源於TABB的數據，該圖顯示2012年不同金融資產中高頻交易商的下單量佔總交易量的比重，不難看出，整個美國股票市場中，83%的交易來自高頻交易系統。

這種新形式的高頻交易也可能出錯，比如今年4月24日華爾街見聞曾報導，敘利亞電子軍成功入侵美聯社Twitter賬戶，發佈白宮爆炸虛假消息，引發美股大幅震盪。與2010年10月的股市崩盤不一樣，這樣的股市暴跌並非由快速的賣盤招來更多的賣盤所導致的，並非是速度導致的，而是由大數據導致的。

大約從兩年前開始，對沖基金普遍開始從社會媒體渠道來獲取有關市場情緒的信息。這種策略可以在上千萬的Twitter,Facebook,聊天室和博客信息基礎之上開發程序交易系統。然而這些程序算法通常在猜測小型數據的時候出錯誤，在最近幾個月裡，開發可以在突發新聞(比如自然災害或者恐怖襲擊)剛剛公佈的瞬間便連續下單的交易系統非常吃香

要解決高頻交易帶來的問題並非易事，這需要深刻理解大數據的特性並不斷做出變革。不過好在監管機構似乎意識到了需要去不斷適應飛速發展的科技，本月美國商品期貨交易委員會(CFTC)委員Scott O'Malia表示今後將考慮「膽大妄為的操作」這一罪證。比方說從Twitter上獲得信息後進行交易是合理的，而提前準備好足以清掃整個市場的下單指令來等待程序交易系統發現諸如炸彈或白宮等字眼後發出下單指令來交易顯然是膽大妄為的。

所以核心問題是如何確保投資者理性地獲取信息。哈佛商業評論的一篇文章指出大數據需要力度更大的審判。幾年前CFTC考慮過監管機構是否應當禁止程序交易，因為這種交易會干擾市場。有一種解決方案是讓一些市場參與者貢獻一個實時追蹤不合理交易行為的指數，這個指數可以當作一個監管的紅線，如果一個交易員屢次觸碰到這個紅線，他就會被禁止交易。這種指數可以根據市場的變化而變化，最重要的是，這種指數是根據所有市場參與主體對未來的預期來設定的。

還有一種方法，就是借助美國國家實驗室的幫忙。勞倫斯-博客裡國家實驗室擁有超級電腦計算和分析技術，可以用來實時監測交易指數並及時向監管機構匯報那些可能威脅市場穩定的交易行為。傳統的市場熔斷機制會在市場大跌的時候禁止所有投資者繼續交易，而這種實時監控程序則可以讓那些真正主導市場大跌的投機者停止交易，以此來保護市場的其它參與者。

大數據正在改變市場，而監管機構需要針對這種趨勢做出改變。解決高頻交易所帶來危害的方法並不少，只是需要更高的科學技術，正所謂魔高一尺，道高一丈。

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