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中國A股個體參與者之現狀 kuhasu

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  現在對於高頻交易普遍存在誤讀,要麼認為非常賺錢,要麼認為擾亂市場。而實際上,大部分高頻策略根本不是賺錢策略,是做市用,提高市場流動性和市場深度的,說白了,是繁榮市場,增強交易所穩定性和國際競爭力的。  真正擾亂市場的,跟頻率其實沒關係,就算是低頻,如果市場容量小,照樣影響,比如現在的小盤交易所,現貨,以及之前文交所的情況。反而是隨機單,盈利低不說,還把市場搞的很亂,最後整個市場的盈利水平降低,就跟現在歐美市場一樣。目前公開宣傳的很多人根本沒有高頻交易經驗,所以說話很多都是想當然,不太負責任。

  還有一個令高頻交易飽受輿論詬病的是人們包括很多專家[1]把失誤損失和市場操縱歸咎於高頻交易模式而不是操作風險管理缺陷和違規交易上,把市場不公平歸咎於高頻交易而不是大機構行為和監管漏洞上。

  人們時常從媒體上瞭解到因為「胖手指」(FatFinger)或某個機構的訂單程序進入了死循環而向市場中發出了巨量訂單,然後高頻交易算法迅速反應,造成市場崩盤或者劇烈波動的情況。很多人會說,如果沒有高頻交易,那麼市場就不會這麼動盪,因為人們不會來不及反應,而且高頻交易在市場波動的時候推波助瀾,加劇了市場波動。而實際上,即便沒有高頻交易,市場參與者也會根據自己的情況作出平開倉的決策,當這種決策具有廣泛一致性的時候,市場一樣會出現劇烈波動,這個是市場中一個常態特徵。而且不是所有高頻交易策略都是趨勢跟隨類策略,市場深度的增加和各種各樣的交易行為反而有利於減少不必要的波動,因為大多數情況下人們和策略對行情的看法並不一致。而很多這類情況中虧損的發生,其根本原因,是參與者的操作風險和市場風險管理有嚴重缺陷造成的,比如不按照交易規定或者策略設計執行操作,風險敞口過大而沒有留存充足的風險準備金。因此這類託辭,無異於一名依據日線進行操作的交易者抱怨一分鐘線的波動太大。同時,人們往往忽略了一些可能違規的交易行為,如操縱市場。對沖基金和投行自營對市場的壓力測試,很多都被偽裝成了「胖手指」,在市場出現崩盤和劇烈波動之前,往往已經通過主動性策略試驗了很多次,而且有聲譽資源的機構,為了彌補自身算法能力的不足和增強算法效果,往往還會靠資本運作、媒體宣傳的方式造市,比如大家時常看到的一些著名機構的報告。與傳統理解的操縱市場需要大量資金和資源不同,很多這類機構,往往扮演的是對已經走到懸崖邊兒的市場輕輕推了一把的角色,當然他們不會承認其實之前已經推了很多次沒推動,也絕不會承認是他們推的,因為此類主動性交易策略往往伴有合規問題。當然也有算法可以利用此類市場操縱行為實現盈利,因為只是利用而不進行市場操縱,所以也沒有合規問題。而這一切,與高頻與否沒什麼關係。

  同樣的,相當多的市場參與者為了盈利也會費盡心思挖掘監管漏洞和利用甚至創造市場的不公平。閃單交易就是一個典型。閃單(FlashOrder)的交易模式也是屬於不公平交易的,與高不高頻無關,即便在人工電話下單時代,券商交易員也會根據自己情況抬高、壓低、延遲成交某些投資人的電話委託,這個也就是閃單(FlashOrder)的原型,有券商資質的各個投行一直將其作為穩定收入來源之一,從人工到自動,後來還加入了分析客戶訂單的算法。雖然閃單交易已經因為被曝光而被禁止,但是還有各類不公平的交易模式充斥在市場當中,利用著監管的漏洞,比如前些日子因為BATS閃電崩盤導致服務器故障而暴露出的操縱市場的事情。你可以在高頻交易中找到所有違規交易的影子,但是對應的有效的監管方法卻乏善可陳。有些監管部門會邀請直接的市場參與者對監管方法做指導,這是一個能夠彌補監管者市場經驗不足和提升監管政策制定的有效性的好方法。

  除了上述一些誤解,一些推銷高頻交易的專家有時也會有概念混淆,例如低延時交易和高頻交易就是兩個概念,不少人還分不清,會把低延時交易等同於高頻交易。與我國的券商總部集中然後交易所撮合的訂單路徑不同,歐美市場很多券商和交易所支持DMA交易模式(DirectMarketAccess,直接市場接入),即交易者的訂單可以直接遞交到交易所進行撮合。當然國內期貨市場中上期綜合交易平台(CTP)的出現的確改善了部分非上海總部券商客戶交易上期和中金所標的的訂單路徑。如果我從天津去北京,不坐便捷快速的和諧號動車,而是坐飛機飛香港然後轉首都國際機場,你肯定認為這是一個笑話,但是大多數二級市場的參與者實際上每天都在做這個事情。技術背景專業人士和受媒體高頻交易宣傳熏陶的行家往往會把交易終端放置於離交易所電信運營商中轉節點附近[2],這樣做的確可以降低訂單的網絡延時,可以減少10-120毫秒(1秒=1000毫秒)的交易數據網絡傳輸時間,而且如果足夠專業的話,管理層會驚喜地發現在效率改善報告上,網絡效率提高了80%-90%。儘管看起來相當完美,但是如果你知道一個人看到信號的反應時間,最快需要130-220毫秒,點擊鼠標或者下單鍵盤的速度最快也要214毫秒,交易軟件本身從接收到數據到顯示最快也要10-50毫秒,那麼針對網絡延遲的改善的效果恐怕就遠遠沒有想像的好。而且當你發現大多數情況下,在這麼折騰後,報價表的價位根本沒有動過,這時候一般多少會有點兒小失望。既然是這樣,從改進交易策略入手,效果會好得多。從專業角度來講,在上馬這類解決方案之前,我們會組成專家組詳細的進行成本收益分析,遺憾的是,絕大部分機構基本沒有做過此類分析就決定參加到「軍備競賽」中去。當然市場參與者追求低延時交易主要還是出於對自身權益的保護,本身無可厚非。如果在上海能比在北京獲得較多的交易優勢,那麼這個市場是不公平的,這方面我國的監管機構和交易所做的就相當出色,在很大程度上保護了廣大的投資者,維護了市場的公平性;而歐美市場正因為缺乏這樣的公平性,所以很多機構都是被迫在進行設備升級和高頻改造,伴隨著軍備競賽,其有效盈利水平不是在提高,反而是在降低,這情形與國內家長給孩子報名參加各類補習班極為相似。

  國外之所以玩兒了命的喊高頻,很多根本是硬件廠商,軟件廠商,以及火箭科學家在喊,會把西蒙斯抬出來。但是最早對沖真正搞真正意義的高頻的,是看市場環境的,不是公開的那些知識,公開的知識是學校看準市場推出的培訓,學術研究和靠教學盈利的。這也是二級市場相對公平的方面,不看學歷、學校、年齡、社會背景。所謂的百分之幾十都是高頻單,其實相當部分只是做市和大單拆分而已,對於大單拆分,我國證券的機構版下單軟件從很早就有。在歐美投資諮詢機構中,有相當多的所謂算法交易提供商,主要以訂單拆分策略為主營業務,如果你詳細瞭解了他們用於執行訂單的算法模型,你會驚嘆,原來錢在華爾街[3]是這麼的好賺!

  如果你關注高頻交易的相關信息,你就會發現,上面的真實情況很少有人提及,這是很奇怪的。不說清楚會增加市場的風險,不利於市場完善和國有資產保值增值。而且需要明確的是,搞明白不是就一定要大力推廣或者打壓頻率較高的交易行為,任何有利於市場健全和穩定的交易行為都應該被支持,都是市場裡重要的組成部分,一個保持了多樣性的市場環境才有利於經濟穩定。只推崇價值投資或者只崇拜套利投機[4],都是犯了主觀定價錯誤,即便是高級數量專家,使用高級量化模型,也會經常犯主觀定價錯誤,從他開始選擇模型開始工作的時候就開始犯錯誤了。而且在任何一個市場裡,都不可能徹底消除價值投資,或者是投機交易,其根本原因是各種交易方法不過是資本的逐利屬性在不同的市場環境下的不同行為表現而已。一個公平健康的市場環境,對所有市場參與者都有好處。當然國內對高頻肯定是限制的,這保護了大多數投資者,並且有利於維護市場的公平性。現在的環境也的確沒有高頻環境,這個是事實。政策方面應該還不會放鬆,況且也沒有必要一定要放開。難道真要每秒20-40萬單,平均一天都1.3-2.5萬單成交一個品種?

    除了對高頻交易有清晰的認知外,我們也應該注意到,隨著量化投資理念的深入和高頻交易越來越熱的宣傳推廣,在這個經濟危機的宏觀背景下,現在的國內市場正在面臨一些前所未有的風險。  這其中最重要的莫過於現有風險管理方法的缺陷和正在暴露出來的虛假有效性。對於交易風險管控,大部分現代風險管理方法在高頻交易中都有同樣的應用。從商業銀行到投資銀行自營部門,到正規的對沖基金,基本上採用的市場風險管理體系和操作風險量化方法還是建立在VaR(ValueatRisk,風險價值)之上的。可是基於VaR的現代風險管理框架本來就是先天不足,後天補還是不足。而各個銀行在風險識別和管理上一直以來就有嚴重漏洞,08年時候只不過是個驗證而已。況且很多使用風險管理模型的從業人員,其實對風險管理模型本身並不是多熟悉,用法也不一定對。這些機構,相當於赤身裸體走在寒風裡,我國的很多銀行、公募基金、私募股權基金、信託公司、私募(對沖)基金,也是如此。比如這次摩根大通的「倫敦鯨」事件,儘管限於保密協議我不能披露太多,但是可以確定的是,從去年10月份開始,就已經有對沖基金發現相關市場裡一些大機構的風險是不可避免的,而他們的系統風險,也越來越大,加強內控也沒用,他們在當時已經錯過了最好的自我調整機會。這些傳統上光鮮的機構,現在應該很鬱悶或者還蒙在鼓裡,因為他們的資產充足率和VaR報表一直都「表現良好」。雖然從08年開始有不少對沖基金著手研發全新的風險管理框架用以改善風險管理水平並已經取得了還算不錯的效果,但是這些方法是與核心交易算法受同等嚴密保護的,不太可能公開,也不一定具有普適性。

  另一個重要風險是我們正在經歷又一次的多樣性喪失,多樣性的喪失會導致系統性風險的積累,而美國前不久剛剛經歷過,那直接導致了本次經濟危機。華爾街僱傭了大量的商學院畢業生和火箭科學家,先不提用自然科學方法研究社會科學的合理性的問題,同樣的理論灌輸,同樣的培訓模式,造就了大批缺乏差異性的金融精英。也許每個人都覺得自己與眾不同,但是從知識體系和認知層面,對風險的感知整體敏感度下降了。而我們現在,正在做幾乎同樣的事情。如果任意一個新手進入市場,只堅定有效市場假說是正確的,那是十分糟糕的。認知喪失多樣性目前看唯一的好處就是增加了行為的可預測性,如果一個國家的宏觀經濟教材絕大部分篇幅都是凱恩斯主義,那你閉著眼睛也能知道當面臨金融危機的時候政府會採取什麼行動。既然人類的認知水平是相當有限的,那麼也就沒有任何理論是一定能靠得住的,因此保持一個開放的態度,沒什麼壞處。另一個技術層面來看,市場參與者越來越採用趨同的交易技術,增加了市場的劇烈波動和可操縱性,而這個帽子,往往被扣在高頻交易頭上。尤其是隨著國內滬深300綁定的ETF產品越來越多,越來越多的套利策略被採用,而這些套利策略,往往又基於經典套利方法和算法,那麼當出現相同的交易信號時,除了競速外別無他法,「秒殺」行情自然會增多。通常來講操縱滬深300股指期貨行情是相當困難的,況且國內期貨還有有限單和限倉的規定,但是即便是單交易賬戶,也可以借助算法分析滬深300成份股,以及市場中採取的各類策略類型和比重,利用足以影響市場的大規模同質策略的資金,比如套利策略,實現對滬深300指數的操控從而在期指交易上牟利。首先,操縱者不用去影響全部滬深300的成份股,然後也用不著人們想像的能夠操縱指數的資金規模,在算法幫助下,自有資金扮演的是催化劑和引導的角色,當市場中同質策略越多,其操縱成本就越低。這些並不太難實現,但是卻缺乏有效的監管方法,因為現有的監管方法很難確定「看起來不算大」的資金規模是不是真的在操縱市場。從這個角度來看,我們的監管機構不支持在國內股票市場中恢復T+0是相當明智的。這也可以看出來,在制度建設和投資者保護方面,我國的監管部門和交易所很多都要比美國的監管部門和交易所要優秀和先進得多,對於一個深入全球市場的實際參與者來說,很容易分辨這點。

  此外隨著量化交易的推廣,國內也面臨著前所未有的模型風險及操作風險監管難題。實施量化交易的機構,一年需要維護和監管的模型數量少則幾十,多則成百上千。這裡面存在的最大難題在於,交易策略、風險管理、產品設計、市場營銷等本身屬於不同模型範疇,各個類型下面又分很多子類,也是不同模型範疇,比如交易策略,基於不同假設、背景、設計原理、採用算法、實現手段五花八門,很多還是黑箱算法,模型代碼的直接可解釋程度很差,即便模型中出現某人的八字作為決策依據也是很常見的,相對的,一般機構人員本身的建模經驗就有限,而且往往缺乏綜合應用和實戰經驗,那麼這種情況下要進行模型風險管理,找到一個有效解決方案來監控各種模型風險,可以說十分困難。這個情況,相信在國內實施過巴塞爾新資本協議和巴塞爾資本協議三的會很有感觸。在投資領域,包括一級市場和二級市場,我見到過和建立過的相當數量的模型都比諾貝爾經濟學獎級別的模型要複雜,有的是模型看起來極為精簡,但是訓練模型的方法卻極其複雜。這當中感觸最深的就是,對於相當多的模型算法,使用者是很難瞭解到算法發明者的全部意圖和模型缺陷的,甚至就連模型算法發明者自己,也有相當部分沒有意識到自己模型算法的缺陷,長期資本就是一個典型的例子。另外,在相關模型進行部署實施的審查階段,現實中也經常會有非專業業務領域的管理層出於經營和某些利益的考慮,放棄穩定的模型解決方案而採用可能更冒險和欠缺穩定性的解決方案,因為決策者即為監管者,那麼在出現不可挽回損失前,其實際操作和市場風險水平往往會被掩蓋。這一幕在08年爆發的金融危機中已經多次上演,並且一直到最近也依舊在上演,根據對各個機構盡職調查的結果來看,在未來的一段經濟動盪期中,還將會一次次地上演。當然這並不意味著量化交易和高頻交易增加了風險,而是這類事物的發展,讓很多原有的風險管理漏洞更快的暴露了出來。據我瞭解到的情況,國內有自營業務的機構,有市場風險管理,操作風險量化稍差,相當數量的機構沒有專門的模型風險管理,但是卻在積極快速地推行算法交易和高頻交易。

  另外,不可否認的是,量化交易的確促進了券商自營業務的發展,但是也帶來了不少問題。採用量化手段,本身降低了二級市場中交易的門檻,並起到了一定的風控作用,這樣原本需要極高天賦和經驗的交易員的工作變得可以用研究員代替,就連所謂的盤感也可以進行量化。對於券商來說,這雖然增加了業務線,豐富了收入渠道,有助於促進券商向投行或投資集團的進一步發展完善。不過需要擔心的是,如果自營不獨立成法人機構,客戶的資料就可以作為內部資料被查閱,加之高頻交易方法讓一些操作更容易實現,隨之而來就有可能出現跟單嚴重,客戶訂單被延遲申報,針對客戶的訂單情況(不是單一客戶)派生出算法侵吞客戶的資金卻偽裝成「滑價」,甚至分析客戶情況與客戶對賭,還有很多不公平的交易手段,都會損害客戶利益和影響整個券商行業及金融市場的穩定。而如果自營業務獨立出來,比如成立對沖基金,那麼兩個機構之間如出現客戶信息洩露的情況,無論從合規還是監管的實際操作執行上,都會便捷有效得多。

  最後,高頻交易應用的主要市場之一的衍生品交易在未來幾年極有可能在國內得到推廣,那麼這類金融發泡劑有多少對實體經濟有幫助,有多少又會埋下隱患,需要我們非常謹慎的對待。歐美金融業的衍生品設計現在存在一個相當嚴重的問題,就是不再秉持有助於實體經濟發展的需求導向,而是偏向金融機構本身盈利的創收導向。這就使很多金融衍生品存在的實際意義和高頻交易方式被質疑。前幾天獲悉私募債發行的消息,我曾經開玩笑地說過:我們這類人,完全有能力把私募債重新拆分組合、打包定價,僅僅採用不同的定價模型就能讓資產「增值」,還完全合規,然後把私募債的衍生品再賣回給發債方,券商可以盈利、設計者有佣金、交易所有業績、連發債的企業方的財務報表看起來都會有所改善,還做了金融創新,一舉多得。可是這整個過程,除了幾方面可以牟利,其他什麼幫助也沒有,甚至反而增加了發債方和整個市場的風險,那麼這種金融創新,應該抵制。而且針對領導拍板決定製的買方,賣方機構很容易找到突破點和有效方法來進行銷售。需要買方警惕的是,很多衍生品不一定會以成型的產品的形式出現,也有可能是以交易結構設計的形式出現的。而對於已經成熟的衍生品市場,適當促進國內的交易平台發展,反而有助於降低風險。一方面是因為部分金融衍生品的確有經濟潤滑劑的作用,另一方面是因為隨著全球化進程,國內機構不參與國際衍生品交易基本是不可能的。那麼不論是爭取定價權還是減少參與國際衍生品金融機構因為經驗不足而導致的風險,設立這樣的平台是有必要的。不過在現在全球經濟依舊面臨動盪的時候,還是需要審慎的考量才是上策。[5]

  自從薩老先生(薩繆爾森)不太受哈佛待見而轉到麻省理工,並把大量數學工具應用於經濟學開始,金融業就沒有停止過量化的腳步。於是國人更是對數理分析崇拜到極致,不少從業者更以複雜模型為榮,高頻交易和算法交易恰恰能夠滿足這個虛榮心。可是,金融到底需要哪些數學知識呢?

  第一個,很重要的,就是加法,你要知道你的投資組合是如何分配的,利潤是多少。

  第二個,更加重要的,就是減法,你需要知道你的損失在哪裡,並把它們從你的資產總值中減去。

  第三個,是除法,因為你會發現只有金額和價格是不夠的,你沒法準確判定形勢,所以你需要百分比。

  第四個,是乘法、乘方、以及根運算,因為你需要把你的投資組合收益進行時段化,通常是年化,這樣做唯一的目的,是吸引其他感興趣的投資人的投資。當然你如果只是自營的話,第四個可以不知道。

  也許不少精英會嗤之以鼻,可是據我瞭解,華爾街包括中國的金融業裡,能完全掌握上面的四個/三個知識的人,的確不多。

  2012年5月於中國天津

  註釋:

  [1]High-frequency trading the fast and thefurious,The Economist, Feb 25th 2012.

  [2]原先的宣傳是交易所旁邊,後來有人意識到地理位置近不一定到交易所的電話線就短。而且準確的說應該是交易所撮合服務器所在地,國內因為交易所和撮合服務器在一起,所以地理位置等同;而歐美市場許多交易所的撮合服務器所在地與交易所不在一起。

  [3]事實上很多機構的註冊地和總部已經不在華爾街,儘管美國依舊享有著全球資本給提供的流動性。

  [4]投資與投機都是中性詞,無任何感情色彩,也沒有好壞之分,二者都應是金融發展的重要組成部分。

  [5]國內正在準備推出的國債期貨、期權,以及相關的固定收益類衍生品,就十分有益於健全市場生態環境。但是單純的固定收益的專業人員,在衍生品交易方面的經驗是相當欠缺的。