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美国算法交易的影响和启示
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摘要: 随着股指期货的成功上市，我国期货市场获得了蓬勃发展，算法交易作为一种组合交易方式，也得到了更多重视和利用。然而，由于我国资本市场发展历程较短，对于算法交易无论是从认识还是运用方面，相对于国外成熟市场都 ...
随着的成功上市，我国市场获得了蓬勃发展，交易作为一种组合交易方式，也得到了更多重视和利用。然而，由于我国资本市场发展历程较短，对于算法交易无论是从认识还是运用方面，相对于国外成熟市场都存在太多不足，为此，笔者对美国算法交易进行了认真细致的研究，希望对中国算法交易发展提供一些有价值的参考和启示。一、算法交易的产生背景　　算法交易产生于美国，它的实质是使用计算机自动交易，以降低大额交易的交易成本，提高投资收益。算法交易的产生、发展有其深刻的历史背景。其一，频繁进行大额交易的机构投资者的出现提供了发展动力；其二，计算机技术、通信技术的不断进步促使交易市场电子化，提供了物质基础；其三，美国一贯的吸引人才政策储备了算法交易需要各类专业人才：工程师、软件工程师、深谙数量关系的数学家、物理学家等。　　二十世纪70年代，随着经济全球化的深入发展，大型企业迫切需要在全球范围内大量融资，资本市场日益繁荣。养老、对冲、共同基金等机构投资者随之兴起，不但数量众多，而且规模也越来越大。然而，由于证券流动性有限，基金等金融机构想大批买入或抛售而不惊动市场，只有通过手段高明且关系网超深厚的大牌经纪人才能做到，为此付出的经纪费用极其高昂，效率却不高，因此，机构投资者急需低廉高效的交易手段。　　随着计算机技术、通信技术的进步，交易所由传统手工交易转向高效快捷的电子交易。此时投资者可以通过使用计算机程序来发出交易指令，在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格、甚至可以包括最后需要成交的证券数量。这种新的交易方式称为算法交易(Algorithmic Trading)，又称为自动交易、黑盒交易或者机器交易。　　算法交易的出现，得到了投资者的青睐，因为它可以有效地减少冲击成本、机会成本，能够隐蔽交易，可以把大额委托分割为小单发送，以致不会对整个市场产生太大冲击，还可以寻求最佳的成交执行路径，得到市场最好的报价，从而降低冲击成本；算法交易还能避免人的非理性因素造成的干扰；快速分析多种技术指标，更精确地下单；保存交易数据，便于事后成本分析，改进算法；减少人力成本。　　算法交易具体步骤为[1]　　步骤 1：对等证券的历史数据进行分析，结合交易的思想，设计出交易策略。本步是算法交易的核心。　　步骤 2：将交易策略编写成计算机程序，并把这些程序整合成一个交易系统来操作这些策略。根据股票的品种等因素确定好交易参数。　　步骤 3：将设计好的交易系统上接数据，下连下单接口以报单。实际交易时，让程序根据行情的变化自动选择股票的买卖点。　　步骤 4：程序根据产生的买卖点来对股票进行买卖操作。　　算法交易可以使用在任何交易策略，包括做市、跨市场价差套利、统计套利及纯投机（包括趋势跟随）等。算法交易日益受到投资银行、对冲基金、养老基金、共同基金等机构投资者的青睐。　　算法交易的收益 根据巴克莱的统计，反映算法交易收益的Barclay Systematic Traders Index 显示自从1988 年以来，量化交易团队（Systematic traders）的年化复合收益为11.50%，而与此相对应的主观交易团队(Discretionary Traders)的平均年化收益为9.77%。尽管在个别年份，主观交易团队战胜过量化交易团队，但是从长时间来看，量化交易团队更具有优势。　　数据来源: 二、算法交易的发展历史　　算法交易的发展是由多种因素推动的：大宗交易需要便捷高效的交易手段，计算机技术和通信技术的进步提供了技术支持，交易制度的改革扫清了最后障碍。市场和技术准备　　金融市场的下单指令流计算机化始于二十世纪70年代早期，其标志是纽约证券交易所(以下简称纽交所)引入订单转送及成交回报系统（Designated Order Turnaround, DOT，及后来的Super DOT）以及开盘自动报告服务系统（Opening Automated Reporting System，OARS）。DOT系统直接把交易所会员单位的盘房与交易席位联系起来，直接通过电子方式将订单传至交易席位，然后由人工加以执行。而OARS系统可以辅助专家决定开盘结算价。　　为方便统计不断增多的大笔交易，纽交所将市值在100万美元以上、股票个数在15只以上的一篮子股票组合买卖下单称为程序化交易(Program Trading)。尽管纽交所并未要求程序化交易必需由计算机完成，但在实际操作中，这些大笔交易几乎都是由计算机辅助完成的。进入80年代，计算机已经被广泛应用于股票与的跨市场指数套利交易中。纽交所的交易程序会被预先录入计算机，当期货价格和股票指数直接价差大得足以以赢利时，计算机会自动向纽交所的电子买卖盘传递系统发送交易指令。也是在80年代，计算机辅助交易被应用于投资组合中。　　初步发展[2]　　80年代后期及90年代，随着电信网络的发展，美国证券市场的全面电子化成交和电子撮合市场ECN（Electronic Communication Networks）开始发展。纽交所在1997年批准了从分数制报价方式改为十进制小数点报价的方案，但推进的过程用了三到四年。2000年8月开始小范围试点，到2001年才完成。NASDAQ后来在证监会的压力下也跟进这个改革方案。股票报价的最小变动单位由1/16美元或者1/32美元，调低到了0.01美元。买卖之间的最小变动差价大幅缩小了七八成，遏制了做市商的交易优势，因此降低了市场的流动性，（买卖报价被稀释在更多的报价单位上），这些情况改变了证券市场的微观结构。市场流动性的降低导致机构投资者使用计算机来分割交易指令，用以执行到更优越的均价，算法交易得到初步发展。　　这一阶段的算法主要有：交易量加权平均价格(VWAP)，交易时间加权平均价格(TWAP)、交易量参与度 (VP）、限价交易（LIMITEDPRICE）。　　快速发展　　从2004开始至今是算法交易的快速发展期，其动力一方面来自通信标准，另一方面来自新的政府法规的引导。　　算法交易的通信标准[3]　与传统市场的限价订单相比，算法交易需要的通信参数要多得多。买方交易员所使用的交易系统（通常称为“指令管理系统Order Management System”或“执行管理系统Execution Management System”）必须能够适应与日俱增的新型算法指令。新型复杂算法需要花费巨量的研发及其它费用，例如基础设施、市场推广等。卖方需要做的是让新型算法电子指令直达买方交易员，并且让后者无需每次都再编码就能直接下单交易。FIX协议组织是一家非营利性交易协会，专门免费发布为电子证券交易设立的公开的通信标准。其会员包括几乎所有的大中型经纪商、货币市场银行、机构投资者及共同基金等。此机构在证券交易的盘前交易及交易领域的标准设定方面占有垄断地位。在年，几家会员联合发布了描述算法交易指令类型的XML标准草案。这个标准被称作FIX算法交易定义语言(FIXatdl)。该语言使得新型算法的开发变得方便快捷。　　法律推动 2004年3月生效的美国国家市场系统管理规则(Regulation National Market System），其中一条规定，客户下委托订单时，均需要按照当时的最佳价格将客户订单发送到证券交易所。该规则的推行结果必然是推动纽交所、费城、波士顿和其他地区的坚持采用人工交易方式的股票及期货交易所最终实现电子化，为算法交易的广泛应用扫清了障碍。　　算法策略方面 VWAP和TWAP很快衰落，新算法层出不穷。根据TABB集团的一项研究，在2004年第二季VWAP在所有算法中占到61％，但到了2006年第二季这个比例已经下降到了16％。机构客户在追求更为复杂精细的算法，如冰山一角Iceberging、游击队员Guerrilla、基准点Benchmarking、狙击手Sniper、嗅探器Sniffer等。冰山一角通常将大单指令拆分为若干个小单指令渐次进入市场；“游击队员”用来发现潜在的“冰山一角”；“基准点”算法被交易员用来模拟指数收益；“嗅探器”算法被用来发现最动荡或最不稳定的市场。任何类型的模式识别或者预测模型都能用来启动算法交易，和基因编程也已经被用来创造算法模型。市场中的算法越来越复杂，竞争越来越激烈，利润空间越来越小。国内的量化投资很多只是“伪量化” _ 东方财富网()
国内的量化投资很多只是“伪量化”
作者：三秋
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　　人物介绍：Ryan 王玺，英国留学多年。曾任职英国摩根斯坦利部门调研员，现为成都银万投资管理公司创始人。　　[一个曾经在世界顶级机构任职的量化交易研究员，对于中国目前的资本市场以及量化交易状况是怎样看的？]　　最近期货界有一条颇为引人关注的新闻，本周一，高华证券宣布完成收购乾坤期货，将进军中国期货市场。这是海外大券商第一次出手收购国内的期货公司，该举措被视作高盛“曲线”布局中国期货市场。海外的量化投资机构，也许会借此与国内的众多期货玩家，特别是近年来发展较快的国内量化投资机构在国内资本市场进行正面对决。为此，我们本期请来曾任职于英国摩根斯坦利，现为国内投资管理公司创始人的王玺，为大家谈谈国内外资本交易市场以及投资机构的差异。　　投资快报：您好Ryan，先为我们的读者简单介绍一下自己吧！　　Ryan: 大家好。其实我在高中的时候就已经到英国了。我在英国读的大学本科和硕士研究生以后，进入了英国的摩根斯坦利任职，主要是负责量化投资的研究。2010年回国创办了银万投资，目前主要专注于海外市场的CFD(差价合约)产品投资。　　投资快报：作为一个在国外生活多年的人来说，您认为国外的量化投资机构主要特点是什么？他们的竞争力和缺点主要在哪里？　　Ryan:与国内盛传的量化投资的种种神奇传说不一样，其实对于国外的投资机构而言，量化投资也只是大机构当中的一个普通部门，作为一个投资市场的研究方向，迎合部分投资者的需求。做量化投资，并不是说你的算法好，你的硬件条件强，就一定能够在市场上百战百胜、予取予求了。国外每年赔钱的量化投资机构也不在少数。海外量化投资机构的最终竞争，主要是看交易策略的盈利能否保持稳定可持续，而这涉及到风险控制的设计和运营。我觉得，海外做得比较成功的量化投资机构，主要是能够设立一套有效的内部控制制度，对各种市场意外情况都可以及时进行风险控制，避免资金出现重大损失。　　海外量化投资的主要缺点在于其容量有限。事实上，由于市场容量、政府监管以及券商交易限制的问题，国外量化机构普遍都无法做大。一个成功的量化基金，一般也就能容纳几十亿美元。这对于那些掌管万亿资产的大机构来说，这点容量是无法满足他们的资产管理配置需求的。所以这个市场上，虽然西蒙斯(著名的量化投资基金管理人)的业绩要远远好于巴菲特(著名的基本面投资者)，但是巴菲特管理的财富仍然远远大于西蒙斯。　　可能大家会觉得说，既然不能单独管理一个基金，那能否像连锁店一样分拆复制呢？这也是比较困难的。首先，每个基金面对的环境都不一样，所以必须要对每一个基金都单独进行风险控制，管理难度成倍提高，但是收益却可能因为新基金的入场而被摊薄。对于管理人来说，如果原有的量化基金足够成功，他还不如把精力省下来花在研究新的算法和交易，或者就做其他感兴趣的事情算了。所以目前在海外市场，大部分的量化交易是由中小机构(数十亿美元的水平)在做，当中优秀的机构盈利能力也非常可观。但是，非量化投资也有它自己的市场和投资者存在，两者应该在将来很长一段时间里面都会共存。　　投资快报：你认为海外交易市场和国内有什么不一样的地方？这些差异的原因在哪里？　　Ryan:海外交易市场和国内的最大不同在于交易机制。例如目前国内的股票市场缺乏足够的做空机制。大部分投资者只能做多，所以市场一旦下跌就很难获利。另外A股的涨跌停板制度，以及期货市场的杠杆限制，都是中国市场和海外不一样的地方。　　我认为，目前中国市场的交易限制，表明了管理层的一种“控制”手段。管理层希望通过涨跌停板、限制杠杆等措施来限制投资者的非理性投资，让亏钱的人不要亏得太快。现在的现状是，即使管理层对市场加以控制，亏钱的人最终还是会亏完。从另一方面来看，这些限制也导致了优秀的投资机构的获利能力。举个例子来说，一部法拉利可以开到一小时300公里的速度，但是现在这部法拉利被人为限制了速度，最多只能一小时开50公里。那么无论再优秀的选手也没办法跑出好成绩。而在海外不设涨跌停板和可选择杠杆的市场，你可以根据自己的能力选择合适的杠杆，当然这也意味着要自己去管理资金的风险和头寸。　　另一方面，虽然这些限制的初衷是为了保护投资者。但在我看来效果恰恰相反。正因为有这么多的“保护”机制，国内的投资者反而更加敢于冒险，无法建立起成熟的投资理念。海外市场不限制投资杠杆，全部是由投资者自主选择，自己决定要承担多大的风险。最终大家习以为常，反倒没有多少人使用高杠杆。正如赌场一样，欧洲开放赌场的地方，当地人都不会怎么去赌，反而是大部分的外来游客赌得不亦乐乎。　　投资快报：那您觉得目前国内量化机构的发展情况如何呢？　　Ryan:其实量化交易在海外已经是一个非常成熟的领域了，而国内的量化交易才刚刚起步。两者之间的区别，就如同一个30岁的中年对一个18岁的刚出道新手，双方实力是不应该去比较的。但是，目前国内的量化机构仍然可以在国内的资本市场上赚钱，说明了其实现在国内的市场也并不成熟。　　另一方面，如果单从量化投资的角度去评价的话，目前国内的量化交易机构主要投资方向是集中在套利套息和高频交易方向，这也是国外已经运用了几十年的获利模式。对于趋势投资方向来看，国内的量化交易机构更多的只是把擅长的投资策略及常用的技术指标做成自动化交易，用程序自动执行的方式来进行买卖操作，这种属于“伪量化”的投资者不在少数。与其说是他们是在搞“量化”，倒不如说是“计算机化”。因为这些操作的基础&&市场技术指标都只是原先的技术指标，与现代量化交易所需要的数学统计原理关系不大。以MACD为例，大家都知道是金叉买入、死叉卖出。但是金叉和死叉交易法的数学原理为何？统计结果是否支持？这后面的数学基础仍然是缺失的。　　我认为，目前国内的投资机构目前仍然是把重点放在了市场上面，技术上目前仍然倾向于直接引入国外知识，稍加改造就直接应用到国内市场，这和国外投资机构注重研发是完全不一样的。这和中国一直以来喜欢引进和拿来主义的“山寨”文化有关。但是如果只有模仿和引进，中国的量化投资机构是永远无法达到海外一流水平的高度的。　　投资快报：您对于国内量化投资的未来有何看法呢？　　Ryan:目前国内量化投资的主要困难在于认知度不足。大部分的投资者，仍然停留在过去的基金概念，对于量化投资了解不多。我认为，量化投资为大众所接受需要时间。而这个过程中如果能够得到媒体的宣传和政府的支持，可以得到一定的缩短。　　另一方面，量化投资的发展也需要一定的资本市场基础设施支持。像国外资本市场有24小时交易机制，多样化的投资标的，以及大量的衍生产品。国内市场近几年开放了股指期货和，逐步发展了做空机制，这让国内的量化投资机构得到了很好的发展机会，但是与国外相比市场环境还是存在一定的差距。由于国内市场基础环境的不足，有一部分资金希望进入成熟的海外市场。但是我们看到，即便是国内的基金，他们在投资海外的时候更多也是投资于国外的基金，而不是直接投资于股市或者商品期货，这一方面反映了国内对海外投资的限制还比较多，这也是国内量化机构发展的不利因素。
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