量化投資的發(fā)展及其監(jiān)管

■郭喜才

量化投資在歐美已經(jīng)應用了30多年，最傳奇的人物就是華爾街的對沖基金經(jīng)理詹姆斯·西蒙斯。他率領一批數(shù)學家和統(tǒng)計學家，運用“壁虎式投資法”等獨家寬客戰(zhàn)術管理大獎章基金，在1989到2006的17年間平均年收益率高達38．5%。量化投資的理念并不神秘，它是指借助于數(shù)學和統(tǒng)計學的分析原理，利用計算機對每只股票的數(shù)據(jù)進行分類對比，自動選出符合投資模型的股票組合。舉例來說，比如有20個人去跑百米，哪些人能跑在第一梯隊，哪些跑在第二梯隊，哪些跑在第三梯隊，在沒有測試之前不知道答案，但可以根據(jù)身高、體重、肌肉、肺活量、歷史成績等指標來預測這20個人各自歸屬哪一梯隊，這就形象地描述了量化投資模型的原理。

量化投資最鮮明的特征就是模型交易，它是一種以數(shù)據(jù)為基礎、以模型為核心、以程序化交易為手段的交易方式。具體而言，就是從那些稍縱即逝的市場變化中尋求獲利的計算機化交易，關鍵在于捕捉到人們無法利用的短暫價差來實現(xiàn)套利。模型就如同醫(yī)院里面的各種先進的醫(yī)學儀器，醫(yī)生通過這些儀器對病人進行掃描化驗，獲得反映病人身體狀況的各項指標數(shù)據(jù)，然后判斷出病人所患的疾病，從而對癥下藥。類似地，量化投資者在市場中尋找套利機會，其實就像是在發(fā)現(xiàn)市場的“疾病”，依托于模型的掃描和檢測，獲得市場的各項關鍵指標數(shù)據(jù)，從而找出套利機會，然后做出投資決策。

量化投資需要精湛的計算機編程技術，其主要形式是程序化交易。程序化交易絕大多數(shù)都是高頻數(shù)據(jù)交易，其特點是:計算機自動完成;交易量巨大;持倉時間很短，當日頻繁交易;每筆收益率很低，但總體收益穩(wěn)定。高頻數(shù)據(jù)交易的核心是模型算法，負責策略及機會，速度是關鍵保障，因此大機構一般在交易所大樓旁租高速光纜建立交易室。目前，美國股市總體成交量約70%是高頻交易，而涉及機構僅占2%。

股票市場上有很多風格各異的分析流派，其中有兩個分析流派應用最廣:其一是技術分析，其二就是基本面分析。技術分析對各種技術指標、均線系統(tǒng)等深信不疑，他們依靠股票的歷史價格和成交量的數(shù)據(jù)對股票的走勢進行預測，相信歷史將會重演，著眼于趨勢投資;而基本面分析主要關注企業(yè)的財務指標，依靠對財務報表的分析，挖掘出被低估的股票，所以也叫價值投資。相比之下，以數(shù)學和統(tǒng)計學的分析原理，利用計算機對每只股票的數(shù)據(jù)進行分類對比，自動選出符合投資模型的股票組合的量化投資，卻往往不為人知。

一、量化投資的起源及發(fā)展前提

在大多數(shù)人眼里，量化投資是一個神秘的領域，深不可測，玄奧無比，令人望而卻步。同時，量化投資的策略往往著眼于市場上的套利機會，一旦公布于眾則立即失效，所以成功的量化投資者通常極為低調(diào)，對自己的策略保密至深，這就進一步導致了市場上缺乏對量化投資的理解和認識，使其更加神秘。

(一)量化投資的起源

量化投資看似神秘，但并不古老，它從20世紀70年代開始逐漸興起，90年代才大行其道。這是由于量化投資的生長條件極為苛刻，需要同時滿足很多條件才能誕生和發(fā)展。神秘莫測的量化投資技術并非源于市場，而是始于學術界被正統(tǒng)思想所排斥的少數(shù)“偏才”、“怪才”。正是這些來自于象牙塔的現(xiàn)代理論，才造就了量化投資的興起。

1952年，馬克維茨在其博士論文中提出了投資組合理論，該理論以期望值衡量收益、以方差值衡量風險，第一次正式將收益和風險這兩個股票市場中最重要的概念數(shù)量化，成了現(xiàn)代量化投資的鼻祖。托賓隨后提出了分離理論，但仍需要利用馬克維茨的系統(tǒng)執(zhí)行高難度的運算。1963年，馬克維茨的學生威廉·夏普提出了“投資組合的簡化模型”，也稱“單一指數(shù)模型”，使得馬克維茨模型費時33分鐘的計算，簡化為只用30秒，大大提高了運算的效率，并因此而節(jié)省了電腦內(nèi)存，可以處理相對前者8倍以上的標的證券。1964年，夏普又在簡化模型的基礎上進一步發(fā)展，提出了金融界人盡皆知的資本資產(chǎn)定價模型(CAPM)。CAPM模型作為一個里程碑式的理論發(fā)現(xiàn)，既可以預測風險和期望收益，還可以用于投資組合的績效分析，之后羅斯在CAPM的基礎上，提出“套利定價理論”(APT)，提供了一種方法來評估影響股價變化的多種經(jīng)濟因素。1973年，布萊克和斯克爾斯正式提出了“期權定價理論”。自此，衍生品市場的重要產(chǎn)品期權開始迅速發(fā)展，為量化投資的興起提供了更多的工具和更大的操作空間，加速了量化投資的崛起。

(二)量化投資發(fā)展的前提條件

然而，僅有上述理論的建立，以及各類模型的完善與推陳出新，并不會直接催生出量化投資，它還需要具備其他幾個重要的前提條件。

1．量化投資因為其固有的專業(yè)性和技術性，很難在普通的中小規(guī)模的散戶中推廣開來，所以個人投資者主導的市場難以盛行量化投資。因為一方面?zhèn)€人投資者有著自己的工作故專心投資的時間十分有限;另一方面由于是業(yè)余的，普遍也沒有這樣的專業(yè)能力。隨著美國證券市場中共同基金和養(yǎng)老基金資產(chǎn)的大幅增加，機構投資者逐漸在市場上占據(jù)了主導地位，它們委托專業(yè)機構為其提供投資服務，這為量化投資的發(fā)展創(chuàng)造了有利的條件。據(jù)此而催生出的投資管理機構能夠進行專業(yè)性的投資操作，同時這些專業(yè)的投資管理人也有能力和精力專注地研究，運用量化投資等金融創(chuàng)新技術和新的運作方式來有效地管理大規(guī)模資產(chǎn)。

2．沒有發(fā)達的計算機技術，量化投資也將成為無源之水，無本之木。1961年，與馬克維茨共同獲得1990年諾貝爾獎的夏普曾說，當時即使是用IBM最好的商用電腦，解出含有100只證券的問題也需要33分鐘。當今，面對數(shù)不勝數(shù)的證券產(chǎn)品，以及龐大的成交量，缺了先進計算機的運算速度和容量，許多復雜的證券定價甚至不可能完成，因而計算機技術的發(fā)展客觀上為量化投資的應用提供了可能性。

3．量化投資在不經(jīng)歷市場的崩盤以及傲慢的傳統(tǒng)投資者的自信未被摧毀之前，是不會盛行的。量化投資剛剛誕生的時候，以華爾街為首的業(yè)界人士對學術界把投資管理的藝術轉(zhuǎn)化成復雜的數(shù)學公式和模型，一直持有敵意。在他們看來，投資管理需要天賦、直覺以及獨特的駕馭市場的能力，優(yōu)秀的基金經(jīng)理可以憑一己之力戰(zhàn)勝市場，而無須仰仗那些晦澀難懂的數(shù)學符號和虛無縹緲的模型。但是在1973—1974年的大熊市中，美國證券市場全盤潰敗，傳統(tǒng)的明星基金經(jīng)理人蕩然無存，致使投資者開始反思傳統(tǒng)的投資管理藝術，同時認為必須應用更科學的方法來管理投資組合，不創(chuàng)新的話只有死路一條。此后，隨著20世紀80年代以來各類遠期、期貨、期權、互換等復雜衍生產(chǎn)品的豐富和交易量的大增，華爾街迅速適應這些變化的環(huán)境，不斷用這些數(shù)理模型和計算機技術來武裝自己，否則便會陷于被動和險惡的境地。

二、我國量化投資的現(xiàn)狀分析

(一)量化投資的參與者

量化交易絕大多數(shù)都是高頻交易，個人投資者很難參與其中，因為個人的資金量有限，微薄的收益率尚且不能覆蓋掉高昂的交易成本，更不用說獲得穩(wěn)定收益了。因此，目前量化投資大多集中于機構投資者或者機構提供的理財服務，主要有期貨公司、私募基金以及券商的自營、基金公司的專戶等。規(guī)模上，量化投資以私募基金為主要參與群體。目前，我國國內(nèi)的量化交易在最近幾年高速發(fā)展，各種量化投資的形式層出不窮，有效地增強了我國金融市場的多樣性和有效性。

(二)量化投資的操作風格

量化交易由于當日頻繁交易、持倉時間較短的特點，目前在我國國內(nèi)主要被運用于股指期貨的交易中，這是由股指期貨T+0的交易規(guī)則所決定的。所以就操作風格而言，以期貨市場為例，目前主要存在著四類量化投資者:阿爾法產(chǎn)品的使用者、趨勢性交易者、套利交易者以及高頻交易者。阿爾法產(chǎn)品的使用者，利用滬深300股指期貨與現(xiàn)貨之間的組合和搭配，獲得超額的阿爾法收益;趨勢性交易者，在技術分析的基礎上，充分運用各種模型對價格進行跟蹤和預判，通過判斷方向來獲得可觀的收益;套利交易者，通過買低賣高來獲得穩(wěn)健的收益，包括無風險的股指期現(xiàn)套利和統(tǒng)計套利;高頻交易者，利用股指期貨市場價格稍縱即逝的微小變動進行閃電般的快速交易，獲得穩(wěn)定的收益。

(三)量化投資的功能

作為市場的重要交易形式，量化投資在傳統(tǒng)的定性投資大行其道、發(fā)展面臨瓶頸的時候另辟蹊徑，成為一個發(fā)展勢頭強勁的新興投資形式。一方面，量化交易特別是高頻交易，有著頻繁交易、交易量巨大的特點，為市場貢獻了大部分的交易量，有力地增強了市場的流動性。發(fā)達的金融市場中量化交易貢獻了高達七成的成交量，大大推動了市場中的交易，自然也增強了市場的活力。另一方面，量化交易中套利交易占據(jù)了很大的比例，而且其交易量巨大，因而只要市場出現(xiàn)一點點的價格扭曲，就會迅速被極其靈敏的套利交易所糾正，直至回到合理的價格水平。因此，量化交易可以迅速糾正市場的偏差，增強市場定價的有效性，有助于發(fā)揮市場價格的指導作用。

(四)量化投資的限制因素

國內(nèi)金融市場由于發(fā)展時間短，與發(fā)達市場還有很大的差距。從現(xiàn)實角度來看，量化交易的發(fā)展主要受制于三個因素:首先，創(chuàng)新能力不足。交易策略的開發(fā)缺乏多樣化的特點，面臨著簡單重復的單一化困境，核心策略仍然局限于技術指標和均線系統(tǒng)的搭配運用，缺乏多元化程序化交易策略庫的支持。其次，資金規(guī)模不夠集中，無法發(fā)揮資金的規(guī)模效應。當下我國資本市場投資者的主體結構仍然是追求高收益的中小規(guī)模散戶，導致資金規(guī)模極為分散，不利于程序化交易系統(tǒng)的推廣。最后，監(jiān)管層面上對高頻交易的限制也增加了推廣程序化交易系統(tǒng)的障礙。

三、我國量化投資的發(fā)展前景

相對于量化交易占據(jù)70%交易量的發(fā)達金融市場，國內(nèi)量化投資的交易量仍遠遠不足，處于剛剛起步的階段。因此，以程序化交易為主的量化交易在國內(nèi)還有著非常巨大的發(fā)展空間，未來會有更加多元化的產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，量化投資也將會呈現(xiàn)多樣化發(fā)展的態(tài)勢。與此同時，策略的復雜度、可靠性和交易工具的精細化也會不斷提高。

國內(nèi)量化交易的發(fā)展前景廣闊，主要基于以下兩點:第一，與歐美比較成熟的金融市場相比，我國證券市場的發(fā)展歷史還很短，只有區(qū)區(qū)二十多年的時間，面臨著投資者隊伍參差不齊、不夠成熟等問題，但同時通過發(fā)掘市場非有效性來獲取阿爾法收益的潛力和空間也更大;第二，量化投資的技術和方法在國內(nèi)幾乎沒有競爭者，目前證券市場上傳統(tǒng)的定性投資者太多，機會很少，競爭過于激烈，而量化投資者較少，機會很多，這就給量化投資創(chuàng)造了良好的發(fā)展機遇。事實上，隨著2010年股指期貨的出臺，量化投資在國內(nèi)市場發(fā)展?jié)摿χ饾u顯現(xiàn)。另外，2013年國債期貨的上市交易又為量化投資創(chuàng)造了更大的舞臺，十八屆三中全會之后，隨著金融領域的改革不斷深化，利率市場化、匯率市場化進程穩(wěn)步推進，我國的量化投資市場在未來將迎來爆發(fā)式的增長。

具體而言，隨著我國金融市場的不斷完善，各類金融創(chuàng)新產(chǎn)品的推出，信息技術(特別是大數(shù)據(jù)、云計算)的發(fā)展，我國量化投資未來的發(fā)展方向主要為期現(xiàn)統(tǒng)計套利和基于大數(shù)據(jù)的量化分析。期現(xiàn)套利長期以來一直是量化投資的主要投資方式，在我國證券市場仍未完善的情況下，存在著巨大的期現(xiàn)套利空間。此外，隨著股指期貨、國債期貨、ETF現(xiàn)貨產(chǎn)品的不斷推出，期現(xiàn)套利的工具已經(jīng)具備，而隨著將來股指期權的適時推出，這一量化交易方式將更加頻繁地被使用，通過運用相關的模型進行期現(xiàn)統(tǒng)計套利可以獲得穩(wěn)定的收益。傳統(tǒng)的投資主要通過基本面分析和技術分析來進行，而隨著大數(shù)據(jù)、云計算等信息技術的成熟和運用，未來基于大數(shù)據(jù)來進行量化分析并進行投資將成為現(xiàn)實。比如，基于微博、微信等互聯(lián)網(wǎng)工具的大數(shù)據(jù)，能夠準確地分析出投資者的投資情緒，從而使得投資更加精準和有效。

四、我國量化投資的監(jiān)管建議

任何事物都具有兩面性，量化投資并不是萬能的，在增強市場的流動性和有效性的同時，也蘊含著巨大的風險。遠者如美國1987年“黑色星期一”的股災，一天之內(nèi)道瓊斯指數(shù)暴跌22%，近期則有2013年我國證券市場的“光大烏龍指”事件，3分鐘內(nèi)滬指被直線拉升5%以上。這些危機事件，很大程度上都與量化交易有關，量化投資不僅可以迅速糾正市場的價格扭曲現(xiàn)象，同時也會迅速放大市場上的危機，釀成的損失難以估量。量化投資的風險控制，需要量化投資主體自主地進行風險控制，但追求利潤的資本市場參與者往往對此缺乏足夠的動力，加上對“黑天鵝事件”這樣的小概率事件缺乏足夠的重視，所以需要監(jiān)管部門加以強制性的約束，決不能放任自流，使之不得不對量化交易的風險進行管理和控制，以達到控制整個系統(tǒng)性風險的目的。

(一)程序化交易的監(jiān)管

程序化交易的監(jiān)管，主要針對程序化交易中容易出現(xiàn)的程序出錯、金額出錯、交易指令出錯等能給市場帶來重大影響的交易行為，其主要目的在于盡可能地降低相關事故對市場和普通投資者的影響。首先，監(jiān)管者應當對賬戶每天的交易進行限額，對程序化交易客戶的接入端口限定流量，比如當出現(xiàn)突破限定的異常大流量時，應拒絕相關的報單;其次，交易所應當設定一個意外界定的標準，一旦出現(xiàn)意外，交易所應該有一個即時的預警，及時告知投資者;再次，加強對期指套利賬戶的監(jiān)管，對大單進行追蹤，防止通過操縱市場價格來進行套利的違法行為;最后，當程序化交易賬戶的金額超過一定限額時，應當對其交易策略和程序在交易所做一個保密性報備，為今后可能發(fā)生的事件進行責任認定時提供參考，比如借鑒美國當前的監(jiān)管，要求諸如大型對沖基金、私募股權基金等透明度不高的基金，向交易所報備交易信息。

(二)市場應急機制

當市場出現(xiàn)突發(fā)事件的時候，可以借鑒一下美國市場的“熔斷機制”。作為國外成熟市場重要的風險，熔斷的目的在于更好地控制風險。該機制的設立可以在價格巨幅波動時，給予市場一定的緩沖時間，為廣大投資者采取相關的風險控制手段和措施贏得時間和機會。事實也證明熔斷機制是非常有效的，因為從1988年股市引入熔斷機制之后，已經(jīng)有20多年沒有再發(fā)生過股災，熔斷機制可謂功不可沒。比如，短時間內(nèi)當股票指數(shù)出現(xiàn)暴漲或暴跌，可以對整個市場暫停交易一段時間，給予市場一定的緩沖。對于個股，同樣是幾分鐘以內(nèi)的漲跌幅達到一定數(shù)值時就進行熔斷，可以從具有做空機制的股票，比如ETF成分股、滬深300成分股、融券標的股票等進行試點，逐步擴張到整個主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板及至市場的全部股票。

(三)投資者賠付

量化交易會造成普通投資者的損失，應當建立一套投資者賠付的機制。首先，監(jiān)管部門應當完善相關的司法解釋，通過明確法律法規(guī)來支持投資者對損失的索賠;其次，市場也應當建立相應的機制來應對此類突發(fā)狀況。事實上，當前我國證監(jiān)會已經(jīng)設立了一個通過向證券公司收取風險保證金，來作為賠付金的投資者保護基金。由于量化交易存在著較大的可能，包括擾亂市場、損壞普通投資者利益，因而監(jiān)管層可以探討通過收取一定比例的交易費用，作為投資者保護基金進行賠付的可能性。此外，從法律制度上，應當有一套完善的認定需要該保護基金賠付投資者損失的標準和規(guī)則。

(四)事件認定

對于既成事實的惡性事件，應該在事后進行認定，對于內(nèi)幕交易、非法套利等違法事件應當加大懲罰力度，給予后來者以警示威懾作用。就量化投資而言，特別是程序化交易總是存在著異常交易的可能，如果沒有統(tǒng)一的標準將很難讓人信服，比如“光大烏龍指事件”的屬性認定至今仍備受大眾探討和詬病。因而，應當根據(jù)量化交易的特點，設立一套標準的事件認定規(guī)范。在規(guī)范內(nèi)，如果行為人已經(jīng)做了必要的履約義務，只需要進行相關損失的賠付，同時在監(jiān)管制度上進一步完善。但是，對于利用意外事件進行非法套利的行為，相關責任人和單位除進行必要的巨額經(jīng)濟罰單外，還應當對其提請相關刑事訴訟，以警示后來者。

五、結語

量化投資作為一種新興的投資方式，已經(jīng)在歐美市場取得了一定的成績，近年來也在我國逐漸興起。雖然難免遇到一些挫折，遭受一定的質(zhì)疑，但是正是這些問題的出現(xiàn)，一方面促進了量化投資技術的不斷更新和完善，比如在模型中設定新的變量，尤其是加入以往并未包含的宏觀經(jīng)濟參數(shù);另一方面，對挫折中暴露出的監(jiān)管和法律方面的問題，無形中也敦促監(jiān)管者及時查缺補漏，完善相應的法律法規(guī)和監(jiān)管制度，以適應金融產(chǎn)品和技術的創(chuàng)新要求，促使量化投資這一新興交易形式的風險處在一個合理可控的范圍內(nèi)，從而保證市場的有序運行，保護中小投資者的利益不受侵害。量化投資并不是什么洪水猛獸，沒必要對其進行抵觸，其有別于傳統(tǒng)投資方式的特點，可以彌補市場流動性和有效性不足，只要投資主體做好風險的管理和控制工作，監(jiān)管主體完善相應的監(jiān)管制度，輔以必要的法律法規(guī)來規(guī)范投資者的行為，量化投資在我國的資本市場上是大有可為的，同時也有助于完善我國金融市場的改革和發(fā)展。

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