駕馭量化投資的雙刃劍

諶力 劉永生

最近幾年，量化交易在我國發(fā)展很快，其所引發(fā)的風(fēng)險也已引起監(jiān)管者和市場參與各方的高度關(guān)注。2015年我國證券市場劇烈波動，其中就有量化交易、尤其是高頻交易者興風(fēng)作浪的影子。同年10月，中國證監(jiān)會和證券交易所相繼推出量化交易監(jiān)管方面的討論文本，這也標(biāo)志著我國量化交易風(fēng)險控制邁出了重要一步。

近日，關(guān)于量化交易及其相關(guān)的風(fēng)險管理，湘財證券研究所所長助理兼金融工程部負(fù)責(zé)人張銀旗博士接受了《新金融世界》記者的采訪。

揭開量化投資的神秘面紗

張銀旗介紹，量化投資是投資機構(gòu)、投資者在對大量上市公司或證券的基本面和技術(shù)面數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，利用計算機和數(shù)學(xué)模型去實現(xiàn)投資理念和投資策略的過程。讓模型和電腦對市場和證券進行不帶任何情緒的跟蹤和操作，是量化投資區(qū)別于傳統(tǒng)投資方法的明顯特點。

量化投資技術(shù)覆蓋了投資的全過程，包括估值與選股、資產(chǎn)配置與組合優(yōu)化、訂單的生成與交易執(zhí)行等。相對于傳統(tǒng)投資，量化投資具有四大優(yōu)勢：第一是組合投資；第二是對大量公司進行研究；第三是克服人性的弱點；第四是降低沖擊的成本。

隨著當(dāng)代技術(shù)的發(fā)展，自動化程度的提高，產(chǎn)生了算法交易。再后來隨著延遲敏感度的提高，產(chǎn)生了高頻交易。所以從根本上講，高頻交易屬于算法交易的一種。在境外發(fā)達市場，高頻交易主要用于暗池流動性探測、個股執(zhí)行誤差和做市商策略。

量化投資的理論及策略

量化投資理論的最早淵源要追溯到上世紀(jì)50～70年代的馬科維茨組合選擇理論、CAPM模型、MM定理及有效市場假說。1971年巴克萊投資管理公司發(fā)行世界上第一只指數(shù)基金，這標(biāo)志著數(shù)量化投資的開始。20世紀(jì)80年代中，產(chǎn)生了“金融產(chǎn)品四大發(fā)明”，即票據(jù)發(fā)行便利、互換交易、股指期貨和遠(yuǎn)期利率協(xié)議。“金融工程”也相繼誕生，并成為一個新的學(xué)科。上世紀(jì)90年代后期，非線性理論展開了在金融方面的應(yīng)用，如遺傳算法、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。這些理論都是量化投資發(fā)展的基礎(chǔ)。

量化投資為什么能夠指導(dǎo)我們投資？張銀旗說：“因為量化投資能用數(shù)據(jù)模型來描述市場，比方說波動率、漲跌幅、換手率，還有成交量等。這些數(shù)據(jù)可能與多種因素相關(guān)，我們可以通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸的方法，進行函數(shù)逼近。再通過決策樹的方法，找出我們需要的投資組合?！?/p>

“比方說看到一個產(chǎn)品價格走勢圖，其未來是漲還是跌？以前我們都是通過大腦去思考判斷，現(xiàn)在我們可以依靠電腦來學(xué)習(xí)這樣的模型，推測其未來漲跌的概率到底有多大，這非常具有價值。”

在當(dāng)前的量化投資中，已有若干成熟的策略和方法論。

量化投資的首個重要策略是組合選擇策略。組合選擇策略包括被動型的組合選擇和主動型組合選擇。被動型的不需要投資者主動選擇，直接配比就可以，譬如像指數(shù)基金等；主動型組合選擇需要投資者主動選股，比如說Alpha選股策略等。

第二種策略是組合風(fēng)險管理策略，包括套期保值策略和組合保險策略。

第三種策略是套利策略，套利是指投資者在買入（賣出）一種資產(chǎn)的同時賣出（買入）另一種暫時出現(xiàn)不合理價差的相同或相關(guān)資產(chǎn)，以期未來某個時間將兩個頭寸同時平倉獲取利潤的交易行為。

量化交易的核心競爭力在哪里？ “在股市選股中，量化交易的核心就是其模型和策略。不同的量化交易，其勝率、盈利波動、回撤度風(fēng)險大小都不同。不同策略，穩(wěn)定性也有差異，” 張銀旗說。

如何防范風(fēng)險

具有那么多的突出優(yōu)勢和特點，那么量化交易是否有風(fēng)險？實際上由量化投資引起的風(fēng)險，歷史上已有很多的案例，最出名的要數(shù)美股2010的“閃電崩盤”了。

2010年5月6日下午約 14：40，道瓊斯工業(yè)指數(shù)盤中自10460點開始近乎直線式下跌，僅五分鐘便暴跌至9870點附近。當(dāng)天指數(shù)高低點差近一千點，最大跌幅9%，近1萬億美元瞬間蒸發(fā)。這一交易日也創(chuàng)下美股有史以來最大單日盤中跌幅。

事后美國證監(jiān)會（SEC）與美國商品期貨交易委員會（CFTC）發(fā)布了一份聯(lián)合報告，報告把此次事件歸咎于共同基金40億美元巨額套期保值賣單，該單借助程序化交易系統(tǒng)出售大量空頭，高頻交易者借勢主動性賣出放大了套期保值賣盤的沖擊。聯(lián)合報告還指出，高頻交易者相互之間開始快速買入然后又賣出，由于相同的頭寸迅速來回穿梭形成“熱土豆”，共有326支證券以及227支ETF被確認(rèn)為無效交易。整個事件對全球的金融市場都帶來了嚴(yán)重的沖擊。

張銀旗說：“量化交易是對人能力的拓展，面對突入其來發(fā)生的東西，量化交易也有自己的風(fēng)險。一旦這些風(fēng)險發(fā)生，將會產(chǎn)生災(zāi)難性的影響。”

據(jù)了解，程序化的交易風(fēng)險包含非系統(tǒng)風(fēng)險和系統(tǒng)風(fēng)險。非系統(tǒng)風(fēng)險包括監(jiān)管法規(guī)風(fēng)險、信用對手風(fēng)險、市場風(fēng)險、流動性風(fēng)險、操作風(fēng)險，尤其是操作風(fēng)險，又包括操作設(shè)備故障、流程失控等。系統(tǒng)性風(fēng)險，是指通過市場沖擊對股市造成風(fēng)險，沖擊類型包括個股沖擊、板塊沖擊、行業(yè)沖擊、本市場沖擊、跨市場沖擊等。

“就像地震一樣，地震很難預(yù)測，但地震發(fā)生之前，確實有很多征兆。為防范這些風(fēng)險，對其進行有效監(jiān)管和防范非常重要”。

實際上，關(guān)于程序化交易監(jiān)管方面，美國早在1988年就推出了熔斷機制。2009年，美國又推出了閃電交易與錯誤指令方面的法規(guī)，后來又推出了經(jīng)紀(jì)人和交易商市場通道風(fēng)險的管理控制，以及大戶交易報告系統(tǒng)、服務(wù)器托管法規(guī)等。2010年，美國總統(tǒng)奧巴馬簽署弗蘭克法案，幌騙被明確為違法行為。此外還有綜合審計的跟蹤系統(tǒng)、市場信息數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)等，均是對程序化交易風(fēng)險的監(jiān)管。

在交易所層面，國外的同行也有著嚴(yán)格的監(jiān)管措施的，其實時監(jiān)控手段包括區(qū)間價格限制、非撤銷范圍、保護點、系統(tǒng)失聯(lián)撤銷指令、信息減速限制、最大數(shù)量限制、實時頭寸驗證、價格合理性、殺死開關(guān)等。

在此方面，由張銀旗博士領(lǐng)銜的“程序化交易風(fēng)險管理及境外相關(guān)經(jīng)驗借鑒”研究，日前獲得了由《新金融世界》雜志頒發(fā)的2017年度中國優(yōu)秀信息化創(chuàng)新案例獎（證券、基金領(lǐng)域）。本研究通過對國內(nèi)外程序化交易的最新理論成果和實踐經(jīng)驗的深入分析，并結(jié)合我國資本市場結(jié)構(gòu)特點及量化交易風(fēng)險的防范，得出若干重要結(jié)論，其中有：

1.提出縱橫交錯的三級風(fēng)控體系，橫向是指券商、交易所和交易者本身三者之間聯(lián)合控制?？v向是指事前監(jiān)控、事中監(jiān)控、事后監(jiān)控。

2.交易所實時控制尤為關(guān)鍵，是程序化交易的最后一道防線。風(fēng)險控制指標(biāo)與措施應(yīng)當(dāng)植入到交易所交易系統(tǒng)中進行自動化實時控制。

3.構(gòu)建跨市場的綜合信息分析與跟蹤系統(tǒng)和交易系統(tǒng)差錯自我報告系統(tǒng)是程序化交易系統(tǒng)性風(fēng)險控制的重要手段，可以考慮進行評估后有計劃分期實施。

4.對高頻交易可能產(chǎn)生市場脆弱性和流動性崩盤指標(biāo)可以采用Easley等2012年提出的知情交易成交量同步概率（VPIN ）指標(biāo)進行跟蹤、預(yù)警。

5.高頻交易導(dǎo)致的“武器競賽”對現(xiàn)有的連續(xù)竟價機制產(chǎn)生挑戰(zhàn)，不連續(xù)竟價機制——按一定時間段集中競價機制呼之欲出。

6.完善相應(yīng)的法律和法規(guī)，適時推出T+0制度和取消錯誤交易制度，使程序化交易沿著法制化道路健康發(fā)展。

本研究對我國證券市場、交易所和券商的健康發(fā)展，以及投資者權(quán)益保護都具有重要的借鑒意義。只有防范住量化交易的風(fēng)險，才能真正的把握住量化交易的優(yōu)勢，享受到量化交易給我們帶來的收益。

展望：當(dāng)人工智能遇到量化投資

不得不說，人工智能是當(dāng)前人們最關(guān)注的一個領(lǐng)域，特別是人工智能結(jié)合金融會發(fā)生怎樣的化學(xué)反應(yīng)？人工智能會給當(dāng)今的量化投資帶來哪些影響？對于此，張銀旗說：“量化投資既與數(shù)學(xué)有關(guān)，又與IT相關(guān)。現(xiàn)在的人工智能使機器具有學(xué)習(xí)的功能。不會僅局限于原來的計算、儲存，已經(jīng)上升到智力的層面，使電腦能夠像人一樣去判斷。一旦發(fā)生某種情況，它能夠自動的去反應(yīng)?！?/p>

“譬如投資經(jīng)理在上班之前要收集大量的新聞，傳統(tǒng)的做法是我們通過人工的手段來判斷哪些需要收集？哪些不需要收集？這些新聞的價值到底有多大？收集之后還要加工，再轉(zhuǎn)化到?jīng)Q策里面，整個過程非常緩慢。將來可以通過人工智能自動的去收集這些新聞，直接指導(dǎo)投資決策。外國高頻交易系統(tǒng)就是通過對突發(fā)新聞的影響進行判斷，立即下達交易指令，進而取得收益。當(dāng)然，如果投資經(jīng)理只是做信息采集和簡單分析的工作，那么下崗是遲早的事?！?/p>

關(guān)于人工智能在量化投資方面的未來發(fā)展方向，張銀旗說，基于人工智能的智能投顧將取代傳統(tǒng)的人工投顧，為投資者提供更具專業(yè)與及時的投資建議與指導(dǎo)，這將從根本上改變金融投資行業(yè)的生態(tài)。但基于人工智能的量化投資存在策略同質(zhì)化下的有效性問題，導(dǎo)致長期收益向市場平均水平回歸。

“深度學(xué)習(xí)可能是未來人工智能在量化投資方面取得突破的關(guān)鍵點，如果人工智能通過深度學(xué)習(xí)能夠隨著市場行情變化而不斷自我更新策略，就可能突破量化投資策略同質(zhì)化的限制，從而為投資者真正創(chuàng)造價值?！?/p>