了解量化交易

了解量化交易不管你怎么稱呼它，是“量化交易”、“算法交易”、“程序交易”、“自動(dòng)交易”、“機(jī)器人交易”，還是“黑匣子交易”，一提到這些名稱，大多數(shù)人的心目中馬上聯(lián)想到的可能就是“科學(xué)怪人”的形象——一些智商極高、戴著厚厚鏡片的天才，在一大堆電腦顯示屏的包圍下，擊打著鍵盤，運(yùn)用神秘的數(shù)學(xué)公式，在數(shù)不清的各種交易品種之間頻繁交易，瞬間就能創(chuàng)造巨大的財(cái)富，但最終總是會(huì)帶來毀滅性的災(zāi)難。確實(shí)，大多數(shù)人——包括許多資深的投資人士，對(duì)于量化交易的態(tài)度，可以說是又敬又畏。一方面覺得它高深莫測(cè)，心存敬佩；另一方面又覺得它充滿風(fēng)險(xiǎn)，備感恐懼。但實(shí)際上這兩種態(tài)度都是完全沒有必要的。做量化交易的人往往喜歡把自己弄得神秘兮兮的，像文藝復(fù)興(RenaissanceTechnologies),還有EDSHAW這些最成功的量化交易基金，就是以其神秘性而出名，所有的員工必須簽署嚴(yán)格的保密合同，甚至在公司內(nèi)部，相互之間都不知道對(duì)方在做什么。他們弄得這么緊張是完全可以理解的，畢竟，這是他們吃飯的本錢所在。而且，我想神秘感對(duì)他們的市場(chǎng)營(yíng)銷也是很有幫助的吧。不過，他們真正要保護(hù)的是細(xì)節(jié)上的技巧，也就是所謂的know-how，而不是基本的交易策略。盡管目前世界上從事量化交易的人很多，每天也有人建立起新的交易模型，但是，基本的交易策略類型其實(shí)是非常有限的，正如我們?cè)诤竺鎸?huì)看到的那樣，這些策略的原理和我們一般常見的投資交易原理并沒有根本上的區(qū)別。正因?yàn)榱炕灰讖谋举|(zhì)上來說，與傳統(tǒng)的交易策略相比并沒有根本性的區(qū)別，因此，其危害性也不像很多人想象的那么可怕，和我們傳統(tǒng)的交易策略相比也沒有根本上的區(qū)別。確實(shí)，從美國(guó)1987年股災(zāi)到美國(guó)長(zhǎng)期資本公司破產(chǎn)，再到最近美國(guó)的金融危機(jī)，很多人無疑會(huì)把矛頭指向量化交易?？墒?，如果你深入分析的話，很難講如果沒有量化交易的話，類似的巨幅市場(chǎng)波動(dòng)就不會(huì)出現(xiàn)，或者波動(dòng)的幅度會(huì)小一些。畢竟，迄今為止歷史上最大的一次股市下跌是美國(guó)1929年的股災(zāi)，那是在沒有電腦、沒有量化基金的背景下出現(xiàn)的。當(dāng)然，這并不是說量化交易不會(huì)在某些時(shí)候直接導(dǎo)致市場(chǎng)的非理性波動(dòng)，2007年夏美國(guó)股市中所出現(xiàn)的流動(dòng)性危機(jī)便是一個(gè)典型的例子(對(duì)于當(dāng)時(shí)的情形，我們以后會(huì)進(jìn)一步討論，不過，這里想說的一個(gè)有趣的現(xiàn)象是，對(duì)于這場(chǎng)可以說確確實(shí)實(shí)是由量化交易投資者所造成的危機(jī)，很多普通投資者可能根本就沒有聽說過)。但是，造成這些危機(jī)的根本原因并不是量化交易本身，而是由于人性的貪婪和缺乏良好的風(fēng)險(xiǎn)控制所造成的，而這些問題在任何交易策略中都會(huì)出現(xiàn)。為什么要了解量化交易有的人可能會(huì)覺得，我做的是基本面分析，是做價(jià)值投資的，量化交易跟我有什么關(guān)系呢？確實(shí)，即使從沒聽說過量化交易，你也可能成為一名出色的投資者。但是，隨著市場(chǎng)和技術(shù)的發(fā)展，無論是投資者，還是證券公司等中介公司，對(duì)量化交易有所了解是非常有必要的。投資者：發(fā)現(xiàn)新的空間和機(jī)會(huì)無論你采用什么投資策略，和做任何事情一樣，決定成敗的重要因素之一就是你所面臨的競(jìng)爭(zhēng)。記得我在1996年剛回國(guó)的時(shí)候，幾乎人人都在數(shù)波浪，根本沒人關(guān)心公司的基本面。像四川長(zhǎng)虹、青島海爾等很多上市公司，利潤(rùn)持續(xù)翻番，市盈率卻是個(gè)位數(shù)。到上市公司進(jìn)行調(diào)研，人家都不知道你是來干嘛的，開股東大會(huì)也見不到幾個(gè)股東。那時(shí)候做價(jià)值投資，可以說確實(shí)是好時(shí)光，因?yàn)閹缀鯖]有競(jìng)爭(zhēng)。可是在今天，人人都是價(jià)值投資者，大家都在研究財(cái)務(wù)報(bào)表，人人都在進(jìn)行公司調(diào)研。很顯然，價(jià)值投資的競(jìng)爭(zhēng)是大大激化了。而與此同時(shí)，量化交易可以說還處在相當(dāng)初級(jí)的階段，盡管也有一些人在進(jìn)行這方面的嘗試，但整體而言，規(guī)模還相當(dāng)小，還有很大的進(jìn)入空間。尤其是推出股指期貨和融資融券之后，更是大大擴(kuò)大了應(yīng)用量化交易策略的空間，提供了新的可能性?？梢哉f目前中國(guó)進(jìn)行量化交易所面臨的競(jìng)爭(zhēng)還是比較小的，這就給量化交易者提供了發(fā)揮的空間。投資者：優(yōu)化當(dāng)前的投資策略當(dāng)前最成功的量化交易基金“文藝復(fù)興(RenaissanceTechnologies)”的創(chuàng)始人詹姆斯?西蒙斯(JamesSimons)說過，那些從事量化交易的數(shù)學(xué)家和物理學(xué)家，最大的貢獻(xiàn)并不在于他們所掌握的理論知識(shí)，而是他們所帶來的科學(xué)精神。前面已經(jīng)說過，絕大部分的量化交易策略實(shí)際上都是源于已有的策略。但是，當(dāng)你必須把一項(xiàng)投資策略的所有方面都以量化形式來加以確定的話，你就不得不對(duì)這項(xiàng)策略的各個(gè)方面進(jìn)行更深入的思考。巴菲特和芒格看上去和量化交易壓根扯不上邊，但在某種程度上，可以說他們本身就是人肉版的量化交易機(jī)器。巴菲特一直強(qiáng)調(diào)，投資最重要的是要理性，不能讓情緒影響你的投資決策。芒格強(qiáng)調(diào)要以“清單”的形式來進(jìn)行投資判斷。這些都是與量化交易相類似的原則。當(dāng)你還沒有練就巴菲特和芒格那樣理性判斷的功力時(shí)，了解量化交易的原則，可以有效地幫助你提高當(dāng)前投資策略的合理性。實(shí)際上，有研究顯示，基于客觀性標(biāo)準(zhǔn)的交易策略，整體而言，能比人工判斷的交易策略創(chuàng)造更多的超額收益。當(dāng)然這并不是說讓你完全放棄主觀判斷，畢竟有些東西是很難量化的。但是，通過了解量化交易的策略，可以幫助你重新思考你現(xiàn)有投資策略的各個(gè)環(huán)節(jié)，哪些地方可以更具備客觀性，減少主觀判斷的錯(cuò)誤。同時(shí)，也可以讓你更加明確，哪些環(huán)節(jié)是真正依賴于你的主觀判斷能力的。機(jī)構(gòu)投資者：降低交易成本對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者來說，除了前面對(duì)所有投資者都適用的兩個(gè)原因之外，還有一個(gè)更直接的原因——量化交易策略可以幫助機(jī)構(gòu)投資者有效地降低自己的交易成本。對(duì)于擁有大資金的機(jī)構(gòu)投資者來說，自己的買單和賣單對(duì)市場(chǎng)造成沖擊所產(chǎn)生的流動(dòng)性成本是一項(xiàng)重要的交易成本。而量化交易的一個(gè)重要功能，就是通過特定的算法交易有效地減少自己的買賣委托對(duì)市場(chǎng)產(chǎn)生的沖擊，以降低自己的交易成本。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2009年中國(guó)基金的平均周轉(zhuǎn)率為2.9倍。假如交易成本平均降低0.1個(gè)百分點(diǎn)的話，就相當(dāng)于多增加了0.1%X2.9=0.29%的收益率。而在基金排行榜上，這可能意味著好幾位排名的差異。實(shí)際上，策略得當(dāng)?shù)脑?，所能降低的交易成本很可能不?.1個(gè)百分點(diǎn)。證券公司：巨大的潛在的經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)市場(chǎng)據(jù)估計(jì)，2009年美國(guó)股票交易中73%的交易量是由“高頻交易”（量化交易的一種）所貢獻(xiàn)的。而目前中國(guó)股票市場(chǎng)上量化交易的比例還是非常低的，幾乎可以忽略不計(jì)。單就交易手段來講，中國(guó)證券市場(chǎng)一開始就完全是電子化，非常適合進(jìn)行量化自動(dòng)交易。但由于中國(guó)市場(chǎng)上原來的交易品種比較單一，沒有做空機(jī)制，而且不能進(jìn)行T+0交易，從而大大減少了可選擇的量化交易策略數(shù)量。但現(xiàn)在市場(chǎng)上推出了股指期貨、融資融券，極大地豐富了可選擇的交易策略，給量化交易提供了廣闊的發(fā)展空間。在目前競(jìng)爭(zhēng)日趨白熱化的證券經(jīng)紀(jì)市場(chǎng)上，如果證券公司能抓住機(jī)會(huì)，針對(duì)量化交易市場(chǎng)提供有效的交易手段、分析工具和教育培訓(xùn)，將具備極大的發(fā)展空間。實(shí)際上，一些前期重點(diǎn)開發(fā)ETF套利業(yè)務(wù)的券商，在爭(zhēng)奪市場(chǎng)份額上已經(jīng)初見成效。如果考慮到各種量化交易策略所能提供的可能性，對(duì)證券公司來說，量化交易業(yè)務(wù)是極具發(fā)展?jié)摿Φ摹Ｗ鳛樽C券公司的客戶，量化交易投資者是非常有吸引力的。首先，這些客戶通常是交易較頻繁的，因此交易量也比較大；其次，這些客戶往往需要融資融券，從而給證券公司創(chuàng)造傭金以外的收益；另外，這些客戶很多會(huì)采用所謂的“市場(chǎng)中性(marketneutral)”的策略，在牛市和熊市里，都能保持活躍的交易頻率。什么是量化交易如果你想在一群某項(xiàng)專業(yè)的專家之間挑起無休無止的爭(zhēng)論的話，一個(gè)有效的方法就是讓他們對(duì)其專業(yè)中的一些最基本的概念給出定義。比如，讓一群物理學(xué)家定義什么是“時(shí)間”，讓一群經(jīng)濟(jì)學(xué)家定義什么是“錢”，你就可以看到他們整晚爭(zhēng)論了。所以，如果要我對(duì)“量化交易”作一個(gè)教科書般精確的定義的話，我只能放棄，因?yàn)椴煌娜耍诓煌膱?chǎng)合下所說的量化交易，可能指的是不一樣的東西。我所能做的只是明確一下我們這里所說的量化交易指的是什么，以便能夠更好地溝通和交流。從廣義上來講，量化交易是一種利用定量的數(shù)據(jù)指標(biāo)，根據(jù)事先確定的運(yùn)算模型，產(chǎn)生買賣決策的投資決策方式。它是相對(duì)依據(jù)于主觀判斷的投資決策方式而言的，我這里所說的量化交易，基本上就是指這種廣義上的含義。在實(shí)際應(yīng)用的時(shí)候，我們的投資決策未必是100%的量化，也未必是100%的主觀。什么算量化交易，什么不算量化交易，可能會(huì)有異議。所以，一些人所說的量化交易相比另外一些人所說的量化交易，要求可能更嚴(yán)格一些，是專指一些定量化、自動(dòng)化程度更高的投資交易方式。不管怎么稱呼，在我們討論具體的量化交易策略之前，再進(jìn)一步明確一下一些與量化交易相關(guān)的名稱，應(yīng)該還是有所幫助的。量化交易與算法交易在今天的投資界，你聽到“算法交易(AlgorithmicTrading,或簡(jiǎn)稱AlgoTrading)”的次數(shù)，可能會(huì)比聽到“量化交易”的次數(shù)更多。確實(shí)，在大多數(shù)情況下，這兩種稱謂基本上可以替換著使用，因?yàn)槟壳白盍餍械牧炕灰撞呗裕旧隙伎梢哉f屬于“算法交易”的范疇。不過，在這里，我還是認(rèn)為量化交易和算法交易是有所區(qū)別的。因?yàn)樗惴ń灰淄ǔＲ馕吨叨茸詣?dòng)化的交易發(fā)現(xiàn)和交易執(zhí)行，因此算法交易往往也被稱為“自動(dòng)交易(AutomatedTrading)”，或者是更形象化的“黑匣子交易(Black-boxTrading)”。而且，人們?cè)谡f“算法交易”的時(shí)候，往往并不僅僅是泛指所有高度自動(dòng)化的量化交易策略，而是專門指那些持有期很短、交易相當(dāng)頻繁的交易策略，甚至專門指那些以降低交易成本為目的的交易策略。所以，我們這里所分析的量化交易，特意讓它的范圍更廣一點(diǎn)，不僅包括了算法交易，而且也包括了自動(dòng)化程度和交易頻率不是那么高的其他一些交易策略。量化交易與黑匣子交易前面已經(jīng)說過，“黑匣子交易”是人們對(duì)算法交易的一種形象化說法，所以量化交易與黑匣子交易的關(guān)系，就和量化交易與算法交易的關(guān)系差不多。不過，當(dāng)人們說黑匣子交易時(shí)，更加突出的是一個(gè)“黑”字，也就是這些交易策略的神秘性。所以，像etf套利、現(xiàn)期套利這樣一些經(jīng)典的套利策略，人們似乎覺得它們不夠“黑”，一般不會(huì)稱之為黑匣子。量化交易與程序交易單從字面上來講，程序交易，可以指所有的高度自動(dòng)化的量化交易策略，包括算法交易。在大多數(shù)情況下，人們也確實(shí)是這么用這個(gè)名稱的。不過，紐約交易所對(duì)程序交易有專門的定義，指的是同時(shí)涉及15個(gè)及以上的證券、總交易額至少為100萬美元的電子交易。而這類交易很大一部分都是套利，因此當(dāng)人們說程序交易時(shí)，往往特指套利交易策略。量化交易與技術(shù)分析人們很容易把量化交易和技術(shù)分析聯(lián)系在一起，確實(shí)，技術(shù)分析中會(huì)使用很多的量化指標(biāo)，量化交易中也會(huì)用到一些我們常用的技術(shù)指標(biāo)。而且，相當(dāng)一部分的量化交易策略和技術(shù)分析一樣，幾乎都是依賴于對(duì)價(jià)格、成交