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程序化交易是什么?量化投資又是什么?區別是什么?[程序化新手]

在最早期紐約證券交易所(NYSE)的定義中,程序化交易是指包含15只股票以上、成交額在100萬美元以上的一籃子交易,2013年8月NYSE取消了定義中總價值100萬美元以上的條件。在后來的市場實踐中,程序化交易的對象擴大到各個交易所上市的股票、期貨、期權等,是由電腦直接發出下單指令并自動執行的。

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隨著金融衍生品的不斷豐富,程序化交易成為機構投資的重要交易實現手段,解決了機構迫切需求的批量下單、全市場不間斷交易、減少沖擊成本等問題。這是一種技術手段,用軟件下單替代了人工委托。機構采用程序化交易手段是希望在盡可能減少市場沖擊的條件下,加速價格的形成,例如VVAP、TWAP等算法交易都是十分基礎的程序化交易,其本身并不會放大漲跌幅。

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量化投資的概念更加廣泛一些,通常我們理解以數據模型為內核,以程序化交易為手段,能夠自動識別投資機會并自動觸發交易的系統性投資方法才是量化投資。 不難看出,量化投資是投資的一種套路,而程序化交易只是一種客觀的交易實現手段。 極端一點來說,與場內喊單相比,投資者通過各種軟件報單到經紀公司前置機,之后進入交易所撮合成交的過程其實也是程序化交易。

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我們不能簡單地把量化投資理解成程序化交易,更不能簡單地把程序化交易理解成高頻交易,量化是道,程序化是術,不應該被混為一談,量化投資在國內還有巨大的發展潛力。國內出臺的一系列抑制過度投機的措施雖然將量化投資一并連累,但其出發點仍然是針對那些可能擾亂市場秩序的程序化交易行為,以維護市場公平性。具體的方法可以商榷,但厘清概念、區分種類對監管者和從業者來說是不可或缺的前提。

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圖片

(圖為量化投資大事記)

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程序化交易在爭議中成長
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在金融歷史的多個時期,程序化交易與市場的劇烈波動都被聯系起來,多個國家都曾經出現過打壓程序化交易的階段性舉措,但同時也有眾多的研究成果顯示程序化交易并未破壞市場的穩定性,大量的實證研究表明,程序化交易與市場價格波動沒有必然聯系,也沒有證據顯示指數套利加劇了市場價格的波動。

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金融交易史上從來不缺乏魔鬼交易員,胖手指事件可謂比比皆是,但為什么程序化交易會格外引發市場的關注呢?筆者認為,這與程序化交易一旦出問題,有可能在極短的時間內導致非常嚴重的后果,并有可能引起整個市場的連鎖反應密不可分。加之程序化交易的“黑箱”特性,經過媒體的宣傳發酵之后,令整個過程更加撲朔迷離,比起簡單的胖手指事件更具新聞性。

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而事實上,在全球金融市場耳熟能詳的幾個惡性事件中,出錯的程序化交易與魔鬼交易員相比并沒有在破壞力方面更為驚人。

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2015年6月,德意志銀行在倫敦的外匯部門的一名交易員將一訂單中的“凈值”錯誤處理為“總額”,令德銀向一家美國的對沖基金客戶白白送出了60億美元,緊急協商之后,德銀于次日收回了這筆款項,震驚的德銀馬上進行了高管調整。

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比起德銀這一次的幸運,2010年5月瑞穗證券操盤手在J-COM公司股票上的一次胖手指事件令瑞穗證券最終經濟損失超過300億日元。

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另一個廣為流傳的事件是2005年6月,一名富邦證券公司的經紀人在接受客戶交易委托時,將英文數字8000萬(eighty ?million)元誤聽為80億(eightbillion)元。結果當日11時33分至11時40分之間,臺灣股市大盤指數從6284.82暴漲到6342.45點,百余股票漲停。

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而在標志性的程序化交易事故中,首屈一指的當數騎士資本的交易故障,以及Sarao利用程序化交易導致2010年美股閃崩這兩大事件。

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2012年8月1日,當時全美最大的做市商、高頻交易領先機構騎士資本在此前一天更新做市部門的交易系統時出現誤操作,向市場發出了許多針對NYSE股票的錯誤報價,導致150多只股票價格異常波動,在不到一小時內巨虧4.4億美元。該事件的直接后果是曾經風光無限的騎士資本被競爭對手收購才得以避免破產。

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2010年5月6日,美股市場神秘暴跌9%,道指在幾分鐘內大跌近1000點。漫長的調查持續了5年,直到2015年37歲的交易員Navinder Singh Sarao在英國被捕。美國司法部在一份聲明中表示,美國正在尋求引渡。據披露,美股閃崩當天,Sarao通過分層算法及spoofing算法操縱標普500E-Mini指數獲利90萬美元,而美股投資者在幾分鐘內因閃崩損失了近1萬億美元。

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此外,近年來包括西班牙股票交易所IBEX、東京交易所、CME在內的全球多家主要交易所也都曾出現過因系統問題導致交易暫停的事故。 自程序化交易逐漸為市場所認知以后,各國監管機構對其進行約束與管理的措施就從未停止過,包括對于影響市場穩定的重大事件的責任人追訴民事責任。

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總之,破壞市場交易秩序的并不是程序化交易技術本身,那些出問題的程序化交易與胖手指事件一樣,背后的違法、違規行為,流程缺失以及交易機制漏洞才是這類事件的始作俑者。

 

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