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投资策略解密

量化交易:美国高频交易与金融市场监管的合作

发布日期:2016年10月17

  Michael Lewis在其新书《闪电小子》(Flash Boys)里描述了高频交易的邪恶本质和原本旨在提高市场竞争和证券价格信息传播的全国市场系统规则(Regulation National Market System,下称Reg NMS)是如何使市场结构恶化的,而Lewis断言市场结构本身是“被操纵了的”。为此,他建议设计额外的监管规则,以修复当前的政策失灵。但永无止境地增加监管规则,真的是一种使金融市场诚信最大化的最有效途径?针对证券市场监管力度的加强,真的改善了利益相关方的金融市场环境?或者说,我们是否已经创造了一种对抗的情境,经由监管部门与市场参与者不断斗争,拟合成当下的市场结构?

  源于20世纪70年代全国市场系统的发展,这个系统旨在促进交易和价格同步。经过1987年的闪电崩盘和2007年Reg NMS的实施,政策制定者设法通过加强监管去解决很多已认识到的市场失灵问题。这些失灵包括市场分割、不同市场的价格不同步、诸如市场技术故障的信息传播问题,以及先前的政策失灵。然而不管试图通过监管纠正失灵的愿望多么美好,这些问题至今仍然存在。

  针对已经意识到的问题,当前的监管对象是算法和高频交易。算法交易员使用计算机程序,在金融市场里自动交易证券。高频交易是算法交易的一种类型,公司利用高频市场数据捕捉短期的交易机会,而这种机会通常是金融市场里可预知行为或机械性的产物。

  然而,若是在计算机算法和高频交易出现之前,那些市场失灵问题就已存在,那么这时,凭什么让我们相信监管部门的介入会更有效?本文试着分析当前的市场结构和监管环境如何萌发,以及证券市场的诸多监管规则在预防这些“失灵”时如何大规模失效。其次,人机交互界面是否会是一个比市场结构更大的风险。最后提出疑问,这种旨在收集数据、检验市场诚信并预防大规模市场事件的合作方案,对于减少系统风险是否有效。

  1987年的闪电崩盘

  由于市场分割加剧带来各交易所价格不同步,使得美国证券交易委员会(SEC)在20世纪70年代初就开始寻求一种全国市场系统。监管部门将1987年崩盘归咎于国家市场系统(于1975年施行)中汇总式通讯和用于同步报价的数据处理网的失败。但事实是一系列混合因素(包括联储和国会政策、人为失误和技术故障)导致了定价困难,最终引发了这次崩盘。

  回顾在1987年10月19日“闪电崩盘”的前几天,由计算机自动交易引发的市场暴跌是一个至关重要的导火索,可以从中推断出即将出现的信息问题。在10月14日周三到16日周五这期间,由于远超预期的联邦财务赤字的发布,加上由众议院筹款委员会(House Ways and Means Committee)所提交的新立法的颁布(旨在消除与企业兼并有关的税收优惠),售卖行为开始增加,这导致了额外的美元贬值,连同联邦储备委员会前几个月将利率大幅提升。这些因素开始对股价向下施压,并由于高额交易量产生了技术定价问题。在10月19日,也就是现在所熟知的“黑色星期一”,市场重新开张的时候,售卖压力导致一些参与者推迟了一小时才开始交易。市场指数很快就淤塞了,市场参与者难以精准地为证券定价,而这使交易明显受损且无序。正如美联储经济学家Mark Carlson所说,这归根到底是由于“在瞬息万变和无序的(市场)环境中很难收集信息”所导致的市场崩盘。

  全国市场系统规则(Reg NMS)1987年闪电崩盘发生后,公众和立法人士呼吁制定额外的监管来避免再发生此类市场事件。于是引进了“断路器”作为市场基础建设的一部分被安装起来。断路器指的是交易限定,目的是当市场指数下跌超出某个百分点时停止交易,从而降低崩盘的风险。当标准普尔500(S&P500)下降7%或13%,则停止交易15分钟;如果下降达20%,则关闭交易一天。随即在2007年开始实施Reg NMS,加强并促进国家市场系统的现代化。此外,Reg NMS还致力于提高市场信息的传播,因为在闪电崩盘期间高额交易量造成了技术定价问题,与各个交易所的价格无法同步。

  Reg NMS包含四个部分:

  一是订单保护规则(通常称为穿价交易规则)要求交易中心确保报价的即时性与自动性。这是为了防止在一个交易通道执行的订单低于在另一个交易通道所显示的价格。该规则连接了所有交易所和电子通讯网络(即对买卖订单进行配对的自动化系统),使得订单可不受交易场所的限制以最佳价格成交。

  二是访问规则规定了获取报价的公平性和非歧视性,以及对通道使用费的合理限制。

  三是不低于美分规则禁止市场显示、排列或接受低于1美分变动的报价,除非股价低于1美元(在这种情况下最小增量是1%美分)。这种最低的价格显示变动,被称为“最小变动价位”。但证券经纪人仍可在内部使用低于美分的价格,以此促进顾客订单的成交。当你要卖股票时,你的经纪人会给你一份比市场定价高一点的开价单,或者你以稍微低一点的价格买进一只股票。

  四是市场数据规则旨在通过奖励市场中心的交易和报价,来加强市场数据系统。三大网络传播并汇总了市场数据,这些数据包括全国最佳买入价和卖出价、交易规模和各市场中心的识别信息。这些数据的网络使用费一旦结清,收益将分发给各市场中心。此前,奖励严重倾向于交易的数量和规模,而在新的监管下,交易和报价信息的权重相当。分摊给各市场中心的总收益预计每年5亿美元。市场数据规则下还设立了咨询委员会,并规定所有股票数据只能通过一个处理器进行汇总与分发。

  对于Reg NMS来说,由于市场分割,引发对价格不同步和市场信息割裂的担忧是合乎情理的。然而,绝大多数交易在纽约证券交易所(NYSE)和纳斯达克(NASDAQ)上进行的,主要是因为这两个市场规模所提供的流动性,使得交易各方不愿去其他场所。自从大部分买卖者都在这两个交易场所汇集,意味着这也是使订单快速完成的最佳之处。一旦实施了穿价交易规则,价格竞争和跨通道交易的流动性则会持续提高,将激励跨通道交易与新的交易通道。由此将进一步加剧市场竞争。这种日趋激烈的竞争好处在于提高了流动性,降低了交易成本,减少了价差。

  虽如此,这种发展方式也饱受质疑。当所有的价格同步都是经由证券信息处理器(Securities Information Processor,SIP),那么,信息处理的速度就成了竞争新领域。当市场速度开始提高,驱动SIP的技术就显得过于落后和缓慢。换言之,就是即使在Reg NMS下仍存在价格不同步和信息割裂的技术问题。

  不断浮现的高频交易,其处理信息的速度必须比SIP快得多,于是他们开始购买直通市场的数据,与SIP所接收的数据一样。高频交易公司利用购买到的一手数据,培养了自己内部的证券信息处理员,这样处理信息的速度比SIP快多了。正因为如此,Michael Lewis认为由Reg NMS塑造的市场结构下,高频交易仍处于有利地位。

  其他人觉得规定了最小变动价位的不低于美分规则有利于高频交易。Mao Ye和Chen Yao的研究表明,当最小变动价位(也就是1美分)占股价的比重较大时,交易者之间的价格竞争在某种程度上就倾向于高频交易。以纳斯达克为例,在那里实行的是基于价格优先、时间优先规则的限价指令(就是按指定价格或更优价成交一定量的指令)。但是,不低于美分规则意味着价格优先的确认成本,随着相关最小变动而上涨(1美分代表了一只5美元股票的20个基点,而一只100美元股票只1个基点)。结果是交易者可能会利用价格中低于1美分的部分让自己有别于其他交易者,而不想在最后一致开价。在开价一致的情况下,时间优先就派上用场:同价订单的交易顺序取决于它们的提交顺序。换言之,竞争主要靠的是速度而非价格,这显然有利于高频交易。

  由澳大利亚资本市场合作研究中心(Australia’s Capital Markets Cooperative Research Center)的研究发现:公司可以通过股份分拆与合并,改变股价相应的最小变动价位与股价的占比,从而左右在其股票上的高频交易。澳大利亚的最小变动价位结构与美国的有相当大的差异(这给澳大利亚的高频交易带来了不同的优势),研究确证了相关变动价位可改变高频交易的行为。

  接盘定价机制

  接盘定价机制(maker-takermodel,MTM)也被指责造成了高频交易的疯长并酿成了全市场的“不公平”。接盘定价机制是一种交易通道的定价系统,给那些通过发布买卖订单提供流动性的交易者(挂盘)提供优惠折扣,并向那些接受所挂买卖订单的接盘方收取费用。一些人认为接盘定价机制促成高频交易的发展。

  2014年6月,在美国参议院国土安全和政府事务委员会的调查(U.S.Senate Home and Security and Governmental Affairs Subcommitteeon Investigations)的一份证词中,MichaelLewis反高频交易的书中男主角的原型BradKatsuyama同时也是IEX交易所的主席兼CEO,与圣母大学金融学RobertBattalio教授关注到接盘定价机制是一个市场结构的根源问题,造成了高频交易的泛滥。胜山等人认为接盘定价机制给予了高频交易“不公平的有利因素”,因为就算证券价格保持不变,频繁交易使得他们单从费用里就能挣到钱。

  在更广泛的市场水平下,有担忧关于这些缺乏透明度的费用,会导致经纪人违背客户利益最大化,即交易代理人会寻求交易成本最小化(而非最优价格)的潜在委托代理问题。换言之,交易者可能获得的“最优价格”(包括优惠和奖励),对委托人来说也许不是最优股价。目前SEC正在研究这一广为关注的问题。

  现有监管方案所面临的诸多挑战

  一些高频交易的批评者呼吁取消RegNMS和接盘定价机制,因为它们所塑成的市场结构创造了信息不对称,在批评者眼里这是“不公平的”。然而早在高频交易和RegNMS出现之前,就存在信息割裂与价格不同步问题,所以需要考虑的是:比起现状,废除或修改RegNMS以及取消接盘定价机制,对所有市场参与者而言是否会更“公平”。

  以不低于美分规则为例,Ye和Yao的研究表明在美分增量的基础上进行强制交易有利于高频交易。有人提议将最小变动价位提高到1美分以上,但这只会更增强高频交易与算法交易员的优势。相反地,该研究指出降低最小变动价位,允许交易以低于美分的价位进行,将有利于散户(即那些更愿意以较低增量进行交易的投资者)。所以问题就从“如何营造公平的竞争环境”转变为“监管介入要将交易优势向谁方倾斜”。就交易优势或信息的分配处理而言,没有一种监管方案可使市场实现真正的公平。所有监管介入所能实现的,就是优势的转移——总有人会处在有利地位。第二个例子是订单保护(穿价交易)规则。这个规则要求即使交易在多个通道进行,交易员也要找到最优价位。因此鼓励各通道竞争。即使你认为这是一个坏规则,但取消它并不会带来解决方案的明显改观。如果目标是撤销该规则,通过市场分割最小化的方式使价格更易于发现,那么实际上将那些本身并没有错的交易通道排除在外了。同理可适用于接盘定价机制的撤销。对于那些在当前市场结构中合法竞争的公司而言,随着监管条例的大笔一挥就将它们停业,这“公平”吗?支持撤销的人士通常出于同一个目的,那就是希望通过挤出竞争收获市场份额,这有损小经纪商而让大公司占了上风。要知道,在交易通道少得多的20世纪70年代,就已存在价格发现和信息传播的问题。

  另外一个值得思考的因素是,当批评者指向RegNMS和接盘定价机制,称酿就造了有利于高频交易的环境,因而增加了系统性风险。但事实上并没有太多经验证据支持该论述。SEC主席MaryJoWhite在2014年6月20日纽约经济学会上演讲时清楚表达了关于美国金融市场中这些监管规则和高频交易之间的相关性的怀疑。

  她的论据首先指出了一个事实:很多国家的高频交易都出现了与美国同水平的增长,而并没有受到RegNMS(或类似监管规则)的管制。其次,她重点强调了一个问题:关于指责RegNMS的“穿价交易”部分制造了额外分割和强调将速度作为竞争优先手段的论述。这种指摘很有问题,因为标准普尔“E-Mini期货合约”(E-MiniS&Pfuturescontracts,这种股票期货合约规模是标准股票期货合约的五分之一)只在集中的单一市场芝加哥商业交易所进行交易,不受制于RegNMS、SEC监督或者接盘定价机制。然而“E-Mini”交易中的高频交易活动比例达50%,和分割了的股票市场比率相当,而后者还受制于RegNMS和接盘定价机制。

  一种合作方案

  20世纪70年代,金融市场里关于市场分割、信息传播和技术问题的担忧开始发酵。近年来也有担忧关于高频交易(以及更为广泛的算法交易技术)将引致价格不同步与信息割裂问题。此外,有些人担心高频交易的巨量交易会“动摇”市场,并由于技术异常问题有可能导致整个市场的崩塌。另一方面,有充分的证据显示高频交易在当前的市场结构下,有助于信息传播和价格同步,因为流动性增强了,传播与交易的费用降低了,价格发现更有效,市场参与扩大了。这些改善应该继续保持。

  高频交易的好处

  高频交易最主要的好处在于它提高了金融市场的流动性。换言之,它在不影响金融资产价格的情况下,提高了资产买卖的即时性。高频交易参与者通过“做市商”达成这一目的。换言之,他们在整个交易日内不间断地、随时准备买卖公开报价的单个证券。

  买卖订单并不总是同时出现,意味着即使投资者想要即刻按某一价格抛售,也不一定总有买方出现。结果就是卖方在等待买方的过程中被迫持有股票,即使他早就不想要了。在这种情境下,市场流动性不足,卖方的资产流动慢(即变现能力较低)。而高频交易恰恰显得更有价值:高频交易员在卖方想要卖出的时候买进证券,然后把这个证券卖给想要进入市场的另一个买家。高频交易“做市”,为投资者提高了流动性。

  增强了的流动性体现为更低的“买卖价差”,也就是买方标价和卖方要价差价更小。这方面的证明见图1,它显示了自2001年起随着高频交易的增加,在市场总值五分位组的有效价差减少了。有效范围越小,股票的流动性就越高。

  高频交易在缩小买卖价差的同时,也降低了交易成本。来自金融信息论坛的数据表明,每股交易的平均成本从2000年的7.6美分降到2012年第2季度的3.8美分。进一步的证据来自瑞士信贷的交易成本指数(Credit Suisse’s Transaction Cost Index),数据表明,随着高频交易的增加,美国交易成本下降;且当高频交易活动减少时,交易成本随即开始上升。

 

  最后,高频交易的做市商功能有个额外的好处:它有助于稳定短期价格,通过消除当买卖双方不同时参与市场时会存在的间隙。这颠覆了指控高频交易引起市场波动的言论。

  然而批评者认为,1987年闪电崩盘后执行了某些监管规则,塑就了当下的竞争性市场结构,但并没有确凿证据表明高频(以及算法)交易的出现、价格或信息传播等问题应归咎于当前的市场结构、Reg NMS或接盘定价机制。这些监管一定程度上改变了市场的某些方面,但在解决70年代就发现的问题上收效甚微。也许确实有方法可以通过使SIP现代化或提高透明度以继续改善信息传播。但并不存在一种合理且低成本的监管介入可保证各市场参与者之间信息的完全平等。既然如此,关于算法交易剩下的关注点,在于如何保证市场诚信和防止再发生类似闪电崩盘的大型市场事件。问题是我们如何在实现这一目标的同时,不用设置更多的监管或此前监管不会产生一些无意识的后果。

  从航空管制谈起

  可采纳航空业的经验。即便从70年代起自动化操作的比例在稳步提升,美国仍有着全球最好的商业航空安全记录。爱荷华大学操作员绩效实验室的研究员托马斯•施耐尔(Thomas Schnell)估计:飞行员约90%的时间都花在了驾驶舱自动化系统的监测而不是手控飞行。自动化促使航空业提高了安全性和准点运行。到1992年自动化在航空业已司空见惯,且空难率从60年代早期的十万分之一降至五十万分之一。

  可是,2009年6月-2014年7月发生了4311起飞行员和驾驶舱自动界面故障事件。这些事件没有导致空难,但将这些事件汇总起来,就可以为未来如何预防坠机或其他大型事件提供线索。例如一个飞行员利用自动化降落,在离地100英尺的时候,自动化驾驶仪突然向左转而不是继续笔直地飞向跑道。这时飞行员应当快速关闭自动化系统,恢复手动操作,做一个复飞,然后手动降落。在机组人员眼里这是个异常事件,他们认为驾驶员不会再遇到这样的事。但是如果在三条不同航线的其他三组飞行人员经历了一样的问题,结论会有什么不同?汇总起来,这就不再只是个例,而是一个需要从根源进行原因分析的潜在难题。问题是除非人人都认识到这个事件总共发生了四次,不然人们会继续以为这是个案。

  为了解决这个问题,所有人为或技术失误都要在美国宇航局的航空报告系统里如实汇报。这样系统可以识别筛选信息,进行数据整理分析和报告。数据库是公开的,以便于对数据感兴趣的人可以进行分析。在上文描述的情境,宇航局会意识到技术问题共发生了四次,然后对此进行报告。由此,航空公司和技术生产商就会合力寻找问题的根源,并在下次空难发生前修复。人们将问题汇报给宇航局而不是联邦航空管理局,因为前者是中立的第三方机构,后者负责航空运输业的监管,为的是鼓励汇报行为和确保不采取惩罚措施(除非涉及犯罪或空难)。事实上,要是过后发现但当时没有上报失误可能会遭到惩罚。

  有证据表明,针对航空安全的合作方案,使航空业的监管限制的加码要明显低于金融业。虽然两个行业都受到高度监管,来自莫卡特斯中心(Mercatus Center)监管信息库的数据显示,所有监管部门对航空运输业的监管限制从1997年起只上升了2.46%,而在证券期货和其他金融投资及相关活动领域则上升了22.94%。

  2010年的闪电崩盘2010年5月6日整个闪电崩盘期间,市场在数分钟内下降6%并随即快速回升,证明在金融市场里的人机交互界面是一个系统风险因素。崩盘这一天,关于欧债危机的负面政治经济新闻导致了欧元兑美元、日元的急剧下降,并引起了一些股票市场价格涨幅。而且在“E-Mini”合约和标准普尔500的SPDR里,买进(买方流动性)下降约55%。在这个已是重压且相对不稳定的市场里,一个触发闪电崩盘的错误发生了。

  一个大交易者使用自动操作的算法,执行了一项超大的销售订单75000件“E-Mini”合约。不同寻常的是这一卖出算法是按前一分钟交易额百分比的基础而得出的,并不考虑价格与时间。各高频交易公司和其他中间商一开始就吸收了交易量,但当中间商也开始卖出时,自动操作算法由于只忠于交易量所以抛售得更快了。结果是20分钟内极速抛售完毕。过去这么大规模的订单要考虑交易量、价格和时间,至少得花五小时才能完成。

  随着1987年闪电崩盘,发生了一系列的事情,形成了导致2010年闪电崩盘的环境。但是大型交易者使用的自动操作算法,不管有意无意,都是当前市场环境下的劣次选择,这也意味着人机交互界面的崩塌。这种非最优算法运行了多少次,我们仍未可知。这种失误是单次的“胖手指”失误,还是更普遍的不适合市场状况的有意为之?这种算法什么时候胡乱运行或暂停运行,以及发生了多少次?

  当这些问题发生在一个小得多的交易规模,或在内部发现并被纠正,那么,在大的市场中,也就难以察觉了,只有交易员自己知道。交易员和监管部门之间的惩罚性环境,使得这些错误只在内部获悉从而避免罚金。但如果这些将事件汇集起来,就可以为人机交互界面模式提供线索,从而预防类似闪电崩盘的大型市场事件。

  媒体广泛报道了骑士资本(Knight Capital)的失误,就是有关在2012年8月1日涉及使用过时了的算法进行交易的新闻,而另外有些失误永不见天日。骑士45分钟内4.4亿美元的巨大损失致使公司倒闭,这样的事实难以隐藏。但是唐纳德•麦肯齐(Donald Mac Kenzie)复述了一个故事,这个故事是一个前高频交易员讲的关于他观察到的一个错误:他的一位同事交换了一个正号和负号,结果程序运行得像极了骑士资本所发生的。在52秒内他们意识到发生了什么,但就已损失了300万美元。这一事件过后他们分析,若继续运行程序的话,公司就会破产(连同他们的清算行,一家大型的华尔街投资银行)。这恰恰说明此类事件需要被报道出来。可以效仿航空业,在金融市场研发出一种新的系统,用于向中立的第三方报告错误。给市场参与者一个机会,如实汇报自己或他人的人为或技术失误。这可能有助于发现实际存在的(而不是感知的)风险的根源。支持利益相关方之间的合作方案,在当前的市场结构下建立问题基础。市场参与者也可以汇报这类事情,比如当前的政策或监管阻碍了他们为客户“做正确的事”。

  中立的第三方可以收集、分析和传播信息。交易公司和各交易所可以利用这些报告,对已经发现的问题组织内部审计,研发监控系统,适当时实行培训。监管部门可以成立咨询委员会,与交易公司、交易所一起努力建立行动方案,开发绩效改善系统,以及当合作方案不充分或无效时,可以提交调整方案,从而改善人机交互界面,预防市场混乱无序。数据库公开的好处在于给自我调节的当局、研究机构和其他组织提供了一个可以分析数据、寻找模板、解释市场行为并提交解决方案的机会。

  结论

  20世纪70年代监管部门开始试图解决金融市场问题,涉及市场分割、各交易市场的价格不同步、包含市场技术故障的信息传播问题以及先前的政策失灵。无论投入多大监管力度试图解决,这些问题到今天仍然存在。所面临的挑战在于监管一旦介入就会改变市场结构,而市场总是飞快发展,使得监管部门和市场参与者之间的较量接连不断。

  和此前尝试相比,针对市场结构不断修改监管条例并不会更有效。监管部门必须确保一个有序高效安全的市场环境。朝着合作方向努力会比对抗的方案更可取。建立一个自我报告系统,允许汇总公司的和交易所的事件,这将为监管部门和市场参与者提供更好的信息(即有关具体的技术和人为失误的模式),最终有助于提高市场诚信和实现监管需求的最小化。数据库的公开有助于提高透明度,也给他人创造了应用和分析数据的机会,以便于获得一个更为全面的视角。

  这一策略并不符合很多人的胃口,因为他们渴望有一个解决已存在问题的快刀斩乱麻的一刀切方案。然而价格、信息传播和技术等问题至少存在了四十年,这就意味着快速的监管修补是不现实的。这些问题不应该在公众舆论不加思考的审判中,被随便应付。而应经过谨慎分析,朝着预防市场混乱、寻找根本原因和发展合作方案的方向努力,使市场的政策失灵的潜在影响最小化。