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[讨论交流] 当华尔街谈论量化交易时,他们在谈什么? [推广有奖]

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       “投资交易的未来是什么?”

       “是量化交易!”

       这是华尔街资深交易员、量化交易公司WorldQuant的创始人伊戈尔·图利钦斯基的回答。伊戈尔认为,通过研发大批的量化金融模型,使基金公司变身“全球工厂”,手握更多信息资源,从而在投资交易时,立足于不败之地。这就是未来的交易模式。

         量化金融交易,顾名思义,是将金融工程交易的想法进行行为量化和数学公式化,根据相关的金融数据,比如价格、交易量等参数,进行建模,再将这些数据模型反演到历史金融数据中,参看它的表现如何,从而判断该模型在未来交易中的表现。整个交易都由计算机操作,完全自动化,不需要人为干预。而由于计算机程序本身强大的信息处理能力,量化交易可以应用到成千上万个交易对象中,也可在世界上任何一个交易场所进行交易。换言之,如果该模型在美国的金融市场中赚钱,它也可在量化后复制运用于其他国家的金融工程市场,亦可能产生良好的反响。较之于传统交易方式,它的交易范围更为宽广。此外,计算机还可过滤掉许多突发的情绪化因素,机械地按照既定的程序执行交易,从而能够做出更理性的决策。较之于量化金融交易,传统交易则更易受到情绪影响,大起大落的市场不免催生交易员大喜大悲的情绪,从而影响判断,且人的分析能力有限,只能对几个市场对象进行分析,大大降低了效率,缩小了交易范围。

       当然,量化金融交易也并非市场的“万能解药”。

       并非所有的金融问题都可以用量化模型进行描述,比如偶然性事件犹如昙花一现,此后便销声匿迹,无迹可寻,这类情况,就无从用量化模型进行描述。又比方,散户投资者对某只股票看好或看空的心态,也无法用量化模型进行表述。在这类情况下,凭借交易员的经验操盘,往往能够做出更准确的判断,发挥出更好的效果。

       量化金融交易的重点,是分析以往的金融工程数据,摸出市场规律,并将市场参与者的理性行为量化成金融模型,以此挖掘市场的非理性行为进行套利交易。随着信息技术的发展,金融市场透明度日益提高,信息的传播速度更快,范围更广,因此,非理性现象的存续时间也越来越短,转瞬即逝,发掘的难度也随之提高,所以,未来的量化交易将越发地依赖于对大数据的分析处理和低延迟性的交易执行(low latency trading),这也是大多数对冲基金今后发展的重点。

       量化金融交易起始于30年前,在计算机开始广泛运用后不久,量化交易就已经形成最初的雏形了。起先,它只是在一个很小的范围通过交易经纪商得以应用,敢于“第一个吃螃蟹”的基金公司也只有寥寥数家。随着时间的流逝,量化金融交易以它独有的特性在市场展现其“捞金”实力后,越来越多的基金公司开始采纳这一交易新法,量化金融交易也变得炙手可热。但到了2007年8月,多家基金公司竟毫无预兆地出现了集体亏损,史称“量化崩盘”(Quant Meltdown)。究其原因,就是因众基金公司使用同一家或相似的第三方机构为其打造量化金融交易策略所致。由于策略皆出自一人之手,导致多家基金公司的量化交易策略看法相似,造成损失。多家基金公司在这场亏损中倒闭,侥幸逃过此劫的基金公司也及时改变策略,加强自身研发交易模型的能力,对资源进行重新整合,不再依赖第三方提供的交易模型,从而避免多个公司同时采用同一种交易策略,最大程度上扼制集体亏损的恶果。随后,美国金融市场也逐步恢复原有秩序,量化金融交易渐入佳境。

       不光是美国这样成熟的发达金融市场,量化金融交易在发展中国家也同样潜力无限。伊戈尔说,WorldQuant在很多发展中国家的市场里也进行量化交易。较之于发达国家,其市场的有效性更低,竞争的激烈程度也会平缓很多;对于基金公司而言,会有更多的机会应用量化模型来发掘市场参与者的非理性行为,并以此获利。另外,在发展中国家的金融市场,其交易量会相对小些,因此,只能将有限的资金投入到发展中国家的市场,从而避免对市场造成冲击。

      量化交易是今后的主流趋势,而中国市场也将成为量化交易的重镇。

       高频交易(High Frequency Trading)作为量化金融交易的一部分,已经在美国金融市场得到广泛运用。它是一种非常快速的自动化程序交易方式,比如,在一个交易场所买入一只股票,接着在不到半秒内在另一个交易场所抛售,通过微小的价格差来获利,因此,速度至关重要。本着对速度的极致追求,甚至有交易机构将自己的“服务器集群”安装到了离交易所近在咫尺的地方,以缩短交易指令通过光缆传送的时间。

       这种新概念的交易方式以速度制胜,但其风险也不容小觑。首先是操作上的风险,如果计算机程序上出现一个错误,在交易速度如此之快,交易量如此之大的情况下,会造成不可估量的损失。其次是资金上的风险,高频交易系统需要巨大资金的投入,如果在同一时刻,竞争对手投入更多的资金,制作出更强大、更快速的交易系统,也会造成会血本无归的窘境。2010年5月6日,美国股市“闪电崩盘”(Flash Crash)便是高频交易风险的集中体现。当日,道琼斯工业平均指数下跌近1000点,此后迅速回弹,当日收盘时报跌348点。

       基于种种风险,一些从事量化交易的基金公司对高频交易持谨慎态度。

       伊戈尔对记者说,目前并没有计划进行高频交易。其主因是他并未看到足够的商机,高频交易主要依靠高速地进出市场来获利,交易往往只依靠少数几个信号来进行决策,其交易执行速度比量化模型更具决定性作用,因此,这个领域也竞争激烈。或许,过去还有些许未被发掘的好机会,但如今高频交易的竞争已进入白热化阶段,并不适合一般量化选股模型(Alpha)的应用,因此在该领域投入大量的研究就得不偿失了,为更好地控制风险,并无打算从事高频交易。

      阅读原文:http://t.cn/RKauX5x


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lwell20 发表于 2017-7-14 08:06:44 |只看作者 |坛友微信交流群
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