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第1章 關(guān)注量化交易的原因

向智者學(xué)習(xí),才能像智者一樣做事。

——馬可·奧勒留,《沉思錄》

約翰是一個(gè)中等規(guī)模對沖基金的量化交易員。20世紀(jì)90年代初期,他在一所高等學(xué)府獲得了數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)士學(xué)位。畢業(yè)之后,約翰立即在華爾街交易部門開始工作,渴望能夠?qū)⒆陨淼臄?shù)量化知識資本化。經(jīng)過7年時(shí)間的歷練,并在華爾街從事多種量化相關(guān)工作之后,他成立了自己的對沖基金。他的合伙人負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)和運(yùn)營,約翰負(fù)責(zé)創(chuàng)建量化策略。目前,每天股票的交易規(guī)模已經(jīng)超過15億美元。最顯赫的成就是,這些策略在60%的交易日和85%的交易月里均獲得收益。

盡管每天有高達(dá)數(shù)十億美元的交易量,但是在約翰的辦公室里,既聽不到嘈雜的喧嘩聲,也看不到通過電話發(fā)出的訂單。事實(shí)上,唯一看到的是約翰辦公室的一些平板顯示屏,顯示著當(dāng)天交易策略的表現(xiàn)和交易量。約翰并不能像講一個(gè)非常有趣的故事一樣,講述他為什么買入一只股票或賣出一只股票。當(dāng)有需要干預(yù)的事件發(fā)生時(shí),他會跟蹤監(jiān)測這些數(shù)以千計(jì)的股票。而在大部分時(shí)間內(nèi),這些復(fù)雜的工作都是由策略自動執(zhí)行完成。約翰最關(guān)心的還是策略的穩(wěn)健性以及市場環(huán)境對其產(chǎn)生的影響。他銳意進(jìn)取,會根據(jù)市場的變化進(jìn)而調(diào)整模型。

馬克坐在約翰的對面,是近來加入基金的合伙人,對高頻交易有著深入的研究。不同于公司前面能夠在60%的交易日獲利的策略,馬克和約翰希望能完成一個(gè)更具野心的任務(wù):尋找每天都能賺錢的更小的機(jī)會。馬克最先的高頻交易策略已經(jīng)能在幾乎95%的時(shí)間里盈利。事實(shí)上,他們對于高頻交易具有更高的目標(biāo),希望復(fù)制那些在交易日內(nèi)每小時(shí)甚至是在每分鐘都能夠獲利的交易策略。一些高頻交易策略并不適用于大規(guī)模的投資,因?yàn)樗l(fā)現(xiàn)的盈利機(jī)會比較小且轉(zhuǎn)瞬即逝。創(chuàng)建高頻交易的技術(shù)設(shè)備費(fèi)用非常昂貴,而且在維護(hù)方面也價(jià)格不菲。然而在任何資本市場,高頻交易都極具吸引力。約翰和馬克希望他們的高頻交易策略能夠每年獲得不低于2倍的回報(bào)水平。

在資本市場,許多規(guī)模較小的量化交易公司在默默耕耘著,諸如約翰和馬克的公司,但是它們在較長的時(shí)間里業(yè)績驕人。例如,弗吉尼亞州夏洛茨維爾的量化投資管理公司在2002~2008年年收益高達(dá)20%,這是一個(gè)許多主觀判斷型經(jīng)理望塵莫及的記錄M.Corey Goldman,“Hot Models Rev Up Returns,”HFMWeek.com,April 17,2007;Jenny Strasburg and Katherine Burton,“Goldman Sachs,AQR Hedge Funds Fell 6%in November(Update3),”Bloomberg.com,December 7,2007.。

與這些小的量化投資公司不同的是大型量化投資公司,這些公司被許多投資者所熟悉。在這些引人注目的成功的量化公司中,最出眾的當(dāng)屬于文藝復(fù)興科技公司(Renaissance Technologies)。這家公司最著名的量化基金業(yè)績是,自1990年以來,平均每年能獲得35%的回報(bào)率,這是在除去各種高昂的費(fèi)用以外的數(shù)字,且風(fēng)險(xiǎn)較低。2008年,許多對沖基金業(yè)績不佳,而文藝復(fù)興科技公司的旗艦基金——大獎(jiǎng)?wù)禄鸬臉I(yè)績?nèi)匀唤咏?0%Gregory Zuckerman,Jenny Strasburg,and Peter Lattman,“Renaissance Waives Fees on Fund That Gave Up 12%,”Wall Street Journal Online,January 5,2009.。我個(gè)人比較了解這家基金的業(yè)績,隨著時(shí)間的流逝,即使面對越來越激烈的競爭,模型的業(yè)績?nèi)匀粫谩?/p>

并非所有的寬客都是成功的。似乎每過10年,都有一次因量化交易者的失敗引起的,或者至少是感覺由量化交易者的失敗而引起的市場戲劇化變動。當(dāng)然,迄今為止最著名的案例當(dāng)屬長期資本管理公司案例(LTCM)。如果當(dāng)時(shí)沒有美聯(lián)儲和華爾街銀行聯(lián)盟的干預(yù),這一事件極可能引起資本市場的崩塌。雖然市場救助成功,但是長期資本管理公司并不那么幸運(yùn)。曾經(jīng)在4年時(shí)間里,扣除各種費(fèi)用之后,每年平均獲得30%回報(bào)率的長期資本管理公司,于1998年8~10月,清算了自己幾乎100%的資產(chǎn),留下了許多對量化交易心存疑慮和害怕量化交易的投資者。事實(shí)上,對于長期資本管理公司失敗的原因,是歸因于量化交易還是歸因于人性在風(fēng)險(xiǎn)管理中的判斷失敗,還有所爭議。而且對于長期資本管理公司是否為真正的量化交易公司,也有所爭論。長期資本管理公司的員工主要是一些博士生和獲得諾貝爾獎(jiǎng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)家,將其定性為量化交易,無疑會使從事量化交易的寬客蒙羞。

不僅僅長期資本管理公司的倒閉使得寬客受到嚴(yán)重的質(zhì)疑,1987年的股災(zāi)事件(也許不公平)和2007年量化交易基金清算事件(也許公平)也將量化交易推上了審判臺,很多量化公司深受后者事件的影響,包括許多大的量化交易公司。例如,高盛旗下最大的量化基金——全球阿爾法基金在2006年達(dá)到6%的損失以后,在2007年估計(jì)達(dá)到40%的損失Lisa Kassenaar and Christine Harper,“Goldman Sachs Paydays Suffer on Lost Leverage with Fed Scrutiny,”Bloomberg.com,October 21,2008.。2007年8月不超過一周的時(shí)間里,許多量化基金在幾天時(shí)間內(nèi)的損失為10%~40%,雖然在這個(gè)月余下的日子里,一些量化基金強(qiáng)勢反彈,減少了一些損失。

在一本非小說類暢銷書中,《華爾街日報(bào)》的前記者指出發(fā)生大量經(jīng)濟(jì)危機(jī)的量化交易會在2008年走到盡頭。雖然他的邏輯有些混亂,但是普遍還是對量化交易持否定的態(tài)度,這種觀點(diǎn)一直持續(xù)到2010年,這一年5月閃電崩盤事件的發(fā)生使得高頻交易進(jìn)入公眾的視野。即使這樣,對量化交易關(guān)心的人也很難斷言寬客是否應(yīng)該對不斷上升的市場波動性、資本市場的不穩(wěn)定性、市場操縱、內(nèi)幕交易以及其他行為負(fù)責(zé)。我們將會在第16章對高頻交易進(jìn)行討論。

撇開量化交易的成功與失敗,以及人們對于量化交易的批判不談,量化交易每天對于資本市場的影響毋庸置疑。美國股票市場的交易大都是通過算法執(zhí)行的,而且這個(gè)比例在快速上升。算法執(zhí)行(algorithmic execution)指的是,在電子化市場中,投資者的買賣行為是通過計(jì)算機(jī)軟件實(shí)現(xiàn)的。自動化執(zhí)行技術(shù)不僅僅在量化策略中使用,而且在指數(shù)基金或者主觀判斷型宏觀交易基金中也會使用,但是確定的是,其在量化交易中占有較大的比例。而且,寬客是算法交易引擎(algorithmic trading engines)的發(fā)明者和主要?jiǎng)?chuàng)新者。在美國市場,僅僅5個(gè)寬客每天就可以負(fù)責(zé)10億美元的交易量。值得注意的是,盡管這樣,這些人在高頻交易被廣泛宣傳之后,也并不為投資大眾所知。TABB集團(tuán)是一個(gè)聚焦于資本市場的咨詢公司,估計(jì)在2008年,大約58%的買方交易訂單是由算法交易來完成的。同時(shí)TABB也估計(jì),自從2005年,這個(gè)速度是以每年37%的復(fù)合速度增長。更為直接的是,Aite集團(tuán)在2009年早期出版的研究報(bào)告顯示,股票市場60%的交易是由短期量化交易完成的Sang Lee,“New World Order:The High Frequency Trading Community and Its Impact on Market Structure,”The Aite Group,F(xiàn)ebruary 2009.。這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)在非美國市場也是有效的。2008年第1季度,歐洲Xetra電子訂單匹配系統(tǒng)中,約45%的交易量是由黑箱交易實(shí)現(xiàn)的,與一年前相比,增長了36%Peter Starck,“Black Box Trading Has Huge Potential——D.Boerse,”Reuters.com,June 13,2008.。

量化交易并不局限于股票市場。在期貨和外匯市場,以及商品交易顧問(commodity trading advisors,CTA)所涉及的領(lǐng)域,量化交易也是市場的主角。新際另類投資咨詢公司(Newedge Alternative Investment Solutions)和巴克萊集團(tuán)(Barclay Hedge)估計(jì),截至2012年8月,CTA旗下幾乎90%的資產(chǎn)是由系統(tǒng)的交易公司進(jìn)行管理。雖然許多大型的CTA并不公開它們管理的資產(chǎn)數(shù)量及市場表現(xiàn),但是這些公司很可能有超過75%的交易屬于量化交易。新際估計(jì),截至2012年8月,量化型期貨基金管理的資產(chǎn)達(dá)到2823億美元。

毋庸置疑,在對沖基金中,量化交易的規(guī)模巨大。對沖基金是私募產(chǎn)品,適合于那些成熟老練的、富有的個(gè)人以及機(jī)構(gòu)投資者。對沖基金可以投資于任何能想象到的領(lǐng)域,管理人可以根據(jù)投資利潤進(jìn)行分紅。這僅是量化交易被廣泛應(yīng)用的原因之一。不同銀行的自營交易柜臺、自營交易公司以及使用一定比例進(jìn)行量化交易的多策略對沖基金管理者,使得量化交易在資本市場具有較大的規(guī)模。

由于量化交易成功或者失敗案例的大規(guī)?;蛘邩O端影響,寬客經(jīng)常占據(jù)金融出版物的頭條就不足為奇了。雖然許多對寬客的報(bào)道是負(fù)面的,但事實(shí)并不總是這樣。實(shí)際上,許多量化基金不僅因?yàn)榉€(wěn)定的收益受到表揚(yáng),而且許多專家認(rèn)為各種風(fēng)格的成功量化策略促進(jìn)了市場發(fā)展。例如,瑞德·弗蘭喬尼(Reto Francioni)是運(yùn)營法蘭克福交易所的德國證券交易所(Deutsche Boerse AG)的首席執(zhí)行官,在一個(gè)演講中談到,算法交易能夠“改善市場流動性,市場參與者均從中受益”。弗蘭喬尼并引用一項(xiàng)近期學(xué)術(shù)研究成果,指出“算法交易和流動性之間是正向的因果關(guān)系”Terry Hendershott,Charles M.Jones,and Albert J.Menkveld,“Does Algorithmic Trading Improve Liquidity?”WFA Paper,April 26,2008.。確實(shí),這就是事實(shí)。使用執(zhí)行算法(即算法交易)的量化交易者主要是將訂單拆分成各種小的訂單,以期降低交易成本和提高交易效率。正如前面所談到的,雖然算法最初是由量化基金提出的,但目前被眾多投資團(tuán)體所使用。通過拆分成多個(gè)小的訂單,具有不同觀點(diǎn)和需求的投資者也能改進(jìn)它們的執(zhí)行效率。

當(dāng)其他交易者的需求使得證券市場的供需關(guān)系短暫失衡時(shí),量化交易可以通過提供流動性使得市場更有效率。從有效市場(efficient market)的經(jīng)濟(jì)角度而言,不平衡性也稱為市場無效(inefficients)。真正的無效市場代表著存在很少的、轉(zhuǎn)瞬即逝的無風(fēng)險(xiǎn)套利機(jī)會。但是,無風(fēng)險(xiǎn)獲利或者套利并不是寬客改進(jìn)效率的唯一方法,甚至不是最主要的方法。寬客并不是能夠絕對地消除市場無效性并從中獲利,而是概率性地獲利,并且需要承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。

一個(gè)經(jīng)典的策略叫作統(tǒng)計(jì)套利(statistical arbitrage),其中最為經(jīng)典的當(dāng)屬配對交易(pairs trade)。想象兩只來自同一行業(yè),具備相似商業(yè)模式和財(cái)務(wù)狀態(tài)的資本市場化的股票。因?yàn)槟撤N原因,公司A股票屬于主要市場指數(shù)成分股,該指數(shù)是許多大的市場指數(shù)基金所跟蹤的標(biāo)的。同時(shí),公司B股票不屬于任何一個(gè)主要市場指數(shù)。很可能的結(jié)果是,A股票的市場表現(xiàn)會優(yōu)于B股票,因?yàn)橹笖?shù)基金為了跟蹤指數(shù)會買入較多份額的A股票。這樣,A股票相對于B股票而言,具有較高的市盈率P/E,這是市場無效性的一種微妙表現(xiàn)。然而,兩只股票的基本面并沒有發(fā)生變化,僅僅是供求關(guān)系發(fā)生了變化,這時(shí)可以通過賣出股票A,買入股票B,阻止兩個(gè)基本面相似的公司股票的市場定價(jià)偏離,促進(jìn)市場有效性的同時(shí)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)套利。促進(jìn)市場有效性并不是因?yàn)槔髁x,而是因?yàn)檫@些策略確實(shí)當(dāng)A股票和B股票之間的偏差越來越小時(shí),策略能夠帶來收益。

并不是說,只有寬客能夠通過改善市場無效性而獲利。事實(shí)上,追求阿爾法回報(bào)的交易也是通過尋求市場錯(cuò)配而獲利。當(dāng)然,有時(shí)候,例如2007年8月,量化交易使得市場短暫弱有效。然而,對于那些市值較小、流動性較低且容易被忽視的股票,統(tǒng)計(jì)套利者是主要的市場流動性提供者,以幫助市場參與者發(fā)現(xiàn)有效的市場價(jià)格。

那么,我們能夠從寬客那里學(xué)到什么?答案可以分為3個(gè)方面。這幾個(gè)方面對于任何一個(gè)投資管理者都是重要的經(jīng)驗(yàn)。

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