【文/觀察者網專欄作者 金鐘】

(相關資料圖)

量化交易投資基金老板一擲億金購買豪華別墅——在國內股民們還在艱辛的“保衛(wèi)3000點”時，這則新聞多少顯得有些扎眼。

量化交易真的這么賺錢，這對于其他小股民公平嗎？

什么是量化交易？

量化交易是指以先進的數(shù)學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

量化交易興起于70年代國外的金融交易市場。就像上面定義里提到的，最早期的量化交易其實就是交易員通過統(tǒng)計和數(shù)學模型，來對金融市場和宏觀經濟的歷史數(shù)據(jù)進行分析，找到證券價格波動的某種規(guī)律，然后按照數(shù)學模型預測出來的結果進行證券交易。

量化交易的一般流程

比如曾經有明星交易員在上世紀70年代統(tǒng)計計算出來某些股票價格和原油價格具有很強的負相關性，即原油越漲股價越跌，依照這個規(guī)律買賣股票讓這個明星交易員在70年代的某一段時間內大獲成功，名利雙收。

隨著使用數(shù)學模型來預測股價的人多起來了，大家又發(fā)現(xiàn)即使有著數(shù)學模型的指導和幫助，人類主導的投資決策仍舊無法避免個人情緒帶來的干擾，要么恐慌，要么貪婪，要么自我懷疑，要么過度自信。在這些情緒因素的影響下，人類交易員總是無法避免犯各種操作上的錯誤。

比如索羅斯曾在2000年初做空美國股市，但是當時美國股票一直瘋狂上漲，所以索羅斯紙面浮虧巨大，導致他懷疑自己的決策并認賠離場。沒多久，美國網絡泡沫破滅，美國股票開始了長達兩年的熊市歷程。所以當計算機和網絡推廣之后，利用量化交易大規(guī)模使用電腦程序指令來做出買賣決策，代替股票交易員的人工決策。這樣買賣的決定完全由數(shù)學模型結果來決定，完全避免人的情緒對于股票交易的影響。

最近幾年我們在新聞上讀到的量化交易，又在單純的數(shù)學模型預測和電腦程序自動控制買賣這些方面更進一步。通過與證券經紀公司或者證券交易所進行深度合作，投資使用最先進的電腦軟硬件和通訊設備，在股票價格變化從交易所的服務器傳遞到普通投資者的電腦或手機上的幾微秒之前“搶先”看到價格，并“搶先”指令買入或者賣出，然后還可以“搶先”再加價，以分厘之差將剛剛交易的股票再賣出或者買回來。每一次這樣的“搶跑”交易可能不過就賺幾毛錢甚至幾分錢，但是每天千次萬次重復這樣的高頻交易，無論股市是牛市還是熊市，這些高頻量化公司都可以賺到豐厚的利潤。

當前美國最成功的量化投資基金如Renaissance Technologies旗下控制著幾千億美元的資本，雇傭著大量名校畢業(yè)的理工科博士和博士后設計數(shù)理模型和交易程序，使用最先進的芯片等硬件，實驗各種如激光通訊、微波通訊等新的技術，每年有著穩(wěn)定的高額投資回報。國內有不少量化高頻基金也屬于這一類投資者。

量化交易系統(tǒng)利用程序進行模擬交易

當然，最近幾年這些量化高頻公司一些高科技之外的商業(yè)手法，也慢慢暴露在大眾眼里。比如幾年前美國的證券公司降低交易費用，投資者買賣股票可以免去手續(xù)費。但是這些免手續(xù)費的證券公司并不是直接將普通投資者的交易指令傳送到股票交易所，而是將這些交易指令“賣”給這些財大氣粗的高頻量化交易公司。

高頻量化交易公司則在幾微秒之內根據(jù)大量交易指令，迅速預測價格在未來幾秒鐘之內的變化方向，在幾微秒之內將自己低買高賣的指令和普通投資者的指令發(fā)往交易所，然后在幾秒之內獲利平倉。美國某知名投資基金近兩年支付給證券公司“購買”普通投資者交易指令的支出就高達20多億美元，可想而知，提前得知投資者交易指令的高頻量化交易公司，通過這幾微秒的優(yōu)勢可以獲得多大的利潤。

這種量化投資策略是合法的嗎？

應該說，廣義的量化投資一直是合法的。通過數(shù)學模型分析股價變化從本質上和通過k線圖炒股、或者研究公司基本面炒股并無區(qū)別。利用電腦程序自動設定買入賣出指令的量化自動交易和由人類下達交易指令也沒有本質區(qū)別。實際上，許多擁有一定數(shù)理知識和編程能力的散戶也在開展量化交易，這些并不是大資本大基金的專利。

但是，上面所提到的利用技術手段或者“購買”普通投資者交易指令來進行高頻量化交易的手段是否合理甚至是否合法，就是值得我們探討的一個問題了。

高頻量化交易的支持者一般認為采用技術手段獲得交易執(zhí)行速度上的優(yōu)勢是公平合理的，畢竟有資本有人力的大資金可以對大量上市公司和經濟政策做更深入的研究，對于行業(yè)和市場的變化比普通的投資者可能有著更深入準確的判斷。就支持高頻交易的人來說，這些投資上的基本面研究優(yōu)勢和高頻交易的軟硬件技術優(yōu)勢一樣，都是規(guī)則允許下的合法合理手段。

但是筆者個人更傾向于高頻量化交易的機構獲得的優(yōu)勢，是一種不公平不正當?shù)母偁巸?yōu)勢。高頻量化公司通過證券公司拿到客戶的交易指令，應該更像是一種“內幕消息”。我們普通投資者做出買賣決定以后，是默認證券公司會將我們的指令發(fā)送給交易所執(zhí)行，我們的投資決策對于我們每一個普通投資者來說都是屬于自己的“內幕消息”，并不打算把我們的投資決策通知高頻量化公司來幫助他們運行數(shù)學模型并從中獲利。在知道大量交易指令以后，高頻量化公司就相當于提前知道普通投資者在未來幾秒內的投資意向，筆者認為這和上市公司內部人員通過了解公司內幕信息并偷偷進行交易有著相同的本質。

而證券公司將開戶投資者的交易指令信息賣給這些高頻量化公司是否合法合理呢？筆者記得在公募基金的交易中，有一個“老鼠倉”的概念，即基金經理等人用自有資金買入股票后，用基金里的客戶資金（如自己控制的機構資金，證券投資基金資金）拉高相應股票價格后，通過出售個人事先購買的股票進行套利的行為。老鼠倉是一種以損害客戶利益為手段自肥的犯罪行為。而證券公司賣掉交易指令的行為雖然沒有私自動用客戶資金，但是通過出售客戶交易信息牟利，這與“老鼠倉”的差別又有多大呢？

量化交易的自動交易系統(tǒng)可以形成對普通交易者的“信息差”

而且高頻量化交易機構除了在資金、技術和人力對普通投資者有著絕對優(yōu)勢的同時，在交易權限上也受到偏愛。比如在融券的時候往往有優(yōu)先權，在股票交易的時候大部分普通投資者都是“T+1”，而高頻量化投資機構則可以“T+0”。這些更加放大了高頻量化交易機構面對普通投資者的不公平優(yōu)勢。

在股票市場之外，高頻量化投資交易還有一個對于社會發(fā)展有著比較大影響的副作用，這就是很多特別聰明、在理工學科上有著出色能力和天賦的青年，沒有把時間和精力用于研發(fā)制造像麒麟9000s這些對國家前途關系重大的領域，而是將寶貴的時間和精力投入到琢磨每一次股票交易差價中那幾厘錢上面去了，不產生社會價值。

當然，從從業(yè)者的個人選擇來說，這無可厚非；高頻量化交易如果成功，那么金錢上的回報十分豐厚，幾億的別墅也不在話下。大家都有追求自己美好生活的權力，自由的選擇職業(yè)也是現(xiàn)代社會基本要求之一，因此我們不能將責任推給這些高頻量化投資行業(yè)的底層從業(yè)者。但是，客觀的講，這些寶貴的人才腦力花費在股票交易上，對于整個社會來說，確實又是一個巨大的浪費。

該如何引導人才流動到我們最需要的科技研發(fā)領域去呢？首先，現(xiàn)在的法律法規(guī)可能的確沒有明文禁止高頻量化交易這個模式中存在的某些問題。而且，即使未來修改法律法規(guī)明文禁止高頻量化的一些操作模式，也會由于海外存在龐大的高頻量化投資行業(yè)，這些頂尖人才仍可能選擇做高頻量化投資。

更好的解決思路，應該是提高科研領域對于那些天賦和能力出眾的年輕人的吸引力。比如增加物質待遇，比如減少科研領域各種繁瑣的雜務和管理手續(xù)，在科研資金和補貼的分配上，更多的向這些處于科研第一線的中青年研究人員傾斜。在設計針對中青年科研人員的評價體系時，根據(jù)專業(yè)的不同，更多鼓勵他們參與解決中國面臨的各種產業(yè)技術難題，不要逼迫科研人員去“水”各種各樣缺乏價值的論文。

在當前的科學發(fā)展環(huán)境下，相比國外，中國仍有著不小的劣勢，只有充分動員和合理發(fā)揮現(xiàn)有理工科研人員的潛力，提高科研體制管理和資金分配的效率，才能更快的追趕國際先進水平，幫助實現(xiàn)國內產業(yè)升級換代。

來源：觀察者網

關鍵詞：