【文/觀察者網(wǎng)專(zhuān)欄作者 金鐘】

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

量化交易真的這么賺錢(qián)，這對(duì)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(jìn)的數(shù)學(xué)模型替代人為的主觀判斷，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選能帶來(lái)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(dòng)的影響，避免在市場(chǎng)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(guó)外的金融交易市場(chǎng)。就像上面定義里提到的，最早期的量化交易其實(shí)就是交易員通過(guò)統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)模型，來(lái)對(duì)金融市場(chǎng)和宏觀經(jīng)濟(jì)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找到證券價(jià)格波動(dòng)的某種規(guī)律，然后按照數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)出來(lái)的結(jié)果進(jìn)行證券交易。

量化交易的一般流程

比如曾經(jīng)有明星交易員在上世紀(jì)70年代統(tǒng)計(jì)計(jì)算出來(lái)某些股票價(jià)格和原油價(jià)格具有很強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性，即原油越漲股價(jià)越跌，依照這個(gè)規(guī)律買(mǎi)賣(mài)股票讓這個(gè)明星交易員在70年代的某一段時(shí)間內(nèi)大獲成功，名利雙收。

隨著使用數(shù)學(xué)模型來(lái)預(yù)測(cè)股價(jià)的人多起來(lái)了，大家又發(fā)現(xiàn)即使有著數(shù)學(xué)模型的指導(dǎo)和幫助，人類(lèi)主導(dǎo)的投資決策仍舊無(wú)法避免個(gè)人情緒帶來(lái)的干擾，要么恐慌，要么貪婪，要么自我懷疑，要么過(guò)度自信。在這些情緒因素的影響下，人類(lèi)交易員總是無(wú)法避免犯各種操作上的錯(cuò)誤。

比如索羅斯曾在2000年初做空美國(guó)股市，但是當(dāng)時(shí)美國(guó)股票一直瘋狂上漲，所以索羅斯紙面浮虧巨大，導(dǎo)致他懷疑自己的決策并認(rèn)賠離場(chǎng)。沒(méi)多久，美國(guó)網(wǎng)絡(luò)泡沫破滅，美國(guó)股票開(kāi)始了長(zhǎng)達(dá)兩年的熊市歷程。所以當(dāng)計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)推廣之后，利用量化交易大規(guī)模使用電腦程序指令來(lái)做出買(mǎi)賣(mài)決策，代替股票交易員的人工決策。這樣買(mǎi)賣(mài)的決定完全由數(shù)學(xué)模型結(jié)果來(lái)決定，完全避免人的情緒對(duì)于股票交易的影響。

最近幾年我們?cè)谛侣勆献x到的量化交易，又在單純的數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)和電腦程序自動(dòng)控制買(mǎi)賣(mài)這些方面更進(jìn)一步。通過(guò)與證券經(jīng)紀(jì)公司或者證券交易所進(jìn)行深度合作，投資使用最先進(jìn)的電腦軟硬件和通訊設(shè)備，在股票價(jià)格變化從交易所的服務(wù)器傳遞到普通投資者的電腦或手機(jī)上的幾微秒之前“搶先”看到價(jià)格，并“搶先”指令買(mǎi)入或者賣(mài)出，然后還可以“搶先”再加價(jià)，以分厘之差將剛剛交易的股票再賣(mài)出或者買(mǎi)回來(lái)。每一次這樣的“搶跑”交易可能不過(guò)就賺幾毛錢(qián)甚至幾分錢(qián)，但是每天千次萬(wàn)次重復(fù)這樣的高頻交易，無(wú)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(rùn)。

當(dāng)前美國(guó)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(shè)計(jì)數(shù)理模型和交易程序，使用最先進(jìn)的芯片等硬件，實(shí)驗(yàn)各種如激光通訊、微波通訊等新的技術(shù)，每年有著穩(wěn)定的高額投資回報(bào)。國(guó)內(nèi)有不少量化高頻基金也屬于這一類(lèi)投資者。

量化交易系統(tǒng)利用程序進(jìn)行模擬交易

當(dāng)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(guó)的證券公司降低交易費(fèi)用，投資者買(mǎi)賣(mài)股票可以免去手續(xù)費(fèi)。但是這些免手續(xù)費(fèi)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(mài)”給這些財(cái)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(nèi)根據(jù)大量交易指令，迅速預(yù)測(cè)價(jià)格在未來(lái)幾秒鐘之內(nèi)的變化方向，在幾微秒之內(nèi)將自己低買(mǎi)高賣(mài)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(nèi)獲利平倉(cāng)。美國(guó)某知名投資基金近兩年支付給證券公司“購(gòu)買(mǎi)”普通投資者交易指令的支出就高達(dá)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(guò)這幾微秒的優(yōu)勢(shì)可以獲得多大的利潤(rùn)。

這種量化投資策略是合法的嗎？

應(yīng)該說(shuō)，廣義的量化投資一直是合法的。通過(guò)數(shù)學(xué)模型分析股價(jià)變化從本質(zhì)上和通過(guò)k線圖炒股、或者研究公司基本面炒股并無(wú)區(qū)別。利用電腦程序自動(dòng)設(shè)定買(mǎi)入賣(mài)出指令的量化自動(dòng)交易和由人類(lèi)下達(dá)交易指令也沒(méi)有本質(zhì)區(qū)別。實(shí)際上，許多擁有一定數(shù)理知識(shí)和編程能力的散戶也在開(kāi)展量化交易，這些并不是大資本大基金的專(zhuān)利。

但是，上面所提到的利用技術(shù)手段或者“購(gòu)買(mǎi)”普通投資者交易指令來(lái)進(jìn)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(gè)問(wèn)題了。

高頻量化交易的支持者一般認(rèn)為采用技術(shù)手段獲得交易執(zhí)行速度上的優(yōu)勢(shì)是公平合理的，畢竟有資本有人力的大資金可以對(duì)大量上市公司和經(jīng)濟(jì)政策做更深入的研究，對(duì)于行業(yè)和市場(chǎng)的變化比普通的投資者可能有著更深入準(zhǔn)確的判斷。就支持高頻交易的人來(lái)說(shuō)，這些投資上的基本面研究?jī)?yōu)勢(shì)和高頻交易的軟硬件技術(shù)優(yōu)勢(shì)一樣，都是規(guī)則允許下的合法合理手段。

但是筆者個(gè)人更傾向于高頻量化交易的機(jī)構(gòu)獲得的優(yōu)勢(shì)，是一種不公平不正當(dāng)?shù)母?jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。高頻量化公司通過(guò)證券公司拿到客戶的交易指令，應(yīng)該更像是一種“內(nèi)幕消息”。我們普通投資者做出買(mǎi)賣(mài)決定以后，是默認(rèn)證券公司會(huì)將我們的指令發(fā)送給交易所執(zhí)行，我們的投資決策對(duì)于我們每一個(gè)普通投資者來(lái)說(shuō)都是屬于自己的“內(nèi)幕消息”，并不打算把我們的投資決策通知高頻量化公司來(lái)幫助他們運(yùn)行數(shù)學(xué)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(dāng)于提前知道普通投資者在未來(lái)幾秒內(nèi)的投資意向，筆者認(rèn)為這和上市公司內(nèi)部人員通過(guò)了解公司內(nèi)幕信息并偷偷進(jìn)行交易有著相同的本質(zhì)。

而證券公司將開(kāi)戶投資者的交易指令信息賣(mài)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(gè)“老鼠倉(cāng)”的概念，即基金經(jīng)理等人用自有資金買(mǎi)入股票后，用基金里的客戶資金（如自己控制的機(jī)構(gòu)資金，證券投資基金資金）拉高相應(yīng)股票價(jià)格后，通過(guò)出售個(gè)人事先購(gòu)買(mǎi)的股票進(jìn)行套利的行為。老鼠倉(cāng)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(mài)掉交易指令的行為雖然沒(méi)有私自動(dòng)用客戶資金，但是通過(guò)出售客戶交易信息牟利，這與“老鼠倉(cāng)”的差別又有多大呢？

量化交易的自動(dòng)交易系統(tǒng)可以形成對(duì)普通交易者的“信息差”

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

在股票市場(chǎng)之外，高頻量化投資交易還有一個(gè)對(duì)于社會(huì)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(xué)科上有著出色能力和天賦的青年，沒(méi)有把時(shí)間和精力用于研發(fā)制造像麒麟9000s這些對(duì)國(guó)家前途關(guān)系重大的領(lǐng)域，而是將寶貴的時(shí)間和精力投入到琢磨每一次股票交易差價(jià)中那幾厘錢(qián)上面去了，不產(chǎn)生社會(huì)價(jià)值。

當(dāng)然，從從業(yè)者的個(gè)人選擇來(lái)說(shuō)，這無(wú)可厚非；高頻量化交易如果成功，那么金錢(qián)上的回報(bào)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(quán)力，自由的選擇職業(yè)也是現(xiàn)代社會(huì)基本要求之一，因此我們不能將責(zé)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(fèi)在股票交易上，對(duì)于整個(gè)社會(huì)來(lái)說(shuō)，確實(shí)又是一個(gè)巨大的浪費(fèi)。

該如何引導(dǎo)人才流動(dòng)到我們最需要的科技研發(fā)領(lǐng)域去呢？首先，現(xiàn)在的法律法規(guī)可能的確沒(méi)有明文禁止高頻量化交易這個(gè)模式中存在的某些問(wèn)題。而且，即使未來(lái)修改法律法規(guī)明文禁止高頻量化的一些操作模式，也會(huì)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(yīng)該是提高科研領(lǐng)域?qū)τ谀切┨熨x和能力出眾的年輕人的吸引力。比如增加物質(zhì)待遇，比如減少科研領(lǐng)域各種繁瑣的雜務(wù)和管理手續(xù)，在科研資金和補(bǔ)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(shè)計(jì)針對(duì)中青年科研人員的評(píng)價(jià)體系時(shí)，根據(jù)專(zhuān)業(yè)的不同，更多鼓勵(lì)他們參與解決中國(guó)面臨的各種產(chǎn)業(yè)技術(shù)難題，不要逼迫科研人員去“水”各種各樣缺乏價(jià)值的論文。

在當(dāng)前的科學(xué)發(fā)展環(huán)境下，相比國(guó)外，中國(guó)仍有著不小的劣勢(shì)，只有充分動(dòng)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(guó)際先進(jìn)水平，幫助實(shí)現(xiàn)國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)換代。

來(lái)源：觀察者網(wǎng)

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