中性看待量化交易 適時制定監(jiān)管框架

    今年以來，A股市場板塊分化劇烈，但總體成交量持續(xù)放大，成交超萬億的天數(shù)和單日最大成交量分別為34天和1.7萬億元，雖然尚未超過2015年峰值，但相對平和的市場氣氛下如此巨量的成交及其資金來源還是引起各方關(guān)注。

    有研究機構(gòu)認為，量化交易是當前巨量成交的重要因素，有人甚至估算出量化交易占到總成交量的50%左右。統(tǒng)計量化交易相對困難，這些研究是否準確也難以評估，但隨著A股市場深度和廣度不斷拓展，A股市場量化交易快速增長是不爭的事實，其潛在影響不可忽視。

    量化交易、程序化交易、AI交易、高頻交易是略有區(qū)別但又相互交叉的概念，總體來看，它們是高科技對市場交易產(chǎn)生影響的體現(xiàn)，這些交易方式在發(fā)達市場已進化了幾十年時間?？傮w來看，它們對完善市場的價格發(fā)現(xiàn)功能、增加市場流動性方面起到了一定的正面作用，最有力的證據(jù)就是美國市場的買賣利差20多年來明顯縮小。不過，這些交易方式對市場的穩(wěn)定性、公平性等方面也產(chǎn)生了不容忽視的巨大影響。

    1987年10月19日，美國股市在沒有明顯基本面利空的情況下發(fā)生暴跌，道瓊斯指數(shù)一天內(nèi)下跌了22.6%，市場指數(shù)在數(shù)日內(nèi)最大下跌了1/3，事后分析普遍認為程序化交易是市場巨震的主要原因。1998年，通過數(shù)學模型進行程序化交易的長期資本管理公司（LTCM）在持續(xù)成功后突然破產(chǎn)，則讓人看到了模型交易方式在小概率事件面前的致命弱點。

    從個體層面看，量化交易最大的問題在于其模型不論多么完美，均是建立在歷史數(shù)據(jù)之上，對歷史經(jīng)驗無法預測的小概率事件缺乏抵御能力，理論上也和LTCM一樣逃不過小概率事件的打擊，甚至是致命打擊。從市場層面看，程序化交易模型均包含實時行情報價，模型的套利色彩多數(shù)時候可能有助于降低市場波動性，但在行情波動突破模型參數(shù)的閾值時，容易產(chǎn)生火燒連營的效果，極大地推高市場波動性。近年海外市場的每一次劇烈波動，幾乎都能看到量化交易的影子。此外，高頻閃電交易往往需要借助通訊速度上的優(yōu)勢，可能會造成對普通投資者的不公平。

    對A股市場量化交易的增長，既不用歡呼，也不要視為洪水猛獸，既要看到它正面的作用，也要對其潛在負面影響保持警覺。對監(jiān)管來說，最重要的是摸清底細，包括其規(guī)模、操作方式和影響市場運行的機理。理論上，量化交易者也是來市場賺錢的，既不是天使也不是魔鬼，它是偏中性的，但不能讓它一直處于黑箱狀態(tài)。目前，監(jiān)管者和第三方機構(gòu)要做的是加大研究力度，為市場提供更多的統(tǒng)計數(shù)據(jù)信息，遠期而言，則要隨著這一領(lǐng)域的發(fā)展，不斷摸索經(jīng)驗，制定最適合中國環(huán)境的監(jiān)管框架。