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    巴伦周刊:程序交易大行其道 美股或再现黑色星期一

    2017年10月23日 10:05   新浪财经 微博 收藏本文  
    图为《巴伦周刊》?#21448;?#23553;面图为《巴伦周刊》?#21448;?#23553;面

      导读:《巴伦周刊》新一期封面文章称,随着计算机驱动交易的兴起,一些人士看到1987年股市崩盘的影子,提醒警惕抛售潮恶性循环。

      黑色星期一。虽然“黑色星期一”所指的股灾发生在30年前,但如今想来仍心有余悸——19871019日,道指在一波又一波?#30528;?#20013;下跌近四分之一。

      当时谁也没有见过这样的股灾,至少在美国没人见过。在事后对道指为何一天便下跌508点的回顾中,专家们发现了一个罪魁祸首,那就是旨在利用期货合约防范市场下跌的量化工具?#24052;?#36164;组合保险”。该工具反而造成一个恶性循环,自动?#30528;?#20135;生更多的?#30528;獺?/span>

      自黑色星期一以来,市场起起落落,我们仍惊讶于投资组合保险这种事后看来显然是一种误导策略所造成的意外后果。然而在随后的日子里,市场参与者已越来越依赖运行算法系统的计算机选股、缓和风险、进行交易、押注波动性等,而算法系统与被认为导致黑色星期一的那些因素类似。

      计算机驱动的投?#22987;?#22686;已造成风险可予衡量并管理的假象。不过近年来的几次股市异动显示下一次市场大跌有可能因计算机控制交易的情况而加剧,这几次股市异动出现了股价突然、剧烈?#36864;?#20046;莫名其妙的波动。Marketfield资产管理公司CEO绍乌尔(Michael Shaoul)称,目前股市较人们想象的更加脆弱。

      算法推动、基于规则的交易兴起反映了社会几乎各个方面的变化。随着计算机变得越来越强大,它们能够完成人类已经在做的工作,而且只会做得更好、更快。这就是为何谷歌在信息搜索方面取代了百科全书,为?#25105;?#21160;银行正在逐渐取代银行分支机构,?#32422;?#20026;何有朝一日我们的汽?#21040;?#33021;够自动驾驶带我们去上班。这也是为何华尔街借助计算机进行从投资组合构建、证券交易到作出长期投资决定的各种工作。

      1987年以来,人们在理解股?#34892;星?#25512;动因素及如何将其用于投资组合构建方面取得了巨大进展。研究人员首先关注各种“因子?#20445;?/span> 比如一只股票相对于市场的波动性(贝塔系数)、这支股票市值是大还是小——规模因子,被低估还是高估——估值因子。最近因子分析法的使用激增,定性、动能等其它众多因子?#21450;?#25324;在内(后者涉及买入表现最佳的股票并回避表现最差的股票。)

      量化投?#25910;?#26089;就明白,根据股票的特性而非一家特定公司的基本业务面押注股票是跑赢市场的一个好办法。事实上这种办法效果很好,?#28798;?#20110;很多基本面或“积极型” 基金经理如今借助量化工具构建自己的投资组合,并确保自己不会进行不希望的押注。野村证券量化投资策略师麦兹里奇(Joseph Mezrich)称,一位“积极型”基金经理的?#23548;?/span>70%可由量化因子解释,回报很大部分由各种因子推动,对此人们越来越明白。

      一个结果是指数型基金与交易所交易基金(ETF)兴起。能够购买一支基于标?#35745;?#23572;500指数的指数基金(?#23548;?#19978;是押注大公司将跑赢小公司)使得传统的基本面研究和选股不再必要。此后便创建了多种指数基金和ETF以反映任?#25991;?#22815;想象得出的因子。为了?#38750;?#26356;好的表现,一些基金甚至融合多重因子。

      结果越来越多的?#24335;?#25237;入基于规则的投资。据对冲基金研究公司HFR,如今对冲基金量化策略投?#25910;?/span>9334亿美元,较2007年的4990亿美元大增。而?#19968;?#26377;大约3万亿美元的指数型ETF,这些ETF按照定义是基于规则投资的基金。结果便是如今数万亿美元正由电?#36234;?#34892;投资。晨星公司分析师Tayfun Icten称,“我们从未见过如此多的投资决定由量化系统推动。”

      这与20世纪80年代大不相同。如果30年前你想进行一笔交易,你给经纪人打电话,然后经纪人给公司交易员打电话,交易员给负责交易一只股票的专人打电话,最后交易才得?#28798;?#34892;。这个过程又慢又麻烦,而且效?#23454;?#19979;。随着计算机?#38469;?#30340;发展,机器逐渐从人类手中接管绝大多数?#34903;琛?#22914;今几乎每一笔交易?#21152;?#26576;种算法处理,由计算机提出然后由互相交互的计算机执行。

      过去30年发生改变的并非只有处理交易的实体。如今交易价格以美分而非一美元的1/81/16为单位变动。虽然这使得投?#25910;?#20080;卖股票成本降低,但过去靠最高买价和最低卖价之间价差获利的做市商因此利润大减。于是做市商被算法取代,这些算法编程能马上识别流动性、消息流和其它情况等变化,并作出相应反应。

      绝大多数时间这样做无关紧要。如果你想买一只股票,你打开电脑登陆账号,然后下单,而订单几乎马?#29616;?#34892;。?#20013;?#36153;之低是30年前无法想象的。这套系统对个人投?#25910;?#26469;说行之?#34892;В?#32780;?#19968;?#32487;续?#34892;А?#21482;要不出差错。

      但差错时有发生。1998年,?#21040;?#24471;主舒尔斯(Myron Scholes)和默顿(Robert Merton)牵头的Long-Term Capital ManagementLTCM)“量化专家”几乎造成市场大跌,当时这家对冲基金基于预期市场行为量化模式的高杠杆交易在俄罗斯出人意料地违约债务后亏损。亏损因LTCM?#32654;?#21152;大其押注的举债而放大。只有美联储组织的?#20173;?#25165;防止了大盘跳水。

      20078月,量化投资基金大跌,成为一场著名的“量化地震”。至今都无人知晓这场地震的起因,但又一次是从计算机模型发难,并造成进一步下跌。随着关注亏损的风控经理抛售股票,人类行为加剧混乱。专事量化投资策略的基金据说损失惨重:Renaissance Institutional Equities在当月月初损失近9%高盛Global Alpha则遭遇两位数百分比跌幅。

      这对市场的影响并非巨大——标?#35745;?#23572;500指数在8月前两周仅累积下跌3.3%,但这一?#24405;?#26174;示了交易失误及太多基金因其模型设置而?#40644;?#22312;同一时间抛售会发生的情况。这值得量化专家警醒,此后量化专家打造更加复杂的系统,以减少导致大跌的那种交易?#23548;?#29366;况。

      最近,据信向投?#25910;?#25552;供买入股票或投?#25910;?#20986;售股票时接手以创造流动性的算法造成很多问题。201056日,标?#35745;?#23572;500指数仅仅30分钟便下跌7%,当时股票买卖报价?#23545;?#33073;离其交易区间,有时股票买价低至一美分,卖价则高达10万美元。

      这一次同样无人知晓标?#35745;?#23572;500指数骤跌原因。投?#25910;?#22240;欧债危机不断发展一?#38381;?#25112;兢兢,但只此一点似乎不太可能促发自动化做市商?#30528;獺?#32654;国商品期货交易委员会将其原因归咎为一位期货交易员下的假定单。美国证券交易委员会则指出,起因是一家寻求防范潜在下跌的共同基金公司在期货市场抛出的巨额卖单,该卖单被设计不合理的算法处理——这再次提醒人们,只有设计算法的人使用,算法才是不错的。

      虽然这次混乱很快结束,而且标?#35745;?#23572;500指数当日跌幅更加温和,只有3.2%,但此?#24405;?#24341;发人们对于计算机化交易将加剧跌势的担忧。

      之后监管部门和交易所作出了很多改革,但所谓的闪崩继续发生,尽管其破坏性不再像1987年的黑色星期一那样大。比如2015824日,道指开盘五分钟下跌近1100点。这次大跌由导致?#20998;?#32929;市下跌的中国股市跳水促成。?#20998;?#21644;中国股市下跌均在美国股市闭市期间发生,这意味着投?#25910;?#36716;向期货和期权市场交易。

      美国股市开盘时一片混乱:标?#35745;?#23572;500指数成分股只有大约一半在上午9:35前开始交易,罗素3000指数成分股四分之一盘中下跌10%10%以上,很多大型ETF交易价格远低于其基础资产价格。觉察到?#34892;?#24322;样到算法只是从市场退出。标?#35745;?#23572;500指数再次收复大跌的相当部分跌幅,但敏锐的市场观察家发现了早先时代的可怕影子。摩根大通策略师Marko Kolanovic的一份报告在当时广为传诵,Kolanovic在报告中把原因归咎为?#30528;?#30340;恶性循环,将其比作1987年的黑色星期一。

      闪崩不仅限于股市。20141015日,美国10年期国债价格飙升,造成收益率短短几分钟大跌0.35个百分点,然后又?#26438;?#22238;升。美国证券交易委员会将这次国债走势的突然波动归咎为自动化高频交易算法的作用日益加大。

      最近的?#21482;?#21457;生在今年518日,当时iShares MSCI Brazil Capped ETF盘中一度大跌19%,最终收跌16%。相比之下,这支巴西ETF2008年金融危机高峰时期单日最大跌幅为19%。虽然5月份出现了一些不利消息——报道称巴西总统Michel Temer已因腐败丑闻身陷囹圄,但这似乎不是该ETF如此大跌的充分理由。

      Marketfield CEO 绍乌尔将该ETF的大跌归咎为多种因子的综合结果,其中包括被动投资发展(这使得买卖整个国家的市场非常简单,只需按按键盘就够了)与计算机推动交易相结合。Shaoul表示,是人在按键盘还是计算机在按键盘不得而知,但这造成了波动性突然没来由地飙升的可能性。

      该巴西ETF相当?#26438;?#22320;收复了失地,到8月底已超过517日收盘点位。

      美银美林股票衍生品策略师Chintan Kotecha称,美国股市未遭遇过这种大跌,但在当前?#38505;?#38454;段经历了众多“脆弱?#24405;保?#21333;日突然下跌)。不过由于股市处于牛市,市场最初下跌后跟风者?#36873;?/span>Kotecha把跟风者不多一定程度上归咎为央行?#20013;?#36141;债,央行购债为市场提供了亟需的支持。

      跟风是1987年市场的主流,当时?#30528;?#33258;动触发更多的?#30528;獺?#19968;些评论家认为,出现类似情形的风险正在加剧。一个尤其令人担心的领域是波动性目标策略和风险均衡策略,前者试图维持投资组合的波动性不变,后者试?#38469;?#25237;资组?#29616;?#30340;债券、股票和其它资产风险均衡——有时候采用杠杆实现。当波动性低时,这些投资组合能较波动性高时持有风险更高的资产。不过波动性一上升并高企,这些类型的基金便需要开始出售股票和其它资产,以保持其投资组合处于相同水平。如果他们抛售足够的数量,波动性有可能进一步高?#29301;?#20174;而导致甚至更多的?#30528;獺?/span>

      在市场下跌时,大宗商品交易顾?#37322;?#26679;有可能?#26438;?#36864;出多头?#21453;?#21644;寻求做空股票,从而在其退出之际造成进一步?#30528;?#21387;力。?#21448;?#22823;学首席风?#23637;佟?#30740;?#31354;?#21453;馈循环造成金融危机的《理论的终结》(The End of Theory)一书作者布克?#39038;?#20271;(Richard Bookstaber)称,“?#30528;?#34892;动导致更多?#30528;?#34892;动”。

      也许重要的问题是由谁来买入。巴菲特(Warren Buffett)曾?#36153;裕?#25237;?#25910;?#24212;在他人贪婪时?#24535;澹?#22312;他人?#24535;?#26102;贪婪,但当前市场结构使这句名言有了不同含义。市场下跌时算法提供的流动性不如人类做市商,人类做市商也许会?#24760;?#22914;何从市场混乱中获利。

      克拉诺维科称,动能和被动策略的兴起已导致大约2万亿美元?#21448;?#21160;型基金经理手中转出,大家本可在股市下跌之际依赖这些基金经理逢低吸纳,下一次危机的主因将是上次危机以来市场变化所造成的?#29616;?#27969;动性破坏。

      不过绝大多数策略师承认,发生这样的危机的可能性并不高。很大程度上将取决于流动性破坏的原因及季节性因素——比如夏季成交量较为清淡。计算机也并非?#30528;?#24694;性循环的唯一原因,毕竟计算机驱动交易之前熊市早就存在。

      量化投?#25910;?#31216;,他们已从以往的失误中吸取教?#25285;?#22914;今不太可能被利用或跟风。此外,监管部门和交易所制定了有助于阻止未核对抛售潮的规定,标?#35745;?#23572;500指数在跌幅达到7%13%20%时将暂停交易。

      也许这些预?#26469;?#26045;将具有阻止抛售潮的作用。?#24760;?#21040;股市的高估值和美联储的缩表计划,也许我们很快就能验证。(柠楠/编译)

    责任编辑:张玉洁 SF107

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