金融算法交易的前沿发展

      马克思曾论述说，"生产力包括科学和技术"，30年前，小平同志根据这一思想用一句话改变了中国的方向――"科技就是生产力"。10年之后，他加了两个字，把这句论断表达得更为明确――"科技是第一生产力"。一般地，人们在工业和农业的领域里引用这句话最多。而笔者在这里想把这句话在金融这个第三产业中做一下延伸，提出"交易科技是金融业的生产力"。

　　作为美国最大的独立券商，盈透证券Interactive Brokers（业内简称IB）非常亮丽的成功曲线鲜明地证明了这一论断。从1977年成立以来，IB就一直全心投入于交易科技的研发，把简单化、自动化作为最终追求的目标。IB的业务有作市、自营及经纪，处理着全世界14.1%的股票期权交易量。首席执行官Thomas Peterffy从一名期权作市商，通过对IB的成功运作而成为当前推动美国及全球金融交易电子化发展的泰斗。在IB的多功能交易平台TWS上，客户用单屏即可交易全世界18个国家八十多个交易所的股票、期货、外汇、期权、债券及ETF。在全球700多位员工中，程序员的数量占到40%以上， (其中这些程序员里，有几十海外华人)。从2008年初盈透举办的第三届全球大学生自动化交易模拟奥运会的获奖名单中，我们也可以了解到中国人在这方面的出色表现――前10名获奖的全球高校大学生中，就有4名是来自中国大陆的海外留学生。IB集团在2008年的税前收入为12亿美元，比2007年增长了约34%。

　　IB的成功案例鲜活地证明了本文的主题----交易科技的进步会形成金融行业中的强大的生产力。我们也可以从华尔街的算法交易的兴起和发展来佐证这一论断。
　　一、算法交易的概念和起源
　　起源：
　　Algorithmic Trading 算法交易，简称Algo Trading, 起源于美国。80年代后期及90年代，美国证券市场的全面电子化成交和电子撮合市场ECN（Electronic Communication Networks）开始发展。纽约证券交易所NYSE在1997年就批准了从分数制报价方式改为十进制小数点报价的方案，这个推进的过程用了三四年。2000年8月开始小范围试点，到2001年才完成，NASDAQ后来在证监会的压力下也跟进这个改革方案。股票报价的最小变动单位由1/16美元或者1/32美元，调低到了0.01美元。买卖之间的最小变动差价大幅缩小了七八成，也减少了做市商的交易优势，因此降低了市场的流动性，（买卖报价被稀释在更多的报价单位上），这些情况改变了证券市场的微观结构。市场流动性的降低导致机构投资者使用计算机来分割交易指令，用以执行到更优越的均价。这种计算均价的标准用VWAP和TWAP来表达，就形成了最初的算法交易的概念。

　　何为算法交易？
　　在维基辞典上，这个词语的解释是使用计算机程序执行交易指令，通过计算机算法来决定特定的一些参数，比如时间、价格、以及最终指令的数量。算法交易可以使用在任何交易策略，包括做市、跨市场价差套利、统计套利及纯投机（包括趋势跟随）等。从速度上来说，算法交易系统每秒可以产生数千个交易指令，其中许多指令顷刻间就可能被取消或被新的指令所取代。算法交易可以把大额委托分割为小单发送，以致不会对整个市场产生太大冲击，还可以寻求最佳的成交执行路径，得到市场最好的报价，从而降低了交易的总体的成本（包括冲击成本和跨市场的差价成本）。波士顿的一家咨询公司Aite Group估计，未来所有欧洲和美国的股票市场中算法交易在2010年末将达到53％的水平。

　　算法交易不仅仅是传统意义上的程式交易。一般我们说程式交易，或者叫计算机程序化交易，是指用电脑来执行人脑想出来的交易策略，这种策略可能是根据以往的价格运动规律，图表模式或信号或者基本面或报告而产生的运动规律而总结出的，它可以是趋势跟随模式，也可以是反趋势模式，或者是其他的例如周期等交易模式。程式交易在中国的发展似乎是以波涛博士在10年前出版的那本《系统交易方法》为里程碑。算法交易的概念让程序化交易program trading传统的定义在业内引起了争议。

　 算法交易对经纪商来说是个指令的执行工具。在西方金融市场上，基金等金融机构想大批买入或抛售股票而不惊动市场，只有通过手段高明且关系网超深厚的大牌经纪人才能做到，客户为此付出的经纪费用也极其高昂。随着基金的经纪商转而采用算法交易(Algorithmic Trading)直接进场Direct Access的方式，效率变得更高了。算法交易使用数量化模型，自动产生算好定时和数量的指令单流来输入市场，因此让基金经理及分析师的工作变得简单。
　　二、算法交易的发展
　　高度竞争的华尔街和机构投资者对阿尔法Alpha无止境的追求推动着算法交易的发展。既然算法交易能很大地提升工作效率，所以众多的华尔街公司都卷入到了这个新的历史潮流上来：

　　最传统和为大家所熟悉的VWAP－Volume Weighted Average Price成交量加权平均价，让指令在大多数成交价格在指定的价格之下。这个新交易科技的保鲜期较短。一上市后，大家都在复制，很快全行业就采用了。根据TABB集团的一项研究，在2004年第二季VWAP在所有算法中占到61％，但到了2006年第二季这个比例已经下降到了16％。机构客户在追求更为复杂精细的算法，而不再是简单的VWAP或TWAP了。

　　最新的较为精密复杂的算法有：
　　个性化设置算法：（IB称为"算法指令"），在后面的算法介绍中有详述。
　　Volume Participation"成交量份额参与"算法:根据某股票的日内某段时间内的特定比例设定交易参与的上限，以降低市场冲击成本；
　　寻求暗池的流动性Dark pool liquidity，让交易行为变得更加隐秘（在别家的报价网络上，隐藏自己的指令群的报价）；IB的用户可连接4个暗池：
　　Liquidnet
　　Knight
　　ISE Midpoint Match
　　Direct Edge
　　统计套利：2006年，NYSE推出了超快的Hybrid Market混合市场（二合一市场）整合了Big Board的传统的专家体系的竞价系统和自动交易系统。当前，在华尔街赢得统计套利Statistical Arbitrage的机会变得更大。新的系统让纽约股票交易所许多股票上的平均的Turnaround时间缩短了30倍，从原来的9秒到0.3秒。
　　以投资组合的角度来思考（而不再是单一股票的思考）管理风险和降低成本。IB在2008年推出了免费向所有客户提供的一个叫"IB风险导航"的产品。它是一个客户实时市场风险管理平台，在全球各资产种类之间提供统一标准的风险数据。
　　智能路由：2007年3月生效的Regulation NMS要求所有的市场必须提供最好的买卖报价。这个制度的革新推动了智能路由订单的算法。Aite Group在2006年曾指出，未来数年的算法交易的浪潮将是智能算法路由，排除了人的干预，全面实现自动化。IB的交易科技在美国乃至世界都居于先驱地位。早在1999年，盈透证券就先于行业内的竞争者，开始提供多个上市股票期权 "smart routing"智能路由。客户的指令可以在单屏的IB交易平台上自动传递到众多市场中最好的配对报价。

　　三、IB的算法交易科技
　　IB集团的创始人汤姆斯·皮特菲推动了美国现代证券的电子化交易变革，他的视角在美国的金融界始终是前卫的，不计其数的公司在复制着盈透公司的智能下单系统及算法交易科技。直接进场和算法交易系统也已经被大的华尔街公司，如瑞士信贷第一波士顿、高盛、美林、摩根斯坦利等所采纳。在1999年汤姆斯向当时的SEC主席证明了电子交易系统在期权市场的有效性之后，监管当局确信交易电子化可以帮助投资者获得最有利价格，并开始强令推进使用这种交易科技。汤姆斯也向美国的交易所施加了压力，推动从喊价市场向电子自动撮合市场的转变。
　　让我们从一系列的几乎不太容易看明白的名词中了解这些算法的先驱吧：

　　1. IB风险漫游：IB风险漫游是一个免费的实时的市场风险管理平台，它将暴露在全球的多种资产统一起来进行风险评估。其易读的制表格界面从投资组合层次开始，连续向下查找获得多种报表视图中的深层细节，使用户容易地识别风险的过度暴露。栏目有Exposure, VAR, Delta, Gamma, Vega, P&L。类似的实时风险管理软件在华尔街被收取几十万美元年费。

　　2. 累积/分配算法
　　
　　适用于股票、期权、期货和外汇。通过大定单切分为较小的、相对随机的头寸量，并将它们以随机的时间间隔发布，累积/分配算法能够帮助对大额定单执行到最优价格，而不被市场注意到。此外，综合的界面允许单个交易者轻松而有效地同时管理多个大额定单。

　　3. 个性化的"算法指令"：华尔街认为的Algo是个了不起的科技进步，但是在行家或程序员的眼里看来他们认为Algo更像种营销的说法，或是一种Marketing的手段，早在人家没叫这种方法为算法交易的时候，IB就已经在做这个工作了。经纪商的销售专家把程序员们认为的理所当然的技术包装成为一个潮流后，更加商业化，就成了"算法交易"这个很好听的名词。我们来介绍一下IB的丰富多彩的50多个指令单中的其中一些"算法指令"：

　　" 到达价格算法: 该IB算法尝试获得定单提交时的中点价格，并考虑用户定义的紧急/风险规避以及日交易量价值的最大百分比；
　　" 平衡影响和风险算法：该IB算法平衡交易期权的市场影响与定单价格在时间范围内变动带来的风险，并考虑用户定义的紧急/风险规避以及日交易量价值的最大百分比；
　　" 最小化影响算法：该IB算法通过将定单沿时间切分，在不超过用户定义的日交易量最大百分比的情况下达到市场平均，从而最小化市场影响；
　　" 交易量百分比算法：该IB算法以用户定义的比率参与交易量；
　　" 时间加权平均价格（TWAP）算法：该IB算法尝试获得从用户提交定单时开始计算直到其完成时的时间加权平均价格；
　　" 交易量加权平均价格（VWAP）算法（保证价格的）：股票的交易量加权平均价格的计算方法是将该股票的每笔交易价值（"价格"×"交易的股数"）加总再除以交易的总股数。默认情况下，VWAP定单从市场开盘开始计算直到市场收盘，对此期间内的所有交易按照交易量加权。交易平台允许用户分别使用有效时间和到期日期区域来修改截止时间和到期时间；
　　" 交易量加权平均价格（VWAP）算法（最大努力的）：该IB算法基于最大努力，在不超过用户定义的日交易量最大百分比的情况下，获得交易量加权平均价格；
　　" 挂钩市场及挂钩中点定单：被限定以最佳要价买入和以最佳出价卖出的定单，以及被限定以全国最佳买卖报价（NBBO）的中点价买入/卖出的定单；
　　" 隐藏订单：隐藏定单（通常是大交易量定单），既不在市场数据中也不在深层交易册中显示其存在；
　　" 波动率定单：交易平台上的一种特殊定单，当中期权或组合的限价被计算为内在波动性的函数；
　　" 冰山订单：冰山定单允许交易员提交一份定单（通常是大交易量定单）而仅公开透露所提交定单的一部分。比如挂1万股买单，却只显示1百股的买量；
　　" 分段定单：分段定单指令依据最初的限价定单，自动地创建一系列有着增量式更低（更高）价格的买入（卖出）限价定单；
　　" 一篮子订单：一组被存入单个文件并被打包提交的独立定单。
　　四、算法交易在亚洲的发展
　　 美国与中国的市场特性的重要差别――路由：
　　在美国，由于同一股票可以同时在不同的交易平台上买卖，进而报价有差异，所以考虑指令成交的路由、考虑Fragmentation零碎性是美国证券市场上的算法交易的重要课题。但在中国证券市场上，则不不存在这个因素，因为中国象许多亚洲国家的证券市场那样，是统一的。
　　 有人说，在亚洲，控制、速度、匿名和成本是推动算法交易流行的主要动力，在这里股票价差大，流动性低，算法交易的意义是所增加的价値就在于帮助机构客户执行交易。
　　 2006年韩国Koscom的CEO Lee Jony Kyo说过，算法交易已大大激起了韩国金融业的兴趣。2009年，新的资本市场法律将实行，韩国的金融服务业将会有很大变化。据说，韩国的证券公司可以给投资者提供任何产品，比如OTC柜台市场的衍生品，外汇现货。他们称之为多资产和交叉指令交易multi-Asset and cross-order trading.虽然证券市场规模也许不如香港的大，但是韩国的期权衍生品的成交量早已在世界上占据领先地位。随着新开放政策的实施，我个人预计韩国的交易科技将在未来得到较大的发展
　　 东京证券交易所、香港联交所、新加坡交易所和悉尼交易所是亚太区采用算法交易的主要市场。
　　 算法交易倒是银行间的外汇保证金市场所应该研究的课题。中国前期暂停了中国银行(601988,股吧)业的外汇保证金业务（现已部分恢复），引用当时媒体报道的银监会创新监管与协作部主任李伏安的说法，是因为风险控制能力还不能适应外汇保证金交易的要求。如果从更专业的角度看来，其根本原因还是在于银行的交易科技有些跟不上快速发展和运动的全球外汇及其他金融市场。
　　五、未来的交易观：全球交易与全局交易
　　最后来分享一下笔者所理解的顶尖交易者的交易观：全球交易与全局交易。
　　许多世界级的对冲基金操盘手在访谈中都表达过类似上面的观点。专业投资者控制下的热钱不会将资金套牢在某单个市场，他们一方面会专注于被投资的项目，一方面也具有着全局交易的视野，随时将交易热点进行切换。
　　既然"科技就是生产力"，那么金融生产力――交易科技在中国还有很大的发展空间。生产力的发展和提高，离不开政策的开放。就像30年前的改革开放释放了中国巨大的生产力一样，未来中国金融业的政策的开放，将不可避免地释放生产力。
　　在全局交易与全球交易的观点的指引下，未来的时间，以下的国内金融市场方面或许能成为看得见的风景：
　　T+0 交易（股票日内交易）
　　融资融券
　　股票期权
　　股指期货
　　国债期货
　　个股期货
　　做市商制