金鐘：量化交易對“小韭菜”們公平嗎？

【文/觀察者網專欄作者 金鐘】

量化交易投資基金老闆一擲億金購買豪華別墅——在國內股民們還在艱辛的“保衞3000點”時，這則新聞多少顯得有些扎眼。

量化交易真的這麼賺錢，這對於其他小股民公平嗎？

什麼是量化交易？

量化交易是指以先進的數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據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。

量化交易興起於70年代國外的金融交易市場。就像上面定義裏提到的，最早期的量化交易其實就是交易員通過統計和數學模型，來對金融市場和宏觀經濟的歷史數據進行分析，找到證券價格波動的某種規律，然後按照數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。

隨着使用數學模型來預測股價的人多起來了，大家又發現即使有着數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，要麼恐慌，要麼貪婪，要麼自我懷疑，要麼過度自信。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並認賠離場。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後，利用量化交易大規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學模型結果來決定，完全避免人的情緒對於股票交易的影響。

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，並“搶先”指令買入或者賣出，然後還可以“搶先”再加價，以分釐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複這樣的高頻交易，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旗下控制着幾千億美元的資本，僱傭着大量名校畢業的理工科博士和博士後設計數理模型和交易程序，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，每年有着穩定的高額投資回報。國內有不少量化高頻基金也屬於這一類投資者。

量化交易系統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手法，也慢慢暴露在大眾眼裏。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費。但是這些免手續費的證券公司並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往交易所，然後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？

應該説，廣義的量化投資一直是合法的。通過數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並無區別。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別。實際上，許多擁有一定數理知識和編程能力的散户也在開展量化交易，這些並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採用技術手段獲得交易執行速度上的優勢是公平合理的，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，對於行業和市場的變化比普通的投資者可能有着更深入準確的判斷。就支持高頻交易的人來説，這些投資上的基本面研究優勢和高頻交易的軟硬件技術優勢一樣，都是規則允許下的合法合理手段。

但是筆者個人更傾向於高頻量化交易的機構獲得的優勢，是一種不公平不正當的競爭優勢。高頻量化公司通過證券公司拿到客户的交易指令，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後，是默認證券公司會將我們的指令發送給交易所執行，我們的投資決策對於我們每一個普通投資者來説都是屬於自己的“內幕消息”，並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學模型並從中獲利。在知道大量交易指令以後，高頻量化公司就相當於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並偷偷進行交易有着相同的本質。

而證券公司將開户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後，用基金裏的客户資金（如自己控制的機構資金，證券投資基金資金）拉高相應股票價格後，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户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户資金，但是通過出售客户交易信息牟利，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着絕對優勢的同時，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勢。

在股票市場之外，高頻量化投資交易還有一個對於社會發展有着比較大影響的副作用，這就是很多特別聰明、在理工學科上有着出色能力和天賦的青年，沒有把時間和精力用於研發製造像麒麟9000s這些對國家前途關係重大的領域，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釐錢上面去了，不產生社會價值。

當然，從從業者的個人選擇來説，這無可厚非；高頻量化交易如果成功，那麼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，自由的選擇職業也是現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的底層從業者。但是，客觀的講，這些寶貴的人才腦力花費在股票交易上，對於整個社會來説，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領域去呢？首先，現在的法律法規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明文禁止高頻量化的一些操作模式，也會由於海外存在龐大的高頻量化投資行業，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於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，在科研資金和補貼的分配上，更多的向這些處於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，根據專業的不同，更多鼓勵他們參與解決中國面臨的各種產業技術難題，不要逼迫科研人員去“水”各種各樣缺乏價值的論文。

在當前的科學發展環境下，相比國外，中國仍有着不小的劣勢，只有充分動員和合理髮揮現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，幫助實現國內產業升級換代。

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