文|創(chuàng)瞰巴黎 Jean Zeid
編輯|Meister Xia
導(dǎo)讀
高頻交易作為量化投資的重要方法，在如今的股票市場，正越來越受到廣大的機構(gòu)投資者的關(guān)注。擁有高頻交易的機構(gòu)或者投資者，比還在采用傳統(tǒng)低頻交易的投資者獲取收益的穩(wěn)定性和回報率明顯要高很多，那么究竟什么是高頻交易？怎樣才能實現(xiàn)高頻交易？高頻交易在獲利的同時又承擔(dān)著怎樣的風(fēng)險？人工智能會在未來發(fā)揮作用嗎？
一覽：
- 高頻交易是指在極短的時間范圍內(nèi)，在金融市場上發(fā)出買入和賣出指令。
- 高頻交易是算法驅(qū)動的自動交易，能夠針對市場事件做出非常迅速的反應(yīng)。
- 股市約有三分之二的交易都是高頻交易。
- 當(dāng)交易規(guī)模較大時，風(fēng)險反而較小，因為高頻交易主要以極快的反應(yīng)速度取勝。
- 高頻交易可能會因算法出錯或黑客攻擊而導(dǎo)致股市崩盤。
Hi! PARIS是由巴黎綜合理工大學(xué)和巴黎高等商學(xué)院（HEC Paris）新成立的中心，主要負(fù)責(zé)科學(xué)、商業(yè)和社會領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析以及人工智能發(fā)展。近期，法國國家信息與自動化研究所（Centre Inria de Saclay, Inria）加入了該中心。
01 什么是高頻交易？
答：高頻交易是指在極短的時間范圍內(nèi)，針對市場上的某些突發(fā)狀況，通過買賣差價而獲利的交易策略。例如，當(dāng)美聯(lián)儲宣布降息時，高頻交易員會在消息出來的瞬間迅速下單。
02 誰是高頻交易背后的“神秘人”？
答：很顯然，人類無法在這么短的時間內(nèi)做出反應(yīng)。高頻交易主要有兩大特點：首先，它是計算機自動完成的交易，需要算法驅(qū)動；其次，它必須針對宏觀經(jīng)濟政策或價格變動等市場突發(fā)狀況做出極其迅速的反應(yīng)。
03 能否為我們簡述一下證券交易所自動化的背景？
答：多年來，人們每每想到證券交易所，腦海中都會浮現(xiàn)出交易員在交易大廳中公開喊價的場景。然而，自1986年開始，交易所便開始安裝計算機輔助交易系統(tǒng)，以取代傳統(tǒng)的大廳場內(nèi)交易。對各大交易所而言，自動化過程始于20世紀(jì)60年代末，到90年代初期，股票交易流程的自動化已基本完成。在此過程中，算法交易和高頻交易也應(yīng)運而生。
04 高頻交易占比多少？
答：預(yù)估表明，股票市場上約有三分之二的交易都是高頻交易。這一比例可能看起來很高，但大家無需為此驚嘆。以超市為例，盡管超市貢獻(xiàn)了大量的商品交易額，但歸根結(jié)底它只是個媒介。高頻交易員并非證券的最終持有人，而是委托人，在很短的時間內(nèi)對證券代為管理。
05 在高頻交易的背后，人類扮演著什么角色？
答：誠然，人類的角色已經(jīng)發(fā)生了重大改變。那些口頭下單的交易員如今只存在于電影之中，取而代之的，是大量的計算機和算法。算法背后的主力軍是計算機科學(xué)家，由專業(yè)的高頻交易公司負(fù)責(zé)招募。這些科學(xué)家十分擅長編寫交易編碼，能夠不斷優(yōu)化算法的響應(yīng)速度，以形成競爭優(yōu)勢。
06 算法能否完全取代人類？
答：高頻交易需要有正確策略的算法來驅(qū)動，而市場本身也掌握著這些正確的策略，只不過其反應(yīng)時間要滯后很多。因此，優(yōu)化市場響應(yīng)速度至關(guān)重要：毋庸置疑，響應(yīng)時間最短的交易員能夠搶占市場先機。算法的開發(fā)需要非常具體的技能，通常需要擁有計算機科學(xué)背景的人才。在經(jīng)濟領(lǐng)域中，當(dāng)屬金融市場與大數(shù)據(jù)的聯(lián)系最為緊密，畢竟，金融市場上的每一筆訂單、每一次交易都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。而交易所的數(shù)據(jù)源也會成為重要的市場洞見來源。各參與方需要投資大量的人力和物力，通過不斷學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)來優(yōu)化算法。
從資本的角度考量，你我這樣的投資者在進(jìn)行相關(guān)投資決策時，根本沒有足夠的資源去獲取類似的洞見。高頻投資的原則是在每次交易中獲得適度的利潤。雖然每筆收益率很低，但因為交易量巨大，因此總體收益穩(wěn)定。當(dāng)交易規(guī)模較大時，風(fēng)險反而較小，因為高頻交易主要以極快的反應(yīng)速度取勝，采用的是眾所周知的策略，不可預(yù)測的部分基本已經(jīng)降到最低。因此，高頻交易公司在過去十年中迅速擴張。不過，近幾年的利潤相較之前低了很多。
07 算法驅(qū)動的計算機交易存在風(fēng)險嗎？
答：歷史上曾經(jīng)發(fā)生過幾次崩盤都直接或間接跟算法有關(guān)。以2010年美國股市歷時30多分鐘的閃崩事件為例，高頻交易雖然不是股市崩盤的始作俑者，但高頻交易系統(tǒng)的停止進(jìn)一步加劇了相關(guān)損失。此外，和其他算法一樣，高頻交易算法也有可能存在設(shè)計上的缺陷，以及始料未及的錯誤。2012年，美國大型交易公司和四大高頻交易運營商之一的騎士資本（Knight Capital）因算法出錯而損失4.4億美元，一度幾近破產(chǎn)。
08 計算機交易還存在其他風(fēng)險因素嗎？
答：人們現(xiàn)在仍對平臺或算法運營商入侵的風(fēng)險避而不談。然而，惡意黑客攻擊和恐怖打擊都可能會嚴(yán)重破壞市場的穩(wěn)定。
09 人工智能會在未來發(fā)揮作用嗎？
答：交易行業(yè)遲早有一天會使用這些工具。可以看到，電商等領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芄ぞ叩氖褂靡呀?jīng)引發(fā)了一些思考。例如，英國和美國的監(jiān)管機構(gòu)指出，算法之間存在著“串通”。亞馬遜的定價算法就基于一種自發(fā)性學(xué)習(xí)機制，它們不僅能為產(chǎn)品進(jìn)行重新定價，還會想方設(shè)法找出最具競爭力的價格。即便算法自身并不包含這一明確代碼，但它們也會從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)，以隱蔽的方式實現(xiàn)利潤最大化。
“優(yōu)化市場響應(yīng)速度至關(guān)重要：毋庸置疑，響應(yīng)時間最短的交易員能夠搶占市場先機。”
當(dāng)前，人工智能還未在金融市場掀起太大水花，但考慮到人工智能的本質(zhì)，這一天遲早會到來。2017年，美國最大的資產(chǎn)管理公司之一貝萊德（BlackRock）開始使用人工智能技術(shù)來預(yù)測收益，并進(jìn)行投資組合配置。該公司還依靠大數(shù)據(jù)來進(jìn)行量化交易，并將其納入傳統(tǒng)投資策略的制定。摩根大通（JP Morgan）更是宣布要開發(fā)一個基于人工智能的工具，對央行的決策進(jìn)行預(yù)測。