打開西蒙斯高頻交易的黑匣子

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1、打開西蒙斯高頻交易的黑匣子在國內(nèi)市場，目前基本上沒有高頻交易的土壤，股票市場是T+1，股指期貨市場的持倉、交易頻率都有很大的限制，商品期貨市場可以做一些日內(nèi)的短線交易西蒙斯的大獎?wù)禄鹗侨A爾街對沖基金的一個神話，連續(xù)20年，平均每年盈利35%，如果考慮該基金5%的管理費和40%的提成的話，它每年的收益率超過60%。這個收益率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了巴菲特和索羅斯。西蒙斯的策略主要是利用強大的數(shù)學(xué)模型和計算機(jī)軟件，在全球市場的不同產(chǎn)品中，進(jìn)行高頻交易，賺取微小的波動差，從而獲取一個穩(wěn)健持續(xù)的收益。這種屬于市場中性策略，不太受牛市熊市的影響，只要有波動就能賺錢。西蒙斯的大獎?wù)禄鹉茉?008年金融危

2、機(jī)全球市場暴跌的情況下獲得80%的收益率，原理就在此。綜合而言，高頻交易主要包括下面幾種策略：流動性回扣交易(LiquidityRebateTrading)、獵物算法交易(PredatoryAlgorithmicTrading)和自動做市商策略(AutomatedMarketMakersTrading)。為了清晰地闡明上述高頻交易策略，這里構(gòu)建一個和實際交易非常相吻合的案例。一個買方機(jī)構(gòu)投資者決定以30美元左右的價格購買10000股公司XYZ股票，像共同基金、養(yǎng)老基金等大多數(shù)買方機(jī)構(gòu)投資者一樣，該買單首先被輸入到其算法交易系統(tǒng)。為了減小對市場價格的沖擊影響，投資者的算法交易系統(tǒng)一般

3、對該大額買單進(jìn)行兩階段處理：首先將其分解為幾十個甚至幾百個小買單(一個小買單通常在100～500股之間)，然后將這些小買單按某種設(shè)定的順序投放到市場。流動性回扣交易為了爭取更多的交易訂單，美國所有的證券交易所都為那些創(chuàng)造流動性的券商提供一定的交易費用回扣，通常為0.25美分/股。不論買單還是賣單，只要交易成功，交易所即向該流動性的原始提供券商支付回扣，同時向利用該流動性進(jìn)行交易的券商征收更高的費用。隨著這種激勵機(jī)制的日益普及，越來越多的以專門獲取交易回扣為贏利目的的交易策略便應(yīng)運而生了。在本案例中，假設(shè)機(jī)構(gòu)投資者的心理成交價格在30～30.05美元之間。如果交易系統(tǒng)中的第一個買單(

4、如100股)配對成功，以30美元價格成交。這樣，交易系統(tǒng)中第二個買單(如500股)便跳顯出來。再假設(shè)該買單也配對成功，以30美元價格成交。根據(jù)上述交易信息，專門從事流動性回扣策略的高頻交易者的計算機(jī)系統(tǒng)即可能察覺到機(jī)構(gòu)投資者其他后續(xù)30美元買單的存在，于是，回扣交易商計算機(jī)采取行動，報出價格為30.01美元的買單100股。毫無疑問，那些曾以30美元出售股票XYZ的券商更愿意以30.01美元的價格出售給該回扣交易商。在交易成功之后，回扣交易商立刻調(diào)整交易方向，將剛剛以30.01美元購得的100股股票以相同價格，即30.01美元掛單賣出。由于30美元股價已不復(fù)存在，故該賣單很可能被機(jī)構(gòu)

5、投資者接受。這樣一來，盡管回扣交易商在整個交易過程中沒有贏利，但由于第二個主動賣單給市場提供了流動性，從而獲得了交易所提供的每股0.25美分的回扣傭金。不言而喻，回扣交易商所獲得的每股0.25美分的盈利是以機(jī)構(gòu)投資者多付出的1.0美分為代價的。獵物算法交易在美國，超過一半的機(jī)構(gòu)投資者的算法報單遵循SEC國家最佳競價原則(NationalBestBidorOffer，NBBO)。所謂NBBO，即當(dāng)客戶買入證券時，券商必須保證給予市場現(xiàn)有的最佳賣價;同樣當(dāng)客戶賣出證券時，券商必須保證給予市場現(xiàn)有的最佳買價。根據(jù)該原則，當(dāng)一個報單由于價格更為優(yōu)先從而在排序上超過另一個報單時，為了能夠成交

6、第二個報單，常常調(diào)整股價并與前者保證一致。事實上，一只股票的算法報單價格常常以極快的速度相互攀比追逐，從而使該股票價格呈現(xiàn)出由高到低、由低到高的階段性變動趨勢。這也正是在實際交易中經(jīng)?？吹綌?shù)量有限的100股或500股小額交易常常將股價推高或拉低十美分至幾十美分的原因。獵物算法交易策略即在對上述股價變動歷史規(guī)律進(jìn)行研究基礎(chǔ)上而設(shè)計的。一般而言，該策略通過制造人為的價格來誘使機(jī)構(gòu)投資者提高買入價格或降低賣出價格，從而鎖定交易利潤。在本案例中，假設(shè)機(jī)構(gòu)投資者遵循NBBO并且心理成交價格在30～30.05美元之間。像上例中流動性回扣交易商一樣，獵物算法交易商用非常相似的程序和技術(shù)來尋找其他

7、投資者潛在的連續(xù)算法訂單。在計算機(jī)確認(rèn)價格為30美元的算法報單的存在后，獵物算法交易程序即發(fā)起攻擊：報出價格為30.01美元的買單，從而迫使機(jī)構(gòu)投資者迅速將后續(xù)買單價格調(diào)高至30.01美元;然后獵物算法交易商進(jìn)一步將價格推高至30.02美元，誘使機(jī)構(gòu)投資者繼續(xù)追逐。以此類推，獵物算法交易商在瞬間將價格推至機(jī)構(gòu)投資者所能接受的價格上限30.05美元，并在此價格將股票賣給該機(jī)構(gòu)投資者。獵物算法交易商知道30.05美元的人為價格一般難以維持，從而在價格降低時進(jìn)行補倉賺取利潤