夏春：量化高频交易促进了市场流动性吗？
来源：夏春财经智识，本文首发FT中文网
文 / 夏春 银科控股首席经济学家、金融研究院院长
中国私募基金上半年业绩在7月相继出炉，平均来说，量化策略再次领先主观策略。这也使得前者近一年，近三年和近五年的业绩优势继续扩大。
但到了8月底，国内最大规模量化基金的创始人因为豪宅拍卖中标而引人注目，他的公司又因为销售行为受到了监管的处罚。
9月1日，证监会指导上海、深圳、北京证券交易所出台了加强程序化交易监管系列举措，股票市场正式建立起程序化交易报告制度和相应的监管安排。
在今年A股表现差强人意的背景下，针对量化投资的批评声音此起彼伏，这让我想起两段往事。
2010年的两段往事
2010年5月6日，美国股市发生“闪崩”，道琼斯指数在原本下跌300点的基础上突然在5分钟内下跌600多点（相对于一万亿美元损失），又在之后的15分钟内上涨近600点。
事后调查的矛头指向了量化高频交易（本文不区分程序化交易与高频交易），但由于该交易的隐蔽性，直到5年后肇事者才被抓捕。这也凸显了量化策略的研究之难。
同年6月，芝加哥电讯公司Spread Networks宣布耗费3亿美元建成一条光纤通信连接纽约与芝加哥的金融市场，使得往返交易的信息传播时间从16毫秒降低到13毫秒（千分之一秒，人类眨眼时间约400毫秒），引发了广泛的舆论批评。
尽管金融机构宣称这样做可以提高市场流动性，缩小买卖差价，从而人人受益，但公众普遍认为好处都被高频交易公司拿走，并令其他投资者受损。而且，这样的速度竞赛对社会是一种资源浪费。
然而，就在社会为量化交易的利弊争论之际，金融公司已经开始建立微波通信（在空气中的传播速度比光速在真空中慢1%）代替光纤，高频交易的速度已经从毫秒时代迈向了微秒（百万分之一秒）和纳秒（十亿分之一秒）时代。
幸运的是，经过多年的研究，国外金融学界和监管机构对量化基金（特别是高频交易）的性质，以及交易制度的缺陷和修正，已经形成了深刻的认知和广泛的共识。
但这些共识在中国还鲜为人知，体现在目前对量化策略流行的批评大多没有点到要害，最新的监管举措没有纳入这些认知，而辩护的声音也时常“张冠李戴”。
更加遗憾的是，即使在国外，现有的利益分配格局仍然在继续阻碍交易制度的修改，鼓励高频交易的发展。
量化投资与主观投资的区别
很难直接给量化策略下一个定义，投资的定量（Quantitative）分析是相对定性（Qualitative）分析来说的，分别对应着对投资标的“客观”和“主观”判断。
量化投资将一切可观察到的指标尽可能数量化和系统化地建立起与资产价格的统计关系。建模过程可以参考金融市场的传统智慧，金融学与其他学科的研究成果和可以借鉴的思想（例如流体力学，或者翻译理论），但尽可能避开基金经理的主观判断，降低情绪对模型的影响。模型可大可小，可简单可复杂，一旦成熟就可以在各个市场（股票、债券、商品、外汇、期货等）大规模复制与交叉使用。
如果把量化策略看作一个“黑盒子”，主观策略就是一个“白盒子”，更多依赖投资的传统智慧，无论自上而下，还是自下而上的框架，大多可以在标准的投资教科书找到，没有太多秘密可言，成熟的运用非常依赖基金经理的个人经验与人脉，可使用的范围往往非常有限。
举例来说，今年初，大部分主观基金都以”中国经济复苏“为选股主题，结果业绩大多不理想。而量化基金不判断宏观经济走势，只根据个股量价等指标的走势操作，反而赚到了人工智能，大数据，软件等板块的红利。
量化投资的分类
粗略来说，量化投资又可以细分为“因子”和“套利”两类策略。因子就是有效的模型变量，例如“市场”、“规模”、”估值“、”动量“、”波动率“等都是广为人知的因子，他们往往对应各种风险变种或者错误定价。我曾经在FT中文网和喜马拉雅FM发表一系列量化策略文章和音频，介绍这些因子的发现过程和成功运用案例。
如果我们把主观策略对投资标的所属的行业、竞争对手、营收与利润等指标的重视，类比成我们选择美食所看重的菜系、色，香，味等，那么量化策略对各种投资因子进行组合带来的收益，就类似美食对碳水化合物、脂肪、蛋白质的不同组合对健康的影响。
我习惯用的另外一个比喻是各种投资因子就好比漫威宇宙里灭霸手套上的无限宝石，组合在一起，威力就会放大。
经济金融研究先后发现了几百种因子（包括一些有中国特色的因子），但他们往往只是少数有效因子的变种，而且随着竞争加剧，绝大部分因子都会失去效果，而有效的因子对应的风险变种和错误定价，就可以为愿意承担的基金带来超额收益。
“因子“策略的一个很好体现就是指数增强基金，指数基金本身就是利用”市场“因子进行构建，结合其他有效因子就会超出指数表现。
今年上半年，量化500指数增强基金的平均业绩是8.8%，量化1000指数增强基金的平均业绩是是12.9%，都大幅超过了对标的中证500指数2%的涨幅和中证1000指数的5%。
由于“因子“策略通常持有期较长，因此这类量化基金通常受到投资者和监管层的正面看待。
“套利“是另外一种流行的量化策略，主要利用同一资产在不同市场的价差，或者利用强相关不同资产的价格偏离来进行低买高卖，由于价格变动是公开信息，套利策略越来越演变成速度竞赛。
在美国，最流行的套利策略就是瞄准标普500ETF和E-mini期货合约的价差，他们都跟踪标普500指数，分别在纽交所和芝商所交易。开篇提到的光纤通信，就是为了两者之间的套利而建设，也因此两者的价格走势高度一致。原本这是市场有效的表现，是值得赞扬的。
然而，2010年的两件事情发生后，学术界开始仔细定量研究高频交易，结果原本很多定性的结论被改写了。鉴于对中国高频交易的研究还极为稀缺，下文介绍的主要成果来自对欧美高频交易市场的研究。
对高频交易的原有认知
2010年之前，市场普遍给予高频交易正面评价，认为他们低买高卖的套利行为缩小了买卖价差，降低了价格的波动，提高了市场流动性，也增强了市场的效率，这对其他投资者（交易速度较慢，需要市场流动性的机构投资者和个人投资者）都是有利的。
在美国，资本市场过去依靠做市商报价和库存来解决买卖不平衡的问题，交易所人潮涌动。后来交易所引入信息技术逐渐电子化，交易所变得空荡荡的，投资者的交易成本显著下降。
现在，美国光股票市场就有16个交易所和50多个替代性的交易场所，如果没有高频交易，那么同一只股票在不同交易所就会出现明显的价差，这对投资者来说是不公平的（换个角度来说，恰恰是2005年追求市场公平的RNMS立法，为高频交易的盛行提供的机会）。
此外，美国资本市场在2008年金融危机爆发后出现流动性危机，买卖价差扩大，交易所采取佣金分成来鼓励高频交易商提供服务，是市场逐渐恢复正常的关键。
重新认识高频交易
2010年的光纤通信事件激发了刚入职芝加哥大学的Eric Budish教授的兴趣，他与合作者Peter Cramton，John Shim仔细分析了标普500ETF和E-mini期货合约的价格走势发现，尽管两者在每分、每时和每天的间隔上的相关性趋近于1，但在250毫秒的间隔上的价格相关性却趋近于0。
而且，高频交易的速度竞赛参与门槛逐年提高，套利机会持续的时间越来越短（每100毫秒的价格相关性逐年升高）。
然而，最令人意外的是，这一套利交易每年产生的总利润却围绕7500万美元波动，没有随竞争加剧而减少，这完全违背了经济学的基本常识。
也就是说，速度竞赛并没有降低高频交易商的总利润，投资者其实并没有因为高频交易竞赛而获得显著的好处。
过去说的市场流动性提高，买卖差价缩小，总成本减少等等好处，其实主要来自交易所不断引入的信息技术，很难直接找到证据显示高频交易商在提高流动性方面的贡献。
而且，信息技术引入带来的好处也集中发生在了1990年代末期到2000年代中期，这段时间高频交易还没那么流行。
与媒体习惯给高频交易贴上“魔鬼“标签不同的是，Budish等人最大的发现在于，上述高频交易市场的特征事实，以及高频交易商的行为，其实是现有交易制度造成的，其两大主要特征是交易连续进行，按照先来后到的量价规则执行交易。
与传统人工时代最大的差别在于，当交易电子化之后，电脑允许对交易时间进行无限细分。因此，高频交易商展开了速度竞赛，毫秒已经显得太长，纳秒才有优势。
套利交易的本质是基于公开信息来低买高卖，假如只有一个高频交易商，速度不是那么重要，它的最优策略就是成为流动性提供者，低买高卖获取利润。
但如果有多个高频交易商竞争，考虑到公开信息不断变化，现有制度下交易可以无限细分时间连续进行，那么就必须考虑两个交易选项：或者成为流动性提供者，或者成为“狙击“者。也就是当其他高频交易商的报价跟不上公开信息变化而选择”取消“时，利用速度竞赛去”狙击“该报价（低价买高价卖），期待在其他人的”取消“指令没来得及执行前取得成功。
由于速度竞赛下，每个人都可能被“狙击”，因此他们的最优定价策略，也就是买卖差价会大于没有速度竞赛的情形。现有交易制度会内生“狙击”策略，这使得市场的流动性变得更差了。
有一个对高频交易非常形象的比喻：你要在超市花5美元买一加仑牛奶，当你走到收银台结帐时，价格已经涨到了5.05美元，而且你只能买到四分之三加仑。
不仅如此，高频交易商要保持竞赛资格就必须永无止境地提升速度优势。最终，他们为提高速度优势而支付的成本，都会转嫁到投资者身上。
回到标普500ETF和E-mini期货合约套利的例子，这项交易每年产生的7500万美元利润是由市场本身的结构决定的，参与其中的高频交易者进行的是速度竞赛，而非价格竞赛。
因此，尽管参与其中的交易商每年有变化，但利润都被他们拿走，其他投资者无法享受好处。只有在价格竞赛下，投资者才能够降低交易成本或者提高交易收入。
全球资本市场的套利机会遍及各类资产和各个市场，估算显示仅美股市场每年可套利的利润就有几十亿甚至200亿美元。由此可见高频交易对参与者的强烈吸引力，然而对于其他投资者来说，高频交易并没有带来明显的好处，从社会角度来看，高频的速度竞赛是资源浪费。
改进交易制度，变速度竞赛为价格竞赛
Budish等人分析后发现，只要对现有交易制度进行两项细微的修改就可以完全改变高频交易商的行为。
第一，将无限细分的连续交易时间改为离散时间，例如每100毫秒交易一次；
第二，每次交易都集中当期收到的所有的买卖订单按照拍卖方式确定单一价格成交，这其实就是投资者熟悉的开盘前的集合竞价。
有意思的是，这样两项小到让大部分感受不到变化的修改，就可以完全消除“狙击”策略，高频交易商也不再需要为速度而竞争，而是转为价格竞争，真正促进市场流动性。
此前，学界和业界讨论的限制高频交易的措施，例如收取交易税，限制单位时间的报价次数（或报价与交易比例），最低交易间隔要求等等，都无法从本质上改进高频交易商的“狙击”行为，而“狙击”本身就会对市场流动性造成破坏。
Budish等人的研究在2013年公开后，立刻引起学界，业界和监管机构的强烈兴趣。极为罕见的是，除了部分高频交易商，几乎所有人都表示了赞扬和支持。
过去，学界提出的多项创新思想都成功实践，例如生命周期投资理论、投资组合理论、资产定价公式，期权定价公式的提出者先后获得了诺贝尔奖，指数基金也越来越成为主流。
修改制度的最大阻力与集体行动的悖论
可惜的是，Budish等人关于交易制度的修改建议，到今天依然是束之高阁。原因并不复杂，近些年美股一片繁荣，监管机构不想“吃螃蟹“惹出麻烦；美国政治大环境下，提议修改现有交易制度的人往往被视为”共产主义分子“。因此，很难期待监管推动变革。
麻烦的是，如果监管不介入，市场竞争本身也难以解决市场产生的问题：缺乏颠覆性的创新者，因为一旦成功就会被现有的交易所模仿，前期的投入很难收回成本。
而最重要的反对力量其实就是交易所本身，因为高频交易商现有的”加速“技术，大多就是支付费用从交易所直接购买的。每家交易所的制度各有差别，他们开发了符合自身要求的加速技术高价出售。其他出售的服务和商品还包括市场直接接入(DMA)、服务器托管（colocation）、专线数据传输、优先获取高频数据等等。这些方面的收入占到芝商所总收入的15%，在BATS交易所占70%。
显然，修改交易制度的建议遇到了奥尔森描述的“集体行动的悖论“，交易所和高频交易商数量较少，有共同的利益，他们可以紧紧抱团捍卫现有的交易制度；改变制度的好处巨大，但却分散在众多投资者身上，他们期待其他人承担成本采取行动去改变制度，这样自己可以”搭便车“享受好处。最终结果就是现有制度继续存在。
因此，即使Budish等人对修改现有交易制度也不抱太大的希望，也许要等到某种危机时刻，也许要等上几十年。
呼唤对中国量化交易的深度研究
在中国，每当发生量化与主观策略之争时，研究者也通常认为量化套利交易的低买高卖有助于降低价格波动，提高市场流动性。即使最近量化投资受到广泛批评，这种观点也占主导地位。
然而，本文指出非常有必要区分交易所引入信息技术带来的流动性提升，与单纯来自套利策略的贡献，以避免“张冠李戴“的错误归因。
虽然中国股市的T+1制度使得高频交易不那么容易实现，但期货市场的T+0制度，使得本文描述的“狙击“策略早已流行。从现有的公开讨论和监管方向来看，本文提到的新发现在国内还鲜为人知。
另一方面，国内对量化策略的一些流行批评意见，例如A股散户众多，市场不缺流动性，无需量化交易的观点其实也站不住脚。
清华大学张晓燕教授与合作者分析了中国散户与机构在2016-2019年的全部交易数据后发现，中国99.6%的散户（资金账户少于1000万）平均来说是趋势交易者，习惯买入当天上涨的股票，卖出当天下跌的股票，他们的行为并没有为市场提供流动性，而是拿走了市场的流动性。由于股票在短期内有很强的反转和“均值回归”的特点，他们通常在第二天就亏钱了。
相反，0.4%的散户（资金账户多于1000万）是反转交易者，他们习惯买入当天下跌的股票，卖出当天上涨的股票，他们既为市场提供了流动性，又在第二天赚到了钱。因此，并不能以A股散户众多来否定量化交易的存在必要性。
只不过，现有对中国A股的研究还极为稀缺，难以告诉我们高频交易对A股流动性以及市场公平性的实际影响是正还是负。