做空机制启动中国数量化交易

做空机制启动中国数量化交易

做空机制启动中国数量化交易 更新时间：2010-4-12 11:20:27 [ 随着我国股指期货和融资融券的推出,可以预见的是,中国市场上大量从事数量化交易的基金将如雨后春笋般涌现出来 ]　　在华尔街的银行和对冲基金里,你经常可以看到这样一群人――他们不需要西装革履,穿着相对随意,每天面对的是几个甚至十几个屏幕,不断闪现着市场动态和交易情况,有些地方连健身房的电视里也是盈亏报表。他们不是传统意义上的经纪人或操盘手,而是华尔街时下已逐渐成为市场主流的数量化交易员。　　数量化交易,顾名思义,就是以采取数量化分析为基础手段的交易策略。事实上,数量化交易的涵盖范围很广,指数套利、统计套利,以及近几年飞速发展的高频交易都可以包括在内。　　当然,并非所有的数量化交易都是高深莫测的数学模型。举个简单例子,把所有的股票按每天的涨跌幅度排序,然后在第二天买入头天跌幅最大的十分之一,卖空涨幅最大的十分之一,这就是一个数量化交易策略,实际上该策略在美国市场还曾有不错的回报率。　　在上世纪80年代,数量化交易随着计算机技术的进步而蓬勃兴起,人们开始用计算机分析大量的历史数据,期望从中找到可以盈利的交易策略。一旦根据从数据中找出的规律建好模型,那么只要遵循这个规律去交易,盈利就是大概率事件。　　一直到金融危机爆发前,数量化交易可以说经历了黄金时代,大批以此为基础的对冲基金产生,许多都取得了令人惊讶的回报率。比如著名的Renaissance旗下的Medallion基金,自1988年以来,年均回报率高达34%。大量的高端人才也蜂拥而入,他们很多人拥有数学、物理、计算机等博士学位,甚至还包括俄罗斯的火箭专家。　　相对于美国市场数量化交易的火爆,中国国内从事这一领域的基金还属凤毛麟角,大部分私募基金还以从事价值投资为主。一个重要的原因就是市场缺乏做空机制,而大量的数量化策略是依靠做空来对冲市场风险并获得额外收益的。随着我国股指期货和融资融券的推出,可以预见的是,中国市场上大量从事数量化交易的基金将如雨后春笋般涌现出来,而这也无疑将增加市场的流动性。由于对冲了市场风险,投资者也能获得不依赖于大势的回报率。而指数套利、统计套利以及高频交易将有各自不同的舞台和发展前景。　　首先看指数套利,这实际上近似于无风险套利,比较常见的有股指期货和“现货”、股指期货和ETF以及ETF和“现货”之间的套利。由于它们的最终价值趋向于一致,所以只要价格之间的落差超过交易成本,投资者就可以进场套利。　　目前,国内已有基金从事ETF和“现货”之间的套利,也有不少基金在准备投入即将可行的股指期货套利。　　再看统计套利,这可以说是数量化交易的主流。统计套利最早起源于配对交易。最常见的配对交易策略是将证券根据各项特征配对,然后对于每一对证券,做多当前市场低估的一只,做空当前市场高估的一只。这样不仅达到零头寸,也达到低风险。　　套利是一种投资策略:当我们找到市场有效性的缺口,然后用资本去“填补”这些缺口。等到市场重新变得有效时,套利策略就盈利了。发现的缺口越大,盈利机会也就越大。　　虽然市场从长远看是有效的,但短期内,我们先前发现的市场有效性的缺口很有可能越变越大,所以“套利”在短期内可能会亏损。著名经济学家凯恩斯有一句名言:“The market can stay irrational longer than you can stay solvent.”这句话的意思是说,市场上非理性的状态可能会持续很长,甚至于直到你破产的时候。这句话一针见血地指出了套利的风险。　　“统计套利”即是尝试解决这个问题。在统计套利中,我们找的不仅仅是一个市场有效的缺口,而是用统计的方法同时发现成千上万个缺口。每一个缺口本身都不一定能在短期内盈利。但因为我们持有千万个盈利机会,只要有一部分机会在短期内兑现,我们就不会亏损太多。换句话说,我们用统计的方法把短期内市场的风险分散化了。可以用数学公式证明,当套利机会个数趋近于无穷大时,该投资策略破产可能性将趋近于零!　　“统计套利”的风险在哪里呢?　　在实际操作中,统计的方法虽然可以给我们成千上万个套利机会,但这些机会互相之间并不是完全没有关联的。一旦当市场处于危机状态,这些平时没有关联的套利机会便会产生关联。换句话说,平时成千上万个套利机会,会在瞬间变成一个套利机会,于是我们又回到了前面凯恩斯所描述的世界。　　例如,在2007年8月的第二个星期,几家规模最大最成功的统计套利基金都经历了史无前例的亏损。短短几天的亏损总额估计有上百亿美元,每家基金当时都手持几千只不同的股票。为什么这么多套利机会都会同时失效呢?　　这其中有两层原因。外部原因是宏观经济形势的突变。数学家们的方法最早是从研究自然科学发展出来的,和自然世界不同的是,金融市场的规律不是一成不变的。2007年6月次级债危机爆发后,金融市场的规律发生了根本性的改变,这直接导致了很多之前几年非常有效的套利策略的亏损。还有就是内部原因,当很多基金开始亏损后,他们开始减仓。但由于这些数学家们所运用的统计方法有很多相似之处,他们的头寸也很相似。于是,一旦有一个基金减仓,其他基金都由于市场压力而亏损加大,很多基金都承受不住亏损,被迫再减。最终结果类似于经典的银行挤兑现象。　　而在经历了十几年的蓬勃发展和2007年8月的危机后,统计套利今后的方向在哪里呢?怎样才能让我们避免重蹈2007年8月的覆辙?　　首先,要解决外因,统计方法就要跟上金融市场的变化。　　其次,要解决内因,统计套利的策略研究需要更新。统计套利在经历了一段黄金时期后,一些传统的方法已经广为人知。如果我们一味跟从传统方法,自己的头寸和竞争对手必然相似。一旦市场危机爆发,竞争对手的减仓势必会造成自己的亏损。如何更新方法呢?当前有几个主要方向:一是开拓新兴市场,比如等中国A股市场做空机制成熟后,统计套利在中国的发展潜力将是相当大的;二是开发新的数据,因为价格、成交量、基本面这些数据都已经被研究得很透了;最后是新的频率。　　相对于美国市场,中国股市的有效性较弱,存在大量的机会。随着国内股指期货和融资融券的推出,数量化交易将迎来良好的发展机遇。

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