最精简的模型往往最复杂 ——高频交易及我们所面临的风险(下)

【转载】最精简的模型往往最复杂 ——高频交易及我们所面临的风险(下)
除了对高频交易有清晰的认知外,我们也应注意到,随着量化投资理念的深入和高频交易越来越热的宣传推广,在经济危机的宏观背景下,国内市场正在面临一些前所未有的风险。其中最重要的莫过于现有风险管理方法的缺陷和正在暴露出来的虚假有效性。
    从 商业银行到投资银行自营部门以及对冲基金,采用的市场风险管理体系和操作风险量化方法基本还是建立在VaR(ValueatRisk,风险价值)之上的。 可是基于VaR的现代风险管理框架本来就先天不足,而各个银行在风险识别和管理上一直以来就有严重漏洞。况且很多从业人员,对风险管理模型并不熟悉,用法 也不一定对。虽然从2008年起已有不少对冲基金着手研发全新的风险管理框架,用以改善风险管理水平并已取得了还算不错的效果,但这些方法是与核心交易算 法受同等严密保护的,不太可能公开,也不一定具有普适性。
    另一个重要风险是我们正在经历又一次的多样性丧失,这当然会导致系统性风险的积 累,而美国前不久刚刚经历过,并直接导致了经济危机。华尔街雇佣了大量的商学院毕业生和火箭科学家,同样的理论灌输,同样的培训模式,造就了大批缺乏差异 性的金融精英。也许他们每个人都觉得自己与众不同,但从知识体系和认知层面,对风险的感知整体敏感度却下降了。从另一个技术层面来看,市场参与者越来越采 用趋同的交易技术,增加了市场的剧烈波动和可操纵性。尤其是随着与沪深300指数绑定的ETF产品越来越多,越来越多的套利策略被采用,而这些套利策略, 往往又基于经典套利方法和算法,那么当出现相同的交易信号时,除了竞速外别无他法,“秒杀”行情自然会增多。按理,操纵沪深300股指期货行情是相当困难 的,况且国内期货还有限单和限仓的规定,但即便是单交易账户,也可借助算法分析沪深300成份股,以及市场中采取的各类策略类型和比重,利用足以影响市场 的大规模同质策略资金,实现对沪深300指数的操控,从而在期指交易上牟利。而现有的监管方法很难确定“看起来不算大”的资金规模是不是真的在操纵市场。 从这个角度看,监管机构不支持在沪深股市恢复T+0相当明智。
    此外,随着量化交易的推广,国内也面临着前所未有的模型风险及操作风险监管 难题。实施量化交易的机构,一年需要维护和监管的模型数量少则几十,多则成百上千。这里面存在的最大难题在于,交易策略、风险管理、产品设计、市场营销等 本身属于不同模型范畴,各个类型下面又分很多子类,也是不同模型范畴,比如交易策略,基于不同假设、背景、设计原理、采用算法、实现手段五花八门,很多还 是黑箱算法,模型代码的直接可解释程度很差,而一般机构人员本身的建模经验就有限,且往往缺乏综合应用和实战经验,要进行模型风险管理,找到一个有效解决 方案来监控各种模型风险,可以说十分困难。
    类似情况,相信在国内实施过巴塞尔新资本协议和巴塞尔资本协议Ⅲ的会很有感触。在投资领域,包 括一级市场和二级市场,笔者见到过和建立过的相当数量的模型,都比诺贝尔经济学奖级别的模型要复杂,有的模型看起来极为精简,但是训练模型的方法却极其复 杂。令笔者感触最深的就是,对于相当多的模型算法,使用者是很难了解到算法发明者的全部意图和模型缺陷的,甚至就连模型算法发明者自己,也有相当部分没有 意识到所创模型算法的缺陷,著名的美国长期资本管理公司急速破灭便是个典型的例子。
    不可否认,量化交易的确促进了券商自营业务的发展。采 用量化手段,降低了二级市场中交易的门槛,并起到了一定的风险控制作用。这有助于促进券商向投行或投资集团的进一步发展完善。不过让人担心的是,如果自营 部分不能独立成法人机构,客户的资料就可以作为内部资料被查阅,加之高频交易方法让一些操作更容易实现,随之而来就有可能出现跟单严重,客户订单被延迟申 报,由此派生出算法侵吞客户的资金却伪装成“滑价”,甚至分析客户情况与客户对赌,还有很多不公平的交易手段,都会损害客户利益和影响整个券商行业及金融 市场的稳定。
    笔者估计,高频交易应用的主要市场之一的衍生品交易,在未来几年极有可能在国内得到推广。这一方面是因为部分金融衍生品的确 有经济润滑剂的作用,另一方面是随着全球化进程,国内机构不参与国际衍生品交易基本是不可能的。但这类金融发泡剂有多少对实体经济有帮助,有多少会埋下隐 患,需要非常谨慎对待。欧美金融业的衍生品设计现在存在相当严重的问题是,不再秉持有助于实体经济发展的需求导向,而偏向金融机构盈利的创收导向。这种金 融创新,应该坚决抵制。