[数量化交易] 做空机制启动中国数量化交易

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1、[数量化交易]做空机制启动中国数量化交易2010年04月12日11:29来源：第一财经日报作者：张鹏严劲骅　　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

2、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（俗称寻找“阿尔法”）。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Renaissan

3、ce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、

4、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”（“现货”是指股指所包含的一揽子股票）、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(StatisticalArbitrage，简称StatArb)，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（PairsTrade）。最常见的配对交易策略

5、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（MarketInefficiency），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:“Themarketcanstayirrationallongerthanyoucanstaysolvent

6、.”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（Diversification）。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

7、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（包括Renaissance、GSAM、BGI）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？