[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

2、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(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

3、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

4、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”(“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

5、易(PairsTrade)。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(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:“Themarketcanstayirratio

6、nallongerthanyoucanstaysolvent.”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

7、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(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?

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