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为什么不直接取消量化交易?情绪客观拆解三大核心原因

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为什么不直接取消量化交易?抛开情绪客观拆解三大核心原因:活跃成交、规范对冲、平稳市场波动

打开各类股票交流平台,量化交易一直是散户讨论度最高的话题之一。不少投资者在盘中遇到直线拉升又快速跳水、刚买入就遭遇密集砸单、利好落地反而高开低走,第一反应就是量化程序在砸盘收割。大量散户形成统一观点:量化只会收割普通投资者,拖累大盘持续震荡不突破,应当直接全面取消量化交易。

股指期货理论价格_取消量化交易原因_量化交易对市场影响

但结合交易所交易规则、市场流动性结构、机构风控需求、资本市场长期发展目标来看,全面取缔量化并不具备现实可行性。监管层多年来没有一刀切关停量化,而是持续出台约束、规范类政策,背后存在三层无法回避的客观现实:量化能够维持市场基础成交量、满足机构合规对冲需求、平抑极端单边涨跌行情。

本文摒弃极端对立情绪,不单纯吹捧量化,也不片面否定量化存在的价值,依托沪深交易所公开交易数据、监管历年出台的量化管控政策、机构资金运营规则,五千字完整拆解量化无法直接取消的三大底层逻辑,同时客观梳理量化给散户带来的实操困扰、监管已经落地的约束手段、普通股民规避量化冲击的实操方法,逻辑客观中立,全部采用大白话讲解,看完既能看懂量化存在的必要性,也能学会在有量化参与的市场里降低账户回撤。

一、第一层核心原因:量化提供稳定流动性,维持市场基础成交量,保障交易正常运转

很多散户只看到量化集中砸盘带来的下跌,却忽略一个基础事实:当前A股每日成交中,量化交易贡献了相当比例的换手,是市场流动性重要支撑,一旦全面取消量化,全市场成交量会大幅萎缩,带来一系列连锁负面问题,不利于所有投资者正常买卖股票。

1、量化填补冷门标的流动性空白,解决个股“卖不出、买不进”难题

A股四千多只上市个股,除了几百只权重龙头,其余中小盘、细分行业冷门标的、低估值周期股,日常散户参与度极低,自然成交十分清淡,经常出现几分钟没有一笔成交、买卖价差拉大的情况。

普通散户想要买入或卖出这类冷门股,很容易出现挂单长期无法成交的情况,想要成交只能大幅抬高买入价、压低卖出价,无形之中增加交易损耗。

量化高频做市类程序会持续在盘口挂出买卖限价单,缩小盘口价差,持续提供挂单流动性。哪怕是日均成交几千万的小盘股,只要有量化参与,盘中随时存在匹配订单,投资者正常挂单能够快速成交,不用承受巨大滑点。

如果直接取消全部量化,大量中小盘个股会陷入流动性枯竭,散户手里持仓冷门股票,遇到急用钱时很难快速变现,个股涨跌波动会进一步放大。

2、量化稳定全市场日均成交额,避免市场长期缩量引发系统性低迷

近三年两市日均成交长期维持2.5万亿至3.2万亿区间,交易所统计数据显示,量化账户合计成交占全市场成交比重稳定在20%至30%。这部分换手并非虚假成交,而是持续的盘口撮合交易,是市场整体成交量的重要组成部分。

资本市场的良性运行,需要合理的成交规模作为基础。持续缩量代表市场增量资金离场、市场信心走弱,容易引发连续阴跌、融资盘集中平仓等连锁风险。量化的常态化交易,能够稳定市场整体换手规模,避免行情出现长期极致缩量。

举个直观对比:当市场散户交易意愿低迷,大家普遍观望、减少操作时,量化程序依旧会按照预设策略正常参与盘口交易,承接部分抛压、消化小额卖单,防止市场成交快速断崖式下滑,维持基础交易活跃度。

3、充足流动性是指数基金、ETF平稳运行的必要条件

当前国内各类宽基、行业ETF总规模突破万亿,上亿普通居民通过基金间接参与股市,ETF申赎、调仓都需要二级市场充足流动性支撑。

被动指数基金、ETF做市商大多配套量化交易程序,在大额申赎产生大额买卖需求时,量化资金可以快速承接份额,避免ETF净值与场内价格出现大幅折溢价。如果取消量化,大额基金调仓时没有资金承接,场内ETF价格会大幅偏离真实净值,持有基金的普通居民会产生不必要的亏损。

客观区分:流动性利好不等于放任无序高频交易

这里需要厘清边界,量化提供流动性是市场刚需,但无序、超高频、毫秒级撤单挂单的恶性量化会扰乱盘口秩序。监管的思路从来不是取消量化,而是区分良性做市量化和恶意高频量化,对扰乱市场的程序加以限制,保留提供基础流动性的合规量化策略,兼顾市场运转与交易公平。

二、第二层核心原因:量化是机构合规对冲工具,平抑持仓风险,稳定长线资金入市意愿

很多散户只看到量化做空砸盘,却不了解绝大多数机构量化策略的核心作用是风险对冲,社保、保险、公募、外资等长线大资金,持有万亿市值股票底仓,必须依靠量化工具对冲下跌风险,这部分长线资金是A股稳定基石,一旦取消量化对冲渠道,长线资金入市节奏会大幅放缓,不利于市场长期走稳。

1、长线机构万亿底仓,需要量化工具对冲系统性下跌风险

社保、保险、养老金这类追求稳健保值的长线资金,持仓以大盘权重、高股息蓝筹为主,资金体量巨大,无法通过简单减仓规避短期市场回调。如果市场出现阶段性调整,机构集中大额卖出持仓,会直接引发指数大幅跳水,所有散户都会承受更大回撤。

量化对冲策略可以在持有底仓不动的前提下,通过股指、个股融券、衍生品做反向对冲,抵消底仓短期下跌带来的浮亏,不需要大规模抛售手中长期看好的股票,从源头减少集中抛压,稳定权重板块走势。

如果直接取消量化交易,机构失去对冲渠道,遇到市场波动只能被动卖出持仓避险,加剧市场单边下跌,最终受损的依旧是普通散户。

2、量化丰富机构交易策略,吸引长期增量资金持续布局

成熟资本市场具备多空双向交易体系,量化策略涵盖中性对冲、指数增强、波段套利、做市等多种类型,不同风险偏好的机构资金可以匹配对应策略,提升资本市场对各类资金的容纳能力。

近些年持续流入A股的北向外资、海外长线资管,海外成熟市场量化工具十分完善,外资布局国内市场时,会配套量化对冲控制波动风险。如果国内直接取缔量化,交易工具体系与海外市场脱节,会降低外资长期布局意愿,减少海外增量资金入场渠道。

3、量化套利策略抹平市场不合理价差,修复市场估值定价

市场经常出现同行业个股、场内场外基金、现货与股指期货价差过大的情况,属于不合理定价偏差。量化套利程序会自动捕捉价差,低价买入、高价卖出,快速抹平不合理差价,让资产价格回归合理估值区间,完善市场价格发现功能。

举例来说,同一只行业ETF,场内价格大幅高于基金真实净值,量化套利资金会立刻在场内卖出、场外申购,快速压缩折溢价,避免普通散户高价买入ETF承受额外亏损。这类套利量化不存在收割行为,反而在修复市场定价漏洞。

纠正散户常见认知偏差:对冲型量化和短线收割量化不能混为一谈

散户日常盘中感受到的砸盘,大多是短线趋势量化、高频波段量化;而机构长线对冲量化极少参与日内频繁砸盘,二者策略逻辑完全不同。监管区分管控,保留对冲、套利、做市类合规量化,限制短线无序高频量化,既保障机构风险对冲需求,也减少散户盘中频繁遭遇的脉冲式涨跌。

三、第三层核心原因:量化能够缓冲极端单边行情,避免大盘暴涨暴跌,防止市场剧烈失控

不少散户存在片面认知:量化存在就是刻意压住指数不让上涨。从多年完整行情数据来看,量化并非单纯做空工具,上涨行情中量化会顺势做多,下跌行情中量化会适度承接抛压,核心作用是减少指数单日极端大涨、极端大跌,避免市场情绪走向极端化,降低系统性风险爆发概率。

1、极端大涨行情下,量化分批止盈,抑制行情非理性泡沫

当单一题材、赛道出现连续单边暴涨,短期股价完全脱离公司基本面,场内散户集体追涨、市场情绪过热时,量化程序会按照预设估值、涨幅阈值分批止盈卖出,提供持续性抛压,减缓个股单边拉升速度,抑制短期泡沫无限放大。

如果市场只有散户单向做多,没有量化资金适度止盈制衡,题材股容易出现连续一字涨停、估值彻底脱离业绩,泡沫破裂后会迎来连续一字跌停,大量追高散户深度套牢。量化的适度止盈操作,能够拉长上涨周期,避免行情短时间内透支全部上涨空间,减少后期极端下跌幅度。

2、极端大跌行情中,量化依托算法承接恐慌抛单,缓解踩踏风险

当市场出现突发利空、散户集体恐慌割肉,盘中出现放量跳水时,中性量化、做市量化会在关键支撑价位设置买入挂单,承接市场涌出的恐慌卖盘,缓解单边踩踏行情,缩小单日下跌幅度。

对比历史无大规模量化参与的早年市场,过去经常出现指数单日大跌超5%、千股跌停的极端行情;近几年即便市场调整,单日极端大跌出现频率大幅降低,量化盘口承接是重要缓冲因素之一。

3、量化弱化单一资金操纵空间,规范盘中走势节奏

纯散户交易的市场,游资大资金容易利用信息差、资金优势,集中资金直线拉升或者集中砸盘,随意操控分时走势,散户很难预判行情。

量化程序覆盖全市场数千只个股,多空双向挂单分散资金力量,单一游资很难单独操控分时走势,减少人为恶意控盘、诱多诱空的操作空间,让盘中走势更多贴合资金真实供需,而非少数资金刻意制造极端波动。

客观说明:震荡行情量化放大日内波动,是散户反感的核心根源

在指数中长期横盘震荡阶段,市场没有明确单边上涨趋势,量化高频日内波段策略会反复低吸高抛,制造盘中快速拉升、快速跳水,单日分时波动幅度放大,散户持仓体验变差,直观感受就是“大盘一直不涨,量化反复做差价收割自己”。

这种震荡环境下的短期负面体验客观存在,但不能因此全盘否定量化对冲、稳定极端行情的长期作用,监管出台的高频量化约束规则,也主要针对震荡市无序日内波段程序,平衡市场走势与散户交易体验。

四、客观正视量化带来的散户实操痛点,理性区分矛盾根源

承认量化具备不可替代的市场功能,不代表无视普通投资者真实的亏损困扰。很多散户频繁遭遇账户回撤,确实和短线高频量化交易存在关联,这里客观梳理三类最普遍的痛点,不回避真实市场问题。

痛点1:量化算法反应速度远超散户,形成天然信息与操作速度差

量化程序依托服务器专线、毫秒级自动下单,行情变动瞬间就能完成挂单、撤单、买卖操作;普通散户依靠手机、普通电脑手动操作,下单存在明显延迟。

利好消息出现,量化瞬间拉高股价,散户看到消息再买入,已经处于高位;利空落地,量化抢先集中卖出砸盘,散户来不及止损就已经出现大幅浮亏,速度差距下散户天然处于劣势。

痛点2:量化集中批量下单,制造盘中虚假支撑与虚假破位,诱导散户反向操作

量化会在支撑位挂大量托单制造跌不下去的假象,散户跟风买入后瞬间撤销托单,集中卖出砸穿支撑;也会在压力位挂巨量卖单制造上涨无力的错觉,散户恐慌割肉后立刻撤单拉升,利用盘口虚假信号收割短线跟风资金。

痛点3:震荡行情量化反复做日内差价,持续蚕食散户波段收益

大盘长期横盘、没有趋势性行情时,市场整体上涨空间有限,量化依靠高频日内交易不断赚取小额差价,散户持有个股只能承受来回震荡,很难吃到完整波段涨幅,频繁坐过山车,账面浮盈反复回吐。

五、近年监管落地全套量化约束政策,针对性弱化负面影响,无需全面取消

监管层清楚量化带来的市场矛盾,没有选择一刀切取消,而是持续出台精细化管控规则,从交易频率、保证金、申报规范、账户监管多维度限制恶性量化,平衡市场功能与散户权益,现行有效约束规则如下:

1. 限制高频撤单申报,对单日超高频撤单、虚假报单账户采取限制交易、罚款措施,杜绝量化制造虚假盘口;

2. 提高量化衍生品、融券对冲保证金比例,压缩量化做空杠杆,降低砸盘冲击力度;

3. 建立量化账户穿透式监管,所有量化策略、交易参数备案,实时监控集中砸盘、联合操纵行为;

4. 市场大幅波动时,阶段性收紧量化交易额度,限制高频日内波段操作,稳定盘中走势;

5. 区分机构中性对冲量化与短线投机量化,对纯日内高频投机程序加大管控力度,保留合规对冲、做市类策略。

这套管控思路逻辑清晰:保留对市场运转必不可少的量化功能,精准约束损害散户交易体验的恶性高频策略,兼顾资本市场长期发展与普通投资者短期交易公平,比直接取消量化更贴合市场现实需求。

六、散户实操避坑指南,量化常态化市场,降低盘中回撤的实用方法

短期量化不会全面退出市场,学会适配当下交易环境,能够大幅减少量化波段带来的亏损,四条实操规则简单易落地:

1、减少短线日内频繁交易,放弃跟风做差价

量化拥有速度、算法双重优势,散户手动日内做T很难跑赢量化程序,频繁短线操作容易反复踏空、追高割肉,尽量拉长持仓周期,以中线波段为主,规避日内脉冲波动损耗收益。

2、避开量化扎堆的高位短线题材小票

短期连续大涨、换手率极高的小盘题材股,是高频量化重点操作标的,分时暴涨暴跌常态化,波动风险极大;优先选择机构长线重仓、量化参与度低的低位蓝筹、业绩龙头,走势更平稳。

3、不依靠短期盘口托单、卖单判断支撑压力

盘中盘口大额挂单很多是量化临时委托,随时可以一键撤销,不要看见托单就跟风抄底,看见压单就恐慌割肉,判断行情依托均线、量能、中期趋势,不被短期虚假盘口误导。

4、震荡市控制总仓位,不重仓博弈短期突破

量化活跃的横盘震荡阶段,指数很难走出持续单边上涨,总仓位控制五成以内,预留现金应对盘中跳水,避免满仓承受量化制造的大幅分时回撤。

七、全文总结

综合市场流动性需求、机构长线资金对冲刚需、抑制市场极端涨跌三大维度,能够清晰看懂监管不会直接取消量化交易的底层逻辑。

第一,量化持续提供市场基础成交量,填补中小盘个股流动性缺口,保障基金、散户正常买卖成交,一旦全面取缔,市场容易陷入长期缩量低迷;

第二,量化是社保、保险、外资等万亿长线资金的合规对冲工具,帮助机构规避短期波动风险,不用集中抛售底仓引发指数大跌,稳定市场长期资金供给;

第三,量化能够缓冲大盘单边暴涨、单边暴跌,抑制题材泡沫无限放大,缓解恐慌盘踩踏,减少千股涨跌停这类极端行情出现频率。

散户感受到的“量化反复做差价、盘中砸盘、压制指数上涨”,大多是短线高频投机量化带来的短期震荡体验问题,并非全部量化策略的共性。监管当前采取精细化管控模式,针对性约束恶性高频量化,保留做市、对冲、套利等合规量化功能,是兼顾市场制度建设与普通投资者权益的最优方案。

对于普通股民而言,不用寄希望于全面取消量化,调整自身交易风格,减少短线跟风操作,聚焦中长期业绩主线,就能有效弱化量化分时波动带来的账户回撤,适应当下多工具并存的市场环境。

话题讨论

你平时盘中有没有遇到量化集中砸盘导致个股快速跳水的情况?你支持全面取消量化交易,还是认同监管精细化管控的方式?震荡行情里你会减少短线操作吗?欢迎在评论区分享你的交易感受。

免责声明

本文基于交易所公开交易规则、量化行业通用策略客观科普分析,仅作市场知识参考,不构成任何仓位、个股交易建议。股票市场波动存在多重风险,投资者请自主判断交易决策,据此操作盈亏自负。

我是江珊,每天给大家带来最新动态 ,内容随缘更,每篇都掏干货;如果你觉得这些信息对生活有用,就点个关注~

我国银行间外汇市场量化交易的发展及机遇

内容提要

进入21世纪后,网络技术的成熟促使国外银行间外汇市场量化交易迅速发展,机器交易取代了很大部分的人工交易。国内银行间外汇交易市场自CFETS 2017系统上线以后,系统功能得到极大的提升,实现了量化交易的系统基础。该文探讨了外汇市场量化交易的分类、常见的量化交易策略,以及量化交易系统需具备的功能,并展望了国内外汇市场量化交易未来发展方向。

随着上世纪90年代电子交易平台的兴起,外汇交易变得更加便捷高效。进入21世纪后,网络技术的成熟促使国外银行间外汇市场量化交易迅速发展,机器交易取代了很大部分的人工交易。国内银行间外汇交易市场自CFETS 2017系统上线以后,系统功能得到极大的提升,实现了量化交易的系统基础。目前在外币对上,已经可以运行LC API交易,程序化交易可以运行。本文根据外汇市场交易的特征,探讨我国银行间外汇市场量化交易的发展及机遇。

一、外汇市场量化交易的分类

我们常说的程序化交易,跟量化交易有很大相关性,但又不尽相同。在《证券期货市场程序化交易管理办法》中定义的程序化交易,是指通过既定程序或特定软件,自动生成或执行交易指令的交易行为。量化交易,则是基于数据和历史统计基础,通过数学工具研究市场中资产价格的变动因素,从而制定交易决策的交易模式。量化交易不一定需要用到计算机自动化执行交易,只要是基于交易因素的数量变化引发的交易,都可以叫做量化交易。

针对外汇市场情况,笔者从功能上把量化交易分为决策型交易和执行型交易两大类。决策型量化交易是指通过数据和计算机模型,寻找外汇市场上的各种交易机会,发出买卖信号。常见的有适用于做市商Maker的“自动化做市策略”,以及适用于市场交易者Taker的“方向性交易策略”和“统计套利类策略”等。执行型量化交易强调通过计算机程序自动化完成交易订单的执行,即负责快速、低成本地实现相关订单执行和成交,常见的有“算法交易”。

表1 外汇市场量化交易分类

外汇市场量化交易策略_外汇交易系统现况_外汇市场量化交易分类

二、外汇市场常见的量化交易策略

外汇市场是一个场外市场交易模式,交易双方分为做市商Maker和交易发起方Taker。外汇市场这两个不同的角色,其盈利模式和承受的风险差异很大,因此有不同的量化交易策略。除此之外,外汇市场量化交易还包括交易执行算法交易。

(一)外汇做市商的量化交易策略

外汇做市商的主要职能是为市场提供交易流动性,即不间断提供买卖报价。做市商的盈利来源很大部分来自买卖报价的价差,当汇率波动加大时,做市商会相应地调整各货币对的报价,将净敞口维持在一个相对均衡的状态,从而对冲掉汇率波动风险。现在外汇市场上的做市商几乎完全依靠计算机处理方式来提供做市报价,减少了人工主观决策,并且可以在市场突发极端事件时进行自我保护。量化做市策略还可以通过区分不同市场环境,改变报价的偏移度和点差,减少做市商的风险,并为做市商获得利润。常见的做市商量化交易策略有以下几种。

1. 简单跟随做市策略

简单跟随做市策略是目前在国内外汇市场上使用最多的做市策略,顾名思义就是盯住市场最优的报价,持续在订单簿中挂出双边最优买价和最优卖价,这些最优价的订单被成交的可能性最大。该策略适用于均值回复的市场行情,做市商在这种环境下可以通过该策略积累更多的做市交易量,利用买卖报价的点差获利。但是当出现向上行情时,由于做市商offer订单成交更多,做市商累积负敞口;当出现单边向下行情时,由于做市商bid订单成交更多,做市商累积正敞口,这样做市商可能亏损。

一种改进的量化做市策略是基于市场方向性判断来调整报价的偏移。当市场处于均值回归时,这对于做市商来说是最理想的环境,可以采取双边最优报价;当市场处于趋势行情中时,做市商需要让不利方向上的报价远离市场最优价,减少在不利方向的报价量,甚至是退出该方向上的报价。该策略难点是如何区分震荡市场和趋势市场,实际上震荡行情和趋势行情可能交互发生。

另一种常见的改进措施是基于市场波动率来调节买卖报价点差。例如,在高度波动的环境下,做市商可以通过自动拉宽点差来保护自己;在低波动的环境下缩小点差,使得订单在更靠近市场最优价位置来匹配成交。

2. 库存做市策略

由于做市商在做市的同时会被动接进一些敞口,当市场处于单边趋势行情时,单边累积的敞口会使得做市商遭受价格波动的损失。而当做市商希望清空大量头寸时会面临一些流动性问题,导致“存货风险”。库存做市策略旨在控制存货风险最小,通过设定一个可忍受的敞口阈值,根据做市商累计的敞口来自动化调节买卖报价,将持有的交易敞口控制在阈值范围之内,从而减少方向性风险暴露。

3. 订单信息做市策略

外汇交易市场一般由大的做市商负责在订单驱动市场(ODM)主动挂价,订单撮合匹配成交就形成了我们看到的市场价格。因此ODM中订单簿的挂单情况可以反映出做市商的交易行为,包括订单的买卖方向、订单的报价以及订单的规模。

订单簿中蕴含着巨大的信息,而在外汇市场上往往只有参与ODM的做市商可以看见订单簿信息,因此这些做市商就会利用订单流量信息增加自己的交易优势。当买盘上存在大量挂单时,表明买方力量强大,价格有向上的动力;当卖盘上存在大量挂单时,表明卖方力量强大,价格有很大的抛压。订单信息做市策略通过对订单簿上买盘与卖盘上的挂单量和挂单的变化进行建模分析,通过买卖力量预测价格趋势,以此来自动调整报价。

(二)外汇市场Taker的量化交易策略

与做市商不同,交易发起方Taker是主动交易,交易敞口可以自我控制,交易盈利主要来源于对市场波动方向的正确判断。因此判断市场方向至关重要,量化策略也就针对的是市场价格变动方向,所以也经常称之为方向性量化交易策略。还有一种就是统计套利策略,通过分析两个不同品种的相关性来做价差均值回归。

1. 趋势交易策略

趋势跟踪策略在外汇交易中是一种最常见的方向性量化策略,因为国家之间的政策或基本面会影响资金流动,货币对的趋势可能会延续很长一段时间。在趋势跟踪策略中,核心就是判断趋势并确定入场和出场信号。常用的趋势跟踪指标包括:移动平均线、MACD等;突破交易法也是一种常见的趋势追踪方法。此外,还有基于事件的方向性交易,例如在非农数据、CPI数据公布时,在其他参与者做出反应之前,通过程序迅速产生交易信号下单。

2. 均值回归交易策略

均值回归策略更适用于两种同系货币中,例如EUR/GBP、AUD/NZD的走势往往具有很强的均值回复性。该策略利用价格走势的短期超买超卖来确定反转信号,常见的震荡指标包括:布林带、相对强弱指标RSI、随机震荡指标。此外,网格交易法也是一种交易震荡行情的常见交易算法,它是利用行情在网格区间内不断低买高卖来获利。

3. 统计套利类策略

在外汇市场中,套利类策略也是一种常见的量化策略。它是指通过历史数据和数学模型,找到两个或多个价格走势具有很强相关性的货币对,当两个品种的价差大于正常范围时,进行多空同时建仓,当价差回归正常水平时,再进行双边平仓。外汇中利差是影响货币对走势的一个关键因素,在一般市场环境下,往往高息货币的走势比低息货币的走势要偏强,也可以利用货币对配比消除价格单方向风险,利用货币对配对交易来赚取利差。

(三)交易执行算法交易

当交易员需要买卖大量标的时,一般都需要把交易拆细,分批执行。如何将交易拆分最优就是算法交易需要解决的问题。算法交易会通过特定的数量模型,按照确定的目标条件,例如交易成本最低、成交价格最优、市场价格影响最小等约束目标条件,发送订单。

常见的算法交易策略包括:

1. 交易量加权平均价格(VWAP):把交易期切分成N个时间切片,预测每一段时间内的市场成交量分布,并按照比例分配这段时间内完成的下单量,实现成交价格等于一段时间内的市场成交均价。

2. 时间加权平均价格(TWAP):把交易期切分成若干时间切片后,按照每个时间片的时间长度分配该时间段内完成的下单量。

3. 盯住盘口策略(PEG):该策略盯住盘口的最优价挂出限价单,买入时按照当前市场最高买价挂出买单,卖出时按照当前市场最低卖价挂出卖单。

4. 执行价差算法(Implementation Shortfall,简称IS):做出投资决策时的价格和最终实际成交价格的价差最小。

5. SOR策略:该策略适用于多渠道的报价,通过订单路由将订单自动下发到最优报价的交易渠道进行下单成交。

三、外汇市场量化交易系统功能

量化交易的优势在于利用历史数据和交易要素进行模拟分析,得到一套交易策略来执行交易。量化交易替代了人工主观判断,从而避免交易员的情绪化交易。量化交易还有一大优势就是机器学习,通过不断累积的数据和历史交易情况对交易模型进行优化迭代,从而获得不断的提升。量化交易目前在金融市场大展身手,股票、债券、商品和外汇市场都能看到它的影子。

对于外汇交易来说,量化交易需要有交易系统,一套完整的外汇量化交易系统需要具备的功能包括:行情接收、行情聚合和清洗、历史数据统计分析、交易策略编写和信号产生、交易指令下发及算法执行、持仓更新和损益监控、交易风控管理等功能。这些功能环环相扣,任何一个节点出了问题都可能对最终结果产生影响。

外汇量化交易系统的可靠性、准确性和安全性是关键。一方面需要强大的数据库来储存高频历史数据,利于对历史数据回测分析;另一方面,需要速度和精确度来保证交易指令的顺利完成。此外,也需要一个强大严密的风控体系,对发生极端突发事件下的程序化交易进行保护。比如2015年的瑞郎与欧元脱钩,2016年的英国脱欧,这些极端事件会使得外汇市场剧烈波动,对交易系统的风控体系要求就非常高。

目前国内的外汇市场量化交易还处于起步阶段。大部分做市商的做市策略还是简单的价格跟随,然后人工盯住敞口来调整报价。做市策略的简单也会造成市场突然的流动性不足,因为大家都是一个策略。外币对的LC API接口虽然已经开通,但目前上线的机构很少。另外,目前最缺乏的就是适合国内外汇市场的量化交易系统,这需要一段时间的发展。

四、国内外汇市场量化交易未来发展方向

新一代CFETS交易系统上线后,中国外汇交易中心不断推出外汇交易接口服务,为未来国内外汇市场量化交易提供了系统上技术支持。

为了促进国内外汇市场的发展,为量化交易发展提供肥沃的土壤,本文有以下几点建议:

一是需要吸引更多的机构进入国内外汇市场,特别是非银机构。从国外经验来看,非银机构中的对冲基金较偏爱量化交易,能引领量化交易的发展。目前国内以银行机构为主,其中做市商基本是大型银行,很难有动力去大规模投入资金和人力到量化交易中。

二是需要适当放松外汇管制,允许适当的投机。量化交易基本是以盈利为目的,需要一定的市场波动。如果是管制市场,汇率波动较小,量化交易失去了动力,也就难以发展起来。

三是要加强量化系统的建设。区别于传统的主观交易,量化交易对科技系统的依赖性很强,前期的基础设施搭建工作需要很大的投入。后期也需要对系统持续的投入,要不断升级,进行迭代更新,才能满足实际量化交易的需求。

近几年来,国内多家金融机构投入到量化交易之中,掀起一波量化交易的热潮。相信随着国内金融市场的发展,在中国外汇交易中心的支持下,国内银行间外汇市场量化交易未来有广阔的发展前景。

我国银行间外汇市场量化交易的发展及机遇

内容提要

进入21世纪后,网络技术的成熟促使国外银行间外汇市场量化交易迅速发展,机器交易取代了很大部分的人工交易。国内银行间外汇交易市场自CFETS 2017系统上线以后,系统功能得到极大的提升,实现了量化交易的系统基础。该文探讨了外汇市场量化交易的分类、常见的量化交易策略,以及量化交易系统需具备的功能,并展望了国内外汇市场量化交易未来发展方向。

随着上世纪90年代电子交易平台的兴起,外汇交易变得更加便捷高效。进入21世纪后,网络技术的成熟促使国外银行间外汇市场量化交易迅速发展,机器交易取代了很大部分的人工交易。国内银行间外汇交易市场自CFETS 2017系统上线以后,系统功能得到极大的提升,实现了量化交易的系统基础。目前在外币对上,已经可以运行LC API交易,程序化交易可以运行。本文根据外汇市场交易的特征,探讨我国银行间外汇市场量化交易的发展及机遇。

一、外汇市场量化交易的分类

我们常说的程序化交易,跟量化交易有很大相关性,但又不尽相同。在《证券期货市场程序化交易管理办法》中定义的程序化交易,是指通过既定程序或特定软件,自动生成或执行交易指令的交易行为。量化交易,则是基于数据和历史统计基础,通过数学工具研究市场中资产价格的变动因素,从而制定交易决策的交易模式。量化交易不一定需要用到计算机自动化执行交易,只要是基于交易因素的数量变化引发的交易,都可以叫做量化交易。

针对外汇市场情况,笔者从功能上把量化交易分为决策型交易和执行型交易两大类。决策型量化交易是指通过数据和计算机模型,寻找外汇市场上的各种交易机会,发出买卖信号。常见的有适用于做市商Maker的“自动化做市策略”,以及适用于市场交易者Taker的“方向性交易策略”和“统计套利类策略”等。执行型量化交易强调通过计算机程序自动化完成交易订单的执行,即负责快速、低成本地实现相关订单执行和成交,常见的有“算法交易”。

表1  外汇市场量化交易分类

外汇交易系统现况_外汇市场量化交易策略_外汇市场量化交易分类

二、外汇市场常见的量化交易策略

外汇市场是一个场外市场交易模式,交易双方分为做市商Maker和交易发起方Taker。外汇市场这两个不同的角色,其盈利模式和承受的风险差异很大,因此有不同的量化交易策略。除此之外,外汇市场量化交易还包括交易执行算法交易。

(一)外汇做市商的量化交易策略

外汇做市商的主要职能是为市场提供交易流动性,即不间断提供买卖报价。做市商的盈利来源很大部分来自买卖报价的价差,当汇率波动加大时,做市商会相应地调整各货币对的报价,将净敞口维持在一个相对均衡的状态,从而对冲掉汇率波动风险。现在外汇市场上的做市商几乎完全依靠计算机处理方式来提供做市报价,减少了人工主观决策,并且可以在市场突发极端事件时进行自我保护。量化做市策略还可以通过区分不同市场环境,改变报价的偏移度和点差,减少做市商的风险,并为做市商获得利润。常见的做市商量化交易策略有以下几种。

1. 简单跟随做市策略

简单跟随做市策略是目前在国内外汇市场上使用最多的做市策略,顾名思义就是盯住市场最优的报价,持续在订单簿中挂出双边最优买价和最优卖价,这些最优价的订单被成交的可能性最大。该策略适用于均值回复的市场行情,做市商在这种环境下可以通过该策略积累更多的做市交易量,利用买卖报价的点差获利。但是当出现向上行情时,由于做市商offer订单成交更多,做市商累积负敞口;当出现单边向下行情时,由于做市商bid订单成交更多,做市商累积正敞口,这样做市商可能亏损。

一种改进的量化做市策略是基于市场方向性判断来调整报价的偏移。当市场处于均值回归时,这对于做市商来说是最理想的环境,可以采取双边最优报价;当市场处于趋势行情中时,做市商需要让不利方向上的报价远离市场最优价,减少在不利方向的报价量,甚至是退出该方向上的报价。该策略难点是如何区分震荡市场和趋势市场,实际上震荡行情和趋势行情可能交互发生。

另一种常见的改进措施是基于市场波动率来调节买卖报价点差。例如,在高度波动的环境下,做市商可以通过自动拉宽点差来保护自己;在低波动的环境下缩小点差,使得订单在更靠近市场最优价位置来匹配成交。

2. 库存做市策略

由于做市商在做市的同时会被动接进一些敞口,当市场处于单边趋势行情时,单边累积的敞口会使得做市商遭受价格波动的损失。而当做市商希望清空大量头寸时会面临一些流动性问题,导致“存货风险”。库存做市策略旨在控制存货风险最小,通过设定一个可忍受的敞口阈值,根据做市商累计的敞口来自动化调节买卖报价,将持有的交易敞口控制在阈值范围之内,从而减少方向性风险暴露。

3. 订单信息做市策略

外汇交易市场一般由大的做市商负责在订单驱动市场(ODM)主动挂价,订单撮合匹配成交就形成了我们看到的市场价格。因此ODM中订单簿的挂单情况可以反映出做市商的交易行为,包括订单的买卖方向、订单的报价以及订单的规模。

订单簿中蕴含着巨大的信息,而在外汇市场上往往只有参与ODM的做市商可以看见订单簿信息,因此这些做市商就会利用订单流量信息增加自己的交易优势。当买盘上存在大量挂单时,表明买方力量强大,价格有向上的动力;当卖盘上存在大量挂单时,表明卖方力量强大,价格有很大的抛压。订单信息做市策略通过对订单簿上买盘与卖盘上的挂单量和挂单的变化进行建模分析,通过买卖力量预测价格趋势,以此来自动调整报价。

(二)外汇市场Taker的量化交易策略

与做市商不同,交易发起方Taker是主动交易,交易敞口可以自我控制,交易盈利主要来源于对市场波动方向的正确判断。因此判断市场方向至关重要,量化策略也就针对的是市场价格变动方向,所以也经常称之为方向性量化交易策略。还有一种就是统计套利策略,通过分析两个不同品种的相关性来做价差均值回归。

1. 趋势交易策略

趋势跟踪策略在外汇交易中是一种最常见的方向性量化策略,因为国家之间的政策或基本面会影响资金流动,货币对的趋势可能会延续很长一段时间。在趋势跟踪策略中,核心就是判断趋势并确定入场和出场信号。常用的趋势跟踪指标包括:移动平均线、MACD等;突破交易法也是一种常见的趋势追踪方法。此外,还有基于事件的方向性交易,例如在非农数据、CPI数据公布时,在其他参与者做出反应之前,通过程序迅速产生交易信号下单。

2. 均值回归交易策略

均值回归策略更适用于两种同系货币中,例如EUR/GBP、AUD/NZD的走势往往具有很强的均值回复性。该策略利用价格走势的短期超买超卖来确定反转信号,常见的震荡指标包括:布林带、相对强弱指标RSI、随机震荡指标。此外,网格交易法也是一种交易震荡行情的常见交易算法,它是利用行情在网格区间内不断低买高卖来获利。

3. 统计套利类策略

在外汇市场中,套利类策略也是一种常见的量化策略。它是指通过历史数据和数学模型,找到两个或多个价格走势具有很强相关性的货币对,当两个品种的价差大于正常范围时,进行多空同时建仓,当价差回归正常水平时,再进行双边平仓。外汇中利差是影响货币对走势的一个关键因素,在一般市场环境下,往往高息货币的走势比低息货币的走势要偏强,也可以利用货币对配比消除价格单方向风险,利用货币对配对交易来赚取利差。

(三)交易执行算法交易

当交易员需要买卖大量标的时,一般都需要把交易拆细,分批执行。如何将交易拆分最优就是算法交易需要解决的问题。算法交易会通过特定的数量模型,按照确定的目标条件,例如交易成本最低、成交价格最优、市场价格影响最小等约束目标条件,发送订单。

常见的算法交易策略包括:

1. 交易量加权平均价格(VWAP):把交易期切分成N个时间切片,预测每一段时间内的市场成交量分布,并按照比例分配这段时间内完成的下单量,实现成交价格等于一段时间内的市场成交均价。

2. 时间加权平均价格(TWAP):把交易期切分成若干时间切片后,按照每个时间片的时间长度分配该时间段内完成的下单量。

3. 盯住盘口策略(PEG):该策略盯住盘口的最优价挂出限价单,买入时按照当前市场最高买价挂出买单,卖出时按照当前市场最低卖价挂出卖单。

4. 执行价差算法(Implementation Shortfall,简称IS):做出投资决策时的价格和最终实际成交价格的价差最小。

5. SOR策略:该策略适用于多渠道的报价,通过订单路由将订单自动下发到最优报价的交易渠道进行下单成交。

三、外汇市场量化交易系统功能

量化交易的优势在于利用历史数据和交易要素进行模拟分析,得到一套交易策略来执行交易。量化交易替代了人工主观判断,从而避免交易员的情绪化交易。量化交易还有一大优势就是机器学习,通过不断累积的数据和历史交易情况对交易模型进行优化迭代,从而获得不断的提升。量化交易目前在金融市场大展身手,股票、债券、商品和外汇市场都能看到它的影子。

对于外汇交易来说,量化交易需要有交易系统,一套完整的外汇量化交易系统需要具备的功能包括:行情接收、行情聚合和清洗、历史数据统计分析、交易策略编写和信号产生、交易指令下发及算法执行、持仓更新和损益监控、交易风控管理等功能。这些功能环环相扣,任何一个节点出了问题都可能对最终结果产生影响。

外汇量化交易系统的可靠性、准确性和安全性是关键。一方面需要强大的数据库来储存高频历史数据,利于对历史数据回测分析;另一方面,需要速度和精确度来保证交易指令的顺利完成。此外,也需要一个强大严密的风控体系,对发生极端突发事件下的程序化交易进行保护。比如2015年的瑞郎与欧元脱钩,2016年的英国脱欧,这些极端事件会使得外汇市场剧烈波动,对交易系统的风控体系要求就非常高。

目前国内的外汇市场量化交易还处于起步阶段。大部分做市商的做市策略还是简单的价格跟随,然后人工盯住敞口来调整报价。做市策略的简单也会造成市场突然的流动性不足,因为大家都是一个策略。外币对的LC API接口虽然已经开通,但目前上线的机构很少。另外,目前最缺乏的就是适合国内外汇市场的量化交易系统,这需要一段时间的发展。

四、国内外汇市场量化交易未来发展方向

新一代CFETS交易系统上线后,中国外汇交易中心不断推出外汇交易接口服务,为未来国内外汇市场量化交易提供了系统上技术支持。

为了促进国内外汇市场的发展,为量化交易发展提供肥沃的土壤,本文有以下几点建议:

一是需要吸引更多的机构进入国内外汇市场,特别是非银机构。从国外经验来看,非银机构中的对冲基金较偏爱量化交易,能引领量化交易的发展。目前国内以银行机构为主,其中做市商基本是大型银行,很难有动力去大规模投入资金和人力到量化交易中。

二是需要适当放松外汇管制,允许适当的投机。量化交易基本是以盈利为目的,需要一定的市场波动。如果是管制市场,汇率波动较小,量化交易失去了动力,也就难以发展起来。

三是要加强量化系统的建设。区别于传统的主观交易,量化交易对科技系统的依赖性很强,前期的基础设施搭建工作需要很大的投入。后期也需要对系统持续的投入,要不断升级,进行迭代更新,才能满足实际量化交易的需求。

近几年来,国内多家金融机构投入到量化交易之中,掀起一波量化交易的热潮。相信随着国内金融市场的发展,在中国外汇交易中心的支持下,国内银行间外汇市场量化交易未来有广阔的发展前景。