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沪深300期指操纵后门
 
安敬
 
    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,现在的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暴露出来的虚假有效性。从商业银行到投资银行自营部门,到正规的对冲基金,基本上采用的市场风险管理体系和操作风险量化方法还是建立在VaR(Value at Risk,风险价值)之上的。可是基于VaR的现代风险管理框架本来就是先天不足,后天补还是不足。从2011年10月份开始,就已经有对冲基金发现相关市场里一些大机构的风险是不可避免的,而其系统风险也越来越大。 
    其次,多样性的丧失会导致系统性风险的积累。通常来讲,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。然而,随着国内沪深300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。 
    因此,即便是单交易账户,也可以借助算法分析沪深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的资金,比如套利策略,实现对沪深300指数的操控从而在期指交易上牟利。操纵者不用去影响全部沪深300的成份股,也用不着人们想象的能够操纵指数的资金规模,在算法帮助下,自有资金扮演的是催化剂和引导的角色,当市场中同质策略越多,其操纵成本就越低。 
    第三,随着量化交易的推广,国内也面临着前所未有的监管难题。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,很多还是黑箱算法,模型代码的直接可解释程度很差,即便模型中出现某人的八字作为决策依据也是很常见的。我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,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自己模型算法的缺陷。 
    不可否认,量化交易的确促进了券商自营业务的发展,但也带来不少问题。对券商来说,如果自营不独立成法人机构,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,针对客户的订单情况(不是单一客户)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。 
 
(安敬,某纽约总部对冲基金首席投资官,主要负责高频交易、宏观对冲、算法交易策略以及新型风险管理解决方案的研发和实施。)
 

编辑:朴文