周新月

量化交易是當(dāng)前金融投資領(lǐng)域最熱門的技術(shù)之一，它消除了人為失誤，改變了當(dāng)今金融市場相互聯(lián)系的方式，使交易公司在快速發(fā)展的市場中擁有了更強大的力量，在卓越領(lǐng)域的崛起是無可挑剔的。然而，量化投資在國內(nèi)的發(fā)展卻是相當(dāng)波折。單從初期的不被認(rèn)同到開始占有市場就用了六七年時間，隨后市場開始逐漸降溫，直到最近，量化投資方式仍然沒有得到廣泛普及。

對比國外量化投資的成熟市場與超過30年的發(fā)展歷程，我國量化投資與算法交易尚處于萌芽狀態(tài)。國內(nèi)量化交易系統(tǒng)究竟存在哪些不足與局限？中國股權(quán)資產(chǎn)管理行業(yè)的杰出管理者和技術(shù)專家、上海少伯資產(chǎn)管理有限公司總裁江義鑫對量化投資交易策略做出了一些反思與改進，希望能夠?qū)⒘炕灰滓浴靶赂拍睢钡男问?，傳播到大眾生活中去?/p>

量化交易的內(nèi)涵

在江義鑫看來，作為集數(shù)學(xué)、計算機技術(shù)和經(jīng)濟水平于一體相互融會貫通的代表產(chǎn)物，量化交易在金融市場上的優(yōu)勢有很多。量化交易主要通過股票的價格、一天內(nèi)的股票成交量以及一天內(nèi)的股票成交額度，作為分析數(shù)據(jù)的依據(jù)，從而設(shè)計出合理的應(yīng)用數(shù)學(xué)模型，然后借助計算機綜合分析出金融投資產(chǎn)品可能帶來的收益趨勢變化，推斷出未來的發(fā)展方向，最后由程序化的指令來進行投資的交易。

“過去的技術(shù)分析，是根據(jù)公司的經(jīng)營狀況來研究分析的，采用的技術(shù)也不到位。而量化投資則是根據(jù)整個市場的數(shù)據(jù)以及行情走向來分析問題，所以這二者相比較來說，量化交易得到的決策更加權(quán)威，更加有效?！?江義鑫這樣介紹。量化交易的分析過程可以在以秒為時間單位的速率上分析出多個金融產(chǎn)品的交易組合，并且完成這些組合交易，這樣可以帶來更好的概率顯著性，投資者以此得到更多的收益。不僅如此，程序化的分析決策還可以繞過因個別受益者的不公正心理而造成的失誤或根本的決策性問題。

江義鑫由多年從事投資交易的實戰(zhàn)中總結(jié)出一套經(jīng)驗，量化交易不單單包括一個方面，它還包括很多范圍。其交易策略要根據(jù)交易行業(yè)的不同種類來選擇。江義鑫認(rèn)為，量化交易的投資策略分為主動和被動兩種，主動的策略是根據(jù)投資產(chǎn)品分類的發(fā)展方向選擇的策略，另一種就是因交易事件的推動而驅(qū)使策略進行。這樣一來投資一旦出現(xiàn)虧損，計算機程序便能自動止損，對涵蓋了二級市場的投資交易進行全過程的風(fēng)險管理。

在執(zhí)掌上海少伯資產(chǎn)管理有限公司投資實踐的過程中，江義鑫通過三種方法進行量化交易。第一種是運用公司本身對交易投資進行估計數(shù)值的方法，第二種是通過資金的方法進行交易，第三種是查驗交易市場的總體趨勢的方法。

“要看值不值得進行投資，就要分析交易產(chǎn)品的各種數(shù)值和盡可能詳細的情況，在企業(yè)能夠接受的誤差的范圍內(nèi)可以設(shè)立一個用來估測行情的范圍，根據(jù)這個范圍內(nèi)的情況選擇市場，這樣市場的價格可以很快的恢復(fù)，同時企業(yè)的資金也很好的得到了運用和流動，整個企業(yè)的資金流在投資行為發(fā)生期間得以正常的運轉(zhuǎn)。” 江義鑫認(rèn)為，在量化交易中利用股指差價對應(yīng)股指期貸能夠?qū)崿F(xiàn)套利，但是套利一定要科學(xué)的把握時機，要運用科學(xué)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計模型進行分析。還有一種交易是完全根據(jù)預(yù)設(shè)指標(biāo)，通過計算機運算，由程序決定何時用何種方法進行交易，這種交易叫做算法交易。

“我認(rèn)為，隨著計算機科學(xué)進入AI時代，智能算法必然會在金融領(lǐng)域廣泛普及，量化交易也必然會成為一種算法交易，掌握先進可靠的算法庫，是一家金融企業(yè)長盛不衰的一大法寶?！?江義鑫如是說。

全面高效的算法庫滿足

金融市場需求

江義鑫涉足金融投資領(lǐng)域已經(jīng)十年有余，在股權(quán)投資與風(fēng)險管控方面積累了豐富的經(jīng)驗。2015年，江義鑫出任上海少伯資產(chǎn)管理有限公司總裁職務(wù)，他帶領(lǐng)公司創(chuàng)新性地將量化投資理論、博弈理論等金融數(shù)學(xué)、心理學(xué)、與機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)相結(jié)合，自主研發(fā)出豐富高效的金融資產(chǎn)管理系統(tǒng)等金融軟件工具，并且結(jié)合行為金融學(xué)幫助金融、投資機構(gòu)和個人投資者優(yōu)化投資策略，找到最佳投資時機，同時有效控制風(fēng)險，保證投資安全，推動了中國資本管理體系的健康有序發(fā)展。

據(jù)江義鑫介紹，當(dāng)前我國量化投資系統(tǒng)的應(yīng)用與市場介紹度不高，主要因其自身存在一些問題。一方面，國內(nèi)算法交易系統(tǒng)模型同質(zhì)化問題嚴(yán)重，很多金融服務(wù)系統(tǒng)提供商推出的軟件都大同小異，不僅難以贏得市場，還可能在小概率黑天鵝事件出現(xiàn)時加大市場波動，造成資產(chǎn)價格的踩踏下跌;另一方面，中低端平臺只支持復(fù)雜度不高的腳本語言實現(xiàn)策略邏輯，對于多品種、多周期、多賬戶、多交易市場等復(fù)雜系統(tǒng)架構(gòu)的支持都有一定的限制，技術(shù)架構(gòu)的局限性也會使行情顯示與交易有一定的延時。

上海少伯資產(chǎn)管理有限公司是一家專注于為國內(nèi)上市公司股東提供股權(quán)資產(chǎn)管理的服務(wù)商。公司自身對于安全高效的量化投資系統(tǒng)有迫切地需求，在資本管理服務(wù)領(lǐng)域又具有豐富的經(jīng)驗，于是，江義鑫決定成立自己的算法交易系統(tǒng)研發(fā)隊伍，針對當(dāng)前算法交易系統(tǒng)的局限以及金融市場的需求展開改良與研發(fā)工作。目前，少伯團隊創(chuàng)新推出的證券智能算法交易系統(tǒng)、少伯風(fēng)控衛(wèi)士等系統(tǒng)和解決方案，已經(jīng)初步實現(xiàn)了投資交易方式的智能化升級。

為了追求執(zhí)行效率，少伯證券智能算法交易系統(tǒng)支持多種復(fù)雜腳本語言實現(xiàn)策略邏輯，可直接使用C++、JAVA等開發(fā)語言實現(xiàn)復(fù)雜的策略邏輯，并采用多進程、多線程方式等架構(gòu)模式來縮短行情轉(zhuǎn)發(fā)路徑和交易通道，將行情與交易的時延降到最低。當(dāng)前，少伯證券智能算法交易系統(tǒng)的交易發(fā)生可在微秒之間，并慢慢向納秒級發(fā)展，在一毫秒內(nèi)，便可以從市場交易中獲得數(shù)百萬美元的收益，以最前沿的信息技術(shù)實現(xiàn)高頻交易等量化交易方式。

除此之外，江義鑫還更創(chuàng)新性地將量化投資理論、博弈理論等金融數(shù)學(xué)、管理學(xué)知識與機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)相結(jié)合，為系統(tǒng)配備了中國目前最全，最優(yōu)，最精準(zhǔn)的算法庫。

江義鑫表示，少伯證券智能算法交易系統(tǒng)的定位，在于大宗金融投資機構(gòu)的資產(chǎn)管理，對于技術(shù)能力和交易市場理解都有很高要求。為了保證各種風(fēng)控、應(yīng)急處理、交易方式和策略的平穩(wěn)有效執(zhí)行，少伯研發(fā)團隊為客戶提供了6-7種標(biāo)準(zhǔn)算法包，包括時間加權(quán)均價（TWAP）、成交量加權(quán)均價（VWAP）、交易量百分比（Percent）、價格跟蹤（PxInLine）和盤口捕捉（Sniper）等，能夠按時間、按價格、按成交量、按盤口等等各種場景提供最優(yōu)算法群，滿足了國內(nèi)金融市場80%以上的交易需求。

借助信息技術(shù)附能交易員

解決了技術(shù)問題，量化交易的優(yōu)勢就逐漸顯示出來。在少伯證券智能算法交易系統(tǒng)的市場投放中，平臺表現(xiàn)明顯能夠適合機構(gòu)投資者進行趨勢、套利、對沖、高頻等對行情和交易要求高、邏輯復(fù)雜度高的策略，可實現(xiàn)全自動發(fā)現(xiàn)機會與操作，并在較短時間內(nèi)實現(xiàn)套利，幫助機構(gòu)實現(xiàn)業(yè)務(wù)規(guī)模與盈利水平的雙提升，使業(yè)務(wù)規(guī)模呈現(xiàn)幾何倍增長，最大程度實現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)。

不過，由于金融市場的復(fù)雜性，出于對投資的嚴(yán)謹(jǐn)性考慮，江義鑫建議，在算法交易的智能程度還未達到完全取代交易員的程度時，更多是借助計算機強大的處理能力，賦能交易員。

隨著國內(nèi)金融市場創(chuàng)新的提速，機構(gòu)投資者對高端交易平臺的需求和潛在需求呈快速上升趨勢。從2016年后半年開始，少伯證券智能算法交易系統(tǒng)開始為大型公募基金、保險資管和券商等數(shù)十家機構(gòu)提供服務(wù)，根據(jù)不同的股票、不同的市場行情、不同的流動性和不同的時間點等情況，設(shè)計處各種預(yù)測模型進行盤前分析，做一系列的診斷和咨詢，幫助交易員適應(yīng)快節(jié)奏的金融市場，理性準(zhǔn)確地進行交易。

少伯證券智能算法交易系統(tǒng)在投資交易的整個流程為交易員附能：在盤前分析環(huán)節(jié)，系統(tǒng)針對應(yīng)用場景進行判斷，為交易員推薦合適的算法組合;隨后進入盤中監(jiān)測階段，系統(tǒng)的“智能風(fēng)控”模塊像交警一樣去管理各種算法交易的行為，一旦某個算法可能造成行情的大幅波動并觸發(fā)預(yù)警參數(shù)，系統(tǒng)就會自動暫停該算法并同時提醒交易員進行人工干預(yù);在每筆交易完成后，系統(tǒng)進行績效歸因分析，幫助交易員總結(jié)經(jīng)驗，同時記錄行為心理。

相比于傳統(tǒng)的人工下單模式，量化投資交易在及時性、客觀性與高頻交易等方面都表現(xiàn)出了明顯優(yōu)勢。

江義鑫結(jié)合自身經(jīng)驗分析道，金融投資人要形成一種多層次、多角度，全面的投資思維，自上而下，包括資產(chǎn)的配置，個股的選擇，要考慮經(jīng)濟周期，市場結(jié)構(gòu)等等。從持倉的角度來說，當(dāng)機構(gòu)占比達到50%以上時，投資人就很難顧及估值、成長、盈利質(zhì)量、情緒等等其他問題，只有極少數(shù)人有能力全方位考量，但人工敲單仍然存在時延問題，還有可能出現(xiàn)操作失誤。借助計算機系統(tǒng)來完成數(shù)據(jù)處理，同樣是5、6人一組，操盤手的執(zhí)行效率與業(yè)務(wù)規(guī)模都會翻倍增長，面對大宗交易，系統(tǒng)也可以快速判斷并完成拆單處理，避免了大筆買入引起股價的瞬間飆漲，降低投資風(fēng)險，鎖定投資收益。

為量化交易系統(tǒng)融入

行為金融理論

目前，少伯算法交易系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用于數(shù)十家大型金融機構(gòu)，并不斷有金融機構(gòu)前來尋求合作。事實上，國內(nèi)金融投資市場正在迎來一場經(jīng)濟和技術(shù)革命。為了保障系統(tǒng)的穩(wěn)定性與先進性，滿足快速發(fā)展的市場需求，江義鑫帶領(lǐng)少伯團隊展開了大量回測工作，并不斷增加新的算法，完善系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)。

通過對歷史數(shù)據(jù)的一系列研究與分析，江義鑫發(fā)現(xiàn)，當(dāng)經(jīng)濟、股價出現(xiàn)大幅波動時，股民樂觀或悲觀的情緒就會相互影響，從而產(chǎn)生一種強大到足以影響投資市場走向的市場情緒。比如有些投資人看空，拋掉了手中的倉位，繼而會有更多人也跟著所謂的趨勢相繼拋倉，一大波的連鎖反應(yīng)導(dǎo)致行情持續(xù)性單邊行走，從而影響金融市場的運行規(guī)律。“很多時候，經(jīng)濟上出現(xiàn)的波動遠遠不足以解釋股票市場所產(chǎn)生的波動，而關(guān)于資本市場價格變化會遠遠超出資本市場基本面變化趨勢的問題，我們也嘗試過用各種傳統(tǒng)的估值理論，有效市場假說，公司金融理論去解釋，但都比不上用市場情緒來解釋更加合理，而這個答案也讓我看到了更多的可能?！?/p>

自此，江義鑫開始研究行為金融學(xué)，把心理學(xué)、社會科學(xué)和傳統(tǒng)金融學(xué)的研究領(lǐng)域和思路連接在一起，量化特定條件下的金融行為，并在風(fēng)險管控系統(tǒng)里中加入了金融心理學(xué)的內(nèi)容。

江義鑫解釋說，過去金融學(xué)理論的研究設(shè)定是人的行為理想化，一是假定投資者的經(jīng)驗和數(shù)據(jù)分析結(jié)論是正確的;二是假設(shè)投資者會理性的面對這些結(jié)論。但在上世紀(jì)七、八十年代，心理學(xué)領(lǐng)域進行的研究就清楚地表明，即使給出完整和準(zhǔn)確的信息，投資人仍然會做出不合理的決定。江義鑫認(rèn)為：“相比具備經(jīng)濟學(xué)知識來說，具備大眾心理學(xué)知識更能夠領(lǐng)悟金融市場的內(nèi)容?！?/p>

江義鑫對于投資人受情緒影響出現(xiàn)的判斷錯誤進行了總結(jié)與量化，并通過精確化的數(shù)據(jù)分析將其構(gòu)建到少伯風(fēng)控衛(wèi)士產(chǎn)品中，在傳統(tǒng)的風(fēng)控技術(shù)基礎(chǔ)上，運用機器學(xué)習(xí)、圖譜知識、情緒量化測量等新技術(shù)和新方法，對投資者的情緒測量指標(biāo)進行采集和分析，建立了代表性偏差、情緒化交易等模型和分析算法，為投資機構(gòu)和投資人給出更全面的參考。

融入了行為金融理論的少伯風(fēng)控衛(wèi)士，為提升量化投資系統(tǒng)決策的科學(xué)性與精準(zhǔn)性帶來了明顯突破。江義鑫表示，少伯算法交易系統(tǒng)作為國內(nèi)金融業(yè)的高精度投資工具，當(dāng)下或許只是在控制風(fēng)險，提高投資收益上深受機構(gòu)和個人投資者的歡迎，未來，人們會看到它在降低交易成本方面更多的優(yōu)勢。

隨著信息技術(shù)的發(fā)展與大數(shù)據(jù)平臺的支持，行為金融理論研究將在搜集、分析處理海量數(shù)據(jù)方面得到更多的便利，迎來新的發(fā)展空間。江義鑫相信，隨著行為金融學(xué)不斷走向系統(tǒng)化，將在投資領(lǐng)域發(fā)揮重要作用?！拔磥恚C券市場的不斷發(fā)展、金融衍生品的不斷推出、對沖工具的不斷豐富、投資的復(fù)雜度日益提高，行為金融理論與量化投資系統(tǒng)的結(jié)合，將以其低風(fēng)險、收益穩(wěn)定的特性成為機構(gòu)投資者的主要投資策略?！?/p>