量化金融分析師（AQF）|量化交易過(guò)程中需要注意的幾個(gè)缺陷及建議

量化交易，也稱為自動(dòng)交易和黑盒交易，是一種利用復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型和公式在金融市場(chǎng)中進(jìn)行高速?zèng)Q策和交易的交易系統(tǒng)。交易過(guò)程中涉及了使用快速計(jì)算機(jī)程序和復(fù)雜算法來(lái)創(chuàng)建和確定交易策略，以幫助投資者獲得很好的回報(bào)。

基于此，在交易過(guò)程中，為了尋找獨(dú)特的機(jī)會(huì)，許多投資者因而會(huì)依賴于量化工具來(lái)進(jìn)行交易機(jī)會(huì)的篩選。投資者通過(guò)運(yùn)用這些工具從而完成了大規(guī)模的篩選工作例如：梳理成千上萬(wàn)的投資標(biāo)的、從海量的財(cái)務(wù)報(bào)表中提取重要信息、精確計(jì)算投資估值指標(biāo)以及對(duì)投資機(jī)會(huì)或標(biāo)的進(jìn)行排名。

盡管在交易過(guò)程中運(yùn)用量化手段有著很多明顯的優(yōu)勢(shì)，但也存在一些比較顯著的缺陷。

其中，量化交易的較大缺點(diǎn)之一，即為在量化交易過(guò)程中所需的充足技術(shù)和相應(yīng)的策略資源。在設(shè)計(jì)交易策略過(guò)程中，策略制定者的一個(gè)先決條件，在于需要了解、熟悉如何使用特定的程序語(yǔ)言進(jìn)行編程，而這一過(guò)程，本身就需要很長(zhǎng)時(shí)間才能夠習(xí)得。

除此之外，量化交易的另一個(gè)缺點(diǎn)在于自動(dòng)化交易過(guò)程中的缺乏控制性。由于整套交易策略與執(zhí)行是以自動(dòng)化形式進(jìn)行的，在這一過(guò)程中，如若程序無(wú)法以投資人所期待的方式運(yùn)行，那么勢(shì)必將造成嚴(yán)重的損失。因而在此之前，策略程序即需要進(jìn)行充分徹底的測(cè)試，以避免可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤。

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另一方面的顧慮在于，在金融市場(chǎng)大幅波動(dòng)時(shí)，大規(guī)模地使用算法和高頻交易可能會(huì)加劇市場(chǎng)的不穩(wěn)定性。

以2018年2月5日美國(guó)證券市場(chǎng)為例，當(dāng)?shù)拉偹怪笖?shù)在當(dāng)日重挫4.6%時(shí)，整體價(jià)格也相隨出現(xiàn)了15分鐘的快速下跌。對(duì)于這一現(xiàn)象，BB＆T財(cái)富管理公司的Walter Hellwig在接受彭博社采訪時(shí)表示：“證券市場(chǎng)上早上的下跌是由人為原因所導(dǎo)致的，但下午的暴跌則根源于程式化交易。”出現(xiàn)這一現(xiàn)象的核心因素在于，由于算法策略會(huì)自動(dòng)相應(yīng)價(jià)格的下跌，因此當(dāng)價(jià)格出現(xiàn)波動(dòng)時(shí)，計(jì)算機(jī)會(huì)進(jìn)一步配合這一波動(dòng)從而發(fā)生大規(guī)模的拋售。在這一情況下，人類(lèi)思維的辯證能力，就能夠有效地規(guī)避這一情形的發(fā)生。

基于此，筆者認(rèn)為，在設(shè)置相關(guān)交易策略時(shí)，應(yīng)當(dāng)注意以下三點(diǎn)：

其一：對(duì)不同的投資品種、門(mén)類(lèi)應(yīng)該分而視之，決不能以一視同仁的態(tài)度來(lái)統(tǒng)一考量；

其二：在設(shè)計(jì)策略、編輯算法的過(guò)程中，決不能脫離交易標(biāo)的的基本面進(jìn)行分析；

其三：在設(shè)計(jì)交易策略時(shí)，需要考量到資金頭寸的儲(chǔ)備，盡力擴(kuò)大交易的安全邊際。

一直以來(lái)，交易就與壓力、風(fēng)險(xiǎn)共生，同呼吸、共命運(yùn)。時(shí)代潮流是勢(shì)不可擋的，但在大時(shí)代中揮斥方遒，發(fā)揮核心作用的，仍然在于交易者本身。