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高頻交易的擁擠效應(yīng)

發(fā)表時(shí)間: 2019-08-21 14:13:01 編輯:tansy

股票高頻策略作為現(xiàn)階段各個(gè)渠道主推的策略(屈指可數(shù)能夠同時(shí)滿(mǎn)足券商、投顧、投資者三方共贏的策略),如果現(xiàn)有市場(chǎng)流動(dòng)性及期貨貼水都得不到大幅改善的情況下,下面幾個(gè)方面可能值得我們關(guān)注。

  

從筆者跟蹤以及與同行的交流來(lái)看,6月股票高頻策略(包括高頻Alpha、日內(nèi)T0)都比較難做,很多投顧市場(chǎng)中性產(chǎn)品業(yè)績(jī)都出現(xiàn)虧損。這次回撤跟2018年8-9月、2018年12月-2019年1月兩次回撤有共性的原因,包括市場(chǎng)流動(dòng)性匱乏、基差擾動(dòng)等,另外一個(gè)不可忽視的因素是股票高頻策略的規(guī)模急速擴(kuò)張,市場(chǎng)出現(xiàn)內(nèi)生性流動(dòng)性問(wèn)題。

  一、業(yè)績(jī)表現(xiàn)

  股票高頻策略產(chǎn)品形式主要有兩種:市場(chǎng)中性(絕對(duì)收益)跟指數(shù)增強(qiáng)(相對(duì)收益),實(shí)現(xiàn)方式可以通過(guò)高頻alpha、日內(nèi)T0或者兩者結(jié)合。我們先看看這些產(chǎn)品的業(yè)績(jī)表現(xiàn)(選取的都是主流投顧的代表性產(chǎn)品,數(shù)據(jù)統(tǒng)一從2018年初開(kāi)始)。

  圖1是市場(chǎng)中性產(chǎn)品從2018年開(kāi)始的業(yè)績(jī)曲線(xiàn),為了好比較做了標(biāo)準(zhǔn)化處理,不同投顧產(chǎn)品差異性還是較大。

  圖2是指數(shù)增強(qiáng)產(chǎn)品從2018年開(kāi)始的業(yè)績(jī)曲線(xiàn),為了比較也做了標(biāo)準(zhǔn)化處理,指數(shù)增強(qiáng)產(chǎn)品有些是對(duì)標(biāo)滬深300,有些是中證500,還有一些產(chǎn)品是全市場(chǎng)選股沒(méi)有對(duì)標(biāo)某個(gè)具體指數(shù)。圖3是市場(chǎng)中性產(chǎn)品月度業(yè)績(jī)箱體圖,每個(gè)箱體中間實(shí)線(xiàn)部分是中位數(shù),從箱體圖可以看到今年6月份投顧收益率整體表現(xiàn)一般。本文接下來(lái)主要討論影響業(yè)績(jī)表現(xiàn)的幾個(gè)因素,以及股票高頻策略未來(lái)可能值得關(guān)注的幾個(gè)方面。

  高頻交易的擁擠效應(yīng)

  高頻交易的擁擠效應(yīng)

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  二、市場(chǎng)流動(dòng)性

  股票高頻策略表現(xiàn)跟市場(chǎng)流動(dòng)性直接相關(guān)。我們這里簡(jiǎn)單做了一個(gè)統(tǒng)計(jì),把滬深兩市的月度總成交金額加總,跟中性策略月度收益中位數(shù)做一個(gè)散點(diǎn)圖,可以明顯看到收益率跟成交額是一個(gè)正向關(guān)系。由于股票高頻策略普遍具有很高的換手率,當(dāng)出現(xiàn)交易擁堵的時(shí)候,流動(dòng)性因子也可能從折價(jià)變成溢價(jià)。另外一個(gè)方面是流動(dòng)性匱乏導(dǎo)致交易成本(沖擊成本)增加,侵蝕了收益。

  高頻交易的擁擠效應(yīng)

  從上證指數(shù)(深證成指也類(lèi)似)走勢(shì)跟交易量的關(guān)系可以看出,下跌狀態(tài)導(dǎo)致投資者成交量不活躍,加劇交易摩擦成本(學(xué)術(shù)文章研究也發(fā)現(xiàn)上漲跟下跌的交易摩擦成本具有不對(duì)稱(chēng)效應(yīng))。從2018年開(kāi)始,上海證券交易所有11個(gè)交易日成交金額跌破千億,其中2018年12月11日只有854億,這11個(gè)交易日都集中在2018年8-9月、2018年12月-2019年1月期間,市場(chǎng)連續(xù)下跌,導(dǎo)致成交萎靡,給高頻策略帶來(lái)很大的挑戰(zhàn)。

  交易成交量的下滑,導(dǎo)致市場(chǎng)指數(shù)波動(dòng)率(見(jiàn)圖2)同期也出現(xiàn)下降。一般而言,股票橫截面差異小影響高頻alpha表現(xiàn),股票日內(nèi)波動(dòng)小影響T0策略表現(xiàn)。

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  三、升貼水率

  自從15年股災(zāi)股指期貨限制政策出臺(tái)之后,股指期貨貼水就是一個(gè)老生常談的問(wèn)題(股災(zāi)之前的貼水更多是成分股現(xiàn)金分紅導(dǎo)致的)。升貼水受到流動(dòng)性、市場(chǎng)情緒影響較大。在指數(shù)上漲階段,市場(chǎng)情緒樂(lè)觀,交易量活躍,更不容易出現(xiàn)貼水(見(jiàn)2019年2-3月上漲階段);而指數(shù)下跌階段,市場(chǎng)情緒悲觀,交易量不活躍,更容易出現(xiàn)貼水。

  從這個(gè)角度來(lái)看,指數(shù)處于下跌狀態(tài),除了影響流動(dòng)性之外,還容易導(dǎo)致期貨貼水,造成雙重不利影響疊加的現(xiàn)象,無(wú)疑讓股票高頻策略雪上加霜。貼水幅度有些時(shí)候到達(dá)年化10-20%的水平,對(duì)中性策略造成很大的挑戰(zhàn)。最近6月份IC貼水幅度較大(即使切換到遠(yuǎn)期合約對(duì)沖,貼水幅度也較大),也是造成6月份業(yè)績(jī)較差的一個(gè)原因。

  高頻交易的擁擠效應(yīng)

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  四、產(chǎn)品規(guī)模

  除了上述市場(chǎng)流動(dòng)性、基差擾動(dòng)等常規(guī)原因外,還需要更加正視的是高頻策略的產(chǎn)品規(guī)模急速擴(kuò)張?jiān)斐傻慕灰讚頂D效應(yīng)(Crowding Effect)。現(xiàn)階段由于市場(chǎng)處于下行震蕩區(qū)間,加上低頻alpha策略普遍失效,各個(gè)渠道都在力推股票高頻策略。在現(xiàn)有市場(chǎng)流動(dòng)性的前提下,策略很可能已經(jīng)超出了容量上限。頭部幾家投顧,現(xiàn)在打聽(tīng)下來(lái)基本上規(guī)模都在80-100億規(guī)模之間。

  跟同行交流下來(lái),預(yù)估市場(chǎng)高頻alpha規(guī)模在600-800億之間,如果加上日內(nèi)T0,總規(guī)模很可能過(guò)千億。6月份滬深兩市平均日成交金額才4500億左右,高頻策略產(chǎn)品日成交額已占據(jù)了相當(dāng)于一部分市場(chǎng)份額。

  由于產(chǎn)品規(guī)模沒(méi)有確切的數(shù)據(jù),筆者特意從中國(guó)基金業(yè)協(xié)會(huì)上爬取了28家相關(guān)投顧的產(chǎn)品發(fā)行情況加以佐證。圖1是28家投顧的在運(yùn)行產(chǎn)品數(shù)量,其中最多的兩家有接近150個(gè)產(chǎn)品,這個(gè)也算中國(guó)市場(chǎng)跟國(guó)外市場(chǎng)比較特有的一個(gè)現(xiàn)象。

  國(guó)外對(duì)沖基金一般都有時(shí)間較長(zhǎng)規(guī)模較大的旗艦產(chǎn)品,國(guó)內(nèi)由于要滿(mǎn)足渠道方的需求,產(chǎn)品一般都根據(jù)渠道方指定而設(shè)。產(chǎn)品數(shù)量多,無(wú)形中也增加了投顧的管理成本,以及不同產(chǎn)品之間業(yè)績(jī)的一致性及公平性問(wèn)題。

  圖2是月度產(chǎn)品成立數(shù)量及累計(jì)產(chǎn)品數(shù),2019年1-6月28家投顧總計(jì)新增了538個(gè)產(chǎn)品,明顯看到最近幾個(gè)月產(chǎn)品發(fā)行數(shù)量比之前要多,正在運(yùn)行產(chǎn)品數(shù)量累計(jì)近1500個(gè)。盡管沒(méi)有每個(gè)產(chǎn)品的具體規(guī)模(協(xié)會(huì)給出每家投顧管理規(guī)模也是一個(gè)區(qū)間,而且有一定的滯后性),但是新增產(chǎn)品數(shù)量可以從一個(gè)側(cè)面來(lái)佐證股票高頻策略產(chǎn)品規(guī)模在增加。

  高頻交易的擁擠效應(yīng)


  高頻交易的擁擠效應(yīng)

  當(dāng)策略規(guī)模達(dá)到市場(chǎng)容量上限,交易擁堵,市場(chǎng)摩擦成本會(huì)急速增加。如果沒(méi)有新的市場(chǎng)流動(dòng)性注入,產(chǎn)品收益率要提升很難。關(guān)于這方面的深入研究,讀者有興趣的話(huà)可以參考2018年中國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)兩位獲得者王江及熊偉教授的研究成果。

  王江教授將市場(chǎng)摩擦引入新經(jīng)典金融學(xué)理論,形成新的資產(chǎn)定價(jià)的理論框架。其中包括:構(gòu)建反映市場(chǎng)參與者交易需求的模型,為分析市場(chǎng)的均衡交易量和資產(chǎn)價(jià)格的特征提供了新的理論;從市場(chǎng)摩擦角度研究市場(chǎng)流動(dòng)性問(wèn)題,為市場(chǎng)的流動(dòng)性提供了新的理論分析基礎(chǔ);分析各種摩擦可能帶來(lái)的市場(chǎng)有效性的損失以及相應(yīng)的監(jiān)管和政策措施。熊偉教授主要研究市場(chǎng)摩擦與投資者行為偏差,如何導(dǎo)致金融市場(chǎng)中的不完備與低效率。

  五、關(guān)于股票高頻策略的幾點(diǎn)討論

  很多人說(shuō),中國(guó)市場(chǎng)有較好的alpha,也有最糟糕的beta,市場(chǎng)風(fēng)格切換快,期貨對(duì)沖貼水高,從一個(gè)側(cè)面說(shuō)明了中國(guó)市場(chǎng)股票量化策略的多重困境?,F(xiàn)在能夠在市場(chǎng)上存活下來(lái)的股票量化團(tuán)隊(duì),很多也經(jīng)歷了因子數(shù)據(jù)源從基本面到量?jī)r(jià)、因子獲取方式從傳統(tǒng)計(jì)量回歸模型到機(jī)器學(xué)習(xí)等新方法、交易頻率從低到高的過(guò)程。

  股票高頻策略作為現(xiàn)階段各個(gè)渠道主推的策略(屈指可數(shù)能夠同時(shí)滿(mǎn)足券商、投顧、投資者三方共贏的策略),如果現(xiàn)有市場(chǎng)流動(dòng)性及期貨貼水都得不到大幅改善的情況下,下面幾個(gè)方面可能值得我們關(guān)注。

  1、從因子收益端到交易成本端

  之前大家都很重視因子收益端,很多投顧有成千上萬(wàn)個(gè)因子,而且有相對(duì)成熟的迭代流程。在現(xiàn)有市場(chǎng)狀態(tài)下,因子收益端可以挖掘的新信息含量相對(duì)有限,交易成本端的控制顯得尤為重要。在交易成本端有三個(gè)方面可以拓展。

  第一個(gè)方面是交易系統(tǒng)的優(yōu)化,跟期貨交易系統(tǒng)相比,證券系統(tǒng)在行情加速、交易優(yōu)化方面都還有很大空間(當(dāng)然是在監(jiān)管政策許可的情況下)。諸如盛立等軟件公司也發(fā)現(xiàn)了這方面的機(jī)會(huì),最近開(kāi)始在多個(gè)券商進(jìn)行大規(guī)模測(cè)試。

  第二個(gè)方面是算法交易,相比券商PB系統(tǒng)提供的算法交易,投顧還需要根據(jù)市場(chǎng)情況進(jìn)行優(yōu)化,設(shè)計(jì)新的更復(fù)雜的算法交易來(lái)降低交易沖擊成本。

  第三個(gè)方面就是市場(chǎng)沖擊成本函數(shù)預(yù)估,跟期權(quán)交易里面的波動(dòng)率曲面需要根據(jù)實(shí)際交易數(shù)據(jù)預(yù)估一樣,股票市場(chǎng)沖擊成本函數(shù)也只有投顧自己最清楚。投顧自己經(jīng)過(guò)大量的實(shí)盤(pán)交易數(shù)據(jù),可以預(yù)估近期的市場(chǎng)沖擊成本函數(shù)(Empirical Market Impact Function),從而給自己的策略容量留足空間。

  比如下面這個(gè)簡(jiǎn)單成本函數(shù)就假設(shè)沖擊成本跟市場(chǎng)流動(dòng)性及策略容量有關(guān)系,其中x是整體策略規(guī)模,y是市場(chǎng)交易額,ky是策略容量上限。在策略規(guī)模一定的情況下,流動(dòng)性是沖擊成本的減函數(shù);在市場(chǎng)流動(dòng)性一定的情況下,策略規(guī)模對(duì)沖擊成本的影響是分段的。這個(gè)函數(shù)(連續(xù)不可導(dǎo))只是一個(gè)例子,具體的需要投顧自己去模擬、交易、測(cè)算與擬合。

  高頻交易的擁擠效應(yīng)

  高頻交易的擁擠效應(yīng)

  2、頭部效應(yīng)加劇

  股票高頻策略的頭部效應(yīng)很明顯,前十大投顧占據(jù)市場(chǎng)份額較大,而且這一趨勢(shì)應(yīng)該還會(huì)加劇。頭部效應(yīng)明顯一個(gè)原因是股票高頻策略無(wú)論從開(kāi)發(fā)到執(zhí)行都需要一定的技術(shù)門(mén)檻,而且需要持續(xù)積累,具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。頭部投顧產(chǎn)品長(zhǎng)期業(yè)績(jī)較為穩(wěn)定且較少出現(xiàn)漂移,自然而然對(duì)產(chǎn)品要素及定價(jià)具有較高的議價(jià)權(quán),處于“食物鏈”的頂端。

  3、要警惕流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)

  隨著股票高頻策略投顧與規(guī)模的增加,不可忽視策略雷同導(dǎo)致的交易者擁擠效應(yīng)。交易擁擠一方面增加了交易摩擦成本,導(dǎo)致阿爾法收益衰減;另外一個(gè)方面增加了交易的尾部風(fēng)險(xiǎn)。

  由于不同投顧之間交易信號(hào)、交易時(shí)段、交易行為等多有重疊,加上程序化交易,一些外部事件容易導(dǎo)致左側(cè)尾部回撤。

  千禧年的Israel Englander說(shuō)過(guò),換手率超過(guò)一定倍數(shù)的策略只適合管理自營(yíng)資金。隨著頭部私募自營(yíng)規(guī)模的擴(kuò)大,既有市場(chǎng)流動(dòng)性下的策略容量上限約束,未來(lái)股票高頻策略收益率是否會(huì)走向均值回復(fù),會(huì)不會(huì)出現(xiàn)流動(dòng)性之殤,策略演變方向何去何從。

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量化金融分析師AQF實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目

(點(diǎn)擊上圖了解課程詳情)

  量化金融分析師AQF核心課程體系:

  1、《量化投資基礎(chǔ)》

  主要涵蓋了量化投資領(lǐng)域的必備知識(shí),包括:基本面分析、技術(shù)分析、數(shù)量分析、固定收益、資產(chǎn)組合管理、權(quán)益、另類(lèi)投資等內(nèi)容。

  2、《Python語(yǔ)言編程基礎(chǔ)》

  包含了Python環(huán)境搭建、基礎(chǔ)語(yǔ)法、變量類(lèi)型、基本函數(shù)、基本語(yǔ)句、第三方庫(kù)、金融財(cái)務(wù)實(shí)例等內(nèi)容。旨在為金融財(cái)經(jīng)人提供最需要的編程方法。

  3、《基于Python的經(jīng)典量化投資策略》

  包含了最富盛名,最基本的量化交易思想和交易策略。例如:海龜交易模型、Logistics模型、配對(duì)交易模型、波動(dòng)擴(kuò)張模型、Alpha模型、機(jī)器學(xué)習(xí)(隨機(jī)森林模型、主成分分析)、深度學(xué)習(xí)(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))等內(nèi)容。

  4、《量化交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)》

  旨在學(xué)習(xí)量化交易系統(tǒng)的具體知識(shí),包括過(guò)濾器,進(jìn)入信號(hào),退出信號(hào),倉(cāng)位管理等詳細(xì)內(nèi)容,并指導(dǎo)學(xué)員設(shè)計(jì)涵蓋個(gè)人交易哲學(xué)的量化交易系統(tǒng)。

  5、《量化實(shí)盤(pán)交易》

  旨在為解決實(shí)際量化交易策略搭建過(guò)程中的一些問(wèn)題提供較優(yōu)解決方案。 >>>點(diǎn)擊咨詢(xún)AQF相關(guān)問(wèn)題

  

  掌握Python及量化投資技能,我們能做什么?

1、熟悉中國(guó)主要金融市場(chǎng)及交易產(chǎn)品的交易機(jī)制;

2、熟知國(guó)內(nèi)外期貨交易、股市交易的異同點(diǎn)和內(nèi)在運(yùn)行機(jī)制;

3、掌握經(jīng)典量化交易策略細(xì)節(jié)及其背后的交易哲學(xué);

4、掌握金融、編程和建模知識(shí)基礎(chǔ),擁有量化交易實(shí)盤(pán)操作能力;

5、具備獨(dú)立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力;

6、掌握量化交易模型設(shè)計(jì)的基本框架,以及風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)組合理論的實(shí)際運(yùn)用;

7、掌握從策略思想——策略編寫(xiě)——策略實(shí)現(xiàn)餓完整量化投資決策過(guò)程;具備量化投資實(shí)戰(zhàn)交易能力。

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