Ⅰ 暗池交易的存在问题
“暗池”在交易的事前事后都存在问题:在交易前,公众投资者无法获知一部分潜在的交易信息,而“暗池”交易员则通过对比公众信息和“意向”获利;在交易后,交易商进行类似于场外柜台交易(OTC)的含混信息披露,使公众投资者无法获得确切交易数据,这影响了他们的未来投资决策。 美国证券交易委员会(SEC)曾在2009年10月份提议,基金行业所提交的市场数据应多包含一条信息,即处理某项特定股票交易的“暗池”名称。
SEC主席夏皮罗(Mary Schapiro)在声明中称,透明度是促进公众对金融市场公平和公正保有信心的关键,当日的决定是美国对资本市场检视和重建的重要过程。SEC委员会委员布里加里阿诺(James Brigagliano)则表示,规则建议是避免价格信息出现“分级市场”,促进流动性和透明度的关键举措。 美国“暗池”数量已经从2002年的10个增加至2010年的29个左右。美国证券交易委员会(SEC)称,2009年二季度,在“暗池”中完成的交易占到了全美股票成交量的7.2%,而行业内对这一比例的估计则高达10%。
美国目前最大的两个“暗池”是瑞信集团的Crossfinder和高盛公司的Sigma X。在其他大型交易商Liquidnet Holdings和Pipeline Trading Systems的“暗池”中,平均每笔交易也均在5万股以上。正是由于这些“暗池”的存在,在美国纽约证券交易所和纳斯达克上市交易的股票,占全美股票交易量已经从2006年的74%下降至2010年的51%左右。高盛公司在前一份声明称,“暗池”可降低交易成本,机构投资者可以通过“匿名”交易提高投资收益,而机构的客户群体,包括共同基金、养老基金以及大多数的中小投资者也正是通过这种交易使他们的投资获得了丰厚回报。 新加坡交易所(SGX)与另类股票交易平台Chi-X全球(Chi-X Global) 2009年8月份宣布暗池计划。
德意志银行2010年8月称,已经在香港推出首个暗池交易平台,以应对不断增加交易需求。德意志银行亚太地区股票相关主管Mark Davis表示,继香港后,还打算在新加坡、澳洲以及日本推出暗池交易平台。
Ⅱ 什么是“暗池交易” dark pool
“暗池交易”和angel investment(天使投资)是alternative trading systems(替代交易系统)的两种形式。
在黑池交易中,买卖双方匿名配对进行大宗股票交易,
这种交易主要由institutional investor(机构投资者)参与买卖,运作并不透明,不会展示买卖盘价及报价人士的身份,也不会向公众披露已执行交易的详情,这对机构投资者非常有利。
Ⅲ 程序化交易的其他
在确定了总体的构建思路后,应该对一个完整的交易系统的每一部分进行量化,包括:
一.最大单笔和总体交易头寸的确立,我觉得以总资金的固定比例同时结合单个品种的的平均振荡幅度来确定比较合适。
二.开仓时机的选择。既然确定了追随趋势,那么价格就应该是我们最为关心的指标,可以以价格突破某个高点作为开仓的信号,但是这个开仓信号可以加以其它不同条件进行过滤,把明显的假信号或者风险很大的开仓信号过滤掉,比如可以结合价格与均线的距离来确定。
三.加仓次数和时机的选择。关于加仓,是比较难于掌握的一个操作步骤,我初步认为加仓应该是在趋势已经确立后再进行,而这个压力或者支撑是否可以直接采用在技术分析上的价位?这样做会不会与整个程序化交易系统产生比较大冲突?因为这个毕竟是主观的东西,而且还难以在操作之前量化,与程序化交易系统的构造初衷有所背离,究竟可不可行还值得商榷。
四.止损位的设定。止损是整个交易系统中比较重要的部分,与确定最大头寸相似,我们可以把止损设定为固定比例同时根据不同品种的不同特征区别对待,并在加仓之后调整止损点位。
五.盈利头寸的平仓。关于平仓,因为是追随趋势,那我们就不能让价格的小波动影响到总体的操作,但在数量上如何界定是小回调还是大调整,抑或是价格反转,还是比较困难的。当然运用统计方法我们可以算出历史数据的大小波动及其对应的价格表现,但这样的历史数据对以后的操作有多大的借鉴意义还值得进一步验证。
总体上来说,以追随趋势为思路来设计的交易系统,其成功率一定达不到50%,因为市场的运动特征必然会导致出现这样的结果,但是在趋势明确的时候,盈利率却很可能很高。如果不考虑交易成本,那么期货市场本身就是个零和市场,赚钱的人赚到的钱和亏钱的人亏损的钱是相同的,而长期以来针对这样的一个市场能不能做出一套保赚不亏的交易系统一直都是有争议的,因为历史经验证明无论是多么成功的交易者,都会在这个市场中出现反复,市场只要存在其交易就必然进行,而在交易者退出市场之前什么事情都有可能发生,现在能赚钱的交易系统在今后的一段时间里可能就不好用了,所以说这个市场上根本就没有也不可能有那么一套在任何时间任何情况下都能屡试不爽的交易系统,可见不断地验证和修正对于交易系统是非常重要的。
最后提一点,程序化交易可能的最大好处就是可以帮助系统使用者最大程度地克服人性贪婪和恐惧的弱点。 目前支持股票期货、外汇等金融产品可编程交易的主要有:tradestation(交易大师)国际一流交易软件,不过收费比较贵,软件使用费298$/月,如果你要研究历史数据还要另买。
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(二)趋势追逐型
(三)高频交易型
(四)低延迟套利型 (一)系统设计的投入产出分析
(二)系统设计的原则
1.准确性。
2.稳定性。
3.简单性。
(三)系统设计的步骤
1.交易策略的提出。
2.交易策略的程序化。
3.程序化交易系统的检验。
4.程序化交易系统的优化。 国内证券市场只有20年的历史,相比欧美以及亚太其他发达地区市场成熟度还有很大差距,不仅如此,国内市场的一些特性也使程序化交易在国内发展受到限制。
首先,国内的交易场所比较单一,股票只在交易所进行交易。而国外的情况则是大量的流动性存在于交易所以外,比如大大小小的暗池、ECN等。即使同一只股票也会在多个交易所交易,目前NYSE股票只有25%左右的交易量是通过NYSE执行的。国外很多执行算法就是为这种条件量身定做的,比如各种智能路由算法,而在国内这些算法都没了用武之地。
其次,国内市场的T+1交割制度使得大量日内交易策略不能得以实施,高频交易策略更是无从谈起。除此以外,股票市场不允许卖空、缺乏做市商制度、可供交易的产品简单、交易指令不够完善等,都不利于程序化交易策略的开展。
尽管如此,我们还是看好程序化交易在国内的发展前景。自今年4月沪深300股指期货被正式推出以来,大量的程序化套利策略纷纷出炉并创造出惊人的交易量。图14是沪深300股指期货月交易额和标普指数期货(包括普通合约和迷你合约)的月交易额对比。从图中可以看出如果将两种货币的汇率折算进去,基本上国内的股指期货交易额已经和标普指数在同一水平。标普指数期货是面向整个市场的,而股指期货国内目前并没有对机构投资者开放,可以想象未来市场全面开放后国内的市场潜力有多大。结合目前国内的情况,我们认为程序化交易有望得到大力发展的几个原因:
1.股指期货和ETF的套利交易需要更多的算法支持,因为类似的交易策略都涉及到一篮子股票的交易执行,有效的算法可以很大程度上降低执行风险。
2.国内券商对执行算法的服务很少。目前国内的股票市场,机构投资者都是通过券商提供的市场直连通道(Direct Market Access)直接下单交易,而券商并没有提供规模化的算法附加服务,未来还有广阔的发展空间。
3.其他潜在市场。其他市场比如商品期货、权证等同样实行 T+0交割制度,也是程序化交易的潜在市场。事实上,目前已经有不少从事短线交易(趋势跟踪、反转)的投资者开发出各种程序化交易平台和策略,只是专业化和规模化有待提高。商品期货程序化交易与股指期货程序化交易同样作为现在程序化交易发展的重点。
4.人才优势。程序化交易通常需要有扎实数理基础和过硬编程能力的人才,而国内这方面有很好的人才储备,越来越多的国外量化基金来华开办分公司并在当地雇佣人才从事算法策略研究和开发也证明了这点。
Ⅳ 暗池交易的原因
资产管理公司正转向“暗池”平台来进行股票交易,其部分原因是为了避免向高频交易员透露消息。所谓“高频交易”(High-frequency Trade),是指大型投资机构利用自己的高速计算机,在极短的时间内判断出有价值的信息,从而先于市场的其他投资者进行交易,这种交易的特点是大量不停地买卖。
Ⅳ 以互联网金融对传统金融发展的影响分析 论文选题,运用实证研究的方法,简述一个
摘要:互联网金融的快速发展给传统金融业带来越来越大的影响和冲击。面对这一新变化、新挑战,金融机构应该如何看待与应对?本文从互联网金融的内涵、表现形式及最新发展出发,分析其对传统金融业发展方向、结构转变及战略创新选择等方面的影响。
关键字:互联网金融
传统金融影响
随着我国金融深化和金融改革进程的加快,互联网金融浪潮的兴起,对传统金融部门、金融市场效率、金融交易结构,甚至整体金融架构都将产生深刻的影响。
互联网金融促进了传统金融机构和新兴机构的相互竞争,涌入的"搅局者”不断增多,尤其是非银行业金融机构及第三方支付等互联网金融抢食包括信贷、财富管理、资产管理、证券保险等在内的金融业务,给传统金融业带来越来越大的影响和冲击,面对这一新变化、新挑战,金融机构应该如何应对?本文拟对此作粗浅的探讨。
一、互联网金融的内涵
目前,有关互联网金融内涵的表述有多种,界定尚不统一。在此,笔者初步归纳认为:互联网金融是通过互联网、移动互联网等工具,介入传统金融业务过程的一种混合金融。从广义金融角度来看,互联网金融,包括但是不限于为第三方支付、在线理财产品的销售、信用评价审核、金融中介、金融电子商务等模式。从狭义的金融角度来看,互联网金融是涉及货币的信用化流通支付的相关层面,也就是资金融通依托互联网来实现的方式方法都可以称之为互联网金融。当前互联网金融格局由传统金融机构和非金融机构组成。
传统金融机构的互联网金融主要包括传统金融业务的网上银行创新以及电商化技术创新等。非金融机构的互联网金融主要由凭借商业性互联网技术进行资金运作的电商企业、人人贷(P2P)模式的网络借贷平台、众筹模式的网络投资平台、理财类的手机理财APP 以及第三方支付平台等组成,是以互联网体系与思维去打造类金融业务,运用互联网的特性去完成金融的渠道、借贷、信息、销售、客户管理等工作。传统金融人有一种看法认为,传统银行早已采用了数据化、互联网技术电子银行管理体系,所以银行也就是互联网金融。但实际上,笔者认为,由银行操控的电子网络或利用的互联网应称为金融互联网。
在此,本文侧重探讨非金融机构组成的互联网金融对传统金融业的影响。
二、互联网金融发展模式和表现形式
第一种模式是银行网银,
当前商业银行借助互联网渠道为公众和社会提供服务,互联网在其中发挥渠道作用。第二种模式运用电商的平台,依据大数据收集和分析进而得到信用支持,以交易参数为基点的综合交易模式。
第三种模式是P2P 模式,这种模式提供了中介服务,把资金出借方与需求方2 结合在一起。平台的模式各有不同,主要有以下两类:
一是担保机构担保交易模式,此类平台作为中介,不吸储、不放贷,只提供金融信息服务,由合作的小贷公司和担保机构提供双重担保。如人人贷,此类平台的交易模式多为"1 对多”,即一笔借款需求由多个投资人投资。二是"P2P 平台下的债权合同转让模式”的宜信模式。可以称之为“多对多”模式,该模式通过互联网撮合投资人和借款人之间的借贷关系,实现个人对个人贷款。
第四模式通过交互式营销,充分借助互联网手段,把传统营销渠道和网络营销渠道紧密结合,使金融业实现由“产品中心主义”向“客户中心主义”的转变,共建开放共享的互联网金融平台。
第五种模式实际上是一种货币基金模式,以支付宝打造的一项余额增值服务——余额宝为代表,用户能随时把自己支付宝中的钱支付到余额宝中,不但免转账手续费,还可以获得收益。
三、互联网金融影响下传统金融发展方向在过去的一段时间中,随着互联网等通讯技术的发展及其与金融业的融合,“互联网金融”已成为一个重要的研究方向。在研究初期,众多学者,例如Allen et al.(2002)、Fight(2002)等,只将互联网视为实现金融服务与交易的一个新的方式,并在此基础上讨论互联网对金融业的影响。当然,如果只从技术的角度分析该问题,相对于传统的金融业务模式,互联网凭借在信息收集及处理、产品交付与风险防范等方面的优势,必将革新传统金融业,但归根结底,这种影响只可概括为:更快。随研究的深入,更多的注意力集中在互联网对传统金融组织、运行方式的冲击,以至于一些学者认为,互联网金融是继传统金融中介和资本市场之后的第三种金融模型
四、互联网金融影响下传统金融结构变化及其对互联网金融的影响“高频交易”(highfrequency trading,HFT)和“算法交易”(algorithmic trading, AT)持续增长。这一方面增加了交易的规模,另一方面也提高了金融产品的同质性。以美国为例,2003年的日均交易量为30亿股,2009年已上升为日均100亿股。与此同时,传统交易方式的占比显著下降,纽约证券交易。(NYSE)的市场份额2003年1月的80%下降到2009年12月的25.8%(Angel et al., 2011)。与交易量的大幅上升相反,电子交易可以减小平均交易规模,从而在交易大额头寸时更有效地节约成本。传统上需要借助交易所交易来隐藏实际规模的大额交易,如今可以通过电子交易系统的“暗池”(darkpools)控制其指令的暴露(exposure),持续地通过较低的成本完成交易。电子交易在以”光速“进行,距离对交易的影响至关重要。Garvey & Wu(2010)的实证研究发现,电子交易成本与地理距离有显著的关系。距离交易所较近的股票市场交易员能够获得更高的指令执行质量,数据传输速度限制导致电子交易的速度产生差异,具有速度优势的交易员能够降低交易成本。市场结构的变化对金融市场的流动性、波动性和有效性产生了深刻的影响。
第一,直观上看,电子交易扩大了市场规模,可以为提供更多流动性。Hendershott et al.(2011)的实证研究证明,算法交易提高了纽约证券交易所股票的流动性,而且整个市场的流动性也变得更加充裕。在市场波动时,算法交易相比人工交易更倾向于释放流动性。然而,电子交易在增加流动性供给的同时,也增加了流动性需求,而且后者还可能减少市场流动性并导致利差扩大(Kumar et al., 2011)。
第二,电子交易通常在收市时平仓,交易员会在交易日结束的最后一分钟里卖出大额头寸,这有可能导致价格的显著变化,从而增加市场波动性。而且,高频交易的交3 易策略,如动量策略(momentum strategy)也可能会加剧市场的短期波动。最近的例子是2010年5月6日道琼斯指数的”闪电崩溃“。虽然高频交易并非引发崩溃的原因,但其随后的反应引起了巨大的卖出压力,加剧了市场波动(Kirilenko et al., 2011)。然而,观测期改变会影响实证检验的结果,如Chaboud et al.(2009)对外汇市场的研究发现,算法交易与市场波动性负相关。第三,对市场有效性的研究主要集中在电子交易的价格发现机制。Hendershott & Riordan(2009)认为,电子交易作为稳定投机者(stabilizing speculator),其对流动性的供给和需求使市场价格更加有效。“暗池”交易会损害价格发现的有效性,同时降低市场的波动性(Ye, 2011)。引入流动性因素后,Zhu(2012)的模型证明,"暗池"可以提供价格相关信息,有助于价格发现,但会降低流动性。
五、互联网金融影响下传统金融的战略创新选择
(一)积极提升银行传统业务优势,提高金融服务水平。不容否认,当今银行在经济调控、风险控制、社会征信、庞大的线下客户及专业服务等方面还具有强大优势,但也存在不少弱性和缺失。因此,金融机构要积极创新,不断提升银行的传统业务水平,改进账户管理、支付结算、存贷款流程等基础性金融服务,以优质服务赢得市场,赢得客户.
(二)积极开拓电子、移动、智能银行。银行要加快转型步伐,提升网络银行、手机银行等支付工具功能,依托移动通讯、互联网,改进和开拓网上银行、手机银行、iPad 银行、微信银行等电子银行“家族”业务,提供客户远程服务,向公众提供更加便捷、高效的现代金融服务。
目前,北京银行已推出“直销银行”,光大银行推出“智能银行展示中心”,广发银行推出了“智能金账户,具备自动余额理财、自动申购赎回货币基金、自动还信用卡等功能。这些环节均需银行开放端口和数据,目前,互联网金融产品还很难实现。
(三)
加强互联网金融合作。互联网线上天量客户以及大数据优势,对传统金融偏爱的线下模式形成巨大冲击。银行要取长补短,积极把握与互联网企业及平台的合作机会,充分利用互联网平台数据量大的特点,把握客户信用记录,提高客户信用评级精确度,了解客户购买力与消费习惯,提供更合适的金融产品与服务金融方案。近期,民生银行已与阿里在理财业务、直销银行业务、互联网终端金融、IT 科技等方面开启合作战略,以传统基础金融优势激发互联网金融的
Ⅵ 如果股市里面有很多智能炒股机器,散户还有机会赚钱吗
我看很多朋友还不知道程序化交易在A股已经达到了什么水平,我就给各位普及一下。
曾经,我认为量化交易离我们很远,它只存在于书本和美股之中,A股仍是散户主导,每一个跳动的数字背后都是追涨杀跌的投资者,每一快电脑屏幕前,都是阴险的庄家或无知的散户,我的每一笔成交单都是在与对方博弈。
但是,越来越多离奇成交单告诉我,你的对手盘,可能根本不是人。
成交明细是股票交易中最重要的数据,所有K线和指标都是根据它制作而成。沪深交易所每3秒推送一次成交信息,我们经常能看到某只成交量极低的个股,不时就会出现一个整数倍的大额成交单,而这个成交单由几十笔甚至几百笔组成,在3s内报送。
这就属于典型的程序化交易,如果你研究过成交分时走势,会发现个股的每一个反转、暴涨、暴跌的背后,都有这类大单的影子,程序化交易一直在引导股价走势,它早已渗透A股的每一个角落,存在于你的每一支持仓个股之中。
据上海证券交易所统计,2017年沪市程序化交易账户共1.26万户,与4546万总活跃账户相比,仅占0.06%,其日均成交量达到706亿,占总成交量的15%,成交量远远高于普通账户,这1.26万的账户持仓市值达到2.8万亿,平均每个账户持仓超过2亿,还不包括现金余额。
毫无疑问,这些超级账户在A股市场中是神一般的存在,它们将从以下三个维度对普通投资者形成降维打击。
资金量压制
资金量对于炒股而言具有天然的优势,每一个超级账户都可以拉动任意一支股票涨停,甚至能左右上证指数,这1.26万程序交易账户持有的市值占股市全部活跃账户的20.8%,完全可以将上证指数拉到4000点,或者打到2000点。
但钱多也有钱多的烦恼。比如,还没有完成建仓,股价就已经飞涨;还没卖出一半,股价就跌回了买点。但当大资金与程序交易相结合的时候,这些超级账户会用事实告诉你,悄悄建仓、悄悄出货根本不是难题。
股票的成交量明显是分时段的,早上9:30——10:00是交易最活跃的时段,10;00——14:00成交量相对较少,收盘时分成交量再次提升,如果某个人想要购买大盘指数,肯定会将更多的筹码分布在早盘和尾盘成交量多的时候,其他时间买入量较少,这就是目前市场中最流行的VWAP程序化交易策略。
可以看出,无论牛熊,券商炒股都在赚钱,从来没有任何一个季度亏损,如果中国股市中存在股神,那一定是券商,而这1.26万程序化超级账户,在其中扮演了重要的角色。
超级账户将增多
近期,证监会要放开程序化交易接口给私募,也就是要扩大这1.26万账户的范围,用来提升A股的成交量。
毫无疑问,增加程序化交易接口,肯定能增加成交量,也能提高券商的佣金收入,还能提升中国的金融科技水平,甚至可能缔造下一轮牛市,无论从任何一个宏观维度对A股都是利好,但是,对现有的五千万活跃股民是利好吗?
不一定,当前,每6笔交易之中,就有1笔程序化交易,接口开放之后,可能每两笔交易就有1笔程序交易,或许比例更高,美国程序化交易比例已经超过80%,当市场中的引导者增多,散户投资者的力量就会越来越薄弱,市场交易状况会更加复杂难以预测,一句话可以概括未来的A股,神仙打架,散户靠边,想在股市中赚钱,会越来越难。
Ⅶ 什么是“暗池交易” dark pool
请看网络文库的这篇文章https://wenku..com/view/b116776a58fafab069dc0209.html
Ⅷ 什么是暗池交易
“暗池”交易是美国“替代交易系统”(ATS)的一个主要形式。与常规交易所交易公示所有买单和卖单不同,机构投资者在“暗池”中通过交易员的高频操作,向特定投资者传递买进或卖出股票的“意向”(indications of interest)。传递这些“意向”的原本目的是测试指令是否能在一小部分投资者当中寻得匹配,但事实上其中有大部分“可执行的”(actionable)的“意向”最终在公众未知的情况下完成了交易。 “暗池”主要由替客户执行交易的大型证券公司建立和维护。美国“暗池”数量已经从2002年的10个增加至今年的29个左右。SEC称,2009年二季度,在“暗池”中完成的交易占到了全美股票成交量的7.2%,而行业内对这一比例的估计则高达10%。 SEC指出,“暗池”在交易的事前事后都存在问题:在交易前,公众投资者无法获知一部分潜在的交易信息,而“暗池”交易员则通过对比公众信息和“意向”获利;在交易后,交易商进行类似于场外柜台交易(OTC)的含混信息披露,使公众投资者无法获得确切交易数据,这影响了他们的未来投资决策。 针对两方面的问题,SEC提出的新规则包括: ——交易前,要求公示买入与卖出的“意向”,具体则通过降低“替代交易系统”中的强制信息披露底限来实现:目前,只有当“意向”涉及的交易量大于一只股票流通股本的5%,才须披露;新规将这一底限降至0.25%。也正因此,市场人士将这一提议描述为“限制95%的暗池交易”。 ——交易后,要求交易商对所有通过“暗池”完成的交易,与普通场内交易一样,即时披露信息,并公示交易发生的“暗池”名称。 ——但对单笔价值在20万美元以上、有合理理由只针对特定交易对手的 “意向”,可以免除上述两条规定。 SEC主席夏皮罗(Mary Schapiro)在声明中称,透明度是促进公众对金融市场公平和公正保有信心的关键,当日的决定是美国对资本市场检视和重建的重要过程。SEC委员会委员布里加里阿诺(James Brigagliano)则表示,规则建议是避免价格信息出现“分级市场”,促进流动性和透明度的关键举措。 分析人士称,降低强制信息披露的底限,将使较大规模的“意向”无法通过“暗池”完成交易;而对剩下的小规模交易,通过“暗池”进行交易的优势显著降低。这一规定可以在事实上鼓励这些本来趋向“暗池”的交易转向场内交易。 不过,由于目前并不存在对“暗池”数量的限制,那么交易商也完全可以将一笔交易分成若干份,在不同的“暗池”中同时“闪电”进行,取得与过去同样的效果。这样,交易“极小化”可能成为规避管制的途径之一。 更大的担忧集中在另一极:大规模交易,可以通过最后一条“特免”条款避免信息披露。信息数据公司Aite Group称,目前在“暗池”交易中,超过20万美元一笔的交易“意向”大约占总交易规模的8%。新规的结果,也可能使交易商努力跨过20万美元的“门槛”。对市场来说,“极大化”将使信息不对称的问题变得更为集中也更具风险。 无论是向“极小化”还是“极大化”演变,都可能带来“更暗的暗池”,这也许比目前的状况还要“险恶”,SEC委员会中的共和党委员特洛伊?帕里德斯(Troy Paredes)说。 另一位共和党委员凯西(Kathleen Casey)则表示,目前SEC可能对“暗池”交易的理解不足,而迫于政治压力的草率决定可能打击市场创新和灵活性。限制“暗池”交易,正是两位民主党参议员、纽约州的舒默(Charles Schumer)和特拉华州的卡夫曼(Ted Kaufman)在近日强烈呼吁的。 美国目前最大的两个“暗池”是瑞信集团的Crossfinder和高盛公司的Sigma X。在其他大型交易商Liquidnet Holdings和Pipeline Trading Systems的“暗池”中,平均每笔交易也均在5万股以上。 正是由于这些“暗池”的存在,在美国纽约证券交易所和纳斯达克上市交易的股票,占全美股票交易量已经从2006年的74%下降至今年的51%左右。
Ⅸ 文艺复兴科技用的是什么模型
文艺复兴的模型起源于统计信息理论,是一种从大量噪音中寻找信号,最后做出结论的方法,和最大熵理论和隐含马尔可夫过程都有关系。语音识别也是同样的道理:需要从人们所发出的各种因人而异、似是而非的声音里面寻找信号,过滤掉各种噪声。文艺复兴技术雇用了很多这方面的专家。这种技术的使用使复兴技术能够更有效地从过去的价格中去除大量噪声,发现规律。西蒙斯在复兴技术的左膀右臂布朗和默瑟都是这方面的专家。
1 .市场过激反应
这个模型是复兴技术的创始人之一施特劳斯在2007 年接受采访时说的,而且他说过去大奖章靠这个模型赚了很多钱。言下之意,这个模型现在已经不赚钱了,所以才说给公众听。
如果某个期货的价格在开盘的时候远远高于前一天的收盘价,大奖章会沽空这个期货;如果开盘价远低于上一天的收盘价,那么大奖章就会买人。
这个模型针对的正是市场对于新的消息常常反应过激的现象。离开或者低开,那么返回原地的可能性要大于扔硬币出现正面的概率,所以大奖章高开之后抛出,低开之后买人。这个模型在很多的投资书上也有提过,肯定有很多人专门做这样的交易,所以现在用这个简单的形式赚钱的可能性已经不太大了,因为在同一个地点采同一种蘑菇的人太多。但是,投资者对消息反应过激的偏差并没有消除,所以类似的情况肯定会在其他许多地方出现,或者以其他形式出现。
比如说,在整个一天的交易过程中(而不是仅仅看开盘价和收盘价) ,有可能某个汇率的价格突然大跌或者大涨,或者某个股票的价格在公司有新消息公布之后突然大幅波动,这时候它们返回原地的机会就比较高。我们可以想象,使用一些量化模型对这类变动进行分析, 将那些返回原地的情形和没有返回原地的情形分类,寻找一些能够区别两类情形的条件,然后再使用这些条件进行交易。条件是什么意思呢?我们举个具体的例子:是不是某种汇率在1 分钟之内价格变化超过2% 以上回归的可能性大一些,但是如果变化只是1. 5% 就不一定?另一个例子:是不是同时有多只股票的价格(标准普尔500指数里面的250 只股票)移动超过1% 的时候回归的可能性大一些?又一个例子:在过去30 天中已经出现过一次或者两次以上价格波动之后又回落的商品期货.如果再次出现价格波动的时候,回落的可能性是不是会大-些?这类各种各样的"如果 那么 " 都可以算是一个个量化投资模型,它们的变化是无穷无尽的,有的可能有一定的道理,有的则很难解释。
量化研究可以对这些林林总总的模型进行分析、归纳,依照历史数据进行模拟,可以给出各种模型的历史回报和风险。但是,数据研究到了一定的程度,最后还是要西蒙斯这样的人来判断:通过量化研究找到的那些过去表现很好的模型只是数字上的巧合呢还是有-定的道理?它们未来重复出现的可能性有多大?如果西蒙斯认为它将来再次出现的可能性要比随机出现的大,那么他就有可能将这个条件编成程序,放到计算机里面去。如果未来这个条件再次满足的话,计算机就可以自动进行交易。
寻找这类机会,计算是否满足各类条件需要很强的计算能力,因为你可能需要对市场上的各种交易进行连续监控,获取各类数据,并且在最短的时间要做出响应。我们根据已有的资料分析,这类模型仍然是大奖章使用最多的一类模型:追踪很短线的市场过激反应,采取相应的买卖手段,
等待市场的回归。西蒙斯自己也说过:当市场波动性比较高时,大奖章的模型一般表现较好。大奖章使用的这类短线过激反应的模型正适合于市场上下起伏状况:大家都摸不着北,一会儿要买,一会儿要卖,西蒙斯的电脑模型正好在浑水里面摸鱼。
2. 套利交易
这类模型是西蒙斯自己于2000 年11 月接受采访时透露过的。
如果美国政府债券长期债券的折价远远高于短期债券的折价,那么购人长期债券,抛出短期债券。
他当时也承认,像这样的机会现在已经不存在了,因为有很多像长期资本管理这样的公司专门做这样的生意。美国政府债券交易市场是交易量非常大、信息流动很迅速的市场,这样的套利机会的确寥寥无几,其他西方发达市场的
政府债券也情况类似。所以基本上可以肯定,大奖章现在不做这类交易了。
但是在一些新兴市场的国家债券市场上,这样的机会仍然可能存在,大奖章有没有在那些市场上交易呢?西蒙斯说过,大奖章只投资流动性比较好的产品,所以我们推测它投资新兴市场债券的可能性也比较低.
我们的估计是,大奖章的债券和利率方面的投资方向可能主要是两块:
一块是交易很频繁的债券期货、利率期货,这类交易属于上面提过的短期过激反应模型的交易范罔;另一块是流动性比较好,但是在柜面交易的利率掉期合同,这个我们下面单独说。
3. 趋势和联动性
这个模型也是西蒙斯自己于2000 年提过的。
追踪商品市场的中、长期趋势。 但是他也说了这类中长期的趋势现在已基本上不存在了,即便存在的话能赚到钱的机会也不大,原因也是很多人都在做这类套利,所以机会就没有了。我们推测,大奖章已经不使用这类比较长线的趋势模型了,虽说它过去很可能使用过这类模型。
商品期货的交易现在流动性越来越大, 参与者越来越多,其中包括不少所谓的长线投资者,所以在这个市场进行短线交易的机会应该越来越多,主要是前面所说的过激反应的一类,也包括我们后面要提到的市场微观结构的一类,大奖章的这两种模型都应该用在商品期货市场上。
我们认为西蒙斯的交易模型里面还有可能包括商品期货价格和相关股票、汇率价格联动的交易模型。比如,原油期货的价格和中石油的股票价格应该有一定的关系, 但是原恼期货的价格变化可能更快一些,中石油的股票价格可能需要几秒,或者几毫秒的时间来反应,如果模型的反应足够
快、交易速度足够快的话,这也是-类短线套利模型。这种联动的关系在各类金融市场里面有很多:商品价格和股票价格、商品价格和商品出口或者进口同的外汇汇率、外汇汇率和贵重金属价格、利率和金融类股票的价格、利率和外汇汇率,等等, 虽说我们没有确凿的证据证明大奖章的确在从事这类利用相关性的套利操作,但是我们认为这类交易符合它传统的捕捉过激反应的模式, 而且它能够快速处理大量数据的优势也可以在这方面用上, 所以它从事这类交易的可能性是比较高的。
4. 偏门信息源
这是在2004 -2007 年间复兴技术诉讼于禧公司以及两名前雇员自罗波尔斯基和沃尔夫冰的案件之中透露出来的。
使用交易量信息和其他不太常用的信息源。 使用交易量数据来辅佐预测未来的价格变化并不稀罕,很多投资人都会参考过去一段时间某只股票或者期货的交易量来进行交易决策。但是这个方法在一些柜面市场交易的产品上可能做不到,因为没有公开的交易量数据。另外,交易量数据反映的只是已经成交的交易量,但是从某种角度来讲,那些可能成交但是还没有成交的交易包含更为重要的信息,因为它们还没有做成,将来做成的可能性仍然存在,做成的话会影响股价未来的走势。
很少有人会去关心没有做成的交易。
我们已经知道这个套路了:西蒙斯会。
在沃尔夫冰反诉讼复兴技术的文件中,沃尔夫冰声称复兴技术公司要求他开发一套交易程序,这个程序能够通过分析"限价买卖指令表数据"而对下一步价格变化进行预测。限价买卖指令是一类比较常用的交易指令,投资人限定在某个价位买人或者沽出一定数量的股票或者其他工具。股票交易所会及时公布这类数据,交易人在下单的时候能够看到在当前买人卖出价的上下方都有多少买人、卖出的限价指令,这样他也能够对价格的下一步变化做出一些判断。但是对一些交易量很大的股票或者其他工具来说,限价买卖指令表是一个非常庞大的数据库,而且投资人在不断增删或者调整买卖指令,所以指令表还在不停变化,一般的投资人看到的只是这个表格很小的一部分。要想从这个庞大而且是不停变化的"列军时刻表"上看出风景,同时在最短的时间内发出生杀指令,这不是人脑能够完成的,也不是一般的量化模型和电脑系统所能够做到的,而复兴技术公司元论在量化模型还是在电脑系统这两个方面都远远领先同行:官所招募的许多专家正是大规模信息处理的行家,它的电脑系统要比一般大学的电脑系统功能强大许多,所以它去看风景有着得天蚀厚的优势。
通常各个交易所都会公布限价买卖指令表,但是能够真正在实际操作中使用这些数据的投资手段还不多。我们前面提过的麻省理工学院的量化专家罗闻全教授推测说:假定某只股票的交易价格是15.05 美元,如果某人通过细筛限价买卖指令表的数据发现在15 美元有一个数额很大的沽空限价
买卖指令,他就可以在1 5 .0 1 美元开始沽空这个股票,如果15 美元的沽空指令被执行的话,股价肯定会受到打压而大幅下降,这时候他再将沽空的股票买回来,从而获利。罗闻全说:"如果有很大的沽空指令等在股价下方的时候,股价肯定会受到很大的向下压力。" 但是也有人不同意罗教授的解释:股票最后的交易价格是1 5 . 05 美元,如果这时候有-个卖出指令是15美元,那么这个在市场价格之下的卖出指令会立即被执行, 不可能给谁在15.01 美元洁空的机会,所以那个例子是不合适的。
但是这种在交易价格之下沽空或者在交易价格之上买人的限价买卖指令在柜面市场是很常见的,它们常常被投资者用来作为止损的手段。所以在柜国市场上,做市商或者其他人如果能看到投资人的这类限价指令的话就有可能进行"超前交易",搭顺风车。这种做法虽说违反监管规定,但是
在做市商的交易部门是非常常见的,也是做市商利润的一个重要来源。可是, 复兴技术公司不是做市商, 所以不能直接从这个方向获利。
我们的推测是:复兴技术通过某种统计算法来快速综合限价买卖指令表里的各种信息,能够很快判断出在不同价位不同数量的限价买卖指令对目前的股价究竟是推还是拉,还能够判断出如果股价真是达到了某个或者多个限价买卖指令, 这些交易被执行之后,股价又可能会有什么样的连锁反应。
我们可以拿一个斯诺克台球桌来比喻:白色球是目前的股票价格,它停在球桌的正中央;许许多多的限价指令像桌上的其他球,数量很多,每个球都有不同的分量,而且都在移动,跟白色球的距离也不同。这些球都对自球有吸引力或者排斥力,所以你可以估算出来如果在没有桌面阻力的情况下自球会向哪个方向滚动,你还可以进一步计算白球在滚动的过程中会碰到哪些球,反弹之后的方向和速度会如何,等等。有了这个判断之后,你就可以采取相应的交易策略,如果你的判断正确,你就可以赚钱。
从纯粹物理学的角度来判断,你可以将白球的轨迹很准确地进行预测,但是我们知道在金融市场上,不断会有新的消息到来,要么直接改变白球的轨迹,要么通过改变其他球的大小、位置、速度和方向来间接改变白球的轨迹,所以你不可能准确预测。但是,如果这些新的信息的到来完全是
随机的,那么你把这个实验重复千万次的话,那些随机的效果会相互抵消,剩下的就是准确性相当高的预测了。准确性相当高的预测用另外的话说就是旱涝保收的投资回报。
沃尔夫冰在他的反诉讼中指称,他认为复兴技术的限价指令表模型会触犯到证券交易法的有关限制条例,所以他拒绝开发这个交易程序。他说在他2003 年离开复兴技术公司的时候该公司还没有使用这个程序。究竟这种算法有没有触犯美国法规我们无从判断,但是如果用的是公开渠道可以
获得的信息,进行一些运算而获得的新的信息,这应该是合法的。复兴技术后来有没有用这个模型我们也不知道,但是可以肯定的一点是,使用别人很少使用的信息来进行分析、判断和交易的做法肯定也是复兴技术长盛不衰的一个重要方面。这类使用限价买卖指令数据来判断价格走势的基金
现在已经有几家,一般都不大,像复兴技术这样技术力量雄厚、能够在全球多个市场同时操作的公司还比较少.
复兴技术使用其他信息糠的另外证据也是来自沃尔夫冰的反诉讼文件。他指称他在复兴技术公司的上司让他开发一个模型,从一个交易系统的公开数据中推测出交易系统本来要保密的信息,从而获利。他说的交易系统叫"机构投资组合交易匹配系统",是美国一家叫投资技术集团的公司提供
的,供机构投资人交易的电子平台。这个平台其实跟普通的股票交易所有些类似,但是所有的参与者都是大的基金,没有通过券商交易的散户,也没有虎视眈眈的做市商。这种绕过大家熟知的交易所进行交易的平台叫"暗池" , 在过去10 年的发展非常迅速。一方面是因为电子交易技术的发展
和普及.另一方面是许多机构投资人对交易所垄断地位的不满,许多国家也都慢慢放开了交易所之间的竞争,允许新的平台提供跟交易所类似的服务。这些平台的交易成本一般比较低,而且保密性可能要比交易所高,因为在这些平台上,限价指令通常是不公开的。在沃尔夫冰的诉状中他没有
谈及究竟复兴技术想要窥视何种投资技术集团不愿意透露的信息,但是我们估计很可能也是跟限价买卖指令相关的数据。
沃尔夫冰在诉状中说, 他当时就告诉了复兴技术的老板这种做法是违反证券交易法规的,所以他拒绝参与这个项目。当然,这是诉状里面的一方之词, 当时的情况究竟如何,复兴技术拒绝评论。沃尔夫冰说后来投资技术集团采取了相关的措施,堵住了这个有可能被外界窥视的漏洞,所以复兴技术最终没有采用这个模型。
这两个指称都说明复兴技术的一些交易策略着重分析那些较少为人所关注的数据来摞。这些数据来源较少被人所关注一般是有原因的,常常是所需要的技术的复杂程度很高。
5. 买卖掉期合同
这也是在2004 -2007 年的诉讼案件中透露出来的。沃尔夫冰指称复兴技术使用掉期合同的交易方法是一个"大骗局",但是他没有具体透露是哪一种掉期合同,为什么是大骗局。他在反诉状里面说复兴技术的做法违反了美国证交会和全美证券交易商协会有关证券沽空的法规。
在交易工具的选择上,复兴技术一般走的是标准化的道路,选择买卖流动性高、历史数据比较齐全、交易成本比较低的各种工具:外汇、商品期货、利率和债券期货、蓝筹股票都符合这些条件。很多比较复杂的期权因为都是柜面交易,而且买人卖出价差比较大,所以不太适合大奖章基金
快速买人卖出的交易方式。西蒙斯1998 年才邀请罗闻全到复兴技术公司去讲授关于布莱克-舒尔斯-默顿的期权复制和标价的理论,但是那时候期权的交易已经非常普遍,我们提过的芝加哥奥康纳兄弟早就通过交易期权而盆钵满盈,由此我们可以推断复兴技术很少使用期权或者其他复杂的产品。事实上,这样一个非常成功的投资基金很少使用非常复杂的产品, 对普通投资人来说,这也许是个值得思考的问题。
掉期合同在外汇、债券、股票领域都存在,指合同的双方同意在将来特定的时间按照事先商定的办法交换一系列现金流。比如外汇掉期,一般有两个日子,在比较近的那个日子,甲乙双方交换一笔外汇;到了较远的那个日子,双方再换回来, 两次交换的数目稍有不同,以反映两种外汇之间利率的不同。按照每日交易量来说,外汇掉期是外汇市场交易量最大的一种合同,而外汇市场又是全球交易量最大的一个市场。利率掉期我们在讲长期资本管理的时候提起过,这类合同一般期限比较长,从数年到三四十年不等,双方在固定的日子里交换现金流,通常是一方支付固定利率,一方支付浮动利率。按照总存量来说,利率掉期是金融行业存量最多的工具,因为一笔合同的期限通常很辰, 所以总存量很大。外汇或者利率合同都是流动性非常高的工具,所以复兴技术把它的短期交易模型用在这两种工具上不足为奇。另外,这两种工具其实都是其他一些交易量同样很大的
简单工具组合起来而成的,复兴技术也有可能通过监控整体和零件之间的价格差别而寻找套利机会。不过这种套利操作是很常规的,所以机会也许是凤毛麟角。但是利率。掉期和外汇掉期怎么会触犯证券沽空的条例呢? 一个可能性是组装利率掉期的零件之一一一政府债券期货合同一一的交易要受到一定的限制,美国证交会和全美证券交易商协会有关证券沽空的限制条款包括防止操纵市场的内容,通过交易利率掉期合同,复兴技术可以问接洁空相关的美国政府债券期货。
另外一种可能性是复兴技术交易股票掉,期。这类合同的甲方乙方在未来固定的时期交换现金流,一方按照某种利率,另一方则按照某种股票或者股票指数的表现。这种产品的交易量不大,都要通过投资银行量体裁衣而完成,所以流动性并不高。但是这种产品的基础一一利率的变动和股票
价格、股票指数的变动一一都是有很多数据可以用来做量化分析的,所以,复兴技术通过这种产品来沽空某种直接沽空可能受到限制的股票或者股票指数的可能性也是存在的。但是我们觉得这种可能性比较小,首先,这不太符合复兴技术一贯的交易原则; 其次,如果复兴技术长年累月买卖这种
交易量不太大的工具,那么复兴技术使用股票掉期合同的消息应该早就传到市场上了。我们目前没有看到任何关于该公司交易这类产品的报道。
综合起来看,复兴技术通过交易利率掉期而间接影响政府债券期货的可能性比较大。
另外,从已经掌握的资料来看,复兴技术公司交易范围的扩大通常不是通过使用比较复杂,或者最时髦的产品来达到的,它最可能采取的多元化策略是将成熟市场已经用过的那些交易方法用到其他比较新的市场中去。它申请印度股市的交易牌照就是一个例子,它在中国股市上进行交易的那一天我想也不会太远。
模型的新陈代谢
除了上面所说的这五点之外,西蒙斯接受采访时的另外一席话也是值得思考的。他说"我们起初建立大奖章基金的时候试图捕捉的那些市场异常到目前仍然存在,不过它们都有些弱化。在这种情况下,你必须加大交易的幅度。你的交易系统必须是一层上面又有一层。每个新的交易策略被提出来之后,我们就在内部讨论,这究竟是一个全新的交易策略呢,还是包括在我们已经有的模型里面了?这时候我们就需要使用统汁测试的方法来判断这个所谓新的交易策略究竟是不是新的。如果真是新的,我们下一步的工作就是确定给这个新的交易策略多少权重。这就又给我们的模型体
系新加了一层。我们会不断给我们的模型添加新的内容的。"
这段话值得细究。
第一, 它多少证实了我们上面的第一个猜测,那就是复兴技术最主要的策略是利用市场过激反应这个现象,捕捉价格跳动之后回归的那些机会。
第二,复兴技术所使用的杠杆可能有所升高,因为市场信号在弱化。当然复兴技术的杠杆不可能达到长期资本管理的水平,从我们已知的信息来看,这家公司所使用的杠杆水平相对其他对冲基金是比较低的。
第三,复兴技术在最近十几年中的交易速度越提越快,这也很可能是西蒙斯说的"加大交易幅度"的一部分。第四,复兴技术不断引进新的模型, 将新的模型和老的模型并行使用。
复制文艺复兴技术
我们可以看出大奖章的历程:
·首先是通过统计信息分析方法来判断外汇和债券短期的价格变化,尤其关注过激反应的一类。
·在这个基础上加入了风险控制模型。
·之后又引入了统计套利,开始高速交易大量股票。
·接着义引入了统叶套利的变种,低速交易大量股票。
·继续引人其他模型,分析像现价交易指令表这样的不太常用的数据来澜。
这就是大奖章。
当然,复兴技术的上百名专家不是天天坐在那里看电脑的。他们每天都可能提出新的想法,对已有模型的改进和补充肯定是在不断进行的。但是提出一个崭新的模型则需要时间,12 年也不过是两三个模型而已。
这些基本上就是我已经了解到的关于复兴技术公司交易模型的信息了当然,如果你想凭着上面说的一些东西来"复制"复兴技术的模型,光靠这些还差很远。很多银行和复兴技术的竞争对手都想复制它的天书秘籍,复兴基金不惜去打官司来捍卫自己的秘密。
我们随后还将看到,复兴技术公司成功的秘密不在一个公式上:它有很多不同的公式,适用于不同的-丁.具和不同的市场条件;它另外还有很多公式,帮助它进行风
险管理(何时入市、何时止损、何时止盈、每种交易公式之间的分配、杠杆的配置等) ;它还有很多公式控制公司的交易成本。
退一万步,如果西蒙斯把所有的公式都交出来.能把这些公式变成钱的公司和个人在全球仍然是屈指可数。为什么?答案在公司的名字里面:一家投资公司,却叫复兴技术。很多人都认为.大奖章赚钱最大的秘密就在它的技术上。这里的技术指的是电脑技术、通信技术。
Ⅹ 许子敬REN是什么
RepublicProtocol是一个BTC/ETH,BTC/ERC20和ETH/ERC20之间大量加密资产在分布式暗池交易的协议,是目前所知唯1拥有此类分布式加密资产暗池交易技术的区块链企业。在传统的美国和欧洲股票市场,暗池交易约占所有行业交易量的10-30%。摩根大通,高盛,富达,德意志银行,摩根士丹利是少数拥有暗池交易的经纪商。