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蔓延风险和同质投资者风险
量化特有的风险新成员是蔓延风险（contagion）或者同质投资者（common investor）风险。这类风险不是因为策略本身，而是因为其他投资者持有同样的策略。在许多情况下，这些策略被其他投资者作为投资组合的一个部分，而这些投资组合经常包含一些倾向于定期表现欠佳的金融产品。首先，这个风险因素和策略使用的人数相关。其次，与其他投资者持有的别的因素相关，这些因素能够使得他们惊慌地退出量化交易策略，有时也称为自动取款机效应（ATM effect）。在自动取款机效应里面，一个策略的重大损失会引起完全互不相关的策略的清算。这一切的发生是因为对两个策略拥有风险敞口的投资者，特别是在高杠杆的情况下，在面对财务困境和追加保证金的要求时，因为非流动性持仓通常此时不能被卖出，只能减少富有流动性的头寸。本质上，良好的富有流动性的策略的退出是为了弥补不好的流动性欠佳的策略的损失。
这是极具挑战性的风险类型，当然也不是宽客所特有的风险类型。然而，1998年8月（明显不是量化事件）和2007年8月（很清楚是量化事件）事件中风险的透明性需要特别关注。1998年8月，不是量化交易策略遭受损失，而是类似于并购套利其他策略遭受损失。后面我们将更详细地讨论这两年发生的事件，但是目前，值得一提的是，两者具有极强的相似性：两个例子中信用危机导致信用金融产品的流动性不足触发了更多富有流动性的资产被强制卖出，而这些富有流动性的金融产品与信用危机并没有关系。
1998年，许多相对价值股票套利策略遭受重大损失，这些策略赌注双重上市的股票或者正在并购的股票价格会趋于一致。这次损失是俄罗斯政府债务违约的间接结果。洛文斯坦（Lowenstein）的《营救华尔街》（When Genius Failed）中最著名的例子是荷兰皇家壳牌公司，这是一家双重上市公司。荷兰皇家总是以相对于壳牌公司8%~10%的溢价进行交易，赌注两只股票价格最终应该收敛，消除溢价。出于这样的希望，长期资本管理公司以及其他投资者对壳牌公司持有多头头寸，对荷兰皇家持有空头头寸。毕竟，一个既定公司在欧洲上市就应该比在美国上市表现更好，是没有合理的经济原因的。然而因为长期资本管理公司不得不在流动性不足时释放头寸，到长期资本公司完全清算时，价差由原来的8%~10%扩大到20%。头寸不得不被卖出的原因是长期资本公司在俄罗斯债务头寸上有重大损失。俄罗斯债券头寸是相对收益率策略的一部分，它们做多高收益率的俄罗斯债券，做空较低收益率的美国债券（全球利率上涨的对冲，为做多俄罗斯头寸提供资金）。当俄罗斯违约时，没有人特别想买长期资本管理公司无法摆脱的数十亿美元的俄罗斯债务。这样，长期资本管理公司不得不痛苦地清算类似荷兰皇家壳牌公司的头寸来筹集资金[1]。
将长期资本管理公司危机认定为是量化交易失败是不准确的。诚然，在长期资本管理公司工作的一些人很擅长数学。但是根本上，他们所执行的策略，尤其是引起很大麻烦的策略，并不是量化交易策略。他们进行的是跨国家的和跨资产类的收益游戏，他们不断地寻求拥有风险资产，卖出相对安全的资产。在很多方面，这其实是对新兴市场和一般市场的持续稳定性和改进做高杠杆的单边赌注。
2007年8月的事件完全不同，许多量化对冲基金损失严重。几个驱动程序同时发生对相对价值型的量化策略造成灾难性的影响。这些原因包括，特定量化交易策略的规模和普及程度，2007年8月之前的一段时间内策略表现不佳，很多参与者极其缺乏流动性的策略交叉拥有所有权，类似测定常数波动率的VaR模型的广泛使用。
2007年量化清算危机的第一驱动力是量化多头/空头策略的规模和普及程度。2004~2007年，许多一流的经理人开发量化多头/空头策略以吸引大量投资者资本，或者是大的机构投资者，或者是零散的个人投资者。开发这些策略的公司被低换手率和长期投资期限的多头/空头策略所吸引，这两者对于安置大量资本都是必需的。投资者也被量化多头/空头策略从2004年到2007年年初的正收益率和开发产品的一流经理人所吸引。总的来说，可能数千亿美元被投资于量化多头/空头基金和银行自营交易业务，再加上杠杆，量化多头/空头交易者可能控制着大约上万亿美元的总头寸（多头和空头绝对值的加总）。这些头寸的大部分被大市值的美国证券所持有，因为大批量流动性较强的股票才能提供充足的多样性和资产规模，以满足基金经理和投资者的需求。即使实际上，许多公司开发这些产品的模型具有多样性，但它们仍有足够多的相似性，而使得单笔交易很拥挤。
崩溃的第二个驱动力是，2007年夏天之前的一段时间里，这些交易者已经开始承受低于平均水平的收益。许多聚焦于美国市场的大型基金在2007年年初至2007年8月已经是零增长或者负增长状态。部分原因是，在之前的几年时间里，“价值型”股票表现优于“成长型”股票，而至少2007年5月末以后，“价值型”股票的表现开始劣于“成长型”股票，正如本章前面所述。许多混合策略和自营交易柜台也倾向于追逐近期表现，在表现好的策略上增加资本，在表现差的策略上减少资本。这个倾向与2007年夏天之前几个月的量化多头/空头交易策略的不好的表现相结合，很可能尤其是对已经感觉到有必要减少投资组合风险的风险经理有所帮助。
第三个原因，我认为最重要的一个原因，是或明或暗地对许多策略进行交叉抵押（cross-collateralizing），这是一种普遍做法，尤其是在银行自营交易柜台和多策略对冲基金中。夏天之前，对冲基金和自营交易柜台获得丰厚的利润，这证实了2008年年初一直保持较窄的信用价差的风险暴露。这些基于信用的策略历史上已经被证明，相比于“正常的市场条件”下，在危机中是远远缺乏流动性。2007年7月，一些信用产品基金经理经历了突如其来的巨大损失。这驱使他们为了筹集资金卖掉仍具有流动性的策略头寸。这种自动取款机效应是2007年灾难和前面描述的1998年情况的主要相似之处。
导致清算的第四个因素是风险目标定位（risk targeting）（第7章有所描述），风险经理是将基金或者策略的波动率设置在一定水平作为既定目标。他们希望根据投资组合的风险反向调整杠杆，以获得“恒定风险”（constant risk）。投资组合中测量风险最常用的工具是VaR。正如以前讨论的，VaR测量单个金融工具的风险（一段时间的回报率作为变量），并将单个金融工具的风险与相似性（相关系数矩阵）相结合。基于这些模型，当市场波动率较高时，或者金融工具之间的相关性较强时，计算的风险较高。然而，值得注意的是，这两个现象相互关联，市场之所以波动性较强，是因为它们被风险因素所驱动，同时风险因素可以导致金融工具之间的相关系数比正常值高。换句话说，VaR风险模型的两个输入会同时增加，这些增加可能是被同一潜在的原因所驱动。
2003~2006年，市场波动率的下降是此期间的主要特征，而各种策略中的杠杆数量却通过两个渠道在急剧增加。第一个渠道是基于杠杆中的风险目标定位模型，正如前面所描述的。当波动率下降时，风险目标定位模型要求增加杠杆使得波动率保持恒定。2007年初期，为了达到同2002年或2003年相同的波动率，增加至少1.5倍至2倍的杠杆成为必需。换句话说，4倍毛杠杆策略成为6~8倍杠杆策略。
第二个渠道则是，当波动率下降时，机会也同样减少，收益率倾向于下降。20世纪90年代后期和21世纪早期，两位数收益率的策略开始表现出一位数收益的结果。投资者和基金经理都希望获得更好的名义收益，于是他们提高杠杆，即使许多策略并没有使用风险目标定位模型。然而，2007年夏天，尤其是在7月下旬，伴随着严重的信用危机，波动率开始急剧扩大。这导致许多参与者同时减少杠杆，因为他们的VaR模型对相关系数和波动率的同时跳跃做出极其消极的反应。
回顾一下，2007年8月，宽客面对的危机的4个主要驱动力是：①投资于许多价值型量化策略的大量资金，这些策略彼此之间至少有一些相似，换句话说，有“拥挤交易”效应（“crowded trade”effect）；②美国量化多头/空头交易策略年初以来表现欠佳；③经历了重大损失的基于信用的流动性欠佳的策略与富有流动性的量化策略的交叉所有权（cross-ownership），在危机时期，富有流动性的量化策略被当作自动取款机；④波动率下降时，会导致杠杆增加，一方面是因为基于波动率目标定位的杠杆调整，一方面是为了产生更高的名义收益率。
现在看来，当几家大型混合对冲基金和/或自营交易部门为了应对基于信用的策略产品业绩不佳而开始降低杠杆时，危机开始发生。而且，市场波动率持续上升，导致更高的VaR水平，进而需要比较低的杠杆目标。去杠杆化从美国的量化多头/空头交易开始，手头上的最富有流动性的策略也开始持续表现不佳。基金经理卖掉多头头寸，弥补空头头寸，对市场造成巨大冲击。多头头寸股票价格经历了大量无法解释的下跌，而空头头寸股票同样经历了强烈的价格上涨。这意味着，持有与清算人相同方向的股票投资者，最终业绩反转。在许多情况下，股票价格会在交易量大幅增加的同时以不可思议的速度运行，宽客不得不进行平仓。
纽约证券交易所上市的普尔特房地产公司（NYSE：PHM）的拥挤的空头交易是其中的一个例子，如表10-1所示。
表10-1 普尔特房地产公司（NYSE：PHM）（2007年5月31日至8月31日）
这张表包含了几个振奋人心的数据。注意到这个夏天的初期，PHM价格一直在下跌，每天平均交易量为350万股。然后，在7月24日，每天交易量突增到720万股，股票加速下跌。然而接下来的4个交易日内，交易量增加50%，股票价格有了大的反转，4天的时间，股票价格恢复到前面44天下跌价格的50%（即，股票变化速度比先前的变化速度大约快了20倍），这也是对市场冲击的二次型的有趣解释。最先100%的交易增长量被市场吸收，并没有改变股票运行的方向。但是，接下来的50%的增长看上去成为市场卖方的转折点，确实，在8月9日弥补空头头寸的交易者因为市场冲击成本增加，支付价格超过了15%，是平均清算成本的几百倍。8月9日下午，清算压力刚刚减弱，股票价格重新开始下跌趋势，在交易量更接近于量化清算之前平均水平的情况下，价格下跌大约23%。
其他类型量化交易者，例如统计套利者，在7月下旬，看上去为量化多头/空头参与者提供了必要的流动性。统计套利者通常很享受类似这样的环境。而且毫无疑问，许多人确实会很喜欢提供流动性，他们打赌价格最终将会收敛。量化多头/空头清算的结果是，许多非常具有吸引力的有价值的多头头寸以一个极其低的价格被卖出，而昂贵的、低质量的空头头寸会触及非常高的价格。这些股票严重偏离于对等股票，对于普通的统计套利交易者而言是很好的交易机会，因为统计套利者总是赌一些股票总会重新收敛于一个“公平”的相对价值。但是在某个时间点，统计套利交易者也由于承担其他量化基金的库存，持续涌入市场的库存而遭受重大损失。面对这次浪潮，统计套利交易者不再继续提供流动性。因为他们在获得的头寸上遭受损失，因此他们也开始渴望现金，开始火上浇油。
这很可能是转折点。突然，统计套利交易者和量化多头/空头交易者开始遭受重大损失。这些损失不能被基本面所解释，只能纯粹地被缺乏充足的流动性所解释。到8月7日，这种情况开始变得更加糟糕。更广泛的策略，例如统计套利，以飞快的速度遭受损失，与量化多头/空头交易者开始进行清算。最终，8月8日彻底崩溃，许多策略遭受重大损失，为了保全本金，同意立即清算。损失开始从美国策略蔓延到国际策略，尤其是在日本被实施的策略（那时，日本是量化多头/空头交易和统计套利交易最流行的非美国市场）。
当所有清算经理的共性超越经理之间的不同点时，基本面信号显示开始受到损失。这个危机的初始阶段，甚至成长型和动量型的策略也开始快速亏损。值得注意的是，许多策略通常持有与价值型和均值回复型策略相反的头寸（opposite positions）。周四，8月9日，量化领域陷入一片混乱。原本远离亏损的许多策略也开始严重亏损。日内损益图（Intraday P&L）早上开始变为负值，并逐渐越来越低，因为许多量化股票基金清算了头寸。然而，8月8日，仍有几个信号一直在工作，8月9日，在量化股票交易中，很难找到比现金更赚钱的金融工具了。看上去受欢迎的任何股票都正在被卖掉，而不受欢迎的任何股票都正在上涨。总之，许多量化股票交易者经历了历史上最糟糕的一天，随着许多人开始完全追求现金，许多交易者将杠杆降低到极低的水平。
值得多提一点的是，为什么会有如此多的经理会以相同的方式做出反应，即通过降低杠杆和清算头寸的方式。8月初是极为违反常情的一个时间段，不仅经检验可靠的因素不再起作用，它们实际上正起着负面作用。而且因为许多量化经理主观判断依据是，在模型表现糟糕时，做出平仓的决定，如果有量化经理确实这样做了，将会导致其他有类似损失经历的经理做出完全一样的事情作为回应。应该注意到，遭受的损失仅仅是市场冲击的唯一结果。
关于这一点最清楚的证据是一个著名的大型量化公司在8月初遭受着和其他公司一样的煎熬。8月9日，这个公司惊慌地聚集投资委员会决定下一步如何进行。但是委员会的几个成员正在享受夏季假期，会议推迟到了8月13日周一进行，同时，管理投资组合的助理经理每天保持基金满仓运行。正如表10-1所示，当清算停止时，价格相当快地返回到它们先前的运行趋势（例如，普尔特房地产公司仅仅在两个交易日之后，在8月13日收盘时下跌12.3%）。正因如此，到投资委员会开会时，他们的基金已经恢复了大部分损失，委员会决定继续原来的投资理念。
对于2007年8月所发生的事情而言，最具讽刺意味的是，规模较小的更精致的量化交易者拥有与更传统更大型的量化机构重叠性很小的交易策略，这些交易策略并不常见，但最终也造成损失，在晚些时候清算了它们的头寸。正如前面所提过的，亏损在8月第2个星期中期开始累积的经理，在大规模去杠杆的末期停止对流动性的需求。这迫使他们支付不可思议的交易成本（都来自市场冲击）进而降低杠杆。极其富有声望的基金的损失报告比比皆是。损失范围在扩大，从-5%至-45%，极少数的股票交易者在这件事中全身而退。
2007年8月与先前市场危机，甚至1987年的大崩盘有所不同的是，这一阶段，没有普遍的市场恐慌。美国股票在8月最初的10天时间里运行平稳，然而国际市场的股价下跌较小的个位数。这个时期，我们所见证的完全可以说是世界上最富有流动性的股票流动性危机，这个危机来自市场中性投资者，市场中性投资者的数千亿美元的卖出头寸并没有导致市场坍塌，股票指数几乎没有任何改变。损失很大归因于清算和市场冲击的成本，而不是简单地认为交易“出现错误”。这是一个很好的学术特性，但是应该仔细检查这件事情，是值得注意的。这种情况第一次解释了蔓延风险/同质投资者风险会出现在富有流动性的量化策略中，像出现欠缺流动性的或者主观判断型策略一样多。拥挤也第一次成为量化交易策略的风险。
[1] Roger Lowenstein，When Genius Failed（New York：Random House，2000）.