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核心概念

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  • 1

    译者序

    如果说量化投资是投资领域的王冠,那么高频交易就是这顶王冠上的明珠。国外的顶尖量化大师,如西蒙斯、德邵等,均有优秀的高频交易策略,在市场上赚取了大量稳定的收益。高频交易最大的特点就是收益非常高,而风险却非常小,当然作为代价,资金容量不会太大,所以这种策略一般都不会对外募资扩大规模。对于高频交易的策略,宽客们也往往不愿意分享,所以当《高频交易》这本书的第一版出来

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  • 2

    媒体、现代市场和高频交易

    虽然市场整体的改变搅乱了经纪商的自营端业务,并将很多经纪商挤出了业务市场,但这些改变对于整个社会来说,绝大多数属于积极的影响,而节约下来的成本直接进入了投资者的口袋。在过去,经纪人光靠打电话下订单,在他们的电脑屏幕上观察市场,就能够获得数以百万美元的高额奖金,现在这种好日子已经一去不返了。资金重新流向了银行股东和终端投资者(end investor)。 显而

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  • 3

    高频交易由交易方法论演化而来

    那些倾向于依靠技术分析决定何时进入或离开某个头寸的经纪商,对高频交易的反对声最高。技术分析是最早的交易技术之一,受到很多交易商的青睐,从很多方面来看,技术分析是今天复杂计量经济学和其他高频交易技术的先行者。 技术分析师最早兴起于1910年早期,他们力图识别证券价格重复出现的模式。技术分析中所使用的很多技术,是测量当前价格水平和移动平均价格的相关性,或者移动平

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  • 4

    什么是高频交易

    高频交易是一个总括性的术语,由几类策略组成。高频交易的范围较广,不同的市场参与者对高频交易持有不同的观点。本节讨论常见的高频交易定义。 高频交易是指包括所有利用快速算法执行的活动 例如,美国商品期货交易委员会(CFTC)的技术小组委员会,负责确定工作高频交易的定义,2012年6月使用了以下草案来定义。 高频交易采用自动化交易: ·决策制定、委托订单启动、产生

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  • 5

    高频交易员做什么

    尽管对高频交易的确切定义有分歧,但大多数市场参与者认为高频交易策略分为以下四大类别: 1.套利; 2.基于事件的方向性交易; 3.自动化做市; 4.流动性检测。 套利策略能够消除价格偏离长期均衡或相对资产的错误定价,包括多个资产类别以及多个外汇品种。很多高频套利策略能在多个证券间探测到价格差异,本书第8章会对此进行讨论。同一个资产在不同交易所之间的价差套利,

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  • 6

    有多少高频交易商

    高频交易商的数量,很大程度上取决于高频交易的概念。如前文提到的,在美国商品期货交易委员会2012年6月制定的草案中所使用的高频交易定义,19/20或95%的投资者和交易商可以被称为高频交易商。Kirienko、Kye、Samadi和Tuzun(2011)认为,高频交易商在低库存的同时产生巨大的交易量,那么高频交易占电子迷你标准普尔500指数(S&P 500E

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  • 7

    高频交易主要参与者的空间

    许多高频交易的参与者喜欢在产生很大利润的同时,避开众人的瞩目。最知名的高频交易机构包括全球电子交易公司(Getco)、文艺复兴资本科技有限公司和德·肖基金(DE shaw)。致力于高频交易的参与者也包括专业公司,鲜为人知但获利颇丰的有IV资本(IV Capita)、DKR聚变(DKR Fusion)和世界宽客(WordQuant)。然而,高频交易与其他形式的

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  • 8

    本书结构

    撰写本书的目的在于,为有兴趣着手或想提升高频交易操作的管理者和雇员们,提供最新的已经应用和将要实施的高频交易知识。同时,也包括想避开高频交易并保护他们自身及其客户交易活动的个人和机构,以及想要更好地理解现代金融市场的业余观察者。 本书第2~5章,解释了当代前沿金融市场。第2章描述了算法交易和高频交易的技术革命;第3~5章,通过描述现代市场微观结构、高频数据和

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  • 9

    硬件简史

    英语bench[1]或意大利语banca是今天银行(bank)的直接前身,当货币第一次在指定地点兑换时,贸易就在罗马帝国时期制度化了。潜移默化地改变和引导着贸易公司的运作,直到20世纪,技术革命使信息交换快速化,从而改变了那时的交易状态。如图2-1所示,在过去100多年,交易商使用计算机使得计算速度呈指数增长,而计算的成本自20世纪80年代以来一直下降,达到

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  • 10

    信息

    图2-6 交易中通信协议三个级别的复杂度 然而,报价过程的完整性在交易模型开发中很重要。交易算法开发者可以依靠报价流的特性来生成即将到来的市场动态预测信号。如果模型开发中使用的历史报价流的结构,与交易商在“开市”环境中遇到的报价流的结构明显不同,则计算的预测可能停止工作。应注意确保在算法的模拟和回测中使用的数据在结构上与实际开市环境中接收的数据兼容。至少,算

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  • 11

    软件

    图2-12 算法的常见元素 图2-12中所示的算法元素将在整本书中用于解释常见高频交易策略的算法设计。图2-13说明了以下简单的做市算法的分步过程。 1.开始程序。 2.检测市场情况:市场条件是否适合做市。 3.如果是,开始做市。 4.如果否,等待一分钟。 5.重复步骤2。 图2-13中呈现的算法是“嵌套的”,或者包括图2-13中标为“检测市场情况”和“开始

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  • 12

    市场类型

    在金融市场中,投资者和其他市场参与者在买卖证券时,都有这样一个想法,所有的交易都会被妥善地处理和解决。但在这个方面,金融市场其实不同于其他非金融市场,比如隔壁的杂货店。当一个顾客进入杂货店,他希望能快速执行他的交易,用他的钱去换商品——食物。杂货店的收银机能够完成这项结算功能:收据逐条列出了顾客购买的产品和杂货店收到金额的总数,现在通常通过顾客的账户收取,而

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  • 13

    限价订单簿

    在任何给定的时间,在一个特定的交易地点,可以满足新到达市价订单的限价订单累计交易规模,被称为流动性。交易所限价订单交易商的数量越多,每个交易商的限价订单规模越大,该交易所的流动性就越强。流动性在今天的市场也必然有限:限价订单的数量是可以测量的,每个限价订单也都有一个有限的规模。流动性首先由Demsetz(1968)定义。 为了处理限价订单,绝大多数的现代交易

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  • 14

    激进执行与被动执行

    订单可以被描述为被动的或激进的。激进订单不意味着恶意订单,被动订单也不表示注定是被利用的订单。相反,订单的激进性或被动性是指订单价格与当前市场价格的接近程度。图3-5说明了这个概念。 图3-5 激进和被动订单 远离市场价格的限价订单(低价限价买单或高价限价卖单)被认为是被动的。限价订单越接近市场价格,订单越激进。市价订单是最激进的订单,“交叉价差”(cros

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  • 15

    复杂订单

    为了应对新进入者在撮合业务中的竞争,交易场所已经使其订单产品多样化。例如,为了回应来自暗池的竞争,一些精选的交易所扩展了可用订单的数量,创建了所谓的冰山订单(iceberg orders)。冰山订单允许限价订单交易商在限价订单簿中只显示其订单的一部分,并将其余流动性保留在黑暗中。在FIFO限价订单簿中,冰山订单在时间优先级的基础上执行:当与较小的订单撮合时,

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  • 16

    交易时间

    传统上,许多交易场所从东部时间上午9:30到下午4:00运行。在当今的全球化市场中,更多的努力用于扩大交易的无障碍环境。因此,今天的许多交易所提供盘前交易和盘后交易,都称为延长时段交易。例如,延长的股票时段允许从东部时间上午4:00到下午8:00进入市场。延长时段的交易量,比在正常交易时段观测到的小得多。然而,所选择的经纪人使用盘后交易,以满足客户的收盘市价

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  • 17

    现代微观结构:市场趋同和分歧

    市场的电子化已经在所有现代市场上留下了不可磨灭的足迹,使得交易的某些方面流水线化,并分化了其他方面。在市场趋同趋势中有以下发展: ·如今大多数市场可以通过金融交换协议(FIX)访问。FIX协议是类似XML的规范,在快速有效的交易所需的信息中,允许市场参与者发送和接收报价、订单,以及订单撤销和执行确认。FIX协议由独立的非营利机构管理,并进一步促进协议的推广。

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  • 18

    股票的分化

    美国股票可在暗池或公开交易所交易。暗池是类似交易所的实体,其订单簿是“黑暗的”——不向该池的任何参与者显示情况。根据量化技术提供商Pragma Securities(2011)所说,美国约22%的总股本目前在暗池中交易。暗池的独特优势在于它们有撮合大订单而不披露与订单大小相关联信息的能力,而且订单不被观察。暗池的常见缺点包括缺乏透明度及其相关问题。与“公开”

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  • 19

    期货的分化

    期货交易所的操作方式类似于股票交易所,但在本书编写时还没有实行或未来可能实行回扣定价。为了吸引流动性,与股票中流行的回扣结构不同,期货交易所一直在部署比例撮合,这在前面已经讨论过。期货交易所的其他差异主要基于其操作和风险管理决策,例如何时实施熔断机制等,在第13章中会有详细描述。

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  • 20

    期权的分化

    过去10年间,各种期权交易所纷纷涌现。然而,大多数交易所都在类似的原则上运行,并由同一群做市商驱动。 由于绝对数量的期权具有不同的到期日和执行价格组合,大多数期权几乎没有交易。相同的10个左右经纪自营商,倾向于用大的价差,在大多数股票期权市场提供流动性。 期权交易中相对缺乏活跃度,使得能够对内幕信息进行市场监控。一笔大的远期期权交易,或远离当前市场价格的期权

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  • 21

    外汇的分化

    在外汇交易中,为了能直接访问终端交易商,交易商间经纪人开始与经纪人开展竞争。例如,传统的交易商间经纪人Currenex和iCAP,现在接受选定的机构客户。在代理其他交易所时,iCAP在其所有的顶尖外汇交易所(外汇)报价上提供250微秒的有效性。

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  • 22

    固定收益的分化

    虽然大多数固定收益传统上为场外交易,但一些迹象表明固定收益市场有潜在的短期交易所化。因此,iCAP计划使用纳斯达克OMX技术推出固定收益撮合引擎。iCAP的产品将通过提供所有顶级报价的一秒有效期,进一步瞄准机构投资者。

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  • 23

    掉期的分化

    掉期也通过与私下谈判的合约,允许传统上的场外交易。根据《多德-弗兰克法案》,掉期需要在交易所进行标准化和电子交易。一类统称为掉期执行设施(SEF)的新型交易场所,在本书编写时正由行业和监管机构联合建立中。 总结 现代市场是一个复杂的商业场所,关注流线化运营,其目标是向客户提供最直接、成本效益最高的服务。交易场所的竞争导致了交易所和可供选择的交易系统的方法、定

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  • 24

    什么是高频数据

    高频数据,也被称为分笔数据(tick data),是实时市场活动的记录。每次客户、经销商或其他实体发布所谓的限价订单,以q的价格,用有特殊安全代码股票报价器(ticker)购买s件X,买盘报价被记录为在tb时,购买件X。分笔数据记录以一种不同的方式将市场买卖盘合并在内,这一点在本章也有详细的讨论。 当新到达的买盘报价比前面所有的有效买盘报价都相对要高时,则被

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  • 25

    高频数据如何被记录

    最高频率的数据是连续的“分笔数据”,即最新到达报价、交易、价格、买卖盘大小和成交量信息的集合。分笔数据通常具有以下属性: ·时间戳(timestamp); ·金融证券识别码; ·表明它具有哪些信息的一个指示器: ·买价(bid price) ·卖价(ask price) ·申买量(avaiabe bid size) ·申卖量(avaiabe ask size

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  • 26

    高频数据的属性

    关于高频证券数据的研究已经有很多年了。但是对于学者和从业人员来说,还是非常新奇的事物。不同于金融研究和相关应用中常使用的每日或每月的数据集,高频数据有着独特的性质,对于研究者来说同时存在优点和不足。表4-1总结了高频数据的性质。每个性质及其优点和缺点都会在接下来的内容里进行详细讨论。 表4-1 高频数据属性总结

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  • 27

    高频数据是巨量的

    表4-1所展示的SPY的约两分钟分笔数据样本包含2000个Leve I数据的观测量:最优买价和交易量、最优卖价和交易量,最新成交价和成交量。表4-2总结了由纽约证交所高增长板块所提供的SPY数据点的细目,时间为2009年11月9日,14:00:16:400~14:02:00:000GMT,以及2009年11月9日SPY,日元期货和欧元看涨期权的相关信息。表4

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  • 28

    高频数据受交易波动的影响

    除了在低频数据中长期可以获得的交易价和交易量数据外,高频数据包括买入和卖出报价及其相关的订单大小。买入报价和卖出报价数据到达不同步,且在报价过程中会有干扰信息。 任何给定时间的买入报价和卖出报价之间的差被称为买卖价差(bid-ask spread)。买卖价差是即时买入和卖出证券的成本。买卖差价越大,证券须产生的收益越高,以便与其他交易成本一起弥补差价。大多数

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  • 29

    高频数据不是呈正态或对数正态的

    许多古典模型假定价格呈对数正态分布,承认价格分布之间没有空隙,并产生了几种定价模型,如Back-Schoes模型,这些模型被视为与相关金融工具市场的真实价格情况近似。实现价格对数正态的必要条件之一是连续价格变化的正态分布。然而,本节显示大多数分笔数据,如中间报价、大小加权报价和交易的连续性改变并不遵循正态分布,但连续交易分笔数据的分布接近正态。因此,交易分笔

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  • 30

    高频数据的时间间隔不规则

    大多数现代计算技术经过发展,已可以用于处理每月、每周、每天、每小时或其他规则间隔数据。研究人员对固定时间间隔的传统依赖是由于: ·每日数据相对容易获得(自20世纪20年代以来报纸已经公开发布每日报价)。 ·处理规则间隔的数据相对容易。 ·“无论是什么推动的证券价格和收益,在短期内都没有发生显著变化的可能”这类过时观点的影响(Goodhart and O’ar

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  • 31

    大多数高频数据不包含买卖标识符

    无论是Leve I或Leve II报价数据都不包含说明给定记录的交易是市价买单还是市价卖单的标识符,而一些应用要求买卖交易标识符作为模型的输入量。为了克服这个困难,在这里提出了四种方法来估计一个交易是根据Leve I数据的买入还是卖出: ·限价卖空规则(tick rue);[1] ·报价规则(quote rue); ·Lee-Ready规则(Lee-Read

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  • 32

    执行成本概要

    根据经典的金融学,市场是没有漏洞的(seamess),意即市场具有如下的特性: ·市场具有同质的结构。 ·市场是统一的,即当某一金融工具发生一笔交易时,该金融工具的价格会实时更新。 ·价格及时反映了所有的基本面信息。 ·不存在交易成本。 ·任何规模的订单都能立即执行,即市场的流动性是无限的。限价订单簿上的每个报价都有无尽的限价挂单提供流动性。 ·交易商可以毫

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  • 33

    透明执行成本

    透明成本通常在交易之前就已确定,包括经纪商佣金、交易所费用和税收。本部分对每一个透明成本进行详细的探讨。 经纪商佣金 经纪商通常会对如下的服务收取佣金: ·提供连接交易所、“暗池”和其他交易场所的服务。 ·促进客户的下单在“最优价格”成交:按照客户的特殊要求执行交易订单。 ·在场外交易市场上做客户的交易对手或对手合约。 ·提供资产的保管服务。 ·清算客户从执

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  • 34

    隐性执行成本

    对于分笔级别的数据,交易成本中隐性成本的影响越来越重要,包括投资的机会成本、买卖差价、延迟成本以及市场冲击。一些研究人员和交易员还发现了一些其他的隐性成本,包括价格上涨成本以及市场择时成本。 买卖价差 买卖价差是事先并不知道。它们呈现出任意性或随机性的变量,只有利用它们历史数值的分布才能描述其最佳特征。 买卖价差是任意一个时点上,最优买价和最优卖价之间的差值

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  • 35

    背景和定义

    所有的交易和订单背后都在传递着信息。好比一个交易员把他的资金或者声誉押宝在市场的某一个方向上,并且告诉其他的市场参与者他的看法。 观察一名交易员的行为所获得的信息远比一名分析师的看法更有说服力。分析师拿的是固定工资,收入和他们的预测实现与否无关。与此同时,交易员所依赖的是从他们的交易获利中按比例抽成,每一笔交易的成功对交易员的福利有着直接的影响。因此,交易被

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  • 36

    市场冲击的估计

    关于市场冲击的度量,好比回答这样的问题:“如果交易员交易成功,他会把价格推到什么位置?”图5-5展示了对于单一订单的到达,市场冲击是如何确定的。冲击始于t*时刻,即订单到达交易所时,例如,度量市场冲击可以通过观察t*时刻之后相对于上一笔交易时,即t*时刻前的价格的变化量,如图5-5所示。成交后的交易参考时间t可以分别以时钟时间、达成指定交易笔数的时间、达成指

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  • 37

    永久性市场冲击的实证估计

    数据准备 市场冲击可以使用Leve I和Leve II的逐笔交易数据或者是含有交易时间戳的数据来估计。Leve II的数据可以精确定位限价订单与市价订单:特定价位上竞买数量增加意味着限价订单的到达;最高竞买价的流动性减少意味着市价卖单的到达。 当使用Leve I数据时,在区分是由买家还是卖家下单上会遇到困难。近年来,研究人员开发了一些方法来区分买卖订单:包括

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  • 38

    衡量绩效的原则

    只有能够衡量的事物才能被很好地管理。因此,如何衡量高频交易策略的绩效对投资管理和高频交易来说十分重要。当一些为标准化的投资管理而提出的指标被广泛地用于高频交易设定时,还有很多其他指标特定用于高频交易活动的衡量。 成功的高频交易投资管理需要具备三个核心要素(3P): ·准确性(precision); ·生产力(productivity); ·绩效(perfor

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  • 39

    基本的绩效衡量指标

    投资收益 交易策略可以有多种形式和规模,最能够比较不同交易策略可行性的指标就是投资收益。投资收益也称投资回报,可表现为以美元为计价单位的价格差异,但更多的是被视为价值上的百分比变化。它所产生的无量纲的(dimensioness)指标独立于金融工具的价格水平,能够很容易地比较不同策略和不同资产的表现: 简单收益方程式(6-1)如图6-1所示。 图6-1 简单收

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  • 40

    有可比性的比率

    虽然平均收益、标准差和最大回撤描绘了一个交易策略的绩效,但它们并不能帮助比较两个或以上的交易策略。因此,人们发明了不少以单个数字呈现的用来比较不同交易策略的均值、方差、尾部风险的比较参数。表6-1总结了最常用的几个估计参数。 表6-1 绩效度量总结 第一代的点绩效衡量标准是从20世纪60年代开始发展的,包括夏普比率、詹森阿尔法和特雷诺比率。夏普比率可能是最常

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  • 41

    绩效归因

    式中,xjt是第j个金融证券在投资组合中的相对权重,。因此,第j个金融证券有一个可以用K个系统因子来解释的t周期的收益: 式中,Fkt是t时段内的其中一个K系统因子(k=1,…,k),λ是因子负荷,ejt是t时段内证券j的非系统性风险收益。根据Sharpe(1992)的研究,这些因子可以当成广泛的资产类别、个股或其他证券。结合式(6-17)和式(6-18),

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  • 42

    Alpha衰减

    总结 评估交易策略的统计工具使管理者能够评估高频策略对其投资组合的可行性和适当性。随着交易员和投资经理对高频交易策略理解的加深,新的指标也被提出来用于捕捉高频交易策略的变化。作为策略可行性的快速测试,夏普比率仍然是最受欢迎的。 章末问题 1.什么是夏普比率?它的缺点是什么?如何完善和提高? 2.什么是索提诺比率? 3.假设对给定的高频交易策略的绩效归因分析发

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  • 43

    高频交易的关键过程

    高频交易的核心价值主张是通过分笔数据处理和高资金周转率来实现的。识别报价流中细微变化的技术是这个业务的不同之处,并且使交易商能够向建仓和平仓位置发送急速信号。 只有通过自动交易才能处理多个金融工具上的每个分笔数据。评估以微秒分隔的数据、解释大量的市场信息、以一致和连续的方式做出交易决策,对于人类大脑来说是太复杂的任务。但是,一个便宜的全自动高频交易系统就可以

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  • 44

    适合高频交易的金融市场

    有许多证券和市场条件都符合进行高频交易的情况。然而,某些证券市场尤其合适。 符合这种类型的交易必须满足两个要求:有快速建仓和平仓的能力;有足够的市场波动性以确保价格变化超过交易成本。不同市场的波动性显示出高度相关性,并且取决于大量进入市场的宏观经济新闻的数量。快速建仓和平仓的能力又由两个因素决定:市场流动性和电子化执行的可行性。 流动性资产的特点是充足的现成

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  • 45

    高频交易的经济学

    进行高频交易业务的成本 高频交易业务的成本驱动因素是数据、劳动力、设备和软件、交易成本、行政和法律成本,最重要的是交易损失。有效的风险管理、监控和合规框架(会在第14、16章讨论)可以限制交易损失。本节描述了不归因于风险的经营成本。 数据成本 数据往往是非常昂贵的或完全免费的。多家公司,如路透社和彭博,供销售的分笔数据具有极高的溢价。经纪商和交易场所可以向潜

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  • 46

    市场参与者

    竞争对手 高频交易公司与其他更传统的投资管理公司以及做市的经纪商竞争。与传统的共同基金和对冲基金的竞争集中在吸引投资。量化对冲基金和其他高频交易公司的竞争还包括招聘有才能和有经验的策略专家和技术专家,以及对于市场无效性的直接竞争。同样,与传统的非高频交易经纪经销商的地盘之争,涉及成为获得在传统做市场所的盈利机会的“第一优先权”。 投资者 高频交易的投资者包括

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  • 47

    统计套利的实际应用

    一般的讨论 在统计套利模型中,交易的两个或多个金融工具的价格一般而言是基本面相关的,可以跨越各种资产类别和名称。在股票市场,发行股票的公司可能属于同一行业,因此对市场的变化所做出的反应会非常接近。也有一种可能,这些股票是由同一家公司发行的。一家公司通常会发行多种类型的股票,这些不同类型的股票分别享有不同的股东投票权利。即使是同一家公司发行的同一类证券,也会由

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  • 48

    开发基于事件的方向性策略

    基于事件的方向性策略(directiona event-based strategies)指的是,一类利用市场对事件的反应进行交易的策略。这些事件可以是经济事件,也可以是行业相关事件,这些事件会重复地对所感兴趣的证券产生影响。例如,美国联邦基金利率的意外上涨会使美元持续升值,与此同时提高美元/加元的汇率,并降低澳元/美元的汇率。因此,美国联邦基金决议的宣布是

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  • 49

    什么构成了一个事件

    事件套利策略中的时间可以是任何的经济活动新闻公布、市场干扰,或者其他影响市场价格的时间。事件的重复发生使得研究者能够估计事件的历史影响,并且将这种影响投射到未来。 不同事件的量级(magnitude)不同。有些事件可能会对价格有正向或负向的影响,还有一些事件可能会产生相比其他事件更为严重的后果。一个事件的量级可以用实际发生事件的数据对预期值的偏离大小来衡量。

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  • 50

    预测方法

    预测的开发涉及非常详细的围绕关键性事件公告的交易数据的研究。对事件的研究考量了围绕公告对新闻事件相关的收益的定量化影响,一般有如下执行步骤。 1.确认并记录公告的日期、时间和事件的“超预期”的变动。为了创建出有效的模拟测试,事件和事件前后交易的证券价格的数据库必须非常详细,必须仔细将事件分类,报价和成交的数据必须在高频基础上进行抓取。未预期的部分成可以用以下

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  • 51

    可用于交易的新闻

    这一节总结了不同的事件类型和它们对特定金融工具的影响。这些事件的影响可以从各种学术资源中得出。因为这些研究第一次是由于机器可读新闻的大量产生和对这一系列交易策略的广泛兴趣才发表的,这些新闻影响的时间框架可能已经大大缩短。然而,描述的影响是基于很强的基本面因素,并且这种影响很容易持续,即使对更短的时间段来说也是如此。一些纳入研究的低频数据估计了这种影响,而研究

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  • 52

    事件套利的应用

    事件交易可以应用于许多资产类别,然而每一事件对每种金融工具的影响却有可能是不同的。这一小节研究了事件对不同金融工具的持续影响。 外汇市场 Ameida、Goodhart和Payne(1997);Edison(1996);Anderson、Boersev、Diebod和Vega(2003);Love和Payne(2008),还有许多其他学者,都研究过外汇市场对

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  • 53

    引言

    每个有经验的交易商都能详述一个居于主导位置的人工做市商所“持有”的某种特定金融工具交易的故事,这些金融市场的主要人物为他们的雇主创造了巨额的基于交易的利润,从而获得丰厚奖金并过着奢侈的生活。 除了少数情况,几乎所有讲述这些红极一时交易员的故事都是以相同的刺耳注解告终:“于是有一天,市场开始背离他,他遭受了巨大损失并且在第二天被解雇。”这种“精疲力竭”的一个例

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  • 54

    做市:关键原理

    简要地说,“做市”描述的是对市场买卖双方限价订单价格的布局。一个做市商将一个限价买单配制在略低于市场价格的位置,而将一个限价卖单配制在略高于市场价格的位置来创造或“制造”“市场”。当另一个市场参与者报出一个买单,并且和做市商限价卖单相匹配,那么限价卖单就被执行(也就是说,一个空头头寸被记录在做市商的账户里)。相似地,如果另一个市场参与者报出一个卖单并与做市商

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  • 55

    模拟做市策略

    限价订单的交易会产生非线性报酬;限价订单有时会被执行,有时不会被执行,这导致了限价订单建模的困难。这一部分研究了限价订单的建模逻辑。 假定在模拟订单被配置的同时,每个订单在最新的成交价格附近被执行,配置市价订单的策略可以通过可观测到的数据被模拟出来。与此相比,限价订单执行模拟的要求不止于此。大多数可靠的模拟认为,仅当最优反向报价达到或超越限价订单时一个给定的

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  • 56

    朴素做市策略

    在这一部分阐述了仅与有效存货管理有关的做市策略实际应用的细节。基于短期市场方向性预测的优化处理在第11章进行讨论。 固定偏离 最朴素的做市策略是根据事先决定的偏离市场价格的标记数在市场双向持续配置限价订单。自然而然,限价订单被执行的可能性依赖于限价订单的价格与现在市场价格的接近程度。限价订单配置在当前市场报价的位置很有可能被执行,而对于那些远离市场价格的被动

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  • 57

    做市作为一种服务

    50多年前做市的关键目标就被正式定义为对证券交易的需求和“可预测的即时性”的供给(见Demsetz,1968)。其中,可预测的即时性即包含了流动性。 直观地讲,每当流动性水平较低时,增加流动性的服务尤其有用,并且与此相联系的奖金和策略的获利能力格外高。反过来,每当流动性水平格外高时,激进的流动性-消费型订单会释放较高的收益。 多年以来已经产生了许多对流动性的

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  • 58

    有利可图的做市商

    为了确保做市商交易是有利可图的,要把握住几个关键的条件。这几个关键的条件,追溯至加曼(1976),涉及了限价订单的到达率、盈利和损失的概率,以及交易工具的价格。 在买单和卖单之间暂时的不平衡,可归因于个人交易商和一个优化自己订单流的交易商之间的不同,这些潜在的不同可能会反映在预算、风险偏好、市场准入以及众多其他特质上。个人交易商对他们自己问题的优化,相比于这

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  • 59

    数据里隐含的内容

    可公开获取的数据所包含的信息足以用来对短期价格的变动进行诊断,并且据此管理自己的头寸。这一部分提供了四个案例来进行说明。案例和图表展示了所有市场参与者从一个给定的交易场所订阅的Leve I数据可观察到的样本市场情形。案例可应用于所有的为配对交易配置了集中限价订单簿的交易场所。 在所有的图中,横轴代表的是时间。实线代表在某一指定的观察时点最高买价和最低卖价,即

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  • 60

    订单流里的建模信息

    本章余下的部分描绘了四种成熟的技术,这些技术被用来根据其他市场参与者的行为,来判断即将的市场走势。本章所阐述的模型将下列因素列入考虑: ·订单流的自相关; ·订单(指令)流的激进程度; ·订单簿的形态; ·报价的时序演化。 作为市场走向预测器的订单流的自相关 订单流是作为终端客户接受信息并基于信息做出行为的结果。对各种不同类型的市场参与者而言,信息模型被用来

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  • 61

    潜伏套利

    金融理论的一个重要概念是一价定律。这个定律指出,在良好运行的市场,给定的某一金融工具总是有统一的价格,无论金融工具所交易的市场特性是什么。一价定律同时确保,无论低频交易商决定在哪个市场进行交易,他们始终会在公正的市场价格上进行交易。换句话说,在理想的理论市场条件下,伦敦的IBM股票价格应该总是和调整汇率后的纽约的IBM股票价格一样。 无论因为什么原因,同一金

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  • 62

    价差剥头皮

    总而言之,于某些市场参与者而言,价差剥头皮可能看起来像一个掠食策略,虽然从它最朴素的形态中极难获利。价差剥头皮佐以持仓存货与信息化考量,就是大多数市场参与者称为的做市,这是一种合法的行为,是市场功能的重要组成部分。失去了价差两边的限价订单,需要立即成交的交易商的市价订单就无法被执行。相对于为了每天在市场两边提供限价订单而付出的工作量,价差补偿只是一份微不足道

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  • 63

    回扣获取

    另一个经常提出作为高频交易危险性的例子就是回扣(rebate)获取。在这种策略下,高频交易商被认为简单地通过在不同交易所间对限价订单和市价订单的成本进行套利,就能产生收益。该策略被认为是没有经济价值的空转,也是市场分化错误的一个常见例子。在现实中,如本节所示,回扣有助于提高交易策略的盈利能力,但无法在像第8~11章提到的预测方法的情况下提供盈利。 为了盈利,

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  • 64

    分层挂单

    ·经纪商可以使用优先权执行一部分订单,为客户确保一个优惠的价格。 ·如果客户的订单没有下达,经纪商可以直接撤销占位符挂单。 同样地,做市商可以决定执行或撤销订单,这取决于他对库存和信息风险的估计。 因此,实际上大多数分层挂单策略并不具有操纵性,但确实因为撤单堵塞了网络和撮合引擎,并在市场中产生了不必要的噪声。芝加哥商品交易所(CME)实现了一个成功的解决方案

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  • 65

    试盘/狙击/嗅探

    试盘、狙击、嗅探和钓鱼这些绰号,通常指的是同一种策略类型。试盘策略就像点火策略,找出限价订单的隐藏池并与之反向撮合,创建和驱动临时的市场冲击以获取小利。就像点火策略一样,这样的策略经常在暗池中出现。有些暗池,比如花旗银行的自动交易柜台,已经设计出能够检测试盘者并且向试盘行为收费的方法。这样的费用让试盘无法获利,用市场机制阻碍了试盘者。 试盘虽然在暗池中是可行

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  • 66

    幌骗

    总之,大多数被认为是非法的高频交易行为和高频交易商应该被禁止的原因并不存在,或者是已经非法行为的直接结果,比如说市场操纵。在下面章节中我们将讨论市场操纵行为的识别和有利于市场操纵的市场条件。

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  • 67

    拉高出货

    图12-1 排除高频交易拉高出货操纵的市场冲击 为了检验市场冲击随时间的演变,我们考虑不同时间窗口下的市场冲击,窗口的长度取决于市价订单在事件之前和之后的一些交易,如图12-2所示。 图 12-2 为了描述市场冲击函数f,我们做出以下规划: 为了评估拉高出货策略的可行性,我们使用一个线性规划来描述市场交易量V的市场冲击函数,此处与下列学者的研究结果一致:Br

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  • 68

    机器学习

    例如,受监督的Boosting算法,工作原理如下:一个独立变量Y,比如在一个特定的金融工具收益率时间序列中,配有一个函数G,表示Y独立于另一个金融工具X的依赖度,以及参数θ: 然后,Boosting错误类型的计算如下: 式中,Ist<>0是指示函数,当G(Xt,θ)与Yt准确匹配时,Ist<>0的值就为零;当εt不等于零时,Ist<>0等于1。时间序列Wt代

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  • 69

    全球监管机构的主要举措

    目前,监管层的主要问题包括: ·管辖权; ·系统稳定性; ·投资者保护; ·高效的交易撮合; ·市场结构。 本节详细讨论每一个问题。 管辖权 市场监管者对高频交易的监管深而广,他们的工作之一就是对市场提供合法的监督。由于个人管辖权的哲学与历史原因,市场监管机构的角色和目标在区域基础上已发生了进化。 大部分美国的监管代表了以规则为基础的方法,其中监管机构为在市

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  • 70

    度量高频交易风险

    纳斯达克和美国第三大交易所电子交易运营商BATS最近的问题说明,运行不良的高频交易系统独立风险可能会在瞬间导致数百万美元的损失。因此,理解和管理嵌入高频交易的风险是保证高频交易企业经营成功的关键。 后面章节详细介绍了不同风险类型的风险敞口的量化和管理。第16章记录风险监控的最佳实践。度量风险的方法取决于所考虑的风险类型。所有风险可分为以下几类: ·监管和法律

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  • 71

    为什么选择执行算法

    执行算法对所有投资者来说已是必不可少的交易方法,因为它能够通过将大订单分解为多个小订单,减少市场冲击和降低订单的可见性,来帮助交易商积累或清算交易头寸。为了避免“漏单”,在订单执行失败时,限价订单算法会取消许多订单。随后,这些订单通常又会以接近市场的价格迅速被重新提交。 不同的算法可以以不同的方式大幅降低执行成本。执行成本包括交易所及经纪交易商费用、买卖差价

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  • 72

    订单路由算法

    ·执行成本最小化; ·获取最优交易价格; ·最大限度地提高交易执行速度; ·交易痕迹最少化; ·交易规模最大化。 算法会选择合适的交易场所和恰当的市场条件,以实现执行成本最小化。交易场所的选择可以简化收费结构,选择合适的交易执行时间可以捕获买卖价差小的时段,以及减少或消除滑点,或者消除随后的冲击成本(稍后详述)。为了获取最优的交易价格,复杂的算法会进行短期的

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  • 73

    基础模型的问题

    上一节讨论的TWAP、VWAP和POV执行模型是在20世纪90年代发展起来的,现在仍然广泛流行,但它们存在着严重的缺点: 1.只有在特定的市场条件条件下,这些模型才能被证明是最优的。 2.使用高级数学工具才能简单地建立这些模型。 早期模型的优化条件 在有限的市场动态假设下,如鞅定价方法(martingae pricing)、布朗运动算法(ABM)、TWAP和

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  • 74

    高级模型

    订单预定补充是指按照市场秩序重新下单的过程,图15-16显示了在限价订单中补充订单的实例。 图15-16 限价订单补单过程 程式化的补充函数假设订单拥有一个“影子”的形式,即当流动性用完之后,订单又得到补充的一种结构。假定影子订单的存在独立于当前价格水平——影子订单随着价格的变动而沿着价格轴上下滑动。订单中的流动性回归到订单的影子形式被称为订单弹性(resi

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  • 75

    最优执行策略的实现

    为了确定上一节提出的每一框架下的最佳订单分解方法,执行交易商可以通过以下步骤: 1.估计经验冲击成本函数。 2.选定符合交易安全性的临时性和永久性分布。 3.基于步骤1得出最优分配。 4.执行策略测试。 5.将策略应用于现实生产环境。 由此产生的执行策略在选定的市场条件表现良好。 总结 订单执行算法与当今市场是密不可分的。它对于广大投资者来说是必不可少的,它

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  • 76

    模型开发的生命周期

    高频交易系统的性质,需要毫不犹豫地快速决策和执行。在这些“关键任务”交易中,特别是在艰险的市场条件下,经过编程的计算机系统通常胜过人力交易商,参见Adridge(2009b)。因此,计算机交易系统正在迅速取代世界各地交易所的传统人工交易商。 完全自动化交易系统的开发,遵循与标准软件开发流程相似的路径。开发过程的典型生命周期如图16-1所示。 图16-1 典型

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  • 77

    系统实施

    实施高频系统的关键步骤 绝大多数系统交易平台的结构都如图16-2所示。本节详细讨论流程的每个组成部分。 图16-2 典型的高频交易过程 步骤1:核心引擎 核心引擎由一个或多个运行时处理器组成,包含了交易机制的核心逻辑,并且履行以下职能: ·接收、评估和归档传入报价。 ·进行运行时计量经济分析。 ·实施运行时的投资组合管理。 ·启动和发送买卖交易信号。 ·等待

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  • 78

    测试交易系统

    推出包含程序错误或漏洞的系统的成本可能很大。因此,在模型被广泛推出来之前,对系统进行全面测试至关重要。测试包括以下几个阶段: ·数据集测试; ·单元测试; ·整合测试; ·系统测试; ·回归测试(回测); ·自动化测试。 数据集测试 数据集测试是指测试数据的有效性,无论是在回测中使用的历史数据,还是从数据流提供者获得的实时数据。数据测试的目的是确保系统能够减

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全球监管机构的主要举措

目前,监管层的主要问题包括:

·管辖权;

·系统稳定性;

·投资者保护;

·高效的交易撮合;

·市场结构。

本节详细讨论每一个问题。

管辖权

市场监管者对高频交易的监管深而广,他们的工作之一就是对市场提供合法的监督。由于个人管辖权的哲学与历史原因,市场监管机构的角色和目标在区域基础上已发生了进化。

大部分美国的监管代表了以规则为基础的方法,其中监管机构为在市场中观察到的某些行为规定特定的补救和惩罚措施。相比之下,欧盟监管机构已经建立了一个以原则为基础的监管体系,即对每个监管案例用是否符合预期的市场体系的一般原则进行评估。美国和欧盟监管模式之间的差异可以追溯到两个地区监管体系之间存在的哲学差异。在美国,监管的目标是公平竞争,允许大投资者和“老弱妇孺”平等地进入市场。妨碍公平进入市场的行为被认为不利于美国市场的发展,这种行为被积极地识别、记录和处理。在欧盟,监管的主要原则乃是获利的公正性,对交易商团队不公平的行为可能违反了欧洲监管机构的公平性。

其他国家都制定了自己风格的监管制度。例如,澳大利亚监管机构的主要目标往往是市场完整性;英国政府已经采取更多的前瞻性方法实施监管,以预测未来的发展,从而评估所产生的影响;加拿大监管机构寻求符合金融监管的国际标准,特别是那些由国际证监会组织(IOSCO)颁布的标准。

司法管辖权问题也会出现在每个国家。比如在美国,不同市场监管规则被几个机构制定和实施。美国证券交易委员会(SEC)负责股票和相关产品的交易,如股票期权、ETF基金等;美国商品期货交易委员会(CFTC)处理期货合约交易及相关市场,如期货期权。固定收益和外汇交易中的掉期和期货,甚至外汇交易本身也在CFTC管辖范畴之内。除了SEC与CFTC,美国监管系统还包括行业自律组织(SRO)。金融业监管局(FINRA)指导着股票市场,在这个角色中,FINRA管理行业资格考试,保持对市场弊端的一级监督。FINRA发现的潜在市场操纵案件将送交SEC进一步检查。美国期货业协会(FIA)相当于期货业的FINRA,促进期货交易商之间的最优实践。

一个资产监管机构的监管方法可能和另一个有很大的不同。例如,在过去的15年里,美国股票有三项开创性的规定。1997年的订单显示规则,要求交易所显示所有交易商的限价订单,无论多小。该规则首次允许各种交易实体(包括个人)做市。此前,这种特权只授予交易所会员和指定的为此支付昂贵费用的经纪交易商。具备法律效力的自动交易系统规则(Reg ATS)始于1998年,进一步授权交易所电子化,使之可以接受、自动处理和存储报价,这极大地增强了分笔数据的价格水平的透明度。2005年制定的美国全国市场系统规则(Reg NMS)进一步增强了投资者跟踪经纪自营商执行交易的能力。20世纪80年代,执行市价订单的客户只能在次日的报纸上看到开盘价、最高价、最低价和收盘价,作为经纪行给出的参考价格。在Reg NMS下,所有投资者可以在一分钟内从证券信息处理器(SIP)集中盘口数据的交易记录看到他们的执行价格的有效性。一分钟窗口提交报价的数据量似乎太大了。毕竟,在美国大多数的经纪商可以保证执行百分之一秒(10毫秒)或更快的市价订单,而所选择的美国交易所可以接到市价订单,并撮合它,然后在0.25毫秒(250微妙)内发送确认。不过,即便有Reg NMS发送的一分钟窗口,投资者和终端交易商也非常需要执行基准价格。

Reg NMS引入了另外一个对股票来说独特的结构:全国最优买卖报价(NBBO)。在NBBO规则下,所有的股票交易所可能只执行SIP分布的或更好的价格。如果给定交易所手头没有足够的限价订单去执行一个NBBO中的市价订单,此交易所必须将该市价订单转发给另外一个交易所。

Reg NMS的订单转发规则为交易所创造了一种新的分化线路:闪电订单(fash order)。当美国交易所不执行满足NBBO规则的限价订单时,该交易所可以选择广播或闪单订单来发送急速进入和离开的市价订单给交易所数据用户。目前,大多数交易所自愿禁止闪电订单,但有些交易所(如DirectEdge)仍坚持闪电订单处理。闪电订单其实是一个让交易商选择在DirectEdge交易所发出订单的谈判策略:当DirectEdge没有NBBO系统时,交易商快速执行他们的意图,并且用当前的NBBO系统到交易台上,用潜在价格改进来请求撮合限价订单。大多数DirectEdge的订单通常被转发给波士顿OMX,在那里DirectEdge的闪电订单观察者可以立即指导他们的订单,使他们倾向于在DirectEdge中让订单闪电化。当闪电订单系统作为一个整体并没有在慢速交易通信系统中为投资者设置好,该系统是公平的,因为它基于自愿参与:只有要求闪单或被闪单的交易商在DirectEdge中交易时,才会DirectEdge成为一个特别的谈判场所并将交易所从其他群体中分开。例如,Brodsky(2011)的研究证实了闪电订单导致价格改进,即便闪电交易所的流动性产生了抑制因素,并且减少了交易量。

美国证券交易委员会也采取措施禁止“裸访问”(naked access),也被称为保荐准入和直接市场准入(DMA)。在DMA中,经纪商会将他们的身份信息借给交易商,允许交易商使用该信息直接访问交易所,无任何风险检查。DMA对那些能研发自己交易系统(将会在15章讨论)的老练交易商是合情合理的。然而,目前大多数交易所都用经纪商身份证明来进行交易。当许多交易商使用同样的经纪商身份却没有通过DMA检查和记录,借出身份的经纪行或交易所便无法辨别哪个交易商造成了哪种类型的市场反应,使得现存的监管变得复杂。在下一节中讨论的法律实体标识(ega entity identifier,LEI),可能会通过授予交易所追踪和测量单独用LEI编号的终端交易商风险的能力来解决这个问题。一旦实施,LEI倡议可能会导致DMA特权的复原,这样经纪商的干预甚至更小。

美国商品期货交易委员会还采取了主机托管和毗邻主机服务。正如在第2章所讨论的,主机托管意味着交易商的机器与交易所服务区处于同一个设施中。然而,毗邻主机寄存意味着交易商的机器在与交易所邻近的同一座大厦内,但具体不在相同的设施中。为了确保透明的定价和公平访问,2010年6月美国商品期货交易委员会建议所有的主机托管和毗邻主机寄存对它们的所有顾客收取设备使用费用,并且披露它们对所有现行和潜在的客户端的最长、最短和平均访问速度。[1]

自从闪电崩盘事件之后,美国证券交易委员会和美国商品期货交易委员会出台明确规则,规定哪些错误交易可以纠正或“开除”(busted)。该新规被成功地应用于2012年骑士资本惨败事件上。

欧洲监管机构通常遵循美国模式,它们投票反对裸访问、闪电订单和12章讨论过的虚假报价填充。它们还呼吁对算法系统和最低报价进行风险与错误控制,以及平等地访问主机托管设备。总之,欧洲人已经小心地踏上了高频交易之程。在欧洲金融危机的镁光灯下,高频交易已经被某些人视作所有免费的资金来源。由希腊国会议员推荐,以及更广泛的欧盟议会批准的一项交易税费建议,对所有交易活动征收一项小额税收。这项建议在欧洲金融市场上获得了大量的财富,并认为该项税收对交易活动影响甚微。

然而,考虑到当今国际资本的流动性,这样的税收很可能会适得其反。今天的交易系统大多使用金融交换协议(FIX)进行通信,我们在第6章详细讨论过这种计算机标记语言。从在一个国家交易转变到在另一个国家交易只需要改变固定FIX代码中的几行,在这样的一分钟变动后,交易商就可以在没有交易税的管辖范围内进行交易。即使世界上所有的国家都同意征收相同的交易税,这项措施也可能失败,因为违反协议的诱惑和瞬时利益太高——违背了协议的第一个司法管辖区将收集所有可以迅速移动的全球交易活动,并且产生巨大交易和结算费用。

英国监管机构采取了最积极的做法,即为计算机交易的未来制定规则。英国政府已经确定了以下计算机交易可能造成的四个方面的潜在不稳定性:

1.非线性敏感性的变化,使小扰动的代码交易系统或撮合引擎有大的系统范围内的影响。

2.不完全信息,一些市场参与者能够比其他人更准确地描绘市场。

3.正常化的方差,意外和危险的事件可以越来越多地被视为正常。

4.被全系统的反馈回路放大内部风险,包括风险管理制度、市场波动中的改变、市场消息、获得参考数据时的延时,如图13-1所示。

图13-1 英国计算机交易前瞻计划的主要发现:问题放大反馈回路

资料来源:Zigrand,Ciff,Hendershott(2011).

系统稳定性:检测易错算法

系统稳定性指的是市场的理想操作场景:没有不经意算法错误的交易。没有什么比近期的骑士资本集团“事件”更能说明有关错误算法的主机问题,当时一个测试不足和操作不力的算法在市场上造成严重破坏。多达45分钟的交易开始后,纽约证券交易所的员工注意到,骑士资本的系统平均每分钟损失1000万美元骑士资本的员工似乎仍然对当时的情况不以为然)。

在骑士资本这个案例中,骑士资本的投资组合自身的问题首当其冲。然而,很容易想象类似的情况会如何影响其他市场参与者。限制或消除这种盛行算法问题的发生,监管者考虑的自然是保证监管市场的稳定,就像高速公路上的巡逻警察对可能对自己和他人构成危险的驾驶员进行道路管理。

对错误交易算法监控的最好方法是实时进行。骑士资本的案例显示,即使在精确地找到骑士资本的问题之前,甚至有一个45分钟的延迟,骑士资本的股东也损失了4.4亿美元。然而,现代监管机构对这样的任务没有足够的准备。在美国,无论是FINRA还是CFTC,都是在下一个工作日收集每一笔执行交易的分笔数据,或者“以T+1为基础”。[2]而“T+1”的数据虽然完全适合于操纵市场或其他活动需要多日的辨识,这将在下一小节讨论,下一日的数据不能实时检测算法问题。

然而,比起在监管机构的办公室用复杂的数据筛选系统进行实时监控,监管机构可能在其他领域更富有成效。例如,在结算机构的层面上,监管机构可以观察到所有的交易方和交易。然而,大多数结算发生在交易日结束时,这样的监控对于许多快速发展的市场会显得迟缓。在执行机构水平上的监控,即对经纪交易商也是可行的,但可能是复杂的,因为许多经纪商利用多个经纪人的服务,并通过经纪人来聚集交易,这对实时交易也是一个挑战。撮合级别的监控可能被证明是最好的解决方案,在交易所是最好的监管位置,可以实时观察和检测多个账户的市场违规行为。毕竟,关于骑士资本集团的崩溃,它所在的纽交所第一个对骑士的异常交易行为敲响了警钟。纽约证交建立的错误交易识别模式花了45分钟时间才发现,但现代技术能够在更短的时间内建立这种发现模式。

尽管如此,围绕交易所层面监控的未解决的问题仍然存在。例如,如何在交易所汇总数据以跟踪交叉资产交易策略。有些人提出同步利用全球定位系统(GPS)的同步时间戳。然而,时间同步的反对者认为,市场参与者会因担心丧失选择部署技术的自由。此外,也有反对者指出,基于GPS的同步所固有的延迟:根据交易所的位置,甚至GPS时钟的差别可能只有几微秒——这是当今快节奏的市场问题。

目前部署系统稳定性的措施

目前,大多数交易所已经启用了一些实时监控的形式。例如,如今所有的交易所都安装有断路器,可以在一个选定的金融工具盘中价格下跌了几个百分点后停止交易几分钟。像CME和美国洲际商品交易所(ICE)这样的期货交易所也推出了以下措施详细描述下:

·区间价格限制;

·无法撤单范围;

·防护点;

·系统断开时撤单;

·消息节流限制;

·最大数量限制;

·实时头寸确认;

·价格合理性。

区间价格限制 区间价格限制(IPL)是由极短期走势触发的断路器。通过IPL停止工作如下。每个交易的金融工具,交易所会在移动数据窗口中,计算该移动平均价格水平与一个“正常”变化确定的高点和低点。移动平均价加减变化参数定义的上部和下部的IPL,如图13-2所示。在图13-2中,当价格下跌至低于IPL时,交易停止,直到出现下列两种情况之一:

图13-2 区间价格限制说明

资料来源:ICE.

·价格恢复到一个更高的水平,高于低IPL。

·IPL计算周期的变化和新的IPL低于先前的限制,允许交易。

用于计算的价格上下轨道窗口的宽度是通过金融工具的交易频率决定的:一个频繁交易的工具的价格上下轨道,往往比那些很少活动的仪器更频繁地重新计算。

无法撤单范围 无法撤单范围是指限价订单不能在预定时间内取消的报价深度。当无法撤单范围仅包括最优买价和最优卖价,这一举措也被称为最小报价寿命(MQL)。例如,在外汇交易商间经纪商EBS,限价订单在最优买价和最优卖价之间挂单后250毫秒内不能撤单。因此,在1/4秒之内,只有当限价订单与进入的市价订单相匹配,最优买价和最优卖价才可能改变。ICE还制定了一项举措,限价订单进入无法撤单范围可能无法一起撤单。在EBS和ICE的情况中,只要限价订单由于自然价格的变动掉出无法撤单范围,限价订单就可以立即撤单。

MQL的引入似乎对市场影响不大。例如,Chaboud(2012)的研究显示,相比MQL的引入,市场受EBS匹配算法的检修影响更大,无法撤单范围可以获得其他交易所的青睐,在不久的将来可能会强制执行。

防护点 防护点规定一个进入市场的大型市价订单可以在限价订单簿中扫掉的价格水平或分笔数据的最大值。当一个市价购买订单扫掉了价格水平最大值后,仍没有全部成交,该订单未成交的其余部分自动转换成限价买单。目前CME正使用防护点机制。防护点的创建是为了响应期货市场上常见的大订单,一次可以扫掉多达100个分笔数据的订单。扫单使得交易商和市场都处于弱势地位:交易员在大订单的平均价格上很弱势,而市场由于扫单变得交易量很少,或者没有流动性。如今,防护点受到交易界的欢迎。

系统断开时撤单 如第16章所述,交易所和经纪商都在连续监测客户的“心跳”信息。当未监测到客户正常的心跳,并且对下一步预定的探测没有反应,说明客户端连接已终止。交易所(如CME)将断开连接客户订单撤单限制作为一种保护措施。限价订单撤单确保客户当他们无法监测他们的头寸时,不执行订单,以减少不必要的交易执行的发生率。

消息节流限制 消息节流限制,也被称为最小填充率,等于撤单数除以订单成交数的最大比率。例如,一个交易商可能被要求每撤单10笔必须执行至少1笔。在ICE中,消息节流限制在与每个交易商协商的基础上根据具体情况确定。适当的消息节流限制确保限制检测算法的问题,不会影响正确的操作交易策略。

最大数量限制 最大数量限制是指通过强制执行最大订单量和交易头寸来防止人类和算法“乌龙指”(fat finger)错误。为了确定交易系统的最佳操作,最大数量通常与算法设计者协商确定。

实时头寸确认 目前,期货市场具有独特的地位,能够经受住客户交易系统的冲击,如骑士资本。稳定期货市场的秘诀是持续实时检查头寸市场价值,以及交易账户的信用价值。当某个账户的市值超过临界保证金限额时,客户的交易算法被禁止建立新的头寸。在极端情况下,一些账户的持仓可能会被平仓,以满足保证金要求。在大多数股票市场,类似的检查只在每个交易日结束时进行。

价格合理性 在价格合理性中,交易所只允许价格水平在预定范围内偏离市场价格。在大多数美国交易所,交易商不得将限价订单高于或低于现行市价的10%。该规则建立于闪电崩盘事件后,以防止市价订单在危机中执行不合理的低价格,它被称为无成交意向报价。

总的来说,许多现有交易所的措施针对捕捉不当算法非常坚定。下面描述的广泛扩散的措施,以及额外的短期措施,将确保市场在问题发生之前识别和阻止不当的算法。

近期监测措施

监管机构和交易所都在寻求进一步完善下列市场监管和稳定的措施,预计将在不久的将来推出:

·整批撤销;

·法律实体标识。

整批撤销 整批撤销(ki switches)机制的设计用来自动封锁和解锁在以下层面进入市场的订单:

·执行公司;

·账户;

·资产类别;

·市场;

·品种;

·交易所。

在执行公司的层面,整批撤销允许终止来自经纪商已经确定被破坏的算法的所有流程。在骑士资本的案例中,如果有一个执行公司层面的整批撤销,就能够在发现失常行为后停止骑士资本的所有交易。一个账户层面的整批撤销可以禁止一个特定账户的交易,而资产类别的整批撤销不允许交易一个特定类型的金融工具,比如期权,但可能允许在其他市场交易的金融工具。市场层面的整批撤销能关闭买卖功能。品种的整批撤销封锁一个特定的金融工具的交易,而交易所的整批撤销取消一个给定的执行地点交易的能力。

在某些特定风险准则下,交易所可以操作整批撤销。此外,基于API的整批撤销可以到客户端直接编程算法,当超过该算法的特定风险容忍条件时,立即关闭交易能力。在第14章将描述各种风险容忍度量。

法律实体标识 交易所层面的实时监管监控还可能是由一个关键的监管新举措辅助:法律实体标识(LEI)。法律实体标识是分配给所有市场参与者的唯一标识:

·金融中介机构;

·银行;

·融资公司;

·所有上市公司;

·对冲基金;

·自营交易机构;

·养老基金;

·共同基金;

·私募股权基金;

·其他实体。

获得法律实体标识预计将没有门槛(资本总额或其他)。这种配置将扩展至基于法律实体标识的监视到的所有交易实体,除了自然人。

目前提出的法律实体标识是由20个字母数字字符组成,可以使用校验字符系统验证的特殊序列的数字。每个LEI将与法律实体的正式名称或汇集投资的基金经理、总部地址、注册成立地的国家、LEI第一次分配日期、LEI信息最后更新日期以及到期日(如果有)有关。

LEI系统将由国际标准化组织(ISO)管理。ISO将接受LEI应用程序的验证、LEI的分配、LEI注册表的维护以及LEI记录的年度审查。LEI系统有望在国际层面操作;除了美国监管当局,加拿大、中国香港和澳大利亚官方也已经表示有意在它们的相关辖区内申请法律实体标识系统。

法律实体标识有望在资产类别中逐步采用,从场外交易衍生工具(如信用违约掉期),扩展到所有的资产类别。美国商品期货交易委员会已经要求所有经销商执行场外衍生品交易时,使用法律实体标识。

投资者保护

保护投资者是几个监管机构的明确目标之一,如美国证券交易所。证券交易委员会和其他大多数监管机构试图通过减少市场中的下列活动来保护交易商和投资者:

·操纵市场;

·提前交易;

·市场崩盘。

下面将讨论每个问题。

检测故意操纵市场

如第12章所讨论的,归因于高频交易导致市场扭曲的全部策略往往被证明是不正确的。不得不说,高频交易市场操纵原则上是可行的,可以通过筛选和检测,发现这种操纵行为。

从监管的角度来看,所谓市场操作需要两个原则:

1.该活动应具经常性。

2.该活动的目的是操纵市场。

换言之,为了可靠地检测市场操纵行为,监管部门需要建立:一个故意操纵市场的行为模式。要做到这一点,在观察到一个潜在的有害活动的实例后,监管机构需要考虑同一实体以前和随后的市场活动,并检测到沿相同轨迹的动作序列。

可以按照第12章的讨论来检测操纵行为。如前面关于系统稳定性的部分所示,市场操纵的程度可以通过相同规模的买卖市价订单之间的市场冲击的对称性来衡量。投资者和监管机构可以通过筛选不对称的市场冲击来实时监控市场,从而成功发现高频交易是否对市场进行操纵。接下来,不对称市场的账户层面交易可以用于检测高频操纵。

防止提前交易

很自然地,拥有订单流数据的无良经纪人,一旦发现一个即将到来的价格波动,他就可以选择抢在自己的客户前面交易。该法规试图解决这个问题。例如,在沃尔克规则(Volcker rule))下,银行被迫放弃自营交易业务,旨在尽量减少使用客户订单流信息的激励措施,以确保银行业的稳定。然而,在一些银行,高频性质的自营交易业务并未关闭。相反,高频交易直接移到执行部门,并有一个新的名字“交易前对冲”(prehedging)功能,其中用的是相同的高频交易策略,由银行代表用客户的钱来执行。《多德-弗兰克法案》进一步使这个问题复杂化,它提议免除经纪人履行客户利益第一的义务,主要是创造一个在任何券商都能执行提前交易运行的财源。为了防止提前交易,客户可以自己掌控并且有多个经纪人,这样就可以有效地限制每个经纪人拥有该客户的订单流程的信息。然而,散户却处于劣势,因为很少有人有足够的资金与各种经纪商建立头寸。

澳大利亚监管机构把市场诚信的目标置于所有其他问题之上。澳大利亚监管机构的关键举措是交易前透明度的要求,设计用于阻止提前交易。澳大利亚证券和投资委员会(ASIC)特别关心检测响应订单中的流动性转变,在交易商的订单得到执行之前,他们挂单之后推动了市场价格。

预测市场崩盘

继2010年5月6日的闪电崩盘事件之后,相当多的研究集中在对未来这种事件的进一步预测上。两个主要的崩盘可预见性流派已经出现:

1.基于限价订单簿的流动性不对称。

2.基于异常交易模式。

基于限价订单簿的流动性不对称的崩盘预测 第一种流派的研究最先由Easley、Lopez de Prado和O’Hara(2011)提出,他们基于对2010年5月6日崩盘的观察,是在市场非对称流动的直接结果:例如,在电子迷你标准普尔500指数的买方限价订单簿,被涌入的市价卖单“吃掉”之后几小时,市场活动陷入全面崩盘。

为了估计一个事故的发生,作者开发了一个基于交易量的知情交易概率,或称为VPIN度量:

式中,和分别是由市价卖单和买单引发的交易量,在各自基于交易量的时间单位中计算。Lopez de Prado和O’ara(2011)将交易量时钟定义为单位时间对应的50电子迷你合约数:在每个交易时钟单位t中,有手合约。这表明,用VPIN度量的成交量极度不对称,能够在极端事件发生之前几小时做出预测。Tudor投资公司已经为VPIN申请了专利,使用这种方法可能需要费用。

基于异常交易模式的崩盘预测 有一个单独的文献流派研究交易中的“正常”模式,并采用那些异常偏离作为崩盘的预测。对正常的市场走势进行拟合以符合曼德尔布洛特那样的生长参数,称为赫斯特指数(Hust exponent)。一个返回0.5的赫斯特指数描述了在一个完全随机的方式市场收益率的发展。一个较低的赫斯特指数表示均值回归市场,而较高的赫斯特值表明趋势市场。Forescu等人(2012)的研究表明,大多数正常现实市场的赫斯特指数值已证明是0.6。崩盘之前很可能出现高价值的赫斯特指数。例如,Forescu等人(2012)表明的研究,2008年3月金融服务业小型崩盘之前,赫斯特指数值在金融服务股中达到0.85。Adridge(2012f)开发了一种独立的崩盘预测方法,能够在市场崩盘前几小时(有时几天)前识别出来。

高效的市场撮合

监管机构正在积极鼓励内部化,并寻求最大限度地减少经纪交易商针对自己的订单进行交易的情况,这种事件被称为洗盘交易(wash trades)。洗盘交易的一个例子可能包括经纪交易商为一个客户以交易所的最高买价下单,只能将其与另一个客户的市价卖单相撮合。洗盘交易被认为洗钱是可行的,受到密切监测和禁止。

市场结构

围绕市场结构的监管规模目前跨越两个主要领域:新的市场(如掉期执行设施),以及“明”池与“暗”池。本节简要考虑表上的问题。

掉期交易设施

继《多德-弗兰克法案》之后,掉期(swaps)是一个在美国通过电子交易的新的资产类别。新成立的计算机化掉期交易由商品期货交易委员会管辖,并将在具有一个新市场结构的专门的掉期执行设施(SEF)中交易,由于其电子性质,必然会吸引高频交易商的关注,所以需要新的监管规则。

“明”池与“暗”池

美国证券交易委员会1998年引入的另类Reg ATS简化了明池与暗池的定义与适用性。术语“池”(poo)指的是一个吸引或“汇集”交易资本的交易场所,比监管机构监管的交易所要非正式。术语“明池”,通常指的是限价订单簿可以被所有市场参与者观察到的传统交易场所,如交易所。虽然明池的透明度可能会吸引一些投资者的兴趣,但是它可能会损害其他人,特别是那些希望交易量大并寻求避免订单相关的市场冲击和其他信息泄漏。正如第11章所讨论的,明池的订单簿包含许多市场参与者喜欢秘密保留的即将到来的市场价格和订单流向的信息。

图13-3 明池与暗池之间的做市平衡

暗池基本上是不受监管的交易场所,不披露其限价订单簿。通过让它们的订单“在黑暗中”,暗池为大型投资者和做市商创造了优势。与订单相关的有限信息信号对大型投资者极具诱惑力。只有当执行时订单才会被披露,传播给一个给定的市场的所有参与者。

大型投资者不只从暗池中受益。相比明池市场,在暗池中做市商也倾向于赚取更多。例如,我们在第11章介绍过的,根据Boulatov和George(2011)的研究,做市商可以隐藏自己报价的修改信息,以他们的信息交易很久。暗池的例子包括花旗的自动交易平台(ATD)和Liquidnet的产品。

即使相比明池市场,暗池往往向市场参与者提供更高的盈利能力,需要对从事暗池与明池交易操作的做市商之间的比例进行平衡控制。一旦大多数做市商移到暗池,明池市场就会变得不那么竞争激烈,而做市却可以在这些明池市场赚取更高的租金。当明池市场的做市商的价值超过了暗池市场的信息优势时,更多的做市商会从暗池移动到明池,直到平衡。图13-3说明了在暗池和明池市场之间实现平衡的机制。

加拿大监管机构已经指出,暗池交易市场作为交易场所只适用于交易金额大于“暗单规模门槛”(dark order size threshod)的大投资者。在美国,纽约证券交易所背道而驰,为中小投资者创建了一个隔离的暗池,其成功与否尚未确定。

总结

世界各地的监管机构正在积极解决高频交易相关问题。为解决市场操纵和市场崩盘之类的问题,出现了新的实时监控市场问题的主意。在交易所层面扩大活动监控,有可能会对目前的措施做出最实质性的改进,法律实体标识的倡议必定有助于此过程。

章末习题

1.美国最近的关键监管发展是什么?英国的呢?加拿大的呢?澳大利亚的呢?

2.什么样的高频交易保护机制已经部署在美国指定的市场?

3.什么是区间价格限制?它如何起作用?

4.什么是消息节流限制?它是如何确定的?

5.什么是法律实体标识?

[1] 在本书成书之前,美国参议院银行委员会正在考虑不允许主机托管的想法,认为主机托管向技术娴熟的市场参与者提供了不公平的数据优势。参议院听证会往往只关注主机托管立场的消极方面,而忽视最积极的因素。然而,在第2章详细介绍过,主机托管向所有市场参与者提供了一个巨大的好处:交易通信的安全性。在主机托管操作中,交易商的机器有一个专用的专线到交易所的计算机。在今天的市场中,大多数交易流量都是以纯文本形式发送的,将其发送到同一地点的网络可以确保通信的保密性。没有主机托管,我们可以想象一个在金融市场上直接攻击计算机的强盗可以拦截交易通信,重新投资到他的个人账户,并在这个过程中彻底消灭交易场所、经纪交易商、交易商。因此,禁止主机托管将在全球金融体系的市场安全和稳定方面造成巨大的差距。

[2] 美国证券交易委员会(SEC)没有获得分笔数据,通常它们称因为缺乏资金才这样做。SEC无意建立数据能力的部分原因是金融机构的隐性协议。目前,FINRA检测到操纵市场的潜在实例并且转发给SEC。SEC平均起诉FINRA转发八个案子中的一个。