资本市场中高频交易之特征、价值与危害性解析
2017-05-21徐跃
徐跃
【摘 要】 高频交易作为资本市场中证券交易领域内信息技术的结晶于20世纪90年代应运而生,如今在欧美资本市场之地位可谓举足轻重。然而,高频交易在我国方兴未艾。文章以欧美经验为基础,着重论述高频交易所具备的高频、高速和自动化运行等特征,并阐明了高频交易在改善资本市场定价效率、提高流动性以及降低交易成本等方面的价值与意义,同时剖析了与高频交易相伴而生的诸多风险与危害性。文章认为高频交易在我国的发展应遵从其自身规律,并借鉴国外成熟经验以制定符合我国实际的监管政策,形成针对高频交易的有效监管体系,从而为其在我国资本市场的良好发展奠定基础。
【关键词】 资本市场; 高频交易; 电子交易; 监管政策
【中图分类号】 F830.9 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937(2017)09-0055-04
一、引言
伴随着信息技术的长足发展,高频交易作为资本市场中证券交易领域内信息技术的结晶于20世纪90年代应运而生。有趣的是,追根溯源,高频交易的内在理念即寻求更快的信息传递速度或交易速度,由来已久。19世纪初,当拿破仑兵败滑铁卢之时,罗斯柴尔德家族利用信鸽将此信息迅速传递至伦敦的联络人,并在市场知晓战报之前抢先买入大量英国国债,从而斩获巨额收益[1]。同样是在19世纪,远在大洋彼岸的美国纽约,证券经纪人为了能够尽快掌握各类证券买卖的数量和价格信息,雇佣了专业“跑腿人”帮助他们在不同交易场所之间传递讯息。此后,随着无线电和电话等新兴科技的出现,信息传递或交易速度愈来愈快。至20世纪七八十年代,网络技术日臻完善,各大证券交易所逐渐采用计算机网络技术构建自动化电子交易平台,从而使得高频交易从技术角度变得可行。
2005年,美国证券交易委员会(SEC)发布了《全美市场系统规则》(Regulation NMS),其中明确区分了自动化电子交易和人工交易,并要求交易所和经纪商优先确保提供最优报价的电子订单[2]。SEC相信此举会促使投资者不再隐藏投资意图且更愿意在公开市场交易,并以此促进证券市场的流动性和稳定性。Regulation NMS的效果立竿见影,包括高频交易在内的各类电子交易飞速发展①。截至2012年,高频交易的交易量(Trading Volume)占美国股权交易市场总量的50%~80%[2-3];在欧洲,高频交易的交易量占其股权交易总量的45%,日本占比约为40%,亚洲其余地区占比达12%[4]。
尽管在欧美资本市场中,高频交易早已举足轻重,但在我国高频交易作为一种新型交易形式方兴未艾[5]。鉴于高频交易在我国发展的巨大潜力,本文以欧美经验为基础,着重解析高频交易的特征、价值与危害性,以求他山之石,可以攻玉。
二、高频交易的特征
1984年,美国纳斯达克证券交易所推出了一个特殊的电子交易平台,即小额订单交易系统(The Small Order Execution System),此项特殊服务为高频交易打开了大门[6]。自此,高频交易登上历史舞台,并在短短二三十年内蓬勃发展,迅速演变为资本市场的主流。时至今日,高频交易的基本特征主要体现为以下几个方面。
(一)高速
为了将交易时间尽可能降低,高频交易追求高速传递信息与处理信息的能力。对高频交易而言,完成一次从下单到成交或取消订单的完整交易可能只需要几毫秒,相比而言,人眨眼一次尚需125毫秒。然而,高频交易商仅需要比竞争对手领先不到一毫秒就可以击败对方赚取巨额利润。因此,高频交易对速度的追求可谓登峰造极,为了降低几毫秒甚至几微妙的时间延迟,不惜投入重金。
(二)高频
高频交易下单频繁,并且每次下单时若不能全部成交或仅是部分成交,未成交部分就会被立刻撤单。高频交易通常每次下单数量较小,下单的报价往往就是当前最优报价,或者优于最优报价,因此完成一次买卖交易所赚取的差价较小。但是,高频交易的下单以及成交极其频繁,积少成多,年均投资回报率依然极其可观。
(三)自动化
高频交易不仅依托于以计算机网络技术构建的自动化电子交易平台,其自身也通过由各类软硬件组成的自动化系统来实现。随着高频交易的飞速发展,先进的信息传输和处理设施以及实现各种投资策略的交易程序等自动化系统日渐重要。除了内部控制的一些必要环节,高频交易完全交由程序自动化运行,几乎避免了人为干预。
(四)持仓限制
高频交易商一般是小型私有企业,以个人资本出资,因此规模都不大,承担风险的能力相对有限。为规避市场波动风险,高频交易商基本都有持仓限制,持仓时间较短且不会大量持仓,也不会隔夜持有头寸或者仅持有较小头寸。
三、高频交易的价值
较之依赖于人的交易模式,高频交易更加高效、可靠,因此使得证券定价更加合理且有助于降低企业的融资成本和其他投资者的投资成本,从而显著提升证券市场的有效性以及资源分配效率。具体体现为以下几个方面。
(一)改善定价效率
高频交易通常都是基于大量的历史数据挖掘和及时的信息获取与分析以形成有效的投资方式,并在此过程中改善证券定价的效率[4,7]。一般而言,影响证券价格的因素非常之多。从宏观层面讲,这些因素包括一国之内和与之有密切经贸往来的其他国家的经济发展情况、货币财政政策以及资本市场中关联金融产品的价格变化等;从中观层面来看,影响因素包括相关企业所在行业的发展状况、产业政策及竞争对手的情况等;从微观层面来看,影响因素包括企业自身的生产经营状况、产品技术水平、企业管理效率、企业核心竞争力以及未来增长潜力等。上述因素纷繁复杂又相互影响,与之相关的资讯浩如烟海且来源广泛(例如政府文件、企业发布的公告以及媒体报道等)。只有从大数据挖掘的角度,及时收集相关因素的大量数据,利用合理的经济模型和计量分析手段,掌握其内在关系及其对证券价格的影响,并将分析成果融入高频交易程序才能实现投资获利。由此可见,高頻交易这一投资方式有助于将各类信息、尤其是影响证券价格的现时信息及时反映至价格中,改善和提高证券的定价效率。
(二)提高流动性与降低交易成本
高频交易为市场提供了大量的流动性, 降低了买卖价差(The Bid-ask Spread),并降低了其他投资者的交易成本[8]。尽管美国高频交易商数量仅占全美登记在册的所有投资公司总数的大约2%,但是其交易量(Trading Volume)占美国股权交易市场总量的50%~80%[2-3],其交易活动(Trading Activity)占美国股权、期权和外汇交易市场总量的40%~60%[9]。在世界其他地区高频交易的交易量也非常显著,例如高频交易在欧洲的交易量占其股权交易总量的45%,日本占比约为40%,亚洲其余地区占比达12%[4]。自20世纪90年代以来,高频交易飞速发展并成为证券市场主流。在此过程中,高频交易不仅为很多金融产品市场提供了大量的流动性,也有效降低了买卖价差,从而使得其他投资者能够以更低的交易成本进行交易。
(三)理性化投资
高频交易与通过交易员进行交易存在本质不同。高频交易通过及时的数据获取与分析,构建符合理论模型预测的投资策略,最终交由自动化程序软件不折不扣地加以执行。与之相比,作为人的交易员即使能力再超群,经验再丰富,其判断也会出错且难免会受到主观偏好的影响。例如,交易员通常倾向于偏好一些简洁或吉利的数字并本能地避开不规则或不吉利的数字——他们会以1、6、8手的数量下单,会以8.08元、6.08的价格下单,会选择每隔一秒或一分钟下单,而这些偏好则会给竞争对手(尤其是擅长数据分析的高频交易程序)留下线索并被其充分利用[10]。相比而言,高频交易并非依赖于人的主观判断,也不受人的情感或偏好所左右,因此高频交易完全避免了人的非理性行为影响,从而实现理性化投资。
四、高频交易的危害性
高频交易不仅给高频交易商带来丰厚利润,也给资本市场带来了流动性,降低了其他投資者的交易成本并提升了证券定价效率。然而,随之产生的诸多风险和危害也不容忽视。本文将与高频交易相关的主要危害性总结如下。
(一)无效改善
一般而言,高频交易通过及时获取和利用影响证券价格的各类新信息而获利的投资方式有助于提升证券定价效率,例如套利交易[11]。高频交易商捕捉市场中尤其是跨市场之间瞬间出现的套利机会,利用证券真实价格与现行价格之差买卖证券产品以获取套利。然而,高频交易商是通过比其他投资者快几秒甚至几毫秒的方式抢得这些投资机会的。尽管此类投资有助于改善市场的定价效率,但如此短暂的改善很难说是实质性的[12]。真正的影响在于原本速度较慢的投资者也可以获取的投资机会让位于高频交易商[4]。此外,高频交易商为确保上述投资机会,通常会花费重金获取各种“高端信息服务”以抢在市场之前获取新信息。例如,高频交易商可以通过与各交易市场的主机直接连接来取得第一手报价信息并生成属于自己的最优市场报价。这一做法较之从全国统一的订单处理系统(The Security Information Processors)获取最优报价(The National Best Bid and Offer)速度更快,以此高频交易商可以比市场提前平均1.5毫秒获知证券报价信息[13]。尽管只是领先市场几秒或者几毫秒,但是高频交易系统能够在瞬间挖掘出可资利用的情报并投资获利。可见,上述行为不但对改善定价效率是无效的,而且实质上变成了依赖于“内部信息”的“内幕交易”,从而有损证券市场的公平性。
(二)邪恶策略
高频交易通常诉诸于极其复杂的交易策略,其中不乏极具侵略性甚至是违法的交易策略,例如幌骗(Spoofing)、分层下单(Layering)和订单预测(Order Anticipation)等。幌骗是指高频交易商下单的目的并非为了成交而是力图给其他投资者造成一种假象,让他们以为相关金融产品存在买方或卖方并诱骗他们下单。一旦达到这一目的,此前的订单会被迅速取消,该高频交易商转而利用其他投资者的交易意愿重新下单以获利。分层下单实质上是幌骗的一种特定形式,它是指高频交易商连续买单或卖单,若是买单则价格逐渐提升,若是卖单则价格逐渐降低,从而给其他投资者造成虚假印象即市场上有大量买单或卖单并且价格越来越不利,致使他们以更高价格买入或者更低价格卖出。与此同时,高频交易商则会迅速取消此前订单,并反向下单交易而获利。订单预测是指高频交易商通过对海量历史交易数据的及时挖掘与分析,锁定大型机构投资者(例如共同基金)的买卖意图——通常此类投资者因买卖数量较大必须小额分批逐步买入或卖出,在其之前抢先买入或卖出,然后反向下单交易以获取差价。高频交易商的上述策略对其他投资者伤害性较大,也对市场的公平与效率极具破坏性,因此其中某些策略例如幌骗和分层下单已被美国和英国界定为非法[14]。然而,值得注意的是,此类交易策略在高频交易产生之前既已存在,且并非只有高频交易商才会运用,只是高频交易商较之其他投资者所具备的特殊优势将上述交易策略的破坏性提升至新高度。他们诱惑甚至欺骗其他投资者进行交易并从中牟利,同时给其他投资者造成巨额损失。因此,在以高频交易商为主导的资本市场中,其他投资者会选择减少交易量或者中止交易直至完全退出市场。
(三)武器竞赛
高频交易商不仅与其他类型的投资者竞争,他们之间的竞争更加激烈。为获取和保持竞争优势并战胜竞争对手,高频交易商之间展开了“武器竞赛”——他们不断投入巨额资金持续更新高科技装备,包括最为先进的电脑和网络设备,更加快捷的信息传输手段以及实现更优越投资策略的计算机软件等。例如,为了获得更快的数据传递速度并减少信息传递时间,高频交易公司一般会租用由交易所提供的租金极其昂贵的办公室,并将其电脑主机设备安装在此,因为这些办公室离交易所的电子交易平台只有咫尺之遥——电子交易平台可能就在同一幢楼内,或许就在隔壁。更有甚者,仅仅为了将数据传递速度提升几毫秒不惜重金投入[15]。例如,2010年,一个全新的从芝加哥到新泽西的光纤通讯项目建成,其投资额高达3亿美元,而目的即是将两地信息传输时间从原来的7.25—7.95毫秒降低为6.65毫秒[3]。此外,另有二十条微波传输线路共耗资约1.6亿美元,使得两地间的信息传输时间将从6.65毫秒降低为4.2—5.2毫秒;如果进一步投入资金改造线路甚至可以降为4.03毫秒,而光在两地之间的最短传输时间为3.93毫秒[3]。上述改善看上去似乎微不足道,但对高频交易商而言却至关重要。一般来说,为节约信息传递时间,一家高频交易商的电脑主机会被安置在距离交易所较近的地方,例如交易商将办公室设在纽约证券交易所所在的新泽西地区,或者芝加哥期货交易所所在的芝加哥地区。问题在于,金融产品的现货价格会受到其期货价格的影响,因此,高频交易商需要同时掌握两个市场的价格走势。鉴于高频交易速度极快,如果能够比对手提前几毫秒知晓两地市场价格,高频交易商就足以战胜对手。可见,此类“武器竞赛”会给胜利者带来丰厚回报,只是这种回报是以失败者的损失为代价的。“武器竞赛”所引发的高额投资成本不仅会制造负外部性——由包括高频交易商在内的全部投资者承担成本[15],而且,久而久之,缺乏资金实力的投资者无法跟上不断加码的“武器竞赛”,必然承担越来越大的风险或者损失。这些投资者最终会选择退出市场,从而造成赢家通吃、胜利者垄断市场的局面。
(四)錯误程序与市场风险
高频交易几乎完全依赖计算机程序自动执行,较少或没有人为干预。因此,一旦执行相关交易策略的程序本身存在缺陷,或者由于意料以外的市场情况导致程序出错,那么在极短时间内,相关错误会给高频交易商带来巨额损失。例如,2012年8月1日,骑士资本公司交易程序出现技术故障,错误地向股票市场下达大量订单,随后成交的金额远超公司设定阈值。骑士资本公司不得不清空多余头寸,此举导致其损失约4.5亿美元,并使其市值下跌达70%。
高频交易商的程序错误不仅影响自身,有时甚至会冲击整个资本市场②。在极端情形下,即使高频交易程序没有发生错误,它仍然会给市场带来猛烈冲击,造成极其巨大的市场波动风险。例如,2010年5月6日,美国证券市场发生闪电崩盘事件(Flash Crash)。这一事件的起因是当日一家大型共同基金为了给其持有的股票组合投资提供套期保值而试图以市价成交的方式在很短时间内卖出75 000份价值41亿美金的标普500迷你股指期货合约(E-mini S&P 500 future)[2]。由于数量较大,市场一时缺乏适量的买单,导致流动性短缺,市场价格随即立刻下跌。与此同时,跨市场的套利交易导致股指期货对应的股票价格也迅速下挫。这一个体事件引起了多米诺骨牌效应。一般来说,高频交易商会在证券市场中提供大量的流动性。但是,为避免过度持仓,高频交易商通常会设定一个持仓上限;高频交易程序会在连续买入或卖出并达到上限时自动停止交易或反向下单[4]。这一行为不仅加剧了流动性短缺,也导致市价进一步迅速下滑。于是,更多的高频交易商在达到持仓阈值后暂停买入或下达卖单,恶性循环的链条因此形成。市场逐渐开始陷入恐慌,冲击范围也从标普500迷你股指期货扩散至其他期货品种,再从期货市场蔓延至现货市场。当日,在14:30至14:48的大约18分钟内,道琼斯指数下挫千点,跌幅达9.2%,创下了道琼斯指数一百多年历史中单日下降幅度最大的记录。随后,因为价格过度下滑,包括高频交易商在内的投资者又迅速进入市场大量买入,导致市价急速回升,市场在大约8分钟内瞬间反转又恢复到14:30左右的状态。截至收盘,道琼斯指数当日只是轻微下跌。在此事件中,起因并非高频交易程序发生错误,但是高频交易程序之间环环相扣的反馈机制将一个小小涟漪放大至对整个资本市场的巨大冲击。
五、结语
高频交易是科技进步之必然产物,是基于当代信息技术的交易形式的创新。正如已经发明出来的新科技不会轻易消失,依赖此类技术的高频交易一旦产生也不会轻易消失。遗憾的是,尽管高频交易有利于降低交易成本和提升市场流动性,但同时也难免存在诸多风险和危害。对此,广大投资者感到恐惧和无助,不断呼吁政府监管机构采取适当措施。然而,究竟如何监管高频交易目前尚无一致结论。
迄今,欧美资本市场主要存在两种监管视角。一种以欧盟为代表,着重于限制甚至取消高频交易。这种做法的理由是高频交易实质上是一种投机行为,资本市场的有效运行并不需要高频交易[16]。但是,批评者认为这种做法因噎废食,毕竟高频交易存在其有利的一面。此外,与高频交易性质类似的算法交易则是资本市场中不可或缺的交易类型,但是欧盟的监管规则很难区分两者,以至于会殃及池鱼[16]。最后,值得注意的是,欧盟规则仅限于欧盟境内,高频交易会转移至欧盟以外国家,从而可能影响欧盟境内资本市场的全球影响力。另一种监管视角以美国为代表,着重于降低高频交易的风险。这一派观点认为高频交易是有价值的,不应该予以限制或取消,况且即使试图限制高频交易,也未必能达到目的。因此,较为合理的选择是在充分研究高频交易自身规律的基础之上予以有效监管,以求保留其价值限制其危害。然而,批评者认为试图限制高频交易的危害性则难免会降低高频交易的价值,甚至结果可能是适得其反。同时,针对高频交易的专门监管极为困难,原因在于高频交易很难定义,难以与其他类型的电子交易严格区分。此外,目前的监管措施是在现有框架下的修修补补,头痛医头,脚痛医脚,对高频交易的管制缺乏系统性,监管效率和效果均欠佳[10]。总而言之,上述两种监管视角孰优孰劣且究竟哪种更适合我国资本市场中高频交易的有效监管,仍然有待观察。
综上所述,本文认为高频交易在我国的发展应遵从其自身规律,并分析借鉴国外成熟经验以制定符合我国实际的监管政策,形成针对高频交易的有效监管体系,从而为其在我国资本市场的良好发展奠定基础。
【参考文献】
[1] EASLEY D, et al. The Volume Clock: Insights into the High-frequency Paradigm [J]. The Journal of Portfolio Management, 2012, 39(1): 19-29.
[2] BARRALES E O. Lessons from the Flash Crash for the Regulation of High-frequency Traders [J]. Fordham Journal of Corporate & Financial Law, 2012, 17(4): 1195-1262.
[3] LAUGHLIN G, AGUIRRE A, GRUNDFEST J. Information Transmission between Financial Markets in Chicago and New York [J]. The Financial Review, 2014, 49(2): 283-312.
[4] MENKVELD A J. High-frequency Traders and Market Structure[J].The Financial Review,2014,49(2):333-344.
[5] 陳梦根.算法交易的兴起及最新研究进展 [J].证券市场导报,2013(9):11-17.
[6] GOLUMBIA D. High-frequency Trading: Network of Wealth and the Concentration of Power[J]. Social Semiotics, 2013, 23(2):278-299.
[7] CHABOUD A P, CHIQUOINE B, HJALMARSSON E, et al. Rise of the Machines: Algorithmic Trading in the Foreign Exchange Market[J].The Journal of Finance,2014,69(5):2045-2084.
[8] DAVIS M, KUMIEGA A, VAN VLIET B. Ethics, Finance, and Automation: A Preliminary Survey of Problems in High Frequency Trading [J]. Science & Engineering Ethics, 2013, 19(3): 851-874.
[9] KIRILENKO A A, et al. Moores Law versus Murphys Law: Algorithmic Trading and Its Discontents [J]. Journal of Economic Perspectives, 2013, 27(2): 51-72.
[10] DAVIS R L, et al. Clustering of Trade Prices by High-frequency and Non-high-frequency Trading Firms[J].The Financial Review,2014,49(2):421-433.
[11] JARROW R A, PROTTER P. A Dysfunctional Role of High-frequency Trading in Electronic Markets [J]. International Journal of Theoretical and Applied Finance, 2012, 15(3):1-15.
[12] HARRIS L. Guest Editorial: What to Do about High-Frequency Trading [J]. Financial Analysts Journal, 2013, 69(2):6-9.
[13] DING S, HANNA J, HENDERSHOTT T. How Slow Is the NBBO? A Comparison with Direct Exchange Feeds [J]. The Financial Review,2014,49(2): 313-332.
[14] GOLDSTEIN M A, KUMAR P, GRAVES F C. Computerized and High-frequency Trading [J]. The Financial Review, 2014,49(2):177-202.
[15] ANGEL J J. When Finance Meets Physics: The Impact of the Speed of Light on Financial Markets and Their Regulation[J]. The Financial Review,2014,49(2):271-281.
[16] GRAHL J, LYSANDROU P. The European Commissions Proposal for a Financial Transactions Tax: A Critical Assessment[J]. Journal of Common Market Studies, 2014,52(2):234-249.