【深度】美股多年最大单月跌幅 都是算法交易的锅？

如今的金融市场中，算法交易带来的高频交易成为了一个越来越受到关注的方面。

传奇交易员Philippe Jabre创立了曾经全球最大的对冲基金之一，但在去年12月，他的Jabre Capital基金在遭遇了巨大亏损后，不得不被关闭。Jabre表示，这一切都是机器的错。

过去几年对活跃的基金经理而言是特别困难的。在过去这十年，受到技术发展的影响，金融市场发生了很大的变化。市场变得很难进入，传统方式都在被算法模型取代。

有这种想法的绝不只是Jabre这一个人。近期越来越多对算法推动的量化交易以及高频交易对市场的破坏，以及其逐渐淘汰传统分析和常识的指责开始出现。

事实上，12月金融市场极高的波动性使得上述担忧变得更大。在12月，美股遭遇了金融危机后最大的单月跌幅，而背后却并没有发生什么基本面新闻。

在对全球经济增长担忧越来越大，全球紧缩的货币系统以及升温的贸易争端的情况下，这些算法交易受到的关注也就更大。

一些资深玩家也认为整个市场都变了。

著名基金经理Stanley Druckenmiller近期在接受采访时就表示：“这些算法消除了市场上的所有节奏，并且让我觉得无比困惑。”

市场确实是在变化，高频交易正在主导做市商市场，而这曾经是投行中人工进行的交易。

摩根士丹利称，多个量化策略执掌了大约15亿美元的资产。摩根大通则预计美股市场中只有大约10%是来自传统投资者。不过其它市场中人工交易更多一些，但也在慢慢发生转变。

正因此，每当市场出现12月这种震荡的情况，算法交易就会使情况更为恶化。德意志银行首席国际经济学家Torsten Slok就将其列在市场最大的30大风险之一。甚至美国财长努钦也表示，美国政府将研究市场生态系统的变化是否是近期震荡的主因。

当然，市场一直都是在波动的，只是机器成为了一个更显而易见的“罪魁祸首”。与此同时，量化交易相对全球市场而言，还只是极小的一部分。

AQR Capital Management创始人Clifford Asness表示，这简直疯狂。

人们都没有意识到一整个森林，电子交易并不会带来后果，只是让这些后果出现变得更便利。它不过是被传统投资者和基金经理们当成了借口。

毫无疑问的是，近期市场波动使得投资者变得紧张，出现的一些情况使得市场担忧算法交易会让整个市场变得更脆弱更多变。

在2010年5月6日下午2点32分，美股突然出现下跌，仅仅36分钟内，标普500指数跌掉了超8%，但之后又快速回升。正是这一“闪崩”使得市场开始关注这些依靠极为快速交易，将投行从很多市场中取代的小型算法交易机构。

金融作家Michael Lewis在其书籍Flash Boys一书中，将高频交易称为神秘的、令投资者抓不住头脑，并且能够控制市场的对手。这种曾经不为人知的市场变化开始成为主流讨论的焦点。

前CFTC首席经济学家Andrei Kirilenko认为，这是一个警醒。他正是为2010年这次事件撰写监管报告的人。

这是市场第一次因为自动的算法交易出现闪崩。

在2015年8月，市场再一次出现危险，背后同样是因为对波动性高度敏感的量化策略。

在当年8月24日，标普500指数开盘即大跌，触发约1300次止损。大量ETF受到影响，价格和其持有资产出现了巨大分歧。

很多投资者和分析师认为算法交易带来的自动调整持仓是此次崩溃的原因。对投资者来说，一定程度的波动性是正常的，通常被视为风险平价，也就是跟随趋势对冲基金和保险公司的可控波动性产品来对冲风险。

“风险平价”策略最早是有桥水基金的达利欧在上世纪90年代开始采用的。其背后的理论是一个由股票、债券和其它资产，通过数学风险也就是波动率来进行平衡，组成一个多样化的投资组合，通常其回报率英国是好于传统投资组合的。

债券比股票波动率低，因此会被用来平衡股市带来的风险。当波动率上升，风险平价基金会控制资产的持仓水平。

然而，风险平价基金在其详细持有的资产方面，会有很大的差别，并且比全球3000亿美元趋势跟随的对冲基金行业反应更缓慢。后者跟随着市场动能上升下降，并且理由波动率的表现来控制资产持仓。当市场平静的时候，他们买入，当市场波动且位于高位的时候，他们卖出。

这一策略被认为是成功的策略，但一旦市场出现突然逆转，基金就会面临极大的危险。比如去年2月的情形，在市场已经开始下滑的情况下，这些基金的抛售会加剧市场波动。

Omega Advisors创始人Leon Cooperman就认为，美国证券交易监督委员会(SEC)应该调查股市中因为波动驱动策略而造成的这种新的、疯狂的表现。

接下去应该是SEC来解释一下，为什么在这种算法加趋势跟随的模型正在毁灭我们这个全球最好的资本市场的时候，他们还能这么冷静地旁观。

一些量化交易者认为，波动为目标的交易是非常具有周期性的，确实在理论上可能恶化市场。但他们也认为市场高估了投入到这些策略中的资金以及交易的规模。

桥水基金的联合首席投资官Bob Prince称：“风险平价策略基本面上是一种被动的投资组合，具有一些阶段性、反周期的再平衡。我们的波动率目标不是完全静态的，但一般每10年未改变的周期。”

其它的风险平价策略可能有所不同，但总体而言，这只是大海中的一滴水。

当然，在算法交易出现之前，市场就一直面临着恐慌情绪带来抛售的危险，但对机器的恐惧还是进入了人们的脑海中。2014年，宾夕法尼亚大学的一篇论文中写到，有证据表明出现了“算法厌恶”，显现出人类本能上倾向于人工的预测而不是算法预测，哪怕算法预测的错误更少也更轻。

此外，造成市场波动加剧的原因其实很多，大量活跃的传统基金在2018年遭遇失败，也就带来了更多投资者的注意，并且不得不为了年末取款而抛售债券。

对冲基金的流动数据一般都比较之后，但传统股票基金在去年12月12日之前的7个交易日内，抛售量接近530亿美元，创下史上最高的单周流出量。

这一方面是标普500指数在2018年糟糕表现的缩影，一方面也加剧了其糟糕表现。

与此同时，市场流动性通常会在12月走弱，因为在年末到来之际，基金经理们通常都会变得更保守。尤其是在每年的最后一周，流动性通常是很低的，届时交易员们会因为避免额外的监管指控而变得尤为谨慎。

摩根大通分析师Joshua Young表示，这使得交易员们要得到必须结果的成本变得更高，也就是要提供流动性，吸收波动，促使风险的交易和社会化。

这种成本会以更高费率、更为清淡的市场和波动性走高风险的形式被传递给其客户。

因此，市场出现巨大的算法交易变化是不可避免的。虽然很多基金经理会把自己的亏损归结于算法，但真正的风险其实是整个市场面临的大量影响因素。

高盛全球市场研究主管Charles Himmelberg表示，就做市商而言，高频交易的效率是远超人工交易的，但其所有资产占比可能不及一个单独的大银行。也就是说，当市场出现震动的时候，高频交易会大幅调整其持仓。

在这种情况下，哪怕是一小部分的抛售也可能带来巨大的影响。这无论是对人工交易和量化交易都是个问题，但量化策略是被编写出来的，是快速且自动的，如果它们在一个交投清淡的市场中开始行动，那么会使得买单和卖单出现脱节，带来巨大的上涨或者下跌。

摩根大通预计称，标普500指数期货市场的深度在2018年出现了恶化，尤其是在年末几个月，更是变得无比肤浅。12月甚至出现了金融危机以来最糟糕的市场深度水平。

摩根大通量化策略主管Marko Kolanvic表示：“虽然说系统性的问题是近期市场波动的唯一原由是不准确的，但说系统性问题对此没有责任也同样是不准确的。”

糟糕的流动性和市场波动率往往是联系在一起的，要把它们分开然后诊断市场抛售出现的原因是几乎不可能的。但现代市场面对忽然出现的错位，确实更加脆弱。

所以现在的问题就是，能不能做点什么，或者该不该做点什么来控制风险。

Kirilenko认为，去更好地理解，并且小幅地控制可能是仅有的办法。

我们不得不接受金融市场已经几乎完全自动化了的现实，也不得不确保它不会变得过于技术复杂或者相关联，以至于为金融系统带来危险。