1.3　高頻交易策略

高頻交易策略給人的感覺是交易頻率非常高的策略。但有一個疑問就是如果手續費很高，但波動很小，不足以覆蓋手續費，那么該如何實現高頻呢？在美國股票市場，被動成交是不需要交手續費的，而且還有返傭，因此成交的越多賺得越多，另外被動成交還能賺取買賣價差。因此，在美國股票市場，一些大盤股成交非常活躍，每天數據量達到幾個G，確實可以出現每分每秒都在成交，數據精度基本要達到微秒級才能分析出來，而且做市商每次成交既不用交手續費，又不會損失滑點，甚至兩者都有賺頭，因此確實可以實現高頻交易高頻賺錢。

當然，有時會出現單邊趨勢的行情，比如一邊的單子成交了另一邊卻沒成交。由于美國市場一只股票在多個交易所上市，每個券商自己都還有暗池，而價格的趨勢變化不可能在各個地方同時發生，畢竟“同時”這個概念在高頻中需要細化，比如對普通人，同一天、同一小時、同一秒都可以看成同時，但對高頻來說，可能毫秒級、微秒級的差異都可以區分開來。因此，大趨勢來臨，只是數十個交易所的某個交易所的該股票先變化，其他交易所的該股票還沒來得及改變，高頻交易商完全有時間撤單，甚至可以追蹤趨勢。

一般來說，跟多個交易所同時交易的策略屬于套利策略，套利策略對速度要求比較高，如果能夠在速度上獲得優勢，盈利的可能性大很多，而對單個品種進行交易的策略，更多屬于趨勢策略，只是趨勢策略持倉時間較短，屬于短趨勢。此策略對趨勢的預測非常重要，一般來說越短期的趨勢越容易預測，但還是有一定概率的，哪怕速度再快如果做反了也沒用，因此，趨勢策略對速度的要求沒有套利策略這么高。

1.3.1　人工炒手vs機器高頻

國內有很多人工炒手的培訓，我也有幸參加過一期，費用兩萬元左右，主要是了解人工炒手與機器程序化之間有什么區別。

對人工炒手來說，預測方向反而是最次要的，最重要的是止損、資金管理、心態調整這些。而對機器來說，是不需要調整心態的，因此這是兩者之間一個很大的區別。

人工炒手不可能托管機房，哪怕在上海期貨大廈里面交易也是如此，其實跟高頻交易商比起來人工炒手在速度上也是沒有任何優勢的，另外人也有反應時間。在分析上，高頻策略都是經過歷史上幾千幾萬次回測優化得出來的，而人工炒手哪怕復盤次數再多也遠遠比不上，更不要說分析能力了，計算機運算速度比人工快得多，因此，人工炒手靠以上這些難以取勝。

那么人工炒手有什么優勢呢？首先，人工炒手可以盯著很多個屏幕，看各種各樣的信息，而高頻交易由于托管機房是沒法獲得這些信息的。即使說那種模仿人工炒手，不用托管機房的，在處理文字信息上，機器高頻也沒有優勢，國內自然語言處理的能力還沒那么強。其次，對于一些信息的發布，不管利多還是利空，人工炒手肯定早于機器知道，因此無論機器反應速度多快，他們都是被動型的，而人工炒手可以主動根據信息做交易。最后，在對交易節奏的把握上，人工炒手可以很容易調節，比如手續費高了就要降低頻率，對此，每次調整對機器高頻都是噩夢，需要重新優化測試策略，如果時間太趕，測試不大嚴謹，就很可能出錯。

在大商所，由于過去品種的價差比較大，排隊掛單量很多，資金量大的人工炒手可以通過操縱盤口獲利，此時以預測為主的機器高頻則沒辦法用這類方法。這兩種本質上是競爭關系。人工炒手希望可以利用資金優勢誘導機器高頻出錯，從而獲利；而機器高頻也要識別出人工炒手制造的噪音，避免上當。這類博弈，人工炒手具有資金和靈活度的優勢，變化多端，且監管層對此一直沒有采取有效措施，而機器高頻則會受到嚴格監管。

從美國的經驗看，機器高頻會越來越多，人工高頻會越來越少，畢竟不只是交易這個行業，任何行業都有被機器取代的趨勢。當然，很多人工炒手也在尋求轉型，很多自營交易公司都是人工炒手創辦，然后跟一些程序化背景的人合作。美國也一樣。之前美國很多高頻交易公司都是半自動的，比如人工交易量占30%，機器占70%，如著名的Getco，也是高頻做市商。但后來這類公司的發展遇到了瓶頸，逐步讓位給全自動交易公司。

在美國，傳統的交易員很多本科讀商科出身，然后讀了MBA，或者一直做交易沒讀MBA。他們更依賴都市生活方式（street smart），即使很多招聘要求說“數學好”，也只限于速算和簡單的概率比較厲害，跟陶哲軒那種數學好完全是兩回事，也跟最近興起的機器學習、人工智能風馬牛不相及。這類人工交易員也會把想法和策略讓程序員寫成程序，這種公司的量化（quant）一般跟程序員（developer）同屬一個部門。而真正的量化交易一般是quant和交易員（trader）是同一類角色，因此管理分工上會很不一樣，這也決定了傳統公司轉型會非常困難，因為傳統的交易員已經占據了領導的崗位，或者公司就是他們開的，他們不可能把自己位置讓出來給量化的人。因此做量化的人一般喜歡去更純粹的量化交易公司，而不是從中途轉型過來的。在中國香港那種“重商輕理輕工”的社會，這類現象會更為嚴重。

中國內地反而好很多，因為中國內地的傳統交易員一般都是學歷很低的個體戶，入不了大公司的“法眼”，即使歷史業績再好，大的資管、公募、私募也不會招他們并委以重任，而這些人即使自己開了公司，真正高學歷的人也不大愿意給他們打工，因為這類公司基本工資不高，名校畢業生很看重基本工資。因此，國內大的量化資管、量化私募極少見到傳統交易員出身的人，很多是招了名校碩士生來自己摸索和培養。參與人工炒手的也是個體戶居多，因為在大公司工作很難抽出兩個月時間去參加培訓。因此，量化交易員的對手也并不是十分厲害的人，在零和博弈的市場中，大家要對自己有信心。

1.3.2　2016年以前最暴利的策略

伊始頓是一家貿易公司（trading company），因為外國資本是不允許交易中國期貨的，它必須想辦法規避這個限制，于是便開了一家貿易公司，然后以貿易公司的名義交易期貨。貿易公司本質上是交易現貨的，按常理來說用期貨對沖也無可非議，但是當期貨的交易量遠超現貨，這就有點不大正常了。

伊始頓就是這么一家公司，老板是兩個俄羅斯人，請了一些莫斯科大學數學系的學生，主要交易國內的股指期貨。2012年開始，他們的本金是600萬，到2015年7月，積累到20億，獲利超過300倍，主要用的就是股指高頻交易策略，因此，我稱它為2016年以前最暴利的策略。

事實上，做股指高頻的遠不止伊始頓一家，最終對伊始頓的判詞，也不是因為高頻交易方面，而是其他原因。比如伊始頓跟期貨公司技術部勾結，繞開了期貨公司的風控系統。在中國不存在直連市場（Direct Market Access），所有人必須把單子報給期貨公司，期貨公司審核保證金等要求合格后，再報給交易所，交易所也只核查期貨公司的保證金是否充足，不會核查到個人。如果跟期貨公司技術部合作，繞開了期貨公司這一端的核查，確實可以比市場上其他交易者快很多。而且，期貨公司有很多閑置資金，伊始頓甚至可以利用這些閑置資金來獲利，這樣他動用的資金就不止幾百萬，而是幾十億。考慮到他的策略幾乎能確定每天賺錢，因此風險是非常小的。

另外還有關于撤單方面的問題。2015年之前監管股指套利編碼賬戶并沒有撤單限制，每天幾萬次也沒問題，因此伊始頓不會有撤單方面的限制。

在高頻速度方面，有兩個速度非常重要：一個是機器到交易所的速度，另一個是機器內部的速度。機器到交易所的速度可以通過托管機房等優化提高，機器內部的速度可以通過FPGA提高行情速度，通過更高效的程序編寫提高運算速度，通過對操縱系統的優化來提高系統運行速度。這些都是非常專業的計算機方面的內容，與本書關于量化交易的內容不大相關，只是簡單介紹一些。機器到交易所的時間一般是毫秒級別的，機器內部的時間一般是7～10微秒（最簡單的策略），因此機器到交易所的傳輸時間是最為重要的，哪怕它的一點誤差也遠遠超過機器內部的時間，因此有人說機器內部的時間不大重要。

正常人需要從本機傳輸到期貨公司柜臺，然后再從柜臺到交易所，這有兩段，每段都是毫秒級別的。如果伊始頓節省了其中一段，那么相當于比其他人節省了毫秒級別的時間，哪怕別人請全世界最厲害的系統優化大師，也只能省下幾微秒，比起伊始頓的速度差距甚遠。因此，大家不難明白為什么伊始頓是印鈔機，也不難明白為什么就抓他而不抓其他人。伊始頓事件之后，監管當局開始對高頻交易進行全面從嚴監管。

1.3.3　全面從嚴監管

自2015年8月起，對股指期貨的一系列嚴格監管的規定相繼出臺，比如每次報單需要一塊錢的費用，取消套利編碼賬戶的無限撤單優惠，股指日內平倉手續費先是10倍，然后很快增加至100倍，股指保證金增加至40%，很快鎖倉保證金雙向計算等；商品方面，對各開戶人在不同期貨公司開的賬戶進行撤單的合并計算，違反者停止交易一個月；另外對那些不以成交為目的的掛單也進行了限制，這主要打擊了人工炒手操縱盤口，事實上對高頻交易者影響不大。曾經有一段時間要求提交量化交易源代碼，但后來暫緩實施。

股票方面的監管更為嚴厲，比如不允許新的程序化交易接入，舊的賬戶則沒有限制。這實際上保護了已有賬戶的利益，不少股票日內回轉策略在2015年8月之后大放異彩，正是因為缺乏競爭對手的緣故。按常理說，股票日內交易的難度遠小于期貨高頻，畢竟股票日內一天最多也就是賣一次然后買回來，分析難度不大，而期貨高頻幾百幾千次的卻很常見。但由于期貨交易之前太暴利，看不上股票日內回轉的收益，等期貨沒法做的時候又不能開股票的戶，導致股票日內回轉缺乏強有力的競爭對手，因此從業者獲利豐厚，但整體而言其實他們水平并不高。比如很多日內回轉都是人工工廠，即使有機器做的，從業者也大多不是海外回來的，而是本土成長的，跟期貨高頻幾乎被海外巨頭壟斷的情景不一樣。

2016年年底以來，股票指數連續大漲，因此很多量化團隊轉去做指數增強，比如滬深300指數增強、中證500指數增強等。由于指數本身就很強，一年漲幅為20%～25%，再增強就更厲害了，所以這類策略是比較受歡迎的，而且容量也很大。但是，這本質上并不是市場中性的策略，2015年那種腰斬行情未來也很可能出現，加上很多量化產品宣傳未必客觀，而且很多依靠代銷機構，就算客觀，如果真的回撤40%、50%，哪怕增強個4%、5%，恐怕客戶也難以接受。

這類策略運行時間還不是很長，還沒見過大場面，所以也不能因為曲線好看而覺得他們有多厲害。并且最近深度學習、阿爾法狗概念持續發酵，不少人使用了深度學習模型，很多國外頂級的量化對沖基金幾十年來都是以傳統多因子模型為主，對復雜一些的模型持觀望態度，非線性模型邏輯性比較差，導致賺錢不知道是怎么賺的，虧錢也不知道是怎么虧的。

在此期間，證監會高層也發生了大的變動，新任領導似乎并沒有把工作重心放在程序化交易的監管上，程序化交易處于被遺忘的狀態，這對從業者而言反而是好事。