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电脑取代人脑基金算法交易萌动

发表日期:2011-03-14 07:16    来源:易天富基金    关注指数:

  “最近因为交易员人手紧缺,已经有三家基金公司开始使用算法交易。”一位基金业内人士近日向中国证券报记者透露。

  据了解,除三家公司的算法交易已经正式上线使用外,目前正在就这一交易手段进行测试,或者完成测试的,还有近10家基金公司。给这些公司提供技术支持的,主要是国际上最大的算法交易提供商瑞银(UBS)和国内的恒生电子。

  新兴交易手段

  “算法交易是以计算机模拟和辅助交易员执行交易委托的一种交易手段,近年来海外市场上比较通行。基金公司采用算法交易主要用于降低交易成本,提高交易隐蔽性,提升交易员效率及减少人工失误,另外在批量交易及交易量突然放大时减轻交易员的压力。”和瑞银一起为基金公司开发算法交易系统的恒生电子有关人士,对记者作出这样的描述。

  中国证券报记者了解到,促使基金公司使用算法交易的原因主要与提高交易效率有关。由于去年以来新基金发行频繁,交易员人手短缺,促使部分基金公司开始在交易过程中采纳算法交易,其中一家公司的交易规模已经占到整个交易头寸的30%左右。恒生电子方面的人士表示,对于这种新的交易手段,基金业内比较感兴趣主要是那些管理规模较大的公司。

  据一位了解基金交易流程的基金公司人士介绍,该公司旗下拥有一只指数基金,为了降低操作时对股票价格的影响,减少跟踪误差,该基金的基金经理就建议公司采用了算法交易。

  “一个大单下去,会对股票的价格产生冲击,但如果把大额成交量分割成无数的小成交,瞬间对股价的影响就不会那么显著,更何况这里面还有挂单撤单的技巧。”有专业人士如此解释道。

  显然,如何执行这种流程,并且最优化其结果,与特定的数理模型及计算机程序是有很大关系的,而这即是算法交易中的“算法”。恒生电子有关人士向中国证券报记者表示,能否降低买卖股票的成本,主要还是取决于交易系统中的算法。而算法这一块目前由瑞银来做,因为瑞银在算法交易的模型和算法策略的实施方面,有着丰富的经验,也有较为专业的队伍。不过,该人士也指出,相比国外来说,目前国内基金公司所使用的算法策略种类不多,而且也比较基础,因为目前还在起步阶段,需要一个发展过程,所以安全和稳定性排在了第一位。

  量化投资“独门一派”

  不过,算法交易并不只是一种交易手段那么简单。

  “算法交易既可以是一种交易策略,也可以是一种投资策略,究竟如何使用,取决于相关机构的激进或保守态度。”美国加州大学金融学教授、上海交大高级金融学院副院长朱宁说。

  他举了个例子:“假设我们要卖出100股深发展,通过大量的数据分析与挖掘,我们如果能够预测出未来五分钟内它的股价会往下走,为什么不现在就开始直接减仓呢?”在他看来,算法交易就是通过搭建一些复杂的模型,以此来预测短期内股市走向,从而达到降低人为干扰,提高交易效率或获取投资收益的一种方式。

  实际上,算法交易作为一种投资策略,属于数量化投资的范畴。在过去20年间,它是西方对冲基金领域运用频率非常高的一种流派。在美国,西蒙斯所执掌的文艺复兴科技公司即是这方面的先锋。西蒙斯由数学大师出身,后转向开办投资管理公司,自1988年至2003年间,西蒙斯所掌管的的大奖章(Medallion)对冲基金年均回报率高达34%,15年来资产从未减少过,取得了卓越的投资业绩,在华尔街都堪称传奇。

  随着数量化投资在国内日渐受到重视,算法交易也开始得到不同机构的关注。据知情人士透露,中金公司在这方面投入和进展比较多,国内券商不少在与中金合作或进行内部研究。不过,基金公司因为交易头寸比较大的缘故,主要还是把算法交易作为一种交易执行策略。

  据了解,要开展算法交易,投入并不是很大,在技术配置方面主要需要数台服务器及采购一些商用软件,资金投入一般在五十万以内,不过,由于算法交易依赖于非常高频的数据分析和挖掘,所以在应用中需要来自于研究和中后台的大量数据支持。这也意味着,相关公司必须配备有金融工程方面的人才。

  随着行业发展,算法交易会不会从一种交易执行手段提升为投资策略呢?也就是说,会不会出现以特定的算法交易为基础来为投资者获益的基金?对此,一些从事量化投资研究的人士认为,股指期货推出后,很多机构投资者都在进行套利模型的设计,创新交易方式已经被运用到一些套利交易中,而数量化投资的深入发展,有可能推动算法交易在资产管理行业成为一种特定的投资策略,但这涉及到各方面的配套措施,包括法规方面。

  其中,就有专业人士指出,算法交易的流行存在着加剧市场波动性的风险,国际市场上就曾出现过由自动交易程序引发的股市暴跌。这一点会引起监管部门的关注,基金公司的风险管理可能也面临新的要求。不过,据中国证券报记者了解,目前相关基金公司对算法交易执行的是统一的风控检查,没有特殊的要求,但是对交易系统的要求有所提高。

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