1.3　高频交易策略

高频交易策略给人的感觉是交易频率非常高的策略。但有一个疑问就是如果手续费很高，但波动很小，不足以覆盖手续费，那么该如何实现高频呢？在美国股票市场，被动成交是不需要交手续费的，而且还有返佣，因此成交的越多赚得越多，另外被动成交还能赚取买卖价差。因此，在美国股票市场，一些大盘股成交非常活跃，每天数据量达到几个G，确实可以出现每分每秒都在成交，数据精度基本要达到微秒级才能分析出来，而且做市商每次成交既不用交手续费，又不会损失滑点，甚至两者都有赚头，因此确实可以实现高频交易高频赚钱。

当然，有时会出现单边趋势的行情，比如一边的单子成交了另一边却没成交。由于美国市场一只股票在多个交易所上市，每个券商自己都还有暗池，而价格的趋势变化不可能在各个地方同时发生，毕竟“同时”这个概念在高频中需要细化，比如对普通人，同一天、同一小时、同一秒都可以看成同时，但对高频来说，可能毫秒级、微秒级的差异都可以区分开来。因此，大趋势来临，只是数十个交易所的某个交易所的该股票先变化，其他交易所的该股票还没来得及改变，高频交易商完全有时间撤单，甚至可以追踪趋势。

一般来说，跟多个交易所同时交易的策略属于套利策略，套利策略对速度要求比较高，如果能够在速度上获得优势，盈利的可能性大很多，而对单个品种进行交易的策略，更多属于趋势策略，只是趋势策略持仓时间较短，属于短趋势。此策略对趋势的预测非常重要，一般来说越短期的趋势越容易预测，但还是有一定概率的，哪怕速度再快如果做反了也没用，因此，趋势策略对速度的要求没有套利策略这么高。

1.3.1　人工炒手vs机器高频

国内有很多人工炒手的培训，我也有幸参加过一期，费用两万元左右，主要是了解人工炒手与机器程序化之间有什么区别。

对人工炒手来说，预测方向反而是最次要的，最重要的是止损、资金管理、心态调整这些。而对机器来说，是不需要调整心态的，因此这是两者之间一个很大的区别。

人工炒手不可能托管机房，哪怕在上海期货大厦里面交易也是如此，其实跟高频交易商比起来人工炒手在速度上也是没有任何优势的，另外人也有反应时间。在分析上，高频策略都是经过历史上几千几万次回测优化得出来的，而人工炒手哪怕复盘次数再多也远远比不上，更不要说分析能力了，计算机运算速度比人工快得多，因此，人工炒手靠以上这些难以取胜。

那么人工炒手有什么优势呢？首先，人工炒手可以盯着很多个屏幕，看各种各样的信息，而高频交易由于托管机房是没法获得这些信息的。即使说那种模仿人工炒手，不用托管机房的，在处理文字信息上，机器高频也没有优势，国内自然语言处理的能力还没那么强。其次，对于一些信息的发布，不管利多还是利空，人工炒手肯定早于机器知道，因此无论机器反应速度多快，他们都是被动型的，而人工炒手可以主动根据信息做交易。最后，在对交易节奏的把握上，人工炒手可以很容易调节，比如手续费高了就要降低频率，对此，每次调整对机器高频都是噩梦，需要重新优化测试策略，如果时间太赶，测试不大严谨，就很可能出错。

在大商所，由于过去品种的价差比较大，排队挂单量很多，资金量大的人工炒手可以通过操纵盘口获利，此时以预测为主的机器高频则没办法用这类方法。这两种本质上是竞争关系。人工炒手希望可以利用资金优势诱导机器高频出错，从而获利；而机器高频也要识别出人工炒手制造的噪音，避免上当。这类博弈，人工炒手具有资金和灵活度的优势，变化多端，且监管层对此一直没有采取有效措施，而机器高频则会受到严格监管。

从美国的经验看，机器高频会越来越多，人工高频会越来越少，毕竟不只是交易这个行业，任何行业都有被机器取代的趋势。当然，很多人工炒手也在寻求转型，很多自营交易公司都是人工炒手创办，然后跟一些程序化背景的人合作。美国也一样。之前美国很多高频交易公司都是半自动的，比如人工交易量占30%，机器占70%，如著名的Getco，也是高频做市商。但后来这类公司的发展遇到了瓶颈，逐步让位给全自动交易公司。

在美国，传统的交易员很多本科读商科出身，然后读了MBA，或者一直做交易没读MBA。他们更依赖都市生活方式（street smart），即使很多招聘要求说“数学好”，也只限于速算和简单的概率比较厉害，跟陶哲轩那种数学好完全是两回事，也跟最近兴起的机器学习、人工智能风马牛不相及。这类人工交易员也会把想法和策略让程序员写成程序，这种公司的量化（quant）一般跟程序员（developer）同属一个部门。而真正的量化交易一般是quant和交易员（trader）是同一类角色，因此管理分工上会很不一样，这也决定了传统公司转型会非常困难，因为传统的交易员已经占据了领导的岗位，或者公司就是他们开的，他们不可能把自己位置让出来给量化的人。因此做量化的人一般喜欢去更纯粹的量化交易公司，而不是从中途转型过来的。在中国香港那种“重商轻理轻工”的社会，这类现象会更为严重。

中国内地反而好很多，因为中国内地的传统交易员一般都是学历很低的个体户，入不了大公司的“法眼”，即使历史业绩再好，大的资管、公募、私募也不会招他们并委以重任，而这些人即使自己开了公司，真正高学历的人也不大愿意给他们打工，因为这类公司基本工资不高，名校毕业生很看重基本工资。因此，国内大的量化资管、量化私募极少见到传统交易员出身的人，很多是招了名校硕士生来自己摸索和培养。参与人工炒手的也是个体户居多，因为在大公司工作很难抽出两个月时间去参加培训。因此，量化交易员的对手也并不是十分厉害的人，在零和博弈的市场中，大家要对自己有信心。

1.3.2　2016年以前最暴利的策略

伊始顿是一家贸易公司（trading company），因为外国资本是不允许交易中国期货的，它必须想办法规避这个限制，于是便开了一家贸易公司，然后以贸易公司的名义交易期货。贸易公司本质上是交易现货的，按常理来说用期货对冲也无可非议，但是当期货的交易量远超现货，这就有点不大正常了。

伊始顿就是这么一家公司，老板是两个俄罗斯人，请了一些莫斯科大学数学系的学生，主要交易国内的股指期货。2012年开始，他们的本金是600万，到2015年7月，积累到20亿，获利超过300倍，主要用的就是股指高频交易策略，因此，我称它为2016年以前最暴利的策略。

事实上，做股指高频的远不止伊始顿一家，最终对伊始顿的判词，也不是因为高频交易方面，而是其他原因。比如伊始顿跟期货公司技术部勾结，绕开了期货公司的风控系统。在中国不存在直连市场（Direct Market Access），所有人必须把单子报给期货公司，期货公司审核保证金等要求合格后，再报给交易所，交易所也只核查期货公司的保证金是否充足，不会核查到个人。如果跟期货公司技术部合作，绕开了期货公司这一端的核查，确实可以比市场上其他交易者快很多。而且，期货公司有很多闲置资金，伊始顿甚至可以利用这些闲置资金来获利，这样他动用的资金就不止几百万，而是几十亿。考虑到他的策略几乎能确定每天赚钱，因此风险是非常小的。

另外还有关于撤单方面的问题。2015年之前监管股指套利编码账户并没有撤单限制，每天几万次也没问题，因此伊始顿不会有撤单方面的限制。

在高频速度方面，有两个速度非常重要：一个是机器到交易所的速度，另一个是机器内部的速度。机器到交易所的速度可以通过托管机房等优化提高，机器内部的速度可以通过FPGA提高行情速度，通过更高效的程序编写提高运算速度，通过对操纵系统的优化来提高系统运行速度。这些都是非常专业的计算机方面的内容，与本书关于量化交易的内容不大相关，只是简单介绍一些。机器到交易所的时间一般是毫秒级别的，机器内部的时间一般是7～10微秒（最简单的策略），因此机器到交易所的传输时间是最为重要的，哪怕它的一点误差也远远超过机器内部的时间，因此有人说机器内部的时间不大重要。

正常人需要从本机传输到期货公司柜台，然后再从柜台到交易所，这有两段，每段都是毫秒级别的。如果伊始顿节省了其中一段，那么相当于比其他人节省了毫秒级别的时间，哪怕别人请全世界最厉害的系统优化大师，也只能省下几微秒，比起伊始顿的速度差距甚远。因此，大家不难明白为什么伊始顿是印钞机，也不难明白为什么就抓他而不抓其他人。伊始顿事件之后，监管当局开始对高频交易进行全面从严监管。

1.3.3　全面从严监管

自2015年8月起，对股指期货的一系列严格监管的规定相继出台，比如每次报单需要一块钱的费用，取消套利编码账户的无限撤单优惠，股指日内平仓手续费先是10倍，然后很快增加至100倍，股指保证金增加至40%，很快锁仓保证金双向计算等；商品方面，对各开户人在不同期货公司开的账户进行撤单的合并计算，违反者停止交易一个月；另外对那些不以成交为目的的挂单也进行了限制，这主要打击了人工炒手操纵盘口，事实上对高频交易者影响不大。曾经有一段时间要求提交量化交易源代码，但后来暂缓实施。

股票方面的监管更为严厉，比如不允许新的程序化交易接入，旧的账户则没有限制。这实际上保护了已有账户的利益，不少股票日内回转策略在2015年8月之后大放异彩，正是因为缺乏竞争对手的缘故。按常理说，股票日内交易的难度远小于期货高频，毕竟股票日内一天最多也就是卖一次然后买回来，分析难度不大，而期货高频几百几千次的却很常见。但由于期货交易之前太暴利，看不上股票日内回转的收益，等期货没法做的时候又不能开股票的户，导致股票日内回转缺乏强有力的竞争对手，因此从业者获利丰厚，但整体而言其实他们水平并不高。比如很多日内回转都是人工工厂，即使有机器做的，从业者也大多不是海外回来的，而是本土成长的，跟期货高频几乎被海外巨头垄断的情景不一样。

2016年年底以来，股票指数连续大涨，因此很多量化团队转去做指数增强，比如沪深300指数增强、中证500指数增强等。由于指数本身就很强，一年涨幅为20%～25%，再增强就更厉害了，所以这类策略是比较受欢迎的，而且容量也很大。但是，这本质上并不是市场中性的策略，2015年那种腰斩行情未来也很可能出现，加上很多量化产品宣传未必客观，而且很多依靠代销机构，就算客观，如果真的回撤40%、50%，哪怕增强个4%、5%，恐怕客户也难以接受。

这类策略运行时间还不是很长，还没见过大场面，所以也不能因为曲线好看而觉得他们有多厉害。并且最近深度学习、阿尔法狗概念持续发酵，不少人使用了深度学习模型，很多国外顶级的量化对冲基金几十年来都是以传统多因子模型为主，对复杂一些的模型持观望态度，非线性模型逻辑性比较差，导致赚钱不知道是怎么赚的，亏钱也不知道是怎么亏的。

在此期间，证监会高层也发生了大的变动，新任领导似乎并没有把工作重心放在程序化交易的监管上，程序化交易处于被遗忘的状态，这对从业者而言反而是好事。