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高频交易到底是散户杀手还是朋友(高频量化交易逐渐浮出水面)

连续四十多个交易日的沪深股日成交金额过万亿,在最近的一次2015年的牛市中,也未曾达到过.2015年的6月12日,沪指2015年6月12日上证指数最高点(5178点)当天,A股总市值为71.25万亿(另一说法为76.62万亿,见下图),2021年的9月27日收盘,沪市总市值50.64万亿,流通总市值42.22万亿,深市总市值37.41万亿,流通总市值29.53万亿.沪深总市值已经达到了88.05万亿,完全与2015年的最高总市值不可同日而语.所以上证指数在3600点附近挣扎和整理是很正常的事情,如果沪指再次突破50000点的时候,沪深总市值将达到恐怖的122万亿,对应的日成交金额该达到多少?恐怕需要 2万亿+,甚至3万亿+才能支撑起来的吧.

 

高频量化交易如今已经完全地浮出了水面,百度百科中对于A股的量化交易描述: 目前国内量化投资规模大概是3500到4000亿人民币,其中公募基金1200亿,其余为私募量化基金,数量达300多家,占比3%(私募管理人共9000多家),金额在2000亿左右.对于量化交易包括高频的量化交易在A股的日成交金额中的占比,并没有来自于官方的权威数据,估算的量化交易的高频量不会超过全市场流动性的20%至30%,而量化交易又分为高频和非高频交易,可见量化交易的比重还是比较高的.也就意味着其实很大的比例都是人和机器设定的程序数值在交易,即便频繁交易的散户,也无法和高频交易相抗衡.多少的散户和机构不可能在一秒的时间内完成3次或者以上的下单交易,而高频量化可以放大10倍,每秒完成30次以上的交易下单.

散户们的频繁交易之所以被批评,是因为不断地追涨杀跌赚不到钱的.量化高频交易是因为算法和资金优势, 抓日内0.5%以上价格波动,是靠概率和时间差取胜的,所以是赚钱的.在这个市场里面没有绝对的对与错,谁能赚到钱战胜这个市场,就是对的,就拥有话语权的,资金量是决定性因素.基金和机构的资金量是庞大的,并且是被团队所控制的甚至是关联的.而散户虽是市场参与主体,但一盘散沙是容易被各个击破的,所以便是永远的弱势群体.永远的被机构的观点和思维牵着鼻子走.如今的散户又多了敌人,甚至也是某些中小机构的敌人:量化高频交易.人机大战,也是大脑与固定程序的交战结果就是被无情的收割.

 

交易是冰冷的,数据更是冰冷的. 2018年全球排名前六位中的五家资管机构,都是依靠计算机技术来开展投资决策. 全球超70%的资金交易用计算机或者程序进行,其中一半是由量化或者程序化的管理人来操盘。当A股的投资者达到了1.8亿的时候,自然是越来越靠近天花板了,想炒股的该炒股的基本都开了户.其中的大部分散户已经被机构割了N茬的韭菜,如今的高频量化交易如同绞肉机一般,散户和中小机构无差别收割,最后的结果是什么?织布机的行情走势,毫无生机和人气的荒凉数字世界?交易的尽头是程序对抗程序枯燥无聊世界么?

在国际范围内,在期货领域的双向T+0交易体制之下,量化高频交易更是大显身手所向披靡. 2015年11月1日上海公安机关侦破一起特大操纵期货市场犯罪案件伊世顿一案,50万美元的注册资本金加上借来的360万元人民币,中国参与股指期货交易,其原始投入资金规模充其量也就约合680万元人民币,最终获利20多亿元的事实让人瞠目结舌.如果参与股指期货交易的国内机构被国际大投行割了韭菜似乎情有所缘,事实上是两名俄罗斯籍人员Georgy Zarya、Anton Murashov,在香港各自注册成立一家公司后,于2012年9月用两家香港公司名义,在江苏省张家港保税区以美元出资,注册成立了一家名为伊世顿国际贸易有限公司(下称伊世顿). 犯罪嫌疑人伊世顿国际贸易有限公司总经理高燕交代:受扎亚、安东为规避中国金融期货交易所相关规定的限制,其先后向亲友借来个人或特殊法人期货账户31个,供伊世顿公司组成账户组进行交易。伊世顿公司以贸易公司为名,隐瞒实际控制的期货账户数量. 伊世顿通过高频程序化交易软件自动批量下单、快速下单,申报价格明显偏离市场最新价格,实现包括自买自卖在内的大量交易,其平均下单速度达每0.03秒一笔,一秒内最多下单达31笔

 

这仅仅是在A股市场被破获的交易案件,那些没有被破获的至今仍然在运行着的,或者更为隐秘的方式运行着的高频交易又有多少呢?不管你愿不愿意承认,如今的世界已经越来越被资本裹挟和渗透,在某些领域某些行业完全取代人工也不是不可能的事情,在利润或者利益的驱使之下, 人的参与程度在被逐渐边缘化.当量化高频交易的触角已经延伸到相对封闭T+1A股市场时,打破一些现有的规则和操作模式是正常的.大盘指数和个股在小范围内波动,依然有人在悄悄绞肉赚钱,研报研发的作用被削弱的趋势,手工下单的交易人员被淘汰出局等等都是可能发生的状况.高频量化交易不仅是散户和中小机构的敌人,甚至是整个市场的敌人也不为过,是否有限制的必要,是每个市场的参与者和管理层需要思考的问题.

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