回首150年炒股史 | 消灭散户的终极武器竟然是“它”？！

在智能终端登上舞台，并可用于浏览及时报价和研究报告之前，交易员们通过黑板或者数英里长的打印纸带获取买卖差价，就像这样：

下面是全球第一台股票价格收报机，在1867年11月推出。后来爱迪生获得专利的更新版本被广泛使用。

那时的曼哈顿市中心，就是一大片由电报线（很多和股价收报机相连）织出来的“蜘蛛网”。

虽然有了收报机，但大多数时候，交易员之间的交流基本还是靠手势和嗓门。

作为一名交易员，好身板必不可少。为了撮合场外交易，大雪纷飞或者骄阳似火根本不算什么。

到了20世纪，报价的窄幅纸带变成了面积更大的大报。下面是1929年10月29日，也就是历史上著名的 “黑色星期二”的第一批交易（你能在左上角看到日期）。

这一天是如何结束的？注意看交易量，全天交易量都在持续上涨。

实际上，纸带收报机一直到20世纪70年代才退出历史舞台。在此期间出现了一个新的家伙——表盘股价显示器（1932年发明），当你在这台机器上键入股票代码后，股价就会出现在表盘上，包括开盘、最高、最低和最新价格。

这种表盘显示器的合成体，就成了交易大厅的报价板，于是黑板正式退出华尔街舞台（此时的交易大厅和现在已经很像了）。

下面这间可能是30年代“顶配”的股票经纪人办公室，里面有至少三台纸带报价机和一大块报价板，注意书桌上垂落的N条电话线……

当时的人们怎么达成交易呢？别担心，证券交易所有一个超级大的“报价房”,那里的工作人员可以在60秒内答复所有的报价请求。为什么这张照片里全是美女？因为它拍摄于二战期间的1943年，那时人手短缺。

到了20世纪70年代，终于有了我们更加熟悉的设备。下面是Bunker Ramon的可视化股票终端，配上了最早的金融键盘。

到了上世纪80年代，金融信息服务商科特龙(Quotron)迅速崛起。这是Quotron终端在1987年10月19日“黑色星期一”的行情展示：

那时候，“Quotron” 是一个家喻户晓的名字，可是英雄也有落幕时，在1994年“卖身”给了路透。

时间一晃到了21世纪，交易员们再也不用阅读长达数十米的报价纸带，不用记住所有股票的代码，更不用等待1分钟才能达成交易。现在他们的桌面上是更加强大的电脑，更多的显示屏，数据处理能力比30年前快N倍……当然颈椎腰椎也越来越坏了……

随着市场进入信息爆炸的时代，各种技术指标和消息满天飞。交易员也不是神，把有限的精力投入到无限的市场研究中根本不现实。

于是，程序化交易出现了。

还记得2010年美国股市闪电崩盘吗？当年5月某天下午，美股三大指数5分钟内“闪跌”超过5%（见下图），随后迅速反弹。数据显示，在大跌过程中短短15秒之内，高频交易商交易了超过27000份E-Minis合约，占总交易量的49%，净买入仅仅约200份合约。

那些被割了韭菜的投资者非常伤心，决定“真爱生命，远离股市”。2013年8月份光大乌龙指事件后，很多中国散户也一样患上了“程序化交易”恐慌症。

人机大战一旦开打就不可收拾。目前美国华尔街的公司正在大量的购买一种产品，你绝对想不到，这个产品尽然是——GPU，因为如果单纯的比拼“计算量”，GPU的能力要远远大于CPU。

程序化交易就像一个自带突变基因的“小怪兽”，稍不留神就进化出了更高级的功能——“高频交易”（HFT）。

2013年这条新闻曾经刷屏：高频交易巨头Virtu创造了一个新的交易神话——1238天只有一天亏损！

如此神奇的事情如何发生的？其实像Virtu这种高频交易机构根本不去管什么基本面，它们唯一的任务就是抢先下单，从每一个市场单中刮取几美分，只要不断交易，就能聚沙成塔，且几乎没有风险。

2015年，中国投资者才惊奇地发现，“猎狼人”早就潜伏在自己身边。股灾期间，一家名为伊世顿的“贸易公司冲”入散户为主的中国市场并大获其利，以360万赚翻20亿引发舆论哗然。

数据显示，伊世顿账户组平均下单速度达每0.03秒一笔，一秒最多下单31笔。“要知道，高频获利与否往往就在1ms(0.001秒)之间。”

人机大战中还有另一个主角——量化投资。近年来，量化投资崛起，业内流行一句话：得“量化”者得天下。

2016年5月时，《阿尔法》公布的“2016年全球收入最高的对冲基金经理”排行榜显示，前十位收入最高的对冲基金经理中，有8位被归为量化基金经理，前25位有一半属于量化分析。

随着量化投资和程序化交易的出现，就像电影大空头所说的那样——It’s just all about numbers。从事金融，尤其是量化的人不再是传统的金融出身，换成了数学家、统计学家、物理学家甚至是火箭动力学家。量化好像成为了投资领域的一种高维武器，只有理科生能够驾驭。

那么，量化投资在中国表现如何呢？答案是——非常好！

如下图，在股灾期间，不论是偏股型基金还是量化基金都蒙受了较大的损失。但不论在今年以来还是三年以来，偏股型基金和量化基金的平均收益率都要优于上证指数。其中又以量化基金的收益率最佳。特别是三年以来，量化基金的平均收益率达78%，远超偏股型基金和大盘。

（来源：牛熊交易室）

当市场发展到这里，中国大妈也只能望股兴叹了……可是一切还没完！

这一位准备加入战局的新家伙，名字叫做“人工智能”。它们和已有的高频交易或是量化分析不一样——他们所使用的技术中包括一种名为“进化计算”的技术。进化计算的想法来自于基因进化和深度学习。

人工智能最近一次公开亮相是在一场围棋界的大风暴中。近日横扫中日韩棋手斩获59胜的神秘网络棋手“Master”终于揭开了庐山真面目。1月4日晚间，在腾讯野狐围棋网站上，神秘的Master宣布自己就是就是AlphaGo，而代为执子的就是AlphaGo团队的黄士杰博士！此前，外界就已普遍认为，这位Master不是人类，而是人工智能。

简单来说，“人工智能”系统创造了大量、随机的虚拟股票交易员，测试他们在历史股票数据上的表现。然后选出最好的“交易员”，利用“他们”的“基因”来创造出一个最好的“交易员”。然后再在最好的交易员上重复这一过程……

因为机器决策的逻辑一致性和独立性，投资领域中机器战胜人的例子不少，其中最被人乐道的就是James Simons 的大奖章基金。据公开数据，从1989年到2009年，大奖章基金的复合年化收益率高达35%，完爆同期巴菲特和索罗斯的收益率。但为了人类的尊严，我们还是尊崇巴菲特为“股神”……

分析人士表示，对投资而言，机器决策最大的优势就是投资决策的逻辑一致性高、独立性强，机器不会有人的恐惧和贪婪等情绪影响决策。

所以，散户真的要被消灭了吗？

不开玩笑，人工智能正在改变人类社会正在成为现实，我们唯有了解并接受这个趋势。首先，从研究A股人工智能概念开始：

量化投资这五类输家，投资人的你要躲开

对于公众和非专业人士而言，量化投资往往神秘莫测。考虑到量化投资呈现机构化、规模化、深度专业化的特征，在不恰当舆论的引导下，容易让量化投资站在公众的对立面。因此本文主要选取一些国外著名的量化投资案例，尝试用最简单的语言解读其中涉及的投资策略问题和法律问题。

1987年10月19日，星期一，华尔街上的纽约股票市场刮起了股票暴跌的风潮，爆发了历史上最大的一次崩盘事件。

量化投资将人的投资思想规则化、变量化、模型化，形成一整套完整、可量化的操作思路，这套操作思路可以用历史数据加以分析验证，在交易的执行阶段可以选择使用计算机自动执行。量化投资包含程序化交易，但并不等同于程序化交易。

需要指出的是：量化投资不等同于对冲基金。量化投资是投资方法论，对冲基金是一种基金组织的法律形式，本质上依然是私募基金，只是由于其投资手法的独特性被标签化为对冲基金。量化投资不等同于金融衍生品。金融衍生品是投资标的，属于量化投资方法的应用对象，两者不是一个层次的概念。

国际量化投资界的著名案例

在国际市场上，不管是从1946年琼斯推出第一支多空组合的对冲基金开始，还是1956年到1966年投资组合理论和资本资产定价模型(CAPM)正式确立，亦或是以1978年富国银行设立第一只量化公募基金为标志，量化投资都走过了一段并不算短的历史。围绕着金融衍生品的使用和对冲基金形式，关于量化投资方法的争论不绝于耳。量化投资主要分为研究阶段和交易阶段，国际市场上关于研究和交易最著名的两个案例分别是LTCM基金的倒闭和1987股灾关于投资组合保险策略的讨论。

(一) 相对价值投资方法之殇：LTCM基金

LTCM基金(Long-Term Capital Management，简称LTCM)由债券交易员约翰?梅里韦瑟(John Meriwether)于1994年2月建立，巅峰时期与量子基金、老虎基金、欧米伽基金一起被称为国际四大“对冲基金”。LTCM基金成立之初，资产净值为12.5亿美元，到1997年末，上升为48亿美元，净增长2.84倍。

LTCM基金的创始人早在1986年在所罗门兄弟工作时，就将麻省理工学院(MIT)的物理学引入债券分析，为利率期限结构建模，卖出高估的债券，买入低估的债券，进行后来被业内广泛模仿的债券相对价值投资。LTCM基金延续了梅里韦瑟早期的这一做法，以寻找各种证券之间的相对价值为投资目标。

由于LTCM的合伙人中包括了期权定价BS公式创始人、诺贝尔经济学奖得主罗伯特·默顿(Robert Merton)和迈伦·斯科尔斯(Myron Scholes)，因此增加了学术色彩。实际上，虽然相对价值投资思想属于量化投资大体系的重要分支，但是LTCM并未重度使用量化投资模型，寻找低估和高估资产的主要方法则是从基本面出发获取方向性判断，然后根据价差的历史数据进行简单的正态分布建模，并用来测算资金管理。

2000年，LTCM破产清算，并被华尔街银团接管。其失败的主要原因是：

1. 笃信相对价值的走势符合正态分布

相对价值，即价差的判断往往需要对其随机性做出假设。LTCM采用简单频率统计的方式假设其符合正态分布，其结果导致严重低估了价差朝持仓反方向运行的概率。1997-1998年各种国际突发事件恰好验证了金融资产价格走势的“肥尾”特征，即正态分布假设下的“小概率”事件也具有很大的现实概率。

对价差走势的误判是相对价值投资最大的死穴。

2. 无限度使用杠杆

LTCM基金在投资标的(以应用金融衍生品和融资融券为主)、基金资产、基金公司股权上面分别使用了巨额杠杆，使得公司整体杠杆较高，导致资产价格不利走势带来的影响放大了数千倍甚至上万倍。

总之，LTCM基金失败的主要原因在于投资方法有缺陷，进行相对价值投资时对价差走势假设过于自信，缺乏必要的风控和止损设定，过度使用了杠杆。

LTCM破产清算后当事人并未涉及刑事法律纠纷，主要是破产清算。但是杠杆的过度使用可能会涉及一定的违规信息披露，以及违反基金合同约定的情形。

（二）程序化交易争论：1987年股灾和投资组合保险技术

1987年股灾是人类历史上最著名的股灾之一。1987年10月19日，星期一，华尔街上的纽约股票市场爆发了历史上最大的一次崩盘事件。道琼斯指数一天之内重挫22.6%，创下自1941年以来单日跌幅最高纪录。6.5小时之内，纽约股指市值损失5000亿美元，其价值相当于当时美国全年国内生产总值的1/8。这次股市暴跌震惊了整个金融世界，并在全世界股票市场产生“多米诺骨牌”效应，全球市场股票跌幅多在10%以上。这一天被金融界称为“黑色星期一”，《纽约时报》称其为“华尔街历史上最坏的日子”。

股灾产生的根本原因，可能有投资者的“羊群”效应，集体止损引起的“多杀多”，股市泡沫累积到一定程度后自然的价值引力等。从量化投资相关角度看，主要有两种策略争议较大。

1. 投资组合保险技术是否引起下跌

投资组合保险技术是海恩·利兰德)Hayne Leland)、约翰·奥布莱恩(John O’Brien)和马克·鲁宾斯坦(Mark Rubinstein)于1981年2月创立的一种投资策略，核心思路是让投资组合在风险可控的前提下具有大幅上升潜力，具体方法是采用一部分资产做固定收益投资产生安全垫，以此用来保护风险资产。如果对标的价格的随机性做出假设，那么就可以建立金融工程模型，根据资产价格的走势，使用股指期货动态复制一个看跌股指期权，保护投资组合的下行风险。实际上，复制看跌期权呈现的操作就是典型的“追涨杀跌”，价格下跌时要求以加速度的方式迅速减仓，获取头寸安全。

2. 程序化交易技术是否加剧下跌

这里所说的程序化交易主要是系统化交易，即趋势投机策略。当系统判定交易信号发生时，进行买卖操作，由于趋势投机的基本入场设定，策略必然跟随市场的上涨或下跌进行相应的做多或者做空。

虽然投资组合保险策略和程序化交易技术都是典型的“追涨杀跌”，但具体来看，它们绝非股灾元凶。投资组合保险技术需要动态复制期权，根据检查的频率动态调整仓位，绝对连贯性下跌的情况下才会导致复制策略持续性卖空，如果下跌过程有反弹发生，复制策略同样会积极做多建仓，放大上涨。

程序化交易具有组合保险策略的类似功能，然而不同程序化交易者的策略差别非常大，区别在于K线周期、入场信号和出场信号等，除非在绝对连贯下跌中所有策略基本趋同，否则在稍微有波动的下跌中，策略就会大相径庭。

只要是符合交易所交易规则的程序化交易，不会涉及过多的法律问题。

高频交易的秘密

高频交易是量化投资的一种。但从策略逻辑而言，与上述提到的以趋势投机和系统交易为特征的程序化交易不同。广义高频交易可能包含的特征有使用超级计算机生成、发送和执行交易指令；使用服务器托管和特别网络缩短信息处理时间；建立和结清交易头寸的时间非常短，尤其不持有隔夜仓；可能会发送大量交易指令，又快速撤单。常见的高频交易策略包括自动做市商交易(Automated Market Trading， AMMs)、流动性回扣交易(Liquidity Rebate Trading)、闪电订单(Flash Orders)和暗池(Dark Pool)等。

（一）Virtue，闪击者和高频交易之争

2014年3月11日，美国高频交易公司Virtu Financial向美国证券交易委员会(SEC)提交首次公开募股(IPO)申请文件。数据显示该公司2013年营收约为6.65亿美元，同比增长8%；净利润为1.82亿美元，同比增长一倍以上。由于实时的风险管理策略和技术，从2009年初到2013年底，在总共1238个交易日里只有1天出现亏损。

无独有偶，美国财经作家迈克尔·刘易斯(Michael Lewis)于2014年3月中旬出版了新书《闪击者》(Flash Boys)，书中对高频交易基本持批评态度。作者主要抓住高频交易捕捉微观价差这一事实，为私人交易所鸣不平。但作者没有考虑到高频交易具有不同目的的多种策略，另外，高频交易的连续交易整体上为市场提供了流动性以及其对应的风险补偿。

2014年4月15日，欧洲议会通过包含一系列限制高频交易措施的《金融工具市场指令Ⅱ》，内容包括限制报价货币单位过小，强制对交易算法进行测试，要求做市商每个交易日每小时上报交易额，以及当价格波动超过一定限制时的熔断机制(价格增量规则标准)。法令所涵盖的管理范围包括股票市场、衍生品交易和各类新型交易平台。根据欧盟的立法机制，欧盟层面通过法令后，其将会被下放到各个主权国家等待签署，当时预计法令实际生效时间将在2016年底，个别条款会给予做市商更长的过渡期。

随后，Virtual公司宣布无限延期IPO。

（二）高频交易的天敌：3 Red Trading、Panther Energy Trading和幌骗交易

幌骗交易(Spoofing)采用和高频交易类似的技术手段，但并非利用公开信息进行策略性盈利，而是以哄骗交易对手、操作市场为目的获取利润。常见的做法是，以低于市场卖价的价格挂出卖单，这样其他卖家就会被迫挂出更低的价格以寻求快速成交，当发现更低的卖价后，幌骗策略迅速撤单，反手做多，这样通过诱骗交易对手得以以更低的价格获取头寸。同理，用高于市场买价的价格挂出买单诱骗买家，以更高的价格结清头寸。

幌骗交易完成的时间极短，大部分手动交易者对此并不敏感。但对于高度依赖盘口信息捕捉市场微管机构的高频交易策略而言，幌骗交易几乎是他们的天敌。2010年美国总统奥巴马签署《多德—弗兰克(Dodd Frank)金融改革法案》后，幌骗被明确为违法行为。但在美国市场中这种行为依然猖獗。

2014年11月，美国商品期货交易委员会(CFTC)发布公告称，芝加哥投资公司3 Red Trading LLC以及交易员伊格尔?奥斯塔赫(Igor B. Oystacher)涉嫌利用幌骗手段及欺诈设备操纵市场，CFTC对其发起诉讼。据CFTC的指控文件，奥斯塔赫在359790份交易合约中累计进行1316次幌骗交易。同期，芝加哥商业交易所(CME)向奥斯塔赫处以15万美元的罚款和一个月的市场禁入，奥斯塔赫同意支付罚款并接受处罚，但对于违规行为既不承认也未否认。有评论认为，奥斯塔赫通过发现僵化的高频交易市场漏洞，从而操纵了其他的高频交易者。

2015年11月3日，美国联邦法院裁定Panther Energy Trading公司的负责人迈克尔·科斯夏(Michael Coscia)的商品交易欺诈以及幌骗(spoofing)罪名成立，这是美国2010年《多德—弗兰克法案》出台以来关于其中“防欺诈法规”的首个案例，也是全球首宗此类刑事起诉。

在庭审中，来自美国证券交易委员会和美国商品期货交易委员会的证人提供的相关数据表明，嫌疑人自2011年以来在期货市场挂出大量买卖单，但事实上这些买卖单的目标不是执行，而是制造需求假象，诱使其他交易员入市，从而让自己从中获利。比如嫌疑人常常在挂出大单之后撤单，但对小单撤单的概率较小。检方则指控嫌疑人在3个月的时间里通过“诱饵调包阴谋(bait-and-switch s cheme)”非法获利140万美元。

最终法院裁定科斯夏六项商品欺诈和六项幌骗罪名全部成立。据悉每项欺诈罪名的最高刑期都是25年，外加25万美元罚款；而幌骗罪名的最高刑期是10年，外加100万美元罚款。

从上面的例子中我们看出，幌骗策略是法律明确禁止的市场操作手段。与正常的高频交易策略截然不同，某种意义上不以成交为目的的下单是对市场信息资源的无效消耗，如果还有诱使对手出单的行为，那就是直接的刑事犯罪——任何时候，高频交易不能违背为市场提供流动性的初衷。

（三）骑士资本的梦魇：乌龙指

对高频交易来说，其天敌不仅包括操纵市场信息的幌骗交易，还包括引起系统故障的乌龙指。

美国骑士资本成立于1995年，是华尔街最知名证券公司之一，规模庞大，风格稳健，业务遍布全球。骑士资本的高频交易平台可以把来自于不同机构客户和零售客户的交易订单组合起来，形成一个巨大的撮合池，当市场流动性不足的时候，通过投放公司自有资金为市场提供需要的流动性，因此骑士资本也是美国证券市场上最大的流动性提供商之一。由于该平台强大的交易处理能力，不只是买方，一些美国证券市场上重量级的证券公司也是骑士资本的客户，通过上述平台向交易所和其他交易中心发送交易订单，比如著名的网上折扣经纪公司E-Trade、TD Ameritrade和史考特证券经纪公司。其中，TDA证券是美国最大的网上经纪商公司，客户账户的数量接近600万，拥有的客户资产达到5000亿美元。骑士资本的这种超级交易平台极大提高了交易效率，但同时也埋下了巨大的运营风险。

2012年7月27日，系统维护人员在系统升级过程中，遗漏了一台服务器，没有升级上面的高频交易系统SMARS。该失误导致公司在8月1日纽交所开市之后，不到一个小时的交易时间里损失4.6亿美元。

根据美国证监会的调查结果，从9:30到10:15的45分钟交易时间里，骑士资本原本只收到由零售客户发出的212笔小交易订单，交易系统原本仅应该把212笔交易订单发送到纽交所，但出错的交易系统却在不到45分钟的时间里发送了几百万笔交易订单。

事故期间，纽交所在这段时间里成交了超过400万笔的交易订单，平均每秒钟的成交超过了1500笔，涉及的股票代码达到了154个。错误交易导致纽交所启动了熔断机制(Circuit Breaker)，并对部分个股启动临时停牌。当日交易开始20分钟之后，纽交所才确定错误订单来自骑士集团。最终纽交所查验了140只非正常交易股票，取消了其中6只股票的全部交易。交易事故之后的骑士资本陷入经营危机，5个月之后便被GETCO公司兼并。

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