简介人工智能在基金界的应用现状 (二)卖方交易员被冲击

原创 2017-10-28 袁玉玮 WaterWisdoms

要点:

◦各大银行用算法交易取代的是卖方交易员(sellside traders),不是自营交易员(prop trader)

◦裁员压力主要来自金融资产的电子化交易普及,尤其是以前电子化最低的固定收益和大宗商品(FICC)部门

◦裁员压力主要来自ETF的扩张

◦算法交易和高频做市行业也是ETF增长的受害者,全行业收入从2009年72亿美金滑坡到现在的11亿美金

往期:

简介人工智能在基金界的应用现状 (一): AI ETF,LCH对冲基金TOP20,BlackRock的AI/量化团队

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算法交易并没有取代自营交易员

传说的国际银行大裁交易员,目标其实是场内交易员、执行交易员、做市商,并不是有自主交易权限的自营交易员。

由于文化不同,中国人理解的交易员指自营交易员,一般在买方(投行自营部,公募/对冲基金,资产管理公司等)或个人;但在国际市场,除了特指prop trdaer,说的其实是卖方交易员,一般在券商,投行卖方部门和做市商。

先简单介绍一下国外投行的不同交易员职位:

图片来源:美国证监会

a.场内证券掮客 (floor broker):交易所会员,一般是券商,安插在交易所的交易员,负责落实交易。这个职业早就因为电子化交易几近小时,最近全球最后的红马甲也终于在港交所退出历史舞台。

b.做市商 (market maker):同时在买卖价格挂单,优化证券流动性,撮合市场交易的公司或个人,他们的收益来自买卖差价。高频交易其实大多属于这一类,比如传说的百战百胜的的高频大神Virtu,和2012年因为程序升级不及时轰然倒塌,后来被Getco收购的Knight Capital (曾经是纽约交易所和纳斯达克最大的交易商,17%的交易量出自其手) 都是高频做市商,不是对冲基金。导致百年老店巴林银行倒闭的Nick Leeson(尼克里森)其实只是期权的做市商,并没有自主交易权限,这也是他为什么进监狱的原因之一。

c.销售交易员 (sales trader):销售交易员一般在投行负责开发客户、维护客户关系,给客户提供交易策略(一般由卖方分析员提供),试图拿到交易订单。拿到后再把指令给交易前台;后者做定价(主要对衍生品)和执行交易。

d.执行交易员 (execution trader):销售交易员从客户拿到单子,交由前台的执行交易员执行。法律规定执行交易员要为客户利益做到最有利的执行,即最优的价格——单子大的时候要尽量减少对市场的冲击。交易执行一般有4个途径:

  1. 发指令给场内交易员:由人工执。

  2. 发指令直接给交易所或第三方做市商:这时地方交易所,或第三方做市商会给券商付流量费。

  3. 电子交易(ECN:Electronic Commonications Network):由电脑系统撮合。

  4. 内部消化:券商奇特部门如果有囤积的相关股票,他们会决定是否动用库存。

e.自营交易员 (proprietary trader):一般在券商或投行的自营部门,用公司的自有资金(或客户的资金,在次债危机后受限制)交易。策略覆盖从套利,到价值,宏观;可以说出了不具备公司架构外,和对冲基金没有太大区别。欧洲最大的对冲基金之一,Arrowgrass前身就是德意志银行的自营交易部门。金融危机后,为了防止系统性风险,限制银行的风险偏好,美国推出Dodd-Frank法,导致越来越多的投行自营部门被分离出来变成对冲基金。另外还有一些自营交易公司,国外比较知名的有First New York Securities,Infinity等。

当然,随着技术的进步,自营交易和做市商之间的界线越来越模糊,因为做市商和对冲基金都大量使用高频交易。

执行交易员的角色也在进化,在许多对冲基金内部,要求执行交易员具备算法交易的能力,来完成自动化交易。

同样的进化在投行卖方部门或券商更显著。近年来,由于技术的提升,和央行过度释放流动性,以及监管趋严,带来一系列连锁反应:

1.ETF管理规模越来越大,侵蚀了市场的流动性和交易量,不但导致卖方交易员失业和收入减少,连高频公司的代表Virtu收益都连续3年衰减;

2.公司回购越来越多,减少了股票流动量;

3.电子化交易在固定收益和大宗商品交易的普及,卖方交易员裁员主要在这些部门(FICC);

4.自动化交易和高频交易的普及;

5.量化基金的增加;

6.自营交易员从投行剥离出来。

由于以上原因,传统的场内掮客,销售交易员,执行交易员带给企业的利润越来越低,成本越来越高,所以被淘汰的主要是这些人群(见图一、二、三:可以看出,电子化交易增长显著的固定收益和大宗商品部门,裁员最显著)。

注意!人工智能或算法交易在这里并没有抢夺自营交易员的饭碗,相反,他们同时也被ETF的增长受到冲击,比如高频做市全行业收入从2009年72亿美金滑坡到现在的11亿美金。

拥有自主交易能力的自营交易员是最难复制的技术或人才,他们并没有显著受到算法交易冲击,反而变成对冲基金,获得了更大的自主权力。

图一:全球10大投行前台裁员的趋势

图二:2012-2015全球电子化交易的显著增长,尤其在固定收益和大宗商品(裁员最严重的部门之一)
图片来源:Bank of America Merrill Lynch

图三:2001-2015高盛金融资产和证券的电子化交易量增长

图片来源:Goldman Sachs

图四

图五:ETF持股份额的扩大

图六:ETF管理规模的增长

另外,投行为了节约成本,不止卖方交易员被电子化和算法交易冲击,连卖方销售也开始被人工智能替代。JP摩根和高盛都宣布,要使用机器学习技术优化IPO发行销售。

“We also use machine learning to drive predictive recommendations for Investment Banking. Last year, we introduced the Emerging Opportunities Engine, which helps identify clients best positioned for follow-on equity offerings through automated analysis of current financial positions, market conditions and historical data. Given the initial success of the Emerging Opportunities Engine in Equity Capital Markets, we are expanding it to other areas, like Debt Capital Markets, similarly basing predictions on client financial data, issuance history and market activity.”

未完待续

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