淺談高頻交易的擁擠效應

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來源：FICC與資產配置 |

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從筆者跟蹤以及與同行的交流來看，6月股票高頻策略（包括高頻Alpha、日內T0）都比較難做，很多投顧市場中性產品業績都出現虧損。這次回撤跟2018年8-9月、2018年12月-2019年1月兩次回撤有共性的原因，包括市場流動性匱乏、基差擾動等，另外一個不可忽視的因素是股票高頻策略的規模急速擴張，市場出現內生性流動性問題。

一、業績表現

股票高頻策略產品形式主要有兩種：市場中性（絕對收益）跟指數增強（相對收益），實現方式可以通過高頻alpha、日內T0或者兩者結合。我們先看看這些產品的業績表現（選取的都是主流投顧的代表性產品，數據統一從2018年初開始）。

圖1是市場中性產品從2018年開始的業績曲線，為了好比較做了標準化處理，不同投顧產品差異性還是較大。

圖2是指數增強產品從2018年開始的業績曲線，為了比較也做了標準化處理，指數增強產品有些是對標滬深300，有些是中證500，還有一些產品是全市場選股沒有對標某個具體指數。圖3是市場中性產品月度業績箱體圖，每個箱體中間實線部分是中位數，從箱體圖可以看到今年6月份投顧收益率整體表現一般。本文接下來主要討論影響業績表現的幾個因素，以及股票高頻策略未來可能值得關注的幾個方面。

二、市場流動性

股票高頻策略表現跟市場流動性直接相關。我們這裡簡單做了一個統計，把滬深兩市的月度總成交金額加總，跟中性策略月度收益中位數做一個散點圖，可以明顯看到收益率跟成交額是一個正向關係。由於股票高頻策略普遍具有很高的換手率，當出現交易擁堵的時候，流動性因子也可能從折價變成溢價。另外一個方面是流動性匱乏導致交易成本（衝擊成本）增加，侵蝕了收益。

從上證指數（深證成指也類似）走勢跟交易量的關係可以看出，下跌狀態導致投資者成交量不活躍，加劇交易摩擦成本（學術文章研究也發現上漲跟下跌的交易摩擦成本具有不對稱效應）。從2018年開始，上海證券交易所有11個交易日成交金額跌破千億，其中2018年12月11日只有854億，這11個交易日都集中在2018年8-9月、2018年12月-2019年1月期間，市場連續下跌，導致成交萎靡，給高頻策略帶來很大的挑戰。

交易成交量的下滑，導致市場指數波動率（見圖2）同期也出現下降。一般而言，股票橫截面差異小影響高頻alpha表現，股票日內波動小影響T0策略表現。

三、升貼水率

自從15年股災股指期貨限制政策出台之後，股指期貨貼水就是一個老生常談的問題（股災之前的貼水更多是成分股現金分紅導致的）。升貼水受到流動性、市場情緒影響較大。在指數上漲階段，市場情緒樂觀，交易量活躍，更不容易出現貼水（見2019年2-3月上漲階段）；而指數下跌階段，市場情緒悲觀，交易量不活躍，更容易出現貼水。

從這個角度來看，指數處於下跌狀態，除了影響流動性之外，還容易導致期貨貼水，造成雙重不利影響疊加的現象，無疑讓股票高頻策略雪上加霜。貼水幅度有些時候到達年化10-20%的水平，對中性策略造成很大的挑戰。最近6月份IC貼水幅度較大（即使切換到遠期合約對沖，貼水幅度也較大），也是造成6月份業績較差的一個原因。

四、產品規模

除了上述市場流動性、基差擾動等常規原因外，還需要更加正視的是高頻策略的產品規模急速擴張造成的交易擁擠效應（Crowding Effect）。現階段由於市場處於下行震蕩區間，加上低頻alpha策略普遍失效，各個渠道都在力推股票高頻策略。在現有市場流動性的前提下，策略很可能已經超出了容量上限。頭部幾家投顧，現在打聽下來基本上規模都在80-100億規模之間。

跟同行交流下來，預估市場高頻alpha規模在600-800億之間，如果加上日內T0，總規模很可能過千億。6月份滬深兩市平均日成交金額才4500億左右，高頻策略產品日成交額已佔據了相當於一部分市場份額。

由於產品規模沒有確切的數據，筆者特意從中國基金業協會上爬取了28家相關投顧的產品發行情況加以佐證。圖1是28家投顧的在運行產品數量，其中最多的兩家有接近150個產品，這個也算中國市場跟國外市場比較特有的一個現象。

國外對沖基金一般都有時間較長規模較大的旗艦產品，國內由於要滿足渠道方的需求，產品一般都根據渠道方指定而設。產品數量多，無形中也增加了投顧的管理成本，以及不同產品之間業績的一致性及公平性問題。

圖2是月度產品成立數量及累計產品數，2019年1-6月28家投顧總計新增了538個產品，明顯看到最近幾個月產品發行數量比之前要多，正在運行產品數量累計近1500個。儘管沒有每個產品的具體規模（協會給出每家投顧管理規模也是一個區間，而且有一定的滯後性），但是新增產品數量可以從一個側面來佐證股票高頻策略產品規模在增加。

當策略規模達到市場容量上限，交易擁堵，市場摩擦成本會急速增加。如果沒有新的市場流動性注入，產品收益率要提升很難。關於這方面的深入研究，讀者有興趣的話可以參考2018年中國經濟學獎兩位獲得者王江及熊偉教授的研究成果。

王江教授將市場摩擦引入新經典金融學理論，形成新的資產定價的理論框架。其中包括：構建反映市場參與者交易需求的模型，為分析市場的均衡交易量和資產價格的特徵提供了新的理論；從市場摩擦角度研究市場流動性問題，為市場的流動性提供了新的理論分析基礎；分析各種摩擦可能帶來的市場有效性的損失以及相應的監管和政策措施。熊偉教授主要研究市場摩擦與投資者行為偏差，如何導致金融市場中的不完備與低效率。

五、關於股票高頻策略的幾點討論

很多人說，中國市場有最好的alpha,也有最糟糕的beta，市場風格切換快，期貨對沖貼水高，從一個側面說明了中國市場股票量化策略的多重困境。現在能夠在市場上存活下來的股票量化團隊，很多也經歷了因子數據源從基本面到量價、因子獲取方式從傳統計量回歸模型到機器學習等新方法、交易頻率從低到高的過程。

股票高頻策略作為現階段各個渠道主推的策略（屈指可數能夠同時滿足券商、投顧、投資者三方共贏的策略），如果現有市場流動性及期貨貼水都得不到大幅改善的情況下，下面幾個方面可能值得我們關注。

1、從因子收益端到交易成本端

之前大家都很重視因子收益端，很多投顧有成千上萬個因子，而且有相對成熟的迭代流程。在現有市場狀態下，因子收益端可以挖掘的新信息含量相對有限，交易成本端的控制顯得尤為重要。在交易成本端有三個方面可以拓展。

第一個方面是交易系統的優化，跟期貨交易系統相比，證券系統在行情加速、交易優化方面都還有很大空間（當然是在監管政策許可的情況下）。諸如盛立等軟體公司也發現了這方面的機會，最近開始在多個券商進行大規模測試。

第二個方面是演算法交易，相比券商PB系統提供的演算法交易，投顧還需要根據市場情況進行優化，設計新的更複雜的演算法交易來降低交易衝擊成本。

第三個方面就是市場衝擊成本函數預估，跟期權交易裡面的波動率曲面需要根據實際交易數據預估一樣，股票市場衝擊成本函數也只有投顧自己最清楚。投顧自己經過大量的實盤交易數據，可以預估近期的市場衝擊成本函數（Empirical Market Impact Function）,從而給自己的策略容量留足空間。

比如下面這個簡單成本函數就假設衝擊成本跟市場流動性及策略容量有關係，其中x是整體策略規模，y是市場交易額，ky是策略容量上限。在策略規模一定的情況下，流動性是衝擊成本的減函數；在市場流動性一定的情況下，策略規模對衝擊成本的影響是分段的。這個函數（連續不可導）只是一個例子，具體的需要投顧自己去模擬、交易、測算與擬合。

2、頭部效應加劇

股票高頻策略的頭部效應很明顯，前十大投顧佔據市場份額較大，而且這一趨勢應該還會加劇。頭部效應明顯一個原因是股票高頻策略無論從開發到執行都需要一定的技術門檻，而且需要持續積累，具有規模經濟效應。頭部投顧產品長期業績較為穩定且較少出現漂移，自然而然對產品要素及定價具有較高的議價權，處於「食物鏈」的頂端。

3、要警惕流動性風險

隨著股票高頻策略投顧與規模的增加，不可忽視策略雷同導致的交易者擁擠效應。交易擁擠一方面增加了交易摩擦成本，導致阿爾法收益衰減；另外一個方面增加了交易的尾部風險。

由於不同投顧之間交易信號、交易時段、交易行為等多有重疊，加上程序化交易，一些外部事件容易導致左側尾部回撤。關於這方面的詳細討論，有興趣的讀者可以去參考MAN Group今年2月份的一篇專題討論文章（需要PDF版本可以公眾號留下郵箱）。

千禧年的Israel Englander說過，換手率超過一定倍數的策略只適合管理自營資金。隨著頭部私募自營規模的擴大，既有市場流動性下的策略容量上限約束，未來股票高頻策略收益率是否會走向均值回復，會不會出現流動性之殤，策略演變方向何去何從。

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