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中国量化交易与美国的差距本站

　　在量化投资领域，不仅中国的技术储备不如欧美，最先进的科学模型如FBI使用的人脸识别模型、NASA的空间物理模型、地质勘探的重力模型等也是如此。目前在量化交易支撑的整个泛行业的科研和技术储备都相对落后。国内量化交易基金经理在本土化方面有很强的优势，但是研究水平和视野不如国外同行，这不仅仅是能力的问题，更是技术环境的问题。与其他交易策略不同的是，量化交易并不仅仅依赖于交易人才的市场直觉(但这很重要，往往会激发策略灵感)，而是在很大程度上依赖于科研开发能力和硬核技术。

　　第一类是传统策略量化。很久以前，交易者就开始做趋势策略、反转策略、做市商策略等不同风格的策略，但当时都是手工操作或者半程序化的。随着市场的发展和技术的成熟，量化交易对这些策略的研发和实施进行了程序化，从而提高了研发的效率和水平，降低了交易成本，在很大程度上消除了人的不稳定因素。这种量化交易策略可以说是利用技术提高了原有策略的实施，交易频率和规模都发生了变化，但本质上并不是一个全新的策略范畴。以前赚钱的策略可能赚的多，但是赔钱量化的策略不能变成赚钱，这就是“错误的思维和量化救不了你”。

　　第二类是科技驱动的量化交易策略。这是一种纯粹或主要基于技术差异的策略。这个范畴也有一定的历史，但它确实成为一个巨大而有吸引力的战略范畴，是在近10年计算机技术飞速发展的过程中产生的。常见的情况是，一个组织因为采用的算法更高效，计算机硬件更强大(超级计算机)，在速度和计算上有着潜移默化的优势，从而在交易中抢占先机，利用自动化在日内交易中交易大量产品，以巨大的交易量产生稳定的收益。这种战略、IT技术、科学模式起着关键作用，这就是“技术是你的思维方式”。

　　较早开始高频交易的Tradebot就是这种策略的典型用户。2002年达到每天1亿单。大约在那个时候，许多传统做市商被Tradebot和Getco等新的电子做市商挤出了市场。后来，Tradebot和Getco利用技术碾压其他电子做市商。2005年，Tradebot剥离了BATSGlobalMarkets，后者现在是美国第三大股票市场。当Tradebot在1999年成立时，工作室位于美国农村堪萨斯城的一个小地下室里。天又黑又潮湿，只有五名交易员坐在电脑屏幕前监控交易。当时每台电脑都配备了一套软件，叫做Tradebot。但是，Getco的战略运用更广，野心更大。2012年，同样是资深做市商的奈特因技术故障向纽交所发送了大量错误订单，造成4.4亿美元的巨额损失，两个交易日股价暴跌70%，被Getco以18亿美元收购。

　　第三类是新的量化交易策略。这是一个由于计算机技术的发展而慢慢发展起来的策略。它并不完全基于执行的技术优势，而是更多地基于使用技术来开发新策略。例如，统计套利交易策略需要更多的计算机计算资源来进行数据挖掘模式识别，这在以前是仅靠人力无法胜任的。信息技术的发展和成本的降低使得这些策略的研究和开发变得可行。这就是“技术生成新策略”。

　　西蒙斯复兴奖章基金长期持续的高回报给人们留下了深刻的印象，但媒体不太了解的是，Tradebot一年到头每天(而不是每月或每年)都在持续盈利，因为复兴期间有许多新的基金需要外部投资者融资(赚钱奖章很早就停止了外部融资，然而，新基金的实际表现比勋章差很多)，需要一定程度的IR，而Tradebot对外部投资者不开放，自己低调盈利，这也是HFT的共同特点。要不是市场几次动荡，HFT被拉出来当替罪羊，媒体批评，基本没多少人知道这个低调的范畴。

　　这个行业量化投资的高技术含量，使得它吸引了大量的数学博士、物理博士、计算机博士，利用本学科最先进的技术和科学模型开发出更先进的模型，推动技术进步，回馈其他传统行业。最明显的是显卡和GPU的快速发展，这在一定程度上是受高频交易对巨大计算能力的需求所驱动。世界上有大量的超级计算机，不仅在物理实验室，在对冲基金也有。返回搜狐，查看更多

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