如果不是看到了国内证券交易市场存在高昂的隐性交易成本,夏阳还在国际投行做着高管。

  “不在这个行业的人或许不能想象这样的成本有多高。比如一次证券买卖交易,仅交易成本就超过千分之五。尽管这个数字看上去不大,但是对于每天动辄数十亿、百亿交易额的券商、金融机构而言,这个成本是很可怕的。而这成本最终,都要分摊到各个散户头上。”

  有着深厚算法技术基础、又在国际投行做了数年高管的夏阳,决心要改变这样一种老旧局面。

  隐性冲击成本高昂

  一般在5‰左右

  沪深两市一天的成交是多少?按照近日一份报道,这个数字为5000亿元左右。即使交易惨淡的情况下,规模也超过3000亿元。

  很多人可能不知道,这5000亿元交易额背后,还有一项庞大的交易成本。这个成本,不仅仅是股民在通过证券公司等中介机构买卖股票时需要交纳的中介服务费和税金,还有一项隐性成本。

  隐性交易成本,相对而言大小则不易估计,既包括了投资者在投资准备以及交易过程中发生的信息成本或费用,也包括交易本身对市场冲击后产生的成本。

  这种冲击成本,是交易中需要迅速而且大规模地买进或者卖出证券,未能按照预定价位成交,从而多支付的成本。冲击成本被认为是机构大户难以摆脱的致命伤。

  有报告显示,经过测算,沪深300成分股组合总冲击成本一般在5—6‰左右,这种冲击成本在80%的概率下很难被突破。冲击成本最小的20只股票总冲击成本为2—3‰。

  尽管近几年我国股市流动性有很大的改善,但与国际市场相比,仍存在非常大的差距。比较上海市场与欧、美、亚洲等市场的流动性成本,可以发现,上海市场的流动性不仅远远低于德国、东京、纽约、泛欧、伦敦、纳斯达克等成熟市场,也低于印度、墨西哥等新兴市场。

  这一现象,对从2004年便入职瑞银高管的夏阳来说,再熟悉不过了。“我本身是学习算法的,对自动驾驶也有研究。后来到了国际投行做算法工作。2015年,我决心在国内创业,方向就是做智能算法交易平台,通过算法交易降低证券市场高昂的隐性成本。”

  算法如何把交易成本降低80%?

  所谓算法交易,简单理解就是通过算法执行大额证券交易。算法交易的诞生,便是为了将大单拆分成大量较小的交易,以减少对市场的冲击,降低机会成本和风险。这也是算法交易的基本原理。

  但实际操作中,还需要考虑复杂的市场环境和交易环境。比如一个大单要拆分到多小、以什么样的频率交易才能不影响市场,再比如交易速度、对市场流动性的侦测。

  夏阳说介绍,金纳科技用了六种算法的组合,包括时间加权均价算法、成交量加权均价算法、交易量百分比算法、价格跟踪算法、盘口捕捉算法和快速执行算法。

  怎么理解呢?打个比方,如果一家券商要在一定时间内以10元每股的价格买入100万股。如果按照传统的方式只是买买买,市场一看这只股票短时间被大量买入,必然要涨价,比如涨到10.1元。这样一来,交易量越大,成本增加就越大。

  金纳通过时间加权均价算法,测算出一定时间内以一个什么样的平均价和交易频率交易会使得交易对市场影响最小;然后根据成交量加权均价算法测算,结合历史交易量分布及当天交易情况测算在什么时机下单最平稳;下单后,价格跟踪算法便实时侦测市场,当市场价格相对于参考价格处于有利时,放大这段时间内的下单成交量,当市场价格不利时,降低这段时间内的下单的成交量。而快速执行算法,则能够保证,在尽可能快速成交的同时降低对市场价格的冲击。

  在这个过程中,交易时间由交易员根据当天市场情况进行设定,金纳时间加权均价算法时间最短可设定为半小时,然后是一小时、两小时,甚至半天、一天。如果交易员判断当天市场上涨,他就会尽可能在较短的时间内完成交易。然后根据限价(把交易价格限定在一定标准以下)或者市价(交易价格随市场价格波动)规则进行交易。当然有一种极端情况,如果在限价规则下,当天没有达该价格的交易,则交易无法完成。

  夏阳称,当这一套组合算法应用时,可根据不同市场状况随时变换着,“按照我们实际应用,能把市场上5‰的冲击成本率降低到1-2‰,最高可以降低80%。”

  智能算法交易的潜在群体是散户

  “目前我们服务的都是大型B端机构,包括公募基金、私募、券商等金融投资机构。”夏阳说。在服务这些机构时,金纳科技提供整体解决方案和算法定制服务,按照交易额收取一定比例的服务费。

  3月8日,金纳科技对外宣布完成了一笔规模为3000万元人民币的A轮融资。“这一个市场已经逐渐受到人们的重视,而量化投资和交易技术平台的优势也在逐渐显现。我们接下来就是要挖掘潜力,寻找更多的用户。”夏阳称。

  潜力在哪里?夏阳觉得,国内量化交易的潜力并不是大机构,而是众多的散户。

  有数据显示,国内一般法人持有市值比例常年高于60%,散户和机构投资者持有市值总和不到40%。对比散户和机构投资者,近几年散户持有市值平均为20.7%,机构投资者平均为15.6%,散户持有市值高于机构投资者。

  由此可见,无论是市值规模还是数量规模,散户比例都高于机构。“尽管散户看上去每一次交易量并不大,不会造成较大的市场冲击成本。但是如果放到整个市场上看,散户所有用的上规模和交易频次都高于机构,他们才是市场冲击成本的主要贡献者。”夏阳说。

  这正是智能量化交易技术平台所要改变的:让散户逐渐机构化,让机构逐渐专业化,最终让整个市场更趋于稳定,减少投机和波动。

  目前,这个市场仍在起步,但从技术平台到算法交易策略,针对智能算法交易的入局者已经开始增加。“越来越多人看到了这个市场的潜力,智能量化交易会是一个趋势,未来这个市场的竞争一定很激烈。”夏阳说。