曾经不甚显眼的量化交易，近期被舆论推上了风口浪尖。新监管形势下的量化交易应当何去何从？券商中国记者为此跟某头部券商专业人士进行了深入的访谈。该头部券商量化交易在行业内首屈一指。

“量化交易是寻找市场上的成交机会，交易量多来源于市场波动，而并非量化自身创造了交易量。”某大型券商机构业务人士张伟（化名）表示，量化的规模与全市场的规模结构有关，并不会出现自发的快速增长。但如今随着全A股市场流通市值的不断扩大，量化交易作为其中的一股不可忽视的力量，重要性正在不断提升。

从长期来看，A股市场量化交易还处于发展之中，并将伴随我国对外开发水平提升、市场建设完善而日趋成熟。但这也对我国资本市场的交易制度、监管机制、对冲工具等方面的完善性也带来了巨大挑战。在深化资本市场改革开放与不断提高资本市场监管有效性的背景下，量化交易正在坚持“放得开、看得清、管得住”的要求下稳步壮大。

金融交易的必然趋势

我国量化交易及程序化交易相对海外市场起步较晚却发展迅速，目前已经成为二级市场的重要组成部分。但张伟说，近期市场上部分对于量化交易量及市场影响的描述难免有失偏颇，忽略了量化交易本身存在的价格发现、提升市场有效性的积极作用。

回顾我国资本市场30多年的发展历史，从最初的人工填报纸质申报单，到后来的电话委托、终端下单，都是信息技术与金融市场进步带来的产物。各类新型交易方式的出现跟金融市场的成熟度和金融市场的信息化程度密切相关。

随着经济的发展和金融市场的成熟，证券期货的品种不断增加，相互之间的关联变得更加紧密与复杂，跟交易相关的信息量越来越大。“如果信息技术的发展能够允许投资者便捷地获得、储存并传播这些越来越多的信息，那么电子化交易的出现则是必然结果。这是人类金融交易发展的历史规律和必然趋势。”张伟告诉券商中国记者。

量化交易通常是指，以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

程序化交易则指的是，根据特定的交易数据、数理模型、交易策略等利用计算机系统寻找交易机会并致性交易指令的技术手段进行的交易。程序化交易按照交易频率可以分为高频和低频交易，按照交易目的可以分为套利、策略、做市、算法交易等。

而高频交易更加强调通过大量小单指令累计微小价格变化获利。在A股，高频交易主要是指产品换手率相对较高的交易。目前多数中高频策略的年化换手率在50倍以上，高于主动管理产品。但哪怕按照整体超过20%来估算，目前国内的量化投资单日成交量也仅有2000亿左右，相对于美国等成熟市场仍处于较低水平。

量化交易的2.0时代

作为国内主要投资策略和产品形式之一，量化投资策略的发展历程大体可以划分为两个阶段。

第一阶段大致在2010年-2015年之间，以多因子策略作为主要策略形式，量化1.0时代可以算是国内量化机构经历的初始红利期。

第一阶段差不多是2015第三季度以后，由于国内市场股指期货对冲成本大幅提升、传统因子模型Alpha难度增加等困难，量化私募基金逐渐转向“量价”选股方向。通过机器学习、大数据分析等工具，国内量化发展进入2.0时代。

与此同时，随着国内量化的不断发展，一批顶级量化私募开始发展壮大，并大致划分为两大派系——具有海外投资经验的海归量化，和脱胎于国内清北等高校的本土量化。公开信息显示，嘉恳资产、前海进化论、诚奇资产、鸣石投资、世纪前沿、明汯投资、天演资本、幻方量化、启林投资、衍复投资、金锝资产、九坤投资、灵均投资等均已迈入100亿行列。

“目前，国内量化私募基金的策略类型包括指数增强策略、量化多策略、市场中性策略、CTA策略等为主。”据张伟介绍，这种市场中性策略量化私募基金具有业绩表现稳健和低相关性两大特征，在非标类产品规模收缩的背景下，可成为类固收产品的替代选择；与其他策略业绩具有较低的相关性，是组合配置的重要品类，可以优化组合风险收益比，相对于主观多头策略，整体风险较低。

从规模来看，A股的量化交易策略大多数是挂钩指数的中性策略或者指数增强。与主观多头策略集中持有股票不同，这种策略主要是按照指数的比例配置股票，同时叠加一些日内增强策略，捕捉市场失效机会，因此很难造成市场的大幅波动。

监管有效性不断提升

为何近年来量化私募快速发展如此迅速？有分析人士指出，近期股票市场震荡加剧，指数长期横盘震荡，板块之间快速轮动，风格切换频繁等，正是量化策略施展身手的机会。

量化交易高度依赖于市场流动性，交易量通常不会超过全市场流动性的30%，这基本上是交易容量的上限。也正因如此，随着全A股市场的提升和整个流通市值的不断扩大，量化交易在A股中的重要性不断增加。

相比于主观多头的投资策略，量化中性策略收益稳定、回撤较小，投资者通过持有量化产品的净值不易受到市场波动的影响，此外，近年来机器学习等计算机技术的不断发展，也使得量化策略表现不断优化，投资者对量化策略的接受度也有所提升。

但量化交易发展再快，也总是离不开监管机制的保驾护航。无论是发展较为成熟的美国市场、欧洲市场、中国香港市场，还是发展中的澳洲市场、印度市场，均对程序化交易进行了明确的定义。

首先是确定程序化交易的监管对象，并对于程序化交易尤其是高频交易，加强了信息的收集和监管。其次是建立了相应的市场扰动过滤机制，包括完善市场异常情况的处理机制等。最后是建立了维护市场公平的一系列机制，并对扰乱市场的非法高频交易给出了明确的定义，同时加强了监管和处罚力度，比如对于“幌骗”交易等非法交易行为。

我国自2010年起在股指期货、期货交易、股票期权交易、股票市场等各类交易中不断完善程序化交易的有关监管制度，不断提升对于程序化监管的有效性。2019年发布的新《证券法》也关注到了程序化交易，规定通过计算机程序自动生成或者下达交易指令进行程序化交易的，不得影响证券交易所系统安全或正常交易秩序。