【申城论剑】闪策信息科技公司CTO刘可博士发表主题演讲

在下午的“金融机构的衍生品之路”分论坛上，闪策信息科技公司CTO刘可博士发表主题演讲，以下为演讲内容：

大家好！虽然我这个题目是讲技术和风控，我也不想太深入到技术去。所以只是简单讲一讲技术服务的对象。

先讲关于美国交易，特别是在二级市场交易技术发展的历史。最开始的时候国内讲程序化，大家不断在讲程序化、量化交易，什么是程序化呢？美国在使用金融交易，特别是二级市场这一块我们最早叫Program trading交易，但真正的程序化交易是electronic trading。Program trading到现在为止在美国也是比较大的盈利模式，就像张总说的，要交易一揽子的外汇，一揽子外汇是使用Program trading的模式去交易的。electronic trading更重要的是慢慢把交易变的更细。我这个图不是很准确，在美国electronic trading和 algorithmic trading 是同时出现的，electronic trading出现原来最早的原因是2001年的时候美国监管层把美国股票交易价格增量从八分之一块钱减到了一分钱，导致了非技术的从业者收入降低，促使了大量成本降低之后不得不用计算机取代人，因为人的成本无法维持。国内很多时候谈起算法交易的时候，我个人接触下来，很多情况下大家把算法交易有一点点“妖魔化”，算法交易更重要的是把交易的成本降低，而不是去追求利润。算法交易更重要的是控制风险。

在过去十年特别是2006年以后出现的ATS，主要是指Dark Pool(暗池），它就是与交易所有竞争关系的交易场所，这个东西的出现其实是美国SEC鼓励的，这样才能引入已经非常平稳和平淡的交易过程当中引入竞争。让人和交易所竞争，这样交易所技术才能提高。在ATS出现之前，纽交所的交易量可以达到市值交易量的60%以上。ATS出现之后纽交所的交易量降到了12%甚至还要低。我个人觉得国内也出现了这样的情况，每一个交易所支持的产品其实很单一，没有任何人与交易所竞争。

但是正因为没有人与交易所竞争，我们的交易所技术在交易环节当中从前到后进步是最慢的一个环节，而且远远根不上形势的需要，反而会导致大量的问题出现。这一页是关于中国交易技术的发展，我不深入去讲了。这一页主要讲量化技术在国内相关的交易技术，我们最早只有CTP一个交易平台，慢慢会有其他的平台，然后行情会增快，这个原因主要是市场需求，只有真正的经济或者趋势才能促成市场变化。这是六个主要原因导致金融技术驱动和变化来降低市场准入的门槛。也就是说交易价格的变化成本太高，对所有老百性来讲的话交易门槛很高，参与者会少，这样流动性会小。

个人觉得中国今年的情况很大程度是流动性在降低，特别是在股票这个市场。没有流动性交易就不活跃，不活跃就会是恶性循环。怎么促进流动性回暖？就是把门槛降低，让更多人去参与到不同的交易活动当中去。提高生产率是肯定的，这是我们不断在做的，从人类开始征服这个世界就开始把生产力在不断的提高。法律法规的压力是国内目前碰到最大的问题。监管层面有大量的法规在不断的更新和迭代，这对于我们交易技术来说也是巨大的压力，也是增长和不断进化的非常重要的动力。我们做技术的其实最重要的关心是合规，反而不是我们的技术性能问题。因为如果说追求短时间的效益去打破合规的需求，对你来说只是短时间的效益，而不是长期持续发展的过程。

所以我们去帮助监管层提高他们的技术要求和技术水平，通过这个过程提高做技术人自己的业务水平也是很重要。客户的压力和整体经济形式压力大家都感觉到了，但是现在个人觉得最重要、最重要的一点是海量数据的引入，为什么这样讲呢？刚开始的时候利用计算机程序做交易的时候，我们能够接触的技术解决方案性能就很低，然后它能处理的速度和计算效率也很低。随着生产力的发展和技术水平的进步，大量的数据开始慢慢被融入到交易过程当中去，我们刚开始的时候会持有交易所提供技术行情，慢慢会引入每天静态数据，比如说你的分红、并购这样的数据。

其实这些数据的引入大家很早都已经接触到了，但是目前在国外有很大的趋势，要利用其他看起来非常不相关的数据提供交易。为什么呢？这个市场竞争者的技术进步导致市场的技术慢慢趋平，你看得到的我也看得到，别人看不到的是你套利的空间。Bloomberg 为什么成功？它提供各种各样不同的数据，它把所有的天气预报都放在Bloomberg Terminal 里，为什么要天气数据呢？其实天气数据非常重要，它影响全球的经济，也影响场内的交易。举一个例子，现在预测明年南美天气会变坏，会影响什么交易呢？会影响大豆的交易，因为中国现在的大豆主要是靠巴西的进口而不是再依赖于美国，如果说做期货趋势交易的话，特别是大豆这个产品，如果不去考虑你的风控，不去考虑长期的天气预报，你很可能会有失误。

现在国内的交易更注重的是量化高频。它是一个微趋势，微趋势也是要有很多的数据。像交易铜等其他的产品，如果仅仅是靠国内的行情，对你来说它的变化或者套利的空间会比较小，但如果看到整个国际的行情，套利空间会就会比较大一些。

下一个数据就是法律数据。每一个判案都对我们的场内交易会有对应，但是我们单个人、单个交易员、单个分析者是看不到这些东西的，风控如何控制？是靠专业的平台引入数据来做分析，这就是风控技术与风控相结合提供指导的方法。

下面我想说一下目前技术发展在金融行业的五大领域。第一个是区块链移动支付，第二个是人工智能和机器学习，第三个用天量的数据。原来讲海量的数据都是在讲T级P级数据，现在比这个量还要大。国外的趋势就是大量的这种过去十年非常血腥高频交易竞争当中，幸存下来的专业交易团队或者专业交易公司他们在自建大量的数据以及研究机构。很多时候国内国外专业的机构他们在招的data analyst, data architect, data scientists，为什么这样做？因为数据信息越来越重要会影响到我们的交易。

先进的交易平台不说了，这是大家在国内感受最深的，先进的交易平台会影响到每天的交易额和交易结果。3D打印技术有一点点偏，我们用硬件追求更高的利润，也是要靠新的硬件以及生产技术来解决的，这是非常高效和快速提高硬件性能的方法。这也是现在主要五大技术的趋势。

关于区块链技术，现在是一个比较敏感的区域，其实虚拟货币今年走向不好，为什么走向不好呢？比特币价格一直在跌，去年大家都觉得它具有有非常好的前沿性，现在悲观的原因就是因为在全世界大量的专业团队开始逐渐引入比特币交易，造成比特币暴利的利润空间被专业的交易模式趋平了。一旦高效交易模式的引入市场，市场利润空间就会降低，所以区块链相关的虚拟货币自然会减少它的利润空间。

机器学习和人工智能，是和天量的数据结合在一起的。如果没有机器学习和人工智能对数据整合是做不到的，我们如何选取数据没有一个标准。我们现在真正下一代的交易策略不在是靠人工去算，前一代策略是招好几个人做数据分析和信号选取，每天做回归测试。从大量的交易状态去选取相关的信号，每天从100到200个选取十到二十个支持的交易策略变化。现在发觉有数据的引入下，要准确追求你的利润，最重要的就是你的信号源要多，你不可能在实盘交易过程当中选取不同的交易信号，阿尔法是受不了，只能通过人工智能和机器帮你筛选大量的信号。

其实我们讲回归措施是有三个层面。最重要的一点和最基础的一点就是交易数据相关，这是我们的基础回归测试。这个国内做的还是比较成功的。第二个根据回归测试做趋势前瞻。举个最简单的例子就是信号筛选，这在国内也慢慢出现，这一点在欧美也是比较成熟。下一个就是我说的第三个层面，第三个层面怎么做呢？首先第一点我们有海量、天量的数据。第二我们有大量的交易信号，这些信号也是我们去筛选出来的，我们有几千个上万个交易信号的时候没有办法每一天去筛选第二天的交易信号，我们就用人工智能的方法把当前的交易市场的变化切成不同的市场状态，这会使对应不同信号的单位逐步缩小。

等到有信号单位之后再用人工智能的方法再去掉最高的信号。假如有20个信号，在交易过程当中每来一个行情算20个信号，这20个信号你的成交率很低，所以如何在信号中选出最应让你知道的信号呢？很简单，在头一天晚上去把二三十个信号里相关性最高的去掉。当一个信号加上来为你达到95%的准确度，另一个达到90%的准确度。那么这两个信号相关性是很高的。两个里面选一个就可以保证有90%的准确性，同时又保证你是最快的，这才是真正用人工智能的办法去筛选信号的方法，也是交易系统最重要的功能，这在欧盟也好、国内也好都是初级阶段。

目前发展最好的技术方面就是前台的技术，前台技术主要指的就全自动化的交易系统和高性能的计算。证券柜台对前台的技术依赖并不高，前台技术有高性能的计算，至于数据它是属于前台而不是交易者，是属于买方而不是属于卖方。

这个图是我从网上抄的。这个图是说RMS风控的系统。在整个交易从前到后的技术解决系统当中，我们有交易所系统、技术提供商或者是说卖方系统，在国内主要就是柜台或者报盘系统。然后就是交易者应用层的交易策略，交易策略有它的风控系统。

报盘系统的风控我们做也已经很好了，这一点大家都比较熟，策略端的风控系统千差万别。我想讲的是这个图里没有的，也就是交易所的风控系统，目前我们国内，个人觉得交易的风控系统做得最糟糕的，或者不符合交易现实的。我们有很多的恶意交易参与者，恶意交易参与者他们很多时候是高频的交易者，他们会用恶意的交易策略去影响市场或者操作市场。虽然Spoofing是有很多不同的变种，但是有共同的共性，发起行为的交易者是没有交易意愿的，唯一的想法就是说用Spoofing操作市场，要把所有具有交易意愿的交易者理出来，要看到你的底价，要用你的底价让交易发生，举个例子，我们最差要11块卖掉，但是市场现在是10块钱可以卖，对我来说是有差值的，Spoofing就是把你所有的流动性和价格探索出来，这就是恶意的情况。

国内交易所是没有真正的办法在实时去发现，事后我们通过数据分析结论，可以发现恶意操作市场行为，但是实时盘当中是发现不了的，这是一个薄弱的环节。专业的投资者可以自己在实盘当中探测有没有人恶意影响市场。很可能海外投资者发现恶意影响市场价格的时候就会停止交易，你会发现市场流动性会减少一半以上。一个成熟、竞争高效的市场流动性都是专业投资者提供的。他们是以做市商的策略，流动性虽然说是买方提供的，更重要的是靠做市商提供出来的。而Spoofing它真正冲击的就是做市商本身，如果做市商不能够获得一定的利润，市场流动性就会往下走。

我个人觉得现在很大程度上就是缺乏有效的流动性造成的，从技术角度来讲的话，虽然像我们这样的公司可以提供报盘系统的风控和交易系统的风控，更重要的是交易所风控能够达到实时的，这样才能够保护真正愿意或者理性、专业以及持续性的交易。这个是报盘系统的风控，这是和我们公司产品相关的，我不再讲了，这主要是国内比较专业的报盘系统都有的两层三级风控，没有特别的差别，只是说不同的细节上会有差别。我个人觉得我们的系统也好，别的公司系统也好，都会提供差不多的这种系统，关键是策略。

国内很多交易策略在风控这一端是薄弱的，为什么？因为不同的交易产品，哪怕是同一个交易所的交易产品，他们的风控都会就大的差别，这需要大量的技术平台支撑。我们会听到很多国内参与者，特别是券商团队，他们做风控的时候都是用Excel表格做的，也就是大盘比较稳定的时候会比较稳定，这样造成没有办法做风控，没有办法去前瞻对冲你的风险，这也是一个欠缺吧。

算法的交易风险在什么地方呢？主要是因为市场的高功能性，而且算法的相似性会造成大量不同的算法。算法都是人写的，我也是写代码的，是人都会犯错误，所以代码永远有Bug。我们很大程度上从客户的角度来讲为什么算法会有风险呢？我们写一个算法告诉你并算法怎么用，客户去用了，平时用的很好，但要市场有一点波动会出问题，客户并不知道算法具体在某一种场景下会怎么用，所以算法的设计要非常的标准，算法的使用也要非常标准，这是算法要向客户公开的部分。算法不是用于交易策略者追求利润的，它是交易参与者控制成本的，所以算法交易是非常标准的工具手段。

第二，算法缺乏评估的手段。为什么缺乏评估手段呢？国内外一个状态，就是有大量的算法提供，但是从来没有真正标准的平台提供同一个算法、同一个提供者性能是多少，效率是多少？如果我们有公开、权威、集中的评估平台去评估算法使用，就会避免这样的风险。什么样的平台可以做这样的事情呢？有一个很权威的回归措施平台，大家把自己的算法用历史的数据、不同的场景，在很多的场景用同一个算法去检测，这样就会对每一个算法进行评测，评测之后你的算法效率就会很清楚，谁的算法效率是最好的？速度是最快的？这都是可以评测出来的。

市场上算法技术开发者有些差距还是很正常的。前面张总也提到好几个问题，我想多讲几句关于相关风控的。张总提到收益互换，我们讲一下信用调期。我觉得衍生品最大的发展空间就是信用调期上。信用调期是一个好东西，它就是我们金融市场的保险，举个简单的例子，什么是信用调期呢？信用调期的意思就是说假设我借了一万块钱给张三，他在一年时间里应该连本付息还给我两万块钱，这时候我觉得可能他还不了两万块钱，但至少我要让他还一万块钱的本钱。我就说我找李四买一个信用调期，这个时候评价张三的信用，可能有90%的情况下可以还回来，可能有10%的还不回来。那这样我付一千块，如果张三还不了二万块钱李四给你还本钱，我就是多付一千块钱。如果两万块钱收回来我就赚了9000块。

在整个金融市场里信用调期的目的就是公司债、企业债发行的时候有第三方帮你保值，美国的次贷危机主要就是因为这个原因造成的，但信用调期其实是很健康的产品。什么时候造成信用调期变成次贷危机呢？是CDO。举个例子，我有一套房子，我拿去抵押了一百万，拿到抵押的人又把房子抵押给第二个银行，又抵押一百万。第三个人又到银行又去抵押一百万。这一套房子抵押了三百万，我要还不了银行这一百万，这个房子的拍卖是卖不了一百万的，可能最多卖60万，这时候三家银行每家银行亏40万，而美国信用调期会包装上百次。   

摩根大通在次贷危机之后三个月发行了一万五千亿美金的信用调期，这是什么概念？美国GDP也就是这样的数量级。这是它一个公司以及华尔街有十几个公司在干的事情，一个环节垮了所有环节都垮了。我说的是在金融市场风控最重要的一点，我个人觉得就是没有抵押的产品就是你绝对要避开的，CDS连续抵押就是没有抵押，没有抵押的产品一定是要避开的，通过技术是可以从海量数据里抓起来的。

第二个就是外汇交易技术的风控。外汇交易它跟场内交易非常不一样，就像张总讲的一样，外汇交易是相对的价格，它有大量的交易场景和交易场所，特别是很像国内现在场外期权的交易，没有集中交易的场所，也很像比特币全世界的交易模式，没有集中的交易场所。一旦没有集中的交易场所，我们就可以看到交易的套利机会到处都是，为什么外汇交易利润空间最大？就是因为外汇交易的套利空间是无限。股票只有一个或者其他几个交易所进行交易，而同一个外汇可以在不同的国家去交易，有几十个外汇可以同时交易，而且时间差是永远存在的，它的套利就是时间差，计算机永远是连续的。这个时间差只不过从原来的几分钟变成后来几秒钟以及几微秒、几纳秒，但是只要是计算机产生的，计算机就可以把它抓住，所以套利空间就永远在。但是风控很难去做，现在不是讲外汇的风控，而是场外期权的风控跟外汇风控非常像，如果不能做严格的风控，一旦高技术引入到场外期权环节当中来，因为乌龙指造成的事件损失将会巨大，而且对整个方向会有一个致命的威胁，希望大家特别注意场外期权的风控，当我们发现有些程序化的交易技术引入到场外期权以后，如果有这个问题千万注意，以上就是个人意见。

风控的复杂性和市场的高效性，怎么说呢？一个成熟的市场是非常高效的，当你看到套利机会的时候迅速就没有了，只有很快消灭套利机会的市场才是高效成熟的市场，决定高效市场最关键的就是技术本身，只有技术进步才。如果把程序化交易进步当成虎狼看待，我们其实不会创造高效市场的。只有做好了风控我们才能够去迎接技术进步对高效市场的推动。只有高效市场我们的市场才会是健康的，有大量的流动性进来，才会真正做到我们市场是为投资者服务的，而不是为投机者服务。

我今天就讲这么多，谢谢大家。

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