監(jiān)管機構(gòu)和投資者疲于應(yīng)對高頻交易(HFT)帶來的難題。這種速度極快的計算機化金融活動如今占據(jù)了交易的大頭。美國監(jiān)管部門認為,高頻交易一手制造了2010年5月的“閃電暴跌”(flash crash),令道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)(Dow Jones Industrial Average)突然大跌。然而,現(xiàn)在的高頻交易已與三年前大不相同,這是“大數(shù)據(jù)”造成的。
大數(shù)據(jù)指的是過于龐大或復(fù)雜(或兩者兼具)、無法用標準軟件高效管理的數(shù)據(jù)集。金融市場是大數(shù)據(jù)的重要產(chǎn)生者,交易、報價、業(yè)績報告、消費者研究報告、官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)公報、調(diào)查、新聞報道無一不是它的來源。
第一代高頻交易單純靠速度來發(fā)現(xiàn)利用價格差異,依賴這種策略的公司近年來的日子不太好過。Rosenblatt Securities表示,與2009年相比,2012年高頻交易公司的利潤下降了74%。光快是不夠的。我們與勞倫斯伯克利國家實驗室(Lawrence Berkeley National Laboratory)的馬科斯?洛佩斯?德普拉多(Marcos Lopez de Prado)提出,高頻交易公司越來越依賴“戰(zhàn)略順序交易”(strategic sequential trading)。它包含的算法可以分析金融大數(shù)據(jù),以識別出特定市場參與者留下的足跡。例如,如果一支共同基金通常在收盤前每一分鐘的第一秒執(zhí)行大額訂單,能夠識別出這一模式的算法將預(yù)判出該基金在其余交易時段的動向,并執(zhí)行相同的交易。該基金繼續(xù)執(zhí)行交易時將付出更高的價格,使用算法的交易商則趁機獲利。
這種新形式的高頻交易可能會誤入歧途,例如2013年4月23日的“無厘頭暴跌”(hash crash)——美聯(lián)社(AP)的Twitter賬號發(fā)出巴拉克?奧巴馬(Barack Obama)遭遇恐怖襲擊的虛假消息,引發(fā)市場下跌。與2010年5月的那次暴跌不同,此次暴跌的罪魁禍首不是快速拋售引發(fā)的更多拋售。它不是快速交易導(dǎo)致的暴跌,而是大數(shù)據(jù)導(dǎo)致的暴跌。如果監(jiān)管機構(gòu)認識不到區(qū)別所在,它們將面臨一種風險:新制定的規(guī)則只能解決陳舊、過時的問題。
大約兩年前,對沖基金開始普遍從社交媒體提取市場情緒信息,其理念是利用Twitter、Facebook、聊天室和博客用戶發(fā)出的成百上千萬條消息,開發(fā)交易算法,判斷出與各家公司有關(guān)的需求趨勢。然而,這些算法通常無法利用小數(shù)據(jù)集做出有效的猜測。近幾個月,一種算法流行起來——一旦有自然災(zāi)害或恐怖襲擊等意外信息公布,便立即拋出訂單。一個數(shù)據(jù)點出錯就能導(dǎo)致“無厘頭暴跌”,能夠引發(fā)它的災(zāi)難性事件未來必定會上演。
壞消息是,若要應(yīng)對新型高頻交易帶來的難題,就必須理解大數(shù)據(jù)與以往截然不同的挑戰(zhàn)。好消息是,監(jiān)管機構(gòu)似乎認識到了適應(yīng)變化的必要。本月,美國商品期貨交易委員會(CFTC)專員斯科特?奧馬利亞(Scott O’Malia)在紐約大學理工學院(NYU-Poly)大數(shù)據(jù)金融會議上表示,“魯莽行為”正取代“市場操縱”,成為起訴不當行為的標準。例如,盡管利用從幾百萬條Twitter消息提取出的信息進行交易合情合理,但一旦算法在新聞通訊中發(fā)現(xiàn)“炸彈”和“白宮”兩詞便拋出大量訂單,毫無疑問是魯莽的。
一個重要的問題是,我們?nèi)绾伪WC市場參與者負責地使用“大數(shù)據(jù)”?正如《哈佛商業(yè)評論》(Harvard Business Review)的文章所說,大數(shù)據(jù)需要大智慧。幾年前,CFTC曾考慮是否應(yīng)當讓監(jiān)管機構(gòu)對交易商的算法進行認證。監(jiān)管機構(gòu)干預(yù)的潛在風險是巨大的,更不用說還有知識產(chǎn)權(quán)盜竊的風險。各方可以達成一種妥協(xié):讓市場參與者提出一系列追蹤“魯莽”行為的實時指標,例如在買家減少時增加市場拋售壓力的行為。如果一家交易商逾越了多個“魯莽”行為的臨界值,它將可能被起訴。隨著市場的演化,這些指標可以調(diào)整變化;最重要的是,它們可通過全體市場參與者的一致同意而制定。
利用美國國家實驗室的資源是一種解決方案。勞倫斯伯克利國家實驗室擁有超級計算能力和雄厚的分析技術(shù),足以實時監(jiān)控這些“魯莽行為”指標,并且向監(jiān)管機構(gòu)匯報威脅穩(wěn)定的魯莽市場行為。傳統(tǒng)的停市機制在市場暴跌后停止全部交易。相比之下,實時監(jiān)控能夠?qū)蝹€參與者掃地出門,從而向誠信的參與者繼續(xù)敞開市場。
大數(shù)據(jù)的使用正在改變市場?,F(xiàn)在,我們需要改變監(jiān)管市場的方式。解決高頻交易問題的出路不是限制技術(shù),而是鼓勵對更復(fù)雜的技術(shù)乃至更大數(shù)據(jù)的利用。