市场大幅逆转速度达史上最快 宏观交易领域也被机器“占领”

这两年，令人“跌破眼镜”的事件层出不穷。15年股灾大盘跳水、英国脱欧、特朗普胜选、意大利修宪公投，每一次事件披露之后，市场行情都要跟着剧烈震荡；交易员若是没有三头六臂的“手速”，都很难跟上市场走势的变化。

这样紧迫的市场环境下，运用机器算法的基金机构却可以火中取栗，不乏有量化策略在去年年末至今的特朗普行情中大赚一笔。过去认为宏观面上的新闻政策，总是需要人去收集整理汇总分析，宏观交易是作为碳基生命的人类理所当然的“地盘”；可是现在机器深度学习乃至硅基人工智能的进步，不禁让人怀疑，人类在宏观交易败下阵来，还需要多久。



图1：市场对事件作出反馈的时间越来越短：15年股灾~65天/ 英国脱欧~5天/ 特朗普胜选~16小时/ 意大利修宪公投~9小时

JP摩根（小摩）在近日报告中，运用数理和定性指标对这一趋势做出了解读。小摩认为近期市场驱动因素中，宏观事件日益占据主导地位，而市场走势对于新信息披露的反馈速度，也愈加迅速；其背后的原因，或为高频交易技术升级带来的微秒级反应速度，以及当下高度信息化社会中智能终端和社交网络的普及，导致市场信息的高速更新消化。



图2：跨资产转折点密度达到过去十多年来最高，市场震荡越来越频繁

小摩认为，近年来从各国央行对市场采取种种干预措施，再加上地缘政治局势前景的不确定性，市场会受到更多宏观因素影响并不值得惊讶。但正投入运营的新一代全自动式量化策略，已能做到实时抓取处理新鲜出炉的新闻发布和数据信息，市场的反应时间进一步受到压缩，才是市场走势频繁震荡的元凶。

坐拥量化策略的投资机构都想搭上市场大潮的顺风车，从事件波动中套利分一杯羹，殊不知大量跟风头寸的纷至迭来，却导致每一轮行情的持续时间越来越短，对交易速度的要求越发苛刻，交易窗口变得稍纵即逝。宏观投资者将首当其冲受到这一趋势的威胁。如果“手速”不够快，无法与机器算法相竞争，就必须承担市场转折点上存在的巨大风险。关注基本面的股票投资者也不能幸免。股票越来越多地受到不直接相关的宏观因素影响，而因此挤占了本来应该呈现出来的公司运营基本面信息。

同样受到影响的，还有过去经济学研究中的重要概念盈余惯性(post-earnings-announcement drift, PEAD)。在公司财报公布后，获得较高利润的公司股价，倾向于在公布盈利额度后向其超额资产回报方向再“漂移”数周甚至数月，而财报结果不理想的公司股价则相反，会向不利方向“漂移”同样长的时间。这样一个过去为人所熟知的金融现象，在近十年竟逐渐销声匿迹（图3左），现在每当财报发布，立刻就会反映在当时该公司的股价走势上。这还进一步成了近年来股票定价季节性波动的诱因之一，平常本来涨势良好的股票，每到季度财报发布前后就会突然股价跳水产生强烈市场波动，而这种季节性定价分歧也就是在过去十年（图3右红线为10年数据，蓝线为30年数据）中才变得如此显著。



图3：盈余惯性的逐渐消失，和股价随财报公布季节性波动的常态化

小摩还将注意力放在了被动投资（指数基金）资产规模的大幅扩张上。小摩称，10年前的指数被动投资仅占总资产规模的15%左右，现在则已攀升到了35%的历史新高。如果指数资产相对总资产规模较小的话，被动投资确实是费效比极高的投资策略，被动投资者无异于是在高利息低风险的投资组合当中存钱；可是一旦指数资产规模扩张过大，被动投资就会对市场的定价效率造成不利影响，导致市场资本的错误配置，大公司的资本雪球越滚越大，小公司则完全融不到资，即便具有优秀的基本面也无人问津。图4中被动股权资产的占比增长与美国股市新增上市公司数量之间的反比关系，反映了被动投资风靡的当下为未来市场埋下的潜在隐患。



图4：被动投资份额增长与新增上市公司数量呈反比

小摩最后在报告中警告，人类投资者面对层出不穷的量化算法、机器学习和人工智能，将不可避免地认识到自己处于无法弥补的劣势，丧失与之竞争的能力；而量化跟风策略造成的定价偏差，倘若不能及时纠正积重难返，很可能造成一次大规模的市场重新定价事件，届时后果不堪设想。

本文作者：WEEX·张一苇

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