量化交易有什么优势呢？他认为，量化交易至少可以在选择交易或者交易中，会去除掉很多感情上的影响和干扰。量化投资也会比较容易带来更高的汇报，因为它是有些杠杆的，有对冲产品，可以在安全的资金下做到高额回报。它可以在成本方面利用到先进的交易技术，这方面有很多优势可以在市场上做到很小的交易很高的回报。但是，他提出量化交易也有风险，如果控制不好风险，控制不了对市场交互，有可能出现一些极端的现象。
以下是演讲实录：
夏阳：谢谢陈总，各位嘉宾得到下午好，非常感谢陈总对我的赞誉。我在瑞银亚太区过去七年一直负责电子交易和算法交易的业务，面向对象主要是全球机构客户，其中日本、澳大利亚这些市场可能在自动化交易、电子交易、高频交易的成熟程度高一些，过去也积极参与了国内自动化业务的开展，集中在刚开始为了为一些（QFII）客户，最近也为国内公募资金的自动化交易提供了一些帮助。今天主要介绍一下电子交易和算法交易的情况，上午很多嘉宾和领导也已经对我们监管层面，新产品设计，风险控制，一些大的层面上提出了很多设想和建议，和一些有意义的探讨，我今天主要在具体执行层面上抛砖引玉。
什么是算法交易？算法交易其实是一个比较具体的概念，指的是用一些计算机电脑建模型的交易方法来实现一些执行。但是跟我们量化的论坛和今天的话题比较相关的地方是在量化的交易的基金经理人有了这个交易策略之后在执行层面上怎么去到市场上真正去实现你所要做的那些目标。提到这个算法交易，很多时候也避免不了要提到对市场的冲击，怎么在交易的过程中，尤其是交易量比较大的买和卖的过程中避免对市场产生很大的冲击，尤其是对于市场的微结构的了解。从比较泛的层面上来讲，算法交易通常有几个部分组成，从量化分析来看往往有交易指令，我们要得到什么目的，在多少时间买入或者卖出多少股票，我们怎么做的市场的微行为，这里面有很多模型，有对市场价格冲击模型的分析，有对市场最优交易路径的选择，还有支持它的一些系统。左下角的分析系统是比较强大的数据和分析的工具，它是实时的，也有历史的，有涉及很多电脑、计算机在后台对大量实时数据作分析计算，提供一些结果为执行作支持。最后体现交易行为要体现在执行模块上，真正这个交易的指令转换成和我们交易所的买单卖单进行交互的过程，所以这里面是有很多具体的工作要做的。这个算法交易的一些哲学思想，就是说算法交易和自动化交易其实很多时候是从概念上讲是呼唤的，是同一的一个概念。算法交易和市场在交互的时候很大程度是怎么跟市场的流通性进行交互，通常来说你要想做到你的执行指令，你受到的限制是很多的，除了交易规则上的一些东西，还有很多是在确实跟市场做交互的时候，通常是你要买的市场上流通性是不足的，不足于你很快能拿到大的量，怎么隐蔽安全的，对市场不安全混乱的情况下按照这些指令达到你的目标。第二点，海外非常多的开发出来新的交易产品，因为市场上流通性不够，所以才会导致一些替代的产品，包括像新的交易所或者交易平台，甚至还有券商推出一些黑池、等交易方法，市场有分立的，不像中国完全统一在一个交易所，上海或者深圳这样的情况。对于算法交易来说，分类市场或者流通性不在一个地方，带来一些困难，事实上也有一些机会，要求有先进的动态管理工具才能够实现交易。
简单介绍一下不同的执行方面的算法，我今天的演讲主要是集中在执行层面，当然我们还有很多算法也是在我们投资层面的，量化交易层面的。在执行层面，通常情况下我们分为四类，第一类算法有一定的计划，或者说做一天的平均交易。第二类就是通常对市场实时性要求比较高，动态的去管理和监控实时的市场交易，以及市场订单的反应，或者做一些预测，做一些实现。这里面也有一些不同具体算法的名称，通常都是为了在短时间内，有限的市场冲击的前提下能做到交易的要求，这是动态算法。第三类就可能多一些，就是比较机会主义的，比较灵活一些的，有不同的要求。但是你也可以看到这个名字体现出来，这个算法为了市场开盘时间的交易，以至于不会影响开盘价，因为很多有集合竞价的开盘交易方法，还有冰山算法等等。就是比较灵活的各种各样的指令都能帮助你去实现，同时等于是为交易员提供了很多附加交易工具，为我们的量化基金经理人也提供了实现交易策略的方法。最后一类，可能跟国外市场相关一些，非常主动性的追求怎么样达到大的流通性，前面我提到流通性很难，很难拿得到，现在这个市场尤其是金融危机，怎么在这个市场里面做到很大的交易量，就是说怎么样在潜水的池子里还有鲨鱼能游起来，这样的一些算法，这就非常的集中。
我们用个分析的仓来描述一下算法交易的过程，算法交易对我们整个交易和基金的投资前后台的价值添加的步骤不是只是在交易哪一个地方，而是说整个交易前交易后交易中，都有大量的实时数据的反馈，交易后的这些模型的分析，各方面有很多价值添加的东西在里面。这些就是量化投资，只不过把量化投资的结果用来集中体现在执行层面。我们看看亚太或者全球交易的变化，可能几年前，十几年前通常还是左边的情况，大家靠电话里喊，跟市场进行交互，电影里看到纽交所或者期货交易所还在打手势，现在基本变成自动化这样的方式，确实是在后台有很多电脑的计算。
这是一个类似的例子，算法交易也可以推广到量化交易，对我们投资前后台的关系，算法交易可能带给大家的不光是交易的效果会好一些，交易的回报会高一些，成本会少一些，也会为我们至少从效率上从正确性上有很多很多其他的好处，这个好处实际上也就是我们人类进步过程中，比如说我们都在从十几年前慢慢的开始有电脑，现在开始人手一个电话或者Iphone，这个过程中大家体会到了技术对于我们生活和工作各方面带来的好处，算法交易只是其中的一部分，为我们交易员不仅能带来更好的回报，也能够减低错误，提高效率，有很多这方面的优势。
提到效率提高，也随之带来了对我们的挑战，就是我们可能看到了西方电子交易的发展过程中出了一些事儿，在西方和纽约也是出现了“闪电崩溃”或者因为电子自动化程度过高，有些时候会引发一些连锁反应，有可能会让我们的指数在几分钟内跌一千点，这就是从业人员要提高风险意识，尽量控制好这些使用自动化工具过程中带来的风险。
这个地方给大家讲一下算法交易在交易成本方面的概念，交易成本的概念大体是什么意思呢？就是说对一个基金经理人或者量化交易的投资策略会产生一个信号，希望这个时候卖，他的目标是希望在市场上平滑执行，不要造成他一卖市场就跌下去百分之好几，我们衡量他订单发出来的时候，市场当前价格作为执行标准，以最终执行价作为一个成绩，两方比较看卖的过程中市场跌下多少，理想是这个是零，做了之后没有影响市场，或者市场都不知道。但是不知道，只要有交易对市场就有冲击，你只要卖就会跌，你要买就会涨。你看右边这几个红字，大家比较耳熟能详的，给券商的肯定是，还有一部分是成本，还有一些实实在在产生了冲击，还有一些是机会成本，什么意思呢？就是这个交易不一定马上进行完，这个过程中有一些成本就叫机会成本，当然我希望我越快执行完越好，执行过程中可能单子很大，要几天才能执行完。这里面对市场的微结构的严重，怎么样又能快的做好，拿到流通性，又不要对市场产生很大冲击，这实际说穿了就是这个交易策略关键性的概念。回到左边看一下，不光是右边交易带来的成本，还有一些自动化带来的优势，以前没有自动化的时候，你的单子打过来可能电话来或者传真来，基金经理人有一些时间上的控制，这都是一些延迟，这些延迟是交易成本的一部分。这个照片上举一个例子，提到冰山，冰山上面那部分成本是你看得到的，但其实是很小一部分，通常冰山下面看不到的那部分是很大的，我们尽量是减少下面那部分，当然上面那部分是显性成本，这是由市场竞争和商业程度来决定的。
做一个小小的总结，为什么算法交易合自动化交易对基金经理人和投资人有好处，说穿了，要做一些交易，要在一定时间内买到股票，但是我自己在挑股票或者我这个交易信号认为，我这个交易是能够挣1个百分点的，那我赚的钱，就是说这两部分的乘积。流通性能保证你买到一千万股，同时又不让这个市场在我做的过程中产生价格的漂移，说穿了就是算法交易带给投资的好处。这是简单的名单，亚太区和全球，算法已经很成熟，标准的算法很多，还有一些不标准的，可以定制的，几十个几百个都有，这里面还是有不同的工作，有些算法适用全球，有些算法适用亚太区甚至只适用中国。瑞银这几年也做了一些工作，我们目标是为国内透亮主动投资的基金带来主动算法的服务，国内已经有很多客户，包括公募基金在用我们的算法，右边几个是我们正在开发的，正在准备为其他客户推出的定制类算法。
讲一下交易成本，在中国我们最近这两年多主要是推出了给公募基金这边客户的使用，不包括我们公司内部作为券商而言为QFII客户提供的交易。这有一个例子，提到市场冲击成本的比较，这里面可能跟欧洲，跟伦敦、德国一些市场作比较，上面这条线是上证自己发布的数据，横轴的订单大小通常越大，产生的纵轴变化就会越大，现在股票市场的交易成本比欧美的成熟市场看起来大不少，大家也理解，各方面对冲成本、工具都还不是很完善，所以你要要求向市场要流通性，你会发现这个泄露或者是这个交易的方法还是不够成熟的。蓝线就是我们这两年交易的实际实施情况，相比我们上证通常的客户来看还是有一些优势的，当然我们上证的结果应该说大部分都是散户交给的结果，所以你也可以想象，可能散户在交易的时候是不太看重这个交易成本的，他没有这个概念，通常情况下要做什么，就是DNA没有太多考虑说把单子分一，怎么做得稍微好一点，看看市场反应，再觉得做下一个单，整个上证的平均成本，所有在一起算之后还是比较高的。
这个图可能就是给大家介绍一下交易这个层面，海外交易怎么走的。海外就算不是电子交易，就算客户主动跟券商作联系的联系方式也是自动化电子发单，通过规约，所有的电子交易金融方面的都可以从上面走，发到券商，就证明海外的方法跟国内还是不同的，海外基金客户这边白色的单都是打过来我们帮它执行。我们的交易员接到电话或者是看到单帮你做。还有交易后，还有期货交易，这些都是工作模式。海外的投资银行和大券商，实际上就是说在公司内还有一个个提供服务的。这个市场开始出现很多分例，不同交易所，我们可以把单子发过去进行一些成交。
到我们国内来，你看到相对来说比较前瞻一些，大部分国内公募基金交易方法很简单，直接交易到交易所，券商没法在过程中提供很多负责。我们怎么为国内所有交易的客户提供服务，作为一个券商，在全球来讲电子交易比较多比较前沿的，我们怎么把这个服务心如，这就是基金方法，你可能看起来还是比较原始甚至有趣的交易方法。下面这个系统对于我们QFII客户，可以直接提供交易服务的客户来讲就是跟国外比较相似的交易方法，直接在公司内部券商内做这些服务，这就是当前现状下能做得到的。关于算法交易的情况，我也抛砖引玉，我简单说一下我们在量化这方面的设想，我们上午的领导和同仁讲的不少，我们先看海外对冲基金2011年交易的表现，提到月份收入，所有不同对冲基金的这些交易类别，他们不同的方法，你可以看得到，2011年表现应该说也是差强人意。
回到量化这边，量化通常情况下是什么交易方法呢？他通常是希望在市场上去找某一个现象的反复出现，就是说我们用电台电脑的方法去抓紧这些投资机会，不是说选股那样。量化这边主要在量化的战略方面，怎么找经常出现的现象，这是第一。这种现象在不同时间不同市场是不一样的，为什么这个领域非常有趣，也可以说不可重复，也可能看到有些前辈在某个市场做得特别好，并不意味着那个方法今天在中国就能做得好？这里面有很多挑战。第二是找很多产品的相关性，大家知道对冲。第三，比较短期一些价格的变动的模式，涉及模式识别，涉及价格开始突破，有没有可能继续往上突破，或者往回落，突破之后反转。最后一点，真正做到市场微结构方面的研究，纯粹从市场的供求关系，拿随便一个交易产品就分析它的供求关系，是不是从里面能找出一些短期的能够赚钱的方法。
出于这些量化交易的思想，我们历史上也出现了很多做得非常好非常有名的量化交易的先驱，大部分也是很成功的，所以我对他们还是很了解的。刚才我们谈到第四类，提到市场微结构，我们通常有很多名字，提到高频交易，高频交易出于量化概念来套，高频的量化交易还是在市场微结构，包括一些价格的模式。高频交易现在如果粗泛以量化作为市场微结构的投资，可以说在美国和欧洲已经占到很大的市场份额。这些交易量和我们主动选股投资方法的交互，也就为我们市场结构的变化带来很有趣的现象。
我们量化交易有什么优势呢？量化交易它至少可以在选择交易略的时候，或者交易中，他会去除掉很多感情上的一些影响和干扰，通常来说这是比较难易克服的，因为我们人嘛都是有感情的。量化投资也会比较容易带来更高的汇报，因为它是，上午我提到，有些杠杆的，有些对重产品，他可以在安全的资金下做到高额回报，而不是下注那样的得到量化回报，它可以在成本方面非常利用到先进的交易技术，这方面有很多优势可以在市场上做到很小的交易回报的战略，量化交易也是可以拿到的。量化交易，在历史上美国欧洲有做得非常好的，今天在座可能也都希望在中国能够很快的辅助出这样的，甚至超过他们的回报。当然量化交易也有风险，如果我们控制不好风险，控制不了对市场交互，有可能出现一些个极端的现象。
刚才前面提到过一些对冲基金的量化策略，我们在量化基金的量化交易上主要有这些思想，有套期保值、动态对冲、做事，专门还有市场微架构的产品。最后一个就是讲的是不是会突破，这些不同的量化交易的策略，门类还是很多的。我在上海的团队在国内做了一些尝试，下面是一个测试表，测定时间10年到今年5月中旬，表现出来还是不错。意思就是说在国内现有条件下还是有机会，很有机会，能够找得到量化交易成功的例子，这个例子是我们在做的，不是很大。另外一个例子回到一个简单的套期保值，前几年谈得比较多的话题，这个市场我们的这个期货和现货之间的差价，因为这个对冲产品的不完善，天生存在某一种对冲的机会，这里面也有一些机会可以去做，但是我举这个例子你也可以看到，它是非常讲究交易成本的。
刚才提到的交易，如果说做衍生品，做期货，我们大概是一个什么样的流程，这个意思就是说能实现的，在现有的监管前提，国内的技术条件，还有人才储备，这个交易是非常能够实现的，就是说如果说作为一个基金经理人，或者作为一个量化基金的管理人，你其实应该有足够的信心，说找到衍生品这边的交易策略，你有办法去，或者找券商也好，有办法帮你实现交易。提到PE的策略，你没有交易活动，没有各方面的IT人才，大家也可以一一起来探讨怎么实现交易策略。现在对量化交易关注的人很多，大家可能认为都是机会，应该说切入成本也不高，对新入门不久的同志来说还是比较容易上手的，找到一些自己感兴趣的领域进行集中式的研究，做量化投资不是那么困难的，这是我对大家的希望，鼓励。就讲到这里。
