细数近十年来的市场异动：算法交易和跟风抛盘的“魅影”已经浮现

“黑色星期一”。虽然这场股灾发生在30年前，但如今想来仍心有余悸——1987年10月19日，道指在一波又一波抛盘中下跌近四分之一。

当时谁也没有见过这样的股灾，至少在美国没人见过。事后市场人士在反省为何道指一日之内便暴跌508点时发现了一个罪魁祸首：旨在利用期货合约防范市场下跌的量化策略“投资组合保险”。该策略是指将一部分资金投资于无风险资产从而保证资产组合的最低价值，在此基础上将其余资金投资于风险资产，并随着市场的变动调整风险资产和无风险资产的比例。在当时，本该阻止市场暴跌的策略反而造成一个恶性循环，自动抛盘产生更多的抛盘。

自黑色星期一以来，市场起起落落。尽管之后市场人士一直对“投资组合保险”所引发的后果感到震惊，但是这并未阻止市场参与者继续重蹈覆辙：在随后的日子里，他们越来越依赖算法系统来选股、缓和风险、执行交易、押注波动性等。可怕之处就在于，这些算法系统似乎与引发黑色星期一的背后“元凶”有着共通之处：算法投资的激增创造了一种假象，让人们认为风险可以予以衡量并控制。

不过在近年来几次的股市异动中，股价均出现了突然的、剧烈的、让人摸不着头脑的波动，暗示着下一次市场大跌有可能因算法交易而变本加厉。Marketfield资产管理公司CEO绍乌尔（Michael Shaoul）称，目前股市要比人们想象的脆弱得多。

算法交易的“魅影”

2007年8月，量化投资基金大跌，造成一场著名的“量化地震”。至今都无人知晓这场地震的起因，但可以肯定的是，在震荡发生后，算法交易成为“帮凶”，造成了更进一步的下跌。专注量化投资策略的基金损失惨重：文艺复兴对冲基金在当月月初损失近9%，高盛的Global Alpha则遭遇两位数百分比跌幅。这场量化地震并未对大盘造成太大影响，标普500在8月前两周仅累计下跌3.3%，但它很好地诠释了在交易出现失误、太多基金因模型设置而被迫在同一时间抛售时会发生什么。

2010年5月6日，标普500指数在仅仅30分钟内便下跌7%，当时股票买卖报价远远脱离其交易区间，股票买价最低去到一美分，卖价最高可达10万美元。这一次，同样无人知晓其骤跌原因。在那段时间，投资者因欧债危机不断恶化而一直战战兢兢，但只此一点似乎不太可能促发自动化做市商抛盘。CFTC将此次事件归咎于一位期货交易员下的假定单；SEC则认为，起因是一家共同基金公司为寻求避险而在期货市场抛出巨额卖单。

之后监管部门和交易所作出了很多改革，但所谓的闪崩继续发生。2015年8月24日，道指开盘五分钟下跌近1100点。这次大跌起源于中国股市跳水，随后欧洲股市受波及，最后蔓延至美国股市。摩根大通策略师Marko Kolanovic的一份报告在当时广为流传，他把原因归咎为抛盘的恶性循环，将其比作是1987年的黑色星期一。

闪崩不仅限于股市。2014年10月15日，美国10年期国债价格飙升，造成收益率短短几分钟大跌0.35个百分点，然后又迅速回升。SEC将这次国债走势的突然波动归咎为自动化高频交易算法的作用日益加大。

最近的恐慌则发生在今年5月18日，当时追踪巴西股市的iShares MSCI巴西指数ETF盘中一度大跌19%，最终收跌16%。虽然5月份出现了一些利空消息——报道称巴西总统特梅尔因腐败丑闻身陷囹圄，但这似乎不能构成该ETF如此大跌的充分理由。Marketfield资管公司CEO绍乌尔将该ETF的大跌归咎为多种因子的综合结果，其中包括被动投资发展与算法交易。

抛盘引发更多的抛盘

目前，美股尚未遭遇过类似的大跌，只是在当前上涨阶段经历了众多“脆弱事件”（单日突然下跌）。由于股市处于牛市，且全球主要央行持续购债，市场在最初下跌后跟风者寡。而在1987年那场崩盘当中，跟风是一个重要因素。

不过，有市场人士认为出现类似情形的风险正在加剧，尤其是波动性目标策略和风险均衡策略。这两种策略中，前者试图维持投资组合的波动性不变，后者则力图使投资组合中的债券、股票和其它资产风险均衡——有时候会通过采用杠杆来实现。一旦波动性上升并高企，这些类型的基金便需要开始出售股票和其它资产，以保持其投资组合处于相同水平。只要抛售达到一定程度，波动性便会进一步高涨，从而导致甚至更多的抛盘。

在市场下跌时，大宗商品交易机构同样有可能迅速退出多头头寸、寻求做空股票，从而造成进一步抛盘压力。加州大学首席风险官、《理论的终结》（The End of Theory）一书作者布克斯塔伯（Richard Bookstaber）称，“抛盘行动导致更多抛盘行动”。

量化投资者称，他们已从以往的失误中吸取教训，如今不太可能跟风。此外，监管部门和交易所制定了相关规定来阻止未经确认的抛售潮，标普500指数在跌幅达到7%、13%和20%时将暂停交易。也许这些预防措施真的有用。在股市处于高估值、美联储即将启动缩表的今天，市场或许很快就能对此进行验证。

来源：金十数据

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