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实时风险:量化投资者必须了解的金融科技、高频交易与大盘闪崩
作者 : [美]艾琳·奥尔德里奇(Irene Aldridge)史蒂夫·克拉维奇(Steve Krawciw)著
译者 : 熊振华 译
出版日期 : 2020-04-20
ISBN : 978-7-111-65082-9
定价 : 69.00元
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扩展信息
语种 : 简体中文
页数 : 283
开本 : 16
原书名 : Real-Time Risk What Investors Should Know About FinTech, High-Frequency Trading, and Flash Crashes
原出版社: John Wiley & Sons
属性分类: 店面
包含CD : 无CD
绝版 : 未绝版
图书简介

投资者在面对越来越变幻莫测的市场。技术进步、监管放松、全球化交易以及新型金融科技的应用,让金融市场成为了巨量数据的汪洋大海。在1987年与2010年闪电崩盘以及更多的黑天鹅事件的面前,普通交易者对于整个市场的了解必须更进一步。本书作者讲解了微观市场理论的大致思想,对于交易风险监管者提供了全新的微观交易市场的视角,解释了实时风险对于投资者的重要性,揭示了投资者应如何规避实时风险,从投资者的角度讨论高频交易对投资者的冲击,为闪电崩盘提供了一个新的解释可能性,讨论金融科技对风险管理与交易的冲击,为分析新技术形势下市场变化,提供了有益的视角。

图书特色

在金融科技与对冲技术泛滥的时代
面对经历了5次熔断历史的华尔街
如何应对无法预期的系统性风险

上架指导

投资证券股票

封底文字

当硅谷技术走进华尔街交易室
金融技术将彻底颠覆交易形态
5G时代的投资手册

本书讨论了
面对微秒级别的交易,什么样的风险管理策略才是有效的
量化交易时代,闪崩产生的机制,如何避免类似的黑天鹅事件
舆情系统如何大数据化
暗池、交易所与市场结构
社交媒体如何影响金融市场

FinTech已经影响了我们商业的方方面面,而本书则偏重于交易与系统风险。
它探索了微观市场结构、闪电崩盘与高频交易这些量化交易领域的前沿课题。
不同于看着K线图与财务报表的前辈,千禧一代的交易员在用数学与编程语言改变着金融世界的规则,传统的交易者如果不懂这个世界就很难在FinTech主导的世界生存。

推荐序

今年新冠肺炎疫情在我国和全球爆发,成为影响世界经济社会发展格局和改变人们生活方式的重大公共卫生事件。武汉封城、百姓居家隔离、人人戴口罩、社区网格化管理,成为抗击疫情的中国方案,这是在习近平总书记亲自领导下,全国人民团结一致,举国上下抗击疫情的中国篇章。反观西方国家面对疫情,采取群体免疫,崇尚个人自由,事实证明这对于及时防控新冠肺炎病毒的传播于事无补,从而酿成新型冠状病毒的大流行。这次疫情给世界人民带来了痛苦和挑战,人们已开始反思,疫情导致全球出现金融危机和经济衰退,世界格局会发生怎样的变化?究竟消费主义、成功主义是生活本来的面目吗?如何让灵魂跟上前进的脚步和追求人的全面发展?“福兮祸所倚,祸兮福所伏”,这是中国人自古以来的辩证思维,也是我们需要牢记的智慧。
熊振华同志是一位勤奋好学的年轻同志,喜欢研究股票市场交易,也有幸与我共同经历了我国2015年股市异常波动的应对,具有非常丰富的市场经验和理论知识。这次他利用工作之余,将这本介绍美国金融科技发展及其风险的书译成了中文。在我们国家要打造规范、透明、开放、有活力、有韧性的资本市场的大背景下,研究美国资本市场的运行情况,是一件有意义的事情,量化金融尤其是一个好的切入方向。
美国的量化金融渊源可追溯到20世纪七八十年代。在个人计算机和互联网诞生并得到普及后,华尔街很快将科技发展的前沿成果与金融产品交易结合起来,率先用电脑程序来实时计算股价变动,推演买卖策略,提高了金融产品的交易效率。但是水能载舟亦能覆舟,一味地追求个体效率,而忽视了宏观的稳定性,最终会带来巨大的风险。
量化金融最初带来的教训就是美国1987年的“黑色星期一”。
回溯到20世纪七八十年代,以布雷顿森林体系崩溃和两次石油危机冲击为时代背景,西方各国经济动荡、通胀加剧。美国共同基金、养老基金等对风险有要求的机构,通过采用投资组合保险策略来减少系统性风险。在这种策略下,投资者先根据自身能忍受的最大损失额来确定一个保底额,然后通过持续调整资产组合中风险资产和无风险资产的配置比例,对股票和期货等风险资产主要采取追涨杀跌的方式,确保资产净值不会触及保底额,同时又能享受风险资产价格上涨的收益。刚刚崭露头角的程序化交易保障了策略的执行效率,促进了该策略的广泛运用,但这也带来了风险的积累。1987年10月19日星期一,在没有任何征兆的情况下,美国股市突然暴跌。起初,股票市场出现了一定跌幅,电脑程序监测到股价下跌后,按照组合保险策略设定的机制,卖出股指期货与现货等风险资产,降低组合风险。当大量策略采取同样的操作时,加剧了股价下跌的压力,导致市场流动性匮乏的恶性循环。最终,当日道琼斯工业指数跌幅超20%,美国股票市值损失高达6000多亿美元,并引发了全球性的股市暴跌。这就是美国资本市场“黑色星期一”的由来。风险暴露后,1988年美国在纽约股票交易所和芝加哥商业交易所引入了熔断机制,给市场交易提供了一个“减震器”,希望以此抑制程序化交易的助涨助跌效应,也为应对技术或操作风险提供了应急处置时间。
在今年美国金融市场震荡中,量化金融产品有关键性的影响。
三十多年前设置熔断机制的契机,今年又重新打上了注脚。受新冠疫情蔓延和石油价格战冲击,2020年3月9~18日,十天内,道琼斯指数、标普500指数和纳斯达克指数分别暴跌23%、19%和18%,引发全球金融市场剧烈震荡,通常为避险资产的黄金与股票和债券市场同步暴跌。注定要载入资本市场史册的是,美股十天内出现了四次向下熔断和一次向上熔断。本次美股出现如此剧烈震荡,很多人认为对冲基金、指数化基金与量化金融的广泛结合是关键因素。一方面,较多相类似的量化金融策略集中平仓挤兑了市场流动性。由桥水基金最早采用的风险平价策略(Risk Parity)在今年美股暴跌中成为舆论焦点。风险平价策略的原理是通过在各类资产上平均分配风险,达到更好的风险分散效果,从而实现给定风险水平下的收益最大化。2008年以来,由于该策略运行情况良好,得到越来越广泛的认可和运用。据测算,2018年美国风险平价类基金总规模达到1.5万亿美元。该策略在正常金融环境下可以良好地运行。但在今年出现的金融市场震荡中,当风险资产和无风险资产同步下跌,所有金融产品的波动率都快速上升时,大量具有相同行为模式的“风险平价策略”都启动程序化卖出交易和平仓,加剧了股票、债券和黄金等所有类别资产的下跌,形成恶性循环。另一方面,ETF加剧了股票之间价格波动的同步性,将下跌效应传染至整个市场。在美国,近年ETF成为越来越受欢迎的交易工具。风险平价策略的重点投资对象正是ETF,如桥水基金在2019年年底的前五大重仓标的均为指数ETF。据统计,2018年年底,美国ETF持有美股市值规模达到2.7万亿美元、占比6%。对冲基金率先集中抛售ETF,导致价格下跌向整个股票市场传染,形成各类投资者平仓的一致行为。在这次美股震动期间,ETF交易量达到了创纪录的水平,占到美国所有股票交易的37%,比2019年的平均水平增加了10个百分点。
中国应加强监管和研究,防范量化金融发展带来的风险。
今年美联储将联邦基金利率调低到了0~0.25%,将无风险收益率几乎压缩至最低水平,这将给养老金、保险等投资机构的收益率带来很大压力。大量资金迫切需要找到低风险高回报的投资机会,这可能促进对量化金融创新产品的需求。在我国,量化金融产品和交易的发展历史并不长。但随着近年来我国金融产品多样化和衍生化的发展,结合大数据、人工智能、区块链等新技术向金融领域的不断渗透,我国量化金融产品供给有望取得进一步发展。
总的来看,量化金融发展是客观的需要。但我们需要注意的是,伴随着金融创新活动的发展,风险也在积累。量化金融产品从微观层面只是金融产品的创新,如果该产品风险关联性强,规模增速过快,叠加起来到宏观层面则可能产生系统性金融风险。2015年股市出现异常波动,正是场外高杠杆配资使用的HOMS系统,以及股指期货市场的量化套利交易等量化金融产品带来风险的集中爆发。
如何在追求发展的同时,防范量化金融带来的风险?我们需要发挥中国特色社会主义制度和国家治理体系的优势,加强监管体系的顶层设计,包括使用更合理、更有效的监管手段,把高频和程序化交易的门槛、信息披露和集中统计监测等纳入到监管范围之内等。除此之外,也需要有更多的人力和物力投入到对量化金融产品和交易的研究中来,加强对风险的识别和分析,才能更好地做到防患于未然。这也是翻译本书的意义所在了。
以此作为推荐本书的序。

2020年4月9日

图书目录

推荐序
致谢
第1章 硅谷将至!·1
每个人都在融入金融科技·4
千禧一代来了·9
社交媒体·12
移动互联网·14
更便宜、更快捷的技术·21
云计算·21
区块链·23
快速分析·24
最终全都和实时数据分析有关·27
章末测验·30
第2章 不再是旧时代的数据·31
数据·31
数据的风险·34
技术·40
区块链·44
所有区块链都具备哪些共有元素·45
结论·55
章末测验·56
第3章 暗池、交易所和市场结构·57
新交易时间·71
我的订单去哪儿了·73
执行大额订单·77
交易成本和透明度·79
结论·80
章末测验·81
第4章 谁在你前面抢跑·82
幌骗、脆弱的流动性和高频交易·90
基于订单的谈判·108
结论·112
章末测验·113
第5章 你家后院里的高频交易·114
进取型高频交易的影响·122
股票中的进取型高频交易·131
美国国债市场里的进取型高频交易·134
大宗商品市场里的高频交易·136
外汇市场里的进取型高频交易·138
结论·140
章末测验·140
第6章 闪崩·141
闪崩期间都发生了什么·142
检测容易引发闪崩的市场条件·158
高频交易应对闪崩负责吗·168
结论·171
章末测验·171
第7章 新闻分析·172
新闻的传递·174
公告之前的风险·185
数据、方法和假设·190
结论·202
章末测验·203
第8章 社交媒体和物联网·204
社交媒体与新闻·210
物联网·218
结论·224
章末测验·225
第9章 金融科技时代的市场波动·226
数据太多,时间太少—欢迎预测分析·230
想降低金融市场的波动性吗?到网络上去展示
 你的想法!·232
市场微观结构是投资组合优化的新因素·234
是的,你可以预测T+1日的波动率·236
市场微观结构是一个影响因素吗?当然·239
案例研究:改进外汇交易执行·244
长期投资者将微观结构纳入组合调整决策·246
结论·247
章末测验·248
第10章 为什么风险资本下注于金融科技管理风险·249
颠覆的时机已经来临,且不是人们所看到的那样·252
金融科技里的数据和分析·255
金融科技作为一种资产类别·257
在哪儿能找到金融科技·258
金融科技成功的因素·260
金融科技的投资案例·262
金融科技企业是如何赚钱的·264
金融科技和监管·266
结论·267
章末测验·268
作者简介·269

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