股票交易的量化交易大全11篇

股票交易的量化交易篇（1）

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.05.103

随着社会进步，股票已深入人们的生活当中，只有正确地对待股票与统计学之间的联系，这样能更全面利用统计学知识掌握股票交易市场的变动规律，从而促进个人与团体的利益一致性。

在平时常见的文章中我们能经常碰到的是统计学的取样数据分析、回归分析、标准差等在股票技术分析、投资收益、风险预测中的常见实际运用，在其实际运用中股票价格统计数据也是统计学里的一个，统计学在实际运用中有着广泛的作用，本篇文章是从股票中最基本的股票价格统计数据开始，侧重以统计学在股票价格统计数据整理运算过程中的实际运用进行分析、谈论。

1 统计学在股票中的定义

统计学通过收集相关的资料，剖析资料和数据得到的结果的一组概论，准则与办法。统计分析数据有描写和推测统计两种方法。

（1）看大盘：汇集股票的相关材料，即调查统计。从头到尾，即全方位的去调查；有重点的看，即重点的调查；随机的查看，即采样调查；查找各种各样的有象征性的个人股票，也是典型的调查。

（2）股票板块：以某一标志将股票进行分类，也就是分组统计。例如钢铁板块等。

（3）阴阳烛：交易成功量与交易成功价格的高低决定其趋势，即是频数分布。

（4）牛市：股价呈飙升趋势，即是正J型分布。

（5）熊市：股票呈下跌趋势，即反J型分布。

（6）摸高，回落：股票飙升，至某一点时受到阻力后呈下跌趋势，即是偏态分布。

（7）探底，反弹：股票价格下跌，到某一地方撑持后上升，也就U型的分布。

（8）股票指数：加权平均数的运算，是质量指标指数。股票的价格是质量指标，成交的数量或发行量是数量指标。

（9）黑股：存在感过低，易失诸交臂。

（10）均线：股价算术的平均数。一般为加权平均。

（11）震荡空间：股票价格的波动曲线的均值偏差，也就是标准偏差。

2 股票的价格统计数据

2.1 股票的价格均值

股票价格的均数是反馈不同股票价格上下浮动的基准。股票价格均数是由证券交易场所、金融类服务公司、银行或新闻媒体整理而成的。为了能时刻了解各种股票而联合形成的行情市场整体的价格水平和完整市场总和的变化方向。

2.2 简易的算术股票价钱均值

1981年6月，查尔斯・亨利・道在《客户午后通讯》首次了一组之后被称作“道・琼斯工业股的股票价格平均数值”，也是全球上最早股票价格平均数值。

2.3 加权指数

加权指数是依据各种样本股票的销售数量或者是交易成交的数量依照权术来进行加权指数运算的股票交易价格的均值。因此销售的数量是权数的加权均值的股票交易价格，即是抽样股票的市场价值总和除以抽样股票的销售数量；以成交数量作为权数的加权均值股票价格，就相当于是抽样股票的全部金额除以抽样股票的成交数量。

2.4 修正股票交易价格的均值

修正股票交易价格均值是通过简便的数字运算的基本上，如果有分割股票、增加投资、发行新股的时候，经过改动除数，让股票的交易价格的均值没有任何影响。做法是以新的股票交易价格的全部金额除以旧的股票交易价格的平均数值，因此得出新的除数，然后再以运算期的股票交易价格总金额去除以新的除数，就可以得出修正的股票交易价格的平均数值。

2.5 股票价格的波动情形

股票的价格指标是本期股票的交易价格和某个前期之间相对比的相对数变化，是因为证券交易的场所或者是金融中介机构经过对股票交易场所里有一些具有象征性的企业所发出的股票交易价格，进行平均运算和发展变化情况相比后整理出一个可以提供了解股票出价、发价或者是价格的指示数字。整理过程包括五个方面：①挑选一些具有象征性的股票，当作整理过程中指示数字的样品股票。②按照规定的时间去股票交易场所上去收集样品股票的交易价格，俗称采样。③选择一个基础期，基础期的股价交易价格水准是100或者是1000。④要运用科学的方法以及高科技的手段运算出股票的指数数值。⑤要对外公布。

3 股票交易价格的运算

3.1 算术平均数

简易的算术平均数是在运算出抽样股票单个价格指数的基本上，加上总和算出平均值的一种运算方式。现在运用这个方法计算的有算术平均股价指数、英国的《金融时报》精算股价指数等。

3.2 综合平均法

综合平均法是各自把前期和本期的股票交易价格实行求和，之后把本期的股票交易价格和前期的股票交易价格的总金额相对比，从而得出股票交易价格指标的一个运算方式。现在运用这个办法的有美国的纽约证券所整理的股票交易价格指标，等等。

3.3 几何平均法

几何平均法是各自把本期和前期的股票交易价格互相乘后开方，之后再用本期和前期的相比较从而得出指标的一个运算方法。

4 综合加权法

（1）以样品股票前期的成交量或者是销售量为权数。现在应用这个方法运算有上海综合股票交易价格指数等。

（2）以样品股票本期的成交量为权数。现在应用这个方法运算的有我国沪深300指数等。

（3）以样品本期销售量为权数。现在应用这个方法运算的有标准普尔股票交易价格指数、深圳综合指数等。

（4）加权几何平均法。在股票交易价格指标的运算当中，大家为了能够知道交易在本期与前期中区别，提议出了加权几何平均法。现在使用这个方法运算的仅有英国伦敦《金融日报》工业普通的股票指数和美国价值线工业指数。

5 结 论

成功创立一种模型可以取得金融领域的顶尖荣誉，表现出了金融与数学的统计是有着不可分割联系。统计学和其他有关的学术在证券交易场所起着非常重要的作用，人们在以前运用简易的计算和算术方式已然无法去满足逐渐困难的金融领域的进展。近这几年，许多学院也都创立了金融系和管理系；北方工业学院的统计学学科创立了许多证券期货的模拟工作间；设立有关学科的就特别多了。

参考文献：

[1]薛佳佳.股票价格指数的统计编制方法及改进思路[J].商场现代化，2012（3）：117-118.

[2]李洪英.BP神经网络在股市预测模型中的应用――以上证股票价格收盘指数为例[J].中国证券期货，2012（2）：36.

[3]王立民，薛雅嘉，朱晓慧.世界股票市场统一指数设计与应用研究――对亚、美、欧三地区股票价格指数为样本的分析[J].北京科技大学学报：社会科学版，2012（1）：103-111.

股票交易的量化交易篇（2）

[中图分类号]F832 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432（2013）44-0028-04

1引言

随着经济的增长，我国居民储蓄不断攀升，近年来一直居于世界首位，而储蓄过高意味着投资或消费的不足，资金的活跃度低，不利于社会的发展。另外，我国股票市场在2011年年底再次转入低迷期，股票交易额在较低的水平上浮动，几乎停滞不前，股票市场未能充分发挥其对经济的积极作用。因此，在这个时期研究居民储蓄与股票交易额的关系极为必要，将有助于透视居民储蓄、股票市场间相互影响的周期与程度，引导居民储蓄向股票市场投资合理转化，从而降低居民储蓄，推动股票市场进一步发展，使二者在经济发展中更好地发挥作用。国内曾有学者对我国居民储蓄与股票交易额的关系进行实证研究，陈玉珍等（2005）认为，股票交易额影响着我国居民储蓄的变动，但居民储蓄的增长并没有引起股票交易额的增长。吴平凡（2007）的研究结果表明，股市交易的活跃程度和股指涨跌影响着投资者以及潜在投资者的储蓄行为，用来分流储蓄的股市并没有在很大程度上吸引住居民储蓄。康萌萌（2009）认为股票交易量 80%的增长依靠于经济增长和居民储蓄，而股市自身的发展对股票交易量的影响只占到 20%左右。李溪（2010）研究发现，长期来看居民储蓄额与股票市场成交额之间互为Granger原因，并且存在协整关系。张春雷（2011）通过实证分析推论出股票需求与储蓄存款同比增长率呈负相关关系。袁奥博（2013）研究认为，股票交易与居民储蓄存在长期稳定的关系，股票交易与居民储蓄负相关。

目前，国内学者均是对全国股票交易额与居民储蓄的关系进行研究，但全国范围内股票市场并未充分普及，经济发展不均匀。因此，本文以经济与股市均较为协调的浙江省作为研究对象，试图得出更有说服力的研究结果。

2现状概述

自2002年，浙江省居民储蓄快速上升，由年初的8823.12亿元突破万亿元大关，增长至年末的11242.84亿元，接着以较快速度增长，至2012年年末，居民储蓄余额已达66679.08亿元。其中，2002—2007年增幅较为平稳，2008年开始加速，2009年增幅最大，比年初将近增加1万亿元，2011年后增幅减缓。据统计，浙江省近年来人均居民储蓄在全国各省市中名列前茅，反映了本省人均收入水平较高，同时意味着可能存在消费或投资不足的问题。另外，浙江省股票交易额近年来经历了剧烈的波动，在2007年4月从3681.17亿元急速上升至9192.53亿元，接着大幅度向下波动，到2008年10月降至低谷1306.26亿元，2009年7月至2011年7月的两年间，一直在6000亿元的水平上下波动，其中在2010年11月与2011年3月两个时间段内骤增，分别高达18397.87亿元与13857.52亿元，然后快速跌落。2011年8月至今，股票交易额在4000亿元的水平上下波动。

近年来，浙江省股票市场的发展得益于经济政策、国际环境等有利条件，股票作为企业融资的来源，居民投资的渠道，对社会经济有多方面的影响。然而，从以上的数据分析中并不能看出居民储蓄与股票交易额的具体关系。因此，本文试图通过向量自回归（VAR）模型等方法对两者关系进行深入研究。

3实证研究

3.1数据收集

3.5VAR模型及其检验

向量自回归（Vector Autoregressive，VAR）模型可以用来预测相关联的经济时间序列系统，并分析随机扰动对变量系统的动态冲击，进一步解释经济冲击对经济变量所产生的影响。在建立好VAR模型后，应检验被估计的VAR模型是否恰当。VAR模型滞后结构的确定非常重要，在滞后结构中可以确定合理的滞后阶数p，判断模型的稳定性，下面进行AR根的图检验。

若VAR模型所有根模的倒数均小于1，即都落在单位圆内，则该模型是稳定的；若VAR模型所有根模的倒数均大于1，即都在单位圆外，则该模型是不稳定的。若被估计的VAR模型不稳定，那么得到的结果有些是无效的。根据VAR模型，可生成AR根的图，从图1可以看出，所有单位根均落于单位圆内，因而所建立的VAR模型是稳定的。

3.6脉冲响应函数

脉冲响应函数（Impulse Response Function，IRF）分析方法可用来描述一个内生变量对由误差项所带来的冲击的反应，就是在随机误差项上施加一个标准差大小的冲击后，对内生变量的当期值和未来值所产生的影响程度。

4结论

根据浙江省居民储蓄与股票交易额的实证研究结果，结合本省的现状与实际情况，得出以下结论：

第一，居民储蓄与股票交易额没有长期的稳定关系。股票交易额的波动性极大，其变化多数源于经济政策、国际环境与自身发展等因素，受居民储蓄的影响极小。第二，股票交易额的变化影响着居民储蓄，而居民储蓄的变化并不明显影响股票交易额。当股票交易额大幅度上升时，居民储蓄的增速明显减缓，大量储蓄被转移到股市投资上。第三，股票交易额对居民储蓄的响应时间持续1年左右，在第2个季度到达顶点。当股市行情上扬时，部分居民储蓄转至股市，股票交易额受其影响的周期为1年左右，影响程度在半年后最为显著。第四，居民储蓄对股票交易额的贡献率在30%左右，而股票交易额对居民储蓄无明显贡献。股市行情走好时，股票交易额约有30%的增长量来源于居民储蓄。

居民在拥有资金时更倾向于储蓄，仅把股票市场当做一个投机的场所。当股票市场处于牛市时，居民往往把储蓄转向股市；当其处于熊市时，资金再次流回储蓄。因此，完善相关制度，提供有利条件促进股市健康发展，有助于解决储蓄过高的问题，在经济发展中更好地发挥作用。

参考文献：

[1]陈玉珍，等.我国股票交易额与居民储蓄存款之间的VAR模型分析[J].统计与决策，2005（2）.

[2]吴平凡.我国居民储蓄和股票市场的相关性研究[D].成都：西南财经大学硕士学位论文，2007.

[3]康萌萌.经济增长、居民储蓄与股票交易量之间的联动效应[J].统计教育，2009（1）.

[4]李溪.我国居民储蓄与股票市场联动性研究[D].大连：东北财经大学硕士学位论文，2010.

[5]张春雷.关于储蓄存款同比增长率与股票需求关系的思考[J].中国证券期货，2011（11）.

[6]袁奥博，等.股票、债券投资和可支配收入与居民储蓄的关系[J].海南金融，2013（3）.

股票交易的量化交易篇（3）

一、文献综述

根据芝加哥大学著名教授fama所总结的“有效市场假说”，若市场是有效的，当前股票的成交量对股票未来收益率是没有预测作用的。因此，在以有效市场假说为理论基石的capm等传统资产定价模型中，成交量是不被考虑的因素。但是在投资管理的实务领域，以股票的成交量作为研判未来股票价格变化的依据，则是证券分析中的一个重要工具。

然而，成交量究竟表示什么?为何其可用于预测未来股价的变化?高成交量交易日的股票收益在随后交易日中将表现出“惯性”还是“反转”?近年来，学界对这些问题争论颇多，并逐渐形成两种理论假说来解释实证结果，即campbell，grossman和wang (1993)提出的“资产配置假说”，以及morse(1980)提出的“信息不对称假说”，而llorente，michaely，saar和wang(2002)则试图将上述两种看似矛盾的理论假说统一起来形成“资产配置与信息不对称统一假说”。

(一)资产配置假说

campbell等(1993)的实证研究发现，高成交量交易日的股票收益率更易在随后交易日中表现出反转。他们提出了基于投资者资产配置的理论模型对此进行解释：非股票资产风险收益关系的变化导致投资者进行资产比例的重新配置(hedging trades)驱动成交量的变动，例如股票以外的其他资产的收益下跌，使得投资者增加股票投资的比重，从而导致成交量放大，可见成交量变化仅仅表示“其他资产收益相对于股票收益的变化”，而且由于这种成交量的变化并不表明股票的基本价值发生变化，因此成交量的变化是暂时的，未来股票收益将会“反转”，即：股票以外其他资产收益下降导致投资者大量买入股票，从而成交量增加、同时股价上升，但一旦资产配置结束，股价将会下跌，回复到基本价值。

conrad等(1994)采用周收益率数据，基于股票成交量构造投资组合，研究交易策略的盈利性，实证结果支持了campbell等(1993)的假说：本周成交量较高的股票，在下一周股价出现了反转；相反，本周成交量较低的股票，在下一周股价则保持惯性。

(二)信息不对称假说

morse(1980)认为，股票交易的发生是由于拥有内幕信息的投资者与不知情的投资者之间对股票价值的不同判断所致，因此信息不对称程度越高，股票交易越活跃，股票成交量也越大。可见，成交量高低就表示“未公开信息的多寡”，未公开信息越多，则随着信息的公开，未来股票收益将呈现于“惯性”，即原先股价上涨的股票未来继续上涨、原先股价下跌的股票未来继续下跌。其实证结果显示，股票成交量与后一交易日股票超常收益率的绝对值显著正相关。

stickel和verrecchia(1994)发现，若股票在季度盈余公告日的成交量较小，则后一交易日的股价往往发生反转，反之，若季度盈余公告日的成交量较大，则后一交易日的股价倾向于保持惯性。他们认为，这是因为成交量越大，股票交易由内幕信息拥有者驱动的可能性越大，故股价越倾向于保持惯性。

(三)资产配置与信息不对称统一假说

值得指出的是，以上两种理论假说得出了截然相反的结论。资产配置假说认为：若当期成交量大，则下期股价将出现反转；而信息不对称假说则表明：若当期成交量大，则下期股价将保持惯性。llorente等(2002)试图将这两种假说统一起来，在他们的模型中，存在着股票资产和非股票资产，同时也存在信息优势和信息劣势两类投资者。股票交易受两种因素驱动：一是由于非股票资产风险收益关系的变化导致投资者重新配置资产比例；二是有信息优势的投资者基于未公开信息所进行的股票交易。如果股票交易由第一种驱动因素所主导，则随后的收益率倾向于反转；如果股票交易由第二种驱动因素所主导，则随后的收益率倾向于惯性。因此，成交量对股票收益率序列相关性的影响如何，在很大程度上取决于股票交易者的信息不对称程度。由此，llorente等(2002)进而将股票平均市值大小和平均买卖价差作为投资者信息不对称程度的衡量指标进行实证研究，结果支持了他们的理论预测，即：对于信息不对称程度较高的小市值或高买卖价差的股票，高成交量交易日之后的股票收益率倾向于持续，而对于信息不对称程度较低的大市值或低买卖价差的股票，高成交量交易日之后的股票收益率倾向于反转。

近年来，股票成交量与收益率之间关系的研究日益受到国内学者的关注。迄今为止，国内学者的研究可以分为以下三个方向：一是将成交量作为信息流的替代指标，研究成交量对价格波动的影响(王承炜、吴冲锋，2001；潘越、吴世农，2004)；二是将成交量作为推进股价进程的标度，就其意义进行理论与实证探讨(吴文锋等，2002；吴文锋、吴冲锋，2003)；三是对成交量与股价变化之间的关系进行实证研究。陈怡玲、宋逢明(2000)发现中国股市的股票日成交量与当日价格变化之间存在正相关关系。盛建平、高芳敏 (2000)发现深交所成份股的股票回报率与当月成交量、前月成交量之间都存在正相关关系。王杉、宋逢明(2006)建立了中国股市的简单量价关系模型，并且发现中国股市中交易量与价格变化正相关，而单位交易量引起的价格变化与股票的流通市值负相关。徐信忠、郑纯毅(2006)发现，换手率与中国股市的动量效应有着直接关系，在期限较短的情况下(1到3个月)，高换手率的股票动量组合收益高于低换手率的股票动量组合收益，但随着期限的延长，会出现反转现象。

可见，目前国内的多数研究尚未涉及成交量与股票收益率序列相关性的关系这一研究领域，其中徐信忠、郑纯毅(2006)的研究中对成交量与收益惯性的关系进行了检验，但由于研究目的和侧重点的不同，他们的研究着重分析换手率对1个月以上的股票动量效应的影响，而不是专门探讨成交量与股票收益率序列相关性的关系及成因。由此可见，成交量高低是否可以用于预测未来股价的变化?高成交量交易日的股票收益在随后交易日中将表现出“惯性”还是“反转”?其背后的原因是什么?这些问题对于中国股市，都还是未知数。本文以1996—2003年间在沪、深证交所上市的255家公司为样本，采用时间序列分析和横截面分析两种方法，针对上述问题进行实证研究，并结合中国国情，从中国投资者投机交易行为角度，提出新的理论假说来解释中国的特殊现象。

二、研究设计

(一)样本与数据

本文的研究期间为1996年1月1日至2003年12月31日，共8年，包含1932个交易日。选择该研究期间的原因是：(1)中国股市在这8年间经历了典型的牛市、熊市和平衡市，故研究期间具有代表性；(2)自1996年起，上市公司已初具规模，股市也结束了设立初期的大幅波动阶段，步入正轨，故取1996年作为研究期间的起点。为了考虑不同市场环境对本文研究结论的影响，本文还区分牛市、熊市和平衡市三个期间进行分阶段研究，其中，1997年7月1日至1999年5月18日为平衡市，1999年5月19日至2001年 6月13日为牛市，2001年6月14日至2003年12月31日为熊市。本文的研究样本取自 1996年1月1日之前在沪、深证交所上市的公司，并删除研究期间曾经增发、被“pt”处理及被中止上市的股票，最后得到255只样本股票。研究所需数据均来自wind数据库。

(二)研究程序与模型构建

本文的研究包括两个步骤：(1)时间序列分析，即对个股成交量与收益率序列相关性的关系进行回归分析，以发现高成交量交易日的股票收益在随后交易日中将表现出“惯性”或“反转”，并得出个股成交量对收益率序列相关性的影响系数。(2)横截面分析，以第一步得出的影响系数为因变量，以公司规模和股价的波动性作为公司信息不对称程度的指标，并作为自变量，进行回归分析，以检验llorente等(2002)所提出的“资产配置和信息不对称统一假说”：即信息不对称程度较强的公司，高成交量交易日的股票收益率在随后交易日中是否表现出“惯性”特征，反之信息不对称程度较弱的公司，高成交量交易日的股票收益率在随后交易日中是否表现出“反转”特征。

1.时间序列分析

(1)成交量的衡量

本文借鉴llorente等(2002)的方法，以经长期时间趋势调整之后的股票换手率来衡量成交量vt，计算公式为式(1)：

其中，turnovert表示第t个交易日的股票换手率，定义为当日交易的股数除以总流通股数。

(2)成交量与收益率序列相关性的关系模型

campbell等(1993)发现，股票日收益率的序列相关性主要存在于一阶关系上，二阶以上序列相关性不显著，因此，本文主要研究股票成交量与收益率一阶序列相关性的关系，即成交量对下一期收益率的预测作用，模型如下式(2)所示：

其中，rit表示股票i在第t个交易日的收益率；vit表示股票i在第t个交易日的成交量；γi是股票i的成交量与收益率交乘项的系数，表示个股成交量对收益率序列相关性的影响系数，若γi符号为正，则股票成交量的放大倾向于使得股票的收益率表现出惯性，反之则反，而γi大小则表示成交量对股票收益率时间序列特征的影响程度。

2.横截面分析

为研究信息不对称程度在成交量对收益率序列相关性预测中所起的作用，采用模型形式如下：

模型3中，ai是股票i信息不对称程度的变量。借鉴lo和mackinlay(1990)、 llorente等(2002)的研究，本文首先以公司规模股票的信息不对称程度，公司规模越大，代表信息不对称程度越低。公司规模有以下两种衡量方式：(1)股票在1996年1月1日到2003年12月31日期间平均流通市值的自然对数，即ln(流通市值)；(2)将样本股票按平均流通市值由小到大进行排序，以排序序号除以样本股票总数，即order(流通市值)来表示公司规模。为了检验结论的稳健性，本文进而借鉴lang和lundholm(1993)、 leuz和verrecchia(2000)的研究，以股价的波动性作为信息不对称的变量，股价的波动性越低，代表信息不对称程度越低。股价波动性同样采用两种衡量方式：(1)股票在 1996年1月1日到2003年12月31日期间日收益率的标准差sd；(2)将样本股票按sd由小到大进行排序，以排序序号除以样本股票总数，即order(sd)来表示股价波动性。

根据llorente等(2002)的理论模型，大市值或低波动性的股票信息不对称程度较低，股票交易主要由资产配置交易主导，叩较小；小市值或高波动性的股票信息不对称程度较高，股票交易由信息优势者的投机交易主导，γ较大。因此在模型3中，若以公司规模信息不对称，b应该显著地小于零；若以股价波动性信息不对称，b应该显著地大于零。但是中国股市不论从投资者的构成还是市场监管体系的完善程度来看都与美国股市等成熟市场有较大差异，所以实证结果未必与成熟股市相同。因此本文对此不作预设性的结论，而是立足于实证检验，并基于国情，对实证结果进行深入剖析。金融,证券,股票-[飞诺网]

三、实证结果与分析

(一)描述性统计

描述性统计数据如表1所示。表1将样本股票按全部样本(255只)以及小、中、大流通市值样本(每组85只)分别进行统计。对于每一只样本股票，平均流通市值是指该股票在1996—2003年间每日流通市值的平均值。从表1的第3列数据可看出，样本公司的平均流通市值差异较大，最大与最小之差为近170倍。表1的第5列数据显示，样本股票的平均日换手率达1.86%，相当于1年换手4.5次，远大于美国股市0.321%的股票平均日换手率。这从一个侧面说明了我国股市的投机氛围远高于成熟股市。同时，小流通市值样本股票的平均日换手率最高，为2.24%，而大流通市值股票的平均日换手率最低，为 1.50%，这与美国股市的情况截然相反。美国股市大市值股票的换手率高于小市值股票，蓝筹股具有更好的流动性。表1的第6列数据显示，样本股票中，小流通市值股票的平均股价高于大流通市值股票的平均股价，这一点也与美国股市的数据相反。根据 llorente等(2002)的统计，美国股市大市值股票的平均股价约为小市值股票的4倍。

从以上描述性统计结果可以看出，我国股市不同流通市值股票的价格和成交量特征与以美国股市为代表的成熟股市具有明显差别，主要反映为整体换手率偏高，小流通市值股票的交易特别活跃等，均表现出明显的投机性特征。

(二)实证结果与分析

1.时间序列分析

本文借鉴llorente等(2002)的研究方法，对每一只样本股票，采用式(2)的ols回归模型，以整个研究期以及进一步区分牛市、熊市和平衡市作为研究期间，对α、β和γ进行参数估计。对于小、中、大流通市值的三类子样本，分别计算各类样本所包含股票的α、β和γ三个参数的平均值，并统计每类样本中γ<0以及γ显著为负的公司数目，三类子样本股票的时间序列回归结果列示表2中。

从表2可知：(1)据前述分析，γ代表股票的成交量与收益率序列相关性的关系，即股票成交量对未来收益率与当前收益率之间的序列相关性是正向还是反向影响，其影响程度有多大。从表中可见，在所有四种研究期间，对于三个子样本集合，γ的平均值都是负数，γ<0的样本数量也都占大多数，并且在整个研究期内，γ显著为负的样本数分别为 33、32和24家，说明高成交量所伴随的价格变化在下一周期较倾向于反转，这一实证结果在一定程度上支持了“资产配置假说”；(2)对于整个研究期和牛市、熊市期间，随着股票流通市值的增大，γ的平均值总体呈上升趋势，同时，γ为负及显著为负的样本数量也随着子样本集合平均流通市值的增大而减少。这说明：牛市和熊市中，在高成交量交易日之后，小市值公司的股票收益比大市值公司更易“反转”；(3)在整个研究期以及牛市期间，三个子样本集合的平均。估计值都大于0，这与研究期间股市整体呈上升趋势相一致；而在熊市期间，平均。估计值则小于0，这也与相应期间股市整体下跌相一致。对于上述三种研究期间，三个子样本集合的平均p估计值也都大于0，说明控制成交量的因素，股票日收益率总体上仍有延续前一交易日收益率的惯性趋势。但是对于平衡市，则不存在上述关系。

2.横截面回归分析

为研究叩与信息不对称程度的关系，以整个研究期以及进一步区分牛市、熊市和平衡市作为研究期间，依据公式(3)进行横截面ols回归分析，结果见表3。其中信息不对称程度采用公司规模和股价波动性两种变量。

表3—a的回归结果显示，对于整体研究期间，不论自变量采用ln(流通市值)还是 order(流通市值)，参数b的估计值都显著地大于0，说明股票的规模特性影响着股票的日成交量与日收益率序列相关性之间的关系：股票的流通市值越大，反映股票成交量与收益率序列相关性关系的系数。y也越大。由此可见，在高成交量的交易日之后，信息不对称程度较高的小市值股票，其收益率比大市值股票更易反转。进一步区分市场环境的回归结果显示，在牛市和熊市期间，参数b的估计值不仅显著大于0，而且比整体研究期间的参数b估计值更大，但在平衡市期间，参数b不显著异于零。

为检验这一结果的稳健性，我们还采用“股票日收益率的标准差”sd和“收益率标准差排序号／样本股票总数”order(sd)这两个股价波动性变量来度量信息不对称程度，根据表3—b的回归结果，我们同样发现对于整体研究期间以及牛市和熊市期间，参数b的估计值都显著地小于0，即在高成交量的交易日之后，高波动性股票(信息不对称程度较高)的收益率与低波动性股票相比，更倾向于表现出反转。同样地，在平衡市期间，参数b不显著。

显然，本文的实证结果与llorente等(2002)对美国股市的研究结论不同。llorente等 (2002)的实证研究发现，参数7随着公司规模的增大而减小，即：对于小市值的股票，高成交量交易日之后的股票收益率倾向于惯性，而对于大市值的股票，高成交量交易日之后的股票收益率倾向于反转。llorente等将这种现象归因于投资者之间信息不对称程度的差别：首先，对于大市值的股票，由于公开披露的信息较多，分析师对它的跟踪也较多，因此内幕信息较少，信息不对称程度低，这类股票的交易驱动因素主要是投资者对资产的重新配置，因此高成交量之后的收益率没有惯性；其次，对于小市值的股票情况则相反，其信息不对称程度较高，交易驱动因素主要是投资者基于未公开信息所进行的投机交易，因此高成交量之后的收益率较易持续。

实证结果的差异使我们无法套用llorente等(2002)的理论解释，这也恰恰说明了中国股市的投资者行为与美国存在重要差别。下文中，我们将立足中国国情，从中国投资者投机交易行为的角度，力求对该实证现象提出一个较为合理的解释：

中国股市由于设立时间短，与成熟股市相比，总体上投机氛围较为浓厚，这一点可从表1的描述性统计结果中得到证实：中国股市的股票平均日换手率接近美国股市的6倍。由于投资者的持股时间普遍较短，跟庄炒作的交易模式盛行，散户投资者与有资金实力和信息优势的投机机构之间的博弈成为股票交易的重要驱动因素。对于大流通市值和低波动性的股票，由于其信息不对称程度较低，股价受到少数投机机构操纵的可能性也相对较低，成交量的放大往往是由股票以外资产风险收益的变化所驱动(即“资产配置交易”)，因此随后股价反转，这一点与“资产配置假说”相一致；而对于小流通市值和高波动性的股票，其股价在成交量放大之后的反转则不仅受资产配置交易的驱动，而且可能受到投机炒作行为的影响，原因是：小市值及高波动性股票的信息不对称程度较高，而且炒作小市值股票所需要的资金量也远低于大市值股票，这为具有资金和信息优势的投机机构炒作股票提供了便利，因此，对于这类股票，成交量放大的交易日往往是散户投资者追涨杀跌、而投机机构进行反向交易的时候，所以随后交易日的股价将表现出更为强烈的反转。可见，在过度投机的新兴市场中，信息不对称对投资者交易行为的影响与成熟市场不同，在这里，具有信息优势的投机机构并非如主流金融理论所描述的被动地对信息做出反应，而往往是主动地利用信息吸引散户投资者跟风买卖以获取利润，由此导致了股票收益率的序列相关性质与主流金融理论中“信息不对称假说”的预测截然相反。

以上解释也可以从分市场环境的回归结果中得到一定程度的支持：在牛市和熊市中，由于利好(利空)信息频出，伴随着股价的连续上涨或下跌，容易引起散户投资者对信息的过度反应，这也为具有信息优势的投机机构炒作股票提供了便利，例如：在一个利好信息公布之前，具有信息优势的投机机构就已买人股票，当信息公布时，散户对信息的过度反应使其以过高的价格从机构手中接盘，这不仅导致当日交易量放大，而且使得其后的股价倾向于反转回股票的基本价值。因此，在牛、熊市中，信息不对称程度越高的公司，高成交量之后的股价越易反转；但在平衡市中，利好和利空信息对股价的影响较为均衡，散户投资者对信息的反应也比较理性，机构较难利用散户对信息的过度反应进行投机炒作，因此信息不对称程度对股票成交量与收益率序列相关性之间关系的影响并不显著。

四、结论与启示

股票交易的量化交易篇（4）

中图分类号：F83251 文献标识码：A 文章编号：1008-4096（2013）04-0025-07

一、引 言

2010年4月16日，中国金融期货交易所正式推出沪深300股指期货，填补了中国金融期货的空白，标志着中国资本市场单边交易机制的结束。股指期货作为股票市场的重要延伸和补充，具有对冲风险与价格发现的功能，是资本市场风险管理的重要工具。股指期货具有成本低、流动性好和交易便捷的特点，为投资者提供了套期保值与投机策略，不仅为投资者规避股票市场价格波动的系统性风险提供了投资策略，还为投资者提供了期现套利的机会，因此，研究股指期货市场与股票市场波动之间的动态关系具有重要的理论意义与现实意义。

由于股指期货在国外是一个非常成熟的金融品种，大量的文献研究了股指期货市场对股票市场波动的影响，但由于不同学者选取样本期的不同、研究工具与方法的不同，得出的结论也大相径庭。Danthine[1]认为由于股指期货价格发现的功能，交易者对资产错误定价的成本大大减少，股指期货市场可以提高现货市场深度并减少波动。Stein[2]认为期货交易中不良知情投机者交易会使现货股票市场波动增加。Edwards[3]研究表明引入股指期货之后，标的指数市场的波动明显减少。Gulen和Mayhew[4]等的研究都发现引入股指期货后股票市场波动减少，同样，Damodaran[5]、Antoniou和Holmes[6]等的研究也发现了相似的结论。实证结果的差异说明了股票市场波动的复杂性，也说明股指期货对股票市场波动的影响是不确定的。而国内关于股指期货与股票市场波动的研究才刚刚起步，葛勇和叶德磊[7]使用沪深300股指期货仿真交易数据分析了股指期货交易对现货市场波动性的影响，结果表明引入股指期货交易后，现货市场效率提高，而股票市场波动没有显著增加。邢天才和张阁[8]研究了沪深300股指期货仿真数据与标的指数之间的联动效应，结果表明股指期货对现货市场波动的影响甚微。然而由于中国股指期货市场推出的时间较晚，国内早期对股指期货市场的研究更多的还是利用股指期货仿真交易数据。上述文献虽然研究了股指期货市场与股票市场波动之间的关系，但是在研究内容上，上述的大部分文献并没有揭示股指期货市场如何影响股票市场，以及股指期货市场中的交易特征与股票市场波动之间的关系。

Bessembinder和Seguin[9]从价量角度研究了股指期货市场与股票市场波动之间的关系，文献中选取了反映股指期货市场深度的成交量与持仓量，具体分析了股指期货市场中交易特征对股票市场的影响。在此之前，国外文献中同样存在大量关于金融市场中价量关系的研究，这些文献表明了成交量与价格波动存在同期的正向关系，Karpoff[10]引用了18个不同的学术研究成果，并记录下股票市场、期货市场、货币市场和债券市场等不同金融领域中价量的这种正向关系，结果表明正向的价格冲击往往伴随着成交量的增加。Clark [11]、Harris[12]和Andersen[13]发展的“混合分布假说”说明了市场交易活动的变化与成交量直接相关，其中，成交量、交易数目和信息冲击的数量等因素作为混合变量共同影响价格的波动。Copeland [14]和Morse[15]发展的信息顺序冲击模型假定新信息是按照顺序传达到投资者，因此，消息不灵通的交易者不会知道知情交易的存在，结果表明新的信息冲击会产生新的成交量与价格波动，而且在信息冲击较多的时期，成交量与价格波动都是增加的。Admati和Pfleiderer[16]设计的模型说明交易者会在市场处于最活跃的状态下选择交易，即交易与价格运动总是共同发生，而且实证结果也表明收益率波动与成交量存在正向关系。这些文献极大地丰富了金融市场关于价量关系的研究，并进一步完善了价量关系的理论框架，然而关于价量关系的研究更多地集中于单一金融市场。同时，流动性为价格每变化一个单位所需要的交易量，即成交量在某种程度上来说可以反映金融市场流动性。

鉴于此，本文选取成交量、持仓量作为流动性因子，使用HP滤波方法对成交量、持仓量去趋势，利用AR（10）过程将成交量、持仓量分解为预期成分与非预期成分，在模型中加入反映股指期货市场周内效应的虚拟变量，利用Bessembinder和Seguin[9]的方法从价量角度重点分析预期与非预期的成交量、持仓量等反映市场交易活跃程度的交易特征因素对股票市场的影响。

二、模型、方法及数据说明

（一）价量模型

本文借鉴Bessembinder和Seguin[9]建立的模型研究中国股指期货市场流动性因子对股票市场波动的影响：

其中，Rt为股票市场大盘指数在t日的百分比收益率，t为收益率的条件标准差，代表股票市场波动性。dit（i=1，2，3，4）为表示周内效应的虚拟变量，即当t日为星期一，记d1t为1，其他为0；当t日为星期二，记d2t为1，其他为0，其他虚拟变量以此类推。这些虚拟变量可以解释一周中各个工作日指数收益率均值与标准差的差异。t为式（1）估计的残差项，表示t日的非预期收益率，kt（k=1，2，…，m）为交易活动变量。

（二）交易活动变量的选取及处理

Admati和Pfleiderer[16]认为金融市场知情交易者的数目会随着交易量的增加而增多，正是由于存在大量的受价值导向的知情交易者，订单不平衡所引起的价格反映会较小。根据这一理论，本文选取股票市场与股指期货市场成交量作为指标来反映金融市场间的价量关系。另外，本文还选取持仓量作为股指期货市场交易活动变量之一，主要原因是股指期货市场作为一种不同于股票现货市场的金融市场，本身还具有期货市场的特点，同时，股指期货市场往往存在一类不持仓过夜的投机交易者，作为表示最终交易水平的持仓量可以反映出当期交易被套的水平，即持仓量可以作为当期不知情交易活动的指标，因此，选取成交量与持仓量作为交易活动程度的变量可以反映出知情交易者与不知情交易者，即投机交易者与套期保值者所产生的市场交易活动对价格的影响。

根据Bessembinder和Seguin[9]提出的思想，金融市场深度取决于投资者对风险资产的购买意愿与承受能力，其中，投资者往往根据价格的波动程度来决定成交数目与持仓数目，投资者的购买意愿一般取决于投资者的风险偏好，而承受能力往往取决于投资者现有财富的约束，假定影响市场深度的其他决定因素不变，则滞后的成交量与持仓量便涵盖了当前的市场深度，而市场成交量与持仓量中的非预期变化则说明了市场交易者当前购买风险资产的主观意愿，因此，本文选取成交量与持仓量表示市场深度，将变量分为预期成分与非预期成分，并分别说明不同因素对股票市场波动的影响。

（三）成交量与持仓量分解设计

由于原始的成交量与持仓量数据存在非平稳性和时间序列自相关，本文在实证过程中对原始数据进行了相关处理，以得到平稳的成交量与持仓量序列，在此基础之上，本文将平稳的成交量与持仓量分解为预期成分与非预期成分，相关调整主要通过以下两个步骤完成。

1成交量与持仓量的趋势过滤

非平稳的成交量与持仓量序列中存在长期趋势成分，本文使用Hodrick和Prescott滤波方法消除长期趋势，设Vt为原始的成交量（持仓量），VTt表示含有趋势的成分，VSt表示波动成分。则 Vt=VTt+VSt，HP滤波就是将VTt从Vt中分离出来，不可预测的趋势VTt可转化为损失函数最小化问题的解：

其中，SpotVolt为去趋势的沪深300指数成交量，Volt为去趋势的沪深300股指期货成交量，OpInt为去趋势的沪深300股指期货持仓量。回归得出的残差项εt为非预期成分，预期成分为序列实际值与非预期成分之差vt-εt。

（四）模型估计方法

根据前面所做的分析，本文所选取的表示市场活动的变量为股票市场成交量、股指期货成交量与持仓量。将股票市场成交量、股指期货成交量与持仓量分解为预期成分与非预期成分，并将六个变量作为交易活动变量，以此研究预期冲击与非预期冲击是否会对波动性产生不同的影响。

考虑到波动性具有典型的“长记忆性”，即聚集效应，式（2）中加入滞后的波动率，同时，股票市场中，收益率的非预期冲击往往对波动性具有更强的解释能力，因而式（2）中还加入了滞后的非预期收益率t以此解释波动性中的不对称性。波动性t通过式（1）所得出的残差项t进行估计，t可以通过下面的方程转化为σt：

这样的转化过程可以使t成为收益率条件标准差的无偏估计[9]。具体的估计方法表示如下：首先，在没有滞后波动率的情况下，使用OLS对式（1）进行估计。其次，通过式（5）将所获得的残差项转化为波动率。最后，基于给定的波动率，使用OLS对式（1）与式（2）重新估计，得出最终估计结果。

（五）数据说明

本文所用数据样本时间跨度为2010年4月16日至2012年4月5日，共477个交易日，股指期货市场数据选取沪深300股指期货指数，股票市场数据选取标的指数数据，主要包括沪深300指数日收盘价与日成交量、沪深300股指期货合约日成交量与日持仓量等，数据来源于RESSET金融研究数据库。实证分析中，本文所使用的沪深300指数日收益率为对数收益率，股票市场日成交量为沪深300指数成分股当日全部成交量，单位为万手，并做对数变换。此外，由于股指期货合约会面临交割问题，股指期货单个合约成交量与持仓量往往会呈现出合约开始时与交割时数值偏小，而中间时期数值较大的现象，因此，本文使用当期股指期货所有合约成交量之和与所有合约持仓量之和作为成交量指标与持仓量指标，单位为手，这两个变量不仅反映了当期股指期货市场总的交易活跃程度，也可以作为表示股指期货市场流动性的变量，实证分析中对股指期货市场成交量与持仓量做对数变换。

三、实证结果与分析

（一）变量描述性统计分析

本文所选变量的描述性统计分析如表1所示，包括变量的均值、最大值、最小值、标准偏差和Ljung-Box统计量，本文所选变量包括沪深300指数日收益率、沪深300指数日成交量、沪深300股指期货合约日成交量与日持仓量。

从表1可知，沪深300指数收益率在样本期的平均值为-00006，数值为负且接近于0，标准偏差为00149，LB（10）不显著，说明收益率序列不存在自相关。此外，沪深300指数成交量具有比沪深300股期指货成交量与持仓量更大的标准偏差，说明股票市场交易表现更为活跃；股指期货市场中，样本期内市场成交量的均值高于市场持仓量，且持仓量的标准偏差高于成交量，说明股指期货市场中存在投机性的交易者，而套期保值交易表现更为活跃。同时，股票市场成交量、股指期货市场成交量与持仓量LB（10）统计量均显著，说明序列均存在显著的自相关现象。

对沪深300指数成交量、沪深300股指期货成交量与持仓量做平稳性检验，结果如表2所示。

从表2可知，股票市场成交量、股指期货市场成交量与持仓量序列的t值均小于1%显著性水平下的临界值，可以判断三个序列均为不平稳的时间序列，因此，下面对其做去趋势处理。

（二）交易量与持仓量分解

本文使用HP滤波方法对样本期内的沪深300指数成交量、沪深300股指期货成交量与持仓量进行去趋势，结果如图1、图2和图3所示。其中，虚线分别为沪深300指数成交量、沪深300股指期货成交量与持仓量，实线为趋势项。

从图1、图2和图3可知，沪深300指数成交量、沪深300股指期货成交量表现出较为相似的趋势变化，即沪深300指数成交量与沪深300股指期货成交量序列存在较为明显的周期性变化，即明显的波峰与波谷；而沪深300股指期货持仓量则存在一个明显的先上升后逐步平稳的趋势。

（三）实证结果

根据前文所做的处理，得到去趋势的沪深300指数成交量、沪深300股指期货成交量与持仓量之后，根据式（4）将三个序列分解为预期成分与非预期成分，共六个交易活动变量，根据式（1）与式（2）得出的估计结果如表3所示。

从表3的估计结果可知，均值方程所有系数除虚拟变量“周四”系数在10%显著性水平下显著外，其余系数均不显著，说明沪深300指数收益率存在明显的“周四”效应，其中，“周四”虚拟变量系数值为-00036，说明沪深300指数在周四往往具有较低的收益率；同时，估计结果表明10阶滞后的波动系数不显著，与Bessembinder和Seguin[9]所发现的条件均值与滞后波动存在正相关关系不一致，滞后收益率系数不显著说明沪深300指数过去的收益率对当前收益率没有解释能力，预测效果很差，LB（10）统计量说明残差项序列不存在自相关现象。方差方程估计结果如表4所示。

从表4的估计结果可知，表示周内效应的虚拟变量系数均不显著，说明沪深300指数收益率波动不存在明显的周内效应；10阶滞后波动的系数之和不显著，说明沪深300指数收益率波动不存在典型的“聚集效应”，10阶滞后非预期收益率系数之和在1%显著性水平下显著为负，说明股票市场收益率冲击有明显的不对称现象，即收益率负向冲击会增大市场波动，而收益率正向冲击会对减少市场波动；而在股票市场与股指期货市场交易特征变量估计系数中，沪深300指数预期成交量与非预期成交量系数均在1%的显著性水平下显著为正，说明股票市场成交量对其市场本身收益率波动有较强的解释能力，其中，预期成交量与非预期成交量系数分别为00340与00321，预期成交量与非预期成交量的增加都会使沪深300指数收益率波动增大；同时，沪深300股指期货成交量对股票市场波动同样具有解释能力，其中，股指期货预期成交量系数为00208，且在5%显著性水平下显著为正，说明股指期货预期成交量对股票市场波动有一定的正向影响，股指期货预期成交量的增加会使股票市场波动增大，且股指期货预期成交量系数值小于股票市场预期成交量与非预期成交量系数，说明股票市场波动中，股指期货市场预期成交量的影响要小于其市场本身成交量的影响，而股指期货非预期成交量系数不显著，说明股指期货市场成交量的非预期冲击对股票市场波动影响较小，而沪深300股指期货预期持仓量与非预期持仓量系数均不显著，则说明股指期货持仓量对股票市场波动没有解释能力。

四、结论与启示

本文以2010年4月16日至2012年4月5日沪深300指数与沪深300股指期货市场指数477个交易日的数据为研究对象，借鉴Bessembinder和Seguin[9]建立的模型实证检验了中国股指期货市场交易活动对股票市场波动的影响，基本思想是从价量角度分析股指期货市场的市场深度对股票市场波动的影响，最终得出的主要结论为：一是沪深300指数收益率波动可以由沪深300股指期货市场预期成交量因素解释，且股指期货市场预期成交量对股票市场波动有正向影响，说明中国股指期货市场运行以来的交易量对股票市场波动确实存在解释能力。二是沪深300股指期货市场持仓量因素对沪深300指数收益率波动的影响不显著，说明中国股指期货市场中套期保值者的交易活动对股票市场波动没有影响。三是沪深300指数成交量因素对沪深300指数收益率波动存在显著的正向影响，且估计系数高于股指期货成交量系数说明股票市场波动受其市场本身成交量因素影响的比重较大，即中国股票市场波动主要受其市场本身交易活动所驱动，而股指期货市场交易活动同样会对股票市场波动产生影响。

以上结论为我们认识股指期货市场与股票市场之间的关系提供了一些启示。股指期货市场作为股票市场的重要延伸和补充，有对冲风险与价格发现的功能，是资本市场风险管理的重要工具，不仅为投资者规避股票市场价格波动的系统性风险提供了投资策略，还为投资者提供了期现套利的机会，因此，加深对中国股指期货市场的认识，对当前中国金融资本市场发展有重要的现实意义。根据本文的结论，中国股票市场与股指期货市场存在明显的价量关系，规范股指期货市场交易活动不仅对中国金融衍生品市场的完善与发展有重要作用，而且对股票市场的稳定与规范也有重要影响。目前我国所面临的情况是，券商、基金公司虽然在股指期货上市后不久便获得股指期货投资资格，但实际参与的程度依然较低，而在海外市场，机构投资者是股指期货市场的主要参与者，因此，政策制定者应加强股指期货市场基础性制度建设，积极开展证券公司综合治理，推动基金管理公司提高核心竞争力，积极培育和发展合格的机构投资者，引导市场投资理念向价值投资、长期投资转变。本文结论还表明，股指期货市场成交量对股票市场存在正向影响，而持仓量因素对股票市场波动无影响，说明需要进一步强化股指期货市场的监管与服务，尤其是对投机交易者的风险监测，同时加大对内幕交易、操纵市场价格等违法违规行为的查处力度。

此外，过去10年上证指数几乎“零涨幅”的事实，已经告诉我们中国股市仍然是一个不成熟、不发达的资本市场，在中国股市多了上千家上市公司，流动市值激增10倍之后，中国股市竟然演变为以圈钱为目的。根据本文的结论，中国股市主要是受其市场本身交易活动的影响，因此，要改变当前中国股市的窘境，还是应该从股票市场内部改革着手，主管部门应该健全完善新股发行制度与退市制度，强化投资者回报与权益保护，深化分红制度改革，强化上市公司信息披露，淡化监管机构对上市公司盈利的判断，发挥市场功能，将以往的价值判断转为以信息披露为核心。

参考文献：

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股票交易的量化交易篇（5）

一、前言

2001年2月19日，中国证监会宣布允许境内居民以合法持有的外汇开立B股账户。2001年12月11日，中国正式成为世界贸易组织成员，在当月月初中国B股市场回转交易制度由T+0变为T+1。1992 年5 月1日至1994 年12 月31 日，上海证券交易所市场A股实施T+0交易制度， 在开始实施的当天，上海证券综合指数上涨一倍多，很多投资者频繁地买卖所持有的股票，整个股票市场充满了投机交易。1993 年11 月22日至1994 年12 月31日，深圳证券交易所A股实施T+0交易制度。为了稳定股票市场，限制过度投机行为，保护投资者利益，从1995年1月1日起，A股开始实行T+1交易制度。当时大多数学者、从业人员以及政府部门普遍认为，中国股票市场还不够成熟，各项机制也不够完善，投资者行为理性不足，T+0交易制度造成市场的投机性太强。

关于股票市场回转交易制度改革的争论每隔一两年就要出现一次。上海证券交易所表示，“中国股票市场规模不断扩大，相应的法律法规也在不断完善，政府对股票市场的监管能力逐步提升，投资者行为趋于成熟理性，应加快推出T+0交易制度，以减少因缺乏及时的纠错手段所导致的市场风险。”然而另一些学者认为现阶段投机行为在我国资本市场的比重居高不下，如果推出T+0交易制度，散户投资者由于信息不对称、盲目跟风投资造成损失的概率将加大。

（一）“T+0”交易制度分析

实施T+0交易制度的优势，一是保证投资者及时止损；二是资金使用更有效率，增加股市交易量和换手率；三是在增加交易量的同时增加了证券公司的佣金收入，吸引更多的进入者，对于打破证券行业的垄断具有积极作用；四是交易制度保持一致，投资者可在权证市场实现套期保值和规避风险。

实施T+0交易制度的劣势，一是加剧投机易；二是证券公司经纪业务佣金提高，挤压投资者利润空间；三是大型机构可短期内通过多次交易操纵股价，资金的循环使用使机构操纵者动用较少的资金就可获取超额收益，助长股市的波动。

（二）“T+1”交易制度分析

实施T+1交易制度的优势，一是减少日内投机行为；二是谨慎考虑投资行为、决策相对理性；三是交易缓冲期使投资者有时间收集和分析信息，以便次日采取更有利的投资策略。

实施T+1交易制度的劣势：一是纠错机制缺乏。假设买入股票的当天，该支股票出现了内幕交易、公司经营不善等问题，投资者不能及时止损。大型机构投资者可以利用股票指数掉期交易、交易型开放式指数基金、融资融券反向操作等弥补突发事件所带来的损失，甚至利用这些突发事件通过做空交易实现盈利。二是股票市场与权证市场采取不同的回转交易制度损害交易的公平性。大量的中小投资者只能通过做多的投资策略期待在股票市场上获得盈利。如果中小投资者获利可能性较小，就会选择退出该股票市场。从长期来看，这不利于我国股票市场的发展，造成公司筹资成本上升，间接影响到实体经济的发展。三是权证价格发现不及时。权证市场实行T+0，股票市场实行T+1，导致权证发现价格的时间存在误差，加大了我国证券市场的风险。四是不充分的投机交易可能引发一个高水平的买卖价差，提高价格波动性。只有过度的投机交易被抑制，价格波动性才会降低。合理的投机交易有利于市场保持活性，为风险规避者提供风险转移的可能性。

本文研究从T+1交易制度变为T+0交易制度对市场波动性和流动性的影响出发，如果采取T+1交易制度可以使散户投资者受益，笔者期待T+1交易制度可以改善价格短期波动或提高市场流动性。

二、文献综述

刘逖和叶武（2008）发现，和T+1相比，T+0交易制度提高了市场流动性和定价效率，但是对价格波动性没有影响，也没有增加投资风险[1]。边江泽和宿铁（2010）研究认为，由于股票市场实行“T+1”交易制度，而对应的权证市场实行“T+0”交易制度，流动性强于股票，所以，股市存在低流动性折价，权证市场存在溢价现象[7]。盖卉和张磊（2006）研究发现股票市场风险，并不是由于两种交易制度的不同造成的，而是因为股市大环境表现低迷[8]。综合考虑我国股市的未来发展，建议推行“T+0”交易制度。

同样有学者反对在中国股票市场恢复T+0交易制度，葛勇和叶德磊（2009）研究沪市A 股和B 股指数日内振幅数据，发现“T+1”交易制度下，日内振幅均值有所下降[2]。Ming Guo， Zhan Li， Zhiyong Tu（2012）研究认为T+1交易规则减少了交易总量、降低了价格波动，并且在强趋势追逐下改善趋势追逐者的福利[4]。成微、刘善存和邱菀华（2011）研究了不同交易制度下的股市质量，发现在一个较为平稳的市场环境下，“T+0”交易制度能够有效的提升股票市场的交易效率，加速资本流动，改善股票市场的质量；而在一个较为低迷的市场环境下，“T+0”交易制度加剧了股票市场的波动性，使市场效率下降，市场质量也相应的恶化[3]。

国外对回转交易制度的研究重点关注日内回转交易对股票市场的影响。Campbell et al.（2001）认为日内交易行为是影响股票价格波动性的重要因素[10]。Keith S.K.Lam 和Lewis H.K.Tam（2011）发现流动性是影响股票价格的重要因素[6]。Amihud 和Mendelson（1986）研究认为，当某支股票具有高流动性时，意味着该支股票的交易成本（手续费）也显著较高[5]。Kyle， A.S（1985）认为持续交易会造成股票交易成本上升[12]。Kyrlinen（2008）发现日内交易量和当天价格波动性正相关[11]。中国股票市场回转交易制度的变化是外生事件，回转交易制度改变对价格波动性的影响预示了日交易量的减少对价格波动性的影响。

对B股回转交易制度从T+0变为T+1的研究忽视了一个非常重要的事件。在2001年11月16日，中国政府将A股印花税税率从0.4%减少到0.2%，B股印花税税率从0.3%减少到0.2%。印花税税率的变化会影响股市的价格波动性和交易量，调整印花税税率的日期与调整B股市场回转交易制度的时间非常接近，只有剔除来自印花税税率调整所引起的变化，才能得到一个相对准确的结果。

T+0与T+1交易制度，哪一个更适合中国股票市场的发展，政府、学术界、从业者、投资者从不同的角度出发，各有立场。交易制度本身只是服务于股票市场，使其有序地\营，投资者更好地实现投资目标。

三、数据与方法

（一）样本选择与数据来源

样本数据时间期限为B股回转交易制度调整（2001 年12 月1日）前后各约180 个交易日（2001年3月1日至2002年8月31日）。公司样本为同时在中国A股和B股股票市场上市交易的83家公司，其中有39家公司在深证证券交易所交易，44家公司在上海证券交易所交易。A股作为对照组、B股作为试验组。

自2001年2月17日起，中国国内投资者也可购买B股股票。收集2001年3月1日之后的数据，剔除投资者组成变化造成的影响。此外，中国投资者在B股市场交易使B股持有人与A股持有人更相似，得到的结果更准确。

样本的日交易数据源于锐思金融数据库，包括一个交易日内的最高价、最低价、成交量、成交金额、流通股日换手率、持有期日收益率。

（二）变量选取与计算

选择使用日波动率衡量股票市场的波动性，对数交易量、流通股日换手率衡量股票市场的流动性。另外采用GRACH（1，1）模型计算对数收益率的条件方差衡量波动性大小。股票市场波动性越小，交易风险越低。股票日交易量和流通股日换手率越高，表明股票市场具有更好的流动性。

预期“T+1”回转交易制度会降低股票市场的波动性和流动性。

使用两个方法测量波动性，分别为日波动率和对数收益率的条件方差。

（三）数据描述

关键变量描述性统计结果如表2和表3所示，在“T+1”交易制度实施后，B股日内波动率、对数收益率的条件方差、对数交易量、流通股换手率以及对数收益率均出现下降。二次差分后结果显示T+1交易制度降低B股市场波动性的同时也降低了市场流动性。但是简单的双重差分没有考虑到印花税调整产生的影响、波动性与流动性之间的相互作用、市场政策、宏观经济因素及公司基本面等因素，得出的结论可能存在误差。

（四）模型选择

对于使用双重差分法检测B股回转交易制度变化所产生的影响，同一公司的A股是最合适的对照组，因为同一家公司的A股和B股有相同的公司基本面。假设除了回转交易制度的其他因素将会同等程度影响同一公司的A股和B股，可通过计算同一公司在回转交易制度调整前后A股和B股市场波动性和流动性衡量指标差值的差异剔除其他因素的影响。

四、实证分析

（一）单位根检验

本文数据是关于金融数据的非平衡面板数据，可能存在异方差和自相关，所以采用Fisher Phillips-Perron检验。表4列出重要变量的单位根检验结果，拒绝非平稳的原假设，排除虚假回归的可能性。

（三）豪斯曼检验

使用个体效应模型对面板数据进行实证分析。通过豪斯曼检验决定个体效应是随机还是固定。

检验数据的时间窗口期为B股市场T+1交易制度实施前后9个月。表5为豪斯曼检验结果，应该使用个体固定效用模型。然后使用Breusch and Pagan LM 检验进行随机效应的检验，与豪斯曼检验结果一致，显示模型不具备随机效应。所以，选择个体固定效应模型进行样本数据回归。

（四）回归分析

选择B股市场2001年12月1日回转交易制度改革前后3个月、9个月两个时间窗口期，以日波动率、对数收益率的条件方差作为波动性指标，对数交易量和流通股换手率作为流动性指标，分析T+1回转交易制度对中国B股市场波动性和流动性的影响。

1.波动性分析

从表6可以看出在B股市场回转交易制度改革前后3个月的时间窗口期内，日波动率方程的交互项Dt1i系数α1在10%置信度水平上显著为正，对数收益率条件方差方程的交互项Dt1i系数β1在1%置信度水平上显著为正。所以T+1回转交易制度的实施并没有在事件前后3个月的时间窗口期内降低B股市场的波动性，反而加大了波动性，与预期不一致。

然而，只有B股回转交易制度改变前后3个月的窗口期得出的结论说服力不够，于是对B股回转交易制度改变前后9个月的数据进行回归，从表6可以看出日波动率方程和对数收益率条件方差方程的交互项Dt1i系数均在1%置信度水平上显著为负。所以在T+1回转交易制度实施前后9个月的时间窗口期降低了B股市场的波动性，与预期一致。

不同的时间窗口期得出了不同的结论，可能是因为在T+1交易制度实施初期投资者的恐慌情绪、对回转交易制度的不熟悉反而会加大了市场的波动性，后期在逐步的适应过程中，投资者对新的回转交易制度了解更透彻，开始在新的回转交易制度下找到了平衡，T+1交易制度对日内交易行为的限制所带来的市场稳定性逐步得以体现，股票市场的波动性相比之前实施T+0交易制度时有了改善。

两个波动性方程在B股市场T+1交易制度改变前后3个月和9个月的时间窗口期内流动性变量的系数都在1%置信度水平上显著为正，说明波动性和流动性正相关。

2.流动性分析

从表7可以看出在B股市场回转交易制度改革前后3个月的时间窗口期内，对数交易量方程的交互项Dt1i系数δ1不显著，流通股换手率方程的交互项Dt1i系数γ1在10%置信度水平上显著为正。所以T+1回转交易制度的实施并没有在事件前后3个月的时间窗口期内减小B股市场的流动性，与预期不一致。

然而，谋7可以看出在B股市场回转交易制度改革前后9个月的时间窗口期内，对数交易量方程和流通股换手率方程的交互项Dt1i系数均在1%置信度水平上显著为负。所以T+1回转交易制度的实施在事件前后9个月的时间窗口期内减小了B股市场的流动性，与预期一致。

不同的时间窗口期得出了不同的结论，可能是因为在一项新的回转交易制度实施初期，投资者需要对市场变化有一个试探的过程，通过频繁的交易来了解新的回转交易制度。此时投资者更倾向于做短期交易，这样反而增加了市场的流动性。当投资者对新的交易制度有所了解，适应了新的交易规则，股票市场的流动性开始有所下降，T+1交易制度对日内交易的限制开始发挥作用，股票市场相比之前实施T+0交易制度时流动性有所减小。

两个流动性方程在3个月和9个月的时间窗口期内波动性变量的系数都在1%置信度水平上显著为正，再次说明波动性和流动性正相关。

3.稳健性检验

因为2001年11月26日对A股市场和B股市场印花税税率的调整与B股市场回转交易制度的改革时间非常接近，且A股和B股调整幅度不一致。双重差分模型是否可以完全剔除印花税调整造成的影响有待考证。

如表8所示，与去掉印花税税率调整事件虚拟变量的回归结果一致。

接下来，选择了B股市场回转交易制度改革前后9个月的时间窗口期样本数据进行回归处理，加入印花税税率调整事件虚拟变量的回归结果与取消该变量的回归结果一致。

3个月和9个月时间窗口期的回归结果均证明了双重差分模型可以剔除印花税税率调整对股票市场波动性和流动性造成的影响。

五、结论与建议

（一）主要结论

回转交易制度调整前后数据直接比对得出的结果可能高估或低估回转交易制度变化对股票市场造成的影响，公司基本面、市场政策与宏观经济的影响也可能使研究结果出现偏差。为了研究这一问题，本文利用B股市场回转交易制度变化的自然实验，以同一公司的A股作为对照组，B股为试验组，观测中国B股市场2001年12月1日从T+0交易制度变为T+1交易制度后市场波动性和流动性的变化。采用双重差分模型剔除公司层面和其他因素造成的影响。此外，据以往的研究发现印花税税率的调整会影响股票市场的波动性和流动性。2001年11月16印花税税率在A股市场和B股市场下调幅度不同，考虑此次印花税调整可能对A股和B股市造成不同程度的影响，采取稳健性检验措施。

对比不同时间窗口期的回归结果可以看出T+1交易制度在实施初期加大了股票市场的波动性和流动性。后期在逐步的适应过程中，股市的波动性下降，但同时也降低了股市的流动性。

（二）政策建议

从证券市场的发展规律来看，一个成熟的证券市场采取的都是T+0交易制度。发达的证券市场运行规律表明，T+0可以提高股票市场的流动性，活跃证券市场，促进证券市场高效有序地运行。此外，T+0交易制度将使股票交易价格与它的基本值靠近，提高证券市场整体的定价效率。境外投资者在B股市场的交易加快了其国际化进程，笔者认为可以率先在B股市场恢复T+0交易制度，然后逐步放开。但是任何一项制度的实施都需要各方面的条件成熟，在我国T+0交易制度的推出，需要以下几个条件：

第一，各方对股票市场回转交易制度能有一个理性的认识。投机过热主要是因为大型证券机构利用其庞大的资金实力操纵股价所造成的，回转交易制度并不是主要原因。在实施T+0交易制度时股票市场的不稳定是由于上市公司质量稂莠不齐和投资者投资行为的不理性。T+0交易制度下，投资者可以及时进行反向操作，使市场上多头与空头相互制衡，保证股市的平衡。

第二，推出与T+0交易制度相配套的政策法规和监管体系，将实施T+0交易制度可能带来的风险最小化。T+0交易制度可能产生的风险主要有两种，一种是投资者自行参与投机行为所产生的风险；另一种则是由于交易制度存在漏洞，投资者、证券投资机构投机行为产生的风险向国家转嫁。一般情况下，制度设计也只能规避后者风险，防范前者风险要依赖于投资者投资理念的转变。

第三，中国证券登记结算公司及证券交易所、证券公司要有能力在T+0交易制度下提供过硬的技术支持。保障股票市场的有序运营。

第四，充分研究T+0交易制度下可能出现的问题，提前做好防范工作。一方面，要允许投资者合理、合规地投机性操作，另一方面，证监局要严厉查处各种违规投机行为，做到违者必究，确保整个证券市场遵循“公开、公平、公正”的原则。

一制度的实施需要一个适应期，各方参与者最终将会找到新的平衡点。从中国股票市场长远发展的角度考虑，本文建议逐步在中国股票市场恢复T+0交易制度。

参考文献：

[1]刘逖，叶武.日内回转交易的市场效果：基于上海证券市场的实证研究[J].新金融，2008（3）.

[2]葛勇，叶德磊.“T+1”交易对中国股市波动性的影响――基于1992―2008年时间序列数据的实证分析[J].经济论坛，2009（3）.

[3]成微，刘善存，邱菀华.回转交易制度对股票市场质量的影响[J].系统工程理论与实践，2011（8）.

[4]Guo， M.， Z. Li， and Z. Tu. A unique ‘T+1 Trading rule’ in China： Theory and evidence [J].Journal of Banking & Finance，2012，36（2）：575-83.

[5]Amihud，Y.and H.Mendelson. Asset pricing and the bid-ask spread [J].Journal of Financial Economics， 1986（17）：223―2491.

[6]Keith S.K.Lam， Lewis H.K.Tam. Liquidity and asset pricing： Evidence from the Hong Kong stock market [J].Journal of Banking & Finance， 2011，35（9）：2217―2230.

[7]边江泽，宿铁.“T+1”交易制度和中国权证市场溢价[J].金融研究，2010（6）.

[8]盖卉，张磊.“T+0”和“T+1”制度下投资者交易风险对比[J].哈尔滨商业大学学报（自然科学版），2006（5）.

[9]史永东，蒋贤锋.中国证券市场印花税调整的效应分析[J].世界经济，2003（12）.

股票交易的量化交易篇（6）

一、研究方案

（一）研究假设

根据有效市场假说和当前我国证券市场发展情况，做出如下研究假设：

假设1：中国证券市场中不同股票价格联动性特征呈逐年减弱趋势，股价信息含量不断提高。

假设2：股价信息含量的高低对投资者交易行为具有显著影响，股票交易换手率与股价信息含量呈正相关关系。

假设3：当考虑到股票风险对投资者交易的影响时，如果股价信息含量越高，则股票交易活跃程度对风险的敏感性越低。

（二）样本数据

本文选取的样本为随机抽取方式获得的2011年前已在沪、深证券交易所上市的上市公司，样本期为2011-2013年。剔除三年内曾被ST、PT处理和因被收购退市、暂停上市等原因连续停牌超过二十工作日的公司股票，最后通过随机抽样获得有效样本公司股票207只，其中沪市87只，深市120只。市场收益率用沪深300指数。数据来源于Wind数据库。

（三）变量设定

1.被解释变量

本文选取股票交易换手率作为市场交易活跃程度的变量，计算公式为：换手率=某股交易量/某股流通股本*100%。

2.解释变量

（1）股价信息含量（INFO）

股价非同步性指标能够有效地测度股票价格波动中公司层面信息的含量大小，也被称作股价信息含量指标。依据以往的研究，一般采用1-R2来估计，其中R2为下面回归方程的决定系数：rit=βi0+βim・rm+εit。

式中，rit表示企业i的股票在t时期的收益率，rm表示在t时期的市场收益率。

（2）股票风险（VOLATILITY）

风险和收益是投资者最为关注的因素，股票风险对投资者交易具有重要影响，研究股价信息含量对股票交易活跃程度的影响时必须考虑到风险因素。本文选取一年内股票日收益率的标准差作为风险度量指标，记作VOLATILITY。

（四）基本模型

考察股价信息含量与换手率之间关系，采用的基本模型为：

TURNOVERi=α+β1・INFOi+β2・INFOi・VOLATILITYi+β3・VOLATILITYi+εi

为了研究股价信息含量高低对股票交易换手率与股票风险之间敏感性的影响，在基本模型中引入INFO・VOLATILITY作为解释变量。在实证研究中主要关注INFO和VOLATILITY回归项的系数，根据前面的分析，如果股价信息含量高，该公司股票的市场交易将更活跃，因此若假设2成立，则β1>0；如果股价信息含量高，投资者交易对该公司股票风险的敏感性将降低，因此若假设3成立，则β2

二、实证结果

（一）INFO统计特征

INFO指标由样本公司各年种股票日收益率与市场收益率回归后得到。从结果来看，在样本期内，该指数最大值为0.9961，最小值为0.4143，均值为0.7078。指标数值围绕均值左右分布相对均匀，数据在均值附近分布集中，极端值较少，接近正态分布。

样本股票INFO指数在数值分布上表现出明显的规律性。中国证券市场股价反映上市公司基本面信息量的比例达到71%左右，股价信息含量和资本市场有效性有了显著提高。中国证券市场股价波动联动性特征逐步减弱，股票价格的变化与上市公司基本面关系越来越紧密，因此证实了所提出的假设1。

（二）回归分析

依据基本模型进行回归分析，将TURNOVER作为因变量，INFO，Stdev，INVO作为自变量直接进行回归分析。

在模型中，INFO的系数估计值为18.8284，t-统计量为10.84，在5%水平下显著，INFO对TURNOVER具有正的影响，若股价信息含量越大，则该公司股票的换手率越高，市场交易更为活跃，实证分析结果支持假设2。VOLATILITY的系数估计值为7.6463，t-统计量为10.82，在5%水平下显著，即股票交易活跃程度与股票风险呈正相关关系，若股价波动率较大，则该公司股票交易越活跃，投资者表现出了明显的风险偏好特征，也就是在说，中国证券市场投机性较为严重。模型中交叉项INFO・VOLATILITY的系数估计值为-7.6417，t-统计量值为-10.51，在5%水平下显著，可见股价信息含量的高低会影响股票交易活跃程度对风险因素的敏感性，股价信息含量高，有助于降低投资者交易对风险的敏感性，因此这里的研究结果证实了假设3的判断。

三、结论

分析表明，中国证券市场中股票交易活跃程度与股价信息含量呈正相关关系，股价信息含量越高，股票价格波动与公司基本面状况的关联性越紧密，则投资者对该股票的交易热情越高，市场交易越活跃。中国证券市场中投资者表现出显著的追逐风险倾向，市场投机性严重，价格波动率高的股票容易受到投资者追捧，其市场交易的换手率高。同时，在考虑到风险因素对市场交易活跃程度的影响后，如果股价信息含量高，则投资者交易对股价风险的敏感性将降低。

近年来管理层大力推动中国证券市场市场化改革的成绩是显著的，市场运行环境向好，股票价格波动与公司内在价值的联系越来越紧密，股价反映上市公司基本面信息的程度越来越高。下一步，应继续加大力度推进中国证券市场的市场化改革与制度创新，改善市场运行环境，提高市场流动性，推动证券市场走向成熟。

参考文献：

[1] 邹小霞.上市公司信息披露质量与股价信息含量的相关性研究[D].西南交通大学，2014

[2] 张博.中国证券市场股价信息含量研究[D].暨南大学，2010

[3] 刘娟.交易活跃度对股价信息含量影响的实证检验[D].湖南大学，2008

[4] 陈梦根，毛小元.股价信息含量与市场交易活跃程度[J].金融研究，2007：125-139

[5] 龙小波，吴敏文.证券市场有效性理论与中国证券市场有效性实证研究[J].金融研究，1999（3）：53-58

[6] 李凯，路迹，杨丽琴，等.我国证券市场有效性实证分析[J].东北大学学报：自然科学版，2000，21（3）：320-323

股票交易的量化交易篇（7）

为了顺利实现电子化，现任CEO塞恩并没有立即宣布全部电子化

收购完成后纽交所指数明显上升

最近，道琼斯工业指数冲破万二，又创新高。 有了新的电子交易系统，纽交所的股民交易更便捷了。这得益于CEO泰恩的电子交易计划。

在纽约证券交易所(纽交所)交易厅中的一个狭厄交易站中，Doreen Mogavero发出这样的交易指令：出售纽约银行股票5万股，非限时抢购，价高者得。

Mogavero是Mogavero Lee公司的董事长兼首席执行官，她是一个可以直接进入证券交易所的交易大厅的独立股票经纪人。她首先通过触摸屏获得一张纽约银行的股价趋势图，然后登录纽交所名为“Direct+”的电子交易系统，完成以30.34美元的价格出售一千股的交易。

Mogavero说：“其实可以更方便。”她本来可以出售更多的股票，但是电子交易系统每30秒最多只能交易1099股。这种交易被称做“限制指令”，交易的价格是预先设定的，一旦触及预设价格，交易即被自动执行。

2004年，在CEO约翰・塞恩(John Thain)的新政推动下，只有3年历史的电子交易系统将和212年历史的人工撮合方式一起为股票投资者服务。按照塞恩的计划，多年固守的数量限制将被取消，投资者可以向交易所发出规模更大的买卖指令。现在，只要Mogavero愿意，她可以使用电子交易系统将整个5万股售出，数量的限制被突破，投资者还在更宽的价格范围内买卖股票。

电子交易突破重围

两百年来，“交易专员”制度一直是纽约交易所交易机制的核心。历史上，就像人们每日从电视上看到的情形一样，在纽约交易所的交易大厅，每日约有3000名交易员在各自的交易席位上相互报价，所有的交易最终都通过交易员们的吼叫和手势传递到市场的最终端交易大厅里。虽然交易所自上世纪80年代后引入电脑交易，但在纽约交易所进行的每一宗股票交易至今仍然至少会经过一道人工手续。所有通过各种电子方式传递到“交易专员”(Specialist)那里的买入卖出信息，仍然需要由“交易专员”的交易员们手工搓合。“交易专员”的主要职责是保证市场的流动性，他们既是其他投资者的股票买卖经纪人，也做自营的股票买卖业务。作为“交易专员”，他们有两个主要义务：当市场缺少买方或卖方时，他们就需要用自营账户买入或者卖出，以维系股票的流动性，这被称为“正面义务”；而当市场买方卖方数量充足，股票流动性不成问题时，他们就需停止用自营账户买卖，这被称为“负面义务”。

随着时代的发展，“交易专员”与手工搓合制度，在其他交易所那里现在几乎已经绝迹，全电子化交易系统是主要的交易方式。对于纽交所来说，可谓危机四伏，以纳斯达克市场(NASDAQ)为首的电子交易市场抢走了纽交所的不少交易量，同时纽交所交易席位的价格近来跌到9年来的最低。尽管在2001年，纽交所推出了电子交易系统，却被赋予了苛刻的“限制指令”。到了2004年，电子交易系统每天处理的股票为1.4亿股，只占纽交所全部交易的10%。

但纽交所传统交易制度有最坚定的捍卫者，那就是前任董事长格拉索，他说：“这是我们引以为豪的文化。” 然而，很快事情就出现了转机。格拉索因近2亿美元的薪酬而被驱逐下台，来自高盛(Goldman Sachs Group)的塞恩出任纽交所的CEO，他与格拉索有着完全不同的看法，他采取了一系列积极的措施推进电子交易。

在2004年8月，塞恩宣布了新的电子交易计划，突破了电子交易系统的“限制指令”，准许投资大户以电子方式买卖大批股票，以加快证交所的股票交易速度。

在2005年4月，塞恩在新闻会上宣布收购电子交易运营商Archipelago控股公司，2006年2月底美国证券交易委员会正式批准这一收购，这将帮助纽交所拓展电子交易。

尽管，塞恩极力推进电子交易，但是他并没有废除传统的交易制度。他认为，电子交易系统与人工撮合方式的有效结合，将大大加强市场的公平性和完整性。通过大力推行电子交易，纽交所将会吸引更多的股票投资者，选择该所上市的公司也会越来越多。与此同时，塞恩也强调了人工撮合方式的重要作用，他认为由场内经纪人进行的人工撮合交易仍会保留下去，这种方式对避免股价大幅波动还有一定帮助。

但是纽交所的交易有赖于这些拍卖人，他们的作用类似于某种剂，能够保持市场的正常运行。如果某机构想出售其持有的股票，但苦于找不到买家，交易专员就会参与进来并担当这个角色。同样地，如果某个投资者想购进某种股票但却无法找到现成的卖家，交易专员也可以参与进来。在两种交易制度并存的条件下，他们能够采用运算法则考察价格差和历史数据，并将股票买卖双方加以配对，从而完成网上交易。

纽交所将赢得一个新的市场，这个市场以高流动性股票交易为主导，比如：通用电器。而传统的交易方式将在股票小范围交易中继续存在，将缩小缩小价格差距，比如:卖家开价为40.5美元，而买家给出的价格为40.25美元。

作为一个基础的条件，纽交所首先必须开发出相应的软件，这样交易专员才能建立电子交易界面和交易规则系统，并更新其已存在的电子经纪人软件。从而，在交易大厅通过使用掌上电脑，交易员就可以预测购买意向和存有股票数额。

多样化市场将成为电子交易系统底盘之上的另外一个实体。但是交易所需要具备某些特定功能的系统，比如，交易人对他能够扫描所有已经标明价格的预售股票，并购买需要的股票，这是目前的电子交易系统无法做到的。

愈快捷愈有利吗？

推行电子交易后，纽交所的全部系统将受到即时、更大规模的交易活动影响。但塞恩新政的目标是明确的：尽可能实行自动化，将完成交易时间提高到现在平均14秒的速度，保持在纽交所挂牌上市公司的交易股票中80%的市场占有率，应对各种电子交易的竞争对手。

在2004年8月的宣布推行电子交易时,泰恩说：“纽交所在其212年的历史中,已经树立了良好名誉,但所提供的交易速度还没有达到要求。”然而,Mogavero则不这样认为，尽管她的交易费时8分钟, 但是她指出：速度不是此种交易需要解决的问题。

早在几年前电子交易系统刚推出时，为什么此种交易费时是用分钟来计算,而不是秒呢?那是因为,尽管技术进步了，交易专员和场内交易人还是要进行多次洽谈然后才达成交易。Mogavero为她剩下的49000股股票找到了一个买者,这得益于她与一个专业投资者的交谈,谈论中她获悉一个名为林奇・玛里尔的交易商对她的股票感兴趣。

Mogavero 说：“如果不是与人交谈，我是不会知道哪些股票在纳斯达克股票市场售出了。事实上，我也没有可以询问的人，只能是碰运气。使用电子交易所,我可以看见一项出售1000股股票的买卖,但并不知道这背后是否有另外100万股也要出售,我只能向周围的人询问。”

现在，纽交所不得不加快Mogavero的交易。据纽交所的主席兼首席运营官罗伯特・百里兹说：“我们现在正在做基础工作。”基础工作有两个技术方面的问题。其一是电子经纪人的掌上设备。这是一台专为投资人定制的电脑,可以记录手写文档,并通过错综复杂的无线传输系统将交易定单详细资料传向纽交所的交易实地。有了这个电子经纪人，经纪人更常见的不是找人交谈,而是将数据输入电子经纪人系统。Mogavero 说，没有电子经纪人系统,交易就无法进行。

在2004年夏末,纽交所将电子经纪人系统升级为电子报价系统，作为电子经纪人系统地面终端的升级版,交易者可以使用他们的掌上工具完成以前很多口头上完成的许多工作。譬如,交易者可以通过电子经纪人掌上系统,向交易专员投掷并定购大宗交易,如每股50美元,总股数为5万的交易。通过升级版,交易者也可以收藏一些公开的和非公开的交易,譬如一项出价为50美元,5万股的公开交易,还有一项非公开的1万股的交易,这样可以防止股票价格上升到50.3美元。

这些保留股票的信息可以不被交易专员所看到，而在交易商间共享。这也就是说，Mogavero在进行纽约银行的股票交易中，电子报价系统将允许她秘密地自动地找到Merrill Lynch这种对她的股票感兴趣的人。更极端地说，你可以看到一大群人在通过无线系统做交易，而没有一个人说话。

第二个基础的项目是为专业商提供应用编程接口，软件接口必须使得专家能够将订单的薄记与一定的运算法则连起来，而这个运算法则可以使这些订单得以交易，同时保证市场平稳。

这些运算规则将能够生成新的投标以提高交易所最高的出价,撤消先前的投标,补充投标,完成交易并按照交易专员对股票的意向价格进行排序。运算规则不能投标和出标。当然，只有交易专员才有权这样做,目的是为了降低交易多变性风险并对交易进行审核。

在简单化的潮流下，交易专员的大部分工作都将实行自动化。Thomas Schafer III是医药巨头Pfizer 股票交易的交易专员，他期待自动化将筛除市场“噪音”，比如在1000股到5000股之间的交易量。这种交易额对随机指令系统而言过大，因为纽交所对电子交易的容量有规定，但同时又过小而无法对证券专业工作者的经济利益产生实质影响，他们的利益来自于市场定单中的出价和供价间的差价或者是公司会计交易。Schafer和他的工作人员宁愿进行大宗交易谈判，譬如说50万股。他说：“我希望这可以将我从惯常工作中解脱出来，以专注于各种违规交易。”

百里兹认为，如果没有这些接口，交易专员所需要的专业软件就不可能产生，这样就会将他们排斥在电子市场之外。

人工交易是否更好？

随着多样化系统的建立，纽交所面临的一个挑战将是在交易额和稳定性之间寻找平衡点。这是两个领域矛盾冲突的一些情况。

2004年12月10日，Pfizer宣布，该公司的一种关节炎药会引发心脏病，这对当时Pfizer的股票交易产生了影响。当天，Pfizer的股票价格最高为25.95美元，而最低价达到21.99美元，超过2.89亿股的股票被转手。

在纽交所开盘前，Pfizer通过电子系统以每股约22美元的价格进行交易。100个人站在Schafer的位置周围，0.37亿的股票等待出售。Schafer将Pfizer的开盘时间推迟到上午10点，或者公司进行告示后约45分钟的时间，这样交易者就能对新的交易进行预测估计。

Schafer开盘价为23.52美元，比电子交易的价格高出一美元。Schafer这样解释说：“从22.52美元到23.52美元，或许看上去差别并不大，但是如果你是短期资本经营者，想以22.52美元的价格抛售700万股，你就必须得解释为什么 你损失了7百万美元。” 他认为Pfizer事件显示出纽交所交易模式的优势。

凯文・欧哈拉，电子网Archipelago的首席行政长官对此持异议。他认为电子交易完成了大量交易，并发现了一个稳定的价格，甚至早于Pfizer 在纽交所进行交易的时间。

欧哈拉说，“在Pfizer交易的最后时间段，纽交所关闭了交易点，这样交易就无法进行，纽交所正阻止使用电子报价。”

Pfizer 将如何在多样化市场中进行交易呢？这是证券公司的一个热点。自动化必须促进交易量的增加，因为交易专员对按键依赖小得多，每天大约是2万到3万， 而更多的依赖于对股票的“行为模式”能够做出反应并加以解释的程序。百里兹说，为了管理这些项目，纽交所正花费大部分时间来确定它能识别出交易者和专业证券者的需求，并在系统中满足他们的要求。

曾经，场内交易者、专业商和其他市场参与者在新技术中拥有话语权，各种变动将会缓慢转出，并被估值。譬如，一月份平均每日交易1.59亿股的股票，而随机相加指令系统能够处理的数量超过这个值。但是仍然有限，因此纽交所能够研究它对变更率产生的影响。

“我们采取了一种相当标准的方法，甚至进行了周密的规划和质量评价；我们合并一系列相互关联的子系统，并且我们得确定不会出现意料之外的结果。”百里兹说道。

它对于人们参与拍卖和大宗交易做出了贡献，这意味着交易所编写了自己大部分的软件。

“大体上，我们自给自足。”百里兹说道，“我们获取我们所需要的，但是世界上没有我们可以随心所欲的地方。显然地，如果我们能够走出去，更便捷地购买，我们就会那么做了，但通常我们没有这样的选择机会。”

机构投资者和个人投资者将不得不等到至少2006年3月才能看到百里兹所发明研制的东西；并且不管泰恩是否能够保持他的告示牌，专业证券者和交易商都对人与机器的联合结果表示欣然接受。

新技术推动发展

从1792年至今的214年间,纽交所的交易方式、制度和规模经历了多次变化，每次变化都与技术因素相关。回顾历史,一些新技术的应用在推动交易所发展中起到了重要的作用。

1867年,爱德华・卡拉汉发明了第一台股票自动报价器,这种机械装置能够把从交易大厅通过电报传来的股票价格自动打在纸带上,实现了股票价格的实时报价。

1878年,仅仅在贝尔博士发明电话两年之后,电话就出现在纽交所的交易大厅,电话的出现又大大缩短了投资商和经纪人之间交流的速度。

1883年,在爱迪生发明电灯后4年,纽约证券交易所内的煤油灯全部换成了电灯。 1966年,纽交所开始使用“无线呼叫系统”,该系统数年之后取代了交易所墙上的大型通告牌。同年,纽交所还推出了电子报价显示屏。

1976年,纽交所开始采用“指定指令回转系统(DOT)”,可使券商直接将小额委托指令传送到专家柜台,而无须场内经纪人介入。

1978年,鉴于出现越来越多股票交叉上市的现象,纽约证交所开始启用“跨市场交易系统(ITS)”,使得投资商可以在多个市场间连线操作,寻找最低的投资价格。

股票交易的量化交易篇（8）

果，项目批准号：10XJY040

中图分类号：F832 文献标识码：A

内容摘要：股市最本质功能是交易功能，“流通性”是其存在的基础。不管主导股票市场的投资者的投资理念多么先进，如果一个市场缺乏流通性，暴涨暴跌还是在所难免的。流通性缺乏是股市暴涨暴跌的直接原因，为保持股市充足的流通性，需要建立一套制度来不断地消化吸收股市中的买卖净差额或使股市中的买卖净差额维持在一个较小的水平，从而使股市在短期内供求基本平衡。

关键词：股市 暴涨暴跌 流通性 交易功能

股市流通性的概念及股票市场的本源

（一）股市流通性的概念

股市流通性是指股票与货币资金之间的相互转化能力。当一个市场具备在价格变化很小的情况下却能容纳大量交易的能力时，我们即称这样的市场流通性非常好。一个具有流通性的市场不仅要能够提供直接交易，而且还要能够在稳定的价格下提供足够数量的这种交易。

（二）股票市场的本源：为客户提供流通

经济学的基本原理告诉我们，股市是交易股票的场所，因此，股市最本质的功能是交易功能。与之相比，其他功能都是派生的，如融资功能、价值发现功能等。对于股市的派生功能，我们可以有所期待，但不能唯此是举，尤其是不能影响到股市的交易功能。

在西方国家，尽管股票交易所有着光辉灿烂的历史，并在储蓄向投资转化过程中扮演着重要的角色，但它仍然只不过是一些通过提供服务而收取费用的商业化组织。它所提供的服务就是“流通性”，即把某种具体的资产转变成货币资金的一种能力。

流通性缺乏：股市暴涨暴跌的直接原因

从流通性的角度来看，股票市场的暴涨暴跌是由于短时间内流通性缺乏所致。流通性是一个典型的“合成谬误”，即对部分来说是正确的，对全体来说却不一定正确。凯恩斯在《通论》中指出，20世纪20年代股票交易技术的巨大进步使得人们在瞬间就可以将资本转入或转出股票市场。但是，尽管个人可以自由转移资本，但作为一个整体，社会是不可能自由收回其资本的。并且任何具有一定规模的投资者这样做的结果必定都是失败。因此，股票市场与银行业有些相似的特点，即尽管对于任何一笔活期存款来说，其流通性是很强的，但对银行的大多数贷款和其他资产来说，其流通性与活期存款的流通性严重不对称。个人存款账户之所以能保持其流通性，是因为在多数情况下，每天存入银行的资金与被取走的资金大致上是相当的。当然，由于两者并不可能完全相等，因此，银行必须保有一定量的准备金作为缓冲手段。但是，当突然出现一系列的巨额提款需求时，准备金也会枯竭。如果由于某种原因导致储户对银行的支付能力产生怀疑时，每个人都会在时间许可的情况下尽力去先提款，这将导致银行发生挤兑，从而使银行倒闭，最后的结果是所有储户都无法取款。从某种意义上讲，正是由于人们对存款流通性的信任，才导致了存款流通性的缺乏，这就是人们通常所说的“流动性悖论”。

在股票市场上，情况也是如此。股市只所以能够保持其流通性，是因为在大多数情况下，每天流入与流出股票市场的资金大体是相当的。当它们不相等时，在没有其他制度制约的情况下，只有通过强行调整股票价格的办法来促使其供求达到平衡。因此，流通性缺乏是股市暴涨暴跌的最直接原因。

为了防止挤兑情况的发生，保持商业银行充足的流通性，现代金融体系有一套完整的制度来制约商业银行正反馈机制的形成，这些金融制度包括：法定存款准备金制度、中央银行再贷款制度等。同理，如果能建立一套制度来消化吸收股市中的买卖净差额或使股市中的买卖净差额维持在一个较小的水平，也可以在一定程度上抑制股市的暴涨暴跌，从而使股市在短期内供求基本平衡。

保证股市具备充足流通性的制度体系构建

（一）对股市流通性属性的考察

Harris（1990）在对市场微观结构的研究中提出，一个流通性好的市场要有“即时性、可忽略的宽度、很大的深度和高度的弹性”。

1.市场宽度。流通性的价格因素通常以市场宽度来衡量。市场宽度是指交易价格（买价或卖价）偏离中间价格的程度。衡量市场宽度最常见的指标是买卖价差，即当买卖价差足够小时，市场具有宽度，当买卖价差很大时，市场缺乏宽度。以宽度衡量的流通性在价差为零时达到无限大，此时交易者可按照同一价格实现买和卖。从这一层面衡量，市场流通性好意味着投资者的交易行为对市场价格的影响很小。

2.交易的即时性。交易的即时性是指交易在时间上能否立即执行，即成交的速度。股票市场的本源是为客户提供流通，其流通性的高低必然首先表现为股票交易能否迅速地进行。从这一层面衡量，流通性好意味着在保持价格稳定的前提下，一旦投资者有买卖股票的愿望，可以立即得到满足。

3.市场深度。市场深度是指一个给定的价格下可以交易的股票数量。市场深度指标用来衡量股票交易数量与股价稳定程度的关系，即在深度大的市场上，一定数量的股票交易对价格的冲击较小。在报价驱动市场上，深度一般指做市商在所报出的价格下愿意买入或卖出的股票数量；在指令驱动市场上，深度则往往指限价委托簿中的买卖订单数量。从这一层面衡量，流通性好意味着在保持价格稳定的前提下，投资者在短时间内可以交易的数量较多。

4.市场弹性。市场弹性是指由于买卖委托不平衡等短期非信息因素的冲击，使市场价格偏离均衡价格后，市场恢复到均衡状态的速度。市场弹性好，供求不平衡后返回均衡的速度就快。从这一角度衡量，流通性好意味着股市失衡（包括数量和价格）后恢复均衡的速度很快。

在上述流通性的四个特征中，市场宽度包含了价格变化的因素，可直接用于衡量股市的稳定性。其他三个因素也与市场宽度密切相关，因为在任何一个市场，如果投资者愿意接受极为不利的价格条件，交易一般均能迅速达成（交易的即时性），成交量也可以无限大（市场深度），市场的供求弹性也会非常好（市场弹性）。因此，从某种意义上说，一个具有足够宽度的市场，一定是一个稳定的市场，一定是一个具有充沛流通性的市场。“市场宽度”这一指标是用来衡量市场流通性结果的好坏，而其他三个指标则是市场流通性的表现形式，反映市场流通性好坏的原因。

具体到股票市场上，“市场宽度”是一个衡量股市波动幅度的指标，而其他三个指标则可用来说明股市波动的原因。因此，从流通性的角度考察影响股市暴涨暴跌的因素，我们只需要从交易的即时性、市场的深度和市场的弹性这三个维度去寻找原因即可。

（二）做市商制度：满足投资者交易即时性的需求

纽约股票交易所保持股票价格稳定的关键性因素是，奉行“价格连续性”观念。为了保持价格的连续性，该交易所为每一种股票指定了一位负责的专业交易商，这位专业交易商叫作“做市商”。

做市商制度是一种市场交易制度，由具备一定实力和信誉的机构充当做市商，不断地向投资者提供买卖价格，并按其提供的价格接受投资者的买卖要求，以其自有资金和证券与投资者进行交易，从而为市场提供即时性和流通性，并通过买卖价差实现一定利润。做市商在一定时期内买卖差价的大小，是人们衡量股票市场流通性好坏的重要指标。在存在大量的相互没有串通的独立做市商的市场，价格决定和流通性是通过做市商之间的竞争实现的（Munshi，1996）。在做市商市场，做市商不断地报出买进和卖出股票的价格和数量，投资者可以按照做市商的报价（和数量）随时买进或卖出，不会因为买卖双方的供需不平衡而导致交易中断。因此，一般来说，做市商市场的流通性要高于竞价市场。汉恩（Haan，2001）认为，对流通性差的股票设立做市商（流通性提供者）将增加这些股票的交易量。

实际上，做市商的存在，最主要的是消除了因买方和卖方在介入市场时间上的不一致所造成的差异。由于某种原因，投资者有时会遇到流通性问题，这一问题将使他们感觉到：在某一价格条件下其手中所持有的某只股票与其愿意持有的该只股票之间存在着差异。当这种差异存在时，有些投资者会立即通过该股票的交易来对他们的投资组合失衡进行调整。当股市中卖出量大于买入量时，投资者可以选择将其股票立即卖给做市商，或者是推迟一段时间，等到潜在的买方了解到销售信息并介入市场后再将股票卖掉。同理，当股市中买入量大于卖出量时，投资者可以选择从做市商处立即买入股票，或者推迟一段时间，等到潜在的卖方了解到购买信息并介入市场后再从买入股票。这样，做市商就成了股票存货的吸收者。

在任何一个时期，做市商都必须测算出其最佳的股票存货水平，这是做市商管理水平高低的重要体现。当存货超过该限度时，则降低其买进报价，当存货不足时，则提高其卖出报价，如果存货波动很大，做市商往往会同时提高卖出报价和降低买进报价（即扩大价差），这就是做市商市场的价格形成机制。从理论上说，只要做市商拥有足够的资金与股票，那么做市商制度就可以保证足够的流通性，同时也有能力吸收大宗交易的冲击，维持股票价格的稳定。在指令驱动市场中，对于订单量大并且买卖不平衡的股票，就需要等待较长时间才能完成交易，并且往往引起价格的较大波动。与指令驱动市场模式相比，做市商制度具有天然的流通性优势。

做市商通过不断地买进或卖出为投资者提供流通性，但同时，做市商也承担着较大的成本和风险，主要包括：第一，直接交易成本。如处理投资者订单的成本、清算成本、通讯费用、场地与设备成本等。第二，存货成本。做市商在按照其报价买进或卖出股票时，必然会产生（或需要）拥有一定数量的股票库存，这样才能保证交易的连续性。存货成本包括三个方面：一是存货管理成本，即做市商为保持一个最佳库存而付出的管理成本；二是存货的风险成本，即做市商保持一定数量的存货可能导致的损失。三是机会成本，即做市商由于从事这一工作而失去了其他赚钱机会。四是不对称信息成本。

一般而言，做市商由于接受大量的买卖订单，因此相对大多数投资者而言掌握有更多的订单流量信息，但有时个别投资者可能比做市商掌握了更充分的市场信息（私人信息），此时做市商的报价比那些信息公开后的市场价格可能偏高或偏低，因而投资者在做市商报出的价位上买进或卖出，将使做市商蒙受损失。一般来说，股票市场的买卖差价至少应该能补偿做市商为市场提供流通所承担的成本和风险。股指期货等金融衍生品市场降低了做市商在股票市场上从事交易的成本以及所持有股票存货的风险。可以想象，如果没有金融衍生品市场，那么做市商的人数将大大减少，同时买卖差价也将会更大。

作为卖方来讲，做市商给他的价格要比他自已或通过经纪人搜寻到的急切买主所出的价格要低。但是，在做市商提供的价格条件下，卖方可以立即完成交易，这种直接交易防止了搜寻时间过长或搜寻最终失败有可能造成的损失。一般来说，价格波动越大，卖方就越有可能选择直接交易而不愿意去进行市场搜寻。

引入做市商制度后，虽然股票市场总的风险没有变化，做市商只是承担了投资者所转移而来的全部价格风险，但这样的制度安排却具有效率上的好处。从本质上讲，这种效率上的好处来自于交易的分散化，即将价格转移风险分散于全部做市商之中。在其他条件相同的情况下，做市商越多，每一交易单位的风险和预期收益就越低，因此投资者的实际直接交易成本就越低。由于股票市场上存在许多相互竞争的做市商，并且做市商的数量将随着市场状况而调整，因此，当股市中出现巨额交易指令时，每个做市商所承担的风险就降低了。交易场内竞争性做市商数量的变化能自动调节交易的处理能力，使其能满足普通投资者各种大小不同的交易需求（但这种能力并非是无限的）。当做市商的资金或股票不足时，他们可以通过转融通的方式获得，特别是在金融危机时期，这一点尤其重要。1987年10月19日，美国股市出现崩盘。但联邦储备委员会允许商业银行继续像往常一样向证券交易商提供融资，以便他们增加存货（在客户抛售风潮的影响下，股票存货会急剧增长）。由于联邦储备委员会的及时干预，银行和经纪人公司的资金需求得到了满足，从而有效地避免了倒闭事件的出现及事态的进一步恶化。由此可见，股市的暴跌可以通过由商业银行采取一些事前的应急措施就能防范。

（三）融资融券交易制度：增强股市的供求弹性

融资融券交易又称为证券信用交易，是指投资者向具有融资融券业务资格的证券公司提供担保物，借入资金买入上市证券或借入上市证券并卖出的行为。主要有保证金买空和卖空两种交易形式。

从理论上说，股票价格是股票内在价值的外在货币表现，投资者会通过不同的形式来研究股票的内在价值，并且在挖掘股票内在价值的过程中不断有新的信息被揭示出来。这些不同性质（正面或负面）的信息最终通过影响股票的供求关系不断调整和修正股票价格。但是，由于各种证券的供给有确定的数量，其本身没有相应的替代品，如果证券市场仅限于现货交易，则证券市场将呈现典型的单边运行态势，在证券供求严重失衡时，其价格必然会大幅波动，极端时还会暴涨暴跌。融资融券制度则能使投资者对上市公司的各种信息及时做出反应进而改变股票的供求关系，增加股票的供求弹性。当股价过度上涨时，融券卖空交易者预期未来股价会下跌，则会提前融券卖出，这样就增加了股票的供应，现货持有者也不致继续抬高价格，部分投资者或趁高卖出，从而使市场行情不致过热。当股价在未来某一时期下跌后，融券卖空者又需要买入先前卖空的股票，用于偿还卖空借入的股票，这样又增加了购买需求，提高了股票价格，对市场波动起着“缓冲器”的作用。

同理，融资买空交易者的交易行为同样也会发挥市场“缓冲器”的作用，当股价过度下跌时，融资买空交易者预期未来股价会上涨，会提前融资买入，增加股票的需求，由此带动其他投资者对价格低估股票的交易需求；当股价在未来某一时期上涨后，融资买空者需要卖出先前买空的股票，用于偿还买空借入的资金。因此，融资融券交易通过改变股票的供求弹性实现了股票供求关系的变化，进而增强了股市流通性，这在一定程度上防止了股市价格的暴涨暴跌。

融资融券业务的顺利开展还有一个前提条件，那就是证券公司有足够的资金和证券用于融资和融券。因此，为证券公司提供充足的流通性也是制度建设过程中必须考虑的。

（四）投资者结构及投资策略多样性：提高股市的深度

从负反馈的角度看，价值投资是最佳的投资行为。但是，如果股市中所有的投资者都是价值投资者，并且全都使用相同的方法来评估他们持有的股票价值，使用相同的方法决定何时对各自的投资组合采取套期保值措施或将其抛售，那么当他们想要抛售时，他们将会找不到现成的买主，而只能找到同样渴望抛售相同股票的卖方。由此可见，不管投资理念多么先进，如果某个市场参与者并不具有很大的异质性，那么就流通性而言仍然是很薄弱的。因此，在股票市场中，如果数以万计的投资者都真的彼此独立，那么任何错误想法所造成的后果就会相互抵消，也就不会对价格产生什么影响。但是，如果大多数人的想法相似，那么，不管他们的想法多理性，都有可能导致股市暴涨暴跌。

与流通性充足的市场相比，在流通性不足的市场，同等规模的卖出指令将带来更大程度的市场下跌。所以，要提高市场的流通性，只能通过增加投资者行为的多样性来解决。其实，流通性的核心是多样性。如果市场几乎不存在具有差异性的金融工具，不相关的市场参与者很少且交易行为趋同，那么交易对价格的影响将会很大，购买或者抛售任意一款金融产品都将会导致其价格的暴涨暴跌。

在股市中，“不确定性”使市场参与者分别选择不同的交易时机，这样多样性自然而然就产生了。对于金融体系中的不同经济角色而言，价值评估、套期保值和价值发现等差异是恰当的，因为它创造了流通性。一般来说，投资者结构越多样化，越具有不同的投资策略和风险偏好，市场的流通性就越好。同时，由于多样化的投资者结构具有更多样化的组合战略和资产禀赋，做市商也更容易抵消不平衡指令，使市场的买卖价差变小。所以，投资者结构及投资策略的多样化可以增加市场的深度，从而增强市场的流通性。

那么，哪些因素有助于差异化呢？

第一，在一个充满不确定性的股市里，人们对风险和价值的感受不同，由此使他们对股票有着不同的风险偏好和不同的投资时机选择。因此，异质性更可能的潜在源泉是人们对不确定性的态度不同。第二，投资者获得和处理信息的方式存在差异，因此即使他们的目标一致，所采取的措施也会有所不同。第三，投资者的初始条件不同，比如资金来源、资金成本不同等，从而使它们对市场的未来的预期不同，风险承受能力等不同。第四，当人们认为“所有人都认为市场是稳定”时，市场稳定就会成为一种惯性。这一惯性（相信市场是稳定的）对于股票市场是至关重要的，因为它创造并保持了市场的差异化。

政策建议

在中国股票市场，由于股市体制方面的原因，机构投资者长期面临着极大的流通性风险。为规避流通性风险，一方面机构投资者把自已变成市场上的超级大散户，以便充分发挥自已在资金、信息、专家理财等方面的优势，另一方面为了不使自已在流通性等方面的劣势进一步扩大，机构投资者之间尽量避免竞争，如果不小心走在一起，也会联手起来对抗个人投资者。由此，中国股市逐渐形成了机构投资者与个人投资者不对等的博弈格局。在这一博弈格局下，中国股市乱象丛生，投机成风，完全背离了交易功能这一本源。因此，防范中国股市暴涨暴跌，有必要构建为机构投资者提供充足流通性的制度体系，还原股票市场交易功能本源，最终使股市形成机构投资者之间对等的博弈格局。为此，需要采取以下三方面的措施：第一，完善中国股市现行的交易制度，引入做市商制度；第二，完善和优化中国机构投资者的结构，均衡发展各类型机构投资者；第三，构建机构投资者多元化投资策略所需要的基本金融制度，比如，建立和完善股指期货、融资融券等制度，增强市场的弹性，提高市场的深度。

参考文献：

股票交易的量化交易篇（9）

一、期权与权证的内涵

期权是指在未来一定时期可以买卖的权力，是买方向卖方支付一定数量的金额后拥有的在未来一段时间内（指美式期权）或未来某一特定日期（指欧式期权）以事先规定好的价格（指履约价格）向卖方购买或出售一定数量的特定标的物的权力，但不负有必须买进或卖出的义务。买方有执行的权利也有不执行的权利，完全可以灵活选择。

权证是发行人与持有人之间的一种契约关系，持有人有权利在某一约定时期或约定时间段内，以约定价格向权证发行人购买或出售一定数量的资产（如股票）或权利。权证二个主要特点：（1）权证表征了发行人与持有人之间存在的合同关系，权证持有人据此享有的权利与股东所享有的股东权在权利内容上有着明显的区别：即除非合同有明确约定，权证持有人对标的证券发行人和权证发行人的内部管理和经营决策没有参与权；（2）权证赋予权证持有人的是一种选择的权利而不是义务。与权证发行人有义务在持有人行权时依据约定交付标的证券或现金不同，权证持有人完全可以根据市场情况自主选择行权还是不行权，而无需承担任何违约责任。权证的主要种类有： （1）以发行人为标准，可以分为公司权证和备兑权证。公司权证是由标的证券发行人发行的权证，如标的股票发行人(上市公司)发行的权证。备兑权证是由标的证券如股票发行人以外的第三人(上市公司股东或者证券公司等金融机构)发行的权证。考虑到市场发展的实际，除为解决股权分置而发行的权证外，《暂行办法》对证券公司等金融机构作为备兑权证发行人的资格条件没有规定。 （2）以持有人的权利性质为标准，可以分为认购权证(向发行人购买标的证券)和认沽权证(向发行人出售标的证券)。（4） 以行权方式为标准，约定持有人有权在规定期间行权的为美式权证，约定持有人仅能在特定到期日行权的属于欧式权证。（4）以结算方式为标准，可以分为实券给付结算型权证和现金结算型权证。实券给付结算以标的证券所有权发生转移为特征，发行人必须向持有人实际交付或购入标的证券，而现金结算方式则是在不转移标的证券所有权的情况下仅就结算差价进行现金支付。

二、股票期权与股票权证

在我国，最广为人知的期权和权证就是股票期权和认股权证。有许多人认为，认股权证是股票期权的一种。但从全球现有的认股权证和股票期权在交易所交易中所采取的具体形式看，它们之间大致在如下六个方面存在区别：

(1)认股权证的有效期通常比股票期权的有效期长：认股权证的有效期一般在一年以上，而股票期权的有效期一般在一年以内。股票期权的有效期偏短，并不是因为不能设计成长有效期，而是交易者自然选择的结果。就像期货合约一样，期货合约的交易量一般聚集在近月合约上，远月合约的交易量一般很少。

(2)标准化。认股权证通常是非标准化的，在发行量、执行价、发行日和有效期等方面，发行人通常可以自行设定，而交易所交易的股票期权绝大多数是高度标准化的合约。当然，当前随着IT技术的发展，柜台市场与交易所场内市场出现融合的趋势，柜台市场上的非标准化的股票期权也开始进入交易所场内市场。

(3)卖空机制。认股权证的交易通常不允许卖空，即使允许卖空，卖空也必须建立在先借入权证实物的基础上。如果没有新发行和到期，则流通中的权证的数量是固定的。而股票期权在交易中，投资者可以自由地卖空，并且可以自由选择开平仓，股票期权的净持仓数量随着投资者的开平仓行为不断变化。

(4)做市商。认股权证的做市义务通常有发行人自动承担，即使是没有得到交易所的正式指定，发行人也通常需要主动为其所发行的认股权证的交易提供流动性。而股票期权的做市商必须是经由交易所正式授权。权证类似于股票，需要发行，然后再在二级市场进行交易，但期权可直接在交易所交易。

(5)执行时的稀释效应。由于认股权证可分为股本权证和备兑权证，前者由上市公司发行，公司通过增发股票履约，因此具有稀释股权的效应。但期货执行时交易的是现已发行的股票，不具有稀释效应。

（6）从数量上看，期权可被创设无限多份，但认股权证由于需要满足创设条件，只可为有限数量。

现在通过比较，容易理解全球股票期权的交易量远远大于衍生权证的交易量的原因。显然，在可交易性、信用风险等方面，股票期权要优于认股权证。大致上可以这么来说，交易所交易的股票期权就好比是现在的工业化大生产下的高度标准化、正规化的产品，而认股权证则像是手工作坊阶段量身定制的产品。虽然，对个别人来讲，量身定制的产品要好于标准化的产品，但是从适用面上就显得窄。但是另外一方面，高度标准化的产品也不能完全取代量身定制的产品。

虽然二者之间存在上述差异，但认股权证与股票期权之间并不存在本质性的区别。目前在全球，同一种股票既认股权证又有股票期权是一种常见的现象。在香港，中国移动(香港)有限公司的股票既有相应的股票期权在交易，同时也有数量多达61种之多的衍生权证在交易。Galai and Schneller(1978)证明，在给定相同条件的情况下，标的股票相同的认股权证的价格与股票期权的价格应该相等。不过，Veld and Verboven(1995)研究了在荷兰阿姆斯特丹股票交易所(ASE)交易的有效期长达1年以上股票买权(即看涨期权)与条件相似的股票衍生权证之间的价格关系。出于可比性的考虑，他们对价格水平的衡量是采用隐含波动率指标。结果他们发现在整个有效期间，衍生权证的价格显著高于相应的股票期权的价格。为了解释这一现象，他们对市场进行了调查，发现在阿姆斯特丹股票交易所，衍生权证的交易者中散户居多，市场进入的门槛比股票期权的低，并且交易费用也比股票期权的交易费用低。因此，Veld and Verboven的研究表明，导致认股权证和股票期权之间价格差异的原因是市场的微观结构因素，而并不是因为它们之间存有本质性的差别。

三、期权与权证的主要区别

从上述认股权证与股票期权之间的比较看来，它们之间的差异既包括了期权与权证的区别，又含有具体衍生产品的特殊性，概括说来，期权与权证两种金融衍生工具大类的重要区别在于：

（1）期权是一种在交易所交易的标准化合约，其行权价格、到期日等条款已标准化，不利于在经常变动的市场中灵活调整，也缺乏创新的空间。相反，与权证挂钩的相关资产的数量远较期权的选择多。通常的情况是活跃股票的权证品种多，而活跃股票的期权则较少，投资者往往较难找到合适的期权。而每当市场出现一些新的持续性热点，权证发行人看准时机，就可发行新的备兑证，在符合创设条件的前提下，适时为投资者提供更多的选择，满足市场的需求。另一方面，权证市场可创新的空间很大，针对各种不同市况以及针对一些有较明确观点的投资群体，发行人可以适时推出带有特殊结构的权证，如锁定回报权证、跨价权证、一揽子股票权证等，方便投资者选择符合自己观点的备兑证进行投资。

（2）期权是一种标准化合约，只要有成交就会产生一份期权合约，因此理论上，期权成交的数量可以是无限的。而单只权证是由上市公司或券商等金融机构发行的，可以在交易所交易也可以在场外交易，发行量通常会在发行文件中给出一个上限，并在一定的条件下可以增加发行量，供给量是有限的，标的股票的选择范围相对较为广泛。因此，权证相对于期权更易受到供求关系和市场情绪的影响，价格短期波动也可能会更加剧烈。从目前亚太区来看，权证按照现货同样的买卖，制度安排上可能前期准备更简单一点，更容易做一点。而期权实际上受监管可能会麻烦一点。

（3）期权市场可运用的策略远较权证市场丰富。投资者参与期权投资，除了可以像买卖权证一样买入认购（或认沽）期权，还可以卖出认购（或认沽）期权，赚取权利金；而在权证市场，只有发行人才可以卖出备兑证收取权利金，投资者只能付出权利金买入认购证或认沽证。例如，买入认沽期权和卖出认购期权两种操作，表面上看都是看跌的策略，但实际的投资效果大不一样，所适合的市况也有差异，如果再把买进和卖出期权进行组合，其策略就更加丰富，可以达到根据自己的观点量身定做一个投资工具的效果，给投资者的满足感更大。

（4）权证和期权具有替代性，因此同一地区二者的地位往往不同。以香港市场为例，香港权证市场有发行商持续报价，权证流通性普遍较佳。而期权市场则有所不同，虽然有上市期权供投资者买卖，但不少股票的上市期权交投较为清淡，买卖差价亦较宽，以致香港期权市场活跃程度不及权证市场。

四、结论

综上所述可以看出，期权和权证互为补充，可以同步发展，让投资者来选择的。从目前我国具体情况来看，可能首先选择权证。我国证券市场虽然建立较晚，但经过十年多的发展，可以说走完了西方国家上百年的历史。无论是在市场规模，参与者构成还是在整个国民经济中发挥的作用，都已经达到了相当的程度。但是，我国证券市场仍然存在着很多问题，其中大部分是结构性的问题，比如市场的完全性、风险管理和资源配置的有效性，都与成熟的资本市场有较大的差距。不仅因为权证按照现货同样的买卖，前期准备的制度安排上较于期权更简单，更是因为权证从设计角度可以设计出更加的灵活、更加适合不同投资者的产品。另外，权证走到现在已经经历了一个较长的发展过程，中国投资者对权证认识可能会强于对期权的认识，因此我认为在当前的中国市场，权证市场更适合市场的需求，也更容易被接受，目前更应该发展权证市场。当然，随着市场的发展，十年、二十年后，期权市场会发展的越来越大，届时就可以让期权与权证市场相互配合，两条腿一起走路了。

发展是事物内在的必然要求，中国证券市场也必须通过不断的深化和完善，以适应日新月异的环境变化。金融衍生品20多年的发展表明，作为重要的风险管理工具，它不仅仅帮助单个经济实体控制了风险，同时也通过在全社会范围内更有效的配置风险和经济资源，提供信息，增进了社会福利。我们相信，在发展中的中国，更多类似与期权、权证的金融衍生品将会在我国资本市场上发挥更大的作用。

股票交易的量化交易篇（10）

一、前言

噪声交易，即投资者利用噪声而非真实信息进行的交易，而噪声交易者也就是从事噪声交易的交易者。随着噪声交易理论的发展，我们了解到噪声交易对股票市场的影响是不容忽视的而且具有长期性，产生噪声交易的客观原因是由于不对称信息、错误信息以及信息质量问题等导致的信息偏差，我国政府对股票市场的过度干预就降低了股票价格的信息质量，产生噪声交易的主观原因是投资者的认知偏差，其有关现象包括过度自信、损失厌恶以及知识诅咒等。

二、论文综述

自二十世纪中期，噪声交易理论不断完善和发展。弗里德曼（1953）和法玛（1965）就噪声交易者是否能长期存在以及对市场的影响等问题进行了探讨。1985年，Kyle提出了噪声交易的概念。1986年，Black对噪声交易进行了更为系统的阐述，赋予了噪声交易者的定义。在较长时间内，多数学者通过理论分析都证明了噪声交易者不可能长期存在，其对市场的影响微乎其微。1994年，Shefrin和Statman构筑了BAPM，成为经典金融学中资产定价理论（CAPM）的对应物，奠定了噪声交易额实证研究基础。

对于我国证券市场的噪声交易，李晓渝、苟宇[1]认为，“中国股票市场具有很高的噪声交易者风险，从而无法运用CAPM对股票进行有效定价”，苏冬蔚[2]提出“噪声交易提高了交投活跃程度，同时却扩大了执行成本和价格波动幅度”，苏文静[3]证明了“个人投资者所执行的噪声交易的存在可以提高证券市场的流动性，起到活跃市场的作用。然而，过度的噪声和噪声交易又会导致泡沫的产生”。

三、噪声交易对股票市场的影响

（一）噪声交易影响股票市场的流动性

噪声交易的存在，使得股票市场上出现了难辨真伪的信息，引起股价与其实际价值的偏离，使得股票市场出现了错误定价 ，从而引起了投资者的套利行为，这也印证了Black的一句话“噪声交易对于金融市场的存在是至关重要的，它使得金融市场的存在成为可能”。

（二）噪声交易影响市场效率

噪声交易对股票市场的流动性具有很高的正面影响，从这方面看，适度的噪声交易可以提高股票市场效率。但另一方面，噪声交易也会引起投机以及内幕交易等现象的滋生，这将会严重影响整个市场的效率，使得股票市场失去价值发现、资源配置等功能。这也印证了Black的又一句话“噪声使得金融市场变得可能，同时也使其不完美。”

（三）噪声交易影响股价

我国股票市场上存在数量众多的散户，他们大多都缺乏投资知识和经验受“噪声”影响大，当噪声交易者的预期乐观时，他们就倾向于买入股票，从而推动股价上涨，当预期悲观时，他们就倾向于卖出股票，引起股价下跌。

噪声交易越多，股价的偏离程度越严重，上市公司的真实信息就有可能被掩盖，从而掌握真实信息的投资者也跟随噪声交易者的步伐，进行正反馈交易，即在股价升高时购买股票，在股价下跌时卖出股票。

四、噪声交易影响股价波动的实证分析

（一）模型的建立和数据的选取

市盈率、换手率和噪声系数都是衡量噪声交易程度的重要指标，本文将这三个指标作为解释变量。股票振幅是衡量股票市场活跃的指标，可以反映市场的波动情况，本文将其作为被解释变量，构建回归模型，研究噪声对于股票市场波动的影响。

构建的回归模型如下：

其中，Yt表示第t期股票市场的振幅，X1t表示第t期股票市场的换手率，X2t表示第t期股票市场的市盈率，X3t表示第t期股票市场的噪声系数，μt为随机干扰项。

本文选取1994-2013年的上海证券交易所的年振幅作为被解释变量，选取上海证券交易所的年换手率、年市盈率以及经计算得到的噪声系数作为解释变量，研究这二十年间噪声交易对股票市场波动的影响。

（二）实证结果分析

运用EViews软件做回归，得到如下结果：

从回归结果中可以看到，各个变量t值的绝对值都大于tα2（n-4），因此，可以认为三个变量都是统计显著的，即换手率、市盈率和噪声系数都对市场波动有显著影响，股票市场的波动在一定程度上是由噪声交易引起的。

（三）模型的检验

1、自相关

对模型进行游程检验可得，

查表可知，在5%的显著水平下，游程数应该位于[6，16]之间，因为K=13，因此，可以认为，模型不存在自相关。

2、异方差

对模型进行格莱泽检验，做μt的估计值et绝对值对1/X的回归如下：

3、多重共线性

分别做解释变量X对模型中其余解释变量的回归，求方差膨胀因子VIF，得到如下结果：

从表中可以看到，VIF均小于10，因此可以认为模型不存在很强的共线性。

此外，模型的R2=0.8291，d=1.807，R2

六、政策建议

为改变我国股票市场噪声交易过度的现状，保证股票市场健康有效发展，本文提出以下几点建议：

（一）完善信息披露制度

上市公司的有关信息是投资者进行投资决策的重要依据，而个人投资者往往处于不利地位。股票市场上的信息不对称是“噪声”产生的客观原因，因此，为了保护广大投资者的利益，降低人为因素造成的信息不对称，就需要对信息披露制度进行完善，提高信息透明度和真实性，体现信息披露充分性、有效性和及时性的原则。

（二）强化监管，打击操纵市场行为

能对股市产生影响的投资者、机构投资者以及股票市场内部人士等都有可能制造“噪音”，进行内幕交易，这样中小个人投资者便会成为内幕交易的最大受害者。因此，为保证股票市场交易的公平性、公开性和公正性，保障中小投资者的利益，就必须加强对内幕交易等违法交易行为的监管，制定严厉的惩罚措施，保证股票市场健康高效运行。

（三）加强对个人投资者的培训

我国的金融市场发展较晚，多数投资者的投资经验并不多，掌握理论知识的投资者也较少，在很大程度上存在非理性的投资心理和行为，这也就产生了诸如风险意识不强、对信息处理能力差以及盲目从众等现象。加强对个人投资者的培训，有利于提高投资者对风险的认识，进行理性投资。

五、结论

噪声交易创造了股票市场流动性，活跃了股票市场，从这方面看，噪声交易对于股票市场的效率有积极的影响，而过度的噪声交易又会导致内部交易等现象的出现，使市场效率下降。此外，股价的过度波动并不源于公司实力的变化，短期股价的过度波动与噪声交易有很大的关系，这种过度波动使得股价与其实际价值出现偏差。

我国股市存在着特殊的“政策噪声”，使得股市的波动受到政策的影响很大，噪声交易现象严重，市场有效性不高。从实证分析来看，噪声交易与市场波动存在正相关关系，随着噪声交易的增加，股价与其实际价值偏离程度会越来越大，市场便会出现更大的波动。（作者单位：中央民族大学）

参考文献：

[1] 李晓渝、苟宇.行为资产定价实证研究：中国股票市场噪声交易者风险测度[J].南开经济研究，2006（3）：54-67

股票交易的量化交易篇（11）

股指期货发展历程回顾

自1982年堪萨斯期货交易所(KCBT)推出首支股票指数期货以来,股指期货己经在全球取得了快速的发展,其发展大致可以分为初始发展阶段、相对停滞期和蓬勃发展期三个阶段。

初始发展阶段(1982～1988年)。20世纪70年代,股市危机频繁出现,接二连三的暴跌给股民与机构投资者带来了巨大的损失。虽然机构投资者能够通过投资组合管理以规避股市的非系统性风险,但对于齐涨共跌的系统性风险仍是束手无策。因此,创造类似于外汇期货和利率期货等可用于规避系统性风险的股市避险工具便显得日益迫切。有鉴于此,KCBT在1982年2月24日推出了世界上第一个股指期货产品――价值线指数(Value Line Index)期货合约。同年4月21日芝加哥商业交易所(CME)推出了标准普尔500(S&P500)股票指数期货交易,紧接着纽约期货交易所(NYSE)也于同年5月6日推出NYSE综合指数期货交易。股指期货一诞生,就取得了空前的成功。价值线指数期货合约上市当天交易量近1800张,当年就成交了35万张。S&P500股指期货的成交量则更大,上市当天的交易量就达到3963张,当年达到150万张。

股指期货的成功,不仅大大促进了美国期货市场的规模,而且也引发了世界性的股指期货交易热潮。1983年2月,澳大利亚的悉尼期货交易所(SFE)推出澳大利亚证券交易所普通股价格指数(ASE)期货交易。1984年1月加拿大多伦多期货交易所(TFE)推出多伦多证券交易所300种股票价格指数(TSE300)期货交易。1984年5月伦敦国际金融期货交易所(LIFFE)推出金融时报―证券交易所100种股票价格指数(FTSE-100)期货交易。1986年5月香港期货交易所(HKFE)推出恒生指数(HSI)期货交易。1988年9月大阪证券交易所(OSE)和东京证券交易所(TSE)分别推出日经225指数(Nikkei225)期货交易和东证股价指数(TOPIX)期货交易。

相对停滞期(1988～1990年)。1987年10月的全球股票暴跌重创了全球股市。美国政府在分析股灾形成原因时认为,如同导致了1929年股灾的卖空机制一样,股指期货也是导致本次股灾的罪魁祸首。布兰迪报告得出了投资者在股指期货市场上的组合保险与指数套利交易策略最终导致了市场崩溃的结论,股指期货不幸成为了替罪羊,因而全球股指期货市场发展陷入低谷之中。

蓬勃发展期(20世纪90年代后至今)。随着经济的复苏和发展,以及全球金融市场的日益国际化,股指期货的发展速度更为迅猛。发达国家和部分发展中国家相继推出了以自己国家或地区的股票指数为标的物的期货交易,比如德国、意大利、奥地利、比利时、瑞士、西班牙、俄罗斯、菲律宾、韩国以及中国台湾地区。而新加坡国际金融交易所(SIMEX)更是首开交易国外股指期货之风,于1986年9月推出了Nikkei225期货交易,2006年9月推出了新华富时中国A50指数。1990年9月,CBOT也推出了日本的TOPIX期货交易。CME和新加坡交易所衍生产品部(SGX-DT)于1997年初都抢先上市了以台湾股票指数为标的物的指数期货合约(见表2)。

股指期货对股票市场的影响

从理论上来讲,衍生品市场与原生品市场本质上是一种互补关系,原生品市场的主要功能是融资和投资,衍生品市场的主要功能是分散风险,使得原生品市场的运作更为流畅和有效。虽然股指期货作为期货市场的一种创新品种,但由于其以具有代表性的股票指数作为标的物,因而其价格的波动就不可避免地会对现货市场产生一定的影响。从国外股指期货的发展历程来看,股指期货的迅速发展一方面对整个股票市场起到了积极的作用。另一方面,其好比一把“双刃剑”,对股票市场也有一些消极的影响。

积极影响

价格发现与烫平股票市场的波动

从国外股指期货经验来看,股指期货价格的变动领先于股票现货市场价格的变动。股指期货市场由于其自身的特点,在流动性和交易成本上具有较大的优势,因而对信息反应更为灵敏,期货交易者大都熟悉某种资产的行情,有丰富的经营知识和广泛的信息渠道以及分析、预测方法,其结合自身的成本、预期收益对资产的价格走势进行分析的判断,因而能够反映供求变动趋势。随着股指期货市场的不断发展和完善,期货市场的价格发现功能越来越完善,期货价格将在更大范围内综合反映更多的供求影响因素,更准确的预测未来价格变化的趋势。从理论上来说期货的价格和现货的价格在到期日将趋于一致。

从长期看来,股指期货的推出可以减缓市场价格的剧烈的波动。在2008年金融危机中沪指最大跌幅高达70%,而作为危机的始作俑者,美国同期的标准普尔500指数跌幅则为50%,远低于沪指。究其原因在于西方证券市场有股指期货作为风险对冲工具,投资者可以迅速构建股指期货头寸以对冲股票市场上的风险。

增强股票市场的流动性及交易量

从套期保值者和投机者进入股指期货市场来看,股市的流动性和规模都将有较大的提高,而且股指期货的交易量的提高也会提高股票市场的交易量。虽然,股指期货的市场规模有可能超过股票市场的规模,但这并没有影响股指对股市流动性的长期推动作用。

而股指期货市场与股票市场间的大量频繁套利也将增加对股票指数成份股票的交易量,同时也会缩小买盘和卖盘之间的价差,从而提高现货市场的流动性。例如:CME推出S&P500股票价格指数期货后,在短短的三年时间就大大超过了纽约证券交易所股票现货的成交量。香港在1986年推出恒生指数期货后,股票现货的交易量当年就增长了60%。

促进机构投资者发展

股票市场缺乏规避系统风险的工具一直是机构投资者控制入市资金量的重要因素。股指期货上市后,社保基金、企业年金、保险资金等大型机构投资者,可以利用股指期货对冲股票市场的风险,实现符合其资金性质的风险收益。这将进一步扩大机构投资者投入股票市场的资金量,增加机构投资者在股票市场的比例,促进市场健康稳步发展,从而完成市场持有结构由个人投资者为主的投资结构向机构投资者的转变。从国外机构投资者的发展历程来看,其高速发展的阶段正值推出股指期货之后,这一现象在美国更加的明显。此外,随着机构投资者的大量进入,股票市场的容量也得到了进一步的扩大。

优化股票市场结构

伴随着股指期货的推出和发展,指数中对股指有较强影响力、基本面较好、流动性较高的权重蓝筹股必将会受到更多机构投资者的青睐,而一些基本面较差的中小盘股的活跃程度将日渐萎缩。股市的结构将逐步两极分化,主要的蓝筹股群体决定了大盘的方向,蓝筹价值型投资理念将占剧市场主导地位。而这种股票市场结构两极分化的格局,也正是目前国外股票市场的现状。

消极影响

交易转移

长期来看,股指期货的推出活跃了市场气氛,增加了股市交易量。但由于股票指数期货交易对于股票现货交易有着低交易成本、低保证金、高杠杆等优点。因此,在股指期货推出的初期,那些投机者和偏爱高风险的投资者会将大部分资金由股票市场转移至期货市场,以获取更高利益。在这种情况下,部分资金从股市转向了股指期货市场,从而导致股市成交量下滑。严重的话,甚至可能会出现期货市场的交易规模超过现货市场的情况,从而减少股票市场的流动性。比如日本在1988年9月推出股指期货后,股指期货的交易量大大超过了现货市场,最高时曾高达现货市场的10倍,而在同一时期作为股指期货标的的现货交易日见萎缩。

市场间价格波动的传递

虽然股指期货具有价格发现和价格平抑的功能,因此推出股指期货后长期内有利于股市稳定股市的价格。但由于期货市场和现货市场的信息反映机制和灵敏程度的不同,而且由于股指期货是对未来的预期,预期带有很大的不确定性,所以股指期货的价格波动一般比现货市场更为强烈。鉴于两个市场的关联性,股指期货的价格波动往往通过套利交易或其他渠道,又会迅速影响股票现货市场的价格,加大股票现货市场的价格波动(见图1)。而由套利交易,市场操纵等交易者市场行为和现金结算制度所造成的“到期日效应”对股价的影响则更大,例如2009年11月24日我国股票市场的大跌便是受新加坡新华富时中国A50股指合约交割的影响。但从长期来看,股指期货的推出并不会从根本上改变股市自身的运行规律及价格走势(见表3),影响股票市场的因素还主要取决于公司业绩、资金的流动性及宏观经济形势。因而,股指期货的规避市场风险之作用仍然是主流。

市场风险的传递效应

由于股指期货天然联结着期货市场与股票现货市场,因此,股指期货市场风险将可能通过不同的方式传递到股票市场,而且这种风险的传递效应具有极大的破坏性。

一是股指期货交易机制不够完善带来的风险传递。主要是交易所各项交易规则和制度不完善。如涨跌停板制度、保证金制度、交割结算制度等不完善。据研究分析,香港期货交易所的相关结算制度、风险管理制度不健全是造成香港股市1987年股市暴跌的重要因素之一。而造成我国“3・27”国债期货事件的一个主要原因也是交易规则不完善,过低的保证金比例(保证金大概只有合约市值的1%)、未实行涨跌停板制度、未实行持仓限量制度等。

二是市场运行失灵产生的风险。在1987年全球股市大崩盘后许多报告均认为风险的源头是程序交易。虽然后来许多研究发现程序交易并不是最重要的因素,但程序交易却起到了直接的作用。由于股市下跌,风险规避者卖出股指期货以降低持股比例,期货卖方的压力使得期货合约的价格低于期货的理论价格,计算机程序认为有套利机会,进而买进股指期货的同时卖出股票,致使股市再度下跌,继而又触发了风险规避者的期货卖出,这样一来就形成了恶性循环,最终使得股市大跌。

三是可能产生不公平的交易行为以及操纵市场的情况。由于股指期货市场与现货市场之间客观的存在某种联系。这就使一些大投资者可能在交易中以牺牲小投资者的利益来运用股指期货交易来操纵市场,以谋取高额利益。此外,由于运用股指期货的投资者通常也是股票自营商或者是股票经纪商,这就使得他们在经营自营业务时,抢在客户之前交易为其自营账户下单以赚取利润,从而在期货市场和现货市场产生了不公平的行为。

推出正当时

笔者认为,随着国内资本市场的稳步发展,股指期货推出的条件日臻成熟。

第一,股票市场将进入全流通时代,已经满足推出股指期货的要求。经过近些年股权分置改革,我国股票市场全流通纷至沓来。截至2009年12月21日收盘,两市流通市值与总市值比为63.35%,2010年底有望达到90%,市场正加速向全流通时代过渡。从国际经验来看,成为股指期货标的物的资产的指数必须具备交易活跃、覆盖率高等特点。要建立稳定的股票指数期货体系,股票指数就要满足上述的两个特点,不能受到人为的操纵。截至2009年12月21日,沪深300成分股的总市值已经达到20.8万亿元,占全部A股总市值的75.93%,沪深300成分股对整体市场的代表性较强。因此,以沪深300为标的推出股指期货的条件已经完全具备。

第二,机构投资者有对股指期货的诉求。随着我国机构投资者的快速壮大,缺乏对冲机制已成为制约其继续发展的关键因素,推出股指期货是市场机构投资者的共同愿望。目前国内机构投资者由于缺乏必要的做空工具,仅靠单边做多的投资操作必然面临巨大的系统性风险。在经历了2007年的暴涨和2008年的暴跌行情后,其对风险对冲机制的需求更为强烈。一旦股指期货推出,机构投资者在投资运作中引入股指期货套保,将引领A市场价值投资理念的回归。

第三,操纵沪深300指数可能性不再。1995年“3・27”国债期货事件的阴影,一直影响着股指期货的推出。由于当年国债量小,在风险控制措施不完善的情况下,国债期货很容易通过操纵现货市场的走势来达到逼仓的目的。而截至2009年11月底,中国A股总市值已达23.6万亿人民币(折合3.46万亿美元),成为全球第三大市值市场,位居美国(14.64万亿美元)和日本(3.52万亿美元)之后。其中,上海和深证交易所分别列全球交易所市值排名第6位和第16位,市值分别为2.62万亿美元和0.84万亿美元,而沪深300成分股的总市值占全部A股总市值的75.93%。在这样的背景下,单纯的操纵已不可能出现,推出股指期货已到了“万事俱备,只欠东风”的阶段。