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徐廣斌
上海證券交易所資本市場研究所，上海 200120
郵箱：[email protected]
摘要： 爲跟蹤A股程序化交易最新發展狀況，並對程序化交易的市場影響進行分析，本文利用滬市A股2017年交易數據，基於構建的程序化交易分類方法 ，對A股市場的程序化交易行爲進行系統分析，爲後續完善程序化交易監管提供研究建議。
關鍵字 ：投資者行爲，程序化交易，行爲監管
引言
程序化交易是指通過既定程序或特定軟件，自動生成或執行交易指令的交易行爲。我國證券市場程序化交易發展較晚，規模也較小，但光大“8﹒16”等程序化交易事故也充分反映出其對證券市場交易安全和正常的交易秩序可能造成的巨大危害。
針對程序化交易的監管，2015年證監會、滬深交易所分別發佈了《證券期貨市場程序化交易管理辦法（徵求意見稿）》（以下簡稱：《辦法》）和《程序化交易管理實施細則（徵求意見稿）》（以下簡稱：《細則》）。同年，證券業協會在修訂後的《證券公司網上證券信息系統技術指引》（以下簡稱：《指引》）中明確指出，“證券公司不得向第三方運營的客戶端提供網上證券服務端與證券交易相關的接口”。監管的加強有效抑制了證券市場的程序化交易，根據上交所資本市場研究所金融實驗室統計，2015年第四季度滬市程序化交易者日均賬戶數量從年初的1000戶左右降至4、500戶，交易額全市場佔比從20-30%下降至5-6%。
研究發現：
一，滬市A股程序化交易者數量已回覆至前期高位水平，且交易活躍度高；
二，A股程序化交易以機構投資者爲主導，各類程序化交易者之間交易、持倉特徵和專業化水平分化嚴重；
三，A股程序化交易行爲整體上以提供流動性爲主，但不同類別程序化交易對流動性影響差異存在較大差異。
四，A股程序化交易行爲整體上有利於市場價格的穩定，但不同類別的程序化交易對價格影響的性質和程度分化嚴重。
提出以下建議：
一是研究制定差異化的程序化交易監管規範，避免採用“一刀切式”規則；
二是研究引入算法交易標準訂單，讓普通投資者享有程序化交易的便利。
一、實證方法與數據說明
根據我們的調查和研究，從A股市場程序化交易實際使用情況來看，基金、券商自營和QFII主要使用拆單和算法交易（如VWAP、TWAP）降低市場衝擊成本，並進行ETF套利、期現套利、對沖等交易，部分券商自營（金融工程部門）使用了種類更爲多樣的交易策略；大戶、超大戶主要使用ETF套利、期現套利和一些絕對收益策略，部分使用批量委託、拆單、自動報撤單和統計套利；少量散戶主要使用統計套利，或利用客戶端工具中相對簡單的自動化策略進行委託，或編寫簡單算法交易腳本實現自動化交易。從交易特徵上，T+0(日內迴轉交易)者主要表現爲在同一證券品種或與衍生品之間（如信用賬戶融資融券與普通賬戶證券現貨之間）進行頭寸相反的一次或多次買賣，其中對於個股T+0上述行爲主要表現在同一股票上且盤後具有持倉；套利交易者表現爲在相關品種（如ETF成分股和ETF之間）上進行快速集中的對沖交易；混合對沖類型是綜合考慮股票、融資融券和ETF申贖在所有標的上買賣兩個方向頭寸的對沖情況，這包含了跨品種套利或以調倉爲目的的程序交易行爲；執行類算法交易者主要執行拆單或籃子交易訂單，一般不進行對沖交易也不進行迴轉交易，但進行快速集中地交易單個或多個證券。前幾類程序化交易者都屬於對沖型交易，使用對沖或迴轉的方式來保持日初和日終的風險敞口基本不變，而算法交易（含低頻自動化）者則屬於單向看多或看空。
然而，現有標準主要依據報單速度和報單次數來界定程序化交易，在《辦法》和《細則》中均指出證券市場程序化交易以“雙五” 、“秒撤” 、“2000筆” 等作爲量化認定標準。但這種“一刀切”的界定方法，沒有充分細分類別在行爲和影響上存在的差異，也忽略了低頻（如分鐘級別）自動化執行的算法交易。
綜合考慮不同類別程序化交易的交易特徵，並結合現有認定標準，我們將A股程序化交易行爲大致分爲表1的九種類型。
表1 A股程序化賬戶類型分類
| 類 | 典型策略 | 典型特徵 |
| 0 | 籃子交易 | 滿足現有標準，有密集多標的報單 |
| 1 | 大單分拆 | 滿足現有標準，有個股密集報單 |
| 2 | ETF套利 | 滿足現有標準，有相當頭寸的ETF反向交易 |
| 3 | 融券T+0 | 滿足現有標準，個股有相當頭寸的信用買賣且無持倉 |
| 4 | 個股T+0 | 滿足現有標準，個股買賣頭寸相當且有持倉 |
| 5 | 特殊賬戶 | 滿足現有標準，有大量訂單申報但無成交的無成交賬戶、ETF基金賬戶和ETF做市商賬戶 |
| 6 | 混合對沖/調倉 | 滿足現有標準，整體有頭寸相當的買賣 |
| 7 | 其他 | 滿足現有標準，不屬於上述分類 |
| 8 | 低頻自動化 | 未達現有標準，但持續進行分鐘跨度的自動化報單 |
需要說明的是，部分傘形賬戶（如滬股通賬戶）在量化數值上可滿足現行程序化交易認定標準，但其行爲是由衆多投資者的行爲所共同造成，對於各類別程序化交易的典型行爲特徵的分析會造成干擾，因此我們未將傘形賬戶納入程序化交易行爲分析。
本文選取上證A股市場2017年全年244個交易日作爲研究樣本區間進行相關實證分析。數據主要採用上交所數據倉庫的上證A股的逐筆委託、撤單數據、成交數據、融資融券、非交易、除權除息、收盤行情、及ETF交易數據和持倉等賬戶明細數據，時間覆蓋日內9:15-15:00日內競價交易時段。
據統計，截止到2017年底，滬市A股投資者普通賬戶共2.3億戶，年活躍賬戶共4546萬戶 。鑑於實驗條件限制，我們對全市場數量佔比超過了99%的個人投資者賬戶（即A賬戶）採用抽樣方法進行處理，具體如下：所有活躍個人投資者賬戶按0.01的抽樣率隨機抽樣，其他類型賬號保留，抽樣後的賬號共80.5萬戶。
二、A股程序化交易投資者結構與行爲分析
在賬戶結構上。2017年程序化交易者共1.26萬戶 ，在全市場活躍賬戶中佔比僅爲0.06%。如圖1，在A股程序化交易投資者中，機構投資者佔71.1%，個人投資者佔29.0%，在賬戶數量上機構投資者比個人投資者多一倍以上，是程序化交易的主體。從細分類型上看，識別出的程序化交易類型共九種。其中，“其他程序化交易”賬戶數量近一半（49.4%），反映還有相當數量的未知程序化交易類型有待繼續研究挖掘。其次，相對賬戶數量較多的4類程序化交易賬戶是低頻自動化類型（類型8）、拆單（類型1）、混合對沖交易（類型6）和籃子交易（類型0），賬戶佔比分別達到15.2%、10.8%、8.8%和7.6%。賬戶數量最少的是個股庫存T+0交易（0.5%），總數約60戶，日均活躍賬戶僅15戶。其次是ETF套利（1.2%），總數約145戶，日均活躍賬戶約35戶，反映進行ETF套利的投資門檻較高，參與者人數相對較少。做市類賬戶相對也較少（329戶），每日活躍數量爲79戶，佔比爲2.6%。其餘賬戶數量爲幾百到一千多不等，日均活躍賬戶均過百。在賬戶活躍度上，程序化交易者要高於普通賬戶，日均有511萬戶的普通賬戶參與交易，佔全市場普通賬戶的2.2%，活躍賬戶的11.2%；日均有3034戶程序化交易者參與交易，佔比爲24.1%。
圖1 A股程序化交易賬戶結構
在交易特徵上。2017年，程序化交易日均交易金額706.0億元 ，約佔A股交易總額 的15.2%，相對其賬戶數量來說，交易十分活躍。如圖2，機構投資者是程序化交易者主力，成交額佔比超四分之三，個人投資者僅佔22.2%。從細分類別上看，交易額最大的仍是其他類程序化交易者，佔比約四成。其次爲佔比接近的“四強”，即三種執行類程序化交易：類型0、類型1和類型8，以及一類套利類程序化交易：類型3，這四種類型合計佔程序化交易近一半的成交額，其餘幾類交易金額佔比則相對較小，合計約一成。
圖2 A股程序化交易成交金額結構
程序化交易者在交易中使用了更多的訂單和撤單，成交比例明顯低於非程序化交易者。如表2，日均活躍程序化交易者申報訂單數達到593.2筆，遠高於活躍非程序化交易者2.7筆的水平。同時，程序化交易者的戶均撤單筆數爲123.1筆，也遠高於非程序化交易者（0.7筆），這反映了在A股不提供修改類型訂單和策略類型訂單的情況下，部分對執行時效性要求較高的策略更多依賴於撤單來及時更新自己的交易意願。這種情況在成交申報金額比上也得到了反映：在有效申報中，程序化交易者僅40.7%的申報（額度）得到成交，而非程序化交易者的申報有64.9%都得到了成交。在訂單大小上，程序化交易者訂單的每筆平均申報金額（9.6萬元），明顯大於非程序化交易者（4.3萬元）。由上可知，程序化交易者總體上在資金實力上比普通投資者具有更大的優勢，同時程序化交易者更傾向於利用算法執行的優勢，來減少鉅額交易的市場衝擊、降低執行成本。
表2 A股活躍投資者部分交易特徵比較
程序化交易者偏好交易大盤股，與非程序化交易者的交易偏好差異不大。如圖3，在交易金額佔比上，程序化交易在上證50、上證180（除上證50）、上證380、以及其餘上證個股上的交易金額佔比分別爲21.1%、36.3%、15.9%和26.7%，更偏好於交易大盤股，與非程序化交易者的情況基本相當。
圖3 A股程序化交易者/非程序化交易者交易偏好比較
從持倉特徵來看，A股程序化交易者持股市值共計2.8萬億元，約佔A股全部活躍投資者持股市值的20.8%，機構投資者佔絕對優勢。程序化交易的持倉佔比高於賬戶數量和成交金額的相應占比，這反映了程序化投資者中具有大量持股優勢的投資者相對佔比更高。從投資者結構上看，程序化交易者中機構持股佔到絕對優勢，持倉佔比超過99%，個人程序化交易者的持股佔比僅爲1%不到。如圖4，從細分類別上，持股市值佔比最大的仍是其他類程序化交易類型，持倉市值佔比爲39.0%。類型0、類型1和類型8的三種執行類程序化交易者的持倉市值也較大，分別爲28.2%、13.9%和13.3%，反映了這些執行類策略大多是由具有明顯持股優勢的實力型投資者所使用。相較而言，採用套利類策略的投資者的持股市值佔比明顯偏小，做市類策略持股市值佔比也較小。
圖4 A股程序化交易持倉特徵分析
交易持倉比 反映投資者在一段時間內的交易頻繁程度，該值越高投資者持倉週轉越快，投資者的投機性也越高。2017年，A股普通賬戶的交易持倉比平均約爲8.9，而如圖5，在九類程序化交易投資者中，只有類型3、類型4和類型6的三類高頻套利類投資者，以及類型5的做市類程序化交易要高於這一水平。其中個股T+0的日均交易持倉比高達641，融券T+0也達146。而執行類的程序化交易交易持倉比普遍低於普通賬戶的水平。其中，籃子交易的交易持倉比(1.7)最小，不足普通賬戶的五分之一。
圖5 A股程序化交易交易持倉比特徵比較
在盈利能力方面。2017年機構投資者的盈利能力強於個人投資者；不論機構投資者還是個人投資者，程序化交易者的盈利能力強於非程序化交易者。對於不同類別的程序化交易者，在盈利能力上存在較大的差異。
三、程序化交易對訂單簿流動性的影響分析
流動性是交易市場健康、穩定的根本保障。長期以來，存在程序化交易究竟是提供流動性還是消耗流動性的爭議。爲客觀反映投資者行爲影響流動性的特徵，本文提出WPSQAC指標（加權每股申報主動性特徵） 作爲綜合反映投資者申報主動性程度的指標。WPSQAC數值越大代表投資者提交的申報在平均上訂單激進程度越高，對訂單簿流動性的消耗的可能性越大、影響價格的可能性越大；越小則代表總體上投資者的申報平均上對訂單簿流動性產生消耗可能性越小、影響價格的可能性越小；WPSQAC爲0表示投資者申報對訂單簿的流動性無直接影響，對價格沒有直接衝擊；如果WPSQAC爲負，則表示訂單所屬投資者平均以被動申報爲主，其報單總體上爲市場貢獻流動性，對價格無直接衝擊，且某種意義上加強了價格迴轉的引導力量。
（a）投資者申報WPSQAC值比較 （單位：基點 ）
（b）投資者申報戶均累計WPSQAC值比較
（c）全市場分類投資者申報累計WPSQAC值比較
圖6 A股程序化交易者/非程序化交易者流動性消耗特徵比較
根據計算，2017年滬市A股程序化交易者整體的WPSQAC爲-120基點 ，也即整體上程序化交易者以提供被動型申報爲主，對流動性有改善的作用。各類投資者的WPSQAC計算結果如圖6所示。
首先，從投資者申報指令影響的性質和程度特徵來看，根據圖6（a）所示，在樣本期內，除程序化交易機構類投資者爲流動性消耗者（WPSQAC爲67個基點）外，非程序化機構交易者、非程序化個人投資者、程序化個人投資者均爲流動性申報提供者（WPSQAC值爲負），這也反映了機構投資者的交易水平要普遍高於個人投資者，且有效使用程序化交易確實便利專業投資者引領市場或爭取交易機會。另一方面，五花八門的策略、程序化交易使用水平的參差不齊，使得整體上程序化個人投資者的每股申報成爲四類投資者中流動性提供程度最高的一類（WPSQAC爲-773個基點）。 其次，從單個投資者申報行爲角度，我們將按賬戶加總各類投資者的WPSQAC值，結果如圖6（b）所示。如圖所示，程序化機構投資者以主動申報爲主，程序化個人投資者以被動申報爲主。不論是機構投資者還是個人投資者，非程序化交易者都是被動申報提供者，但對流動性影響的程度都相對中性，其中機構投資者由於申報量大，單個賬戶比個人投資者提供了更多的被動性申報。
第三，從全市場申報的角度，我們按分類投資者加總各類投資者的WPSQAC值，結果如圖6（c）所示。如圖可知，從全市場累計的角度，個人投資者不論是程序化投資者還是非程序化投資者，總體上均是被動申報的提供者；而機構投資者中程序化投資者是主動申報提供者，非程序化投資者則提供了少量的被動申報。其中，A股市場由於個人投資者數量龐大，儘管單個賬戶提供流動性的能力有限，但累計起來，向市場提供了相當多的被動性申報；相較而言，程序化交易機構投資者向市場提交了最多的主動性申報。
圖7 A股分類程序化交易者WPSQAC值比較
最後，如圖7所示，我們進一步計算了各細分類別程序化投資者的WPSQAC指標。從結果上看，各類型投資者的流動性消耗特徵差異較大：一是除少數套利、做市和自動化交易類型上個人投資者申報的激進程度要高於機構投資者外，在包括非程序化交易在內的所有細分類別上，機構投資者申報的激進程度均要高於個人投資者；二是除少數幾類個人程序化交易者外，程序化交易訂單的激進程度均要強於非程序化交易，這也反映程序化交易在幫助投資者捕捉更佳交易機會上存在顯著優勢；三是個人程序化交易者的申報的主動性分化嚴重，其中，在所有細分類別中，投資者申報激進程度最高的三類是個人程序化交易者（個股T+0、ETF套利和低頻自動化），投資者申報激進程度最低三類的也是個人程序化交易者（做市類、其他、拆單），這充分反映了個人程序化交易者在交易策略和交易水平上差異巨大，而相較而言機構程序化交易者申報的激進程度相差較小多。
四、程序化交易對價格衝擊的影響分析
流動性的變化往往會造成價格的影響，特別是一旦發生流動性的匱乏，市場內生的價格穩定機制就容易劣化，價格就容易受到衝擊。前述WPSQAC指標從投資者申報對流動性潛在影響的角度，通過結合申報價格和進入時訂單簿價格檔位的相對狀態，以及申報數量來綜合反映對訂單簿流動性（進而交易價格）可能造成的影響。但該指標存在的一個瑕疵是難以準確反映投資者行爲對於市場的影響，而受訂單簿狀態動態變化以及投資者撤單等行爲的影響，部分剩餘申報可能從流動性消耗者轉變爲流動性的提供者，而部分被動型申報可能是毫無成交機會的虛假申報，其提供的可能是虛假的流動性。有鑑於此，我們還從實際發生成交的角度，提出POPI指標（平均每筆訂單價格衝擊度） 衡量投資者申報對交易價格所實際產生的直接影響。POPI數值越大代表投資者的申報對交易價格的影響越大，追漲殺跌的行爲越明顯。POPI爲0表示投資者的申報對價格的平均影響爲中性；如果POPI爲負，則表示總體上投資者以被動申報爲主，其報單有利於市場穩定。
（a）投資者申報POPI值比較 （單位：基點 ）
（b）投資者申報戶均累計POPI值比較
（c）全市場分類投資者申報累計POPI值比較
圖8 A股程序化交易者/非程序化交易者價格衝擊特徵比較
根據計算，2017年滬市A股程序化交易者整體的POPI爲-16基點 ，也即整體上程序化交易者的行爲不僅未追漲殺跌，還有利於保持價格穩定。各大類投資者的POPI計算結果如圖8所示。
首先，從投資者申報指令的衝擊特徵來看，根據圖8（a）所示，在樣本期內，除程序化交易機構類投資者推動了價格（POPI爲7.0個基點）外，非程序化機構交易者、非程序化個人投資者、程序化個人投資者均以被動訂單爲主（POPI值爲負），對價格變化起到反轉作用。其中，程序化個人投資者的每筆申報成爲投資者中流動性提供程度最高的一類（POPI爲-131個基點）。
其次，從單個投資者申報行爲的角度，我們將按賬戶加總各類投資者的POPI值，結果如圖8（b）所示。如圖所示，程序化機構投資者依舊是價格的主要引導者，程序化個人投資者提交被動訂單的程度最高。不論是機構投資者還是個人投資者，非程序化交易者對價格的影響都相對中性，其中機構投資者由於資金和持股實力更強，單個賬戶比個人投資者提供了更多的價格反轉力量。
第三，從全市場的角度，我們按分類投資者加總各類投資者的POPI值，結果如圖8（c）所示。如圖可知，類似地，從全市場累計的角度，個人投資者不論是程序化投資者還是非程序化投資者，總體上均是被動訂單的提供者；而機構投資者中程序化投資者以主動訂單爲主，引導價格趨勢的行爲明顯，非程序化投資者則以被動訂單爲主。並且，A股市場由於個人投資者數量龐大，儘管單個賬戶提供的力量有限，但累計起來，向市場提供了巨大的價格反轉力量；相較而言，程序化交易機構投資者的價格推動的行爲明顯。
最後，如圖9所示，我們進一步計算了各細分類別程序化投資者的POPI值。從結果上看，各類型投資者的價格衝擊特徵差異較大：一是除屬於非程序化交易和拆單、融券T+0的機構投資者的POPI值略低於0外，其餘機構投資者均是價格的引導者，但其POPI值不高且差異不大，反映機構投資者具有專業的交易執行能力，控制單筆訂單價格衝擊的水平較高。二是受使用策略和自身專業化水平的影響，個人投資者訂單的價格衝擊表現分化嚴重。在所有類別中，POPI值最高的爲個人低頻自動化交易訂單（125基點），POPI值最低的爲個人個股T+0交易訂單（-457基點）。總體上，個人投資者以被動訂單爲主。
圖9 A股分類程序化交易者POPI值比較
五、結論與建議
本文利用滬市2017年全年的交易數據，對A股市場上的程序化交易行爲進行識別，並細分爲九種類型進行了研究。研究結論如下。
第一，滬市A股程序化交易以機構投資者爲主導，且數量已回覆至前期高位水平，交易活躍度高。2015年各項規範出臺後，滬市程序化交易人數、規模均跌入低谷。經過近2年時間，A股程序化交易者人數已回覆並增長至1.3萬戶，即使考慮統計口徑差異，大體也與2015年1.1萬戶的前期高值相當。程序化交易佔全市場活躍賬戶數的0.06%，日均有3000戶程序化交易者參與交易，遠超2015年日均千餘人的規模，程序化交易賬戶活躍度爲24%，超過普通賬戶11%的水平。程序化交易日均交易金額700億元，全市場佔比15%，程序化交易者持倉市值全市場佔比21%，發展潛力巨大。
第二，A股程序化交易以機構爲主導，各類程序化交易者之間交易、持倉特徵和專業化水平分化情況嚴重。A股程序化交易者中，機構投資者在賬戶數量、交易金額，特別是在持倉市值上均強於個人投資者：超3/4的交易金額由機構投資者完成，超99%的市值由機構投資者持有，機構投資者程序化交易的專業水平明顯比於個人投資者高。不同種類程序化交易策略在交易特徵、持倉特徵和盈利能力等方面也存在較大差異，其中機構投資者盈利能力明顯強於個人投資者，程序化交易者盈利能力又明顯強於非程序化交易者。
第三，A股程序化交易整體以提供流動性爲主，但不同類別的程序化交易對流動性影響的性質和程度差異較大。A股程序化交易者在反映提供/消耗流動性的WPSQAC指標的值爲-120個基點，說明總體上以貢獻流動性爲主。除程序化交易的機構類投資者WPSQAC值爲正，是流動性消耗者外；非程序化機構交易者、非程序化個人投資者、程序化個人投資者WPSQAC值均爲負值，是流動性的提供者。機構投資者流動性消耗普遍要高於個人投資者，個人投資者以貢獻流動性爲主，但分化嚴重，反映出其在交易策略和專業化水平的顯著差異。
第四，從價格衝擊的角度，A股程序化交易整體以被動訂單爲主，有利於市場價格的穩定，但不同類別的程序化交易價格影響差異較大。A股程序化交易者在反映訂單價格實現衝擊的POPI指標的值爲-12個基點，說明總體上以被動訂單爲主、貢獻流動性爲主。除程序化交易的機構類投資者POPI值爲正外，非程序化機構交易者、非程序化個人投資者、程序化個人投資者POPI值均爲負值，是穩定交易價格的力量。程序化機構投資者影響價格趨勢的表現明顯，但其控制單筆訂單價格衝擊的水平較高（POPI值不高，且分佈均勻）。個人投資者的訂單以被動型訂單爲主，但因交易策略和專業化水平上的嚴重差異，各類別的價格衝擊特徵分化嚴重，個別類型的程序化交易表現出明顯的追漲殺跌特徵。
基於本文研究，提出以下建議：
一是研究制定差異化的程序化交易監管規範。程序化交易具有專業性和複雜性特點，境內外發展狀況差異巨大，監管規範難以直接借鑑。A股的程序化交易整體上有利於提高市場的流動性，但不同類別程序化交易在交易特徵和市場影響上差異顯著，需要深入研究各類程序化交易的特點、影響和風險，有針對性地形成行之有效且具合理性的監管規則。對於難以事前、事中實施監管措施的程序化交易行爲，可重點轉爲事後監管，建議避免採用“一刀切”式規則。
二是研究引入算法交易標準訂單，讓普通投資者享有程序化交易的便利。程序化交易在降低投資者的訂單大小、減少市場衝擊、降低執行成本、捕捉交易機會方面具有優勢，近兩年在監管加強的情況下程序化交易依然實現了快速回復，充分反映了市場不斷增長的需求。但程序化交易在資金、技術和專業化門檻較高，其便利多由機構投資者享有，個人投資者即便自行實現多半也是事倍功半。建議交易所研究引入算法交易標準訂單，如做市類、執行類，甚至套利類等常用訂單，降低普通投資者應用程序化交易的門檻，讓投資者享有程序化交易的便利。
後續工作包括：
一是通過實證研究繼續優化分類方法，識別種類更多的程序化交易行爲；
二是深入研究各類程序化交易投資者在上漲下跌等不同市場時期的行爲模式、市場影響和潛在風險；
三是有針對性地提出各類程序化交易的認定標準並對相關監管規則提出合理化建議。