2014年4月27日星期日

华尔街见闻: 追踪高频交易——华尔街猎狼者(上)

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追踪高频交易——华尔街猎狼者(上)
Apr 27th 2014, 13:24, by Guevara

(文章改变自著名金融作家Michael Lewis新作"Flash Boys: A Wall Street Revolt",原文载于《纽约时报》)

在2008年美国金融系统崩溃以前,Brad Katsuyama觉得自己和整个体系没有关系,因为他在加拿大皇家银行(RBC)工作。从某种意义上来说,加拿大皇家银行是北美第五大银行。但在华尔街,没有人知道这家银行

一直以来,加拿大皇家银行的增长健康而稳定。该行在2008年危机中它声名鹊起,因为它是少数几家抵制住诱惑,没有出售次贷的银行之一。

2002年,随着加拿大皇家银行进入华尔街,Katsuyama从多伦多调到纽约工作,那一年他23岁。不过,没有人注意到他们。Katsuyama表示:"加大拿的同事总是抱怨,'我们给美国员工的薪水太高了'。他们没有意识到,之所以太高,是因为在华尔街,没有人愿意来加拿大皇家银行工作。没人知道我们。"

在被派到纽约之前,Katsuyama从来没有来过华尔街或纽约。这是他第一次体验美国式生活。他很快就被震惊了,这里的生活和加拿大完全不同。他说:"一切都充满了竞争,我一年里看到的野心家比我之前看到的都多。为了生存,人们不择手段。最令我震惊的是,大家都在疯狂的增加负债。在加拿大,债务离我们非常遥远,债务意味着邪恶。"

在华尔街的前几年,Katsuyama主要交易能源股和科技股。他随后被升职为股票交易团队的领导,手下有20名交易员。加拿大皇家银行的交易部门有一条"不要混蛋(no-jerk)"的招聘准则:如果某个应聘者看起来像一个典型的华尔街混蛋,那么无论他声称自己能带来多大价值,他一定会被拒之门外。甚至有一个词专门用来形容该行的这种文化:"RBC nice"。Katsuyama本人就是一个RBC nice。他认为,管理员工最好的办法,就是说服他们你这么做是为了他们好。他还认为,让人们相信这一点的最好办法,就是这么做真的是为了他们好。

但2006年时,Katsuyama的麻烦来了。加拿大皇家银行斥资1亿美元收购了一家名为Carlin Financial的电子交易公司。在Katsuyama看来,这笔交易有点匆忙了,他远在加拿大的老板们甚至还没怎么了解这家公司或电子交易,就买下了Carlin。改变随之而来。Katsuyama不得不和一群并不符合加拿大皇家银行既有文化的美国交易员共处一个办公室。合并后的第一天,他就接到了一个电话,一名女员工私下向他表达了忧虑:"有个穿着背带裤的家伙拿着棒球棍在办公室里来回晃悠。"这个"家伙"正是Carlin的首席执行官Jeremy Frommer,他可绝不是一个RBC nice。几年后Frommer回到母校纽约大学奥尔巴尼分校演讲时,透露了自己的成功秘诀:"不仅要自己进入头等舱,还要确保自己的朋友也都在头等舱。"

Frommer很快开始给纽约的加拿大皇家银行员工上课,给他们培训金融市场的最新发展状况。据Katsuyama描述:"Frommer站在一台挂在墙上的平板电脑显示器前说,'如今的市场追求的是速度,让我来向你们展示我们的系统有多快吧。'他让一名员工捧着键盘,告诉他:'输入订单。'员工点击回车后,订单就出现在屏幕上,所有人都能看见。Frommer说:'看到了吧?就是这么快!!!'"这位员工所做的,只是在键盘上输入了一只股票的名字,然后这个名字就显示在屏幕上。"然后他又说:'再来一次!'于是员工又点击了回车键,所有人都点点头。那时是下午5点,市场并没有开盘,交易只是虚拟的。但他让人觉得,'噢,天哪,这些都是真实发生的!'"

几乎就在Carlin闯入Katsuyama生活中的同时,美国股市开始变得很奇怪。在收购这家电子交易公司之前,katsuyama的电脑很听话,他怎么操作,电脑就怎么执行。但突然之间,一切都变了。从前,当屏幕显示有22美元的1万股英特尔股票卖单时,他只要按下购买键,就能以22美元的价格买下这1万股。但从2007年春天开始,他按下购买键,这些卖单竟然消失了。在过去七年的交易员生涯中,他一直通过这些屏幕来了解市场,但如今,屏幕上的市场似乎成了一种幻觉。

这给Katsuyama的工作增加了不少困难。作为一名交易员,Katsuyama的主要职责是作为投资者(客户)和公开市场的中间人,前者通常想买入或售出大量的股票,而市场的胃口往往没那么大。比如投资者向卖出300万股英特尔股票,而市场上只有100万的需求:Katsuyama首先会从投资者那里买下所有300万股,立即卖掉其中的100万股,然后再接下来的几个小时里很有技巧地逐渐卖掉剩下的200万股。如果他不知道真实的市场需求,那么就无法买卖这更大的100万股。他本应该为市场提供流动性,但他屏幕上的不靠谱的信息却让他没有这么做的意愿。

到了2007年6月,这个问题已经达到无法忽视的地步了。和其他人一样,他开始向技术人员求助。不出意料,技术的第一个反应是Katsuyama操作不当。"他们想当然地觉得我们交易员在技术上很白痴。"

在他的不断申诉下,公司最后请来了系统的开发人员。Katsuyama 说:"他们告诉我,这主要是因为我在纽约,而市场在新泽西,我的订单比别人慢。市场里成千上万的人在交易,'你不是唯一一个做出这些操作的人。有许多其他的事件和消息都在影响着市场。'"

Katsuyama问他们,如果真的是这样,为什么这些股票只有在他每次交易的时候才消失?为了证明这一点,他让开发人员站在他背后看着他操作。"我说:'看仔细了,现在屏幕显示有10万股AMD股票的卖单,价格15美元,我想把他们全部买下来——1万股通过BATS购买,3.5万股通过纽交所购买,3万股通过纳斯达克购买,2.5万股通过Direct Edge购买'。我们都坐在屏幕前,盯着屏幕上这些订单,我开始大声数……

"'一…

"'二…看,什么都没发生。

"'三…卖单依然停在15…

"'四…还是没动静…

"'五',我按下回车键——嘭!——所有卖单都消失了,股票价格被推高。"

他回过头,告诉开发人员:"你看到了?我就是那个事件,我才是那条新闻。"

他们也无语了。Katsuyama开始怀疑这是Carlin的问题。他说:"随着问题越来越严重,我开始觉得可能是因为他们的交易系统很糟糕。"

但在与其他华尔街投资者交流过之后,他意识到其他人也遇到了同样的问题。他的一个朋友在对冲基金SAC工作,该公司向来以消息灵通知名(当然,没多久就臭名昭著了)。他想,如果有人知道一些他不知道的市场消息,那就应该是SAC的人。一个早上,他去找这位老友,观察他的交易。他发现,虽然这位朋友用的是来自高盛、摩根士丹利等知名公司的软件,他也遇到了同样的问题。"我开始意识到,我不是唯一一个有这个问题的人。看来事情很严重。"

当领导找到他,让他牵头解决这一难题时,他欣然应允。他找来了一个计算机天才Rob Park,他们成立了一个调查小组,希望找出华尔街的黑箱里到底发生了什么。Katsuyama说服上级让他们进行了一系列实验。在几个月时间里,他和他的小组可以不为赚钱而进行交易。公司允许他们每天损失10000美元,以便找出订单突然消失的原因。

Katsuyama让Park提出了几种理论。他们从公开市场开始,测试了分布在四个地点的13个股票交易平台,这些平台由纽交所、纳斯达克、BATS和Direct Edge运作。第一套理论是,交易平台并非是将所有订单捆绑在一起,而是将他们按照优先顺序排列。如果甲和乙同时提交了1000股英特尔的买单,价格30美元。一旦订单给了甲,那么乙就有权取消订单。于是乙看到的卖单就是虚幻的。

Katsuyama尝试每次只将订单发给一个交易平台,按照该理论,有些订单可能会被退回。但结果令他大吃一惊,所有的订单都被执行了。

这毫无道理:为什么每次只发给一个交易平台订单就能被顺利执行,而同时发给所有平台却无法执行呢?Katsuyama的小组开始将订单发给不同的平台组合。显示纽交所和纳斯达克,然后纽交所、纳斯达克和BATS,接着纽交所、纳斯达克BX、纳斯达克和BATS,等等。随着交易平台数量的增加,订单被执行的概率也在降低。他们选择购买股票的平台越多,他们能买到的股票就越少。"只有一个例外,"Katsuyama说,"无论我们选择多少个交易平台,我们总能在BATS上买到股票。"

一天早上,在洗澡的时候,Rob Park想到了一个新的理论。他开始思考订单从Katsuyama所在的纽约出发到达不同交易平台需要的时间。

信息传递的时间非常短:理论上来说,最快的传递,从Katsuyama的曼哈顿办公室到新泽西州的BATS交易所所在地威霍肯只需要2毫秒;而最慢的传递,从他办公室到新泽西科特雷特的纳斯达克交易所需要4毫秒。而受网络流量和设备等因素影响,实际上所需的时间可能要更多一些。相比之下,人类眨眼的时间约为100毫秒。

Katsuyama和Park让团队中最具天赋的程序员Allen Zhang编写了一个程序,该程序可以通过延时,让所有从Katsuyama办公室发出的指令在同一时间到达各个交易平台。Parker说:"这是独辟蹊径,因为所有人都不断地说,问题出在我们不够快。我们却有意慢下来。"

通常来讲,如果你按下购买键后没买到股票,屏幕显示红色;如果你只买到了一部分,屏幕显示褐色;如果你买到了全部想买的股票,屏幕显示绿色。

这一次,屏幕显示绿色。

Katsuyama说:"那已经是2009年,我被这个问题困扰已经两年多了。我绝不可能是第一个发现这一秘密的。那么,其他人都怎么样了呢?"答案似乎不言自明:所有发现问题所在的人都在利用它赚钱!

(未完待续)

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