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沪深交易所最新出手!事关量化私募


发布日期:2024-05-17 15:58    点击次数:99


  规范量化交易、加强量化监管,是今年监管层的一项重要工作。

  日前,深交所会同上交所联合举办量化私募机构交易合规培训,来自28家头部量化私募机构的负责人及业务骨干参加。

  有参加培训的头部量化私募相关负责人告诉券商中国记者,此次培训时间是在上周,监管召集了多家头部量化机构,一是重申异常交易的几种类型;二是通过监管实例来指导规范,要求量化私募在日常交易中要加强完善风控,避免对市场产生不良影响。

  值得注意的是,近年来围绕量化机构的交易行为,市场几度舆情涌动。量化巨头灵均投资节后遭两大交易所共罚作为程序化交易监管新规后首次处罚,以及全行业遭遇集体踩踏净值大回撤暴露出的诸多问题,这意味着量化行业的合规改进之路刻不容缓。

  两大交易所举办量化合规培训

  3月4日下午,两大交易所同时发布《沪深交易所联合举办量化私募机构交易合规培训》通知。

  日前,上交所会同深交所联合举办量化私募机构交易合规培训,帮助量化私募机构及时、准确理解量化交易监管思路和工作要求,切实提升合规交易水平,防范量化交易风险。

  据了解,来自28家头部量化私募机构的负责人及业务骨干参加。

  此次培训,沪深交易所通报了量化交易异常交易典型案例,介绍了量化交易监管总体思路,明确要求量化私募机构加强内部风控管理,防范交易过程中出现影响证券交易所系统安全或者正常交易秩序等情形,切实规范量化交易行为,落实好合规交易要求,保障市场稳健运行。

  今年以来,上交所和深交所加强量化交易监管,对影响市场正常秩序、损害投资者合法权益的量化交易异常交易和违规行为,快速反应、重拳出击。

  下一步,两大交易所表示,将坚持以投资者为本,把维护公平性作为工作出发点和落脚点,根据证监会统一部署,加快建立完善量化交易监管安排,进一步扩大量化交易合规培训的范围对象,规范量化交易行为,维护市场正常交易秩序,保护投资者合法权益。

  有参加培训的头部量化私募相关负责人告诉券商中国记者,此次培训时间是在上周,监管召集了多家头部量化机构,一是重申异常交易的几种类型,包括频繁撤单、拉抬(打压)股价、影响股价与冲击市场等异常行为;二是通过监管实例来指导规范,要求量化私募在日常交易中要加强完善风控、合规管理的机制,避免对市场产生不良影响。

  “这意味着,两大交易所对量化将实施更精细化的监管。同时,交易所也明确,量化可以在规范中发展。近期,证监会及时披露了市场DMA的产品的规模,及时回应外媒关于监管限制量化在开盘、收盘阶段净卖出股票的传言,反映了这一届监管层更专业。资本市场需要规则明确、一视同仁,才能行稳致远。”另一家头部量化负责人说。

  量化巨头灵均投资遭罚启示,量化合规改进刻不容缓

  近年来,围绕量化机构的交易行为,市场几度舆情涌动,风波不断。

  今年1月以来,市场波动有所加大,作为市场重要参与方之一,管理规模超万亿元的量化私募一度占市场交易量超过30%。因量化私募集体重仓微盘股,一度发生流动性危机集体遭遇踩踏,并创下史上最大的回撤和净值下跌,这次全行业的回撤暴露出量化存在很多问题。

  2月20日,量化巨头灵均投资因节后首日开盘一分钟内大量卖出股票,被沪深交易所采取限制交易三天的措施,并启动公开谴责纪律处分的程序。

  据交易所公告披露,灵均投资在年后第一个交易日利用名下多个证券账户通过计算机程序自动生成交易指令、短时间内集中大量下单,分别卖出沪深两市股票11.95亿元、13.72亿元。

  有行业人士表示,由于灵均投资的大量卖出交易,明显导致上证指数和深证成指短时内快速下挫,影响了正常交易秩序,易引发羊群效应,此前已多次因异常交易行为被深交所采取书面警示等监管措施,所以此次监管果断出手快速采取行动。

  此前灵均投资披露的情况说明也显示,该公司全市场选股模型策略的持股变化,在2月2日,持有中证500和沪深300合计仅16%,持有中证1000为13%,中证2000和其他合计达71%;到了2月8日,该策略模型持股中证500和沪深300比例快速升至43%,中证1000为47%,中证2000和其他降至10%;节后开盘首日,即2月19日,中证2000和其他的持股比例猛升至44%,沪深300和中证500快速降至27%,中证1000的比例为29%,仅仅一个交易日,可见灵均投资调仓速度之快。

  锦天城律师事务所吴卫明和刘芷均指出,灵均投资本次遭两市共罚作为程序化交易监管新规后首次处罚,把智能金融监管落地给企业带来的影响切实地拉到了台前,也带来了刻不容缓的合规改进要求。

  吴卫明等认为,从事程序化交易的企业应特别注意的合规问题和要求,一是顺应监管新机制,严格遵守程序化交易报告的要求,积极配合监管机构监督、检查,“先报告、后交易”;二是就程序化交易等智能金融活动与其他企业开展合作的,宜通过协议的形式明确合作各方的权利义务边界;三是程序化交易的程序设定要注意避免发生违规交易行为;四是企业内部的网络与数据安全管理漏洞会带来不可控的交易风险,网络与数据安全管理体系建设不容忽视。