每經(jīng)記者 張壽林    每經(jīng)編輯 盧九安    

圖片來(lái)源：受訪(fǎng)者 供圖

金融科技在中國(guó)熱潮涌動(dòng)，在美國(guó)又是怎樣一番景象？日前，每日經(jīng)濟(jì)新聞?dòng)浾撸ㄏ路Q(chēng)“NBD”）專(zhuān)訪(fǎng)了美國(guó)金融大數(shù)據(jù)與科技領(lǐng)域的頂尖學(xué)者之一、美國(guó)伊利諾伊大學(xué)香檳分校Gies商學(xué)院教授葉茂請(qǐng)他分享對(duì)美國(guó)金融科技發(fā)展及金融科技監(jiān)管的研究經(jīng)歷和體會(huì)。

葉茂專(zhuān)注于金融大數(shù)據(jù)和高頻交易的研究，2018年7月，他受邀在美國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)研究局（NBER）第41屆夏季年會(huì)發(fā)表題為“金融大數(shù)據(jù)”的主旨演講。

葉茂介紹，大數(shù)據(jù)和人工智能在美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)界也是比較新的概念，整個(gè)發(fā)展方向還不是很清楚。但機(jī)器交易在美國(guó)金融交易中已經(jīng)占到80~90%，現(xiàn)在金融科技發(fā)展出現(xiàn)了一個(gè)很大的斷層，學(xué)界、監(jiān)管界與業(yè)界之間的差距在美國(guó)是巨大的，業(yè)界發(fā)展要快得太多。

機(jī)器之間出現(xiàn)分層

NBD：美國(guó)金融業(yè)在大數(shù)據(jù)以及人工智能方面的發(fā)展，國(guó)內(nèi)對(duì)此了解并不多，請(qǐng)問(wèn)美國(guó)的金融交易在這些方面目前已發(fā)展到什么程度？

葉茂：在美國(guó)金融交易中，大數(shù)據(jù)和人工智能已占據(jù)主導(dǎo)地位。如果看美國(guó)每天的交易量，機(jī)器交易最少占70%，最大能占到90%，具體比重取決于如何定義機(jī)器和人，我個(gè)人覺(jué)得應(yīng)該在80~90%之間。而且隨著大數(shù)據(jù)和人工智能迭代更新，機(jī)器和機(jī)器之間也出現(xiàn)分化，按照速度可以分出多個(gè)層次

最快的機(jī)器交易已經(jīng)在納秒級(jí)別，納秒是十億分之一秒，這種機(jī)器被稱(chēng)為高頻交易者。我最初從高頻交易入手研究，但后來(lái)發(fā)現(xiàn)人工智能和大數(shù)據(jù)不是我們想得那么簡(jiǎn)單，在完全的機(jī)器和完全的人之間還有很多種不同的交易者。比如半人半機(jī)器交易者，它們的自動(dòng)化程度有差別，高頻交易可以在納秒級(jí)別，慢一些的在毫秒級(jí)或者秒級(jí)。

比如大型的基金公司做交易決定的機(jī)器就比高頻交易者慢一些。一般來(lái)說(shuō)，大型基金需要做兩項(xiàng)決定：一項(xiàng)是投資決定，一項(xiàng)是交易決定。假設(shè)我今天要買(mǎi)100萬(wàn)股深萬(wàn)科，這叫投資決定，可以交由人力研究；相比之下，大多數(shù)做交易決定的卻是機(jī)器，因?yàn)樵趺慈ベI(mǎi)這100萬(wàn)股是另外一個(gè)問(wèn)題——比如我?guī)c(diǎn)幾分買(mǎi)，是否要拆成很多小單，這又涉及每分鐘交易多少，我是去掛單，還是和已經(jīng)掛單的人交易等。

交易要達(dá)到納秒級(jí)別，首先要配置巨型計(jì)算機(jī)，但這又產(chǎn)生新的問(wèn)題，巨型機(jī)會(huì)產(chǎn)生很大的熱量，就需要裝大型空調(diào)，巨型機(jī)和空調(diào)的龐大的重量最后導(dǎo)致了非常瘋狂的局面：他們發(fā)現(xiàn)，公司所在寫(xiě)字樓整個(gè)地基都在下陷。也就是說(shuō)，追求最快的結(jié)果就是，巨型電腦和空調(diào)機(jī)組的巨大重量導(dǎo)致大樓無(wú)法承受。所以事實(shí)上，基金公司做不到最快，只要做到比較快就行。

比這更慢的，就是通過(guò)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)做投資決定的機(jī)器。投資決定比單純的交易決定要復(fù)雜得多，所以就沒(méi)那么快了，從幾分鐘到一兩個(gè)月都有。

高頻交易、大型基金公司交易、機(jī)器投資決定，這都是機(jī)器進(jìn)行交易的例子，但在這里機(jī)器已經(jīng)分出三個(gè)層次。

再說(shuō)最快的機(jī)器交易——高頻交易，主要干什么？其中之一就是做市。做市要競(jìng)爭(zhēng)極限速度，他們的機(jī)器在美國(guó)金融市場(chǎng)上速度是最快的。

NBD：目前您自己的研究項(xiàng)目有哪些？

葉茂：我目前的研究，一部分涉及大數(shù)據(jù)整個(gè)學(xué)科方向，一部分是對(duì)美國(guó)金融市場(chǎng)的研究。

這個(gè)項(xiàng)目也主要有兩部分，第一部分剛才已提到一些，美國(guó)在出現(xiàn)大數(shù)據(jù)和人工智能之后，大家對(duì)整個(gè)交易生態(tài)系統(tǒng)是不清楚的，就像我剛才所說(shuō)，這中間至少我已發(fā)現(xiàn)三種機(jī)器交易層次。

所以，在人以外還有多少種機(jī)器行為，機(jī)器和機(jī)器怎樣交互，以及機(jī)器怎樣與人互動(dòng)，這都需要持續(xù)研究。這種區(qū)分非常重要，因?yàn)闄C(jī)器和機(jī)器交易，會(huì)產(chǎn)生一些我們完全料想不到的事，比如死循環(huán)。為什么這會(huì)在機(jī)器而不是人工交易中發(fā)生，因?yàn)槿说乃俣炔蛔銐蚩?，但機(jī)器，可能一秒就發(fā)出數(shù)百次交易指令，如果再放到一個(gè)小時(shí)里看，就會(huì)看到一些令我們匪夷所思的市場(chǎng)動(dòng)態(tài)。

為什么要研究這些，我特別想談的是，對(duì)于金融科技，其實(shí)業(yè)界的理解比學(xué)界和監(jiān)管界要高很多，因?yàn)檫@里面有很大的經(jīng)濟(jì)利益。比如現(xiàn)在美國(guó)交易者使用的電腦，性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于美國(guó)監(jiān)管者！美國(guó)監(jiān)管者要分析交易者的行為，就需要投入大量精力。2010年5月6日，美國(guó)股市發(fā)生了閃崩事件，股指暴跌一千點(diǎn)，大概五分鐘后又回升了。但就這大概五分鐘的事，美國(guó)證監(jiān)會(huì)花了四個(gè)多月才大概明白究竟怎么回事。

因?yàn)檫@需要了解整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)，弄清楚他們是什么樣的交易者，他們?cè)诟墒裁?，如何交互作用，在什么情況下會(huì)導(dǎo)致巨大的金融動(dòng)蕩等。這些問(wèn)題都需要搞清楚，這也是我研究的一部分。

至于主持召開(kāi)會(huì)議，我相信國(guó)內(nèi)和美國(guó)一樣，因?yàn)榻鹑诤徒?jīng)濟(jì)學(xué)長(zhǎng)時(shí)間屬于文科，現(xiàn)在大數(shù)據(jù)和人工智能發(fā)展起來(lái)，就愈加趨向于理工科方向。因此金融學(xué)發(fā)展至今就面臨幾個(gè)挑戰(zhàn)。第一，怎樣分析一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)；第二，大數(shù)據(jù)和人工智能發(fā)展，對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)有什么影響。

大數(shù)據(jù)和人工智能在美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)界也是比較新的概念，整個(gè)發(fā)展方向還不是很清楚。所以我召開(kāi)六次美國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)研究局會(huì)議，組織大家一起討論學(xué)科方向。

由于是初次會(huì)議且性質(zhì)是共同討論學(xué)科方向，因此我設(shè)立的與會(huì)門(mén)檻很低，只要寫(xiě)兩頁(yè)研究提案就可以參加，接著就是大家按照提案去做，在研究過(guò)程中我們可以提供巨型計(jì)算機(jī)和云計(jì)算支持，也就是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算的能力，然后出一系列論文，我們可能會(huì)在三大刊出專(zhuān)刊，專(zhuān)門(mén)講大數(shù)據(jù)該往什么方向發(fā)展。

我去年在國(guó)民經(jīng)濟(jì)研究局做的主旨演講提到，其實(shí)現(xiàn)在最大的問(wèn)題可能還是定義問(wèn)題，即什么是大數(shù)據(jù)。

我提出，第一是大。小的數(shù)據(jù)，在收集的過(guò)程中可能產(chǎn)生選擇性偏差，通過(guò)大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，就可能得到不一樣的結(jié)論。以我第一個(gè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目舉例，當(dāng)時(shí)我們得到了納斯達(dá)克所有的交易數(shù)據(jù)以及買(mǎi)賣(mài)單的數(shù)據(jù)，買(mǎi)賣(mài)單數(shù)據(jù)比交易數(shù)據(jù)要大很多，但是美國(guó)規(guī)定只需要報(bào)告交易數(shù)據(jù)。但我將這兩個(gè)數(shù)據(jù)一對(duì)比，發(fā)現(xiàn)不對(duì)勁。因?yàn)槊绹?guó)監(jiān)管規(guī)定，如果你交易少于100股不用報(bào)告。這本是一個(gè)好心的監(jiān)管，為了防止小型散戶(hù)被割韭菜，但自從金融科技發(fā)展起來(lái)，卻導(dǎo)致了反向的結(jié)果。因?yàn)闄C(jī)構(gòu)可以通過(guò)計(jì)算機(jī)自動(dòng)把100萬(wàn)股交易拆為比如2萬(wàn)個(gè)50股，就不用匯報(bào)了。實(shí)際上我們發(fā)現(xiàn)，低于100股的交易卻擁有最多的信息。

這就涉及大數(shù)據(jù)，實(shí)際買(mǎi)賣(mài)單數(shù)據(jù)比監(jiān)管的數(shù)據(jù)更大，監(jiān)管的數(shù)據(jù)有選擇性偏差。美國(guó)的監(jiān)管體系是以人為主體設(shè)計(jì)的，對(duì)于大數(shù)據(jù)時(shí)代以機(jī)器為主的交易市場(chǎng)，舊的規(guī)則起到了正好反向的效果。當(dāng)然，大數(shù)據(jù)的“大”是相對(duì)的。

第二是高維，在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)里，我們有個(gè)原則就是，估計(jì)的參數(shù)數(shù)量不能超過(guò)觀測(cè)值的數(shù)量，比如處理30個(gè)數(shù)據(jù)，不能估計(jì)60個(gè)參數(shù)吧。但是高維數(shù)據(jù)，要估計(jì)的參數(shù)比觀測(cè)量還要多。比如，美國(guó)比較活躍的股票有幾千支，我可以通過(guò)幾千支股票的股價(jià)短時(shí)間內(nèi)來(lái)預(yù)測(cè)別的某支股票價(jià)格。我們證明這是可以的。

第三是非結(jié)構(gòu)。比如，我們通過(guò)微信對(duì)話(huà)留下的數(shù)據(jù)就是非結(jié)構(gòu)的。把一個(gè)非結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)處理成有結(jié)構(gòu)的，中間有很多方法。

所以我主持這些會(huì)議，就是討論新技術(shù)、新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)對(duì)監(jiān)管、對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展有什么影響。又比如，假設(shè)我通過(guò)微信私下告訴你，明天上證指數(shù)要漲，你看到后隨手轉(zhuǎn)給另外一位朋友，信息就這樣傳遞開(kāi)了。這叫口口相傳，以前經(jīng)濟(jì)學(xué)沒(méi)法研究口口相傳的動(dòng)態(tài)信息，因?yàn)槲液湍懔奶鞗](méi)有記錄，現(xiàn)在不一樣了，云端都積存有交流數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，有了新技術(shù)，原來(lái)很多不可以研究的問(wèn)題一下子變得可以研究了。

所以我說(shuō)的核心就是，大數(shù)據(jù)的研究方向其實(shí)在美國(guó)也沒(méi)有完全看清楚。在這一系列會(huì)議后就涉及選取哪些論文的問(wèn)題，那么判斷哪些論文研究的問(wèn)題是不是有意思，最重要的考慮標(biāo)準(zhǔn)就是，它研究或者使用的金融科技在多大程度上拓展了我們對(duì)世界的認(rèn)識(shí)，是不是能在一些我們以前無(wú)法研究的問(wèn)題上給出答案。

業(yè)界發(fā)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于學(xué)界和監(jiān)管界

NBD：對(duì)于金融科技時(shí)代的金融監(jiān)管，目前來(lái)看，感覺(jué)確實(shí)富有挑戰(zhàn)性。目前美國(guó)的監(jiān)管科技發(fā)展得如何？您如何看當(dāng)前美國(guó)的金融監(jiān)管？對(duì)于金融科技時(shí)代的金融監(jiān)管，您又有哪些思考和體會(huì)？

葉茂：金融科技的發(fā)展，從經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)者的角度看，我覺(jué)得基本思路是，對(duì)任何一項(xiàng)金融創(chuàng)新首先要問(wèn)，它是不是解決了經(jīng)濟(jì)學(xué)的某一個(gè)問(wèn)題比方說(shuō)減少了市場(chǎng)的摩擦。如果沒(méi)有，這可能就不值得關(guān)注。

美國(guó)金融監(jiān)管也存在一些問(wèn)題，第一，很多金融科技，可能是監(jiān)管本身造成的。比如剛才說(shuō)的交易匯報(bào)閾值為一百股的問(wèn)題。美國(guó)的交易監(jiān)管體系是以人為主體設(shè)計(jì)的，最初是為了保護(hù)中小投資者不被“割韭菜”，現(xiàn)在反變成“割韭菜”的工具。所以我所做的就是把它的設(shè)計(jì)從以人為主體改進(jìn)為人機(jī)混合。這樣監(jiān)管體系隨市場(chǎng)而變化，效果最終會(huì)不一樣。

第二，出臺(tái)的一項(xiàng)新政策，有可能和舊政策是沖突的。美國(guó)近幾年出現(xiàn)了一種新事物叫“暗池子”。就是在現(xiàn)有的證券交易所之外，有人另建交易平臺(tái)吸引買(mǎi)賣(mài)雙方按照證交所的價(jià)格交易，相當(dāng)于我們說(shuō)的場(chǎng)外交易。有人說(shuō)要監(jiān)管暗池：因?yàn)樽C交所好不容易發(fā)現(xiàn)的價(jià)格，被暗池直接盜過(guò)來(lái)用了。不過(guò)怎么監(jiān)管？那就是你建立暗池也行，但交易價(jià)格必須高于證交所的價(jià)格。這看似一點(diǎn)問(wèn)題沒(méi)有，但美國(guó)另有立法規(guī)定，一家公司回購(gòu)股票，為防止其操縱市場(chǎng)價(jià)格，要求掛單價(jià)格不能高于當(dāng)時(shí)最高賣(mài)出價(jià)。就是說(shuō)你只能在那掛著等別人賣(mài)，而不能主動(dòng)接受別人的掛單。操縱價(jià)格，最簡(jiǎn)單就是，比如說(shuō)國(guó)內(nèi)有賣(mài)一到賣(mài)五，我把它全吃了，價(jià)格不就漲了嘛！但你掛單，對(duì)市場(chǎng)價(jià)格影響其實(shí)很小，因?yàn)橥粌r(jià)格上掛單有快有慢，但公司回購(gòu)掛單速度肯定慢。因?yàn)槊绹?guó)對(duì)公司監(jiān)管比較嚴(yán)，撮合者需要查你是否違反現(xiàn)有法律，這樣掛單速度就慢了。于是掛單的公司就經(jīng)常淪為隊(duì)列的最后一個(gè)，甚至最終無(wú)法交易。

而在暗池里，交易可以不按先來(lái)后到排序，所以很多公司選擇暗池回購(gòu)，但現(xiàn)在監(jiān)管要求暗池若要交易，買(mǎi)入價(jià)要比現(xiàn)在的賣(mài)出價(jià)高，但如果這樣，你就是在操縱市場(chǎng)，因?yàn)橹耙岩?guī)定你不能高于賣(mài)出價(jià)，這兩項(xiàng)監(jiān)管要求本身就互相沖突了。根據(jù)我們的研究，公司沒(méi)法回購(gòu)了。所以，兩個(gè)看似都很有道理的政策，放在一起就沒(méi)道理了。

金融科技是非常復(fù)雜的，不停增加新的監(jiān)管后，監(jiān)管也變得愈加復(fù)雜，這些問(wèn)題會(huì)始終出現(xiàn)在整個(gè)現(xiàn)代金融制度下，我相信每個(gè)國(guó)家都如此。最好的辦法就是需要很多學(xué)者嚴(yán)肅地研究，這也是我要召開(kāi)這些會(huì)議的原因。因?yàn)楹芏鄦?wèn)題如果不看數(shù)據(jù)，是完全想不到的。

美國(guó)教育鼓勵(lì)批判

NBD：我們知道您還曾獲得伊利諾伊大學(xué)全校“年度教育家”稱(chēng)號(hào)，想請(qǐng)您談?wù)勀鷮?duì)美國(guó)教育的體會(huì)。也想請(qǐng)您介紹美國(guó)在金融科技教育方面的一些做法，以及您對(duì)金融科技教育方面的一些心得。

葉茂：關(guān)于教育體會(huì)，其實(shí)中國(guó)學(xué)生相對(duì)美國(guó)學(xué)生還是有很多優(yōu)勢(shì)的，中國(guó)學(xué)生更加好學(xué)。但我覺(jué)得美國(guó)教育有個(gè)優(yōu)點(diǎn)就是，鼓勵(lì)學(xué)生挑戰(zhàn)教授。我上課時(shí)，其實(shí)經(jīng)常有學(xué)生提出非常難回答的問(wèn)題。

美國(guó)人在這方面從小就做得比較好，他不輕易接受一個(gè)觀點(diǎn)。美國(guó)教育鼓勵(lì)你批判地接受一個(gè)真理，這種精神是我們國(guó)家的教育需要很大程度上提高的。但不是說(shuō)，中國(guó)學(xué)生就差，其實(shí)中國(guó)學(xué)生的底子很扎實(shí)，如果有更多的創(chuàng)新和批判精神，可以做得和美國(guó)人一樣好，這一點(diǎn)我完全相信。

金融科技教育，就是工科和金融的結(jié)合，他們上課講的是一些基本原理，他們的作業(yè)是什么？比如我的學(xué)生就要操作巨型計(jì)算機(jī)，不是要你成為這方面的天才，最重要的是克服對(duì)技術(shù)的恐懼，巨型機(jī)說(shuō)難也難，但是真用過(guò)幾次后，其實(shí)就得心應(yīng)手。具體的技術(shù)問(wèn)題遠(yuǎn)沒(méi)有我們想得那么復(fù)雜，只是有時(shí)覺(jué)得這很難，可能就不去做這件事了。尤其是金融專(zhuān)業(yè)，本身也只用對(duì)巨型機(jī)掌握一些簡(jiǎn)單應(yīng)用就夠了。學(xué)生們畢竟還年輕，一旦克服了恐懼之后，其實(shí)可以走得更遠(yuǎn)。

再比如編程之類(lèi)，其實(shí)最后不是要你親自上陣編程，最重要的是你可以和與你學(xué)科背景不一樣的人很好地合作和溝通，而不是說(shuō)把你變成技術(shù)人才。要對(duì)別人做出的成果有足夠的理解和尊重，這非常重要，因?yàn)椴煌瑢W(xué)科的人思維方式很不一樣，有時(shí)大的壁壘其實(shí)并非技術(shù)，而是思維方式。所以就是兩點(diǎn)，第一是克服對(duì)技術(shù)的恐懼，第二是可以和技術(shù)背景的人合作，要求把金融人才變成編程人才，就本末倒置了。

NBD：從事金融交易時(shí)，學(xué)文科的和學(xué)理科的，從您的感受來(lái)看，二者在風(fēng)格上有區(qū)別嗎？

葉茂：這又談到了前面講的幾種不同交易比如絕對(duì)高頻的和稍低頻一點(diǎn)的話(huà)題。在一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的投資基金里，其中的人學(xué)科背景是不太一樣的。

絕對(duì)高頻交易中，計(jì)算機(jī)背景的人可能是主要的，也有其他學(xué)科如統(tǒng)計(jì)等，文科的集中在相對(duì)低頻上，他們要看公司報(bào)表。二者風(fēng)格相差很大，差別大了就會(huì)出現(xiàn)文化沖突。

我相信金融企業(yè)會(huì)越來(lái)越多地出現(xiàn)類(lèi)似情況，很大程度上，文科背景的要有適當(dāng)?shù)睦砉た扑季S，理工科的要有人文關(guān)懷，這是一個(gè)融合的過(guò)程。學(xué)科之間的技術(shù)差別還是次要的，思維方式的差別才是最需要重視的。最根本的就是，要敬畏自己不懂的學(xué)科，更要去了解，這非常重要。所以要有通識(shí)教育，大家不論學(xué)什么學(xué)科都要有一些基本的背景，才能更好地溝通、合作。小到金融大到國(guó)家，他和我不一樣，但我們能夠合作，這很重要。

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