編輯寄語
2010年5月6日,道瓊斯工業平均指數在幾分鐘內下跌近1,000點,隨後幾乎同樣迅速地收復了大部分跌幅。閃電崩盤是高頻交易時代的第一場重大危機,揭示了演算法造市和分散的電子交易場所如何創造了一個能在數秒內蒸發自身流動性的市場。
緊張的市場
2010年5月6日的早晨已經充滿了緊張氣氛。歐洲主權債務危機正在迅速升級。希臘瀕臨違約邊緣,雅典爆發了針對國際債權人要求的緊縮措施的激烈抗議。一夜之間,希臘國債殖利率飆升至該國加入歐元區以來前所未見的水準。蔓延恐慌正擴散至葡萄牙、西班牙和義大利,交易員們擔憂這場危機可能超出歐洲機構的應對能力。
那個週四早上,美國股市大幅低開,反映了來自大西洋彼岸的焦慮。到午後早些時候,標普500指數已經下跌了約2.5%。被稱為VIX的CBOE波動率指數飆升超過20%。交易量偏高但並非異常。這是糟糕的一天,但還不算異常;這是市場每年會經歷數次的那種由恐懼驅動的廣泛拋售。

將一個普通的下跌日轉變為現代市場歷史上最戲劇性的日內崩盤的,是一筆由演算法執行的賣單;這個演算法完全不考慮它所處的脆弱環境。
瓦德爾-里德的訂單
大約在東部時間下午2時32分,共同基金公司瓦德爾-里德金融公司啟動了一個自動賣出程式,以對沖現有的股票部位。該訂單要求賣出75,000份E-mini標普500期貨合約,價值約41億美元。在正常情況下,這種規模的訂單會在數小時內逐步執行,並密切關注市場狀況和價格影響。
然而,瓦德爾-里德選擇的演算法基於簡單的成交量參與邏輯運作。它被程式化為以與現行交易量目標百分比相匹配的速率向市場投放賣單,不對價格、時間或市場吸收賣壓的能力有任何敏感性。正如CFTC-SEC聯合報告後來指出的,該演算法在大約20分鐘內完成了全部賣出;對於這種規模的大宗交易,通常需要五個小時或更長時間(CFTC and SEC, 2010)。
E-mini標普500期貨合約是世界上流動性最強的工具之一,日交易量通常超過200萬份合約。但即使是最深的市場也有極限。隨著瓦德爾-里德的演算法不斷將賣單推入訂單簿,它壓倒了每個價格水準上可用的買方流動性。大額訂單的市場衝擊是一個被充分研究的現象;使本案例非同尋常的是演算法對其給市場訂單簿造成的損害完全無動於衷。
流動性真空
在閃電崩盤之前的幾年裡,美國股票市場的結構發生了巨大變化。到2010年,高頻交易公司估計佔全部股票交易量的50%到70%。這些公司充當了事實上的造市商,持續發布買賣訂單並從買賣價差中獲利。然而,與過去幾十年的傳統專家和造市商不同,高頻交易公司沒有義務維護市場秩序。它們可以在任何時候、以任何理由撤回訂單。
隨著瓦德爾-里德在E-mini市場的賣壓加劇,高頻交易公司開始偵測到交易員所說的有毒訂單流;一種持續的、大規模的、方向性的賣出模式,表明價格進一步下跌的可能性很高。單獨來看,每家公司的反應都是理性的:減少風險敞口,撤回報價,等待失衡化解。但集體效果是災難性的。數十家高頻交易公司在幾秒鐘內相繼撤出市場,恰恰在最需要流動性的時刻製造了流動性真空。
Kirilenko et al.(2017)利用CME集團的帳戶級數據詳細記錄了這一動態。他們的分析表明,當天早些時候作為淨買入方提供關鍵流動性的高頻交易公司,在崩盤展開時迅速轉變為淨賣出方。它們撤退的速度以毫秒計算。研究人員發現,高頻交易公司以他們稱之為「燙手山芋」的模式進行交易;在不吸收任何淨庫存的情況下彼此之間快速傳遞合約,進一步放大了下行壓力。
36分鐘的混亂
隨後發生的事情是市場參與者前所未見的。從芝加哥E-mini期貨市場的連鎖反應通過指數套利機制即時傳導至紐約的股票市場;與放大1987年黑色星期一的機制相同,但以電子速度而非人工場內交易員的速度運行。
Source: Yahoo Finance / Historical data
下午2時32分至2時47分之間,道瓊斯工業平均指數暴跌998.5點,跌幅約為9.2%。標普500指數下跌約8.6%。在最低點,超過1兆美元的市值蒸發了。
損害並不僅限於主要指數。個別股票經歷了令人難以理解的價格錯位。市值超過300億美元的埃森哲公司一度以每股1美分的價格交易。寶僑公司在幾分鐘內從60美元跌至39美元。相反,一些證券飆升至荒謬的高位;蘇富比的股票一度以99,999.99美元交易。這些異常現象的發生是因為造市商的撤退意味著深藏在訂單簿中的限價單;一些是以極端價格作為玩笑或佔位符放置的;成為了唯一可用的買賣報價。
| 時間 (ET) | 事件 |
|---|---|
| 上午9:30 | 受歐洲債務恐慌影響市場低開;道指開盤時下跌約1% |
| 下午1:00 | 標普500下跌約2.5%;VIX上漲超過20% |
| 下午2:32 | 瓦德爾-里德演算法開始賣出75,000份E-mini合約 |
| 下午2:41 | CME集團的止損邏輯功能觸發E-mini交易5秒暫停 |
| 下午2:45 | 道指下跌超過700點;個股開始觸及名義報價 |
| 下午2:47 | 道指觸及日內低點9,869;埃森哲以0.01美元交易 |
| 下午2:50 | 逢低買入者和演算法重新入場,快速反彈開始 |
| 下午3:08 | 道指恢復至上午水準的400點以內 |
| 下午4:00 | 道指收於10,520;當日下跌347點(3.2%) |
下午2時45分,芝加哥商業交易所的內建安全機制;止損邏輯功能;在偵測到價格下跌的速度後,觸發了E-mini合約5秒鐘的交易暫停。這短暫的暫停被證明是轉折點。它使訂單簿得以部分重建,給了人類交易員一個評估情況的片刻,並中斷了回饋迴路。交易恢復後,價格幾乎立即開始回升。到下午3時08分,即崩盤開始約36分鐘後,道指已收復了大部分跌幅。
欺騙交易的關聯:納溫德·薩勞
崩盤後的五年間,監管機構和學者們就除瓦德爾-里德訂單之外是否還有其他因素參與進行了辯論,但未達成共識。2015年4月,美國司法部逮捕了納溫德·辛格·薩勞,一位在倫敦西部豪恩斯洛父母家中進行交易的英國期貨交易員。
薩勞被指控進行欺騙交易;即下達他打算在成交前取消的大額訂單,以製造虛假的供需印象。根據起訴書,薩勞使用客製化修改的交易程式,在崩盤前的數小時和數分鐘內下達並迅速取消了數千筆E-mini標普500賣單。這些幽靈訂單有時佔可見賣方深度的相當比例,製造了巨大賣壓的假象,鼓勵其他參與者賣出,並助長了瓦德爾-里德演算法運作時的脆弱條件。
薩勞最終於2016年對欺騙交易和電信詐欺罪名認罪。2020年,聯邦法官考慮到他與當局的合作及亞斯伯格症候群的診斷,判處居家監禁而非入獄。此案對現代電子市場易受個人行為者操縱的脆弱性提出了深刻的問題。薩勞在一間臥室裡使用消費級網路進行操作,數年間通過欺騙交易活動賺取了約7,000萬美元。
監管對策
閃電崩盤促成了自2005年採納全國市場系統監管規則以來美國股票市場結構規則最重大的改革。SEC和CFTC於2010年9月發布了一份聯合報告,首次詳細重建了事件經過(CFTC and SEC, 2010)。報告中關於單一演算法訂單可能破壞整個市場穩定的發現,在金融業引起了震動。
在事件發生後,SEC立即對所有標普500成分股實施了個股熔斷機制,如果一隻股票在5分鐘內變動超過10%,則暫停交易5分鐘。這些措施後來在2012年被更精密的漲跌停限制(LULD)機制所取代,該機制阻止在交易日內持續重新計算的指定價格區間之外進行交易。SEC還頒布了規則15c3-5,即市場准入規則,要求經紀商對所有訂單實施交易前風險控制。
1987年股災後引入的現有全市場熔斷機制從固定點位閾值更新為與標普500掛鉤的百分比觸發器。主要針對2008年金融危機的2010年多德-弗蘭克華爾街改革法案也包含了將欺騙交易定為刑事犯罪的條款;這一措辭後來被用於起訴薩勞。
交易所還同意正式化取消明顯錯誤交易的程序。2010年5月6日晚間,交易所取消了所有以偏離崩盤前水準60%以上價格執行的交易。這一臨時決定使數千名交易員對哪些交易有效、哪些將被撤銷感到不確定,給本已混亂的一天增添了更多混亂。
遺產:脆弱的機器
2010年閃電崩盤沒有造成持久的經濟損害。市場僅以小幅下跌收盤,錯誤交易被取消,沒有主要金融機構倒閉。然而,這一事件從根本上改變了監管者、市場參與者和公眾理解現代市場結構風險的方式。
崩盤揭示了股票交易分散在數十個交易所和暗池中,加上沒有確定性流動性提供義務的高頻造市商的主導地位,已經創造了一個在正常條件下高效且低成本、但在壓力下危險脆弱的系統。1998年LTCM危機展示了集中槓桿的危險;閃電崩盤展示了分散脆弱性的危險。
隨後幾年發生了更多強化這一教訓的閃電事件。2015年8月,在中國股市不確定性期間,造市商在開盤時撤出,數百檔交易所交易基金經歷了價格錯位。2016年10月,英鎊在亞洲交易時段幾秒鐘內對美元下跌超過6%,這一變動被歸因於低流動性環境下的演算法交易。2018年12月,債券和股票市場經歷了與演算法動量策略相關的劇烈日內波動。
根本性的矛盾仍未解決。演算法交易使正常時期的市場更快、更便宜、更高效。買賣價差縮小了,交易成本下降了,價格發現幾乎是即時的。但2010年5月6日的事件表明,這種效率伴隨著隱藏的代價:當在正常條件下提供流動性的演算法同時決定撤退時,市場可能會掉入沒有人類參與者預料到的陷阱。那些被設計來使市場更有序的機器,在36分鐘內展示了它們產生恰恰相反結果的能力。
Market Histories 了解我們的方法論.
References
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CFTC and SEC. "Findings Regarding the Market Events of May 6, 2010: Report of the Staffs of the CFTC and SEC to the Joint Advisory Committee on Emerging Regulatory Issues." September 30, 2010.
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Kirilenko, Andrei A., Albert S. Kyle, Mehrdad Samadi, and Tugkan Tuzun. "The Flash Crash: High-Frequency Trading in an Electronic Market." Journal of Finance 72, no. 3 (2017): 967-998.
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Easley, David, Marcos M. Lopez de Prado, and Maureen O'Hara. "The Microstructure of the 'Flash Crash': Flow Toxicity, Liquidity Crashes, and the Probability of Informed Trading." Journal of Portfolio Management 37, no. 2 (2011): 118-128.
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Aldridge, Irene. High-Frequency Trading: A Practical Guide to Algorithmic Strategies and Trading Systems. Wiley, 2013.
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