自1900年现代数理金融的诞生，量化交易开始在全球范围内兴起，其对金融市场的影响引起了广泛的关注和讨论。量化交易是一种基于数学、统计学模型或计算机程序进行交易决策的交易方式。与量化交易概念类似的还有程序化交易、算法交易、高频交易等。算法交易在大多数情况下需要通过程序化交易实现，高频交易可以看成是特殊的程序化交易，但程序化交易不能被当成高频交易。本文所探讨的量化交易，指的是量化高频交易。
本文的边际贡献在于，从市场质量与公平这两大维度出发，梳理并评估国内外前沿文献，深入探究量化交易的风险影响，丰富了该领域的研究视角。与大多数文献单独分析海外监管政策或者国内政策评估不同，本文全面地分析国际量化交易监管举措与面临的挑战，为我国监管政策制定提供经验参考。本文提出全市场监管理论框架，围绕市场参与者、金融产品和市场本身进行监管，有助于完善风险管理制度，防范系统性风险，维护市场公平与效率。
目前有两种不同的观点。一是量化交易提升了市场流动性。量化交易在增加交易深度方面具有积极作用、量化交易能够压缩交易价差及量化交易的主要参与者多为机构投资者，他们的交易策略展现出较高的交易精度。二是量化交易降低了市场流动性。量化交易中存在的诸如“幌骗”和“塞单”等不当行为，或导致对市场流动性的误判。量化交易的高频特性使其相较于低频投资者在信息获取上具有显著优势，这会加剧微观市场中的逆向选择问题。
量化交易在极端市场条件下存在引发交易趋同、加剧市场不稳定性的潜在风险；而在正常市场行情下，量化交易并非市场剧烈波动的主要诱发因素，且在一定程度上能够通过提升市场效率等方式促进市场稳定。截至目前，尚无确凿的直接证据能够明确认定量化交易是市场脆弱性的唯一或主要根源。
量化交易在市场定价效率方面的积极影响已得到多方面理论与实证研究的有力支持。但量化交易对市场定价效率的影响并非单向和绝对的。在不同的市场结构、交易环境及监管政策框架下，量化交易提升定价效率的作用，会受到诸多因素的影响。这些因素会与量化交易相互作用，共同促成市场定价效率的动态变化。
量化交易对市场公平性的影响是多方面、多层次且极为复杂的。它在实践中通过具体的交易机制差异对个人投资者造成直接的不公平对待，在理论上又因“军备竞赛”和信息不对称问题引发市场公平性的深层次危机。
我国量化交易起步相对较晚，但发展迅猛。随着人工智能、大数据等技术的发展，以及海外量化投资人才的回流、衍生金融工具的发展和金融机构投资者的助推，国内量化交易呈现出快速增长的趋势。在A股市场成交量屡创新高的背景下，基于算法的量化交易策略因高频与自动化特性，被学界和业界普遍认为显著放大市场交易量。
量化交易的快速发展给我国市场带来许多机遇，但也带来一些挑战和问题。机遇方面，金融市场对量化交易的支持呈现逐渐增强的趋势，主要体现在期货、股票、外汇和债券市场。然而，金融市场的量化交易同样也催生了不公平性等系列问题，2023年9月14日，量化私募“T+0”策略陷入舆论，但与此前的“砸盘”质疑不同，此次引发争议的是量化融券的公平性问题。
从2010年开始，我国证监会针对股指期货、股票期权和股票市场等各类交易陆续完善监管制度，旨在增强监管的有效性。2015年进入数字化时代，量化交易发展更加迅速，已成为资本市场重要的交易策略之一，量化交易监管也成为了热点议题。面对量化交易可能对市场产生的较大影响，监管层陆续出台相关监管对策。
在初期，监管主要侧重于规范量化交易的基本交易行为，确保其在合法、合规的框架内运行。随着量化交易规模的扩大和复杂性的增加，监管政策也不断升级调整。2015年股市异常波动后，监管部门加大了对量化交易的监管力度，防止市场操纵行为的发生。近年来，监管政策更加注重创新与规范的平衡。在此期间，监管机构开展了一系列富有成效的举措。
1998年，美国长期资本管理公司（Long-Term Capital Management，简称LTCM）因使用量化交易策略失败而引发市场危机和美联储紧急救市事件，引起全球范围内对量化交易的关注。量化交易的快速发展对金融市场稳定性构成重大挑战，促使各国监管机构积极出台配套政策以应对潜在的风险。
在美国市场，为提升对高频量化交易活动的监管力度，监管机构强调加强信息采集和日常监控工作，监管体系围绕当事人内控、行业自律和外部监管三方面实施全方位覆盖。此外，美国监管机构还构建了针对高频交易导致市场波动的过滤机制并完善市场异常状况的应急处理机制。
在欧洲市场，政策对高频交易的态度经历了从鼓励到严格监管的转变。2007年，随着高频交易的兴起，欧盟发布了《欧盟金融工具市场指令》，鼓励高频交易者参与市场。然而，随着市场闪崩事件的增多，自2010年起，欧洲对高频交易的监管开始收紧。2018年实施的《欧盟金融工具市场指令II》，对高频交易采取了更为严格的监管措施。
目前的监管体系并不能解决量化交易实质性问题。一个重要原因在于市场监管的结构组成：存在不同的监管机构对同一或类似的业务、机构或市场行为进行监督和管理。这种不合理的监管框架，导致缺乏沟通协作，监管效率低下，并造成监管真空。针对上述监管真空，Kunz和Martin提出了基于市场参与者、金融产品交易和市场本身的全市场监管框架，旨在防范系统性风险的发生，维护市场的公平与效率。
第一种监管模式聚焦于市场监管，将维护市场稳定视为首要目标。该监管模式有助于提升监管效率。第二种监管模式着重于对市场参与者的监管。该模式下有两种切实可行的措施。一是对参与者开展专业培训；二是要求参与者进行电子注册，完成全面的信息备案。第三种监管模式着重于对投资产品的监管。股票不再被简单视为对受证券交易委员会监管公司的一种投资方式，而仅仅是公司生产的一种产品。
全市场监管框架的核心要旨，在于对系统性风险进行精准防范。其关注范畴不再局限于上市公司所面临的个体风险，而是着眼于整个市场体系所潜藏的系统性风险隐患。不仅如此，新型监管框架还具备诸多积极意义。不仅能够顺利实现基于原有信息披露体系所设定的诸多目标，同时还能够助力实现诸如提升市场效率、维护市场公平等多重目标，通过充分发挥其借助政府干预引导量化行业朝着规范化方向发展的积极作用。
从市场质量的维度看，已有研究表明量化交易有利于提升市场流动性，对市场稳定性的影响取决于市场当下行情；从市场定价效率看，量化交易具有价格发现功能，有利于提高资产定价效率；从市场公平性看，量化交易规则会对个人投资者带来一定的策略不公平性问题。量化交易对市场的影响最终归宿至监管，自美国闪电崩盘事件以来，世界各主要市场都已经根据自身情况制定相应的监管措施。
未来，随着我国证券市场的持续发展和对外开放程度的逐渐加大，量化交易在我国的市场规模将不断增加。鉴于此，监管机构亟需构建一套完备且适配的中国特色量化交易监管体系，以实现对量化交易市场全环节的有效监督与管理，涵盖交易场所、金融产品以及参与者等各个层面，从而达成规范行业发展、防范重大风险的目标，为我国金融领域的高质量发展提供坚实支撑，并为量化交易的长远发展筑牢制度根基。
首先，在交易场所监管维度。监管机构必须明确量化交易在市场中的定位，建立量化策略报备制度。具体应要求量化交易机构详细报备其基本信息，并规范其技术系统的使用标准。此外，还应充分借助大数据、云计算和人工智能等前沿科技手段，构建专门的合规风控制度以及具有高度针对性的异常交易监控标准，提升监管的有效性和效率。
其次，聚焦金融产品监管层面。监管机构有必要明确量化交易的范围，对其交易标的进行合理限制，并建立穿透式底层资产监测机制，并借助这一机制实时追踪量化交易在不同金融产品中的资金流向、持仓结构与风险暴露情况，及时发现并防范潜在的市场操纵与系统性风险，确保量化交易在符合市场整体收益与风险可控的框架内有序开展。
最后，关于量化交易参与者监管方面。个人投资者方面，监管机构通过线上线下相结合的方式，普及量化交易的基本原理、风险特征与投资策略，提高个人投资者的金融素养与风险意识。机构投资者方面，监管机构需设立严格的量化交易准入机制。做好明确量化交易机构的资质条件和提升从业人员的专业能力标准等工作。此外，监管机构还可通过突出监管重点，实施差异化收费策略来规范量化交易行为。
*本文为精编版，脚注和参考文献略。全文刊发于《金融监管研究》2025年第2期，74-92页。
内容来源：金融监管研究
作者：许荣，中国人民大学财政金融学院暨财政金融政策研究中心；田文涛，中国人民大学财政金融学院；胡学峰，中国人民大学智慧治理学院暨财政金融政策研究中心。
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