4月1日下午，A+CLUB 2023专题峰会在上海陆家嘴圆满举行，本届峰会主题为“守正创新 聚力前行——助力量化行业高质量发展”，近80家业内领先机构逾百人参加会议，大家齐聚一堂，就量化行业的技术与生态、趋势与未来，进行开放、深入且真诚的探索与交流。
继上篇介绍完干货满满的议题分享后，更精彩的圆桌论坛衔尾相随。
对于量化交易而言，全面注册制将会带来哪机遇与挑战？量化交易该如何顺应市场变化？本次圆桌论坛以“全面注册制对量化交易的影响”为主题，由国泰君安证券机构业务部总经理助理卢洋主持，信弘天禾CEO章毅、金戈量锐COO凌慧莲、卡方科技CTO金基东和准星量化投资总监汪沛四位业内专家进行了深入探讨，并分享他们对全面注册制的观点与看法。
问题一：全面注册制实施之后，对证券市场、管理人的量化策略和交易模型会有哪些影响？
信弘天禾CEO 章毅
信弘天禾的策略覆盖中低频及高频，基本面、传统量价与深度学习也均涉及。全面注册制对我们的影响分两个维度：第一，是交易执行上，大部分的规则在科创板和创业板早已实施，因此对一般机构来说影响不大，但细节上，价格笼子会对某一部分的交易策略有影响，规模较大的机构在这方面需提前布局。第二，是策略和模型上，对rule_based这部分策略的影响相比于深度机器学习会更大一些，因为深度机器学习一般要交易至少2个月以上才能拿出新的样本进行分析。新规出来后，市场上原本偏违规的这类交易者的资金收益会被平均分摊到更加专业的投资者或产品上，所以从长期来看对于市场是利好的。
金戈量锐COO 凌慧莲
以金戈量锐的中低频策略为例，我认为注册制实施对策略的影响并不大，主要有以下四点原因：第一，据一些软文报道全面注册实施会导致ST股票增多，退市风险增多，但我们实际交易时就已经将ST股及流动性较差的股票剔除了。第二，有关前五日没有涨跌停限制，金戈量锐属于中低频，新股上市我们至少需要观察2-3个月才会纳入交易池。第三，有人说小市值因子接近于无效，实际我们本身使用小市值因子的时候就会加上风控。第四，近年来，打新的收益有所下降，所以注册制下虽然打新难度增加，但总体于我们而言影响不大。
卡方科技CTO 金基东
在算法上看，对我们的模型影响较小，因为算法交易本身是大单拆小单，让交易成本尽可能接近市场均价，不倾向于报价格过高过低的单子，比较符合监管的要求。但在报价过程中还是可能会被动触发一些风控，整个算法交易系统的风控实现要求将会更严格，因此我们需要对系统进行改造升级。
在T0策略上看，从交易监管规则上来说有部分影响，监管加强了拉台打压类的监管，市场中存在这类激进交易行为时，较大的价格波动往往为T0策略提供交易机会，作为交易对手方获利，未来市场中这类交易机会大大减少。同时反向交易相关监管内容，直接限制了策略的另外部分交易机会。但从标的上来看，T0日内回转的标的数量增加，后续影响我们可以持续关注。
准星量化投资总监 汪沛
注册制对我来说主要有以下四点改变：上市的前五日不设涨跌幅限制、价格笼子机制在全市场的推广、上市首日股票就会被纳入融资融券标的、量化开始更加全面的融入监管体系。
我对于注册制对量化交易的影响有以下几个观点：第一，注册制加大对股票的监控，策略的容量和分散度会更高；第二，A股是需要不停补充流动性的市场，如果让涨跌停板更少的话，这些资金可能更多的会分布到其他股票中，使得整个A股变得更加扎实；第三，也是我的一个担心，刚上市无涨跌停限制会不会导致更多的资金开始去追逐刚上市股票，从而出现仙股的现象，我个人是希望资金能够更均匀地分布在市场中。
问题二：全面注册制对于中国量化交易行业发展的意义，它如何影响国内量化交易公司的国际竞争力？我发现很多量化私募想做跨境业务，甚至想去新加坡等海外市场一展身手，请问四位嘉宾是否有这样的考虑？
信弘天禾CEO 章毅
在设备和数据都齐全的情况下，其实我们和海外的差距不会太大，所以我们提升国际竞争力很需要像华锐、卡方、超聚变、杉岩这样的技术或硬件公司做支持。其次，这次政策制度的变化会引起国际投资者对中国产生更浓厚的兴趣，在过去几年，很多百亿私募已经开始在海外做产品，所以我们国际知名度和影响力已有一定积累，我认为国内量化私募更多的是需要提高国内的竞争力，大家的策略的差异化还不够，未来预算愿意投入更多的公司应该勇于去尝试做一些差异化的东西。
金戈量锐COO 凌慧莲
首先，国外的尽调周期较长，他们不仅只重视业绩，更加注重整个量化私募的基本面管理，一般后续的投资期限也需要3-5年。其次，国内外的交易结构不同，近几年国内的个人投资者比机构投资者发展得更好，但是个人投资者风险偏好更高，所以导致国内的波动性要比海外大，而海外资金更喜欢波动性较小的策略，希望未来有一天国内的量化机构在国际市场上也能拥有强大的竞争力，可以被大家认可。
卡方科技CTO 金基东
从量化交易领域的软硬件以及算法模型的最新技术应用上来说，国内和国外还是有些差距的。国内的交易规则限制，某种程度上为国内量化交易提供了护城河，使技术上的劣势变得不明显，甚至国内量化机构存在优势。可以发现国家发布注册制，某种程度上就是想让我们的金融市场更向海外市场靠拢。未来A股市场将加速向国际市场接轨，加速了A股港股化，散户机构化，机构量化化。在这个过程中，国内机构还有一段时间去提升能力来适应这样的规则，在市场真正对外资全面开放前形成自己的核心竞争力。我们卡方目前主要专注于国内A股市场，致力于提升技术，在算法交易领域不断创新。
准星量化投资总监 汪沛
这个问题对现阶段的准星来说还比较远，我分享一位百亿私募负责人对这件事的看法：一家上海著名百亿量化私募负责人，他比较谦虚地认为放在美国他们只能算准二流，他说对比国内外市场可以发现，国内量化私募机构的内部投研团队之间的断档较大，其中原因之一为国内量化私募的成立标准过于简单，很多掌握有效策略的PM都愿意直接选择自己成立私募，但未来一两个人是无法支持更深远的竞争的。所以我认为现在监管逐渐加强对于量化私募注册的要求有助于中国形成一流的量化机构。
问题三：刚刚听到华锐陈老师对异常交易监管细则的详细解读，我们知道交易所的异常交易非常严格，那么对高频交易的策略是否会受到一定冲击，以及对市场微观结构是否有影响？请章总分享一下您的观点。
信弘天禾CEO 章毅
信弘天禾做的是全A指数增强，注册制出来后，推出了更多尾部的票，这部分票会不会成为未来很重要的收益贡献？该现象是否出现与高频相关性较大，我们知道高频的收益来源主要有：做市策略、套利策略、抢错单策略及异常交易本身打了一些假的价格区获得收益。后两者在新规下的机会将会变小，而做市和套利策略依然会存在，这两部分客户对于未来上市后，流动性该在哪些票里面去分散而产生波动的影响比较大。
问题四：我们都知道符合上市条件的公司越来越多，投资标的也相应增加，那么量化的容量会随着这个标的增多增大，还是会随着仙股的增多，波动性变小，或而影响容量会变小？同时标的增多会对基本面的研究提出更高的要求，公募基金在基本面研究上会有较大优势，对于量化公募做的越来越好，请问凌总您怎么看？
金戈量锐COO 凌慧莲
注册制下，股票选择更多对持股分散的量化策略、特别是有更多的券源对多空策略可能是个利好。大家都说“量化的天敌是规模”，所以我们基本所有的量化策略都是有规模容量上限的，那么在注册之下，理论上股票数量越来越多，对我们全市场选股的策略来说有更多空间。我们与公募的交易方式、收益来源、成分股的选择等都不一样，我们的收益更多的是来源于量价，并且换手会更高，对交易速度的要求更加极致；公募私募门槛和流动性也有区别，而且从长期来看量化私募指增业绩的平均水平要稍微优秀一些。
问题五：全面注册制之后，新股上市的首日就能纳入融资融券的标地，扩大了券源的范围，对于程序化 T0 包括市场中性策略，请问金总这边有什么高见？
卡方科技CTO 金基东
对于T0策略来说交易机会会相对减少，但同时可交易的标的也会越来越多。长期看低价股仙股也会越来越多，这类股票不适合T0策略，总结下来大的趋势还是T0策略后续会越来越难做。中性策略的特点是需要对冲，同时其整体收益一般不会特别高，往年中性策略都会将打新收益作为一个比较重要的收益来源，但是随着如今打新的收益越来越低，可能对中性策略收益会有些负面影响。但券源范围的扩大，增加了中性策略的可对冲标的范围，长期上看是有利于市场中性策略的。
问题六：全面注册制实施后，市场环境、交易规则变化很大，从价格笼子机制角度，汪总您认为对投资者和市场有怎样的影响？
准星量化投资总监 汪沛
实际上价格笼子指的是对过于激进的单子进行限制，而不是对过于保守的单子进行限制，首先我自己对策略做了一些调整：
第一，把所有凡是涉及到异常交易的股票全部都不纳入池子。
第二，现在好像只要交易ST就会被异常监控，所以我已不交易ST股了。
第三，我将下单金额上限调整为280元人民币，股数不超过28万股，调整后策略的容量变小了，但是分散度和安全性也同时提高了，我认为还是值得的。
问题七：现在很多公募基金、私募基金、排名很靠前的量化私募都在用我们卡方的算法，想请金总介绍一下卡方在算法交易领域如此优秀的原因。
卡方科技CTO 金基东
对于私募来说，对于算法交易的关注核心在于交易执行过程中的绩效，卡方的核心竞争力就在此。用卡方的算法基本上可以稳定地跑赢TWAP 3-5个BP，这个数据对于年化换手很高的量化私募来说是一个非常可观的数据。随着我们算法在市场中的使用量越来越大，要一直保持高绩效水平是很困难的。那我们是如何做的呢？卡方在AI领域进行了深耕，利用AI算法来提升算法交易的容量和绩效。我们公司有60多位Quant，持续研究各种机器学习及深度学习的算法模型，将其应用于算法交易；同时我们在算力上面持续投入，目前在超算机房中已投入超过一个亿。
问题八：刚刚丁总介绍到了算力这一块，想请问章总，算力是不是能服务于高频量化管理人？
信弘天禾CEO 章毅
我们在算力这一块已经在规划中了，据我了解，去年开始很多做AI算法且规模较大的量化私募已经开始部署自己的机房，但是绩效并没有那么理想，所以现在找到一个合适的地理位置并同时解决投研效率是一个非常重要的问题，我们后续将会关注一些专门为深度学习而规划的机房。
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