近日，上交所、深交所对宁波灵均投资管理合伙企业（有限合伙）（以下简称：宁波灵均）限制交易并启动公开谴责程序。同时沪深交易所发布公告表示，量化交易报告制度平稳落地，未来将结合报告信息，持续加强对量化交易特别是高频交易的监测分析。

证监会表示，下阶段出台的量化交易监管系列举措，促进量化交易规范健康发展。从国际经验看，目前，境外市场普遍对量化交易特别是高频交易实施更为严格的监管，以防范对市场秩序造成负面影响。

对于量化交易，海外市场强化监管

从国际经验看，目前，境外市场普遍对量化交易特别是高频交易实施更为严格的监管，以防范对市场秩序造成负面影响。

华锐金融科技研究所表示，在量化交易的全链路中，存在着外部系统接入风险、量化策略真实性问题、配资风险、异常交易风险、事后报送风险等。除此之外，还存在新技术应用带来的信息技术风险、因监管政策理解不到位导致的合规风险、因算法趋同和策略趋同引起的市场波动加剧乃至导致的系统性风险等。

当前，量化交易被广泛应用于美国等资本市场，其中，对冲基金是量化交易的核心主体。近年来，美国证券交易委员会（以下简称：SEC）开启了对对冲基金的强势监管。

例如，2023年，SEC批准了一系列旨在提高私募股权基金和对冲基金透明度、公平性和问责制的改革措施，被称为美国私募行业十多年来最严格的监管改革。新规限制私募股权和对冲基金向一些大型投资者提供比其他投资者更优惠的条款，还要求私募基金发布季度费用和业绩报告，披露某些费用结构，并接受年度审计。事实上，自加里·盖斯勒2021年上任SEC主席以来，一直提倡提高美国私募行业的透明度。

2024年2月，SEC通过新规，将开始要求对冲基金非公开报告更多有关其投资策略的信息，包括投资、借款和交易对手风险敞口等。SEC和商品期货交易委员会称，此举是为了更好地监控金融体系中的风险。SEC表示，监管机构收集的信息将用于支持金融稳定监督委员会的工作。此外，SEC主席盖斯勒曾多次表示，监管机构需要更多数据以跟上私募基金行业的增长步伐。

对于国内市场，北京师范大学国际产能研究中心金融策略组首席研究员裴戌建议监管从多个角度进一步规范量化交易。

首先，要提升交易透明度。裴戌表示，早在2010年左右，美国SEC就提出要禁止闪现委托单和裸接入。同时，SEC要求量化尤其高频机构显示更多的委托单簿信息，并在交易发生后立即公布更多细节，以提高交易透明度。

此外，裴戌建议，要制定普通客户优先的交易制度，例如给予更低的交易费用、相同订单普通客户优先成交等。

量化交易曾多次冲击市场

量化交易曾多次对国内外市场造成冲击。复旦大学泛海国际金融学院金融学教授、上海证券交易所资本市场研究所原所长施东辉曾发文指出，当地时间2010年5月6日下午约14:40，道琼斯工业指数盘中自10460点开始近乎直线式下跌，仅五分钟便暴跌至9870点附近，当天指数最大跌幅达到9%。2015年4月，闪崩“疑凶”英国高频期指交易员萨劳被英国执法部门拘捕，并被指控涉嫌利用大笔高频下单交易操纵指数期货导致市场闪崩。

2015年8月，美国骑士资本在不到45分钟的时间里，用高频率向纽交所发送了几百万笔交易订单，在不到一个小时的交易时间里损失了4.6亿美元。而事情的起因是由于其新安装的软件模块出现差错。

2023年5月，高盛分析师曾敦促投资者防范未来几个月因华尔街量化交易员将重新涌入美国股市所带来的波动加剧的可能性。高盛分析师表示，系统性投资者的风险敞口自2021年12月以来首次升至中性水平以上。由于量化交易员的参与度上升，股价正变得越来越容易受到突然抛售的影响。

从国内市场来看，2023年8月，A股大幅高开后回调，有机构人士认为，可能是受量化投资策略一致性规模过大冲击。此外，还有不少人质疑量化交易吞噬了市场流动性，量化机构利用先进交易系统和工具，在拥挤的打板交易中利用券源优势与速度优势收割散户。

中国首席经济学家论坛理事刘煜辉发文表示，量化拥有强大的信息优势和信息处理优势，可以通过巨量的高频的挂单和撤单等方式，制造虚假的市场交投情绪。同时，量化带来巨额交易量，并形成融券的垄断性优势，甚至获得所谓事实上的T+0特权，可能会构成股价操纵。

刘煜辉认为，A股是独特的以2.2亿散户投资者为主体的市场，并由此生成了充沛的流动性溢价，这部分流动性溢价，塑造了中国特色A股估值体系，量化对A股市场自然交易生态具有毁灭性破坏的风险。

刘煜辉表示，美国股票市场以机构投资者为主体，做市商制度，流动性差，国外发展量化，着眼于解决市场流动性不足。而大规模使用机器程序交易、人工智能算法，模型化以后带来的预期高度一致化趋势，对市场的冲击和伤害很大。过去几年，美股发生了六次“熔断”的股灾，给市场带来了巨大的波动。因此，美国也在加强量化的监管和限制。

此外，2024年春节前一周，国内头部私募中性产品普遍跌幅超过10%，大批量化指增产品创下历史最大单周跌幅和超额回撤，量化交易策略拥挤度的问题再次被质疑。有大量声音质疑称，市场上出现挤兑性卖出和调仓行为，导致了流动性危机，并导致了量化产品的大幅下跌。

华锐金融科技研究所曾指出，国内的量化私募策略主要采用技术因子、量价因子、基本面因子、舆情因子等，合成算法主要为机器学习算法、深度学习算法等，相似度较高，可能引发交易趋同，加剧市场波动。

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