網上投稿
程序化交易在我國雖然起步較晚，但近年來的發展勢頭迅猛，逐漸成為證券市場交易者中一股不可忽視的力量。對于程序化交易的監管，隨著一段時間的摸索，也形成了一套初步的方法。2024年5月11日，中國證監會公布了《證券市場程序化交易管理規定（試行）》，自2024年10月8日起施行。2025年7月7日，滬深交易所分別開始實施各自的《程序化交易管理實施細則》。本文就程序化交易的現狀和監管做一個淺顯的論述，希望能引發業內對于程序化交易監管的研究和探索。
一、程序化交易的類型
程序化交易經過了多年的發展，已從單一簡單的高頻量化交易發展為多層次、多策略、多種類的復雜交易
1、高頻交易類型
這是一種從程序化交易開始就一直存在的交易類型。它是利用盤口價差失衡機會，抓取微小但穩定的收益，依靠高頻高額交易，積小利為大利的交易模式。它的交易速率可以高達每秒幾百筆，進出金額以億元為單位。它的交易對象必須是日交易金額巨大的品種，一般是指數類ETF、巨額市值的證券品種。
由于這種交易類型是從程序化交易起步時就存在的，所以程序化交易又被稱為“量化交易”，顧名思義就是以量取勝的交易模式。它在交易中“靜如處子，動如脫兔”，當捕捉到分鐘級甚至秒級的價量信號時，就開始啟動高頻高額交易。經過多年的發展，該交易類型又形成了跨期套利、跨品種套利甚至跨境套利等多種策略，所追求的是盡可能多的交易機會來提高資金回報率。
2、多因子選擇類型（技術分析類型）
從證券交易起步開始，就有交易者運用技術分析的方法來指導交易。從最原始的均線分析、換手率到KDJ、MACD、RSI、VIX，再到布林線、威廉指標、唐奇安通道等，產生了各種技術分析方法。而多因子選擇類型（技術分析類型）的程序化交易是利用計算機按照上述技術分析方法及其各種組合，構建多因子選擇模型，選取符合其交易條件的品種或組合進行交易。這種交易類型已經擺脫了單一的高頻模式，可以是按日交易或周交易甚至月交易為周期的交易。
這種交易類型利用計算機處理量巨大且高速的優勢，在短時間內尋找到符合其交易條件的品種或組合，每次交易的利潤可以非常豐厚，以此來彌補低頻或中頻交易的缺點。這種交易類型可以適合在所有證券類型中進行交易。
3、人工智能類型
隨著人工智能的發展，程序化交易的水平上了一個極大的臺階，對于證券市場的其他主體構成了降維式的碾壓優勢。
人工智能的主要特點是利用大數據及各種算法，挖掘各種變量之間的非線性關系，通過自主學習的方法構建各種類型的模型，并能將原來只能定性分析的重大突發事件加以建模定量。依靠強大的算力和充足的數據，人工智能可以在紛繁復雜的數據中發掘出各種變量之間的非線性關系。
這種類型的程序化交易往往聚焦熱點品種。從去年9·24行情以來，證券市場的連板現象層出不窮，出現了十幾連板的股票甚至“20厘米”股票（漲跌幅可達20%的股票）出現連續打板現象。在這些熱點品種中，程序化交易可以通過關鍵詞搜索量、總體市場熱度檢測、熱點品種技術形態，每日打板走勢等建模分析，預測連板發展態勢，結合自身交易策略參與交易，甚至在短期內主導交易并在頭部精準出貨。在這種交易模式下，依靠低頻或中頻的交易頻次，不用大額資金就可以在短時間內獲取巨額的利潤。
這種類型的程序化交易在市場總體交易量不大的情況下，也可以利用大數據分析，釋放技術騙線，吸引其他投資者參與來從中獲利。以前散戶虧錢的模式無外乎“養套殺”，這種類型的程序化交易可以利用人性的弱點建模，在“貪婪”和“恐懼”中對其他投資者進行反復掠取。
二、程序化交易的監管難點
隨著程序化交易規模的不斷壯大，如何對其監管一直是監管部門關注的重點。2024年5月11日，中國證監會公布了《證券市場程序化交易管理規定（試行）》，自2024年10月8日起施行，其施行之日正好是9·24行情階段高點3674點并產生了3.5萬億元成交量之日。2025年7月7日，滬深交易所分別開始實施《程序化交易管理實施細則》，而隨后的行情一路向上，迭創新高。
程序化交易監管的難點首先是需要觀念上的更新。隨著程序化交易的發展，其已經不完全等同于高頻交易。隨著各類投資者交易水平的不斷提高，盤口價差失衡的機會變得越來越少，即使有機會，也會瞬間被眾多程序化交易者捕捉，實際獲利的機會和數量將大大減小。在人工智能迅速發展的時代，程序化交易已經擺脫了量化交易的路徑依賴，通過技術、信息和速度優勢在交易市場中獲利。因此，將高頻交易管理作為程序化交易監管的重點并實行差異化管理已經不再適應當前程序化交易的實際情況。
誠然，高頻交易管理具有目標清晰、參數明確、抓取容易的特點，而多因子選擇類型（技術分析類型）和人工智能類型的程序化交易由于建模類型復雜、特別是各參數間屬于非線性關系，實時監控和事后監督的難度都較大。
雖然在滬深交易所的《程序化交易管理實施細則》中，要求將“交易策略類型及主要內容”作為程序化交易者交易前的報告信息，并將“交易策略類型”的變更作為重大變更進行報告，但是不同的交易模型可能報告的內容會趨于一致，實際上成為監管的空轉。
在多因子選擇類型（技術分析類型）的程序化交易中，其報告的策略很可能是“根據技術分析方法及其各種組合，構建多因子選擇模型，選取符合其交易條件的品種或組合進行交易。”，其主要內容很可能是羅列所有的技術指標，作為多因子模型的底層參數。而在實際中，多因子選擇類型（技術分析類型）的程序化交易會呈現出迥異的交易模式，因為選取何種技術指標及其組合，不同的點位和時機選取不同的技術指標及其組合均會形成不同交易模式，而在用于監管的報告中，其內容卻是大致相同的，造成的后果就是監管效果大大削弱。
在人工智能類型的程序化交易中，利用大數據及各種算法挖掘出的非線性關系隨時在變，而依據這些非線性關系的交易方式也會隨之變化。這種非線性關系的變化是否屬于交易策略的變化？如果是，監管者將每天收到大量的變更報告，這種類型的程序化交易者也將不勝其煩。如果不是，那這種類型的程序化交易的報告將是“一次報告、終生受用”，其監管的作用也將流于形式。
對于人工智能類型的程序化交易的監管，要求監管系統的智能化水平也要達到相當高的程度。然而，監管者本身并不從事人工智能的研究，而這種類型的程序化交易者本身往往是人工智能的研究者。在這場“貓和老鼠”的監管與反監管的博弈中，老鼠們的技術優勢往往遙遙領先，如果老鼠們以“交易合規”為名，通過自主學習，建立規避監管的模型，這將使監管的難度急劇提高，甚至根本無法監管。
同一時段的趨同化交易是帶來證券市場大起大落的一個重要誘因。理論上講，不管哪種類型的投資者，只要同一時段的趨同化交易達到一定規模，都可以引發證券市場的大起大落。但是由于受信息傳播與擴散的速度和通路的影響，要使傳統投資者的同一時段趨同化交易達到一定規模成本很高，幾乎不太容易做到。但是，程序化交易特別是人工智能類型的程序化交易，不僅數據處理能力極強，而且還具有自主學習能力，因此在同一時段采取相似的交易策略進而引發趨同化交易達到一定規模，其發生的幾率將大大增加。如何防范程序化交易引發的趨同化交易給證券市場帶來的負面影響也是監管的一大難題。
程序化交易天然具有技術、信息的優勢，隨著業績的增長而帶來的規模增長又為其帶來資金優勢。這樣一來，就引出了一個問題，程序化交易是否具有一種操縱證券市場嫌疑的原罪？如果戴著具有原罪的有色眼鏡去看待程序化交易，顯然不利于程序化交易的健康發展。但程序化交易與操縱證券市場之間確實只有一墻之隔，甚至是隔著一層薄薄的窗戶紙。一旦利字當頭，程序化交易顯然會成為一只非常可怕的操縱市場的魔獸，對整個證券市場和其他投資者造成嚴重的傷害。打擊操縱證券市場行為適用于各類投資者，當然也包括程序化交易者。但是，監管實踐中如何在維護程序化交易健康發展和精準打擊操縱證券市場的程序化交易之間把握好平衡點，也在考驗著監管層的監管智慧和技巧。
三、程序化交易監管的幾點建議
對于程序化交易的監管重點應盡快從高頻交易類型轉到更加亟需監管的多因子選擇類型（技術分析類型）和人工智能類型上。但滬深交易所分別實施的《程序化交易管理實施細則》仍將高頻交易類型的程序化交易作為監管重點，不得不說是有點缺憾。高頻交易不是不用監管，而是對高頻交易的監管具有目標清晰、參數明確、抓取容易的特點，現有的監管系統無論從硬件和軟件上都足以有效地監管高頻交易。反而是對多因子選擇類型（技術分析類型）和人工智能類型的程序化交易的監管缺乏足夠的經驗和技術儲備，將成為程序化交易監管的短板。
為提高監管效率，對于程序化交易監管的對象要“抓大促管小”。“抓大”就是要始終盯住資金規模位于頭部的交易者以及短時間內資金規模急劇增加的交易者。這部分交易者一般代表了市場中的主流交易策略和模式，對其重點監管，有利于抓住市場監管的重點，在監管過程中發現的問題，通過窗口指導，約談警示的方法也會促進中小資金規模的交易者主動或被動地對自身的交易行為進行合規調整，從而達到對全市場監管到位的效果。
為提高監管效率，重點緊盯熱門交易品種。程序化交易具有資金規模大，交易頻繁的特點，熱門交易品種往往是其聚集地。而熱門交易品種也常常是異常交易行為的多發地。對參與熱門品種交易的程序化交易者的監管應采取“實時監控”和“事后監管”相結合，并以“事后監管”為重點的策略。對于多因子選擇類型（技術分析類型）和人工智能類型的程序化交易，實時監控只能發現異常交易行為的苗頭和線索，無法及時定性與處理，而對此類異常交易行為的事后監管就可以正確的定性和處理。由于證券市場交易的電子化，所有的交易行為都會留痕，事后監管可以突破時間和空間的局限，順著異常交易行為的苗頭和線索，逐步揭開背后違法違規行為，從而為正確處理這些違法違規行為打下扎實的事實基礎。而對于這些異常交易行為的處理也會鞭策和促進其他程序化交易者的合規。
防范程序化交易操縱市場，要有不同以往的監管思路和方法，特別是涉刑行為。例如，虛假申報入刑門檻為“當日累計撤回申報量達到同期該證券、期貨合約總申報量百分之五十以上，且證券撤回申報額在一千萬元以上、撤回申報的期貨合約占用保證金數額在五百萬元以上”。這種機械的以數據為處罰依據的監管，在程序化交易面前形同虛設。通過刻意做小分子或做大分母，程序化交易可以極其容易繞過這些門檻。這時，對于程序化交易的監管更要探究它是否產生操縱市場的結果，而不是單純地看它是否觸及數據紅線。
程序化交易規模的壯大是一個不可逆轉的市場發展方向，對其監管是一項長期而艱巨的任務，需要在監管實踐中總結經驗、善于創新，更需要業內人士的研究和探索，僅以此文拋磚引玉。