算法交易研究系列之交易成本分析

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	算法交易研究系列之交易成本分析 　交易是投资的实现。交易的目的是体现投资决策的价值。在中国证券市场发展的早期，以公募基金为代表的机构投资者往往可以通过选股和择时手段获取高回报和超额收益，交易作为投资管理的一个环节来说，其贡献并不突出。 　　近几年来，随着市场的不断成熟和波动率的收敛，战胜市场日益困难，交易成本控制对于改善投资绩效，尤其是对于正在兴起的指数和量化基金产品来说，其意义开始凸显。 　　除了成本控制需求，交易管理本身也有专业水平提升的内在需求，正如投资管理的其他环节一样。在中国，经过十几年的实践培养，买方集中了市场上专业水平最高的一批交易员群体。而传统的卖方交易能力，则由于长期奉行的去中介化业务模式而濒于灭绝。除了少数服务资产规模较大的券商QFII业务团队，卖方交易员已不再保留在卖方的标准业务序列之中。这就造成了没有竞争的买方交易统治下的单一生态环境。导致的后果是：虽然买方实现了交易匿名性，但也丧失了通过竞争达到降低成本的机会。换言之，买方改善交易管理缺乏外部推动力，相关方法论研究和技术投入明显不足。这显然不利于投资管理整体过程的优化和提高。 　　近年来，随着QDII和股指期货等投资管理新业务领域的诞生，新的交易渠道也伴随出现。在买方交易以外，经纪商卖方交易和算法交易成为另外两条新的交易渠道。如何选择、协调、评价包括买方直通交易在内的三种可能的交易渠道，是买方必须面对的日常管理问题。 　　交易成本分析领域被引用最多的一句话就是“You cannot manage what youcannot measure”，我们欣赏野村证券对此的译法：“不以规矩、不成方圆”。