Category Archives: 思考评论

一些社会问题和其他问题的思考和关于不知道什么东西的评论

境内券商做市业务困境调研

1.       境内券商做市业务品类和做市业务盈利模式 1.1. 做市业务品类 国内券商做市业务一般指的是取得做市商业务资质的机构,在交易所上市产品上双边报价,以提供流动性的业务。目前做市业务按照标的品种主要可以分为两大类,权益类产品做市、FICC产品做市。权益类产品做市又可以分为现货产品做市和衍生品做市,现货类产品做市主要包括科创板股票做市、北交所股票做市、ETF基金做市等;衍生品做市主要是ETF期权做市、股指期权做市等。本文分析主要聚焦于权益类产品做市。 1.2. 做市业务盈利模式 境内证券公司做市业务盈利模式主要包括三点,其一是做市报价的价差收益,理论上,做市商通过买卖报价的微小价差获利。然而,由于对冲成本的存在且风险敞口难以实时平抑,这部分的价差收益在实际操作中非常微薄甚至为负;其二是交易所对做市商提供的手续费减免和激励,例如上交所对期权做市商的激励政策,做市商的被动成交可以获得交易所的现金激励(来源于对手方支付的手续费),从目前我司做市情况看,上述激励大体可以抵减做市商本身的手续费支出;其三是价差回归收益,在市场剧烈波动时,做市商通过专业的定价能力,发现并捕捉不同市场(如现货与期权、不同期权合约)间的定价偏差,通过对冲交易获得价差收敛的收益,这对团队的投研和交易能力要求极高。 特别的,目前在ETF基金做市业务商,除了交易所本身的激励项目外,基金公司还会额外根据成交量或者持仓量给与一定的现金激励,这使得证券公司从事ETF基金做市业务相对于其他品种来说,具有更强经济效益。 整体而言,证券公司做市业务是将功能性放在首要位置,更好的为市场、为投资者提供流动性支持,在确保功能性实现的前提下,谨慎寻求商业回报。 2.       境内券商做市业务发展困境 2.1. 境内外对做市业务定位的差异 虽然都叫做市业务,但是在境外的业务范畴有较大差异。境外投行的做市业务是指交易商(dealer)在各类市场中参与交易的投资撮合行为,可以被看作是广义做市业务。以高盛为例,2023年高盛在利率、信用、外汇、权益和大宗商品上做市业务贡献收入总和达到182亿美元,占公司总营收的40%。其做市业务是服务机构客户的交易撮合与资本中介服务,这部分收入主要来自庞大的客户交易网络、产品创设的费率以及资本中介的利差,其业务逻辑与境内券商的场内做市完全不同。 境内券商的做市业务,其角色更接近于境外以 Citadel Securities 和 Virtu Financial 为代表的专业自营交易公司,可以被看作狭义做市业务。在境内开展狭义做市业务需要获得专项做市商资质,在交易所上市产品上双边报价,以提供流动性的业务。 狭义做市业务中,境内权益类衍生品做市商在市场中扮演了重要角色,以上交所ETF期权为例,2024年ETF期权主做市商日均成交占全市场的 45%,日均持仓占全市场的 18%。相对而言,权益类现货产品的做市业务上,做市商成交持仓占比较低,做市业务的困境也更多体现在这类业务上。 2.2. 境内券商做市业务发展困境的深层原因分析 境内券商的场内做市业务,本质上是在一个“戴着镣铐跳舞”的环境中运行。其核心困境在于,业务模式要求高频、灵活的风险对冲,但基础市场制度、市场生态和监管环境却对此形成了系统性的制约。 2.2.1.    制度与体系层面:基础交易机制的根本性制约 散户与做市商信息完全对称: 境外做市商核心的“按订单流付费(PFOF)”模式——向Robinhood等零售经纪商支付费用换取散户订单流——在境内是不存在的。这个差异背后是订单处理流程的根本不同。在境外,经纪商扮演了“分发器”和“缓冲带”的角色。它们可以选择将客户订单路由至公开交易所,或直接卖给Citadel这类批发做市商进行内部化处理。这给予了做市商一个决定性的信息优势:它们能直接交易相对“无毒”(less informed)的散户订单,而不是在公开市场上与更专业的机构投资者或高频交易者进行零和博弈。 相比之下,境内投资者的订单经由券商系统后,几乎全部直达交易所的中央撮合系统,成为所有市场参与者都能看到的公开订单簿。券商在此过程中仅扮演“通道”角色,而无法像境外经纪商那样对订单流进行分发或内部化,做市商因此也无法获得被“筛选”过的优质订单流,信息上处于完全对称的竞争状态。 T+1交易制度的枷锁: A股股票实行严格的T+1交易制度,这意味着做市商在当日买入的头寸,最快也要到下一个交易日才能卖出,这一限制导致现货类做市商必须准备大量库存用于做市报价需求,而对于市场行情波动较大的时候,报价成交活跃,底仓库存经常不足,导致履行义务存在困难。这也使得做市商在日内无法通过反向操作来平抑库存风险,被迫承担隔夜的市场波动风险。境外成熟市场普遍实行T+0交易制度。做市商可以在秒级、毫秒级的时间内完成“买入-卖出”的闭环,将库存风险敞口控制在极短的时间内。这是它们能够通过赚取微小价差实现盈利的先决条件。 对冲机制的缺位: 尽管科创板推出了做市借券制度,但券源主要来自公募基金。然而,自2023年10月监管要求从严管理融券后,公募基金的转融通出借业务规模锐减,导致做市商几乎“无券可融”。这与境外成熟、高效、低成本的证券借贷市场形成鲜明对比,后者是做市商能够持续提供双边报价的生命线。 北交所做市商库存股主要依赖二级市场买入,在参与战略配售、认购定向发行等方式低成本获取库存股方面并无优势。此外,北交所缺乏做市借券机制和衍生品对冲工具,做市商需全额承担库存波动风险。T+1叠加对冲困难,限制了做市商可以持有的做市底仓,进而限制了做市商交易能力的发挥。 做市义务和权利的不对称: … Continue reading

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从社会公正视角审视骑手社保缴纳

我个人一直对社会公平公正问题比较关注,尝试和deepseek多轮对话之后,得到这个结果。 从社会公正视角审视骑手社保缴纳问题,需直面社会保障制度的深层结构性矛盾。以下从权益错配、区域失衡、代际公平三个维度展开分析,并提出系统性改革方案: 一、现行制度下的权益错配 二、区域发展失衡加剧 三、社会公正重构路径 (一)制度革新 (二)技术赋能 (三)补偿机制 四、成本-效益测算 实施上述改革后: 五、伦理价值重构 真正的社会公正不应停留在"现金VS保障"的二元选择,而应通过制度创新实现三重突破: 这种改革不仅关乎700万骑手的权益,更是对2亿灵活就业群体社会保障困境的破题尝试,其本质是通过重构生产要素分配机制,在数字经济时代建立更具包容性的社会契约。

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关于deepseek以及其他

我想deepseek对中国人的冲击和上一轮chatgpt刚刚出现是对老外的冲击是类似的。但是目前的舆论场的主角是各路科技自媒体,可能从业时间也就三五年,对幻方不了解,老外就更是了。 我看了一些对deepseek公司本身的分析,个人感觉水平都很差(不是关于他们模型的理解,关于模型自己体验就行)。幻方这个公司开始就是几个人在一起,用自己钱炒股,老板是理工科出生,早早就量化手段在A股割韭菜,应该赚了不少钱。但是自营资金,就算一年两倍,四年下来,也就16倍,出钱的老板出个5千万,4年下来也就10个亿不到的样子,几个人分分,扣除大老板的,每人分个大几千万不算难,已经很好了,但是还可以更好 A股的量化投资基本上从12年开始从私人作坊,走向机构集团。15年A股大牛市,这个时候很多海外华人做量化的也纷纷回来割韭菜(比如明汯的裘老板),幻方也在这个时候,从管理自营资金,开始私募化。幻方的产品一出来,在量化届名气就不小,主要是量化圈,超额收益比较,还是比较客观的,谁好谁坏,很容易看出来。此后,私募量化在国内证券市场一路顺风,虽然中间也有所谓因子拥挤之类的回撤,但是直到22年,各路私募基金规模都是飞速增长,幻方高峰的规模接近千亿是没有问题的。如果取个时间加权的均值,200亿应该是非常保守的估算,每年赚30%是这类基金的常态,然后提成20%,也就是60亿落到公司身上,赚这么多钱,员工工资也不是个小数,人均200万的话,按照200人计算,一年4亿,5年也有20亿的成本了。这个时候拿出一半,20亿做基础设施建设和科研探索,属于常人能理解的有勇气有格局范畴。目测基础设施投入就在10亿-30亿之间吧,和互联网大厂不能比,但确也不是随便一个创业公司能拿得出的钱,这里面还有个很关键的问题,幻方布局超算是在22年以前,等到chatgpt出来,英伟达的显卡国内就不好买了,24年以后,冒出来的人工智能创业公司有钱也买不到大量的A100。 私募量化里面,幻方和其他有名的私募有一点不一样,就是老板都是土鳖,其他头部量化机构,老板主要是在国外割过洋韭菜,现在回来割A股散户,幻方老板就是土鳖,因此行事风格确实有点不同。比如他们19年就搞了个萤火一号,机房一个篮球场大小,应该说也不算特别大,还开放给了部分研究机构,等到21年他们的二号出来,说是有6个篮球场,已经在国内的超算排得上号了。22年这个时候,他们搞超算集群,一方面是为了炒股,但是他们已经把自己用不掉的算力公开出来,当时还发了篇文章好像,就是外部研究员可以申请使用他们的算力。 从AlphaGo出来以后,人工智能就是量化炒股届的显学,幻方里面的研究员应该从开始就在研究这个课题,但是相应直到22年底,chatgpt横空出世,发现大语言模型才是人工智能的圣杯。幻方布局了超算之后,应该就养了一批研究员,做超算的底层到上层的应用和研究,但是到23年大语言模型统一人工智能届之后,老板又把一批研究割韭菜算法的研究员弄到超算,也就是现在这个deepseek主体来,开始战未来了。 这批人和互联网大厂,以及拿到风头的那批人不一样的点在于,没有一个海外回来的大师傅带着,同时资源也是有限的,走的路线不一样,也拿出了漂亮的成果。不管怎么样,他们是凭着一己之力,把中国的人工智能带到了国际一流的水平了。更重要的是,之前国内被芯片禁运压着打,但是他们的成功让国内的人看到,可以不走老美走过的路。这当然不是不要GPU,而是揭示了一个,即便我的GPU不太行,但是通过算法,也能得到一个不差的结果,这就已经非常提升士气了,换而言之,这些互联网里面的大厂研究员,比如阿里,腾讯,百度,华为,能获得的算力,以及研究员的数量,比起幻方只多不少,那后面能冒出什么出来,幻方能做到的,很多机构都能做到,一定程度上打破了小院高墙的格局了。

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