人工智能時代程序化交易監管的制度完善※

內容提要：現代證券市場的交易已經逐漸被機器和算法滲透。人工智能時代，證券市場中程序化交易的交易機制與潛在風險均發生了質的變化。然而，通過對當前監管現狀進行梳理，不難發現中國的程序化交易監管依然存在較多的局限性，主要表現在相關監管規定體系化程度不足，缺乏對不同交易策略的差異化監管，以及市場自律管理難以及時反饋程序化交易監管需求等方面。面對不斷智能化的證券交易，傳統的規制方式愈發顯得力有不逮。為完善當前的程序化交易監管制度，需要更迭程序化交易監管的指導思想，在風險可控的前提下“適度發展”程序化交易；將監管方式體系化、規范化，形成合理且具有穩定性的監管治理模式；從事前、事中、事后三個維度，打造立體化的程序化交易風控體系。

一、 引 言

“程序化交易”在中國的證券法律體系中并非一個新興概念，其泛指通過程序或軟件進行證券交易的行為。早在2015年由場外配資的HOMS系統(HUNDSUN OMS，也稱“恒生訂單管理系統”)所引發的股災和金融風險中，程序化交易就受到了證券監管部門的高度重視。根據證監會發布的核查結果顯示，投資者通過HOMS系統，非法進行證券交易，嚴重擾亂了證券市場的秩序，給證券公司信息系統安全帶來了較大風險。(1)中國證券監督管理委員會：《證監會擬對華泰證券、海通證券、廣發證券、方正證券、浙商期貨作出行政處罰》，http:∥www.csrc.gov.cn/csrc/c100200/c1000513/content.shtml，2015年9月11日。相關行政處罰作出一個月后，證監會頒布了《證券期貨市場程序化交易管理辦法(征求意見稿)》，并在該文件的起草說明中指出：我國程序化交易起步較晚，但是近年來快速發展，出現了程序化交易技術風險導致市場大幅波動、利用程序化交易從事違法違規行為等情況。(2)中國證券監督管理委員會：《〈證券期貨市場程序化交易管理辦法(征求意見稿)〉的起草說明》，http:∥www.csrc.gov.cn/csrc/c101836/c1021934/1021934/files/，2015年10月9日。

近年來，以人工智能、大數據、區塊鏈等新興技術為代表的金融科技不斷應用于金融市場，金融業正在經歷深刻的數字化轉型，證券市場的波動也因此進一步加劇(劉偉，2022)。國際證監會組織(IOSCO)在2020年發布的年度報告中指出，違法者將越來越依賴使用智能技術實施證券犯罪，各國證券市場正在面臨新興的數字威脅(Emerging Digital Threats)。中國也出現了使用高頻程序化交易操縱市場的違法案例，即“伊世頓公司操縱股指期貨案”。為紓解智能技術對市場的負面影響，2022年9月16日，證監會發布了《期貨交易所管理辦法(征求意見稿)》，其中擬明確交易所對程序化交易的監管責任，并設置了部分監管舉措。但面對智能技術高度滲透的市場環境，既有程序化交易的監管制度依然遭到了來自社會各界的質疑，金融科技引發的市場風險有何種性質的變化，當前監管舉措又存在哪些缺漏，均是證券監管理論亟需回應的現實問題。有鑒于此，本文擬對新形勢下程序化交易的現實危害性以及當前監管的局限性進行系統地分析，并藉此獲得完善程序化交易監管制度的清晰思路。

二、 人工智能時代程序化交易的嬗變和現實隱憂

在過去的30年里，全球證券市場發生了翻天覆地的變化。通信和計算機技術的發展，已經允許越來越多的交易策略通過精密而復雜的程序算法得以實現。在證券市場日異月殊的交易環境中，依靠程序自動化決策來執行交易操作，已經成為了當前市場中最為主流的交易方式之一。一般認為，程序化交易是指在電子化市場中，投資者通過計算機程序實現交易訂單自動化買賣的行為(里什·納蘭，2021)。在此意義上，程序化交易的概念實則較為寬泛，包括量化交易(Quantitative Trading)、高頻交易(High Frequency Trading)、閃電交易(Flash Trading)等新型交易方式都是以計算機為載體的，均符合程序化交易的基本定義。隨著全球證券市場的電子化轉型，各類程序化交易已經在當前的證券市場“扎根”。在現代信息技術的加持下，程序化交易能夠提高市場的流動性，降低交易成本，獲得了大多數證券監管機構附條件的支持。

近年來隨著智能技術的發展，程序化交易系統開始了智能化轉型，智能機器接棒人類，實現高度自主性地做出交易決策，已是愈發顯而易見的事實。例如，美國的Rebellion Research基金公司自研的交易系統，每日掃描多個國家的相關數據，積累了超過20年的證券資訊、行情等綜合信息，并利用深度學習算法分析數據、優化模型，自動執行最優策略。此外，美國Sentient Technologies和香港Aidyia等公司也陸續研發了基于機器學習算法的程序化交易系統，這些均是人工智能技術涉足、影響證券市場的鮮明例證(林雨佳，2020)。借助于人工智能的數據分析能力和機器反應速度，程序化交易可以同時跟蹤并處理具有海量樣本和高維度變量的金融數據，從市場的微小變化中捕捉交易機會，提高程序化交易系統的換手率，在結構性機會的市場中帶來可觀的交易利潤。

但對于高度依賴數據信息處理的證券行業而言，受到智能技術威脅的風險也遠比其他行業更高(劉憲權，2021)。智能算法應用于程序化交易，給證券市場帶來了傳統風險的演變和新型風險的滋生。首先，人工智能將影響原有程序化交易的算法設計，進而對市場的傳統風險產生影響(周世中和呂桐弢，2021)。在程序化交易中，算法是一個交易系統的核心，決定了交易系統的盈利模式、交易機制以及可能存在的風險。具備機器學習能力的智能算法，可以幫助計算機快速改變預設的交易策略，使之更為靈活地處理市場變化，對原有監管系統提出了更高要求。其次，計算機技術發展的智能化和先進化，將滋生新的市場風險。例如，少數使用超級計算機(Super Computer)的程序化交易頻率已經步入了微秒級，超頻程序化交易可能帶來的市場風險是大多數證券監管機構暫時難以完全預想到的。程序化交易的智能化變革，正迫使證券監管方式進行與其相適應的轉型升級，否則可能滋生出新型的大規模系統性風險。

在智能算法的支持下，程序化交易已經達到了高度的系統自動化水平和空前的技術復雜性，引發了諸多的現實隱憂。近些年來，部分人工智能交易涉嫌惡意采用“動量點火”(Momentum Ignition)策略實現操縱市場的非法目的。詳言之，該種策略通過機器學習算法，從市場動態中解讀、預測交易走勢，在短時間內發起大量交易命令，啟動市場的急劇價格趨勢，引誘大量趨勢交易者以及其他算法交易員對同一資產進行交易，導致標的價格在短時間內快速上漲或下跌，并從中獲利(Azzutti等，2021)。在人工智能精準預測能力的幫助下“動量點火”的市場影響力正快速攀升。注重短期利益的“動量點火”策略與傳統市場操縱有著相同的目標，但會產生更為惡劣的影響，可能對市場穩定帶來持續性的破壞。

此外，交易技術的智能化從根本上改變了證券市場的交易結構運作，使得證券交易愈發呈現出高頻化和短線化趨勢。由源源不斷的數據所驅動的人工智能算法，正在幫助程序化交易更好地兼具魯棒性(Robustness)和高度自動性。(3)“魯棒性”指在受到持續擾動時仍能保持原有的性能。智能技術正逐漸引入更具有“黑箱”性質的算法，并從實時數據中進行動態學習，以便更直觀地響應和影響市場變化。但智能算法在給證券市場帶來正面影響的同時，也使程序化交易出現了一些多層嵌套和技術遮蓋手段的監管套利現象，不少自然人借此隱身幕后完成“資本狩獵”。典型如“伊世頓公司操縱股指期貨案”中，不法分子就利用高頻程序化交易技術隱瞞并實際控制大量賬戶組，規避證券監管部門對風險控制的監管措施，從而取得不正當交易優勢并以此獲利。

不僅如此，由于越來越多的市場參與者采用人工智能定價代理在市場上競爭，算法共謀(Algorithm Collusion)的風險也受到了全球證券監管機構和反壟斷機構的密切關注。例如，美國證監會(SEC)在向國會提交的《美國資本市場算法交易報告(2020)》中指出：在證券市場中，與智能技術相關的規模經濟，導致了少數參與者的高度集中，加劇了市場壓力和波動……智能技術使用的增加和新型市場參與者的加入產生了新的風險，我們預計目前的趨勢將繼續下去。(4)SEC：Staff Report on Algorithmic Trading in U.S. Capital Markets,https:∥www.sec.gov/files/Algo_Trading_Report_2020.pdf, 2022年6月2日。不難發現，諸如上述智能算法的應用，可能已經對市場供需關系進行了不正當的干預，破壞了證券市場的自由流動性。應當意識到，人工智能時代程序化交易的交易機制與潛在風險均發生了質的變化。

三、 中國程序化交易的監管現狀及其局限性審視

中國證券監管部門在2015年就確立了程序化交易監管的總體指導思想，即“嚴格管理、限制發展、趨利避害、不斷規范”。經過數年的努力，證券監管部門已經針對程序化交易可能引發的風險，建立了部分監管規則和執法措施。但在現有的證券監管方式下，程序化交易監管仍然存在著諸多規范和制度上的不足，愈發難以符合人工智能時代程序化交易規制之需求。

1. 程序化交易監管的現狀檢視

(1) 監管規則。為應對紛繁復雜且迭代迅速的程序化交易，中國從多個立法維度對其進行了有層次性的規制。不僅在新施行的《證券法》中，綱要性地規定了程序化交易的監管及自律要求。(5)中國《證券法》第四十五條規定：通過計算機程序自動生成或者下達交易指令進行程序化交易的，應當符合國務院證券監督管理機構的規定，并向證券交易所報告，不得影響證券交易所系統安全或者正常交易秩序。還在龐雜的證券行政法規與部門規章中零散地對其有所涉足，這些規范共同構成了中國法律意義上對程序化交易的規制。此外，證券交易所依法享有上市規則、交易規則、業務規則和會員管理規則的制定權。盡管其性質屬于自律管理，但中國法律賦予了交易所超出尋常民事契約范圍的管理權限，致使部分自律管理規則具備了一定程度的行政色彩，可以對市場主體行使有強制性的監管權(繆因知，2016)。因此自2010年以來，交易所作為市場的組織者和引導者，接連頒布了多個涉及程序化交易的自律監管規則，成為了程序化交易監管體系的中堅力量。綜上所述，程序化交易的具體監管規則“散落”在證券監管部門以及各大交易所頒布的相關規范文件之中，見表1。

如表1所示，我們不難發現，針對程序化交易的監管規則呈現出松散、混雜且頒布愈發頻繁的整體態勢。在科類繁雜的監管措施之中，充斥著大量未落實的“征求意見稿”和“試行辦法”，有些場合甚至連執法人員也如墜五里霧中。長久以來，我們都缺乏一個成體系的程序化交易管理辦法，這一短板也因為人工智能算法對程序化交易的滲透，而再一次受到社會各界的關注。

(2) 監管執法。在具體的監管執法層面，既有監管流程已不再符合人工智能背景下程序化交易監管的需要。首先，當前程序化交易的事前監管，主要集中于相關系統接入交易所的管理和程序化交易信息的報備之中。但事前監管措施普遍缺乏有效性，面對復雜多變的程序化交易策略無異于“隔靴撓癢”。例如，中國證券業協會在2021年向各大證券公司下發了《關于開展證券公司量化交易數據信息報送工作的通知》其中要求，信息報送內容涉及管理規模、境外關聯方、投資境內股票交易服務商等。(6)中證協發〔2021〕247號。但僅依靠上述信息的報送，完全不足以辨別出量化交易風險獨具的特性，也就無法對其后續監管起到應有的幫助。這反映出當前監管部門，對程序化交易各類策略可能產生的市場影響認知依然不夠深入、全面，難以實現有效的事前監管。

表1 當前中國程序化交易的主要監管規則

其次，在事中監管方面，程序化交易的行政監管和自律監管未形成合力。人工智能時代程序化交易的證券監管執法具有較強的技術性，其中包含了大量關于交易策略、軟件開發信息以及技術設備接入等專業性監管規則。因此，相關專業知識和監管技術儲備較為豐富的各大交易所在程序化交易監管中理應起到愈發重要的作用。但就中國而言，交易所對程序化交易的監管職責缺乏法律的明確規定或授權，程序化交易的監管權邊界尚未厘清。事實上，為遏制人工智能等新型交易技術操縱市場以及跨市場的違法違規行為，各國政府性監管和自律性監管均在一定程度上加強了事中監管的合作，甚至出現了職能整合的態勢(珍妮特·奧斯汀，2020)。然而，中國程序化交易的事中監管非但沒有形成合力，反而存在一定程度的監管重復和監管權定位偏差問題。

最后，在事后監管方面，當前監管執法主要集中于處罰違法違規的程序化交易行為，但對其所涉及的交易算法和數據關注度不夠。進入到人工智能時代，證券市場所面臨的不確定風險因素越來越多，信息數據對市場監管的重要程度正在大幅提升。例如，美國“閃電崩盤”(Flash Crash)事件發生后，因為缺乏關鍵性的市場數據佐證，調查人員不得不從大量的市場數據和交易系統中復盤當日的交易。直到五年后，美國證監會才最終對涉事人員提起訴訟。有學者分析認為，即便是在監管技術已經有所發展的今天，面對人工智能等新型交易技術所產生的大量交易數據，可能依然需要由熟練的分析師團隊進行數周的計算機輔助分析才能有效溯源(Linton和Mahmoodzadeh，2018)。這充分說明了對違法違規的程序化交易數據進行收集和分析的必要性，但目前而言，中國證券監管部門對此欠缺足夠且有效的涉足。

2. 現有監管體系的局限性分析

總體看來，中國對程序化交易的監管尚處探索階段，不僅相關監管規則混亂，而且部分還欠缺可操作性。面對人工智能的逐步滲透，有如下幾個突出的問題值得思考。

(1) 程序化交易監管規定體系化程度不足。程序化交易經歷十余年的發展，現已在中國證券市場中產生了一整套復雜的概念構成。但有關程序化交易的監管規則數量繁多，且較為散亂地分布在各個文件和交易規則之中，未能有效地構建出一些共同或相似的規范體系，監管規定存在著不融貫的問題。例如程序化交易的報備，早在2010年證監會發布的《關于程序化交易的認定及相關監管工作的指導意見》中就明確了程序化交易應當事先報備，但是涉及報備的詳細規定卻直至五年后才在各個交易規則和指南文件中得以初步細化。程序化交易監管規則融貫性的缺乏，使得各個規定成為了一個個獨立、靜態的外在限制，遠未形成具有體系性的監管制度。在具體的監管中，容易造成監管權配置不明晰、監管效率降低、監管成本激增等突出問題。

人工智能技術的滲透，對證券市場交易風險帶來了諸多不確定性，倒逼了程序化交易監管規定的完善。但中國程序化交易監管規則的出臺呈現出短期、高頻率卻成效不彰的尷尬處境。例如2015年和2020年前后證券市場波動加劇，程序化交易吸引了監管者與市場參與者的高度關注，涉及程序化交易的監管規則也接連出臺，此種“緊急出臺”的政策連續性值得擔憂。此外，《證券期貨市場程序化交易管理辦法(征求意見稿)》七年都沒有更為實質性的進展，不免令人懷疑程序化交易的監管似有“頭疼醫頭、腳疼醫腳”之嫌。

不健全的監管制度體系亦將不利于市場參與者積極守法。證券法具有較強的技術性，交易所制定的證券交易規則以及技術管理規范更是兼具復雜性，體系化程度的缺乏抬高了程序化交易的合規門檻和使用方的守法成本，在一定程度上不利于監管規則發揮其應有的指引作用。因此不論從規則制定還是規則遵守的層面而言，制定一部系統、全面、邏輯性強的程序化交易管理辦法都迫在眉睫。

(2) 缺乏對程序化交易不同策略類型的差異化監管。如前文所述，程序化交易是一個較為寬泛的概念，其監管的對象涵蓋了所有運用機器執行自動化交易的行為。但是在智能技術的加持下，不同交易策略的監管側重點則大相徑庭。例如，高頻交易主要利用基礎設施的優勢來降低延遲，通過大量小單指令累計獲利，在監管邏輯上與傳統程序化交易有著一定差別。因此美國、歐盟等大多證券市場較為發達的國家和地區，都通過相關立法區分了高頻交易和其它程序化交易，針對二者可能導致的風險，有著不同的準入規則、透明度要求和處罰辦法。歐盟更是在《市場濫用條例》(MAR)的立法法案中指出：為了應對金融工具交易日趨自動化這一現實，市場濫用的定義最好能夠規定具體的策略濫用行為，這些策略濫用行為是通過包括算法交易和高頻交易在內的任何可行的交易方式進行的。(7)歐盟議會與歐盟理事會：596/2014號條例，第38條。

差異化監管的缺乏是一個基礎性問題，這導致了在監管實踐中容易出現指代不明的紊亂現狀。例如，閃電交易和高頻交易都注重訂單快速的傳輸和處理速度，但閃電交易因涉嫌違反公平交易原則，在世界范圍內都被嚴令禁止。反觀高頻交易雖然有制造市場不穩定因素的風險，但也能夠提高市場撮合的效率，有利于市場定價長期保持在合理范圍之內。故而在域外先進市場，高頻交易的運用雖然有著極高的準入條件并受到嚴苛的事中監管，但也不是絕對地被禁止。而中國為了規避高頻交易和閃電交易所可能帶來的風險，證券短線交易的周期最短也不能低于6秒，這與域外先進市場微秒級的訂單信號傳輸速度相距甚遠(邁克爾·劉易斯，2021)。對于各類程序化交易策略“一刀切”的監管，雖然能夠遏制系統性金融風險的發生，但也必然會將智能技術帶來的益處一并拒之門外。缺乏針對性的監督看似降低了管理成本，但實際上市場主體將被迫遵守更多非必要的規則，無形地抬高了守法成本，在規避風險的同時也拒絕了技術帶來的好處，與市場的長遠發展背道而馳。

(3) 自律監管難以及時反饋程序化交易監管需求。在中國證券市場，政府長期過度地介入了許多本應由市場自我調節、管理和自律的領域，使得自律監管存在著一定程度的“發育不良”。面對人工智能背景下程序化交易的快速變化，自律監管非但不能對市場出現的需求和風險作出及時反饋，還可能需要等待更為明確的“政策信號”。譬如，近些年來部分程序化交易策略通過智能技術產生大量報撤單，制造出市場交易的假象，誘導他人基于不真實信息做出相關投資決策進而操縱市場。此種市場操縱行為已與傳統的“價量操縱”認定標準有著較大的出入(商浩文，2020)。但在很長一段時間內，交易所的事中監管依然僅關注交易價格和交易量的變化，忽視了對部分利用技術優勢操縱市場行為的監管。

證券交易的智能化在促進交易技術不斷升級迭代的同時，也勢必會滋生出各式市場濫用行為的新樣態。交易所作為最早接觸證券市場信息的一線監管系統，應該更敏銳地捕捉到市場的變化，將可能破壞市場平穩運行的因素扼殺在萌芽階段。然而，雖然“光大烏龍指”以及HOMS系統導致的系統性風險已經初步揭露了程序化交易存在的部分問題，但交易所事后頒布的相關文件仍多以“指南”、“通知”、“試點規則”的形式存在，缺乏具有可實踐性的管理辦法。此外，《上海證券交易所程序化交易管理實施細則(征求意見稿)》也是緊隨證監會頒布的《證券期貨市場程序化交易管理辦法(征求意見稿)》之后而出臺的，且二者均未能正式得以落實。

中外各類資本市場發展的歷史表明，市場監管必須發揮政府集中統一行政監管和市場組織者自律監管兩個方面的積極性，才能使市場活動在更符合經濟規律的前提下有序進行(祿正平，2019)。自律監管的“泛行政化傾向”在一定程度上將削弱市場力量，使之對市場出現的風險反應速度不足，難以緊跟打擊程序化交易違法行為的需要。

四、 中國程序化交易監管制度的完善

為完善前文所揭示的程序化交易監管局限性，需要在指導思想、制度規范以及監管實踐上有針對性地進行調整。在證券法及相關前置規范的框架內，在順應技術發展趨勢的前提下，將理論與實踐有機結合，以此形成具有穩定性、系統性和實踐可操作性的程序化交易監管體系。

1. 更迭程序化交易監管的指導思想

程序化交易監管的優化，首要重點即在于監管指導思想的革新。如前文所述，當前“限制發展”依然是程序化交易監管的主要指導思想。受“光大烏龍指”和HOMS系統等程序化交易產生的市場負面效應影響，中國證券監管部門長期將程序化交易視作擾亂市場秩序的不穩定因素。加之域外數次“閃崩”事件的發生，同樣可能在一定程度上引起了中國證券監管部門過度的焦慮。但真實情況可能并非如此不堪。據統計，自2008年以來，隨著域外監管體系的愈發成熟，全球市場大范圍閃崩和個別證券閃崩的發生率都在穩步下降(艾琳·奧爾德里奇，2020)。尤其是近年來，監管科技(RegTech)在證券市場中得到廣泛應用，監管部門對程序化交易的監控能力進一步加強，是否需要繼續嚴格地對程序化交易“限制發展”或許有待進一步的評估和權衡。

美國學者耶莎·亞達夫(Yesha Yadav)將程序化交易風險歸納為兩類，即操作風險和固有錯誤風險。詳言之，操作風險來自于算法的性質，自動化技術難以避免地會出現一些故障，在一定程度上影響所有的程序化交易。固有錯誤風險則源于交易速率的提升，當交易發生的過快時，監管部門通常無法實時干預，可能造成更大量級的市場濫用。但兩類風險均可以通過提高準入門檻以及限制交易的斷路器機制(Circuit Breaker)等方式予以有效地紓解和應對，屬于監管下的可控風險(Yesha，2014)。在風險可控的前提下，程序化交易有著諸多利于市場長期發展的優點。例如在程序化交易之中，資產之間的相關性容易被機器察覺并量化度量，有利于資產價值和價格的發現與匹配。長遠看來，甚至可以降低因錯誤估值而產生的市場大幅波動。當前，人工智能技術正在重塑證券交易的運作方式，程序化交易在證券市場的正面作用有望取得進一步發展。程序化交易監管的指導思想不應長期固步自封，或以“鴕鳥政策”面對科技進步。

客觀而言，程序化交易確實對證券監管部門提出了更高的要求，需要把維護市場完整性和推動市場創新作為一個有機整體統籌考慮。但促進市場經濟的發展是中國《證券法》的最終目的(劉淑強，1999)，不能片面地因為風險可能存在而直接選擇“限制發展”，將市場創新活力一并排除在外，此種監管指導思想與促進市場經濟發展的立法宗旨大相徑庭。我們認為，程序化交易的問題不能簡單地采取“限制發展”的監管指導思想，而應更多地通過交易機制的設置和監管布局的調整來不斷完善，通過制度引導監管模式從被動監督向主動管理蝶變。因此相較于“限制發展”，更為合理的監管指導思想應當是在風險可控的前提下“適度發展”。這要求證券監管部門強化對程序化交易風險的識別和分析能力，綜合研判其優缺點，在證券監管中采用更合理、有效的監管手段。

2. 實現程序化交易監管體系的規范化

程序化交易在中國證券市場中的交易量占比正穩步提高，對其監管的規范化程度，將直接影響證券市場治理體系的完善與否。從制度定位的角度而言，程序化交易的相關規范應屬于證券交易機制的一部分，其關鍵在于通過制度、機制來改善市場功能，完善交易環境。通?？磥?，交易機制的設置需要在尊重市場基本規律的基礎上，盡可能事先確定明確的標準，減少臨時性的人為抉擇。但如前文所述，在中國程序化交易監管實務中，大量問題需要通過“通知”、“指南”等文件來實現“緊急規制”，市場監管長期存在“以文件落實文件”的不良做法。要實現程序化交易監管體系的規范化，有如下幾個方面需要重點關注。

首先，應盡早以法律或部門規章形式出臺正式的程序化交易管理辦法，取締原先發布的臨時性文件，對市場中現存混亂的監管規定予以厘清和明確。事實上，中國程序化交易管理辦法研究進程過于緩慢，早在2015年證監會就發布過相關管理辦法的征求意見稿?！冻绦蚧灰坠芾磙k法》和《證券市場程序化交易管理暫行辦法》也分別于2020年和2021年成為證監會擬制定、修改的規章類立法項目中“需要抓緊研究、擇機出臺的項目”，但具體的管理辦法和監管細則卻遲遲不能落地，致使證券市場程序化交易長期缺少法律效力位階高的監管指引。

其次，要明確交易所對程序化交易的自律監管職責以及監管范圍?，F行法律法規缺少對交易所監管職責的明確規定和監管邊界的清晰劃定，中國《證券法》只規定了程序化交易應當向證券交易所報告，其余針對程序化交易的自律監管并無法律法規的明文規定或授權。法律規定的不健全，在一定程度上容易使得程序化交易的自律監管陷入無權力來源的尷尬處境。但在實務中，當前中國各大交易所自律監管對程序化交易起到了重要的監管作用。這反映出程序化交易監管制度安排上的不足，不僅有違確定性、可預期性等法治要求，也必然損害市場和公眾對證券監管執法的信任。

最后，根據監管需要，擬定程序化交易數據收集的標準化方式，統一報備和監管用語的使用，規范行政監管和自律監管的相關設定。人工智能時代程序化交易的數據收集和反饋機制極為重要，但當前證監會、各個交易所和證券業協會對程序化交易數據的收集標準參差不齊。在數據收集的基本用語統一性和規范性上存在不足，各個機構要求數據報告的時間和頻次也存在規定上的混亂。信息報備的無序化，不僅不利于程序化交易使用方積極地履行合規義務，而且在監管實務中容易導致政府性監管和自律性監管的信息溝通不暢，進而降低程序化交易監管的效率。

在中國證券市場制度建設中，監管機構對應用于市場的程序化交易治理依然缺乏足夠的經驗。尤其在面對人工智能高度滲透的情況下，舊有體制與思維的諸多掣肘總是相伴而行，致使當前的程序化交易監管在一定程度上缺乏體系化和規范化思維。證券監管部門應當積極探索符合實際需要的程序化交易監管制度，形成合理且具有穩定性的監管治理模式。通過有效的法律規范方法提升監管執行能力，推進國家治理體系和治理能力的現代化，為人工智能技術在證券市場上的健康發展保駕護航。

3. 構建程序化交易監管實現的三個維度

證券監管是一個具有明確目標性，注重全過程監管和穿透式監管的動態行為。因此，程序化交易監管需要一套公開透明、連續穩定且具有可預期性的多維度監管體系。大抵可以從如下三個方面展開。

(1) 事前監管：梳理監管重點，實現差異化監管。程序化交易的事前監管，通常依靠對各類信息的報備以及設立相對應的市場準入門檻，將部分可預知的風險遏制在“搖籃”階段，是相對高效且成本較低的監管方式。但如前所述，當前中國證券監管部門對程序化交易各類策略認識的不深入、定義的不細化，容易導致相關監管規則的制定欠缺應有的科學性。尤其是人工智能滲透下的程序化交易系統，往往涉及數個不同算法和多個數據源的協作，運用傳統單一的監管辦法對其進行市場監測和交易監管將愈發顯得捉襟見肘。有鑒于此，對程序化交易不同策略進行科學、合理的分類規制，在當前證券監管中顯得尤為重要。分類規制需要證券監管部門依據各個主流交易策略的特性，從差異化監管的角度梳理監管重點，根據梳理出的監管重點，有針對性地要求程序化交易使用方對其中所涉數據進行報備，并設立與之風險相對應的準入制度。

中國證券市場程序化交易的主要類型有量化交易、算法交易和高頻交易三種，三者分別具有各自突出的特性。具體來看，量化交易主要是借助計算機程序，分析大量證券標的基本面和技術面數據，并由此實現交易決策。量化交易依賴量化因子的數據表現，盈利效益好的策略大多都具有一定的相似性。近年來，智能技術對各類證券數據的分析能力正在穩步提升，中國大型私募量化和公募量化基金呈現出抱團趨勢，量化交易策略同質化嚴重，出現了少量智能算法“贏者通吃”的現象(王懷勇和鄧若翰，2021)。量化交易策略的同質化容易助漲助跌，加劇市場的不合理波動。因此相對應地，量化交易的事前監管重點應集中于對交易策略和主要參考數據的報備。證券監管部門對于收集上來的報備信息應予以一定程度的關注，警惕某單一量化交易的策略容量突破“預警線”，防范交易策略趨同潛在的傳導效應。

算法交易主要利用事先編制好的算法程序來發出交易指令，由機器算法決定交易過程，較少或沒有人為的干預。智能算法在事實上導致了復雜算法交易的發展，在計算機高效處理信息時，利用技術遮蓋的監管套利也如影隨形，致使違法責任的承擔主體不明。此外，擁有超大規模體量的算法交易者對市場擁有極強的影響力，中國“光大烏龍指”案件就是最為典型的例證。因此，算法交易的事前監管應注重對真實信息和交易結構的獲取，同時要對大體量算法交易者予以更為嚴厲的監控。例如，美國證監會為防止大體量算法交易使用方實施對市場的操縱，提出了“交易大戶報告系統”(Large Trader Reporting System)，要求成交量大的算法交易使用方將相關信息進行報告，方便監管部門對其進行有針對性地監控和事后調查。

高頻交易是一種特殊的算法交易，主要通過高頻的換手率執行交易，在不斷的買賣中賺取利潤。一般而言，高頻交易的監管相對復雜和困難，在智能技術的加持下，諸如晃騙、塞單、搶帽子、高速試探等違規的高頻交易行為往往發生在極短的時間內。監管機構如果在沒有事前準備的情況下，要查出高頻交易的違法違規行為如同大海撈針。因此，高頻交易的事前監管重點在于對交易頻率達到一定標準的使用者設置強制性的標識，在交易信息中需要明確顯示，以此保證監管部門能夠從茫茫的交易數據中鎖定可疑的高頻交易行為。例如，德國聯邦金融監管局(BaFin)要求高頻交易必須能夠被獨立識別和標注，監管機構可以從交易商處獲取策略算法和參數設置等相關信息(牛麗群等，2020)。

短期而言，程序化交易事前監管的分類規制可能增加了監管部門的工作量，需要證券監管部門探求不同交易策略在交易過程中可能產生的潛在異常情況和違法違規行為。但是長遠來看，實現差異化監管避免了程序化交易監管上的“一刀切”做法，確保了整個監管過程均以明確的監管目標為導向。此外，分類監管在推進證券市場各類程序化交易有序應用與發展的同時，也可以降低事中監管和事后監管的調查成本，減少無效監管和監管資源浪費的情況，有利于實現監管成本與監管效益的統籌考慮。

(2) 事中監管：加強動態監管，促進行政監管與自律監管的銜接。在證券市場中，事中監管是防止風險蔓延和危害結果發生的重要環節，事中實時監控對人工智能時代程序化交易的監管有著極為重要的意義。有金融學者分析了數次與程序化交易有關的市場故障和風險，得出了高度自動化市場具有緊密耦合和復雜交互特點的結論，兩種特性共同決定了對其進行實時動態監管的重要性(Min 和 Borch，2021)。在中國證券監管體制中，交易所是依法設立的自律管理組織，對證券交易進行著一線的實時監控。因此具體到中國而言，為遏制因人工智能等新型交易技術而滋生的證券市場風險，應當考慮強化市場自律的事中動態監管能力，促進行政監管與自律監管的銜接。

從監管實踐來看，程序化交易的行政監管和自律監管銜接至少應表現在兩個方面。首先，是交易所對可疑交易的報告問題。中國《證券法》第112條明確規定，證券交易所對證券交易實行實時監控，并按照國務院證券監督管理機構的要求，對異常的交易情況提出報告。但人工智能等新型交易技術對這一制度提出了新的要求，智能技術為證券交易帶來便捷的同時，也讓市場變得更為脆弱。在當前的證券監管實踐中，異常交易情況的發現與報告通常意味著即將或已經發生了較大的市場風險。正因如此歐盟《市場濫用條例》(MAR)中規定，交易所有權實施暫停可疑交易等系列監管措施，且僅需要達致“合理懷疑”即可讓監管機構進行更為深入的調查。(8)歐盟議會與歐盟理事會：2014/65/EU號指令，第31條和第54條。由“異常交易報告”變更為“可疑交易報告”，雖然可能會提升事中監管的工作量，但是此舉能夠初步建立自律監管和行政監管的風險信息共享機制，有利于將程序化交易風險控制在萌芽階段，減少事后監管的調查、取證和補救工作。

其次，是證監會對調查數據的傳遞問題。交易所處置措施和證監會作出的證券監管措施，雖然都是事中監管的主要方式，但是二者決策的做出過程缺少足夠的信息互通，銜接不暢造成了一定程度的監管資源浪費。詳言之，智能技術加持下的程序化交易違法違規行為一般具有時間跨度大、參與機構或人員多、多種行為交織混合的特點，在事中監管對其進行調查較為困難。近年來，中國證監會逐步建立起了一套“穿透”交易結構、有效查明業務本質屬性、獲取真實交易信息的監管模式，即穿透式監管。但交易所作為自律監管力量，如果在事中進行獨立調查可能涉及大量程序化交易使用方的個人金融信息，無疑將存在著一定程度的監管主體與行權手段錯配的情況。中國《證券法》賦予了交易所面對證券交易重大異常波動的數項處置措施，包括限制交易、強制停牌、臨時停市等。但這些事中處置措施常因交易所信息調查不充分以及使用后果較為嚴重等原因，在實踐中使用量少甚至從未使用過。因此在事中的立案調查階段，證券監管部門可以將已經掌握的可共享數據，適時地向交易所進行信息傳遞，方便交易所查明異常波動情況，做出更具針對性的事中處置措施。

(3) 事后監管：建立數據收集反饋機制，不斷更新監管科技和監管策略。事后監管是證券市場中矯正正義的實現。面對日趨復雜的程序化交易現狀，有學者指出，以科技治理為指導的監管體系是實現對新型金融業態監管的必然趨勢，唯有發展科技驅動型監管才能從根源上構建符合時代需求的金融監管模式(楊東，2018)。在證券領域，人工智能雖然可能破壞市場的安全有序運作，但也或將有助于市場管理和交易監控。從技術層面來看，監管科技以數據為核心驅動，以新興技術為依托，是降低證券監管成本，加強監管能力建設的有效途徑。運用可信的監管算法去約束和規制證券市場中可能出現的新型風險，不但有助于市場完整性的保護，而且更有利于增強市場參與者對監管體系的整體信任。

圖1 程序化交易監管流程

數據是監管科技的重要依托，為有效應對技術發展對證券市場的沖擊，應當建立相應的數據收集反饋機制，采集對程序化交易監管的有益數據不斷更新監管科技。事實上，更全面的數據存儲、更高效的信息處理能力，都是程序化交易監管所必不可少的要素。證券監管部門應通過報備、實時監控以及調查取證等多種渠道收集程序化交易的相關數據，包括交易頻率、交易策略、使用方的信息處理能力等，必要時可能還涉及程序化交易的源代碼。在數據采集方面，域外先進市場有較為完善的制度設置，例如在美國，證券監管部門實施綜合審計跟蹤后，將提供標準化的數據收集，所獲取的信息也不局限于與系統性風險相關的信息，這些數據廣泛被用于市場監測分析(珍妮特·奧斯汀，2020)。應當意識到，基于監管科技手段打造多層次、立體化的程序化交易風控體系，在一定程度上可以緩解監管落后于科技發展的問題。

更為重要的是，通過數據的反饋和經驗的提煉，不但能夠更精準地查處異常程序化交易行為，而且利于加速研究出臺有針對性的監管舉措，保障制度的市場調適能力(Ability of Adjusting)，不斷實現程序化交易監管的“良性變遷”。具言之，證券監管部門可以考慮建立專業的數據分析部門，依靠實務監管中收集上來的數據，進行監管策略整體上的綜合研判。具體考量各類型程序化交易過程中可能產生的市場影響，以及當前監管能力的有效輻射范圍。結合實證研究的數據分析，適度調整對程序化交易過于嚴苛且不必要的監管，或者加強某一具體方面的監管力度。以實證數據推進監管能力現代化，對智能技術秉持更為包容審慎的監管理念，做到程序化交易監管的有的放矢。

綜上所述，依據程序化交易監管實現的三個維度，我們可以簡要概括出人工智能時代程序化交易監管的流程圖，見圖1。首先，要對各類主流程序化交易策略進行事前的分級備案，設立相應的準入制度。其次，在事中監管層面上，交易所發現可疑交易后應將可疑交易報告給證券監管部門，并且判斷可疑交易的危害程度以啟動相應的應急機制和處置措施。證券監管部門在收到可疑交易報告后，需要結合備案的信息進行立案調查，同時將調查到的可分享信息傳遞給交易所，在實施證券監管措施的同時，幫助交易所做出更為合理的決策。最后，經研判和調查，在確認有必要做出交易所自律監管措施、證券監管措施甚至行政處罰后，證監會和交易所應當就本案收集到的數據和信息進行匯總并汲取其中的經驗，以促進監管科技和監管制度的完善。根據監管科技的反饋和監管制度的需要，更為合理地優化各類程序化交易策略的準入制度，形成監管的閉環。

五、 結 語

作為一種融入社會的自動化決策技術，人工智能將為證券交易帶來巨大的想象空間，不但將改變傳統的程序化交易方式和路徑，而且可能催生出更為便捷、低成本和高效率的證券交易新樣態(方宇菲，2021)。但長久以來，中國證券市場一直奉行“重監督、輕管理”的監管理念。由于缺乏體系性和層次性的治理策略，同時又有避免風險的強烈動機，證券監管領域具有與生俱來的“越嚴越好”和“越早越好”的內在偏好(劉權，2022)。我們認為，證券監管部門在監督市場的同時，也肩負著為市場搭建高效、低成本的交易框架，以及提供為交易所必須的公共服務的管理責任。因此在程序化交易監管方面，理應通過制度完善和監管優化追求證券交易效率與安全的動態平衡，而非一味地強調某一方面。唯有如此，才能夠在真正意義上促進中國證券市場的行穩致遠。