这几天，关于股市T+0的讨论有点火热，其实T+0本身没有什么复杂的，我想说的是，目前金融领域的电子化发展迅速，交易方式创新快，以程序化交易为代表的智能化交易量越来越大。程序化交易是对统计的智能化运用，当T+0与程序化交易并存，将提高程序化交易的运算量和样本量，对股市未来的交易模式势必将产生重要的影响。
交易频率的放大实际就是交易量的放大，而用户数和用量的迅速增长对电子化产业的推动作用是明显的。2020年虽然全球经济遭受了一定程度的冲击，但是以在线为主要交易方式的行业，包括在线教育、游戏、在线医疗、语音视频等等，业绩不减反增。而股票等的交易，在比较紧张的2月期间，开户数量都在增长，这是明显的例子。
一、T+0是国际成熟资本市场通行交易方式，为什么历史上会取消，那现在条件是不是已经成熟，有利于机构还是散户
T+0交易，简单说就是当日买当日就能卖，现在的A股是T+1，也就是当日买次日才能卖。将T+1改为T+0，通俗讲就是从现在的"次日卖"变为"当日卖"。目前全球主要的资本市场，基本上都是T+0交易。
1995年之前，A股实行的就是T+0的交易制度，但由于股票数量少，散户数量又太多，炒作过于汹涌，导致市场波动太大，为"保证股票市场的稳定，防止过度投机"，就取消了T+0，采取T+1。
A股国际化和提高活跃度，T+0是早晚的事。毕竟现在A股盘子大了，百万亿级市值，4000多只股票，不是那么容易炒作的。而且，A股对外通道越来越开放，MSCI指数等将A股纳入的比例越来越高，A股已日益国际化。但是现在A股是T+1，但股指期货是T+0；正股是T+1，可转债是T+0；陆股通是T+1，港股通是T+0。因此，客观上要求实行国际通行的交规则。
目前条件下，T+0实际上是利好散户的。很多人会觉得机构资金实力足，当日内想做高就做高，想做低就做低，当然应该是利好机构。实际上不是这样的， T+0会促使散户投资走向长线化和向蓝筹集中，因为踩中仙股的机会太渺茫了。当然你要是非要去抢单日投机，就象2005年的权证工具一样，也没办法。当大量的中小投资者集中于蓝筹和长线化时，机构的日子就只能互杀了，对机构并不是利好，何况现在的机构数量和资金规模远远不是20多年前的规模，A股现在的市值已是百万亿级，所以机构整体并不希望看到T+0。
很多人建议先大盘股大市值股中先实行T+0，例如上证50指标股，理由是没有人能操纵它们的股价，毕竟市值和流通盘太过于庞大，可以克服交易规则的弊端。
二、什么是程序化交易，目前程序化交易的量有多大，程序化交易是如何运作的
程序化交易也就是量化交易，说起来很简单，就是投资者不用亲自下单买卖，由预先开发的计算机程序来进行，使人很容易想到过去与国际象棋大师对弈的超级计算机。下单的计算机程序使用的条件策略，也叫量化交易策略，由交易专家和程序员把量化交易策略进行计算机编程，使用时进行自动或半自动下单交易。
根据NYSE网站统计，近年来纽交所程序化系统交易量所占比例基本维持在30%左右。在期货市场的应用多于股票市场。系统类型很多，大致分价值发现型、趋势追逐型、高频交易型、低延迟套利型等。说起来复杂，理解上可以理解为不同交易员的选股方法和交易风格。
真正的量化交易一般是一个团队，金融类的人做交易的专门总结经验，提出预测和要求；数学和计算机类的人进行统计分析和编写程序策略；还有一类人专门进行在历史数据和当前数据上进行模拟交易，复盘后反馈数据进行策略优化，同时也进行风控工作。这些完成后，还得有人进行资金分配和统筹调拨，发放给交易员进行交易。国内做量化交易的人一般自称宽客（quant trader）。
量化交易策略并不是一直有效的，长的可以持续一两年，短的也可能就一两周甚至几个交易日，需要不断对交易策略进行调整。因此，一般来说量化团队的日常工作一方面需要不断观察维护现有策略，调节参数不断地拟合行情；另一方面要不断开发新策略。最大的挑战是，量化交易者明知道某一个策略有一天会失效，但是永远不知道是哪一天。
三、程序化交易的缺陷是什么，自动进行的高频操作会不会出错，出错的原因与量化策略本身有没有关系
说这个问题前，先举一个前些日子的乌龙指的例子，业内一般专业称为"胖手指"。3月16日英国股市开盘一小时后，英联食品（ABF：LN）股价由1559.5便士瞬间暴跌100%到0.01便士，被伦交所暂停交易。按照伦交所的规则，如果一家公司的涨幅或跌幅太大，便会触发熔断机制，并暂停交易。在交易恢复后，股价又迅速回到了之前的水平。前后对比，市值差额1080亿人民币。
分析师们推测，可能是因为交易员错按了按键，程序化交易出现了错误。无独有偶，2013年8月16日的光大证券，几年前的民生银行也出现过类似的例子。
量化的数学方法面对股票交易日，是有天然缺陷的：一是有些关键信息并不容易量化，比如新闻性信息、政策性信息和基本面信息，跨市场和长期有效的信息量化是很难的；二是策略都是建立在对历史统计的基础上，在预测未来时明显有效性不足；三是频繁交易的量很大，也就是说样本量足够大，这种条件下是克服不了盈亏平各1/3的理论概率的，这也是最重要的一点。
鉴于这些原因，通常各个量化团队会进行各种不断的调整和修正，同时也衍生出一些咨询业务及算法服务，并成为一个产业，也是很多券商和投行的重要业务之一。
四、T+0规则下，程序化交易变化量有多大，交易活跃性会有何种方式的提升，会不会推动人工智能系列产业的发展
目前欧美和日本等发达经济体资本市场都是T+0交易，也都存在程序化交易方式，逻辑上讲，两种规则已经共存并在实际运行。交易的快速化实际上不会对规则产生太大影响。我们可以想象一下，是否有一天我们的手机APP和电脑交易软件具有定制化交易策略了，可以实现不看盘自动化交易。实际上，现在很多交易软件的异动提醒和公告提醒功能就是程序的一部分，向前演变一步，关联上自动下单也就是举手之劳，差别就在于是亏损还是获利。
程序化交易的交易量不断放大的前提一定是总市值不断增长，另外就是可以交易的空间充足。T+1使得大量日内交易策略不能得以实施，高频交易无从谈起。T+0肯定比T+1会成几何倍率的放大交易频率，24小时交易的品种更是放大得更多，必然带来交易的活跃性。想知道这个放大效果，我们可以回顾2005年，为配合股权分置改革，2005年推出了T+0交易的权证工具，那时最火、交易频率最高的恰恰就是权证，当然后来退出了历史舞台；再举个例子，实行T+0的沪深300股指期货设立后，大量的程序化套利策略纷纷出炉，并创造出了惊人的交易量，交易量已经和标普指数期货在同一水平。
当有充足的交易量和交易次数保证时，程序化交易及周边软硬件产业会不会产生质的改变呢？要知道电商成为主要消费渠道也不过几年时间，其规模的迅速增长带来的外围产业收益也是惊人的。要知道，我国是世界上电子化新经济形式最为发达的国家之一，特别是在消费和物流领域，金融领域的程序化交易实际上也是新的经济形式，当样本量和运算量急剧放大，势必推动产业的发展。
这个产业规模是很大的，以2015年进入中国市场的历史比较久的TradeStation平台为例，仅服务费每个用户每月就需要数千元。另外，国内券商对执行算法的服务很少，券商并没有提供规模化的算法附加服务，这也是未来广阔的发展空间。毕竟A股只有30年的历史，相比欧美成熟市场交易形式较少，交易频次也较低，而且国际市场上有大量的流动性存在于交易所外，比如大大小小的暗池、ECN等，目前NYSE股票只有25%左右的交易量是通过NYSE执行的。
我觉得我们可以畅想这个产业崛起的那一天。但是有一点我们应该清醒，机器永远取代不了人。就象你可以借助电商平台是交易便捷化，但商品选择和比对还得靠你自己。
