Spotware 以一场圆桌讨论拉开全新 Spotware Talks 系列的序幕 “Gold gone wild: 经纪商生存指南 – 极端市场条件下的风险管理”探讨经纪商如何在波动性飙升期间保持稳健运作，同时不牺牲执行质量。 由David Kimberley主持的小组讨论汇集了IC Markets全球交易主管Angus Walker和ATFX首席战略官Drew Niv。
经纪商行业目前有多少"行尸走肉"——一月份是否拯救了其中一些?
Drew指出,他最了解的经纪商是那些较大的经纪商,在他看来,它们算是幸运的。 如果这种情况再持续六个月,他预计结果会糟糕得多,这次调整实际上"拯救了很多人",并凸显了这一事件的严重性。
David随后提到几周前在iFX Expo上的对话,当时的氛围表明,即使再多几周的相同情况也可能让一些经纪商倒闭。 由于没有重大倒闭事件公开浮出水面,他质疑这种危险是否被夸大了。 Drew持相反观点——对于中小型经纪商来说,缓冲期可能只有一个月。 他还强调,麻烦往往首先通过违反商业承诺显现出来:介绍经纪商付款被延迟,收益分成协议开始重新谈判或悄悄撤回。 他补充说,生存时间取决于监管环境以及监管响应的速度。 如果这种情况再延长几个月,许多参与者将无法挺过去。
Angus随后将讨论落实到交易运营内部一周的实际情况。 1月28日星期三,他的电话开始响起,第二天对经纪商来说成为重大下跌日。 在IC Markets,风险敞口在星期四达到峰值。 他回忆起经纪商和行业联系人打来电话互相确认情况,同时关于谁陷入困境的传言开始流传。 如果这种环境再持续几周,将有更多公司面临严重压力。 零售参与度在星期三和星期四最高,此时IC Markets的风险敞口达到最高水平。 在他看来,他们的账簿可以作为更广泛市场行为的有用代表——如果经纪商被迫连续一周承担这种风险敞口,损失将是巨大的。
这是十年一遇的事件/瑞士央行式事件吗?当流动性单向且价格持续上涨时,您如何管理风险?
Angus指出他听说陷入困境的公司背后存在一种模式:中国业务高度集中。 即使在其他地方有业务活动,这些经纪商通常在账簿的其余部分缺乏有意义的对冲,使他们面临超大规模的金属亏损,而从其他产品中几乎得不到补偿。 他认为,这与行业传闻相符。 多元化成为分水岭,他将IC Markets定位为地理和产品更广泛组合的例子,拥有有意义的加密货币和外汇交易量,因此不会运营"超集中的金属账簿"。
Drew将视角扩展到任何单一地区之外。 借鉴来自PrimeXM和oneZero的桥接提供商数据,他认为集中度是整个行业的常态。 剔除真正的多资产公司,如拥有大量单一股票业务的IG和CMC,以及eToro和加密货币重度参与者等异类,大多数差价合约经纪商在黄金上的集中度仍然超过70%。 在他看来,这不仅仅与中国有关——它出现在主要拥有非美国客户群的经纪商中。 Angus同意金属在当月达到80%–90%的成交量,同时仍然强调外汇活动和大型外汇头寸的展期提供了有意义的平衡。
David随后测试成交量份额是否是解读风险的正确方式。 Angus将其视为一个粗略的指标并将焦点转移到经纪商实际承载的内容:保持开放并且必须日复一日展期的敞口。 客户可以在日内频繁进出,产生高交易量和强劲的交易收入,即使头寸在交易时段结束时平仓,这些收入也可以缓冲市场风险损失。 当客户开始持有和展期头寸时,情况变得更加严峻,迫使经纪商在整个周期中承载敞口,而不仅仅是处理流动。
在工具不完善的情况下,经纪商应该如何实际管理传入风险?
David转向经纪商应该关注的内容,承认大多数公司没有完善的工具包来管理传入风险。
Drew从收入构成开始。 他强调,对于99%的行业来说,点差是主要收入来源,而不是客户亏损,但许多公司忽视了这一点。 点差收入主要来自频繁交易的小客户。 在他的框架中,做市商模式经纪商往往擅长做一件事:他们建立了一个庞大的小型日常交易者基础,这比持仓盈亏提供了更稳定的收入状况。 他指出ATFX约150,000个小客户的基础是一个明确的例子。
然后他与更集中的业务进行对比。 他认为,主经纪商的主经纪商和较小的公司面临更严峻的挑战,因为更大份额的结果取决于持仓敞口盈亏。 在这种设置下,最大化点差收入不再是一种偏好,而是成为一种稳定器,而不是依赖方向性结果。
从那里,他转向杠杆和他看到反复出现的失败模式。 更高的杠杆可以提升小账户的成交量,但当同样的杠杆在没有严格监控的情况下扩展到大客户时,危险就会显现。 他质疑向100万美元或200万美元账户提供400:1或类似杠杆的做法,与5,000美元客户采用相同的基础。 小账户可以在这些条件下管理;大账户可能会,正如他所说,"让公司沉没"。 SNB位于他的示例集的中心,FXCM的损失集中在该配置文件中,同样的模式在其他灾难中反复出现。
Drew还反驳了经纪商濒临死亡很罕见的观点。 单向持仓可能不寻常,但险情并不罕见。 他指出2023年1月至8月,当时黄金交易区间震荡。 在这种机制下,经纪商处于"绳索边缘",据他估计,可能距离半个行业被摧毁只有四五个月的时间。 原因是结构性的:高黄金集中度加上区间市场让最优秀的客户持续赚钱,而广泛的零售亏损不足以覆盖固定开支。 他指出,市场机制改变了业务,而对存款的竞争压力加速了风险承担。 在他看来,商业错误是将百万美元客户视为应该获得与其他人相同条款的客户。
从那里,他的顺序保持一致:从细分和杠杆政策开始,然后转向正式的风险限额。 在银行业和更广泛的金融服务中,限额是标准的——在这个行业中,它们通常仍然是可选的。 他承认,限额可能会减少高峰日的回报,但它们可以防止生存性结果。 他还指出了可信度差距:在向拥有200万美元账户的客户提供500:1杠杆的同时,很难认真谈论限额。
他强调了贵金属定价背后的市场结构问题。 一些经纪商在黄金和白银方面提供的零售点差优于基础市场中存在的点差。 在欧元中,经纪商可以获得比他们向零售报价更紧的银行定价;在黄金中,他认为,这种逻辑被打破了。 黄金的"真实市场"流动性相对于做市商模式流量创造的合成交易量来说很小,如果经纪商必须对冲所有这些,点差将变得极其宽泛。
Angus补充说,商业压力可能会压倒框架。 经纪商CEO和所有者交谈,竞争力变成了吹嘘每日收益,这种氛围奖励简单化思维——采用"风险框架"是因为它在某一天赚钱,即使它在上涨途中亏损而在下跌途中获胜。 他还指出,市场正在向1,000倍杠杆等条件漂移,这与传统控制措施格格不入。
IB 支付和定价条款是否迫使经纪商依赖做市商模式客户亏损——这是否阻碍了适当的风险管理?
Drew 指出,许多经纪商对业务的衡量方式不正确。 他描述了一个常见的情况:CEO 看到 1 亿美元的客户存款,抱怨经纪商"只赚了 8000 万美元",并得出结论认为主经纪商"拿走了"缺失的 2000 万美元——然后决定经纪商永远不应该对冲。 在他看来,正确的方法是恰当地计算收入构成:点差收入、流量收入和掉期。 根据他的公司为经纪商运行的分析,收入通常由点差、掉期和其他非风险收入主导。 他补充说,对于许多经纪商来说,每个交易品种 100 万美元的风险限额在正常情况下仍能保留约 70%–75% 的收入。
他划分出两个高风险类别:过度依赖少数大客户的经纪商,以及严重迎合大客户的主经纪商。 他说,这些公司缺乏稳定的交易业务,往往依赖经纪商对冲其认为较高质量风险后的"剩余"。 他们感到被迫提供不切实际的条款来竞争,而这些条款本身创造了他们无法逃避的风险,使他们实际上只能寄希望于反复出现的危机式意外收益。
Angus 将解决方案定义为更成熟的银行式模型——更严格的细分、更清晰的利润归因和更科学的方法,Drew 支持这个方向,强调"盲目风险"永远不可行,同时指出有效的控制不仅取决于限额和细分,还取决于认识到风险往往在前期就已承担,几乎是无意识的。 在他看来,经纪商在客户亏损最多的交易品种上提供最紧的点差和最不切实际的条款——尤其是黄金和白银。 在客户可以赚更多钱的地方,例如某些交叉货币对,点差往往缺乏竞争力。 他引用 AUD/NZD 作为一个区间波动的交叉货币对,许多经纪商的报价很差。 他强调,多元化需要将业务拓展到集中细分市场之外。 他指出 IG 是一个更多元化的基准,eToro 是一个以加密货币为主导的异类,他警告说,80% 的黄金业务如果没有限额和严肃的分析,会让经纪商基于传闻而非结构化分析来运营。
Angus 从交易者的角度直接解释了为什么会出现集中现象。 他说,就在网络研讨会之前,他开了一笔黄金交易,因为黄金是唯一在波动的市场。 比特币很无聊。 外汇有一些波动,但有意义的交易需要波动性,而黄金正在提供这种波动性。 他说他更希望看到其他地方有更多交易量,并指出即使黄金是活动集中的地方,它也不是他们每百万收入最高的产品。
Drew 认为,黄金本身就吸引交易者——这不是行业必须推动的东西。 他补充说,在较大的经纪商中,EA 用户不到 10%,但他们可以产生 40%–50% 的所有交易。 EA 客户对点差更敏感,这使得他们更容易转移到其他交易品种。 他指出,手动交易者总是会被吸引到市场波动的地方,同时警告说许多 EA 是围绕均值回归构建的,在像黄金这样的持续趋势中可能会遭遇严重困难。 没有单一的杠杆可以拉动——经纪商需要采取四到五个具体步骤,否则这些波动持续的时间越长,损害就会越大。
在一次修正之后,交易/风险团队如何说服高级管理层认真对待风险限额(并适当地细分杠杆)?
Angus将其定义为成熟框架内的主动工作。 在IC Markets,白银的杠杆会提前削减,其他一些经纪商也是如此。 他还强调,他听说的最大损失是在白银而不是黄金上,一些公司出现了九位数结果的"恐怖故事"——IC Markets没有发生过这种规模的损失。 到月底,有大量盈利的客户,也有大量在最后几天亏损的客户。 结论很简单:强大的团队在趋势形成时就能读懂它,而不是在为时已晚后才做出反应。
他指出了更广泛的背景:9月非常强劲,10月表现平平,然后随着市场机制转变,11月、12月和1月又有一波公司措手不及。 在他看来,适应能力远非理所当然。 即使在IC Markets,警告信号也存在——铂金和钯金突然开始波动,造成短期集中风险。 如果没有合适的团队和框架,很容易被"碾压",导致经纪商在最糟糕的时刻争相对冲铂金、钯金、白银或黄金,而此时客户正朝着九位数盈利狂奔。
Drew同意"危机前"的思维方式,并表示在危机期间对冲是经纪商往往付出最多的时候。 由于许多CFD工具以CME和Eurex等期货交易所为基准,他敦促交易台关注这些市场。 他指出CME的SPAN保证金是一个动态系统,会根据波动性调整要求,使用30天、60天和90天的衡量标准,并建议经纪商应该通过跟踪保证金和点差来效仿这种纪律,而不是等到意识到市场状况已经改变时为时已晚。 令他惊讶的是,有多少交易台仍然在没有期货屏幕的情况下运作,而是依赖合成的一级主经纪商数据源。 他认为,这个盲点背后存在一个更广泛的问题:针对真实基础市场的分析太少。 在他的框架中,答案始于压力来临之前——团队提前商定如何发现机制变化以及何时降低风险,而不是在压力下即兴应对。
这会引发行业风险管理的重置——还是经纪商会回归旧习?
Drew倾向于第二种结果——回归旧习。 在他看来,许多所有者会简单地"硬扛过去",希望情况能够稳定下来。 激励机制塑造行为:在经纪业务中,最大的收益通常来自运营业务,而在技术领域,创始人往往通过以更高估值倍数出售业务获得最大收益。 他以FastMatch为例——以1.8亿美元的价格出售给Euronext,而当时收益仍在发展中,收入约为1600万美元,EBITDA约为500万美元。 他还提到了一次失败的尝试,即以2.4亿美元将FastMatch出售给另一家交易所,但因管理层薪酬问题而告吹。 对Drew来说,这些数字说明了一个干净的、可交易的技术业务的价值。
在Drew看来,经纪行业根本没有足够的交易来推动所有者建立稳定、可出售的收益。 波动性让买家望而却步,买家减少意味着重塑业务的理由更少,许多并购对话转向困境领域,而非保持战略性。 除此之外,买家群体很小,而且正如他所说,不像技术买家那样评估这些业务。
他还指出了来自加密货币的竞争压力。 在过去两年中,他指出最大的加密货币公司拥有实际上无限的"弹药",这得益于它们的估值和获得公开市场资本的能力。 在他看来,排名前五或六的公司可以以任何外汇经纪商都无法匹敌的规模筹集资金,因为估值限制,而更高的加密货币费用支持着截然不同的单位经济效益。 他的结论是,纯粹的抛单模式对行业来说在商业上不可行,但存在一个可行的平衡——而找到这种平衡的公司处于更有利的位置,即使许多公司从未做出这种转变。
CME白银保证金发生了什么——以及紧密的差价合约金属定价与真实交易所流动性之间的风险差距有多大?
Angus指出,当时IC Markets的点差可以比期货紧密多达20倍,黄金报价为5美分至12美分,而期货点差在最近几个月大幅扩大。 这实际上使它们相对于期货市场处于严重折价状态。 对他来说,真正的危险在于此:不在于关于敞口和对冲的表面讨论,而在于经纪商选择显示的零售价格。 他认为,零售交易者在各家公司中基本上是相同的受众,希望从零售现货定价与包括期货在内的一级市场之间的差距中获利。 风险在于定价错误。 通过对冲来缩小这一差距通常意味着根据场所支付溢价,这使得定价质量和控制成为决定性因素。 如果没有强大的流动性,经纪商最终可能会以保证亏损的方式进行交易。 他还指出,在压力下市场可能变得多么宽泛。 在波动期间,一些经纪商将点差扩大到50美分或1美元,反映一级市场状况,而一线场所的点差更宽——他引用100盎司的点差约为1美元。 在这种背景下,能够在20美分以内报价并仍能对冲是一个有意义的优势。 他得出的结论很简单:经纪商因显示错误价格而遭受的损失,可能远远超过因滚动大额头寸而遭受的损失,而且速度要快得多。
Drew明确区分了拥有广泛小客户流量的经纪商和面临大额敞口的经纪商。 当经纪商拥有许多小账户时,双向活动可以更安全地内部化,因为会出现自然对冲。 当经纪商将期货流动性视为足够深厚以吸收大额订单时,危险就开始了。 账面顶部的点差可能看起来很紧,但其背后的深度很薄,对冲成本随着大小迅速攀升。 他指出了一个常见的错误:允许存款10万美元的客户以非常大的杠杆和交易大小交易黄金,然后发现对冲不是10美分的操作,即使在正常情况下也可能花费1-2美元。 在他看来,流动性需要按大小分层。 可以提供紧密的定价,但仅限于向小客户提供小额交易。 让大客户以账面顶部点差交易5,000或10,000盎司是鲁莽的,因为对冲可能花费数美元,导致经纪商"损失惨重"。 根据他的分析,他将大约80%的经纪商损失归因于这些定价和大小不匹配,最大的损失通常与大客户相关,而不是大众零售基础。 他还指出,在1月30日左右,一些大客户损失了大量资金,市场叙述变成了"巨鲸亏损",但这些大账户也是在条件适合时可以持续让经纪商流血的账户。
Drew还警告说,随着越来越多的交易者在交易现货时参考期货,客户的成熟度将不断提高。 经纪商可能成为自身成功的受害者:随着资产负债表的增长,客户感到可以放心地存入3万或4万美元,而更有能力的群体开始在经纪商与期货定价之间进行套利。 人工智能加速了这一转变——不是通过使无纪律的交易者变得有纪律,而是通过降低有纪律的少数群体的技术能力成本。 在他看来,1%的知识渊博、有纪律的客户通过人工智能获得低成本工具,如果经纪商继续报出不切实际的价格,可能会造成真正的损害,这只会提高适当细分的风险。 他还将11月、12月和1月看到的一些压力与行业部分未能根据CME的SPAN变化更新保证金联系起来。
流动性提供商在管理"价格风险"方面扮演什么角色——又有多少真正具备处理能力?
对Angus而言,问题不仅仅是"价格风险"——而是即使稍微偏离市场价格的成本,每百万可能高达数美元。 他的一个敏锐观察是,经纪商在盘整市场中可能比在趋势市场中遭受更大损失。 黄金涨势看起来本可能是一场灾难,但持续的低波动性环境可能更糟。 他分享的数据表明,这几乎是IC Markets创纪录的一个月——比之前的纪录高出约50%,亏损者也异常之多。 区间市场造成缓慢失血:大赢家和大输家都更少,点差持续消耗盈亏,返佣加剧拖累,然后均值回归抹去表面收益。 危险在于这种情况可能持续存在,而在这种环境下定价偏差仍然代价高昂。
Drew持相同观点,将区间市场描述为行业的最大敌人。 他指出2005-2007年是外汇实际上"死气沉沉"的一段时期,直到2007年8月的制度转变为经纪商在2008-2011年间创造了一个异常强劲的时期。 他指出,困难之处在于没有人能够自信地把握这些转变的时机——市场可能迅速变化并让公司措手不及。
从Drew的角度来看,流动性提供商可能比经纪商面临更艰难的工作,因为许多流动性提供商无法从多元化的零售流量中受益。 当通常内部保留风险的经纪商在单边市场中突然积极对冲时,该风险可能以与流动性提供商所赚取盈亏不成比例的方式落在流动性提供商的账簿上,最终使业务吸引力下降。
Angus从不同角度看待这个问题。 在某些方面,工作变得更容易,因为客户期望发生了转变。 交易者曾经抱怨非农就业数据等事件周围的轻微滑点,特别是在使用剔头皮策略时。 现在许多人容忍更大的滑点,因为优先考虑的是成交。 在黄金上,50美分的滑点可以通过而不会引发投诉,要么是因为客户认识到自己的流量质量不佳,要么是因为流动性紧张成为交易的一部分。 这种转变为流动性提供商提供了更多管理有毒流量的空间:报出紧密点差,在必要时应用激进的滑点,然后持有或延迟较温和的流量——他暗示当上游控制未能过滤不良流量时,这种做法很常见。
瑞士央行事件后：经纪商的风险思维真的改变了吗？
Drew承认确实如此——瑞士央行事件促使许多公司远离过度对冲和纯抛单模式——然而，该行业仍然习惯于应对上一次危机。 事后，许多人得出结论认为对冲和限制是"不好的"，因为存在信用风险不匹配：使用极端杠杆的客户可能损失超过其入金金额，使经纪商对可能追索的交易对手承担责任。 这留下了一个熟悉的困境。 对冲过多，你会重新面临瑞士央行式的风险；对冲过少，你会直接陷入小组一直在描述的其他失败。 Drew认为，没有任何模式能够消除风险——它只是在市场风险、信用风险和其他形式之间转移风险。 目标是在多个方面进行适度的风险管理，而不是在某一方面采取极端立场。 实现这一目标需要在交易、所有权和销售部门之间进行艰难的对话，因为产品设计和商业竞争力决定了现实可行性的边界。
在区间震荡的"慢性失血"中,您能否在"捡便士"行为爆发之前发现它?
David反驳了经纪商坐等客户亏损的观点。 他依据Drew已经阐述的收入结构,并以XTB交易主管的例子作为佐证:大约60%的收入来自点差,20%来自掉期,20%来自做市。 在这种结构下,对做市商模式经济学的常见刻板印象不攻自破——引擎是点差收入,远超客户"判断错误",而主要依赖客户亏损会形成一种惩罚性的商业模式。
Drew延续同一主题,并指出行业经常以错误的方式描述这些数字。 经纪商看到"客户亏损"并将其视为公司的优势,而实际上这些亏损的很大一部分只是点差成本。 在他看来,这种误解不断催生诸如对经纪商"最差客户"进行反向对冲以制造利润的计划。 这些客户通常之所以"最差",原因更简单:他们过度交易并使用杠杆,在点差上慢性失血,而不是在方向判断上持续错误。
他对区间市场发出更尖锐的警告:真正的威胁不是大众零售客群,而是自律的少数群体。 他指出一个按知识水平对客户进行分类的分析模型。 知识水平零——典型的零售客户——在大多数大型经纪商中约占客户的89%至91%。 一级、二级和三级位于其上,三级约占1%。 在区间震荡条件下,一级至三级形成倾向于盈利的群体,而那90%既不会大幅亏损,也不会产生足够的方向性亏损来抵消点差的拖累。 他强调,这些更自律的交易者在这些行情中会"重创"经纪商。
实际上,他估计在区间震荡环境中,排名前9%的客户——尤其是前5%——可以从经纪商那里榨取巨大价值。 如果这种环境持续太久,可能会导致公司破产。 他指出2023年,当时区间震荡条件持续了大约七到八个月,随后市场出现"合同撕毁"激增,收入分成安排突然被宣布"无效"。 他指出,这些行情通常持续三到四个月,但一旦延长到一两年,行业就会陷入严重困境,因为那一小群人会稳步蚕食经纪商。 他补充说,其中许多交易者在市场变得混乱时无法保持盈利,但他们在平静行情期间的收益是可观的——而大客户的高杠杆只会加剧风险。
Angus提供了这种日益增长的成熟度的实时例证。 他描述了均值回归交易者在9月被碾压——对许多经纪商来说是巨大的月份——然后在10月恢复。 对他来说,更大的惊喜出现在接下来:11月,一些交易者转换模型,大力倾向于趋势行为,并在黄金涨势中表现异常出色。 他承认,从均值回归到动量的转变并不完美,但效果远超预期,凸显了成熟度提升的速度之快。
区间震荡的缓慢亏损实际上是一种尾部风险策略吗——长时间的小额亏损,然后出现一月份那样的回报?
Drew 将真正的问题定义为等待崩盘之外的其他因素——即客户成熟度提升的速度。 他用两个运行相同 EA 的客户来说明:客户 A 处于知识水平零,客户 B 处于知识水平三,代码完全相同,但风险结果却截然不同,因为杠杆和投资组合构建起到了关键作用。 零级交易者在黄金上以极高杠杆运行均值回归算法。 三级交易者将相同的理念分散到八个不相关的均值回归货币对——他提到英镑-瑞郎和澳元-纽元——并以适度杠杆将其视为投资组合。 他指出,亏损仍会发生,因为没有策略总是获胜,但该投资组合爆仓的几率要低得多。 与该交易者对赌并非明智之举。 相比之下,高杠杆均值回归黄金交易者可能看起来数月表现出色,因为黄金会均值回归——直到波动性爆发,此时"他就完了"。 对 Drew 而言,这两个交易者代表着根本不同的风险特征,即使 EA 在纸面上看起来完全相同。
然后他拓宽了视角。 随着更多客户混合策略,将期货和相关性数据纳入流程并以更严格的纪律运作,他们开始类似于有组织的团队。 他描述了这样的设置:多个交易团队——有些 600 人,其他 400 人——采用不同的方法,而一个独立的顶层交易台位于他们之上,在底层团队甚至不知情的情况下动态地降低/重新调整杠杆敞口:撤回资本,重新投入,根据每个策略的表现改变投资组合权重。 他认为,顶层风险分配才是真正技能所在。
随着客户学会以这种方式运作,经纪商面临的挑战也在增加。 这仍然只是客户群的一小部分,但经纪商允许这些客户部署的资本与他们现在获得的技术支持相结合,意味着他们无需加入 Point72 这样的公司就能运营严肃的业务。 Drew 以同样的警告作结:行业必须面对这一转变——经纪商既没有无限的资产负债表,也没有无限的时间。
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