Алгоритмическая торговля - Algorithmic trading

Алгоритмическая торговля - это метод исполнения ордеров с использованием заранее запрограммированных автоматических торговых инструкций с учетом таких переменных, как время, цена и объем. Этот тип торговли пытается использовать скорость и вычислительные ресурсы компьютеров по сравнению с трейдерами-людьми. В двадцать первом веке алгоритмическая торговля набирает обороты как среди розничных, так и среди институциональных трейдеров. Он широко используется инвестиционными банками , пенсионными фондами , паевыми инвестиционными фондами и хедж-фондами, которым может потребоваться распределить выполнение более крупного ордера или совершать сделки слишком быстро, чтобы трейдеры не могли на них отреагировать. Исследование, проведенное в 2019 году, показало, что около 92% торговли на рынке Форекс осуществляется с помощью торговых алгоритмов, а не людей.

Термин «алгоритмическая торговля» часто используется как синоним автоматической торговой системы . Они охватывают множество торговых стратегий , некоторые из которых основаны на формулах и результатах математических финансов и часто полагаются на специализированное программное обеспечение.

Примеры стратегий, используемых в алгоритмической торговле, включают создание рынка, межрыночное распространение, арбитраж или чистые спекуляции, такие как следование за трендом . Многие попадают в категорию высокочастотной торговли (HFT), которая характеризуется высоким оборотом и высоким соотношением заказов к сделкам. В стратегиях HFT используются компьютеры, которые принимают сложные решения для инициирования ордеров на основе информации, полученной в электронном виде, до того, как трейдеры-люди смогут обрабатывать информацию, которую они наблюдают. В результате в феврале 2012 года Комиссия по торговле товарными фьючерсами (CFTC) сформировала специальную рабочую группу, в которую вошли ученые и отраслевые эксперты, чтобы дать CFTC рекомендации о том, как лучше всего определять HFT. Алгоритмическая торговля и HFT привели к резкому изменению микроструктуры рынка, а также к сложности и неопределенности макродинамики рынка, особенно в том, как обеспечивается ликвидность .

История

Ранние разработки

Компьютеризация потока заказов на финансовых рынках началась в начале 1970-х годов, когда на Нью-Йоркской фондовой бирже была введена система «специального цикла обработки заказов» (DOT). SuperDOT был представлен в 1984 году как обновленная версия DOT. Обе системы позволяли направлять заказы в электронном виде на соответствующий торговый пост. «Автоматическая система отчетности открытия» (OARS) помогла специалисту в определении цены открытия клиринга рынка (SOR; Smart Order Routing).

С появлением полностью электронных рынков появилась программная торговля , которая определяется Нью-Йоркской фондовой биржей как приказ на покупку или продажу 15 или более акций на общую сумму более 1 миллиона долларов США. На практике программные сделки были предварительно запрограммированы на автоматический вход или выход из сделок в зависимости от различных факторов. В 1980-х годах программная торговля стала широко использоваться при торговле между рынками акций и фьючерсов S&P 500 в рамках стратегии, известной как индексный арбитраж.

Примерно в то же время страхование портфеля было разработано для создания синтетического пут-опциона на портфель акций путем динамической торговли фьючерсами на фондовые индексы в соответствии с компьютерной моделью, основанной на модели ценообразования опционов Блэка – Шоулза .

Обе стратегии, часто называемые «программной торговлей», были обвинены многими людьми (например, в отчете Брэди ) в том, что они усугубили или даже привели к краху фондового рынка 1987 года . Тем не менее, влияние компьютерной торговли на обвалы фондового рынка неясно и широко обсуждается в академическом сообществе.

Уточнение и рост

Финансовый ландшафт снова изменился с появлением сетей электронной связи (ECN) в 1990-х годах, которые позволили торговать акциями и валютами за пределами традиционных бирж. В США десятичное представление изменило минимальный размер тика с 1/16 доллара (0,0625 доллара США) до 0,01 доллара США за акцию в 2001 году и, возможно, стимулировало алгоритмическую торговлю, поскольку оно изменило микроструктуру рынка , допуская меньшие различия между заявкой и предложением. цены, уменьшая торговое преимущество маркет-мейкеров, тем самым увеличивая ликвидность рынка.

Эта повышенная рыночная ликвидность привела к тому, что институциональные трейдеры разделили ордера в соответствии с компьютерными алгоритмами, чтобы они могли выполнять ордера по лучшей средней цене. Эти эталоны средних цен измеряются и рассчитываются компьютерами с применением средневзвешенной по времени цены или, что чаще всего, средневзвешенной цены по объему .

Все кончено. Торговля, существовавшая на протяжении веков, умерла. У нас сегодня электронный рынок. Это настоящее. Это будущее.

Роберт Грейфельд , генеральный директор NASDAQ , апрель 2011 г.

Дальнейшее стимулирование внедрения алгоритмической торговли на финансовых рынках произошло в 2001 году, когда группа исследователей IBM опубликовала доклад на Международной совместной конференции по искусственному интеллекту, в котором они показали, что в экспериментальных лабораторных версиях электронных аукционов, используемых на финансовых рынках, две алгоритмические стратегии (собственные компании IBM MGD , и Hewlett-Packard «s ZIP ) может последовательно выполнять вне человеческих торговцев. MGD был модифицированной версией алгоритма "GD", изобретенного Стивеном Гьерстадом и Джоном Дикхаутом в 1996/7; ZIP алгоритм был изобретено в HP по Dave Cliff (профессор) в 1996 г. В своей статье, команда IBM написала , что финансовые последствия их результатов , показывающих MGD и зип превосходя трейдер человека»... может быть измерены в миллиардах долларов ежегодно »; статья IBM вызвала освещение в международных СМИ.

В 2005 году Комиссия по ценным бумагам и биржам ввела в действие Национальную рыночную систему регулирования для укрепления фондового рынка. Это изменило способ, которым фирмы торгуют по таким правилам, как «Правило сквозной торговли», согласно которому рыночные ордера должны размещаться и исполняться в электронном виде по наилучшей доступной цене, что препятствует получению брокерскими конторами прибыли от разницы в ценах при сопоставлении ордеров на покупку и продажу.

По мере открытия большего количества электронных рынков были введены другие алгоритмические торговые стратегии. Эти стратегии легче реализовать с помощью компьютеров, поскольку они могут быстро реагировать на изменения цен и одновременно наблюдать за несколькими рынками.

Многие брокеры-дилеры предлагали своим клиентам алгоритмические торговые стратегии, дифференцируя их по поведению, опциям и бренду. Примеры включают Chameleon (разработано BNP Paribas ), Stealth (разработано Deutsche Bank ), Sniper и Guerilla (разработано Credit Suisse ). Эти реализации переняли практики инвестиционных подходов, таких как арбитраж , статистический арбитраж , отслеживание тренда и возврат к среднему .

Яркие примеры

Прогнозы прибыльности TABB Group, исследовательской компании индустрии финансовых услуг, для индустрии HFT акций США составили 1,3 миллиарда долларов США без учета расходов в 2014 году, что значительно ниже максимума в 21 миллиард долларов США, который 300 фирм по ценным бумагам и хедж-фондам, которые тогда специализировались на Этот тип торговли принес прибыль в 2008 году, которую авторы тогда назвали «относительно небольшой» и «удивительно скромной» по сравнению с общим объемом торгов на рынке. В марте 2014 года компания Virtu Financial , занимающаяся высокочастотной торговлей, сообщила, что в течение пяти лет компания в целом была прибыльной в 1277 из 1278 торговых дней, теряя деньги всего за один день, продемонстрировав преимущества торговли миллионы раз в разных странах. разнообразный набор инструментов каждый торговый день.

Алгоритмическая торговля. Процент от объема рынка.

Треть всех биржевых торгов в Европейском Союзе и Соединенных Штатах в 2006 году проводилась с помощью автоматических программ или алгоритмов. По состоянию на 2009 год исследования показали, что на HFT-фирмы приходилось 60–73% всего объема торговли акциями в США, при этом это число упало примерно до 50% в 2012 году. В 2006 году на Лондонской фондовой бирже более 40% всех заказов были размещены алгоритмические трейдеры, 60% которых прогнозируется на 2007 год. Американские и европейские рынки обычно имеют более высокую долю алгоритмических сделок, чем другие рынки, а оценки на 2008 год на некоторых рынках достигают 80% доли. На валютных рынках также существует активная алгоритмическая торговля, на которую в 2016 году приходилось около 80% заявок (по сравнению с примерно 25% заявок в 2006 году). Считается, что фьючерсные рынки довольно легко интегрировать в алгоритмическую торговлю: около 20% объема опционов, как ожидается, будет генерироваться компьютером к 2010 году. Рынки облигаций движутся в сторону большего доступа к алгоритмическим трейдерам.

Алгоритмическая торговля и HFT были предметом многочисленных публичных дебатов с тех пор, как Комиссия по ценным бумагам и биржам США и Комиссия по торговле товарными фьючерсами заявили в своих отчетах, что алгоритмическая сделка, заключенная компанией взаимного фонда, вызвала волну продаж, которая привела к внезапному краху 2010 года. . В тех же отчетах говорится, что HFT-стратегии могли способствовать последующей волатильности, быстро вытягивая ликвидность с рынка. В результате этих событий промышленный индекс Доу-Джонса испытал второе по величине внутридневное колебание точки за всю историю до этой даты, хотя цены быстро восстановились. (См. Список крупнейших ежедневных изменений промышленного индекса Доу-Джонса .) В июльском отчете Международной организации комиссий по ценным бумагам (IOSCO), международной организации, регулирующей деятельность по ценным бумагам, за июль 2011 года сделан вывод о том, что, хотя «алгоритмы и технология HFT использовались рынком участников, чтобы управлять своей торговлей и рисками, их использование также явно способствовало возникновению внезапного сбоя 6 мая 2010 г. " Однако другие исследователи пришли к другому выводу. Одно исследование 2010 года показало, что HFT существенно не изменил торговый инвентарь во время Flash Crash. Некоторая алгоритмическая торговля перед ребалансировкой индексных фондов передает прибыль от инвесторов.

Стратегии

Торговля в преддверии ребалансировки индексных фондов

Большинство пенсионных сбережений , таких как частные пенсионные фонды или 401 (k) и индивидуальные пенсионные счета в США, инвестируются в паевые инвестиционные фонды , наиболее популярными из которых являются индексные фонды, которые должны периодически «балансировать» или корректировать свой портфель в соответствии с новым цены и рыночная капитализация базовых ценных бумаг в акции или другом индексе, который они отслеживают. Прибыль передается от пассивных инвесторов к индексам активным инвесторам, некоторые из которых являются алгоритмическими трейдерами, специально использующими эффект ребалансировки индекса. Величина этих убытков, понесенных пассивными инвесторами, оценивается в 21–28 базисных пунктов в год для S&P 500 и 38–77 базисных пунктов в год для Russell 2000. Джон Монтгомери из Bridgeway Capital Management говорит, что в результате "низкая доходность инвесторов" от торговли впереди паевых инвестиционных фондов - «слон в комнате», о котором «шокирующе не говорят».

Торговля парами

Парная торговля или парная торговля - это длинно-короткая, в идеале рыночно-нейтральная стратегия, позволяющая трейдерам получать прибыль от временных расхождений в относительной стоимости близких заменителей. В отличие от классического арбитража, в случае парной торговли закон одной цены не может гарантировать конвергенцию цен. Это особенно верно, когда стратегия применяется к отдельным акциям - эти несовершенные заменители могут фактически бесконечно расходиться. Теоретически, длинно-короткая природа стратегии должна заставить ее работать независимо от направления фондового рынка. На практике риск исполнения, постоянные и большие расхождения, а также снижение волатильности могут сделать эту стратегию убыточной в течение длительных периодов времени (например, 2004-2007 гг.). Он принадлежит к более широким категориям статистического арбитража , конвергентной торговли и стратегий относительной стоимости .

Дельта-нейтральные стратегии

В финансах дельта-нейтральный означает портфель связанных финансовых ценных бумаг, в котором стоимость портфеля остается неизменной из-за небольших изменений в стоимости базовой ценной бумаги. Такой портфель обычно содержит опционы и соответствующие им базовые ценные бумаги, так что положительная и отрицательная составляющие дельты компенсируются, в результате чего стоимость портфеля относительно нечувствительна к изменениям стоимости базовой ценной бумаги.

Арбитраж

В экономике и финансам , арбитражные / ɑːr б ɪ т р ɑ ʒ / является практика , воспользовавшись разницей в цене между двумя или более рынках : поражает сочетание соответствующих сделок , которые капитализировать на дисбаланс, прибыль представляет собой разницу между на рыночные цены . При использовании академиками арбитраж - это транзакция, которая не включает отрицательный денежный поток в любом вероятностном или временном состоянии и положительный денежный поток, по крайней мере, в одном состоянии; Проще говоря, это возможность получения безрисковой прибыли при нулевых затратах. Пример: одна из самых популярных возможностей арбитражной торговли используется с фьючерсами S&P и акциями S&P 500. В течение большинства торговых дней у этих двоих будет возникать несоответствие в ценах между ними. Это происходит, когда цена акций, которые в основном торгуются на рынках NYSE и NASDAQ, либо опережает, либо отстает от фьючерсов S&P, которые торгуются на рынке CME.

Условия арбитража

Арбитраж возможен при выполнении одного из трех условий:

  • Один и тот же актив не торгуется по одинаковой цене на всех рынках ( временно нарушается « закон одной цены »).
  • Два актива с одинаковыми денежными потоками не торгуются по одинаковой цене.
  • Актив с известной будущей ценой сегодня не торгуется по его будущей цене, дисконтированной по безрисковой процентной ставке (или актив не имеет пренебрежимо малой стоимости хранения; как таковое, например, это условие выполняется для зерна, но не для ценных бумаг ).

Арбитраж - это не просто покупка продукта на одном рынке и продажа его на другом по более высокой цене в более позднее время. В идеале длинные и короткие сделки должны происходить одновременно, чтобы минимизировать подверженность рыночному риску или риску того, что цены могут измениться на одном рынке до того, как обе сделки будут завершены. На практике это, как правило, возможно только с ценными бумагами и финансовыми продуктами, которыми можно торговать в электронном виде, и даже тогда, когда совершается первый этап (-ы) сделки, цены на других этапах могли ухудшиться, зафиксировав гарантированный потеря. Отсутствие одного из этапов сделки (и последующее открытие его по худшей цене) называется «риском исполнения» или, более конкретно, «риском входа и выхода». В простейшем примере любой товар, продаваемый на одном рынке, должен продаваться по той же цене на другом. Например, торговцы могут обнаружить, что цена на пшеницу ниже в сельскохозяйственных регионах, чем в городах, купить товар и перевезти его в другой регион для продажи по более высокой цене. Этот тип ценового арбитража является наиболее распространенным, но в этом простом примере игнорируются затраты на транспортировку, хранение, риск и другие факторы. «Истинный» арбитраж требует отсутствия рыночного риска. Если ценные бумаги торгуются на нескольких биржах, арбитраж происходит путем одновременной покупки на одной и продажи на другой. Такое одновременное исполнение, если задействованы совершенные заменители, минимизирует требования к капиталу, но на практике никогда не создает «самофинансируемой» (бесплатной) позиции, как многие источники ошибочно предполагают, следуя теории. До тех пор, пока существует некоторая разница в рыночной стоимости и рискованности двух частей, необходимо будет вложить капитал, чтобы поддерживать длинно-короткую арбитражную позицию.

Значит возвращение

Возврат к среднему - это математический метод, который иногда используется для инвестирования в акции, но его можно применить и к другим процессам. В общем, идея состоит в том, что и максимальная, и низкая цена акции являются временными, и что цена акции имеет тенденцию иметь среднюю цену с течением времени. Примером процесса возврата к среднему является стохастическое уравнение Орнштейна-Уленбека .

Возврат к среднему включает в себя сначала определение торгового диапазона для акции, а затем вычисление средней цены с использованием аналитических методов применительно к активам, прибыли и т. Д.

Когда текущая рыночная цена ниже средней цены, акция считается привлекательной для покупки с ожиданием роста цены. Когда текущая рыночная цена выше средней, ожидается, что рыночная цена упадет. Другими словами, ожидается, что отклонения от средней цены вернутся к средней.

Стандартное отклонение от самых последних цен (например, последние 20) часто используются в качестве индикатора купить или продать.

Службы отчетности по акциям (например, Yahoo! Finance , MS Investor, Morningstar и т. Д.) Обычно предлагают скользящие средние за такие периоды, как 50 и 100 дней. Хотя службы отчетности предоставляют средние значения, определение высоких и низких цен за исследуемый период по-прежнему необходимо.

Скальпинг

Скальпинг - это предоставление ликвидности нетрадиционными маркет-мейкерами , при котором трейдеры пытаются заработать (или сделать ) спред между покупателями и покупателями. Эта процедура позволяет получать прибыль до тех пор, пока ценовые движения меньше этого спреда, и обычно включает в себя быстрое открытие и ликвидацию позиции, обычно в течение нескольких минут или меньше.

Маркет - мейкера в основном специализированным спекулянт. Объем, который торгует маркет-мейкер, во много раз превышает средний индивидуальный скальпер, и он может использовать более сложные торговые системы и технологии. Однако зарегистрированные маркет-мейкеры обязаны соблюдать правила обмена, устанавливающие их минимальные обязательства по котировкам. Например, NASDAQ требует , чтобы каждый маркет-мейкер разместил по крайней мере одну заявку на покупку и одну продажу на определенном уровне цен, чтобы поддерживать двусторонний рынок для каждой представленной акции.

Снижение транзакционной стоимости

Большинство стратегий, называемых алгоритмической торговлей (а также алгоритмическим поиском ликвидности), относятся к категории снижения затрат. Основная идея состоит в том, чтобы разбить крупный ордер на маленькие и со временем разместить их на рынке. Выбор алгоритма зависит от различных факторов, наиболее важными из которых являются волатильность и ликвидность акций. Например, для высоколиквидной акции соответствие определенному проценту от общего числа заявок на нее (так называемые встроенные алгоритмы объема) обычно является хорошей стратегией, но для крайне неликвидной акции алгоритмы пытаются сопоставить каждый ордер с выгодной ценой ( называемые алгоритмами поиска ликвидности).

Успех этих стратегий обычно измеряется путем сравнения средней цены, по которой был исполнен весь ордер, со средней ценой, достигнутой посредством контрольного исполнения в течение той же продолжительности. Обычно в качестве ориентира используется средневзвешенная цена. Иногда цена исполнения также сравнивается с ценой инструмента на момент размещения ордера.

Специальный класс этих алгоритмов пытается обнаружить алгоритмические или айсбергские ордера на другой стороне (то есть, если вы пытаетесь купить, алгоритм попытается обнаружить ордера на стороне продажи). Эти алгоритмы называются алгоритмами сниффинга. Типичный пример - «Стелс».

Некоторыми примерами алгоритмов являются VWAP , TWAP , нехватка реализации , POV, размер дисплея, средство поиска ликвидности и скрытность. Современные алгоритмы часто оптимально строятся с помощью статического или динамического программирования.

Стратегии, относящиеся только к темным пулам

В последнее время HFT, которая включает в себя широкий набор стороны покупателя, а также на рынок решений продают боковые трейдер, стал более заметным и спорным. Этим алгоритмам или методам обычно дают названия, такие как «Стелс» (разработан Deutsche Bank), «Айсберг», «Кинжал», «Партизан», «Снайпер», «BASOR» (разработан Quod Financial) и «Sniffer». . Темные пулы - это альтернативные торговые системы, которые являются частными по своей природе и, следовательно, не взаимодействуют с потоком общественного порядка, а вместо этого стремятся обеспечить не отображаемую ликвидность для больших блоков ценных бумаг. В темных пулах торговля происходит анонимно, при этом большинство заказов скрыто или «заморожено». Геймеры или «акулы» вынюхивают крупные заказы, «отправляя» небольшие рыночные заказы на покупку и продажу. При заполнении нескольких небольших заказов акулы могли обнаружить присутствие большого отряда с айсбергами.

«Сейчас идет гонка вооружений, - сказал Эндрю Ло, директор лаборатории финансового инжиниринга Массачусетского технологического института. «Все создают более сложные алгоритмы, и чем больше существует конкуренции, тем меньше прибыль».

Сроки рынка

Стратегии, разработанные для генерации альфы, считаются стратегиями выбора времени выхода на рынок. Эти типы стратегий разработаны с использованием методологии, включающей бэктестинг, форвард-тестирование и живое тестирование. Алгоритмы определения времени рынка обычно используют технические индикаторы, такие как скользящие средние, но могут также включать логику распознавания образов, реализованную с помощью конечных автоматов .

Бэктестирование алгоритма обычно является первым этапом и включает моделирование гипотетических сделок через период данных в выборке. Оптимизация выполняется для определения наиболее оптимальных входов. Шаги, предпринятые для уменьшения вероятности чрезмерной оптимизации, могут включать изменение входных данных +/- 10%, изменение входных данных большими шагами, запуск моделирования Монте-Карло и обеспечение учета проскальзывания и комиссионных.

Дальнейшее тестирование алгоритма является следующим этапом и включает в себя прогон алгоритма с использованием набора данных вне выборки, чтобы гарантировать, что алгоритм работает в соответствии с ожиданиями, проверенными на исторических данных.

Живое тестирование является заключительным этапом разработки и требует от разработчика сравнения фактических сделок в реальном времени с моделями, прошедшими бэктестирование и форвардное тестирование. Сравниваемые показатели включают процент прибыльности, коэффициент прибыли, максимальную просадку и среднюю прибыль за сделку.

Высокочастотная торговля

Как отмечалось выше, высокочастотная торговля (HFT) - это форма алгоритмической торговли, характеризующаяся высоким оборотом и высоким соотношением заказов к сделкам. Хотя единого определения HFT не существует, среди его ключевых атрибутов есть очень сложные алгоритмы, специализированные типы заказов, совместное размещение, очень краткосрочные инвестиционные горизонты и высокие показатели отмены заказов. В США фирмы, занимающиеся высокочастотной торговлей (HFT), составляют 2% из примерно 20 000 фирм, работающих сегодня, но на их долю приходится 73% всего объема торговли акциями. По состоянию на первый квартал 2009 года общие активы под управлением хедж-фондов со стратегиями HFT составляли 141 миллиард долларов США, что примерно на 21% ниже их максимального значения. Стратегия HFT была первой успешной в компании Renaissance Technologies .

Высокочастотные фонды начали становиться особенно популярными в 2007 и 2008 годах. Многие HFT-фирмы являются маркет-мейкерами и обеспечивают ликвидность на рынке, что снижает волатильность и помогает сузить спреды между покупателями и предложениями, делая торговлю и инвестирование дешевле для других участников рынка. HFT была предметом пристального внимания общественности с тех пор, как Комиссия по ценным бумагам и биржам США и Комиссия по торговле товарными фьючерсами заявили, что как алгоритмическая торговля, так и HFT способствовали нестабильности во Flash Crash 2010 года . Среди основных американских высокочастотных торговых фирм Чикаго Торговая Компания, Optiver , Virtu Financial , DRW, Jump Trading, Two Sigma Securities , GTS, IMC Financial и Citadel LLC .

Существует четыре ключевых категории HFT-стратегий: маркет-мейкинг на основе потока ордеров, маркет-мейкинг на основе информации о тиковых данных, арбитраж событий и статистический арбитраж. Все решения о распределении портфеля принимаются с помощью компьютеризированных количественных моделей. Успех компьютеризированных стратегий во многом обусловлен их способностью одновременно обрабатывать объемы информации, чего не могут сделать обычные люди-трейдеры.

Создание рынка

Маркет-мейкинг включает размещение лимитного ордера на продажу (или предложение) выше текущей рыночной цены или лимитного ордера (или предложения) на покупку ниже текущей цены на регулярной и непрерывной основе для фиксации спреда между спросом и предложением. Automated Trading Desk, купленная Citigroup в июле 2007 года, является активным маркет-мейкером, на долю которого приходится около 6% от общего объема как на NASDAQ, так и на Нью-Йоркской фондовой бирже.

Статистический арбитраж

Другой набор HFT-стратегий в классической арбитражной стратегии может включать несколько ценных бумаг, таких как покрытый паритет процентных ставок на валютном рынке, который дает соотношение между ценами внутренней облигации, облигации, деноминированной в иностранной валюте, и спотовой ценой валюты. , и цена форвардного контракта на валюту. Если рыночные цены достаточно отличаются от цен, подразумеваемых в модели, чтобы покрыть транзакционные издержки, тогда можно совершить четыре транзакции, чтобы гарантировать безрисковую прибыль. HFT допускает аналогичные арбитражи с использованием моделей большей сложности с участием более 4 ценных бумаг. По оценкам TABB Group, годовая совокупная прибыль от арбитражных стратегий с малой задержкой в ​​настоящее время превышает 21 миллиард долларов США.

Был разработан широкий спектр статистических арбитражных стратегий, в которых торговые решения принимаются на основе отклонений от статистически значимых соотношений. Подобно рыночным стратегиям, статистический арбитраж может применяться ко всем классам активов.

Событийный арбитраж

Подмножество рисков, слияний, конвертируемых или проблемных ценных бумаг, арбитраж, который рассчитывается на конкретное событие, такое как подписание контракта, одобрение регулирующих органов, судебное решение и т. Д., Чтобы изменить соотношение цены или курса двух или более финансовых инструментов и разрешить арбитражер, чтобы получить прибыль.

Примером этого может быть арбитраж слияний, также называемый рисковым арбитражем . Арбитраж при слияниях обычно заключается в покупке акций компании, являющейся целью поглощения, при одновременном сокращении акций компании-покупателя. Обычно рыночная цена целевой компании меньше, чем цена, предлагаемая приобретающей компанией. Разница между этими двумя ценами в основном зависит от вероятности и сроков завершения поглощения, а также от преобладающего уровня процентных ставок. Ставка в арбитраже слияния заключается в том, что такой спред в конечном итоге будет равен нулю, если и когда слияние будет завершено. Риск заключается в том, что сделка «сорвется» и спрэд значительно расширится.

Спуфинг

Одна стратегия, которую использовали некоторые трейдеры, которая была запрещена, но, вероятно, продолжается, называется спуфинг. Это акт размещения ордеров, чтобы создать впечатление о желании купить или продать акции, без намерения позволить исполнению ордера для временного манипулирования рынком с целью покупки или продажи акций по более выгодной цене. Это делается путем создания лимитных ордеров за пределами текущей цены покупки или продажи, чтобы изменить цену, сообщаемую другим участникам рынка. Затем трейдер может размещать сделки на основе искусственного изменения цены, а затем отменять лимитные ордера до их исполнения.

Предположим, трейдер желает продать акции компании с текущим бидом 20 долларов и текущим предложением 20,20 доллара. Трейдер разместит ордер на покупку по цене 20,10 доллара, все еще на некотором расстоянии от аска, поэтому он не будет исполнен, а ставка 20,10 доллара будет считаться лучшей национальной ценой предложения и лучшей ценой предложения предложения. Затем трейдер исполняет рыночный ордер на продажу акций, которые он хотел продать. Поскольку лучшая цена предложения - это искусственная заявка инвестора, маркет-мейкер заполняет заявку на продажу по цене 20,10 доллара, что позволяет повысить цену продажи на 0,10 доллара за акцию. Впоследствии трейдер отменяет свой лимитный ордер на покупку, которую он никогда не собирался совершать.

Цитатная начинка

Наполнение котировок - это тактика, используемая злонамеренными трейдерами, которая включает в себя быстрый ввод и снятие большого количества заказов в попытке наводнить рынок, тем самым получая преимущество перед более медленными участниками рынка. Быстро размещаемые и отмененные ордера вызывают поток рыночных данных, на которые полагаются обычные инвесторы, чтобы задержать котировки цен, пока происходит наполнение. Фирмы HFT извлекают выгоду из проприетарных каналов с большей пропускной способностью и самой производительной инфраструктуры с минимальной задержкой. Исследователи показали, что высокочастотные трейдеры могут получать прибыль за счет искусственно вызванных задержек и арбитражных возможностей, возникающих в результате наполнения котировок.

Торговые системы с малой задержкой

Задержка, вызванная сетью, синоним задержки, измеряемая как задержка в одном направлении или время приема-передачи, обычно определяется как время, необходимое для перемещения пакета данных из одной точки в другую. Торговля с малой задержкой относится к системам алгоритмической торговли и сетевым маршрутам, используемым финансовыми учреждениями при подключении к фондовым биржам и сетям электронной связи (ECN) для быстрого выполнения финансовых транзакций. Большинство HFT-фирм зависят от выполнения своих торговых стратегий с малой задержкой. Джоэл Хасбрук и Гидеон Саар (2013) измеряют задержку на основе трех компонентов: время, необходимое (1) для того, чтобы информация достигла трейдера, (2) алгоритмы трейдера для анализа информации и (3) сгенерированные действия для достижения обмен и внедрение. На современном электронном рынке (около 2009 г.) время обработки сделок с малой задержкой оценивалось как менее 10 миллисекунд, а сверхмалое время задержки - менее 1 миллисекунды.

Трейдеры с малой задержкой зависят от сетей со сверхмалой задержкой . Они получают прибыль, предоставляя информацию, такую ​​как конкурирующие заявки и предложения, своим алгоритмам на микросекунды быстрее, чем их конкуренты. Революционный прорыв в скорости привело к необходимости для компаний , чтобы в режиме реального времени, совместного размещения торговой платформы для выгоды от реализации стратегии высоких частот. Стратегии постоянно меняются, чтобы отражать тонкие изменения на рынке, а также бороться с угрозой обратной разработки стратегии конкурентами. Это связано с эволюционным характером алгоритмических торговых стратегий - они должны уметь адаптироваться и разумно торговать, независимо от рыночных условий, что предполагает достаточную гибкость, чтобы противостоять широкому спектру рыночных сценариев. В результате значительная часть чистого дохода фирм тратится на исследования и разработки этих автономных торговых систем.

Реализация стратегии

Большинство алгоритмических стратегий реализовано с использованием современных языков программирования, хотя некоторые по-прежнему реализуют стратегии, разработанные в виде электронных таблиц. Все чаще алгоритмы, используемые крупными брокерскими компаниями и управляющими активами, записываются на язык определения алгоритмической торговли ( FIXatdl ) протокола FIX , который позволяет фирмам, получающим заказы, точно указывать, как должны быть выражены их электронные приказы. Ордера, созданные с использованием FIXatdl, могут затем передаваться из систем трейдеров по протоколу FIX. Базовые модели могут полагаться всего лишь на линейную регрессию, в то время как более сложные теоретико-игровые модели и модели распознавания или прогнозирования также могут использоваться для начала торговли. Для создания этих моделей использовались более сложные методы, такие как цепь Маркова Монте-Карло .

Проблемы и события

Было показано, что алгоритмическая торговля, помимо других преимуществ, существенно улучшает ликвидность рынка . Однако повышение производительности, вызванное алгоритмической торговлей, встречает сопротивление брокеров-людей и трейдеров, сталкивающихся с жесткой конкуренцией со стороны компьютеров.

Киборг финансы

Технологические достижения в области финансов, особенно в том, что касается алгоритмической торговли, увеличили финансовую скорость, возможности подключения, охват и сложность, одновременно уменьшив его человечность. Компьютеры с программным обеспечением, основанным на сложных алгоритмах, заменили людей во многих функциях в финансовой индустрии. Финансы по сути становятся отраслью, в которой машины и люди разделяют доминирующие роли - превращая современные финансы в то, что один ученый назвал «финансами киборгов».

Обеспокоенность

В то время как многие эксперты хвалят преимущества инноваций в компьютеризованной алгоритмической торговле, другие аналитики выражают озабоченность по поводу конкретных аспектов компьютеризированной торговли.

«Обратной стороной этих систем является их« черный ящик » , - сказал г-н Уильямс. «У трейдеров есть интуитивное чувство того, как устроен мир. Но с этими системами вы вливаете кучу цифр, и что-то выходит на другом конце, и не всегда интуитивно или понятно, почему черный ящик зацепился за определенные данные или отношения».

«Управление финансовых услуг внимательно следит за развитием торговли методом черного ящика. В своем годовом отчете регулирующий орган отметил огромные преимущества эффективности, которые новая технология приносит на рынок. на сложных технологиях и моделировании возрастает риск того, что сбой системы может привести к остановке бизнеса ».

Министр финансов Великобритании лорд Майнерс предупредил, что компании могут стать «игрушками» спекулянтов из-за автоматической высокочастотной торговли. Лорд Майнерс сказал, что этот процесс рискует разрушить отношения между инвестором и компанией.

Другие проблемы включают техническую проблему задержки или задержки в получении котировок трейдерам, безопасность и возможность полного отказа системы, ведущего к краху рынка .

«Goldman тратит на это десятки миллионов долларов. У них больше людей, работающих в области технологий, чем людей на торговом столе ... Природа рынков кардинально изменилась».

1 августа 2012 года Knight Capital Group столкнулась с технологической проблемой в своей автоматической торговой системе, что привело к убыткам в размере 440 миллионов долларов.

Эта проблема была связана с установкой Knight торгового программного обеспечения и привела к тому, что Knight отправил на рынок множество ошибочных заявок на ценные бумаги, зарегистрированные на NYSE. Это программное обеспечение было удалено из систем компании. ... Ошибочные заказы не оказали негативного воздействия на клиентов , и проблема программного обеспечения ограничивалась маршрутизацией определенных котируемых на бирже акций на NYSE. Компания Knight полностью отказалась от своей ошибочной торговой позиции, что привело к реализованным убыткам до налогообложения в размере около 440 миллионов долларов.

Было показано, что алгоритмическая и высокочастотная торговля способствовали волатильности во время внезапного обвала 6 мая 2010 года, когда промышленный индекс Доу-Джонса упал примерно на 600 пунктов только для того, чтобы восстановить эти потери в течение нескольких минут. В то время это было второе по величине точечное колебание, 1010,14 пункта, и самое крупное однодневное падение, 998,5 пункта, на дневной основе в истории Dow Jones Industrial Average.

Недавние улучшения

Новости финансового рынка теперь форматируются такими фирмами, как Need To Know News, Thomson Reuters , Dow Jones и Bloomberg , чтобы их можно было читать и продавать с помощью алгоритмов.

«Компьютеры сейчас используются для создания новостей о доходах компании или экономической статистики по мере их выпуска. И эта почти мгновенная информация формирует прямую подачу на другие компьютеры, которые торгуют новостями».

Алгоритмы не просто торгуют простыми новостями, но также интерпретируют более трудные для понимания новости. Некоторые фирмы также пытаются автоматически назначать сантименты (принятие решения о хороших или плохих новостях) новостям, чтобы автоматическая торговля могла работать непосредственно с новостями.

«Все чаще люди смотрят на все формы новостей и строят на их основе собственные индикаторы полуструктурированным способом, - сказал Роб Пассарелла, глобальный директор по стратегии Dow Jones Enterprise Media Group, поскольку они постоянно ищут новые торговые преимущества. Его фирма предоставляет трейдерам как новостную ленту с малой задержкой, так и новостную аналитику. Пассарелла также указал на новое академическое исследование, которое проводится в отношении того, в какой степени частые поисковые запросы в Google по различным акциям могут служить индикаторами торговли, на потенциальное влияние различных фраз и слов, которые могут появляться в заявлениях Комиссии по ценным бумагам и биржам, а также на последнюю волну онлайн-сообществ. посвящен тематике биржевой торговли.

«Рынки по своей природе - разговоры, выросшие из кофеен и таверн», - сказал он. Таким образом, способ создания разговоров в цифровом обществе также будет использоваться для преобразования новостей в сделки, сказал Пассарелла.

«Существует реальная заинтересованность в переносе процесса интерпретации новостей с людей на машины», - говорит Кирсти Суутари, глобальный бизнес-менеджер по алгоритмической торговле Reuters. «Все больше наших клиентов находят способы использовать новостной контент, чтобы зарабатывать деньги».

Примером важности скорости сообщения новостей для алгоритмических трейдеров была рекламная кампания Dow Jones (выступления включали страницу W15 The Wall Street Journal от 1 марта 2008 г.), утверждающую, что их служба превзошла другие службы новостей на две секунды в отчетности. снижение процентной ставки Банком Англии.

В июле 2007 года Citigroup , которая уже разработала свои собственные торговые алгоритмы, заплатила 680 миллионов долларов за Automated Trading Desk, 19-летнюю фирму, которая торгует примерно 200 миллионами акций в день. Citigroup ранее купила Lava Trading и OnTrade Inc.

В конце 2010 года Управление науки Великобритании инициировало Форсайт- проект по исследованию будущего компьютерной торговли на финансовых рынках, возглавляемый Дамой Кларой Фурс , бывшим генеральным директором Лондонской фондовой биржи, а в сентябре 2011 года проект опубликовал свои первые результаты в форма рабочего документа из трех глав, доступного на трех языках, вместе с 16 дополнительными документами, которые предоставляют подтверждающие доказательства. Все эти результаты являются авторами или соавторами ведущих ученых и практиков и были подвергнуты анонимной экспертной оценке. В опубликованном в 2012 году исследовании Foresight были выявлены проблемы, связанные с периодической неликвидностью, новыми формами манипулирования и потенциальными угрозами стабильности рынка из-за ошибочных алгоритмов или чрезмерного трафика сообщений . Тем не менее, отчет также подвергся критике за принятие «стандартных аргументов в пользу HFT» и за связь членов консультативной группы с индустрией HFT.

Архитектура системы

Традиционная торговая система состоит в основном из двух блоков: один получает рыночные данные, а другой отправляет запрос ордера на биржу. Однако систему алгоритмической торговли можно разделить на три части:

  1. Обмен
  2. Сервер
  3. Приложение

Биржи предоставляют данные в систему, которые обычно состоят из последней книги заказов, объема торгов и цены последней сделки (LTP) скрипта. Сервер, в свою очередь, получает данные, одновременно выступая в качестве хранилища для исторической базы данных. Данные анализируются на стороне приложения, где торговые стратегии поступают от пользователя и могут быть просмотрены в графическом интерфейсе . Как только заказ сформирован, он отправляется в систему управления заказами (OMS), которая, в свою очередь, передает его на биржу.

Постепенно устаревшая архитектура алгоритмических систем с высокой задержкой заменяется более новыми, современными сетями с высокой инфраструктурой и низкой задержкой . Механизм комплексной обработки событий (CEP), который лежит в основе принятия решений в торговых системах на основе алгоритмов, используется для маршрутизации ордеров и управления рисками.

С появлением протокола FIX (Обмен финансовой информацией) соединение с различными пунктами назначения стало проще, а время выхода на рынок сократилось, когда дело доходит до соединения с новым пунктом назначения. При наличии стандартного протокола интеграция сторонних поставщиков для каналов данных больше не является обременительной.

Автоматизированное управление

Автоматизированная торговля должна осуществляться под автоматическим контролем, поскольку ручное вмешательство слишком медленно или поздно для торговли в реальном времени в масштабе микро- или миллисекунд. Таким образом, торговый отдел или фирма должны разработать надлежащие автоматизированные системы контроля для учета всех возможных типов рисков, начиная от основных рисков капитала, грубых ошибок, кредитных рисков контрагента, торговых стратегий, нарушающих рынок, таких как спуфинг или наслоение, до клиентских рисков. вредит несправедливой интернализации или чрезмерному использованию токсичных темных бассейнов.

Регулирующие органы рынка, такие как Банк Англии и Европейское управление по ценным бумагам и рынкам , опубликовали надзорное руководство, конкретно касающееся контроля рисков алгоритмической торговой деятельности, например SS5 / 18 Банка Англии и MIFID II .

В ответ на это также возросла академическая или производственная деятельность, посвященная контролю над алгоритмической торговлей.

Последствия

Одним из наиболее ироничных выводов академических исследований алгоритмической торговли может быть то, что отдельные трейдеры вводят алгоритмы, чтобы сделать общение более простым и предсказуемым, в то время как рынки в конечном итоге становятся более сложными и более неопределенными. Поскольку торговые алгоритмы следуют локальным правилам, которые либо реагируют на запрограммированные инструкции, либо на выученные шаблоны, на микроуровне их автоматическое и реактивное поведение делает определенные части динамики коммуникации более предсказуемыми. Однако на макроуровне было показано, что общий возникающий процесс становится более сложным и менее предсказуемым. Этот феномен характерен не только для фондового рынка, и он также был обнаружен с помощью ботов-редакторов в Википедии.

Хотя его развитие могло быть вызвано уменьшением размеров сделок, вызванным десятичной системой, алгоритмическая торговля еще больше уменьшила размеры сделок. Работа, которую раньше выполняли люди-трейдеры, переключается на компьютеры. Скорость компьютерных соединений, измеряемая в миллисекундах и даже микросекундах , стала очень важной.

Более полностью автоматизированные рынки, такие как NASDAQ, Direct Edge и BATS (ранее аббревиатура от Better Alternative Trading System) в США, получили долю рынка за счет менее автоматизированных рынков, таких как NYSE. Эффект масштаба в электронной торговле способствовал снижению комиссионных и сборов за обработку торговых операций, а также способствовал международным слияниям и консолидации финансовых бирж .

Между биржами растет конкуренция за самое быстрое время обработки для завершения сделок. Например, в июне 2007 года Лондонская фондовая биржа запустила новую систему под названием TradElect, которая обещает в среднем 10 миллисекунд времени обработки от размещения заказа до окончательного подтверждения и может обрабатывать 3000 заказов в секунду. С тех пор конкурентные биржи продолжали сокращать задержку, обеспечивая время обработки в 3 миллисекунды. Это имеет большое значение для высокочастотных трейдеров, потому что они должны попытаться точно определить последовательные и вероятные диапазоны производительности данных финансовых инструментов. Эти профессионалы часто имеют дело с версиями фондовых индексов, такими как E-mini S&P, потому что они стремятся к согласованности и снижению рисков наряду с максимальной эффективностью. Они должны фильтровать рыночные данные для работы в своем программном обеспечении, чтобы в момент размещения стоп-лоссов и / или фиксации прибыли было наименьшее время задержки и наибольшая ликвидность. При высокой волатильности на этих рынках это становится сложным и потенциально нервным делом, когда небольшая ошибка может привести к большим убыткам. Данные об абсолютной частоте играют важную роль в разработке заранее запрограммированных инструкций трейдера.

В США расходы на компьютеры и программное обеспечение в финансовой индустрии увеличились до 26,4 миллиарда долларов в 2005 году.

Алгоритмическая торговля привела к смене типов сотрудников, работающих в финансовой сфере. Например, многие физики вошли в финансовую отрасль в качестве количественных аналитиков. Некоторые физики даже начали проводить исследования в области экономики в рамках докторских исследований. Это междисциплинарное движение иногда называют эконофизикой . Некоторые исследователи также отмечают «культурный разрыв» между сотрудниками фирм, в основном занимающихся алгоритмической торговлей, и традиционными инвестиционными менеджерами. Алгоритмическая торговля стимулировала повышенное внимание к данным и уменьшила акцент на исследованиях со стороны продаж.

Стандарты связи

Алгоритмические сделки требуют передачи значительно большего количества параметров, чем традиционные рыночные и лимитные ордера. Трейдер на одном конце (« сторона покупки ») должен позволить своей торговой системе (часто называемой « системой управления ордерами » или « системой управления исполнением ») понимать постоянно увеличивающийся поток новых типов алгоритмических ордеров. Затраты на исследования и разработки и другие затраты на создание сложных новых типов алгоритмических заказов, а также на инфраструктуру исполнения и маркетинговые затраты на их распределение довольно значительны. Что было необходимо, так это способ, которым маркетологи (« сторона продажи ») могли бы выражать алгоритмические приказы в электронном виде, чтобы трейдеры на стороне покупателя могли просто добавить новые типы ордеров в свою систему и были готовы торговать ими без постоянного кодирования пользовательских экранов ввода новых ордеров. каждый раз.

FIX Protocol - это торговая ассоциация, которая публикует бесплатные открытые стандарты в области торговли ценными бумагами. Язык FIX был первоначально создан Fidelity Investments, и в состав членов ассоциации входят практически все крупные и многие средние и мелкие брокерские дилеры, банки денежного центра, институциональные инвесторы, паевые инвестиционные фонды и т. Д. Это учреждение доминирует в установлении стандартов в предторговых и торговых областях сделки с ценными бумагами. В 2006–2007 годах несколько членов собрались вместе и опубликовали проект стандарта XML для выражения типов алгоритмического порядка. Стандарт называется FIX Algorithmic Trading Definition Language ( FIXatdl ).

Смотрите также

Примечания

использованная литература

внешние ссылки

Внешнее видео
значок видео Как алгоритмы формируют наш мир , TED (конференция)