Алгоритмическая торговля - Algorithmic trading


Из Википедии, свободной энциклопедии

Алгоритмическая торговля является способом выполнения большого заказа (слишком большим , чтобы заполнить все сразу) с помощью автоматизированных предварительно запрограммированных торговых инструкций , учитывающих таких переменных, как время, цена и объем , чтобы отправить небольшие кусочки заказа (детские заказы) из на рынок в течение долгого времени. Они были разработаны таким образом , что трейдеры не должны постоянно следить запас и повторно отправить эти кусочки вручную. Популярная "Algos" включает Процент тома, с привязкой, VWAP, TWAP, Недобор Реализации, Target Закрыть. В двадцать первом веке, алгоритмическая торговля набирает обороты с розничных и институциональных трейдеров. Алгоритмическая торговля не является попытка сделать торговую прибыль. Это просто способ минимизировать затраты, влияние на рынок и риск в исполнении заказа. Он широко используется в инвестиционных банках , пенсионные фонды , паевые инвестиционные фонды и хедж - фонды , так как эти институциональные трейдеры должны выполнять крупные заказы на рынках , которые не могут поддерживать все размеры сразу.

Этот термин также используется для обозначения автоматизированной торговой системы . Они действительно имеют целью получение прибыли. Также известен как черный ящик торговли , они охватывают торговые стратегии , которые в значительной степени зависят от сложных математических формул и компьютерных программ с высокой скоростью.

Такие системы работают стратегии , включая рынок решений , между рынком распространения, арбитраж , или чистой спекуляции , такие как тенденции следующего . Многие попадают в категорию высокочастотной торговли (HFT), которые характеризуются высокой текучестью и высокими коэффициентами порядка в торговли. В результате, в феврале 2012 года, Комиссия по торговле товарными фьючерсами (CFTC) сформировал специальную рабочую группу , которая включала ученых и экспертов отрасли , чтобы сообщить CFTC о том , как лучше определить HFT. Стратегии HFT используют компьютеры , которые делают сложные решения , чтобы инициировать заказы на основе информации, полученной в электронном виде , до того человека трейдеры способны обрабатывать информацию , они наблюдают. Алгоритмическая торговля и HFT привели к резкому изменению рыночной микроструктуры , в частности , в том , как ликвидность обеспечиваются.

Символические примеры

Прибыльность прогнозы со стороны TABB Group, в индустрии финансовых услуг исследовательской компании, на акции HFT промышленности США были США $ 1,3 млрд без учета расходов на 2014 год , значительно вниз от максимума US $ 21 млрд , что 300 фирм ценных бумаг и хедж - фонды , которые затем специализируются на этот тип торговли взял прибыли в 2008 году, которую авторы тогда называли «относительно небольшой» и «удивительно скромным» по сравнению с общим объемом торгов рынка. В марте 2014 года Virtu Financial , высокочастотная торговая фирма, сообщила , что в течение пяти лет фирма в целом была прибыльной на 1277 из - за 1278 торговых дней, теряя деньги только один день, эмпирически продемонстрировать закон больших чисел пользу торговли тысяч до миллионов крошечного, с низким уровнем риском и низкими краевых торги каждый торгового дня.

Алгоритмическая торговля. Доля объема рынка.

Треть всех Европейский Союз и Соединенные Штаты фондовых торгов в 2006 году была вытеснена с помощью автоматических программ или алгоритмов. В 2009 году исследования свидетельствуют о HFT фирмы составили 60-73% от всего объема торгов США капитала, с тем число падения до примерно 50% в 2012 г. В 2006 году на Лондонской фондовой бирже , более 40% всех заказов были введены алгоритмические трейдеры, с 60% , предсказанные на 2007 год американские рынки и европейские рынки , как правило , имеют более высокий процент алгоритмических сделок , чем на других рынках, и оценки за 2008 диапазон , как высокий , как 80% доли на некоторых рынках. Иностранные рынки обмена также активно алгоритмической торговли (около 25% заказов в 2006 году). Фьючерсные рынки считаются довольно легко интегрировать в алгоритмической торговли, при этом около 20% от объема вариантов , как ожидается, будет генерируемые компьютером на 2010 Bond рынки движутся в сторону более широкого доступа к алгоритмических трейдеров.

Алгоритмической торговли и HFT были предметом многочисленных публичных дебатов , поскольку США по ценным бумагам и биржам и Комиссия по торговле товарными фьючерсами говорится в отчетах , что алгоритмическая торговля Введенное взаимный фонд компании вызвало волну продаж , что привело к 2010 Flash Crash , Те же отчеты нашли стратегию HFT , возможно, способствовала последующей нестабильности, быстро вытягивая ликвидность с рынка. В результате этих событий, Dow Jones Industrial Average потерпел второе по величине точки внутридневной свинг когда - либо к этой дате, хотя цены быстро восстановились. (См список крупнейших ежедневных изменений в Dow Jones Industrial Average .) Рапорт июля 2011 Международной организации комиссий по ценным бумагам (IOSCO), международный орган регулирования рынка ценных бумаг, пришел к выводу , что в то время как «алгоритмы и технологии HFT были использованы рынке участникам управлять их торговли и риска, их использование было также ясно фактором, способствующим флэш аварии события 6 мая 2010 года» Тем не менее, другие исследователи пришли к другому выводу. Один 2010 исследование показало , что HFT существенно не изменяет торговый инвентарь во Flash Crash. Некоторая алгоритмическая торговля впереди индексного фонд РЕБАЛАНСИРОВАНИЯ переводов прибыли от инвесторов.

история

Компьютеризация потока заказов на финансовых рынках началась в начале 1970 - х лет, с некоторыми достопримечательностями являются введением Нью - Йоркская фондовая биржа системы «s„обозначаются порядок выполнения работ“(DOT, а позже SuperDOT ), который маршрутизируемая заказы в электронном виде правильную торговли пост, который выполняется вручную. «Открытие автоматизированной системы отчетности» (гребки) помог специалист в определении рыночной клиринговой цены открытия (SOR, смарт заказа маршрутизации).

Торговая программа определяется Нью - Йоркской фондовой бирже , как для того , чтобы купить или продать 15 или более акций на сумму более $ 1 миллионов всего. На практике это означает , что все программные торги вводятся с помощью компьютера. В 1980 году торговая программа стала широко использоваться в торговле между S & P 500 акций и фьючерсных рынках.

В наличии индекса арбитража трейдер покупает (или продает) контракт фьючерсы на фондовые индексы , такие как S & P 500 фьючерсы и продает (или покупает) портфель до 500 акций (может быть гораздо меньше , репрезентативный подмножество) на NYSE сопоставляется фьючерсы торговли. Торговая программа на NYSE будет предварительно запрограммированной в компьютер для автоматического ввода заказа в систему маршрутизации электронного заказа на NYSE в то время , когда цена фьючерсов и фондовые индексы были достаточно далеко друг от друга , чтобы получить прибыль.

Примерно в то же время страховой портфель был разработан , чтобы создать синтетический опцион на портфель акций путем динамического торгов фьючерсы на фондовые индексы в соответствии с компьютерной моделью , основанной на Блэка-Шоулза модели ценообразования опционов.

Обе стратегии, часто просто сосредоточенных вместе , как «программа торговли», были обвинены многими людьми (например , с помощью отчета Brady ) для усугубления или даже начать обвал фондового рынка 1987 . Тем не менее , влияние компьютера приводом торговли на фондовом рынке аварий неясно и широко обсуждается в научном сообществе.

Финансовые рынки с полностью электронным исполнением и аналогичных сетей электронной связи , разработанных в конце 1980 - х и 1990 - х годов. В США, десятичные денежной системе , которая изменила минимальный размер клеща от 1/16 доллара (US $ 0,0625) до $ 0,01 за акцию США в 2001 году, возможно , способствовали алгоритмической торговле , как это изменило рыночную микроструктуру , позволяя меньшие различия между заявкой и предлагают цены, уменьшая торговые преимущества маркет-мейкеров, тем самым увеличивая рыночную ликвидность .

Это увеличение рыночной ликвидности привело к институциональным трейдерам раскалывается заказы в соответствии с компьютерными алгоритмами , чтобы они могли выполнять заказы по лучшей средней цене. Эти средние контрольные показатели цен измеряются и рассчитываются с помощью компьютеров пути применения взвешенных по времени средней цены или более , как правило , по объему средневзвешенной цены .

Все кончено. Торговли, которая существовала в течение столетий умерли. У нас есть электронный рынок сегодня. Это настоящее. Это будущее.

Роберт Greifeld , NASDAQ генеральный директор, апрель 2011

Дальнейшее поощрение принятия алгоритмической торговли на финансовых рынках пришел в 2001 году , когда команда IBM исследователей опубликовала доклад на Международной совместной конференции по искусственному интеллекту , где 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 была модифицированная версия алгоритма «GD» изобрел Стивен Gjerstad и Джон Dickhaut в 1996/7; ZIP алгоритм был изобретен в HP по Dave Cliff (профессор) в 1996 г. В своей статье, команда IBM написал , что финансовые последствия их результатов , показывающих MGD и ЗИП превосходя человека трейдеров»... может быть измерена в миллиарды долларов ежегодно "; бумага IBM генерироваться международных СМИ.

Как открыли более электронные рынки, были введены другие алгоритмические торговые стратегии. Эти стратегии более легко реализованы с помощью компьютеров, потому что машины могут быстрее реагировать на временную недооценку и изучить цены от нескольких рынков одновременно. Например, Хамелеон (разработанный BNP Paribas ), Stealth (разработанный Deutsche Bank ), Sniper и Guerilla (разработанный Credit Suisse ), арбитраж , статистический арбитраж , трендом , а значит реверсии .

Этот тип торговли , что является движущей силой нового спроса на низкой близости латентного хостинга и подключение к глобальной сети обмена. Крайне важно , чтобы понять , что задержка при составлении стратегии для электронной торговли. Задержка относится к задержке между передачей информации из источника и приема информации в пункт назначения. Задержка есть, как нижняя граница, определяется скоростью света; это соответствует примерно 3,3 мс на 1000 километров оптического волокна . Любой сигнал , восстанавливающее или маршрутизация оборудование представляет большую задержку , чем это Lightspeed базовой линии.

Стратегии

Торговая перед индексный фонд восстановления баланса

Большинство пенсионных накоплений , таких как частные пенсионные фонды или 401 (к) и индивидуальные пенсионные счета в США, вкладываются в паевые фонды , наиболее популярными из которых являются индексные фонды , которые периодически должны «восстановить баланс» или настроить свой портфель , чтобы соответствовать новым цены и рыночная капитализация из основных ценных бумаг в акции или другом показателе , что они отслеживают. Доходы передаются от пассивных индексных инвесторов активных инвесторов, некоторые из которых являются алгоритмические трейдеры , в частности , эксплуатирующие эффект индекс восстановить баланс. Величина этих потерь , понесенных пассивных инвесторов оценивается в 21-28bp в год для S & P 500 и 38-77bp в год для Russell 2000. Джон Монтгомери из Bridgeway Capital Management говорит , что в результате «плохие доходы инвесторов» от торговли впереди взаимных фондов «слон в комнате» , что «шокирующе, люди не говорят.»

торговые пары

Пары торговли или пара торговли длинный-короткий, в идеале рынок нейтрально стратегия позволяет трейдерам получать прибыль от переходных неточностей в относительном значении близких заменителей. В отличие от случая классического арбитража, в случае торговли парами, то закон одной цены не может гарантировать сходимость цен. Это особенно верно , когда стратегия применяется к отдельным акциям - эти несовершенные заменители могут фактически расходиться до бесконечности. Теоретически длинный-короткий характер стратегии должен заставить его работать независимо от направления рынка ценных бумаг. На практике исполнение риск, постоянные и большие расхождения, а также снижение волатильности может сделать эту стратегию убыточным в течение длительного периода времени (например , 2004-7). Он принадлежит к более широким категориям статистического арбитража , торговли конвергенции , и относительной стоимости стратегий.

Дельта-нейтральные стратегии

В области финансов, дельта-нейтральная описывает портфель соответствующих финансовых ценных бумаг, в которых стоимость портфеля остается неизменной из - за небольшие изменения в стоимости базовой ценной бумаги. Такой портфель обычно содержит варианты и их соответствующие лежащие в основе ценные бумаг , таким образом, что положительная и отрицательная дельта компонента смещения, в результате чего стоимости портфеля быть относительно нечувствительна к изменениям в 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 учеными, арбитражный является операцией , которая не вовлекает отрицательный денежный поток в любой вероятностной или временном состоянии и положительный денежный поток по меньшей мере в одном состоянии; в простых терминах, это возможность получения прибыли без риска по нулевой стоимости. Пример: Один из самых популярных Arbitrage торговых возможностей играет с S & P фьючерсов и акций S & P 500. Во многих торговых дней эти два будут развиваться неравенство в ценах между двумя из них. Это происходит , когда цена акций , которые в основном торгуют на рынках NYSE и NASDAQ либо получить впереди или позади Фьючерс S & P , которые торгуются на рынке CME.

Условия для арбитража

Арбитраж возможен, когда один из трех условий:

  • То же актив не торговать по той же цене на всех рынках (далее « закон одной цены » временно нарушается).
  • Два активов с одинаковыми денежными потоками не торговать по той же цене.
  • Актив с известной цене в будущем не сегодня торговли на ее будущей цене со скидкой на безрисковой процентной ставки (или, актив не имеет незначительные затраты на хранение, как таковые, например, это условие выполняется для зерна , но не для бумаг ).

Арбитраж не просто акт покупки продукта на одном рынке и продавать его в другом по более высокой цене в более позднее время. Длинные и короткие сделки в идеале должны происходить одновременно , чтобы свести к минимуму воздействие на рыночный риск, или риск того, что цены могут меняться на одном рынке , прежде чем обе сделки будут завершены. В практическом плане это , как правило , возможно только с ценными бумагами и финансовыми продуктами , которые могут быть проданы в электронном виде , и даже тогда, когда первая нога (ы) торговли выполняется, цены в других ногах , возможно, ухудшилось, фиксируя в гарантированном потеря. Отсутствует один из ног торговли (и впоследствии того , чтобы открыть его в худшей цене) называется «исполнение риска» или , более конкретно , «нога в ногу и выход риска».

В самом простом примере, любой хороший продаются на одном рынке , должны продаваться по той же цене в другом. Трейдеры могут, например, считают , что цена пшеницы в сельскохозяйственных районах ниже , чем в городах, приобрести хорошие, и транспортировать его в другой регион , чтобы продать по более высокой цене. Этот тип цен арбитража является наиболее распространенным, но этот простой пример не учитывает стоимость транспортировки, хранения, риска и других факторов. «Правда» арбитраж требует , чтобы не было никакого рынка риска. Если ценные бумаги торгуются на более чем один обмен, арбитраж происходит путем одновременной покупки в одном и продаже на другом. Такое одновременное выполнение, если совершенные заменители участвуют, сводит к минимуму требования к капиталу, но на практике никогда не создает «самофинансирование» (свободное) положение, так как многие источники ошибочно полагают следуя теорию. До тех пор , пока существуют некоторая разница в рыночной стоимости и рискованности двух ног, капитал должен был бы быть расфасован в целях осуществления давно коротких позиций арбитража.

Значит возвращение

Средняя реверсия является математической методикой иногда используется для инвестирования на фондовом, но он может быть применен и к другим процессам. В общих чертах идея в том , что высокие и низкие цены Оба запаса являются временными, и что цена акции , как правило, имеет среднюю цену в течение долгого времени. Пример среднеквадратичного возвращаясь процесса является Орнштейн-Уленбек стохастического уравнения.

Средняя реверсия включает в себя первый идентифицирующую торговый диапазон на склад, а затем вычислениями средней цены с использованием аналитических методов, как это относится к активам, прибыль и т.д.

Когда текущая рыночная цена ниже, чем средняя цена, акция считаются привлекательной для покупки, в надежде, что цена будет расти. Когда текущая рыночная цена выше средней цены, рыночная цена, как ожидается, упадет. Другими словами, отклонения от средней цены, как ожидается, вернется к среднему значению.

Стандартное отклонение самых последних цен (например, последние 20) часто используется в качестве покупки или продажи индикатора.

услуги со отчетности (такие как Yahoo! Finance, MS Инвестора, Morningstar и т.д.), обычно предлагают скользящие средние для периодов, таких как 50 и 100 дней. В то время как услуги отчетности обеспечивают средние, выявляя высокие и низкие цены за период исследования по-прежнему необходимо.

Скальпинг

Скальпинг является обеспечение ликвидности нетрадиционными маркет - мейкерами , в результате чего трейдеры пытаются заработать (или сделать ) распространение бид-аск. Эта процедура позволяет прибыли так долго , как цена движется меньше , чем это распространение и обычно включает в себя создание и ликвидация позиции быстро, обычно в течение нескольких минут или меньше.

Маркет - мейкера в основном специализированным спекулянт. Объем рынка производитель торгует во много раз больше , чем средняя индивидуальная спекулянт и будет использовать более сложные торговые системы и технологии. Тем не менее, зарегистрированные участники рынка ценных бумаг обязаны обменные правила , предусматривающие их минимум цитата обязательств. Например, NASDAQ требует от каждого маркет - мейкера , чтобы отправить по крайней мере одна заявка и одна спросить на каком - то уровне цен, с тем, чтобы поддерживать двухстороннюю рынок для каждой акции представляли.

снижение стоимости сделки

Большинство стратегий называют алгоритмической торговли (а также алгоритмической ликвидности ищущего) попадают в категорию сокращения затрат. Основная идея заключается в том, чтобы разбить крупный заказ на небольшие заказы и размещать их на рынке в течение долгого времени. Выбор алгоритма зависит от различных факторов, с самым важной летучестью бытийной и ликвидностью акций. Например, для высоколиквидного запаса, соответствие определенного процента от общего объема заказов на складе (так называемый объемом строковых алгоритмов), как правило, хорошая стратегия, но очень неликвидные акции, алгоритмы пытаются соответствовать каждому заказу, который имеет выгодную цену ( называется алгоритмы ликвидности ищущих).

Успех этих стратегий обычно измеряется путем сравнения средней цены, при которой весь заказ был выполнен со средней ценой достигается посредством базового исполнения на тот же срок. Как правило, объем средневзвешенная цена используется в качестве ориентира. Иногда, цена исполнения также сравнивается с ценой инструмента в момент размещения заказа.

Особый класс этих алгоритмов пытается обнаружить алгоритмические или айсберги заказов на другой стороне (то есть, если вы пытаетесь купить, алгоритм будет пытаться обнаружить заказы на сторону распродажи). Эти алгоритмы называются нюхают алгоритмы. Типичным примером является «невидимости».

Некоторые примеры алгоритмов TWAP, VWAP, недостача реализации, POV, размер дисплея, ищущие ликвидности, и Stealth. Современные алгоритмы часто оптимально построены с помощью статического или динамического программирования.

Стратегии, которые относятся только к темным бассейнам

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. Эти алгоритмы или методы , которые обычно дают имена , такие как «Stealth» (разработанный Deutsche Bank), «Айсберг», «Кинжал», «Партизан», «Снайпер», «BASOR» (разработанный Quod Financial ) и «Sniffer» , Темные пулы альтернативные торговые системы , которые являются частными по своей природе, и , таким образом , не взаимодействуют с потоком общественного порядка, и искать вместо того, чтобы обеспечить ликвидность не показанные на экране большие блоки ценных бумаг. В темных бассейнах торговля происходит анонимно, при этом большинство заказов скрыты или «iceberged.» Геймеры или «акулы» вынюхивать крупные заказы от «пинговать» малых рыночных ордеров на покупку и продажу. Когда несколько небольших заказов заполнены акулы , возможно, обнаружили наличие большого iceberged порядка.

«Теперь это гонка вооружений,» сказал Эндрю Ло, директор Массачусетского технологического института «ы лаборатории финансового инжиниринга. «Каждый строит более сложные алгоритмы, и чем больше конкуренция существует, тем меньше прибыль.»

сроки рынка

Стратегии, разработанные для создания альфа рассматриваются стратегии рынка синхронизации. Эти типы стратегий разработаны с использованием методологии, которая включает в себя Backtesting, вперед тестирование и живое тестирование. Алгоритмы синхронизации рынка, как правило, используют технические показатели, такие как скользящие средние, но могут также включать в себя логику распознавания образов, реализованный с использованием конечных автоматов.

Backtesting алгоритма, как правило, первый этап и включает в себя моделирование гипотетических сделок через период данных в-образец. Оптимизация выполняется для того, чтобы определить наиболее оптимальные входы. Шаги, предпринятые для уменьшения вероятности над оптимизации может включать модификацию входов +/- 10%, schmooing входы в больших шагов, бег моделирования методом Монте-Карло и обеспечение проскальзывание и комиссии учитывается.

Форвард тестирование алгоритма является следующим этапом и включает в себя запуск алгоритма через отказ выборочных данных, установленные для обеспечения алгоритма выполняет в backtested ожидания.

Живое тестирование является заключительным этапом развития и требует от разработчика сравнения фактических живых сделок с обеими backtested и вперед протестированные моделями. Метрики по сравнению включают процент прибыльного, коэффициент прибыли, максимальную просадку и средний прирост за сделку.

Высокочастотная торговля

Как было отмечено выше, высокочастотные торговыми (HFT) является одной из форм алгоритмической торговли характеризуется высокой текучестью и высокой скоростью передачи данных от заказа до торговли. Хотя не существует единого определения HFT, среди ключевых атрибутов очень сложные алгоритмы, специализированные типы заказов, совместное расположение, очень краткосрочные инвестиционные горизонты, и высокие ставки отмены для заказов. В США, высокочастотная торговля (HFT) фирмы представляют собой 2% из приблизительно 20 000 компаний , работающих сегодня, однако на них приходится 73% от всего объема торгов акциями. По итогам первого квартала 2009 года, общая сумма активов под управлением для хедж - фондов со стратегиями HFT были США $ 141 млрд, что на 21% от их высокой. Стратегия HFT был первым сделал успешным Renaissance Technologies .

Высокочастотные фонды начали становиться особенно популярной в 2007 и 2008 годах многие фирмы HFT являются маркет - мейкеров и обеспечить ликвидность на рынке, что снизило волатильность и помогла узкая Bid-предложение распространяется делает торговлю и инвестирование дешевле для других участников рынка. HFT был предметом пристального внимания общественности , так как США по ценным бумагам и биржам и Комиссия по торговле товарными фьючерсами заявил , что и алгоритмической торговли и HFT способствовали волатильности в 2010 Flash Crash . Среди основных американских высокочастотных торговых фирм Чикаго Trading, Virtu Financial , Timber Hill, ATD, Getco и Citadel LLC .

Есть четыре основных категории стратегий HFT: рынок решений на основе потока заказов, рынок решений на основе информационных данных клеща, арбитраж событий и статистический арбитраж. Все решения портфельных распределений сделаны компьютеризированными количественные модели. Успех компьютерных стратегий во многом обусловлен их способностью одновременно обрабатывать объемы информации, то обычные человеческие торговцы не могут сделать.

Рынок решений

Рынок решений включает в себя размещение лимитный ордер на продажу (или предложение) выше текущей рыночной цены или лимита на покупку заказа (или предложения) ниже текущей цены на регулярной и постоянной основе , чтобы захватить распространение бид-аск. Automated Trading Desk, который был куплен Citigroup в июле 2007 года был активным маркет - мейкера, что составляет около 6% от общего объема на обоих NASDAQ и Нью - Йоркской фондовой бирже.

Статистический арбитраж

Другой набор стратегий HFT в классической арбитражной стратегии может включать в себя несколько ценных бумаг , таких как охватываемого паритета процентных ставок в валютном рынке , который дает соотношение между ценами на внутреннем облигации, облигации , деноминированных в иностранной валюте, спот - цена валюты и цена форвардного контракта на валюту. Если рыночные цены существенно отличаются от тех , которые подразумеваются в модели для покрытия трансакционных издержек , то четыре операций могут быть сделаны , чтобы гарантировать прибыль без риска. HFT позволяет подобные арбитражному с использованием модели повышенной сложности с участием многих более 4 ценных бумаг. По оценкам TABB Group , что годовой совокупный доход низких стратегий задержки арбитражных в настоящее время превышает US $ 21 млрд.

Широкий спектр статистических арбитражных стратегий были разработаны в результате чего торговые решения принимаются на основе отклонений от статистически значимых отношений. Как и на рынке решений стратегий, статистический арбитраж может быть применен во всех классах активов.

арбитражные события

Подмножество риска, слияние, конвертируемый или проблемного арбитража ценных бумаг, что рассчитывает на конкретное событии, например, подписание договора, регулирующий орган, решения суда и т.д., чтобы изменить цену или скорость отношение двух или более финансовых инструментов и разрешения арбитражер, чтобы получить прибыль.

Слияния арбитраж также называемый риск арбитража будет примером этого. Слияния арбитраж , как правило , состоит из покупки акций компании , которая является мишенью поглощения в то время как короткое замыкание акции приобретающего общества. Обычно рыночная цена приобретаемой компании меньше , чем цена , предложенная приобретающей компании. Спрэд между этими двумя ценами в основном зависит от вероятности и сроков присоединения завершается, а также преобладающего уровня процентных ставок. Ставку в слиянии арбитража является то , что такой разброс в конечном итоге будет равно нулю, если и когда поглощение завершено. Риск заключается в том, что сделка «разрывы» и распространение массивно расширяется.

Подделка

Одна из стратегий, которые использовали некоторые трейдеры, которые были запрещены еще, вероятно, продолжается, называется подмена. Это акт размещения заказов, чтобы создать впечатление о желании купить или продать акции, никогда не имея намерения позволить порядок выполнения временно изменить рынок, чтобы купить или продать акции по более выгодной цене. Это делается путем создания лимитных ордеров за пределами текущего спроса или предложений цены изменить заявленную цену других участников рынка. Трейдер может впоследствии размещать сделки на основе искусственного изменения в цене, то отмена предельных заказов, прежде чем они будут выполнены.

Предположим, трейдер хочет продать акции компании с текущей ставкой в ​​размере $ 20 и ток попросишь $ 20,20. Трейдер бы разместить заказ на покупку на $ 20,10, еще некоторое расстояние от спросить, чтобы она не будет выполнена, и $ 20,10 ставка сообщаются как Национальный Best Bid и предлагают лучшие цены предложения. Трейдер затем выполняет заказ на рынок для продажи акций они хотели продать. Поскольку лучшая цена предложения искусственна ставка инвестора, маркет-мейкер выполняет заказ продажи на $ 20,10, что позволяет за $ 0,10 более высокую цену продажи на акцию. Трейдер впоследствии отменяет их лимитный ордер на покупку, он никогда не имел намерения завершить.

Цитата начинка

Quote начинка является тактикой, используемыми злоумышленников трейдеров, которые включают в себя быстро въезжающие и снятии большого количества заказов в попытке наводнить рынок, тем самым получить преимущество над медленными участниками рынка. Быстро помещенные и отмененные заказы вызывают рыночные данные каналы, что обычные инвесторы полагаются на оттянуть котировки цен, а начинка происходит. HFT фирмы выигрывают от собственных, кормов высокой емкости и наиболее способной, низкой латентности инфраструктуры. Исследователи показали, высокочастотные трейдеры могут получать прибыль от искусственно индуцированных латентности и арбитражных возможностей, которые являются результатом цитаты начинки.

торговые системы с низким временем ожидания

Сеть-индуцированная задержка, синоним задержки, задержка измеряется в одну стороны или время обхода, обычно определяются как, сколько времени оно принимает для пакета данных, чтобы перемещаться из одной точки в другую. Низкая торговая задержка относится к алгоритмических торговых систем и сетевых маршрутов, используемых финансовыми учреждениями, соединяющихся с фондовых бирж и электронных сетей связи (ECN) быстро выполняют финансовые операции. Большинство HFT фирм зависит от низкой латентности исполнения своих торговых стратегий. Джоэл Hasbrouck и Гидеон Саар (2013) мера время ожидания на основе три составляющие: время, необходимое для 1) информации для достижения трейдера, 2) алгоритмы трейдера анализировать информацию, и 3) генерируемые действия, чтобы достичь обмена и получить реализованы. В современном электронном рынке (ок 2009), время обработки торговли с низкой задержкой была квалифицирована как под 10 миллисекунд, и ультра-низкой латентностью, как до 1 миллисекунды.

Трейдеры с низким уровнем задержки зависят от сверхнизких сетей латентности . Они прибыли путем предоставления информации, такие как конкурирующие заявки и предложения, их алгоритмы микросекунд быстрее , чем их конкуренты. Революционный прорыв в скорости привело к необходимости для компаний , чтобы в режиме реального времени, совместного размещения торговой платформы , чтобы извлечь выгоду из реализации стратегии высоких частот. Стратегии постоянно изменяется , чтобы отразить тонкие изменения на рынке, а также для борьбы с угрозой стратегии быть обратной инженерии конкурентов. Это связанно с эволюционной природой алгоритмических торговых стратегий - они должны быть в состоянии адаптироваться и торговля разумно, независимо от рыночных условий, что предполагает быть достаточно гибким , чтобы выдерживать широкий спектр рыночных сценариев. В результате, значительная часть чистого дохода от фирм тратятся на R & D этих автономных торговых систем.

реализация стратегии

Большинство алгоритмических стратегий реализуются с использованием современных языков программирования, хотя некоторые из них до сих пор реализовать стратегии , разработанные в электронных таблицах. Все чаще используются алгоритмы крупных маклерств и управляющих активами написаны к протоколу FIX в алгоритмической торговле Определением языка ( FIXatdl ), что позволяет компании получать заказы точно указать , как их электронные заказы должны быть выражены. Заказы , построенные с использованием FIXatdl затем могут быть переданы из системы трейдеров через протокол FIX. Базовые модели могут рассчитывать на всего лишь в виде линейной регрессии, в то время как более сложные игры теоретико-и распознавание образов или прогностические модели также могут быть использованы для начала торговли. Более сложные методы , такие как цепь Маркова Монте - Карло были использованы для создания этих моделей.

Проблемы и события

Алгоритмическая торговля была показана , существенно повысить ликвидность рынка среди других преимуществ. Тем не менее, повышение производительности труда , принесенное алгоритмической торговля было противостояли человеку брокеры и трейдеры сталкиваются с жесткой конкуренцией со стороны компьютеров.

Киборг финансы

Технологический прогресс в области финансов, особенно те, которые касаются алгоритмической торговли, увеличили финансовую скорость, связь, достичь, и сложность при одновременном снижении его человечности. Компьютеры, работающие под программное обеспечение на основе сложных алгоритмов заменили людей во многих функций в финансовой сфере. Финансы в основном становятся промышленностью, где машина и люди разделяют доминирующие роли - трансформации современных финансов в то, что один ученый назвал, «киборг финансы.»

Обеспокоенность

Хотя многие эксперты восхваляют преимущество инноваций в компьютеризированной алгоритмической торговле, другие аналитики выразили озабоченность в связи с конкретными аспектами компьютеризированной торговли.

«Недостаток этих систем является их черным ящиком -ness,» сказал г - н Уильямс. «Трейдеры имеют интуитивные чувства , как устроен мир. Но с этими системами , вы льете в куче цифр, а что - то выходит с другой стороны, и это не всегда интуитивно или понятно , почему черный ящик запертым на определенные данные или отношения.»

«The Financial Services Authority был внимательно следит по развитию черной торговли коробкой. В своем ежегодном докладе регулятор отметил на большие преимуществах эффективности , что новая технология приносит на рынок. Но он также отметил, что«большую зависимость на современных технологиях и моделировании приносит с собой большим риском , что отказ системы может привести к прерыванию бизнеса»«.

Казначейство Великобритании министр лорд Myners предупредил , что компании могут стать «игрушкой» спекулянтов из - за автоматической торговли высоких частот. Лорд Myners сказал , что процесс рисковал разрушает отношения между инвестором и компанией.

Другие проблемы включают в себя техническую проблему задержки или задержки в получении котировки трейдеров, безопасность и возможность полного отказа системы , приводящем к аварии на рынке .

«Goldman тратит десятки миллионов долларов на эти вещи. Они имеют больше людей, работающих в своей области технологии, чем люди на торговом столе ... Природа рынков резко изменилась.»

С 1 августа 2012 Knight Capital Group пережила выпуск технологии в своей автоматизированной торговой системе, что привело к потере $ 440 миллионов долларов .

Этот вопрос был связан с установкой Рыцарским торгового программного обеспечения и в результате Рыцаря отправки многочисленных ошибочных заказов в NYSE-перечисленных ценных бумаг на рынке. Это программное обеспечение было удалено из системы компании. [..] Клиенты не были негативно влияют ошибочные заказы, а выпуск программного обеспечения ограничивается маршрутизацией определенных котируемых акций на NYSE. Knight торговал из всей своей ошибочной торговой позиции, что привело к реализованным до налогообложения потери приблизительно 440 миллионов $.

Алгоритмический и высокочастотная торговля показали, способствовали волатильность в течение 6 мая 2010 Flash Crash, когда Dow Jones Industrial Average погружен только около 600 точек, чтобы восстановить эти потери в течение нескольких минут. В то время это был второй по величине точка качания, 1,010.14 пункта, а самый большой спад один день точка, 998,5 очка, на внутридневной основе в Dow Jones Industrial Average истории.

Последние достижения

Финансовые новости рынка теперь отформатирован таких фирм, как нужно знать Новости, Thomson Reuters , Dow Jones и Bloomberg , чтобы читать и торговал на с помощью алгоритмов.

«Компьютеры в настоящее время используется для создания новостей о доходах компаний результатах или экономической статистике, поскольку они освобождены. И это почти мгновенная информация образует прямую подачу в другие компьютеры, которые торгуют на новостях.»

Алгоритмы не просто торговать на простых новостях , но и интерпретировать более трудно понять , новости. Некоторые фирмы также пытаются автоматически присвоят настроения (решение , если новость хорошая или плохая) для новостей , так что автоматизированная торговля может работать непосредственно на сюжете новостей.

«Все чаще люди смотрят на все виды новостей и строить свои собственные индикаторы вокруг него полуструктурированного образом,» поскольку они постоянно ищут новые торговые преимущества, говорит Роб Passarella, глобальный директор по стратегии Dow Jones Enterprise Media Group. Его фирма обеспечивает как низкий канал новостей латентности и новости аналитики для трейдеров. Passarella также указал на новые научные исследования проводятся по той степени, в которой частые Google поиск по различным акциям могут служить в качестве торговых показателей, потенциальное воздействие различных слов и фраз, которые могут появиться в отчетности по ценным бумагам и биржам и последняя волна интернет-сообществ посвященный биржевая торговля темы.

«Рынки по самой своей природе разговоры, выросшая из кофеен и таверн,» сказал он. Таким образом, способ разговоры получить созданы в цифровом обществе будет использоваться для преобразования новости в торгах, а также, сказал Passarella.

«Существует реальная заинтересованность в продвижении процесса интерпретации новостей от человека к машинам» говорит Кирсть Суутари, глобальный бизнес-менеджер алгоритмической торговли на Reuters. «Больше наши клиенты находят способы использования контента новостей, чтобы делать деньги.»

Пример важности скорости передачи новостей на алгоритмических трейдеров была рекламная кампания Dow Jones (выступления включены страницы W15 из The Wall Street Journal , на 1 марта 2008 года) , утверждая , что их служба избили другие службы новостей на две секунды в отчетности разрезается Банка Англии процентная ставка.

В июле 2007 года Citigroup , которые уже разработали свои собственные торговые алгоритмы, заплатил $ 680 млн за Automated Trading Desk, с 19-летней фирмы , которая торгует около 200 млн акций в день. Citigroup ранее купил Lava Trading и OnTrade Inc.

В конце 2010 года Управление правительства Великобритании по науке инициировал Форсайт проект следственную будущее компьютерной торговли на финансовых рынках, во главе с Dame Клара Furse , экс-генеральный директор Лондонской фондовой биржи и в сентябре 2011 года проект опубликовал свои первоначальные выводы в форма рабочего документа три-главы на трех языках, а также 16 дополнительных документов , которые обеспечивают подтверждающих доказательств. Все эти выводы являются авторами или в соавторстве с ведущими учеными и практиками, и были подвергнуты анонимной рецензирования. Выпущенный в 2012 году исследование Foresight признал вопросы , связанные с периодической неликвидности, новые формы манипулирования и потенциальных угроз для стабильности рынка из - за странствующих алгоритмов или чрезмерного трафика сообщений . Тем не менее, в докладе также критикуют за принятие «стандартные про-HFT аргументы» и члены Консультативной группы по настоящее время связаны с промышленностью HFT.

Архитектура системы

Традиционная торговая система состоит из прежде всего из двух блоков - один, который получает данные о рынке, а другой, который посылает запрос заказа на биржу. Однако алгоритмическая торговая система может быть разбита на три части

  1. обмен
  2. Сервер
  3. заявка
Традиционная архитектура алгоритмических торговых систем
Традиционная архитектура алгоритмических торговых систем

Обмен (ы) предоставляют данные в систему, которая , как правило , состоит из последних заказов, объема торговли и последней сделки цена (LTP) от сумы. Сервер в свою очередь , получает данные одновременно выступает в качестве хранилища для исторической базы данных. Данные анализируются на стороне приложения, где торговые стратегии подаются от пользователя и могут быть просмотрены на GUI . После того, как заказ сформирован, он направляется в систему управления заказами (OMS), который в свою очередь передает его на бирже.

Постепенно старая школа, высокая латентность архитектура алгоритмических систем заменяются новыми, внедренная высокая инфраструктура, сети с низкой латентностью . Обработки сложных событий двигатель (CEP), который является сердцем принятия решений в Algo на основе торговых систем, используется для маршрутизации заказов и управления рисками.

С появлением FIX (Обмен финансовой информации) протокол, подключение к различным направлениям стало проще и идти к рыночному времени уменьшило, когда речь идет о подключении с новым назначением. Со стандартным протоколом в месте, интеграция сторонних поставщиков для фидов данных не является громоздкой больше.

Появление протоколов в алгоритмической торговле
Появление протоколов в алгоритмической торговле

Последствия

Хотя его развитие может быть вызвано уменьшением размеров торговых вызванных десятичным денежной системы, алгоритмическая торговля сократила размеры торговли далее. Джобс однажды сделано человеческими трейдеры переключаются на компьютеры. Скорости компьютерных соединений, измеряется в миллисекундах и даже микросекунд , стали очень важными.

Более полно автоматизированные рынки , такие как NASDAQ, Direct Edge , и летучие мыши (ранее аббревиатура Better Alternative Trading System) в США, получили долю рынка от менее автоматизированных рынков , таких как NYSE. Эффект масштаба в электронной торговле, способствовали снижению комиссионных и платы за обработку торговли, а также вклад в международные слияния и консолидации финансовых бирж .

Конкуренция развивается среди бирж для самого быстрого времени обработки для завершения сделки. Например, в июне 2007 года Лондонская фондовая биржа запустила новую систему под названием TradElect , которая обещает средние 10 миллисекунд межремонтную от размещения заказа до окончательного подтверждения и может обрабатывать 3000 заказов в секунду. С тех пор, конкурентные обмены продолжали сокращать задержки с оборотным временем доступной 3 миллисекунды. Это имеет большое значение для высокочастотных трейдеров, потому что они должны попытаться определить последовательные и вероятные диапазоны производительности данных финансовых инструментов. Эти специалисты часто имеет дело в версиях акций индексных фондов , таких как E-Mini S & Ps, потому что они ищут последовательности и снижение рисков , а также максимальную производительность. Они должны фильтровать рыночные данные для работы в их программирования программного обеспечения , так что есть самая низкая задержка и высокая ликвидность в то время для размещения стоп-лоссов и / или фиксации прибыли. При высокой волатильности на этих рынках, это становится сложным и потенциально нервным усилием, где небольшая ошибка может привести к большой потере. Данные Абсолютные частоты играют в разработке предварительно запрограммированных инструкций трейдера.

В США расходы на компьютеры и программное обеспечение в финансовом секторе увеличилась до $ 26400 млн в 2005 году.

Алгоритмическая торговля вызвала сдвиг в типах сотрудников , работающих в финансовой сфере. Например, многие физики вошли в финансовую отрасли , как количественные аналитики. Некоторые физики даже начали проводить исследования в области экономики в рамках докторской диссертации. Это междисциплинарное движение иногда называют эконофизику . Некоторые исследователи также указывают на «культурную пропасть» между сотрудниками компаний , занятых преимущественно в алгоритмической торговли и традиционных инвестиционных менеджеров. Алгоритмической торговли способствовала повышенное внимание к данным и снизился акцент на продающей стороны исследования.

стандарты связи

Алгоритмические сделки требуют общения значительно больше параметров , чем традиционные рыночные и лимитных ордеров. Трейдер на одном конце ( « купить сторону „) должен включить свою торговую систему (часто называют“ системой управления заказами » или « система управления исполнением ») , чтобы понять постоянно пролиферирующий поток новых типов алгоритмических порядка. R & D и другие расходы на строительство новых сложных типов алгоритмические заказов, наряду с инфраструктурой выполнения, а также затраты на маркетинг , чтобы распределить их, довольно существенны. Что нужно было так , что маркетологи (далее « надувательство стороны ») могут выразить Algo заказов в электронном виде, такие , которые покупают на сторону трейдеры могут просто упасть новые типы заказов в их систему и быть готово торговать их без постоянная кодирования пользовательского новых экранов ввода заказа каждый раз.

Протокол FIX является торговой ассоциацией , которая издает бесплатные, открытые стандарты в области торговли ценных бумаг. Язык FIX первоначально был создан Fidelity Investments, и членами Ассоциации включают в себя практически все крупные и много средних и мелких брокеров , дилеров деньги центральные банки, институциональные инвесторы, взаимные фонды и т.д. Это учреждение доминирует стандартную настройку в pretrade и торговых районов сделки с ценными бумагами. В 2006-2007 нескольких членов собрались вместе и опубликовал проект стандарта XML для выражения типов алгоритмических порядка. Стандарт называется FIX алгоритмической торговли Определение Язык ( FIXatdl ).

Смотрите также

Заметки

Рекомендации

внешняя ссылка

Внешнее видео
Как алгоритмы формируют наш мир , TED (конференции)