Автоматизированная торговая система - Automated trading system

Автоматизированная торговая система ( АТС ), подмножество алгоритмической торговли, использует компьютерную программу для создания покупать и продавать заказы и автоматически отправляет заказы на рынке центр или обмен. Компьютерная программа будет автоматически генерировать заказы на основе предопределенного набора правил с использованием торговой стратегии, основанной на техническом анализе , расширенных статистических и математических вычислениях или данных из других электронных источников.

Автоматизированные торговые системы часто используются с электронной торговлей в автоматизированных рыночных центрах , включая сети электронной связи , « темные пулы » и автоматизированные биржи. Автоматизированные торговые системы и электронные торговые платформы могут выполнять повторяющиеся задачи со скоростью на порядки большей, чем любой человеческий эквивалент. Традиционные средства контроля и защиты рисков, основанные на человеческом суждении, не подходят для автоматической торговли, и это вызвало такие проблемы, как Flash Crash 2010 года . На некоторых электронных рынках были введены новые меры контроля, такие как торговые ограничения или «автоматические выключатели», для работы с автоматизированными торговыми системами.

Механизм

Автоматическая торговая система определяет, следует ли подавать ордер, основываясь, например, на текущей рыночной цене опциона и теоретических ценах покупки и продажи. Теоретические цены покупки и продажи выводятся, среди прочего, из текущей рыночной цены ценной бумаги, лежащей в основе опциона. В справочной таблице хранится диапазон теоретических цен покупки и продажи для заданного диапазона текущей рыночной цены базовой ценной бумаги. Соответственно, когда цена базовой ценной бумаги изменяется, новая теоретическая цена может быть проиндексирована в справочной таблице, что позволяет избежать вычислений, которые в противном случае замедлили бы принятие автоматических торговых решений. Интерактивная автоматизированная торговая система с распределенной обработкой данных использует структурированные сообщения для представления каждого этапа переговоров между маркет-мейкером (продавцом) и потенциальным покупателем или продавцом (отправителем запроса).

Преимущества автоматизированной торговой системы

• Минимизирует эмоции

Поскольку заказы обрабатываются автоматически после выполнения заранее установленных правил, эмоциональные ошибки сводятся к минимуму. Это также помогает трейдерам оставаться дисциплинированными, когда рынок очень волатилен.

• Возможность тестирования на истории

Прежде чем фактически использовать автоматическую торговлю или базовый алгоритм, трейдеры могут оценить свои правила, используя старые данные. Это позволяет трейдерам свести к минимуму возможные ошибки и определить ожидаемую прибыль.

• Достигает последовательности

Поскольку заказы обрабатываются только тогда, когда соблюдаются заранее установленные правила, а трейдеры торгуют только по плану, это помогает трейдерам достичь согласованности.

• Повышенная скорость ввода заказов

Поскольку компьютеры обрабатывают заказы, как только соблюдаются заранее установленные правила, они достигают более высокой скорости ввода ордеров, что чрезвычайно выгодно на текущем рынке, где рыночные условия могут изменяться очень быстро.

• Диверсифицирует торговлю

Автоматизированные торговые системы позволяют пользователям одновременно торговать на нескольких счетах, что позволяет им диверсифицировать свой портфель. Диверсификация портфеля позволяет пользователям минимизировать свои риски, распределяя риск по различным инструментам.

Недостатки автоматизированной торговой системы

• Механические отказы

Несмотря на то, что базовый алгоритм способен хорошо работать на реальном рынке, сбой подключения к Интернету может привести к сбою.

• Мониторинг

Несмотря на то, что компьютер обрабатывает заказы, он все еще требует наблюдения, поскольку он подвержен технологическим сбоям, как показано выше.

• Чрезмерная оптимизация

Алгоритм, который очень хорошо работает при тестировании на истории, может в конечном итоге очень плохо работать на реальном рынке. Хорошая производительность при тестировании на истории может привести к чрезмерно оптимистичным ожиданиям трейдеров, что может привести к большим неудачам.

Стратегии

• Следование за трендом

«Наиболее распространенная стратегия, которая реализуется путем отслеживания тренда по скользящим средним, прорывам каналов, движениям ценовых уровней и связанным техническим индикаторам».

Например, для стратегии следования за трендом можно использовать следующую формулу:

"Рассмотрим полное вероятностное пространство (Ω, F, P). Обозначим курс акций в момент времени, удовлетворяющий уравнению${\ displaystyle S_ {r}}$${\ displaystyle r}$

${\ displaystyle dS_ {r} = S_ {r} [\ mu (\ alpha _ {r}) dr + \ sigma dB_ {r}],}$ ${\ displaystyle S_ {t} = X,}$ ${\ Displaystyle Т \ Leq г \ Leq Т <\ infty}$,

где - цепь Маркова с двумя состояниями , - ожидаемая скорость возврата в режиме - постоянная волатильность, - стандартное броуновское движение , и - начальное и конечное время соответственно ».${\ displaystyle \ alpha _ {r} \ in \ {1,2 \}}$${\ Displaystyle \ му (я) \ эквив \ му _ {я}}$${\ Displaystyle я = 1,2, \ sigma> 0}$${\ displaystyle B_ {r}}$${\ displaystyle t}$${\ displaystyle T}$

• Средневзвешенная цена

«Стратегия средневзвешенной цены по объему разбивает крупный ордер и выпускает на рынок динамически определенные меньшие фрагменты, используя исторические профили объема для конкретных акций».

Согласно странице Википедии средневзвешенной цены по объему, VWAP рассчитывается по следующей формуле:

":${\ displaystyle P _ {\ mathrm {VWAP}} = {\ frac {\ sum _ {j} {P_ {j} \ cdot Q_ {j}}} {\ sum _ {j} {Q_ {j}}}} \,}$

куда:

${\ displaystyle P _ {\ mathrm {VWAP}}}$ - средневзвешенная цена по объему;

${\ displaystyle P_ {j}}$цена сделки ;${\ displaystyle j}$

${\ displaystyle Q_ {j}}$количество торговли ;${\ displaystyle j}$

${\ displaystyle j}$ это каждая отдельная сделка, которая совершается в течение определенного периода времени, за исключением перекрестных сделок и перекрестных сделок корзины ".

• Среднее обращение (финансы)

Эта стратегия основана на идее, что стоимость / цены активов вернутся к своим средним ценам / стоимости.

"Непрерывный временной ряд с обращением к среднему значению может быть представлен стохастическим дифференциальным уравнением Орнштейна-Уленбека:

${\ displaystyle dx_ {t} = \ theta (\ mu -x_ {t}) dt + \ sigma dW_ {t}}$

Где - скорость возврата к среднему значению, - это среднее значение процесса, является дисперсией процесса и является винеровским процессом или броуновским движением ». ${\ displaystyle \ theta}$${\ displaystyle \ mu}$${\ displaystyle \ sigma}$${\ displaystyle W_ {t}}$

История

Концепция автоматической торговой системы была впервые представлена ​​Ричардом Дончианом в 1949 году, когда он использовал набор правил для покупки и продажи средств. Затем, в 1980-х годах, концепция торговли на основе правил стала более популярной, когда известные трейдеры, такие как Джон Генри, начали использовать такие стратегии. В середине 1990-х некоторые модели были доступны для покупки. Кроме того, усовершенствования технологий повысили доступность для розничных инвесторов. Ранняя форма автоматизированной торговой системы, программное обеспечение, основанное на алгоритме, использовалась финансовыми менеджерами и брокерами. Подобные программы использовались для автоматического управления портфелями клиентов. Тем не менее, первая услуга для свободного рынка без какого-либо надзора была впервые запущена в 2008 году Джоном Штайном - Betterment . С тех пор эта система улучшалась по мере развития ИТ-индустрии. Теперь автоматизированная торговая система управляет огромными активами по всему миру. В 2014 году более 75 процентов акций, торгуемых на биржах США (включая Нью-Йоркскую фондовую биржу и NASDAQ ), были получены по заказам автоматизированных торговых систем.

Приложения

• Как это работает

Автоматизированная торговая система может быть основана на предопределенном наборе правил, которые определяют, когда вводить ордер, когда выходить из позиции и сколько денег инвестировать в каждый торговый продукт. Торговые стратегии различаются тем, что, в то время как одни предназначены для выбора рыночных вершин и оснований, другие следуют за трендом, а другие включают сложные стратегии, включая рандомизацию ордеров, чтобы сделать их менее заметными на рынке. ATS позволяют трейдеру намного быстрее выполнять ордера и легко управлять своим портфелем, автоматически генерируя защитные меры.

• Бэктестинг

При тестировании торговой системы на исторических данных программисты запускают программу, используя исторические рыночные данные , чтобы определить, может ли лежащий в основе алгоритм дать ожидаемые результаты. Программное обеспечение для тестирования на истории позволяет разработчику торговой системы разрабатывать и тестировать свои торговые системы, используя исторические рыночные данные и оптимизируя результаты, полученные с использованием исторических данных. Хотя тестирование автоматических торговых систем не может точно определить будущие результаты, автоматическую торговую систему можно протестировать на исторических данных, чтобы увидеть, как система работала бы теоретически, если бы она была активна в прошлой рыночной среде.

• Форвардное тестирование

Форвардное тестирование алгоритма также может быть достигнуто с помощью моделирования торговли с рыночными данными в реальном времени, чтобы помочь подтвердить эффективность торговой стратегии на текущем рынке. Его можно использовать для выявления проблем, присущих компьютерному коду.

• Живое тестирование

Живое тестирование - заключительный этап цикла разработки. На этом этапе живое выступление сравнивается с результатами ретроспективного тестирования. Сравниваемые показатели включают процент прибыльности, коэффициент прибыли, максимальную просадку и среднюю прибыль на сделку. Целью автоматической торговой системы является достижение или превышение результатов бэктестирования с высоким рейтингом эффективности.

Срыв рынка и манипуляции

Автоматизированная торговля, или высокочастотная торговля, вызывает озабоченность со стороны регулирующих органов как фактор нестабильности рынка. Регулирующие органы США опубликовали релизы, в которых обсуждаются несколько типов мер контроля рисков, которые могут использоваться для ограничения масштабов таких сбоев, включая финансовый и нормативный контроль для предотвращения ввода ошибочных приказов в результате сбоя в работе компьютера или человеческой ошибки, нарушения различных нормативные требования и превышение лимита кредита или капитала.

Использование стратегий высокочастотной торговли (HFT) значительно выросло за последние несколько лет и является движущей силой значительной части активности на рынках США. Хотя многие HFT-стратегии являются законными, некоторые из них не могут использоваться для манипулятивной торговли. Стратегия будет незаконной или даже незаконной, если она вызывает умышленное нарушение работы рынка или пытается им манипулировать. Такие стратегии включают в себя «стратегии зажигания импульса»: спуфинг и наслоение, когда участник рынка размещает недобросовестный ордер на одной стороне рынка (обычно, но не всегда, выше предложения или ниже предложения) в попытке заманить другого участники рынка должны отреагировать на недобросовестное распоряжение и затем торговать другим распоряжением на другой стороне рынка. Их также называют хищническими / оскорбительными стратегиями. Учитывая масштаб потенциального воздействия, которое может иметь такая практика, надзор за алгоритмами злоупотреблений остается приоритетной задачей для регулирующих органов. Финансовая отрасль регулирующий орган (FINRA) напомнил фирмы , используя стратегию HFT и другие торговые алгоритмы их обязанности проявлять бдительность при тестировании этих стратегий до и после запуска , чтобы гарантировать , что стратегии не приводят к оскорбительной торговле.

FINRA также уделяет внимание включению проблемных HFT и алгоритмической деятельности через спонсируемых участников, которые начинают свою деятельность из-за пределов США. В связи с этим FINRA напоминает фирмам об их обязательствах по надзору и контролю в соответствии с Правилом доступа к рынку и Уведомлением для членов 04-66 Комиссии по ценным бумагам и биржам, а также о потенциальных проблемах, связанных с обработкой таких счетов, как счета клиентов, борьбой с отмыванием денег и уровнями маржи. выделено в Уведомлении о соответствии нормам 10-18 и в Уведомлении о рисках национальных экзаменов Управления Комиссии по ценным бумагам и биржам США от 29 сентября 2011 года.

FINRA проводит наблюдение для выявления межрыночных и межфирменных манипуляций ценой базовых долевых ценных бумаг. Такие манипуляции обычно выполняются с помощью недобросовестных торговых алгоритмов или стратегий, которые закрывают уже существующие опционные позиции по выгодным ценам или создают новые опционные позиции по выгодным ценам.

В последние годы произошел ряд сбоев в алгоритмической торговле, которые привели к серьезным сбоям на рынке. Это вызывает озабоченность по поводу способности фирм разрабатывать, внедрять и эффективно контролировать свои автоматизированные системы. FINRA заявила, что будет оценивать, являются ли тесты и средства контроля фирм, связанные с алгоритмической торговлей и другими автоматическими торговыми стратегиями, адекватными в свете Комиссии по ценным бумагам и биржам США и надзорных обязательств фирм. Эта оценка может принимать форму экзаменов и целевых расследований. Фирмы должны будут решить, проводят ли они отдельное, независимое и надежное предварительное тестирование алгоритмов и торговых систем. Кроме того, будет исследовано, проверяют ли юридические, комплаенс и операционный персонал фирмы дизайн и разработку алгоритмов и торговых систем на соответствие требованиям законодательства. FINRA будет проверять, активно ли компания отслеживает и проверяет алгоритмы и торговые системы после их внедрения в производственные системы и после их модификации, включая процедуры и средства контроля, используемые для выявления потенциальных торговых злоупотреблений, таких как промывка, маркировка, наслоение и импульсное зажигание. стратегии. Наконец, компаниям необходимо будет описать свой подход к отключению или отключению переключателей в масштабах всей компании, а также процедуры реагирования на катастрофические сбои в работе системы.

Известные примеры

Примеры недавних существенных сбоев на рынке включают следующее:

• 6 мая 2010 года промышленный индекс Доу-Джонса упал примерно на 1000 пунктов (около 9 процентов) и компенсировал эти потери в считанные минуты. Это было второе по величине точечное колебание (1010,14 пункта) и самое крупное однодневное падение пункта (998,5 пункта) за всю историю индекса. Этот сбой на рынке стал известен как Flash Crash и привел к тому, что регулирующие органы США выпустили новые правила для контроля доступа на рынок, достигаемого с помощью автоматической торговли.
• 1 августа 2012 года между 9:30 и 10:00 по восточноевропейскому времени Knight Capital Group потеряла в четыре раза чистую прибыль за 2011 год. Генеральный директор Knight Томас Джойс заявил на следующий день после сбоя рынка, что у фирмы «все руки наготове», чтобы исправить ошибку в одном из торговых алгоритмов Knight, который отправлял на биржи ошибочные ордера на почти 150 различных акций. Объемы торгов выросли по такому количеству выпусков, что SPDR S&P 500 ETF (СИМВОЛ: SPY), который, как правило, является наиболее торгуемой ценой в США, стал 52-й по популярности акцией в тот день, по словам Эрика Хунсадера, генерального директора по рыночным данным. сервис Nanex . Акции Knight упали на 62% в результате торговой ошибки, и Knight Capital почти рухнул. В конечном итоге Найт достиг соглашения о слиянии с Getco , чикагской фирмой по высокоскоростной торговле.

Смотрите также

• Высокочастотная торговля
• Алгоритмическая торговля
• Программное обеспечение для дневной торговли
• Программное обеспечение для технического анализа
• Систематическая торговля
• План финансирования § Количественное инвестирование

использованная литература