Алгоритмическая торговля - Algorithmic trading

Эта статья поднимает множество проблем. Пожалуйста помоги Улучши это или обсудите эти вопросы на страница обсуждения. (Узнайте, как и когда удалить эти сообщения-шаблоны) Эта статья должна быть обновлено. Обновите эту статью, чтобы отразить недавние события или новую доступную информацию. (Январь 2015) В ведущий раздел этой статьи может потребоваться переписать. Приводится следующая причина: Несоответствие между интересом и остальным содержанием статьи Использовать руководство по макету свинца чтобы раздел соответствовал нормам Википедии и содержал все важные детали. (Январь 2018) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения)

Алгоритмическая торговля - это метод исполнения ордеров с использованием автоматических заранее запрограммированных торговых инструкций с учетом таких переменных, как время, цена и объем.^[1] 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.^[2][3] Он широко используется инвестиционные банки, пенсионные фонды, паевые инвестиционные фонды, и хедж-фонды при этом 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.^[4]

Термин алгоритмическая торговля часто используется как синоним автоматизированная торговая система. Они включают в себя множество торговые стратегии, некоторые из которых основаны на формулах и результатах математические финансы, и часто полагаются на специализированное программное обеспечение.^[5][6]

Примеры стратегий, используемых в алгоритмической торговле, включают: создание рынка, межрыночное распространение, арбитраж, или чистый спекуляция такие как следование тенденции. Многие попадают в категорию высокочастотная торговля (HFT), который характеризуется высоким оборотом и высоким соотношением заказов к сделкам.^[7] 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 г. Комиссия по торговле товарными фьючерсами (CFTC) сформировала специальную рабочую группу, в которую вошли ученые и отраслевые эксперты, чтобы посоветовать CFTC, как лучше всего определять HFT.^[8][9] Алгоритмическая торговля и HFT привели к резкому изменению микроструктура рынка, особенно в том, как ликвидность предоставлен.^[10]

История

Ранние разработки

Компьютеризация потока заказов на финансовых рынках началась в начале 1970-х годов, когда Нью-Йоркская фондовая биржа ввела систему «срочного исполнения заказов» (DOT). SuperDOT был представлен в 1984 году как обновленная версия DOT. Обе системы позволяли направлять заказы в электронном виде на соответствующий торговый пост. «Открытая автоматизированная система отчетности» (OARS) помогла специалисту в определении клиринг рынка цена открытия (SOR; Smart Order Routing).

С появлением полностью электронных рынков появились программа торговли, который 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.^[11] В 1980-х годах программная торговля стала широко использоваться при торговле между индексами S&P 500. беспристрастность и фьючерсы рынки в стратегии, известной как индексный арбитраж.

Примерно в то же время страхование портфеля был разработан для создания синтетического пут опцион на портфеле акций путем динамической торговли фьючерсами на фондовые индексы согласно компьютерной модели, основанной на Блэк – Скоулз модель ценообразования опционов.

Обе стратегии, часто называемые «программной торговлей», обвиняли многие (например, Отчет Брэди ) для обострения или даже запуска Обвал фондового рынка 1987 года. Тем не менее, влияние компьютерной торговли на крах фондовых рынков неясно и широко обсуждается в академическом сообществе.^[12]

Уточнение и рост

Финансовый ландшафт снова изменился с появлением сети электронной связи (ECN) в 1990-х годах, что позволило торговать акциями и валютами за пределами традиционных бирж.^[11] В США., десятичное представление изменил минимальный размер тика с 1/16 доллара (0,0625 доллара США) до 0,01 доллара США за акцию в 2001 году и, возможно, стимулировал алгоритмическую торговлю, поскольку изменил микроструктура рынка разрешая меньшую разницу между ценами покупки и продажи, уменьшая торговое преимущество маркет-мейкеров, тем самым увеличивая рынок ликвидность.^[13]

Этот увеличившийся рынок ликвидность привело к тому, что институциональные трейдеры разделили ордера в соответствии с компьютерными алгоритмами, чтобы они могли выполнять ордера по лучшей средней цене. Эти контрольные показатели средней цены измеряются и рассчитываются компьютерами с применением средневзвешенная цена или чаще средневзвешенная цена.

Еще один стимул для внедрения алгоритмической торговли на финансовых рынках появился в 2001 году, когда команда IBM исследователи опубликовали статью^[15] на Международная совместная конференция по искусственному интеллекту где они показали, что в экспериментальных лабораторных версиях электронных аукционов, используемых на финансовых рынках, используются две алгоритмические стратегии (собственная разработка IBM MGD, и Hewlett Packard с ZIP) может стабильно превосходить трейдеров-людей. MGD была модифицированной версией алгоритма "GD", изобретенного Стивеном Гьерстадом и Джоном Дикхаутом в 1996/7;^[16] то ZIP алгоритм был изобретен в HP Дэйв Клифф (профессор) в 1996 г.^[17] В своей статье команда IBM писала, что финансовые последствия их результатов, показывающих, что MGD и ZIP превосходят трейдеров-людей, «... могут измеряться миллиардами 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.^[11] Это изменило способ торговли фирм с использованием таких правил, как «Правило сквозной торговли», согласно которому рыночные ордера должны размещаться и исполняться в электронном виде по наилучшей доступной цене, что не позволяет брокерам получать прибыль от разницы в ценах при сопоставлении ордеров на покупку и продажу.^[11]

По мере открытия большего количества электронных рынков были введены другие алгоритмические торговые стратегии. Эти стратегии легче реализовать с помощью компьютеров, поскольку машины могут быстрее реагировать на временное занижение цен и проверять цены на нескольких рынках одновременно. Хамелеон (разработано BNP Paribas ), Стелс^[18] (разработан немецкий банк ), Sniper and Guerilla (разработано Credit Suisse^[19]), арбитраж, статистический арбитраж, следование тенденции, и значит возвращение являются примерами алгоритмических торговых стратегий.

Яркие примеры

Прогноз прибыльности TABB Group, исследовательской компании в сфере финансовых услуг, для HFT-индустрии акций США составил 1,3 доллара США. миллиард до расходов за 2014 год,^[20] значительно ниже максимальной суммы в 21 доллар США миллиард что 300 фирм по ценным бумагам и хедж-фондов, которые тогда специализировались на этом виде торговли, получили прибыль в 2008 году,^[21] которые авторы тогда назвали «относительно небольшими» и «удивительно скромными» по сравнению с общим объемом торгов на рынке. В марте 2014 г. Virtu Financial, компания, занимающаяся высокочастотной торговлей, сообщила, что в течение пяти лет фирма в целом была прибыльной в 1277 из 1278 торговых дней,^[22] потерять деньги всего за один день, демонстрируя возможную выгоду от торговли тысячами или миллионами сделок каждый торговый день.^[23]

Алгоритмическая торговля. Процент от объема рынка.^[24]

Треть всех биржевых торгов в Европейском Союзе и США в 2006 году проводилась с помощью автоматических программ или алгоритмов.^[25] По данным исследований, в 2009 г. на HFT-фирмы приходилось 60–73% всего объема торговли акциями в США, а в 2012 г. это число упало примерно до 50%.^[26][27] В 2006 г. Лондонская фондовая биржа, более 40% всех заказов было введено алгоритмическими трейдерами, при этом 60% прогнозировалось на 2007 год. Американские и европейские рынки обычно имеют более высокую долю алгоритмических сделок, чем другие рынки, и оценки на 2008 год составляют 80% доли в некоторые рынки. Валютные рынки также имеют активную алгоритмическую торговлю, измеряемую примерно в 80% заказов в 2016 году (по сравнению с примерно 25% заказов в 2006 году).^[28] Фьючерсы считается, что рынки довольно легко интегрировать в алгоритмическую торговлю,^[29] Ожидается, что к 2010 году около 20% объема опционов будет создано на компьютере.^{[нуждается в обновлении ][30]} Связь рынки движутся к большему доступу к алгоритмическим трейдерам.^[31]

Алгоритмическая торговля и HFT были предметом многочисленных публичных дебатов с момента Комиссия по ценным бумагам и биржам США и Комиссия по торговле товарными фьючерсами говорится в отчетах, что алгоритмическая сделка, заключенная компанией взаимного фонда, вызвала волну продаж, которая привела к 2010 Флэш-сбой.^{[32][33][34][35][36][37][38][39]} В тех же отчетах говорится, что HFT-стратегии, возможно, способствовали 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. (Видеть Список крупнейших дневных изменений промышленного индекса Доу-Джонса.) Отчет за июль 2011 г. Международная организация комиссий по ценным бумагам (IOSCO), международный орган регуляторов ценных бумаг, пришел к выводу, что, хотя «алгоритмы и технология HFT использовались участниками рынка для управления своей торговлей и рисками, их использование также явно способствовало возникновению внезапного краха 6 мая 2010 года. . "^[40][41] Однако другие исследователи пришли к другому выводу. Одно исследование 2010 года показало, что HFT существенно не изменил торговый инвентарь во время Flash Crash.^[42] Некоторая алгоритмическая торговля впереди индексный фонд ребалансировка передает прибыль от инвесторов.^[43][44][45]

Стратегии

Торговля перед ребалансировкой индексных фондов

Наиболее пенсионные сбережения, например частный пенсия фонды или 401 (к) и индивидуальные пенсионные счета в США инвестируются в паевые инвестиционные фонды, самые популярные из которых индексные фонды которые должны периодически «балансировать» или корректировать свой портфель в соответствии с новыми ценами и рыночная капитализация базовых ценных бумаг в акции или другой индекс что они отслеживают.^[46][47] Прибыль передается от пассивных инвесторов индекса активным инвесторам, некоторые из которых являются алгоритмическими трейдерами, специально использующими эффект ребалансировки индекса. Величина этих убытков, понесенных пассивными инвесторами, оценивается в 21–28 б.п. в год для S&P 500 и 38–77 б.п. в год для Russell 2000.^[44] Джон Монтгомери из Бриджуэй Кэпитал Менеджмент говорит, что в результате "низкая доходность инвестора" от торговли впереди паевых инвестиционных фондов - это "слон в комнате", о котором "шокирующе никто не говорит".^[45]

Торговля парами

Торговля парами или парная торговля длинный-короткий, в идеале рыночно-нейтральный 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 сближение 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 статистический арбитраж, конвергентная торговля, и относительная ценность стратегии.^[48]

Дельта-нейтральные стратегии

В финансах дельта-нейтральный описывает портфель связанных финансовых ценных бумаг, в котором стоимость портфеля остается неизменной из-за небольших изменений стоимости базовой ценной бумаги. Такой портфель обычно содержит опционы и соответствующие им базовые ценные бумаги, такие как положительные и отрицательные дельта компоненты смещены, в результате чего стоимость портфеля относительно нечувствительна к изменениям стоимости базовой ценной бумаги.

Арбитраж

В экономика и финансы, арбитраж /ˈɑːrбɪтрɑːʒ/ это практика использования разницы в цене между двумя или более рынки: заключение комбинации совпадающих сделок, использующих дисбаланс, при этом прибыль представляет собой разницу между рыночные цены. В академических кругах арбитраж - это сделка, в которой нет отрицательных 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 большей части 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 ("закон одной цены "временно нарушено).
• Два актива с одинаковыми денежными потоками не торгуются по одинаковой цене.
• Актив с известной будущей ценой сегодня не торгуется по будущей цене. со скидкой на безрисковая процентная ставка (или актив не имеет незначительных затрат на хранение; как таковое, например, это условие выполняется для зерна, но не для ценные бумаги ).

Арбитраж - это не просто покупка продукта на одном рынке и продажа его на другом по более высокой цене в более позднее время. В идеале должны происходить длинные и короткие транзакции. одновременно чтобы свести к минимуму подверженность рыночному риску или риску того, что цены могут измениться на одном рынке до завершения обеих сделок. 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 из сделки».^[а]

В простейшем примере любой товар, продаваемый на одном рынке, должен продаваться по той же цене на другом. Торговцы могут, например, обнаружить, что цена на пшеницу ниже в сельскохозяйственных регионах, чем в городах, приобрести товар и перевезти его в другой регион для продажи по более высокой цене. Этот тип ценового арбитража является наиболее распространенным, но этот простой пример игнорирует стоимость транспортировки, хранения, риска и других факторов. «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 ошибочно полагают многие источники, следуя теории. До тех пор, пока существует некоторая разница в рыночной стоимости и рискованности двух этапов, необходимо будет вложить капитал, чтобы поддерживать длинно-короткую арбитражную позицию.

Значит возвращение

Значит возвращение - математическая методология, которая иногда используется для инвестирования в акции, но может применяться и к другим процессам. В общих чертах 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 Орнштейн-Уленбек стохастическое уравнение.

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 цены, ожидается, что рыночная цена упадет. Другими словами, ожидается, что отклонения от средней цены вернутся к средней.

В среднеквадратичное отклонение самых последних цен (например, последних 20) часто используется как индикатор покупки или продажи.

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 предоставление ликвидности нетрадиционным маркет-мейкеры, посредством чего трейдеры пытаются заработать (или делать) спред между ценой покупки и продажи. Эта процедура позволяет получать прибыль до тех пор, пока движение цен меньше этого спреда, и обычно включает в себя быстрое открытие и ликвидацию позиции, обычно в течение нескольких минут или меньше.

А маркет-мейкер в основном специализированный скальпер. Объем, который торгует маркет-мейкер, во много раз больше, чем у среднего индивидуального скальпера, 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 цены, 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 большой ордер на маленькие и разместить их на рынке с течением времени. 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 очень 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 (т.е. если вы пытаетесь купить, алгоритм попытается обнаружить ордера на стороне продажи). Эти алгоритмы называются алгоритмами сниффинга. Типичный пример - «Стелс».

Некоторые примеры алгоритмов: VWAP, TWAP, Недостаток реализации, POV, размер экрана, поиск ликвидности и скрытность. Современные алгоритмы часто оптимально строятся с помощью статического или динамического программирования.^[49][50][51]

Стратегии, относящиеся только к темным пулам

В последнее время HFT, который включает в себя широкий набор покупателей, а также создание рынка продавать сторонних трейдеров, стал более заметным и неоднозначным.^[52] Этим алгоритмам или методам обычно дают названия, такие как «Стелс» (разработан Deutsche Bank), «Айсберг», «Кинжал», «Партизан», «Снайпер», «БАСОР» (разработан Quod Financial) и «Sniffer». .^[53] Темные бассейны являются альтернативными торговыми системами, которые являются частными по своей природе и, таким образом, не взаимодействуют с потоком общественного заказа, а вместо этого стремятся обеспечить не отображаемую ликвидность для больших блоков ценных бумаг.^[54] В темных пулах торговля происходит анонимно, при этом большинство заказов скрыто или «заморожено».^[55] Геймеры или «акулы» улавливают крупные заказы, «отправляя» небольшие рыночные заказы на покупку и продажу. Когда выполняется несколько небольших заказов, акулы могли обнаружить наличие большого айсбергового ордера.

«Сейчас идет гонка вооружений, - сказал Эндрю Ло, директор Массачусетский Институт Технологий Лаборатория финансового инжиниринга. «Все создают более сложные алгоритмы, и чем больше существует конкуренции, тем меньше прибыль».^[56]

Сроки рынка

Стратегии, разработанные для генерации альфы, считаются стратегиями выбора времени рынка. 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 использованием Конечные автоматы.^{[нужна цитата ]}

Бэктестирование алгоритма обычно является первым этапом и включает в себя моделирование гипотетических сделок через период данных в выборке. Оптимизация выполняется с целью 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 комиссии.^[57]

Следующим этапом является предварительное тестирование алгоритма, которое включает прогон алгоритма с использованием набора данных вне выборки, чтобы гарантировать, что алгоритм работает в рамках ожиданий, проверенных 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.^[7]В США фирмы, занимающиеся высокочастотной торговлей (HFT), составляют 2% от примерно 20 000 фирм, работающих сегодня, но на их долю приходится 73% всего объема торговли акциями.^{[нужна цитата ]} 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.^[58] Стратегия HFT была впервые достигнута благодаря Ренессанс Технологии.^[59]

Особенно популярными стали высокочастотные фонды в 2007 и 2008 годах.^[59] Многие HFT-фирмы маркет-мейкеры и обеспечить рынок ликвидностью, что снизило волатильность и помогло сузить Спреды между ставками и предложениями удешевление торговли и инвестирования для других участников рынка.^[58][60][61] HFT был предметом пристального внимания общественности с момента Комиссия по ценным бумагам и биржам США и Комиссия по торговле товарными фьючерсами заявила, что как алгоритмическая торговля, так и HFT способствовали изменчивости в 2010 Флэш-сбой. Среди основных американских фирм по высокочастотной торговле - Chicago Trading Company, Optiver, Virtu Financial, DRW, Jump Trading, Ценные бумаги двух сигм, ГТС, IMC Financial и ООО Цитадель.^[62]

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

Создание рынка включает размещение лимитного ордера на продажу (или предложение) выше текущей рыночной цены или лимитного ордера на покупку (или предложения) ниже текущей цены на регулярной и непрерывной основе для захвата спреда между ценой покупки и продажи. 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.^[63]

Статистический арбитраж

Другой набор HFT-стратегий в классической арбитражной стратегии может включать несколько ценных бумаг, таких как покрытые паритет процентных ставок в валютный рынок который дает соотношение между ценами внутренней облигации, облигации, деноминированной в иностранной валюте, спотовой ценой валюты и ценой форвардный контракт по валюте. Если рыночные цены достаточно отличаются от предполагаемых в модели, чтобы покрыть Стоимость сделки тогда можно совершить четыре сделки, 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.^[26]

Был разработан широкий спектр статистических арбитражных стратегий, в которых торговые решения принимаются на основе отклонений от статистически значимых соотношений. Как и маркетинговые стратегии, 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.^[64]

Арбитраж слияний также называемый рисковый арбитраж был бы примером этого. Арбитраж слияния обычно заключается в покупке акций компании, которая является целью перенимать пока короткое замыкание акции 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 состоит 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 действие размещения ордеров, чтобы создать впечатление, что вы хотите купить или продать акции, без намерения позволить исполнить ордер с целью временного манипулирования рынком с целью покупки или продажи акций по более выгодной цене. Это делается путем создания лимитных ордеров вне 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 выполнен, а ставка в размере 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, применяемая 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.^[65] Быстро размещенные и отмененные ордера вызывают поток рыночных данных, на которые полагаются обычные инвесторы, чтобы задерживать 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.^[66]

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.^[67] 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.^[68] Большинство HFT-фирм зависят от выполнения своих торговых стратегий с малой задержкой. Джоэл Хасбрук и Гидеон Саар (2013) измеряют задержку на основе трех компонентов: времени, необходимого для (1) доставки информации к трейдеру, (2) алгоритмов трейдера для анализа информации и (3) сгенерированного действия для достижения обмен и внедрение.^[69] 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.^[70]

Трейдеры с малой задержкой зависят от сети со сверхмалой задержкой. Они получают прибыль, предоставляя своим алгоритмам информацию, такую ​​как конкурирующие заявки и предложения, на микросекунды быстрее, чем их конкуренты.^[26] Революционный прогресс в скорости привел к тому, что компаниям необходимо иметь в реальном времени, размещенный торговая платформа, чтобы получить выгоду от реализации высокочастотных стратегий.^[26] Стратегии постоянно меняются, чтобы отражать тонкие изменения на рынке, а также бороться с угрозой, исходящей от стратегии. реконструированный 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 огромному количеству рыночных сценариев. В результате значительная часть чистого дохода фирм тратится на исследования и разработки этих автономных торговых систем.^[26]

Реализация стратегии

Большинство алгоритмических стратегий реализовано с использованием современных языков программирования, хотя некоторые все еще реализуют стратегии, разработанные в виде электронных таблиц. Все чаще алгоритмы, используемые крупными брокерскими компаниями и управляющими активами, записываются на языке определения алгоритмической торговли протокола FIX (FIXatdl ), что позволяет фирмам, получающим заказы, точно указывать, как должны быть выражены их электронные заказы. Ордера, созданные с использованием FIXatdl, могут затем передаваться из систем трейдеров по протоколу FIX.^[71] Базовые модели могут полагаться лишь на линейную регрессию, в то время как более сложные теоретико-игровые и распознавание образов^[72] 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.^{[нужна цитата ]}

Проблемы и события

Было показано, что алгоритмическая торговля существенно улучшает ликвидность рынка^[73] среди других преимуществ. Однако повышение производительности, вызванное алгоритмической торговлей, встречает сопротивление брокеров 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 - трансформируя современные финансы в то, что один ученый назвал «финансами киборгов».^[74]

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 -ness, - сказал г-н Уильямс. - У трейдеров есть интуитивное чувство того, как устроен мир. Но с этими системами вы добавляете кучу цифр, и что-то выходит на другом конце, и не всегда интуитивно или понятно, почему черный ящик зацепился за определенные данные или отношения ».^[56]

"The Управление финансовых услуг внимательно следит за развитием торговли черным ящиком. В своем годовом отчете регулирующий орган отметил большие преимущества эффективности, которые новые технологии приносят на рынок. Но он также отметил, что «большая зависимость от сложных технологий и моделирования несет с собой больший риск того, что сбой системы может привести к остановке бизнеса».^[75]

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.^[76]

Другие проблемы включают техническую проблему задержка или задержка получения котировок трейдерам,^[77] безопасность и возможность полной поломки системы, ведущей к крах рынка.^[78]

«Goldman тратит на это десятки миллионов долларов. У них больше людей работает в области технологий, чем людей на торговом столе ... Природа рынков резко изменилась».^[79]

1 августа 2012 г. Knight Capital Group столкнулись с технологической проблемой в своей автоматической торговой системе,^[80] убытки в размере 440 миллионов долларов.

Эта проблема была связана с установкой торгового программного обеспечения Knight и привела к тому, что Knight отправил множество ошибочный заявки на ценные бумаги, котирующиеся на NYSE, на рынок. Это программное обеспечение было удалено из систем компании. ... Клиенты не пострадали от ошибочный заказов, и проблема программного обеспечения была ограничена маршрутизацией определенных котируемых акций на NYSE. Рыцарь продал всю свою ошибочная торговля позиция, которая привела к реализованному убытку до налогообложения в размере около 440 миллионов долларов.

Было показано, что алгоритмическая и высокочастотная торговля способствовали волатильности во время внезапного сбоя 6 мая 2010 г.^[32][34] когда промышленный индекс Доу-Джонса упал примерно на 600 пунктов только для того, чтобы компенсировать 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 внутридневной основе в истории Dow Jones Industrial Average.^[81]

Последние достижения

Новости финансового рынка теперь форматируются такими фирмами, как Need To Know News, Thomson Reuters, Доу Джонс, 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 в другие компьютеры, которые используют новости».^[82]

Алгоритмы не просто торгуют простыми новостями, но также интерпретируют более трудные для понимания новости. Некоторые фирмы также пытаются автоматически назначать настроение (определение того, хорошие новости или плохие) к новостям, чтобы автоматическая торговля могла работать непосредственно с новостями.^[83]

«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, потенциальное влияние различных фраз и слов, которые могут появляться в заявлениях Комиссии по ценным бумагам и биржам, а также последняя волна онлайн-сообществ. посвящен тематике биржевой торговли.^[83]

«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.^[83]

«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 для заработка».^[82]

Примером важности скорости сообщения новостей для алгоритмических трейдеров был Реклама кампания Доу Джонс (появления включены страница W15 из Журнал "Уолл Стрит, 1 марта 2008 г.), утверждая, что их служба на две секунды опередила другие службы новостей, сообщив о снижении процентной ставки Банком Англии.

В июле 2007 г. Citigroup, которая уже разработала собственные торговые алгоритмы, заплатила 680 миллионов долларов за Automated Trading Desk, 19-летнюю фирму, торгующую примерно 200 миллионами акций в день.^[84] Citigroup ранее купила Lava Trading и OnTrade Inc.

В конце 2010 года Управление науки Великобритании инициировало Предвидение проект, исследующий будущее компьютерной торговли на финансовых рынках,^[85] во главе с Дама Клара Фурс, экс-генеральный директор Лондонская фондовая биржа а в сентябре 2011 года проект опубликовал свои первоначальные выводы в форме рабочего документа из трех глав, доступного на трех языках, вместе с 16 дополнительными документами, которые содержат подтверждающие доказательства.^[85] Все эти результаты являются авторами или соавторами ведущих ученых и практиков и прошли анонимную экспертную оценку. В опубликованном в 2012 году прогнозном исследовании были выявлены проблемы, связанные с периодической неликвидностью, новыми формами манипуляций и потенциальными угрозами стабильности рынка из-за ошибочных алгоритмов или чрезмерный трафик сообщений. Тем не менее, отчет также подвергся критике за принятие «стандартных аргументов в пользу HFT» и за то, что члены консультативного совета были связаны с индустрией HFT.^[86]

Архитектура системы

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

1. Обмен
2. Сервер
3. Заявление

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 действуя как хранилище для исторической базы данных. Данные анализируются на стороне приложения, где торговые стратегии поступают от пользователя и могут быть просмотрены на GUI. Как только заказ сформирован, он отправляется система управления заказами (OMS), который, в свою очередь, передает его на биржу.

Постепенно старая школа алгоритмических систем с высокой задержкой заменяется более новой, современной и высокой инфраструктурой, сети с малой задержкой. В комплексный механизм обработки событий (CEP), который является основой принятия решений в торговых системах на основе алгоритмов, используется для маршрутизации заказов и управления рисками.

С появлением FIX (Обмен финансовой информацией) протокол, 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.

Последствия

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, теперь переключается на компьютеры. Скорость компьютерных подключений, измеряемая в миллисекунды и даже микросекунды, стали очень важными.^[87][88]

Более полностью автоматизированные рынки, такие как NASDAQ, Direct Edge и BATS (ранее сокращение 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 комиссий и сборов за обработку торговых операций, а также способствовал международным слияниям и консолидации финансовые обмены.

Между биржами растет конкуренция за самое быстрое время обработки для завершения сделок. Например, в июне 2007 г. 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.^[89] С тех пор конкурентные биржи продолжали сокращать задержку, обеспечивая время обработки до 3 миллисекунд. Это имеет большое значение для высокочастотных трейдеров, потому что они должны попытаться точно определить последовательные и вероятные диапазоны доходности данных финансовых инструментов. Эти профессионалы часто имеют дело с версиями фондовых индексных фондов, 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 были минимальные задержки и максимальная ликвидность. При высокой волатильности на этих рынках это становится сложным и потенциально нервным делом, когда небольшая ошибка может привести к крупным убыткам. Данные об абсолютной частоте играют роль в разработке заранее запрограммированных инструкций трейдера.^[90]

В США расходы на компьютеры и программное обеспечение в финансовой индустрии увеличились до 26,4 млрд долларов в 2005 году.^[2][91]

Алгоритмический трейдинг привел к изменению 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 эконофизика.^[92] Некоторые исследователи также отмечают «культурный разрыв» между сотрудниками фирм, занимающихся преимущественно алгоритмической торговлей, и традиционными инвестиционными менеджерами. Алгоритмическая торговля побудила уделять больше внимания данным и уменьшила акцент на исследованиях со стороны продаж.^[93]

Стандарты связи

Алгоритмические сделки требуют передачи значительно большего количества параметров, чем традиционные рыночные и лимитные ордера. Торговец на одном конце ("сторона покупки ") должны активировать свою торговую систему (часто называемую"система управления заказами " или "система управления исполнением "), чтобы понять постоянно увеличивающийся поток новых типов алгоритмических заказов. Затраты на исследования и разработки и другие затраты на создание сложных новых типов алгоритмических заказов, наряду с инфраструктурой исполнения и маркетинговыми расходами для их распределения, довольно значительны. То, что было необходимо, - это способ что маркетологи ("сторона продажи ") может выражать алгоритмы в электронном виде, так что трейдеры на стороне покупателя могут просто добавить новые типы ордеров в свою систему и быть готовыми торговать ими без постоянного кодирования экранов ввода новых ордеров каждый раз.

FIX протокол 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 алгоритмических порядков. Стандарт называется FIX Algorithmic Trading Definition Language (FIXatdl ).^[94]

Смотрите также

• 2010 Флэш-сбой
• Альтернативная торговая система
• Искусственный интеллект
• Лучшее исполнение
• Обработка сложных событий
• Электронная торговая площадка
• Зеркальная торговля
• Количественное инвестирование
• Технический анализ

Примечания

Рекомендации

внешняя ссылка

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