Алгоритмічна торгівля

Алгоритмічна торгівля — це метод виконання замовлень за допомогою автоматизованих та завчасно запрограмованих торгових інструкцій з урахуванням таких змінних, як час, ціна та обсяг.The New Investor, UCLA Law Review, available at: https://ssrn.com/abstract=2227498 Цей тип торгівлі використовує швидкість і обчислювальні ресурси комп'ютерів, які значно кращі у порівнянні з трейдерами-людьми. У XXI столітті алгоритмічна торгівля набирає популярності як серед роздрібних, так і серед інституційних трейдерів. Вона широко використовується інвестиційними банками, пенсійними фондами, взаємними фондами та хедж-фондами, яким може знадобитися розподілити виконання більшого замовлення або здійснювати операції надто швидко, щоб трейдери не могли на це відреагувати. Дослідження 2019 року показало, що близько 92 % купівлі/продажу на ринку Форекс здійснювалося за допомогою торгових алгоритмів, а не людьми.

Термін алгоритмічна торгівля часто використовується як синонім автоматизованої торгової системи. Вони охоплюють різноманітні торгові стратегії, деякі з яких базуються на формулах і результатах математичних фінансів, і часто покладаються на спеціалізоване програмне забезпечення.The New Financial Industry, Alabama Law Review, available at: https://ssrn.com/abstract=2417988Lemke and Lins, "Soft Dollars and Other Trading Activities, " § 2:30 (Thomson West, 2015—2016 ed.).

Приклади стратегій, що використовуються в алгоритмічній торгівлі, включають маркетмейкінг, арбітраж, , міжринковий розкид або чисті спекуляції, такі як . Багато з цих стратегій підпадають під категорію (ВЧТ), яка характеризується високим оборотом і високим співвідношенням замовлення до продажу.Lemke and Lins, "Soft Dollars and Other Trading Activities, " § 2:31 (Thomson West, 2015—2016 ed.). У стратегіях ВЧТ використовуються комп'ютери, які приймають детально проаналізовані рішення щодо ініціювання замовлень на основі інформації, отриманої в електронному вигляді, перш ніж трейдери зможуть обробити інформацію, яку вони спостерігають. У результаті в лютому 2012 року (CFTC) сформувала групу науковців та експертів галузі, щоб сформулювати визначення для категорії ВЧТ.Futures Trading Commission Votes to Establish a New Subcommittee of the Technology Advisory Committee (TAC) to focus on High Frequency Trading, February 9, 2012, Commodity Futures Trading Commission Алгоритмічна торгівля та ВЧТ призвели до різкої зміни , а також до складності та невизначеності макродинаміки ринкуHilbert, M., & Darmon, D. (2020). How Complexity and Uncertainty Grew with Algorithmic Trading. Entropy, 22(5), 499. https://doi.org/10.3390/e22050499 ; https://www.martinhilbert.net/how-complexity-and-uncertainty-grew-with-algorithmic-trading/, зокрема щодо способу забезпечення ліквідності.

Історія

Ранні розробки Комп'ютеризація потоку замовлень на фінансових ринках почалася на початку 1970-х років, коли Нью-Йоркська фондова біржа запровадила систему DOT «обертання призначених замовлень». був представлений у 1984 році як оновлена версія DOT. Обидві системи дозволяли направляти замовлення в електронному вигляді до відповідного торгового пункту. «Автоматизована система звітності про відкриття» (OARS) допомогла спеціалісту визначити ціну відкриття ринку (SOR; Smart Order Routing).

З появою повністю електронних ринків з'явилася , яку Нью-Йоркська фондова біржа оцінює як замовлення на купівлю або продаж 15 або більше акцій загальною вартістю понад $1 мільйон. Програмна торгівля була запрограмована для автоматичного входу або виходу з угод на основі різних факторів. У 1980-х роках програмна торгівля широко використовувалася в торгівлі між ринками акцій S&P 500 і ф'ючерсними ринками за стратегією, відомою як .

Приблизно в той же час було розроблено для створення синтетичного пут-опціону на портфель акцій шляхом динамічної торгівлі ф'ючерсами, відповідно до комп'ютерної моделі ціноутворення опціонів Блека–Шоулза.

Багато людей (наприклад, у звіті Брейді) звинувачували обидві стратегії, які часто просто об'єднували як «програмну торгівлю», що призвело до загострення або навіть початку . Проте вплив програмної торгівлі на крах фондового ринку невідомий і широко обговорюється в академічній спільноті.

Вдосконалення Фінансовий ландшафт знову змінився з появою (ЕКМ) у 1990-х роках, це дозволило трейдерам торгувати акціями та валютами поза «традиційними біржами». У США змінила мінімальний розмір тику з 0,0625 долара до 0,01 долара США за акцію в 2001 році, і, можливо, сприяла алгоритмічній торгівлі, оскільки це змінило мікроструктуру ринку, дозволивши менші відмінності між покупкою та пропозицією, зменшуючи торгову перевагу маркет-мейкерів, таким чином збільшуючи ліквідність ринку.

Ця підвищена ліквідність ринку призвела до того, що інституційні трейдери розподілили замовлення відповідно до комп'ютерних алгоритмів, щоб вони могли виконувати замовлення за кращою середньою ціною. Ці орієнтири середньої ціни вимірюються та обчислюються запрограмованими комп'ютерами, шляхом застосування , або, як правило, .Подальше заохочення для впровадження алгоритмічної торгівлі на фінансових ринках сталося в 2001 році, коли група дослідників IBM опублікувала статтю на Міжнародній об'єднаній конференції зі штучного інтелекту, де вони довели, що в експериментальних лабораторних версіях електронних аукціонів, які використовуються на фінансових ринках дві алгоритмічні стратегії (власна MGD від IBM і ZIP від Hewlett-Packard) можуть стабільно випереджати трейдерів-людей. Алгоритм ZIP був винайдений у HP у 1996 році. MGD був модифікованою версією алгоритму «GD», винайденого Стівеном Джерстадом і Джоном Дікхаутом у 1996—1997 роках. У своїй статті команда IBM написала, що фінансовий вплив їхніх результатів, які показують, що MGD і ZIP перевершують торговців-людей, «…може вимірюватися мільярдами доларів на рік».

У 2005 році Комісія з цінних паперів запровадила національну ринкову систему регулювання для зміцнення ринку акцій. Це змінило спосіб, у який фірми вели торгівлю за такими правилами, як Правило торгівлі (), яке передбачає, що ринкові замовлення повинні розміщуватися та виконуватися в електронному вигляді за найкращою доступною ціною, таким чином перешкоджаючи брокерським компаніям отримувати прибуток від різниці в ціні під час узгодження ордерів на купівлю чи продаж.

Під час відкриття нових електронних ринків з'явилися інші алгоритмічні торгові стратегії. Ці стратегії легше реалізувати програмно за допомогою комп'ютерів, оскільки вони можуть швидко реагувати на зміни цін і спостерігати за кількома ринками одночасно.

Багато брокерів-дилерів пропонували своїм клієнтам стратегії алгоритмічної торгівлі, розрізняючи їх за поведінкою, варіантами та брендом. Приклади включають Chameleon (розробник BNP Paribas), Stealth (розробник Deutsche Bank), Sniper і Guerilla (розробник Credit Suisse ). Ці реалізації запозичили практики інвестиційних підходів арбітражу, , та .

Тематичні дослідження Прогнози прибутковості TABB Group, дослідницької фірми індустрії фінансових послуг, для ВЧТ-індустрії акцій США становили $1,3 мільярда без урахування витрат на 2014 рік, що значно нижче максимуму в $21 мільярд, який склали 300 компаній з торгівлі цінними паперами та хеджування у 2008 році, який автори тоді назвали «відносно невеликим» і «напрочуд скромним» у порівнянні із загальним обсягом торгів на ринку. У березні 2014 року , компанія високочастотної торгівлі, повідомила, що протягом п'яти років фірма була прибутковою 1277 із 1278 торгових днів,Virtu Financial Form S-1, available at https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1592386/000104746914002070/a2218589zs-1.htm втративши гроші лише за один день, демонструючи переваги високочастотної торгівлі за різними стратегіями.Laughlin, G. Insights into High Frequency Trading from the Virtu Financial IPO WSJ.com Retrieved May 22, 2015.

Третина всіх торгів акціями Європейського Союзу та Сполучених Штатів у 2006 році керувалася автоматичними програмами або алгоритмами. Станом на 2009 рік дослідження показали, що на ВЧТ-компанії припадало 60–73 % усього обсягу торгівлі акціями в США, а в 2012 році ця кількість впала приблизно до 50 %.Times Topics: High-Frequency Trading, The New York Times, December 20, 2012 У 2006 році на Лондонській фондовій біржі понад 40 % усіх ордерів було введено алгоритмічними трейдерами, причому на 2007 рік прогнозується 60 %. Американські та європейські ринки зазвичай мають вищу частку алгоритмічних угод, ніж інші ринки. Оцінки на 2008 рік коливаються до 80 % на деяких ринках. Валютні ринки також застосовують активну алгоритмічну торгівлю, яка оцінюється приблизно у 80 % замовлень у 2016 році (порівняно з 25 % замовлень у 2006 році).A London Hedge Fund That Opts for Engineers, Not M.B.A.'s by Heather Timmons, August 18, 2006 Вважається, що ф'ючерсні ринки досить легко інтегрувати в алгоритмічну торгівлю, причому до 2010 року очікується, що приблизно 20 % обсягу опціонів буде створено комп'ютером. Ринки облігацій рухаються у напрямку більшого доступу для алгоритмічних трейдерів.

Алгоритмічна торгівля та ВЧТ були предметом численних публічних дебатів після того, як Комісія з цінних паперів і бірж США та заявили, що алгоритмічна торгівля, викликала хвилю продажів, яка призвела до . У тих самих звітах було виявлено, що стратегії ВЧТ могли сприяти подальшій волатильності через швидке вилучення ліквідності з ринку. У результаті цих подій промисловий індекс Доу-Джонса зазнав другого за величиною внутрішньоденного коливання, хоча ціни швидко відновилися. (Див. .) У звіті Міжнародної організації комісій з цінних паперів (IOSCO) за липень 2011 року, міжнародного органу регулювання цінних паперів, було зроблено висновок, що хоча «алгоритми та технологія ВЧТ використовувалися учасниками ринку для управління своєю торгівлею та ризиками, їхнє використання також явно було сприяючим фактором штучного краху 6 травня 2010 року». Однак деякі дослідники прийшли до іншого висновку. В одному дослідженні 2010 року було показано, що ВЧТ суттєво не змінив торговий інвентар під час цього краху. Деяка алгоритмічна торгівля перед ребалансуванням індексного фонду перераховує прибутки інвесторам.

Стратегії

Систематична торгівля Використання комп'ютерних моделей для визначення цілей торгівлі, засобів контролю ризиків і правил, які можуть методично виконувати торгові замовлення. Систематична торгівля включає як високочастотну торгівлю (ВЧТ, яку іноді називають алгоритмічною торгівлею), так і повільніші типи інвестування, такі як систематичне відстеження трендів. Він також включає .

Нещодавнє дослідження Серхіо Альвареса-Теленьї виявило, що введення фінансової інформації в цю стратегію покращує процес калібрування, який зазвичай керується лише даними.

Торгівля перед ребалансуванням індексного фонду Більшість пенсійних заощаджень, таких як приватні пенсійні фонди або та в США, інвестуються у взаємні фонди, найпопулярніші з яких індексні фонди, які повинні періодично «відновлювати баланс» або коригувати свій портфель відповідно до нових цін та ринкової капіталізації базових цінних паперів у фондовому чи іншому індексі, який вони відстежують. Прибуток передається від пасивних інвесторів до активних, деякі з яких є алгоритмічними трейдерами, які спеціально використовують ефект перебалансування індексів. Розмір цих втрат, понесених пасивними інвесторами, оцінюється в 21–28 базисних пунктів на рік для S&P 500 і 38–77 базисних пунктів на рік для Russell 2000. Джон Монтгомері з каже, що «погана прибутковість інвесторів» від торгівлі перед ребалансуванням індексного фонда є «слоном у кімнаті, про який, чомусь, люди не говорять».

Торгівля парами