stringtranslate.com

Алгоритмическая торговля

Алгоритмическая торговля — это метод исполнения ордеров с использованием автоматических предварительно запрограммированных торговых инструкций, учитывающих такие переменные, 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 популярность как среди розничных, так и среди институциональных трейдеров. [2] [3] Исследование, проведенное в 2019 году, показало, что около 92% торговли на рынке Форекс осуществлялось торговыми алгоритмами, а не людьми. [4]

Он широко используется инвестиционными банками , пенсионными фондами , паевыми инвестиционными фондами и хедж-фондами , которым может потребоваться растянуть выполнение более крупного заказа или совершать сделки слишком быстро для реагирования трейдеров-людей. Однако он также доступен частным трейдерам, использующим простые розничные инструменты.

Термин алгоритмическая торговля часто используется как синоним автоматизированной торговой системы . Они охватывают множество торговых стратегий , некоторые из которых основаны на формулах и результатах из математических финансов , и часто полагаются на специализированное программное обеспечение. [5] [6]

Примерами стратегий, используемых в алгоритмической торговле, являются систематическая торговля , маркет-мейкинг , межрыночный спред, арбитраж или чистая спекуляция , такая как следование тренду . Многие из них попадают в категорию высокочастотной торговли (HFT), которая характеризуется высоким оборотом и высоким соотношением ордеров к сделкам. [7] Стратегии HFT используют компьютеры, которые принимают сложные решения для инициирования ордеров на основе информации, полученной в электронном виде, до того, как трейдеры-люди смогут обработать полученную ими информацию. В результате в феврале 2012 года Комиссия по торговле товарными фьючерсами (CFTC) сформировала специальную рабочую группу, в которую вошли ученые и отраслевые эксперты, чтобы консультировать CFTC о том, как лучше всего определить HFT. [8] [9] Алгоритмическая торговля и HFT привели к резкому изменению микроструктуры рынка и к сложности и неопределенности макродинамики рынка, [10] особенно в способе предоставления ликвидности . [11]

История

Ранние разработки

Компьютеризация потока заказов на финансовых рынках началась в начале 1970-х годов, когда Нью-Йоркская фондовая биржа ввела систему «оборачивания назначенных заказов» (DOT). SuperDOT была представлена ​​в 1984 году как усовершенствованная версия DOT. Обе системы позволяли направлять заказы в электронном виде на соответствующий торговый пост. «Автоматизированная система отчетности об открытии» (OARS) помогала специалисту определять цену открытия клиринга рынка (SOR; Smart Order Routing).

С появлением полностью электронных рынков появилась программная торговля , которая определяется Нью-Йоркской фондовой биржей как приказ купить или продать 15 или более акций общей стоимостью более 1 миллиона долларов США. На практике программные торги были заранее запрограммированы на автоматический вход или выход из торгов на основе различных факторов. [12] В 1980-х годах программная торговля стала широко использоваться в торговле между фондовым рынком S&P 500 и фьючерсными рынками в стратегии, известной как индексный арбитраж.

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

Обе стратегии, часто просто объединяемые под названием «программная торговля», были обвинены многими людьми (например, в отчете Брэди ) в усугублении или даже начале краха фондового рынка 1987 года . Тем не менее, влияние компьютерной торговли на крахи фондового рынка неясно и широко обсуждается в академическом сообществе. [13]

Усовершенствование и рост

Финансовый ландшафт снова изменился с появлением электронных коммуникационных сетей (ECN) в 1990-х годах, что позволило торговать акциями и валютами за пределами традиционных бирж. [12] В США десятичная система изменила минимальный размер тика с 1/16 доллара (0,0625 долл. США) [a] до 0,01 долл. США за акцию в 2001 году и, возможно, способствовала алгоритмической торговле, поскольку она изменила микроструктуру рынка , допустив меньшие различия между ценами спроса и предложения , уменьшив торговое преимущество маркет-мейкеров и, таким образом, увеличив ликвидность рынка . [16]

Эта возросшая ликвидность рынка привела к тому, что институциональные трейдеры разделили заказы в соответствии с компьютерными алгоритмами, чтобы они могли выполнять заказы по лучшей средней цене. Эти средние ценовые ориентиры измеряются и рассчитываются компьютерами путем применения средней цены, взвешенной по времени , или, что более типично, средней цены, взвешенной по объему .

Все кончено. Торговля, которая существовала на протяжении столетий, умерла. Сегодня у нас есть электронный рынок. Это настоящее. Это будущее.

Роберт Грейфельд , генеральный директор NASDAQ , апрель 2011 г. [17]

Дальнейшее поощрение принятия алгоритмической торговли на финансовых рынках пришло в 2001 году, когда группа исследователей IBM опубликовала статью [18] на Международной объединенной конференции по искусственному интеллекту , в которой они показали, что в экспериментальных лабораторных версиях электронных аукционов, используемых на финансовых рынках, две алгоритмические стратегии (собственная MGD IBM и ZIP компании Hewlett-Packard ) могут последовательно превосходить трейдеров-людей. MGD был модифицированной версией алгоритма «GD», изобретенного Стивеном Гьерстадом и Джоном Дикхаутом в 1996/7 годах; [19] алгоритм ZIP был изобретен в HP Дэйвом Клиффом (профессором) в 1996 году. [20] В своей статье группа исследователей IBM написала, что финансовое влияние их результатов, показывающих, что MGD и ZIP превосходят трейдеров-людей, «...может измеряться миллиардами долларов ежегодно»; статья IBM вызвала международное освещение в СМИ.

В 2005 году Комиссия по ценным бумагам и биржам (SEC) ввела в действие Национальную рыночную систему регулирования для укрепления рынка акций. [12] Это изменило способ торговли фирм с помощью таких правил, как правило «Trade Through Rule», которое предписывает, что рыночные заказы должны размещаться и исполняться в электронном виде по наилучшей доступной цене, тем самым не давая брокерским конторам получать прибыль от разницы цен при сопоставлении заказов на покупку и продажу. [12]

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

Многие брокеры-дилеры предлагали алгоритмические торговые стратегии своим клиентам, различая их по поведению, опциям и брендингу. Примерами служат Chameleon (разработанный BNP Paribas ), Stealth [21] (разработанный Deutsche Bank ), Sniper и Guerilla (разработанный Credit Suisse ). [22] Эти реализации переняли практику инвестиционных подходов арбитража , статистического арбитража , следования за трендом и возврата к среднему .

На современных мировых финансовых рынках алгоритмическая торговля играет решающую роль в достижении финансовых целей. [23] На протяжении почти 30 лет трейдеры, инвестиционные банки, инвестиционные фонды и другие финансовые организации использовали алгоритмы для совершенствования и внедрения торговых стратегий. [24] Использование алгоритмов на финансовых рынках существенно возросло с середины 1990-х годов, хотя точный вклад в ежедневные объемы торговли остается неточным. [25]

Технологические достижения и алгоритмическая торговля способствовали увеличению объемов транзакций, снижению издержек, улучшению эффективности портфеля и повышению прозрачности на финансовых рынках. [26] Согласно отчету Foreign Exchange Activity в апреле 2019 года, ежедневный оборот валютных рынков составил 6,6 триллиона долларов США, что значительно больше, чем 5,1 триллиона долларов США в 2016 году. [27]

Примеры исследований

Прогнозы прибыльности TABB Group, исследовательской компании в сфере финансовых услуг, для американской HFT-индустрии акций составили 1,3 млрд долларов США до вычета расходов за 2014 год [28], что значительно ниже максимального показателя в 21 млрд долларов США , который 300 фирм по ценным бумагам и хедж-фондов, специализировавшихся на этом типе торговли, получили в 2008 году [29], который авторы тогда назвали «относительно небольшим» и «удивительно скромным» по сравнению с общим объемом торговли на рынке. В марте 2014 года Virtu Financial , фирма высокочастотной торговли, сообщила, что в течение пяти лет фирма в целом была прибыльной в 1277 из 1278 торговых дней [30] , потерпев убытки всего один день, что демонстрирует преимущества торговли миллионы раз по разнообразному набору инструментов каждый торговый день. [31]

Алгоритмическая торговля. Процент от объема рынка. [32]

Треть всех торгов акциями Европейского союза и Соединенных Штатов в 2006 году осуществлялась с помощью автоматических программ или алгоритмов. [33] По состоянию на 2009 год исследования показали, что на HFT-фирмы приходилось 60–73% всего объема торговли акциями США, а в 2012 году это число сократилось примерно до 50%. [34] [35] В 2006 году на Лондонской фондовой бирже более 40% всех заказов было введено алгоритмическими трейдерами, а на 2007 год прогнозировалось 60%. Американские и европейские рынки, как правило, имеют более высокую долю алгоритмических сделок, чем другие рынки, и оценки на 2008 год достигают 80% на некоторых рынках. На валютных рынках также ведется активная алгоритмическая торговля, которая в 2016 году составила около 80% заказов (по сравнению с примерно 25% заказов в 2006 году). [36] Фьючерсные рынки считаются достаточно простыми для интеграции в алгоритмическую торговлю, [37] [38] при этом около 40% торговли опционами осуществлялось с помощью торговых алгоритмов в 2016 году. [39] Рынки облигаций движутся в сторону большего доступа к алгоритмическим трейдерам. [40]

Алгоритмическая торговля и HFT стали предметом многочисленных публичных дебатов с тех пор, как Комиссия по ценным бумагам и биржам США и Комиссия по торговле товарными фьючерсами заявили в своих отчетах, что алгоритмическая торговля, заключенная компанией взаимного фонда, спровоцировала волну продаж, которая привела к Flash Crash 2010 года . [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] В тех же отчетах было обнаружено, что стратегии HFT могли способствовать последующей волатильности , быстро вытягивая ликвидность с рынка. В результате этих событий индекс Dow Jones Industrial Average пережил второе по величине внутридневное колебание за всю историю, хотя цены быстро восстановились. (См. Список крупнейших ежедневных изменений индекса Dow Jones Industrial Average .) В отчете Международной организации комиссий по ценным бумагам (IOSCO), международного органа по регулированию ценных бумаг, за июль 2011 года сделан вывод о том, что, хотя «алгоритмы и технология HFT использовались участниками рынка для управления своей торговлей и рисками, их использование также явно способствовало внезапному краху 6 мая 2010 года». [49] [50] Однако другие исследователи пришли к иному выводу. Одно исследование 2010 года показало, что HFT не оказал существенного влияния на торговые запасы во время внезапного краха. [51] Некоторая алгоритмическая торговля перед ребалансировкой индексного фонда переносит прибыль от инвесторов. [52] [53] [54]

Стратегии

Торги перед ребалансировкой индексного фонда

Большинство пенсионных сбережений , таких как частные пенсионные фонды или 401(k) и индивидуальные пенсионные счета в США, инвестируются в паевые инвестиционные фонды , наиболее популярными из которых являются индексные фонды , которые должны периодически «перебалансировать» или корректировать свой портфель, чтобы соответствовать новым ценам и рыночной капитализации базовых ценных бумаг в акции или другом индексе , который они отслеживают. [55] [56] Прибыль передается от пассивных инвесторов в индексы активным инвесторам, некоторые из которых являются алгоритмическими трейдерами, специально эксплуатирующими эффект перебалансировки индекса. Величина этих потерь, понесенных пассивными инвесторами, оценивается в 21–28 базисных пунктов в год для S&P 500 и 38–77 базисных пунктов в год для Russell 2000. [53] Джон Монтгомери из Bridgeway Capital Management говорит, что результирующая «плохая доходность инвесторов» от торговли впереди паевых инвестиционных фондов является «слоном в комнате», о котором «шокирующе, что люди не говорят». [54]

Парная торговля

Парная торговля или парная торговля — это длинная-короткая, в идеале нейтральная по отношению к рынку стратегия, позволяющая трейдерам извлекать прибыль из временных расхождений в относительной стоимости близких заменителей. В отличие от классического арбитража, в случае парной торговли закон одной цены не может гарантировать конвергенцию цен. Это особенно верно, когда стратегия применяется к отдельным акциям — эти несовершенные заменители могут фактически расходиться бесконечно. Теоретически, длинная-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 неприбыльной в течение длительных периодов времени (например, 2004-2007). Она относится к более широким категориям статистического арбитража , конвергентной торговли и стратегий относительной стоимости . [57]

Дельта-нейтральные стратегии

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

Арбитраж

В экономике и финансах арбитраж / ˈ ɑːr b ɪ t r ɑː ʒ / — это практика извлечения выгоды из разницы в ценах между двумя или более рынками : заключение комбинации соответствующих сделок, которые извлекают выгоду из дисбаланса, а прибыль представляет собой разницу между рыночными ценами . В академическом понимании арбитраж — это транзакция, которая не предполагает отрицательного денежного потока в любом вероятностном или временном состоянии и положительный денежный поток по крайней мере в одном состоянии; проще говоря, это возможность безрисковой прибыли при нулевых затратах. Пример: одна из самых популярных возможностей арбитражной торговли — это фьючерсы S&P и акции S&P 500. В течение большинства торговых дней эти два инструмента будут развивать неравенство 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:

Арбитраж — это не просто покупка товара на одном рынке и его продажа на другом по более высокой цене в более позднее время. Длинные и короткие транзакции в идеале должны происходить одновременно, чтобы минимизировать подверженность рыночному риску или риск того, что цены могут измениться на одном рынке до того, как обе транзакции будут завершены. На практике это, как правило, возможно только с ценными бумагами и финансовыми продуктами, которые могут торговаться в электронном виде, и даже тогда, когда первая часть(и) сделки выполняется, цены на других частях могут ухудшиться, что гарантирует убыток. Пропуск одной из частей сделки (и, следовательно, необходимость открыть ее по худшей цене) называется «риском исполнения» или, более конкретно, «риском входа и выхода». [b] В простейшем примере любой товар, проданный на одном рынке, должен продаваться по той же цене на другом. Например, трейдеры могут обнаружить, что цена на пшеницу в сельскохозяйственных регионах ниже, чем в городах, купить товар и перевезти его в другой регион, чтобы продать по более высокой цене. Этот тип ценового арбитража является наиболее распространенным, но этот простой пример игнорирует стоимость транспортировки, хранения, риск и другие факторы. «Истинный» арбитраж требует, чтобы не было никакого рыночного риска. Когда ценные бумаги торгуются на более чем одной бирже, 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 «самофинансируемую» (свободную) позицию, как многие источники неправильно предполагают, следуя теории. Пока есть некоторая разница в рыночной стоимости и рискованности двух ног, капитал должен быть вложен для того, чтобы нести длинную-короткую арбитражную позицию.

Среднее возвращение

Возврат к среднему — это математическая методология, которая иногда используется для инвестирования в акции, но ее можно применять и к другим процессам. В общих чертах идея заключается в том, что как высокие, так и низкие цены акций являются временными, и что цена акций имеет тенденцию иметь среднюю цену с течением времени. Примером процесса возврата к среднему является стохастическое уравнение Орнштейна-Уленбека .

Возврат к среднему значению предполагает сначала определение торгового диапазона для акций, а затем расчет средней цены с использованием аналитических методов, связанных с активами, прибылью и т. д.

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

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

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

Скальпинг

Скальпинг — это предоставление ликвидности нетрадиционными маркет-мейкерами , посредством чего трейдеры пытаются заработать (или сделать ) спред спроса и предложения. Эта процедура позволяет получать прибыль до тех пор, пока ценовые движения меньше этого спреда, и обычно включает в себя быстрое установление и ликвидацию позиции, обычно в течение нескольких минут или меньше. [58]

Маркет -мейкер по сути является специализированным скальпером, которого также называют дилером. [59] Объем торговли маркет-мейкера во много раз больше, чем у среднего индивидуального скальпера, и он будет использовать более сложные торговые системы и технологии. Однако зарегистрированные маркет-мейкеры связаны правилами биржи, устанавливающими их минимальные обязательства по котировкам. Например, NASDAQ требует, чтобы каждый маркет-мейкер размещал по крайней мере одну заявку на покупку и одну заявку на продажу на определенном уровне цен, чтобы поддерживать двусторонний рынок для каждой представленной акции. [60] [59] [61]

Снижение транзакционных издержек

Большинство стратегий, называемых алгоритмической торговлей (а также алгоритмическим поиском ликвидности), попадают в категорию снижения издержек. Основная идея заключается в том, чтобы разбить большой ордер на мелкие ордера и размещать их на рынке с течением времени. Выбор алгоритма зависит от различных факторов, наиболее важными из которых являются волатильность и ликвидность акций. Например, для высоколиквидных акций сопоставление определенного процента от общего числа ордеров акций (так называемые встроенные алгоритмы объема) обычно является хорошей стратегией, но для крайне неликвидных акций алгоритмы пытаются сопоставить каждый ордер, имеющий выгодную цену (так называемые алгоритмы поиска ликвидности).

Успешность этих стратегий обычно измеряется путем сравнения средней цены, по которой был исполнен весь заказ, со средней ценой, достигнутой при эталонном исполнении за тот же период. Обычно в качестве эталона используется средневзвешенная по объему цена. Иногда цена исполнения также сравнивается с ценой инструмента на момент размещения заказа.

Специальный класс этих алгоритмов пытается обнаружить алгоритмические или айсберг-ордера на другой стороне (т. е. если вы пытаетесь купить, алгоритм попытается обнаружить ордера для продающей стороны). Эти алгоритмы называются алгоритмами сниффинга. Типичный пример — «Stealth».

Некоторые примеры алгоритмов: VWAP , TWAP , Implementation shortfall , POV, Display size, Liquidity seeker и Stealth. Современные алгоритмы часто оптимально строятся посредством статического или динамического программирования. [62] [63] [64]

Стратегии, которые относятся только к темным пулам

С 2009 года HFT, которая включает в себя широкий набор трейдеров со стороны покупки, а также маркет- мейкеров со стороны продажи, стала более заметной и противоречивой. [65] Эти алгоритмы или методы обычно называются, например, «Stealth» (разработано Deutsche Bank), «Iceberg», «Dagger», «Monkey», «Guerrilla», «Sniper», «BASOR» (разработано Quod Financial) и «Sniffer». [66] Темные пулы — это альтернативные торговые системы, которые являются частными по своей природе и, таким образом, не взаимодействуют с потоком публичных заказов, а вместо этого стремятся предоставить неотображаемую ликвидность большим пакетам ценных бумаг. [67] В темных пулах торговля происходит анонимно, при этом большинство заказов скрыто или «айсбергировано». [68] Геймеры или «акулы» вынюхивают крупные заказы, «пингуя» небольшие рыночные заказы на покупку и продажу. Когда исполняется несколько небольших заказов, акулы могут обнаружить наличие большого айсбергированного заказа.

«Сейчас это гонка вооружений», — сказал Эндрю Ло, директор Лаборатории финансового инжиниринга Массачусетского технологического института в 2006 году. «Все создают все более сложные алгоритмы, и чем больше конкуренция, тем меньше прибыль». [69]

Время выхода на рынок

Стратегии, разработанные для генерации альфа, считаются стратегиями рыночного тайминга. Эти типы стратегий разрабатываются с использованием методологии, которая включает бэктестинг, форвардное тестирование и живое тестирование. Алгоритмы рыночного тайминга обычно используют технические индикаторы, такие как скользящие средние, но также могут включать логику распознавания образов, реализованную с использованием конечных автоматов . [70] [71]

Бэктестинг алгоритма обычно является первым этапом и включает моделирование гипотетических сделок через период данных в выборке. Оптимизация выполняется для определения наиболее оптимальных входных данных. Шаги, предпринимаемые для снижения вероятности чрезмерной оптимизации, могут включать изменение входных данных +/- 10%, шмуинг входных данных большими шагами, запуск моделирования Монте-Карло и обеспечение учета проскальзывания и комиссии. [72]

Прямое тестирование алгоритма является следующим этапом и включает в себя запуск алгоритма на основе набора данных, не входящих в выборку, чтобы убедиться, что алгоритм работает в соответствии с ожиданиями, полученными в ходе бэктестинга.

Тестирование в реальном времени является заключительным этапом разработки и требует от разработчика сравнения реальных сделок с моделями, прошедшими бэктестинг и форвардное тестирование. Сравниваемые показатели включают процент прибыли, фактор прибыли, максимальную просадку и средний прирост на сделку.

Высокочастотная торговля

Как отмечалось выше, высокочастотная торговля (HFT) — это форма алгоритмической торговли, характеризующаяся высоким оборотом и высоким соотношением ордеров к сделкам. Хотя единого определения HFT не существует, среди ее ключевых характеристик — сложные алгоритмы, специализированные типы ордеров, совместное размещение, очень краткосрочные инвестиционные горизонты и высокие показатели отмены ордеров. [7] В США фирмы высокочастотной торговли (HFT) составляют 2% из примерно 20 000 фирм, работающих сегодня, но на них приходится 73% всего объема торговли акциями. [73] По состоянию на первый квартал 2009 года общие активы под управлением хедж-фондов со стратегиями HFT составляли 141 млрд долларов США, что примерно на 21% меньше их максимума. [74] Стратегия HFT впервые была успешной в Renaissance Technologies . [75]

Высокочастотные фонды начали становиться особенно популярными в 2007 и 2008 годах. [75] Многие HFT-фирмы являются маркет-мейкерами и обеспечивают ликвидность рынка, что снизило волатильность и помогло сузить спреды между ценами покупки и продажи, сделав торговлю и инвестирование более дешевыми для других участников рынка. [74] [76] [77] HFT стал предметом пристального внимания общественности с тех пор, как Комиссия по ценным бумагам и биржам США и Комиссия по торговле товарными фьючерсами заявили, что как алгоритмическая торговля, так и HFT способствовали волатильности во время внезапного краха 2010 года . Среди основных американских высокочастотных торговых фирм — Chicago Trading Company, Optiver , Virtu Financial , DRW , Jump Trading , Two Sigma Securities , GTS, IMC Financial и Citadel LLC . [78]

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

Создание рынка

Создание рынка подразумевает размещение лимитного приказа на продажу (или предложение) выше текущей рыночной цены или лимитного приказа на покупку (или предложение) ниже текущей цены на регулярной и непрерывной основе для захвата спреда спроса и предложения. Automated Trading Desk, купленный Citigroup в июле 2007 года, был активным маркет-мейкером, на долю которого приходилось около 6% от общего объема как на NASDAQ, так и на Нью-Йоркской фондовой бирже. [79]

Статистический арбитраж

Другой набор стратегий HFT в классической арбитражной стратегии может включать несколько ценных бумаг, таких как покрытый паритет процентных ставок на валютном рынке , который дает соотношение между ценами внутренней облигации, облигации, номинированной в иностранной валюте, спотовой ценой валюты и ценой форвардного контракта на валюту. Если рыночные цены достаточно отличаются от тех, которые подразумеваются в модели, чтобы покрыть транзакционные издержки , то можно совершить четыре транзакции, чтобы гарантировать безрисковую прибыль. HFT позволяет проводить подобные арбитражи, используя модели большей сложности, включающие гораздо больше, чем 4 ценных бумаги. Группа TABB оценивает, что годовая совокупная прибыль стратегий арбитража с низкой задержкой в ​​настоящее время превышает 21 млрд долларов США. [34]

Разработан широкий спектр статистических арбитражных стратегий, в которых торговые решения принимаются на основе отклонений от статистически значимых отношений. Как и стратегии создания рынка, статистический арбитраж может применяться во всех классах активов.

Арбитраж событий

Подвид арбитража ценных бумаг, связанных с риском, слиянием, конвертацией или проблемными ценными бумагами, который рассчитывает на определенное событие, такое как подписание контракта, одобрение регулирующего органа, судебное решение и т. д., чтобы изменить соотношение цены или курса двух или более финансовых инструментов и позволить арбитражеру получить прибыль. [80]

Примером этого может служить арбитраж слияний, также называемый рисковым арбитражем . Арбитраж слияний обычно заключается в покупке акций компании, которая является целью поглощения, при одновременной продаже акций приобретающей компании в короткую . Обычно рыночная цена целевой компании меньше цены, предлагаемой приобретающей компанией. Спред между этими двумя ценами зависит в основном от вероятности и сроков завершения поглощения, а также от преобладающего уровня процентных ставок. Ставка в арбитраже слияний заключается в том, что такой спред в конечном итоге станет нулевым, если и когда поглощение будет завершено. Риск заключается в том, что сделка «сорвется», и спред значительно расширится.

Спуфинг

Одна из стратегий, которую использовали некоторые трейдеры, которая была запрещена, но, вероятно, продолжает применяться, называется спуфингом. Это действие по размещению заказов, чтобы создать впечатление, что вы хотите купить или продать акции, без намерения позволить заказу исполниться, чтобы временно манипулировать рынком, чтобы купить или продать акции по более выгодной цене. Это делается путем создания лимитных заказов за пределами текущей цены спроса или предложения, чтобы изменить сообщаемую цену для других участников рынка. Трейдер может впоследствии размещать сделки на основе искусственного изменения цены, а затем отменять лимитные заказы до их исполнения.

Предположим, трейдер хочет продать акции компании с текущей ценой спроса $20 и текущей ценой предложения $20,20. Трейдер разместит ордер на покупку по цене $20,10, что все еще находится на некотором расстоянии от цены предложения, поэтому он не будет выполнен, а ордер на покупку $20,10 будет объявлен как Лучшая цена предложения и лучшая цена предложения National Best Bid and Offer. Затем трейдер исполняет рыночный ордер на продажу акций, которые он хотел продать. Поскольку лучшая цена предложения — это искусственная цена предложения инвестора, маркет-мейкер исполняет ордер на продажу по цене $20,10, что позволяет получить на $0,10 более высокую цену продажи за акцию. Затем трейдер отменяет свой лимитный ордер на покупку, которую он никогда не собирался совершать.

Наполнение цитатой

Заполнение котировок — это тактика, используемая злонамеренными трейдерами, которая заключается в быстром вводе и снятии большого количества ордеров в попытке заполонить рынок, тем самым получая преимущество над более медленными участниками рынка. [81] Быстро размещаемые и отменяемые ордера приводят к тому, что потоки рыночных данных, на которые полагаются обычные инвесторы, задерживают котировки цен, пока происходит заполнение котировок. HFT-фирмы извлекают выгоду из собственных потоков с большей емкостью и наиболее эффективной инфраструктуры с минимальной задержкой. Исследователи показали, что высокочастотные трейдеры могут получать прибыль за счет искусственно вызванных задержек и арбитражных возможностей, которые возникают в результате заполнения котировок. [82]

Системы торговли с малой задержкой

Сетевая задержка, синоним задержки, измеряемая в односторонней задержке или времени кругового обхода, обычно определяется как время, необходимое для передачи пакета данных из одной точки в другую. [83] Торговля с низкой задержкой относится к алгоритмическим торговым системам и сетевым маршрутам, используемым финансовыми учреждениями, подключающимися к фондовым биржам и сетям электронной связи (ECN) для быстрого выполнения финансовых транзакций. [84] Большинство HFT-компаний зависят от выполнения своих торговых стратегий с низкой задержкой. Джоэл Хасбрук и Гидеон Саар (2013) измеряют задержку на основе трех компонентов: времени, необходимого для (1) достижения информацией трейдера, (2) анализа информации алгоритмами трейдера и (3) сгенерированного действия для достижения биржи и его реализации. [85] На современном электронном рынке (около 2009 года) время обработки торговли с низкой задержкой квалифицировалось как менее 10 миллисекунд, а сверхнизкая задержка — как менее 1 миллисекунды. [86]

Трейдеры с низкой задержкой зависят от сетей со сверхнизкой задержкой . Они получают прибыль, предоставляя информацию, такую ​​как конкурирующие заявки и предложения, своим алгоритмам на микросекунды быстрее, чем их конкуренты. [34] Революционный прогресс в скорости привел к необходимости для фирм иметь в реальном времени, размещенную торговую платформу, чтобы извлекать выгоду из внедрения высокочастотных стратегий. [34] Стратегии постоянно меняются, чтобы отражать тонкие изменения на рынке, а также бороться с угрозой обратной разработки стратегии конкурентами. Это связано с эволюционной природой алгоритмических торговых стратегий — они должны уметь адаптироваться и торговать разумно, независимо от рыночных условий, что подразумевает достаточную гибкость, чтобы выдерживать широкий спектр рыночных сценариев. В результате значительная часть чистого дохода фирм тратится на НИОКР этих автономных торговых систем. [34]

Реализация стратегии

Большинство алгоритмических стратегий реализуются с использованием современных языков программирования, хотя некоторые по-прежнему реализуют стратегии, разработанные в электронных таблицах. Все чаще алгоритмы, используемые крупными брокерскими конторами и управляющими активами, пишутся на языке определения алгоритмической торговли FIX Protocol ( FIXatdl ), который позволяет фирмам, получающим заказы, точно указывать, как должны быть выражены их электронные заказы. Заказы, созданные с использованием FIXatdl, затем могут передаваться из систем трейдеров через FIX Protocol. [87] Базовые модели могут полагаться всего лишь на линейную регрессию, в то время как более сложные игровые и распознающие модели [88] или предиктивные модели также могут использоваться для инициирования торговли. Для создания этих моделей использовались более сложные методы, такие как марковская цепь Монте-Карло . [89]

Проблемы и события

Было показано, что алгоритмическая торговля существенно улучшает ликвидность рынка [90] среди прочих преимуществ. Однако улучшения производительности, обеспечиваемые алгоритмической торговлей, были встречены сопротивлением со стороны брокеров и трейдеров-людей, столкнувшихся с жесткой конкуренцией со стороны компьютеров.

Киборг-финансы

Технологические достижения в области финансов, особенно те, которые связаны с алгоритмической торговлей, увеличили финансовую скорость, связь, охват и сложность, одновременно снизив ее человечность. Компьютеры, работающие под управлением программного обеспечения на основе сложных алгоритмов, заменили людей во многих функциях в финансовой индустрии. Финансы по сути становятся отраслью, где машины и люди разделяют доминирующие роли – превращая современные финансы в то, что один ученый назвал «киборг-финансами». [91]

Обеспокоенность

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

«Недостатком этих систем является их «черный ящик », — сказал г-н Уильямс. «Трейдеры интуитивно чувствуют, как работает мир. Но в этих системах вы вливаете кучу цифр, и что-то выходит на другом конце, и не всегда интуитивно понятно или понятно, почему черный ящик зацепился за определенные данные или отношения». [69]

« Управление по финансовым услугам внимательно следит за развитием торговли черными ящиками. В своем ежегодном отчете регулятор отметил огромные преимущества эффективности, которые новые технологии приносят на рынок. Но он также указал, что «большая зависимость от сложных технологий и моделирования влечет за собой больший риск того, что сбой системы может привести к прерыванию бизнеса». [92]

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. [93]

Другие проблемы включают в себя техническую проблему задержки или задержки в доставке котировок трейдерам, [94] безопасность и возможность полного сбоя системы, приводящего к краху рынка . [95]

«Goldman тратит десятки миллионов долларов на эти штуки. У них больше людей, работающих в сфере технологий, чем людей в торговом отделе... Природа рынков кардинально изменилась». [96]

1 августа 2012 года компания Knight Capital Group столкнулась с технологической проблемой в своей автоматизированной торговой системе [97] , что привело к убыткам в размере 440 миллионов долларов.

Эта проблема была связана с установкой торгового программного обеспечения Knight и привела к тому, что Knight отправила на рынок множество ошибочных заказов на ценные бумаги, котирующиеся на NYSE. Это программное обеспечение было удалено из систем компании. ... Клиенты не были негативно затронуты ошибочными заказами, а проблема с программным обеспечением была ограничена маршрутизацией определенных котируемых акций на NYSE. Knight продала всю свою ошибочную торговую позицию, что привело к реализованному доналоговому убытку в размере приблизительно 440 миллионов долларов.

Было показано, что алгоритмическая и высокочастотная торговля способствовали волатильности во время Flash Crash 6 мая 2010 года, [41] [43], когда Dow Jones Industrial Average упал примерно на 600 пунктов, но восстановил эти потери в течение нескольких минут. В то время это было второе по величине колебание пунктов, 1010,14 пунктов, и самое большое однодневное падение пунктов, 998,5 пунктов, на внутридневной основе в истории Dow Jones Industrial Average. [98]

Последние события

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

«Компьютеры теперь используются для создания новостных сюжетов о результатах деятельности компаний или экономической статистике по мере их публикации. И эта почти мгновенная информация напрямую поступает в другие компьютеры, которые торгуют новостями». [99]

Алгоритмы не просто торгуют на простых новостях, но и интерпретируют более сложные для понимания новости. Некоторые фирмы также пытаются автоматически назначать настроения (решая, являются ли новости хорошими или плохими) новостям, чтобы автоматизированная торговля могла работать непосредственно на новостях. [100]

«Люди все чаще смотрят на все формы новостей и строят вокруг них собственные индикаторы полуструктурированным образом», — сказал Роб Пассарелла, глобальный директор по стратегии в Dow Jones Enterprise Media Group. Его фирма предоставляет как новостную ленту с низкой задержкой, так и новостную аналитику для трейдеров. Пассарелла также указал на новые научные исследования, проводимые в отношении того, в какой степени частые поиски Google по различным акциям могут служить торговыми индикаторами, потенциальное влияние различных фраз и слов, которые могут появляться в заявлениях Комиссии по ценным бумагам и биржам, и последнюю волну онлайн-сообществ, посвященных темам торговли акциями. [100]

«Рынки по своей природе являются разговорами, выросшими из кофеен и таверн», — сказал он. Поэтому способ, которым разговоры создаются в цифровом обществе, будет использоваться и для преобразования новостей в сделки, сказал Пассарелла. [100]

«Существует реальный интерес к передаче процесса интерпретации новостей от людей к машинам», — говорит Кирсти Суутари, глобальный бизнес-менеджер алгоритмической торговли в Reuters. «Все больше наших клиентов находят способы использовать новостной контент для зарабатывания денег». [99]

Примером важности скорости подачи новостей для алгоритмических трейдеров является рекламная кампания Dow Jones (включая страницу W15 The Wall Street Journal от 1 марта 2008 года), в которой утверждалось, что их служба опередила другие новостные службы на две секунды, сообщив о снижении процентной ставки Банком Англии.

В июле 2007 года Citigroup , которая уже разработала собственные торговые алгоритмы, заплатила 680 миллионов долларов за Automated Trading Desk, 19-летнюю фирму, которая торгует примерно 200 миллионами акций в день. [101] Ранее Citigroup купила Lava Trading и OnTrade Inc.

В конце 2010 года Управление по науке правительства Великобритании инициировало проект Foresight , исследующий будущее компьютерной торговли на финансовых рынках, [102] под руководством Дамы Клары Фурс , бывшего генерального директора Лондонской фондовой биржи , и в сентябре 2011 года проект опубликовал свои первоначальные выводы в форме трехглавого рабочего документа, доступного на трех языках, вместе с 16 дополнительными документами, которые предоставляют подтверждающие доказательства. [102] Все эти выводы являются авторами или соавторами ведущих ученых и практиков и были подвергнуты анонимному рецензированию. Опубликованное в 2012 году исследование Foresight признало проблемы, связанные с периодической неликвидностью, новыми формами манипуляции и потенциальными угрозами стабильности рынка из-за ошибочных алгоритмов или чрезмерного трафика сообщений . Однако отчет также подвергся критике за принятие «стандартных аргументов в пользу HFT» и за то, что члены консультативной группы были связаны с индустрией HFT. [103]

Архитектура системы

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

  1. Обмен
  2. Сервер
  3. Приложение

Биржа(и) предоставляют данные системе, которые обычно состоят из последней книги заказов, торговых объемов и последней торговой цены (LTP) scrip. Сервер, в свою очередь, получает данные, одновременно выступая в качестве хранилища для исторической базы данных. Данные анализируются на стороне приложения, где торговые стратегии подаются от пользователя и могут просматриваться в графическом интерфейсе . После того, как заказ сгенерирован, он отправляется в систему управления заказами (OMS), которая, в свою очередь, передает его на биржу. [104] [105]

Постепенно старая архитектура алгоритмических систем с высокой задержкой заменяется более новой, современной, высокоинфраструктурной, малозадерживаемой сетью . Сложный механизм обработки событий (CEP), который является сердцем принятия решений в торговых системах на основе алгоритмов, используется для маршрутизации заказов и управления рисками. [104] [105]

С появлением протокола FIX (Financial Information Exchange) подключение к различным пунктам назначения стало проще, а время выхода на рынок сократилось, когда дело доходит до подключения к новому пункту назначения. При наличии стандартного протокола интеграция сторонних поставщиков для каналов данных больше не является обременительной. [104]

Эффекты

Одним из наиболее ироничных выводов академических исследований алгоритмической торговли может быть то, что отдельные трейдеры вводят алгоритмы, чтобы сделать коммуникацию более простой и предсказуемой, в то время как рынки в конечном итоге становятся более сложными и неопределенными. [10] Поскольку торговые алгоритмы следуют локальным правилам, которые либо реагируют на запрограммированные инструкции, либо на усвоенные шаблоны, на микроуровне их автоматизированное и реактивное поведение делает определенные части динамики коммуникации более предсказуемыми. Однако на макроуровне было показано, что общий возникающий процесс становится как более сложным, так и менее предсказуемым. [10] Это явление не является уникальным для фондового рынка и также было обнаружено с помощью ботов-редакторов в Википедии. [106]

Хотя его развитие могло быть вызвано уменьшением размеров торговли, вызванным переходом на десятичную систему, алгоритмическая торговля еще больше уменьшила размеры торговли. Работа, которую когда-то выполняли люди-трейдеры, теперь передается компьютерам. Скорость компьютерных соединений, измеряемая в миллисекундах и даже микросекундах , стала очень важной. [107] [108]

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

Среди бирж развивается конкуренция за самое быстрое время обработки для завершения сделок. Например, в июне 2007 года Лондонская фондовая биржа запустила новую систему TradElect, которая обещает среднее время обработки 10 миллисекунд от размещения заказа до окончательного подтверждения и может обрабатывать 3000 заказов в секунду. [109] С тех пор конкурирующие биржи продолжают сокращать задержку, обеспечивая время обработки 3 миллисекунды. Это имеет большое значение для высокочастотных трейдеров, поскольку им приходится пытаться точно определить последовательные и вероятные диапазоны производительности данных финансовых инструментов. Эти специалисты часто имеют дело с версиями фондов фондовых индексов, такими как E-mini S&P, поскольку они ищут последовательность и снижение рисков наряду с максимальной производительностью. Они должны фильтровать рыночные данные для работы в своем программном обеспечении, чтобы обеспечить наименьшую задержку и наибольшую ликвидность в момент размещения стоп-лоссов и/или получения прибыли. С высокой волатильностью на этих рынках это становится сложным и потенциально нервным занятием, где небольшая ошибка может привести к большой потере. Данные абсолютной частоты играют роль в разработке запрограммированных инструкций трейдера. [110]

В США расходы на компьютеры и программное обеспечение в финансовой отрасли увеличились до 26,4 млрд долларов в 2005 году. [2] [111]

Алгоритмическая торговля вызвала сдвиг в типах сотрудников, работающих в финансовой индустрии. Например, многие физики пришли в финансовую индустрию в качестве количественных аналитиков. Некоторые физики даже начали проводить исследования в области экономики в рамках докторских исследований. Это междисциплинарное движение иногда называют эконофизикой . [112] Некоторые исследователи также ссылаются на «культурный разрыв» между сотрудниками фирм, в основном занимающихся алгоритмической торговлей, и традиционными инвестиционными менеджерами. Алгоритмическая торговля способствовала повышению внимания к данным и снижению акцента на исследованиях на стороне продажи. [113]

Стандарты связи

Алгоритмические сделки требуют передачи значительно большего количества параметров, чем традиционные рыночные и лимитные ордера. Трейдер на одном конце (« сторона покупки ») должен позволить своей торговой системе (часто называемой « системой управления ордерами » или « системой управления исполнением ») понимать постоянно множащийся поток новых типов алгоритмических ордеров. Расходы на НИОКР и другие затраты на создание сложных новых типов алгоритмических ордеров, а также инфраструктуру исполнения и маркетинговые расходы на их распространение довольно существенны. Нужен был способ, с помощью которого маркетологи («сторона продажи ») могли бы выражать алгоритмические ордера в электронном виде, чтобы трейдеры на стороне покупки могли просто добавлять новые типы ордеров в свою систему и быть готовыми торговать ими без постоянного кодирования каждый раз новых экранов ввода ордеров.

FIX Protocol — торговая ассоциация, публикующая бесплатные открытые стандарты в области торговли ценными бумагами. Язык FIX был изначально создан Fidelity Investments, а членами ассоциации являются практически все крупные и многие средние и мелкие брокерские дилеры, банки-центры, институциональные инвесторы, паевые инвестиционные фонды и т. д. Эта организация доминирует в установлении стандартов в предторговых и торговых областях операций с ценными бумагами. В 2006–2007 годах несколько членов собрались вместе и опубликовали проект стандарта XML для выражения алгоритмических типов ордеров. Стандарт называется FIX Algorithmic Trading Definition Language ( FIXatdl ). [114]

Смотрите также

Примечания

  1. ^ Торговля акциями дробями восходит к 1700-м годам. [14] Это наследие испанских торговцев, чья валюта ( испанский реал ) была с приращением восьмых. [15]
  2. ^ Поскольку арбитраж состоит как минимум из двух сделок, метафора — надевание пары брюк, по одной штанине (сделке) за раз. Риск того, что одна сделка (нога) не будет выполнена, таким образом, называется «риском ноги».

Ссылки

  1. ^ Новый инвестор, UCLA Law Review, доступно по адресу: https://ssrn.com/abstract=2227498
  2. ^ ab "Бизнес и финансы". The Economist . Архивировано из оригинала 22 июня 2008 г. Получено 18 апреля 2007 г.
  3. ^ "| Группа Айте" . www.aitegroup.com .
  4. ^ Кисселл, Роберт (4 сентября 2020 г.), Алгоритмические методы торговли, Elsevier Science, ISBN 978-0-12-815630-8
  5. ^ Новая финансовая индустрия, Alabama Law Review, доступно по адресу: https://ssrn.com/abstract=2417988
  6. ^ Лемке и Линс, «Мягкие доллары и другие торговые операции», § 2:30 (Thomson West, ред. 2015–2016 гг.).
  7. ^ ab Лемке и Линс, «Мягкие доллары и другие виды торговой деятельности», § 2:31 (Thomson West, ред. 2015–2016 гг.).
  8. ^ Silla Brush (20 июня 2012 г.). «CFTC Panel призывает к широкому определению высокочастотной торговли». Bloomberg.com .
  9. ^ Комиссия по торговле фьючерсами проголосовала за создание нового подкомитета Консультативного комитета по технологиям (TAC) для фокусировки на высокочастотной торговле, 9 февраля 2012 г., Комиссия по торговле товарными фьючерсами
  10. ^ abc Гильберт, М. и Дармон, Д. (2020). Как сложность и неопределенность росли с алгоритмической торговлей. Энтропия, 22(5), 499. https://doi.org/10.3390/e22050499 ; https://www.martinhilbert.net/how-complexity-and-uncertainty-grew-with-algorithmic-trading/
  11. ^ О'Хара, Морин; Лопес де Прадо, Маркос; Изли, Дэвид (2011), «Изли, Д., М. Лопес де Прадо, М. О'Хара: Микроструктура «мгновенного краха»: токсичность потока, крахи ликвидности и вероятность информированной торговли», Журнал управления портфелем, том 37, № 2, стр. 118–128, Winter , SSRN  1695041
  12. ^ abcd МакГоуэн, Майкл Дж. (8 ноября 2010 г.). Рост компьютеризированной высокочастотной торговли: использование и противоречия . Юридическая школа Университета Дьюка. OCLC  798727906.
  13. ^ Sornette (2003), "Critical Market Crashes", Physics Reports , 378 (1): 1–98, arXiv : cond-mat/0301543 , Bibcode : 2003PhR...378....1S, doi : 10.1016/S0370-1573(02)00634-8, S2CID  12847333, архивировано из оригинала 3 мая 2010 г.
  14. ↑ Винзант, Кэрол (13 февраля 2001 г.). «Уолл-стрит снова смотрит на десятичные дроби». The Washington Post . Архивировано из оригинала 17 июня 2024 г.
  15. ^ «Уолл-стрит: прощайте, фракции!». CBS News. 28 января 2001 г. Архивировано из оригинала 17 июня 2024 г.
  16. ^ Хе, Янь (2022). «Торговля десятичными числами на фондовых рынках США». В Ли, Ченг-Фью; Ли, Элис К. (ред.). Энциклопедия финансов . Springer. стр. 719–722. doi :10.1007/978-3-030-91231-4_17. ISBN 978-3-030-91231-4.
  17. ↑ Боули, Грэм (25 апреля 2011 г.). «Сохранение символа рынка». The New York Times . Архивировано из оригинала 10 мая 2024 г.
  18. ^ «Взаимодействие агента и человека в непрерывном двойном аукционе» (PDF) , Исследовательский центр IBM TJWatson , август 2001 г.
  19. ^ Gjerstad, Steven; Dickhaut, John (январь 1998), "Формирование цен в двойных аукционах, играх и экономическом поведении, 22(1):1–29", S. Gjerstad и J. Dickhaut , т. 22, № 1, стр. 1–29, doi :10.1006/game.1997.0576
  20. ^ "Minimal Intelligence Agents for Bargaining Behaviours in Market-Based Environments, Hewlett-Packard Laboratories Technical Report 97-91", D. Cliff , август 1997 г., архивировано из оригинала 24 сентября 2015 г. , извлечено 21 декабря 2011 г.
  21. ^ Лешик, Эдвард; Кралле, Джейн (2011). Введение в алгоритмическую торговлю: от базовых до продвинутых стратегий . Западный Сассекс, Великобритания: Wiley. стр. 169. ISBN 978-0-470-68954-7.
  22. ^ «У гонки вооружений Algo есть лидер – на данный момент», Школа бизнеса имени Стерна при Нью-Йоркском университете , 18 декабря 2006 г., архивировано из оригинала 7 марта 2021 г. , извлечено 13 июля 2009 г.
  23. ^ Джонсон, Барри (2010). «Алгоритмическая торговля и DMA: введение в стратегии торговли с прямым доступом». (Без названия) . 4Myeloma Press.
  24. ^ Наранг, РК (7 августа 2009 г.). Внутри черного ящика: простая правда о количественной торговле (1-е изд.). John Wiley & Sons. ISBN 978-0-470-52914-0. Получено 26 июня 2024 г. . {{cite book}}: |website=проигнорировано ( помощь )
  25. ^ Лешик, Эдвард А.; Кралле, Джейн, ред. (2 января 2012 г.). Введение в алгоритмическую торговлю: от базовых до продвинутых стратегий (1-е изд.). Wiley. doi :10.1002/9781119206033. ISBN 978-0-470-68954-7.
  26. ^ Кисселл, Роберт (30 июня 2006 г.). «Расширенный дефицит внедрения: понимание компонентов стоимости транзакций». Журнал торговли . 1 (3): 6–16. doi :10.3905/jot.2006.644083. ISSN  1559-3967.
  27. ^ «Трехгодичное исследование центральных банков валютных рынков и рынков внебиржевых деривативов в 2019 году». 16 сентября 2019 г. {{cite journal}}: Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  28. ^ FT.com (3 апреля 2014 г.). «Жесткая конкуренция заставляет HFT-компании «выходить» на новые рынки».
  29. ↑ Opalesque (4 августа 2009 г.). «Эксклюзив Opalesque: Высокочастотная торговля под микроскопом».
  30. ^ Финансовая форма Virtu S-1, доступна по адресу https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1592386/000104746914002070/a2218589zs-1.htm
  31. ^ Лафлин, Г. Взгляд на высокочастотную торговлю с IPO Virtu Financial WSJ.com Получено 22 мая 2015 г.
  32. ^ Мортон Гланц, Роберт Кисселл. Моделирование риска нескольких активов: методы для глобальной экономики в эпоху электронной и алгоритмической торговли. Academic Press, 3 декабря 2013 г., стр. 258.
  33. ^ "Группа Айте". www.aitegroup.com .
  34. ^ abcde Роб Иати, Реальная история шпионажа в сфере торгового программного обеспечения Архивировано 7 июля 2011 г., на Wayback Machine , AdvancedTrading.com , 10 июля 2009 г.
  35. ^ Темы Times: Высокочастотная торговля, The New York Times, 20 декабря 2012 г.
  36. ^ Лондонский хедж-фонд, который выбирает инженеров, а не магистров делового администрирования Хизер Тиммонс, 18 августа 2006 г.
  37. ^ "Бизнес и финансы". The Economist .
  38. ^ "Алгоритмическая торговля, опережая ленту", The Economist , т. 383, № 23 июня 2007 г., стр. 85, 21 июня 2007 г.
  39. ^ "Статистика алгоритмической торговли (2024) - Анализ Alpha". analysealpha.com . 31 мая 2021 г. . Получено 26 июня 2024 г. .
  40. ^ "MTS to mull bond access", The Wall Street Journal Europe , стр. 21, 18 апреля 2007 г.
  41. ^ ab Lauricella, Tom (2 октября 2010 г.). «Как торговый алгоритм пошел наперекосяк». The Wall Street Journal .
  42. ^ Мехта, Нина (1 октября 2010 г.). «Автоматическая торговля фьючерсами привела к краху акций в мае, говорится в отчете». Bloomberg LP
  43. ^ ab Bowley, Graham (1 октября 2010 г.). «Одинокая продажа на 4,1 миллиарда долларов привела к «мгновенному краху» в мае». The New York Times .
  44. ↑ Спайсер, Джонатан (1 октября 2010 г.). «Единая торговля США помогла спровоцировать мгновенный крах в мае». Reuters .
  45. ^ Голдфарб, Закари (1 октября 2010 г.). «В отчете рассматривается «мгновенный крах» в мае, выражается обеспокоенность по поводу высокоскоростной торговли». Washington Post .
  46. ↑ Поппер, Натаниэль (1 октября 2010 г.). «Торговля на $4,1 млрд спровоцировала «мгновенный крах» на Уолл-стрит, говорится в отчете». Los Angeles Times .
  47. ^ Younglai, Rachelle (5 октября 2010 г.). «США исследуют компьютерные алгоритмы после «внезапного сбоя»». Reuters .
  48. ↑ Спайсер, Джонатан (15 октября 2010 г.). «Специальный репортаж: В глобальном масштабе внезапный крах — это не просто вспышка на сковородке». Reuters .
  49. ^ ТЕХНИЧЕСКИЙ КОМИТЕТ МЕЖДУНАРОДНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ КОМИССИЙ ПО ЦЕННЫМ БУМАГАМ (июль 2011 г.), «Вопросы регулирования, возникающие в связи с влиянием технологических изменений на целостность и эффективность рынка» (PDF) , Технический комитет IOSCO , получено 12 июля 2011 г.
  50. ^ Huw Jones (7 июля 2011 г.). «Сверхбыстрая торговля нуждается в ограничениях — глобальные регуляторы». Reuters . Архивировано из оригинала 28 января 2016 г. Получено 12 июля 2011 г.
  51. ^ Кириленко, Андрей; Кайл, Альберт С.; Самади, Мехрдад; Тузун, Тугкан (5 мая 2014 г.), Flash Crash: влияние высокочастотной торговли на электронный рынок (PDF)
  52. ↑ Амери, Пол (11 ноября 2010 г.). «Знай своего врага». IndexUniverse.eu . Получено 26 марта 2013 г. .
  53. ^ ab Petajisto, Antti (2011). "Индексная премия и ее скрытая стоимость для индексных фондов" (PDF) . Journal of Empirical Finance . 18 (2): 271–288. doi :10.1016/j.jempfin.2010.10.002 . Получено 26 марта 2013 г. .
  54. ^ ab Rekenthaler, John (февраль–март 2011 г.). «The Weighting Game, and Other Puzzles of Indexing» (PDF) . Morningstar Advisor . стр. 52–56 [56]. Архивировано из оригинала (PDF) 29 июля 2013 г. . Получено 26 марта 2013 г. .
  55. ^ «High-Frequency Firms Tripled Trades in Stock Rout, Wedbush Says». Bloomberg/Financial Advisor . 12 августа 2011 г. Получено 26 марта 2013 г.
  56. ^ Siedle, Ted (25 марта 2013 г.). «Американцы хотят больше социального обеспечения, а не меньше». Forbes . Получено 26 марта 2013 г.
  57. ^ «Применение парной торговли на рынках фьючерсов на энергоносители» (PDF) .
  58. ^ Саттаров, Отабек; Муминов, Азамджон; Ли, Чхоль Вон; Канг, Хён Кю; О, Рюмдук; Ан, Джунхо; О, Хён Джун; Чон, Хён Сок (1 января 2020 г.). «Рекомендация точек торговли криптовалютой с использованием подхода Deep Reinforcement Learning Approach». Прикладные науки . 10 (4): 1506. doi : 10.3390/app10041506 . ISSN  2076-3417.
  59. ^ ab Уиллис, Эндрю (2001). "Руководство для инсайдеров по торговле на мировых фондовых рынках" (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 24 сентября 2021 г.
  60. ^ «Правила | Фондовый рынок Nasdaq». Nasdaq . 23 ноября 2020 г. Получено 29 марта 2024 г.
  61. ^ Борелли, Марк (2001). «Создание рынка в электронную эпоху». heinonline.org . Получено 26 июня 2024 г.
  62. ^ Шен, Джеки (2013). «Предторговая алгоритмическая торговая модель при заданных показателях объема и общей динамике цен (GVM-GPD)». SSRN . arXiv : 1309.5046 . doi :10.2139/ssrn.2327835.
  63. ^ Шен, Джеки; Ю, Инцзе (2014). «Стилизованная алгоритмическая торговля и стиль MV-MVP». SSRN .
  64. ^ Шен, Джеки (2017). «Гибридная динамическая алгоритмическая торговля IS-VWAP через LQR». SSRN .
  65. ^ Уилмотт, Пол (29 июля 2009 г.). «Спешим в следующую панику». The New York Times . стр. A19 . Получено 29 июля 2009 г.
  66. ^ «Торговля с помощью «партизан» и «снайперов»» (PDF) , Financial Times , 19 марта 2007 г., архивировано из оригинала (PDF) 7 октября 2009 г.
  67. ^ Лемке и Линс, «Мягкие доллары и другие торговые операции», § 2:29 (Thomson West, ред. 2015–2016 гг.).
  68. ^ Роб Каррен, Берегитесь акул в темных лужах, The Wall Street Journal, 19 августа 2008 г., стр. c5. Доступно в WSJ Blogs, получено 19 августа 2008 г.
  69. ^ ab Искусственный интеллект активно применяется для выбора акций Чарльз Дахигг, 23 ноября 2006 г.
  70. ^ Оладимеджи, Исмаила В.; Фоласаде, Исмаила М. (1 апреля 2016 г.). «Прогнозирование сигналов торговли акциями с использованием варианта конечного автомата» (PDF) . Журнал многопрофильной инженерной науки и технологий . 3 (4). ISSN  2458-9403.
  71. ^ Maneesilp, K.; Prasatkaew, C. (1 ноября 2014 г.). «Обнаружение ценовых моделей с использованием конечного автомата с нечеткими переходами». 11-я международная конференция IEEE по инжинирингу электронного бизнеса, 2014 г. стр. 126–130. doi :10.1109/ICEBE.2014.31. ISBN 978-1-4799-6563-2.
  72. ^ "Как построить надежные алгоритмические торговые стратегии". AlgorithmicTrading.net . Получено 8 августа 2017 г.
  73. ^ Kenett, Dror Y.; Stanley, H. Eugene; Ben-Jacob, Eshel (2 июля 2013 г.). «Как высокочастотная торговля влияет на рыночный индекс». Scientific Reports . 3 : 2110. Bibcode :2013NatSR...3E2110K. doi :10.1038/srep02110. PMC 3743071 . PMID  23817553. 
  74. ^ ab Джеффри Рогов, Восстание (рыночных) машин, The Wall Street Journal , 19 июня 2009 г.
  75. ^ ab "OlsenInvest – Scientific Investing" (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 25 февраля 2012 г.
  76. ^ Хендершотт, Терренс, Чарльз М. Джонс и Альберт Дж. Менквельд. ​​(2010), «Улучшает ли алгоритмическая торговля ликвидность?», Журнал финансов , 66 : 1–33, doi : 10.1111/j.1540-6261.2010.01624.x, hdl : 10.1111/j.1540-6261.2010.01624.x , S2CID  30441, SSRN  1100635{{citation}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  77. ^ Менквелд, Альберт Дж.; Йованович, Боян (2010), «Йованович, Боян и Альберт Дж. Менквелд. Посредники на рынках ценных бумаг», рабочий документ , SSRN  1624329
  78. ^ Джеймс Э. Холлис (сентябрь 2013 г.). "HFT: Благо? Или надвигающаяся катастрофа?" (PDF) . Cutter Associates . Архивировано из оригинала (PDF) 1 июля 2015 г. . Получено 1 июля 2014 г. .
  79. ^ "Citigroup расширит возможности электронной торговли, купив Automated Trading Desk", The Associated Press , International Herald Tribune, 2 июля 2007 г. , получено 4 июля 2007 г.
  80. ^ Определение арбитража событий Amex.com , 4 сентября 2010 г.
  81. ^ "Определение вставки цитат". Investopedia . Получено 27 октября 2014 г.
  82. ^ Диас, Дэвид; Теодулидис, Бабис (10 января 2012 г.). «Мониторинг и надзор за финансовыми рынками: исследование случая вставки цитат». doi : 10.2139/ssrn.2193636. S2CID  166680108. SSRN  2193636. {{cite journal}}: Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  83. ^ Высокоскоростные устройства и схемы с терагерцовыми приложениями, автор Jung Han Choi
  84. ^ "Low Latency Trading". Архивировано из оригинала 2 июня 2016 г. Получено 26 апреля 2015 г.
  85. ^ Саар, Гидеон; Хасбрук, Джоэл (22 мая 2013 г.). «Торговля с малой задержкой». doi :10.2139/ssrn.1695460. S2CID  219368985. SSRN  1695460. {{cite journal}}: Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  86. ^ "Архивная копия" (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 4 марта 2016 г. Получено 26 апреля 2015 г.{{cite web}}: CS1 maint: archived copy as title (link)
  87. ^ FIXatdl – развивающийся стандарт. Архивировано 5 марта 2020 г. на Wayback Machine , FIXGlobal, декабрь 2009 г.
  88. ^ Preis, T.; Paul, W.; Schneider, JJ (2008), "Модели колебаний в доходности высокочастотных финансовых активов", EPL , 82 (6): 68005, Bibcode : 2008EL.....8268005P, doi : 10.1209/0295-5075/82/68005, S2CID  56283521
  89. ^ Hult, Henrik; Kiessling, Jonas (2010), Алгоритмическая торговля с цепями Маркова, Trita-MAT. MA (8-е изд.), Стокгольм: KTH: KTH, стр. 45, ISBN 978-91-7415-741-3, ISSN  1401-2278 , получено 26 июня 2024 г.
  90. ^ Хендершотт, Терренс; Джонс, Чарльз М.; Менквельд, Альберт Дж. (2010), «ХЕНДЕРШОТТ, ТЕРРЕНС, ЧАРЛЬЗ М. ДЖОНС И АЛЬБЕРТ Дж. МЕНКВЕЛД. Улучшает ли алгоритмическая торговля ликвидность?» (PDF) , Журнал финансов , 66 : 1–33, CiteSeerX 10.1.1.105.7253 , doi :10.1111/j.1540-6261.2010.01624.x, S2CID  30441, архивировано из оригинала (PDF) 16 июля 2010 г. 
  91. ^ Лин, Том CW, Новый инвестор, 60 UCLA 678 (2013), доступно по адресу: https://ssrn.com/abstract=2227498
  92. ↑ Торговцы черными ящиками на марше The Telegraph, 27 августа 2006 г.
  93. ↑ Предупреждение о сверхбыстром росте акций компании Myners, BBC News, вторник, 3 ноября 2009 г.
  94. ^ Skypala, Pauline (2 октября 2006 г.). «Вступайте в гонку алгоритмических торговых систем или теряйте прибыль, предупреждает отчет». The Financial Times . Архивировано из оригинала 30 октября 2007 г.
  95. ^ Взламывая новую математику Уолл-стрит, алгоритмические сделки охватывают фондовый рынок.
  96. ↑ Associated Press, 2 июля 2007 г. Citigroup расширяет возможности электронной торговли, покупая Automated Trading Desk, дата обращения 4 июля 2007 г.
  97. ^ Knight Capital Group предоставляет обновленную информацию о сбоях в маршрутизации ценных бумаг, котирующихся на NYSE, произошедших 1 августа. Архивировано 4 августа 2012 г. на Wayback Machine.
  98. ^ [1] Лоричелла, Том и Маккей, Питер А. «Dow Takes a Harrowing 1,010.14-Point Trip», Online Wall Street Journal, 7 мая 2010 г. Получено 9 мая 2010 г.
  99. ^ ab «Город доверяет компьютерам быть в курсе новостей». Financial Times .
  100. ^ abc "Traders News". Traders Magazine . Архивировано из оригинала 16 июля 2011 г.
  101. ↑ Исследование случая Siemon. Архивировано 29 декабря 2018 г. в Wayback Machine Automated Trading Desk, доступ получен 4 июля 2007 г.
  102. ^ ab "Будущее компьютерной торговли". GOV.UK. 23 октября 2012 г.
  103. ^ "UK Foresight Study Slamped For HFT 'Bias'". Markets Media . 30 октября 2012 г. Получено 2 ноября 2014 г.
  104. ^ abc Darbellay, Raphaël (2021). «За кулисами алгоритмической торговли» (PDF) . Университет прикладных наук Хаага-Хелия.
  105. ^ ab Kumar, Sameer (14 марта 2015 г.). «Преимущество технологий в алгоритмической торговле: традиционная архитектура против автоматизированной торговой системы». Finbridge.
  106. ^ Хильберт, М. и Дармон, Д. (2020). Крупномасштабная коммуникация становится более сложной и непредсказуемой с автоматизированными ботами. Журнал коммуникаций, 70(5) https://www.martinhilbert.net/large-scale-communication-is-more-complex-and-unpredictable-with-automated-bots/.
  107. ^ "Бизнес и финансы". The Economist .
  108. ^ "Авторы InformationWeek". InformationWeek . Архивировано из оригинала 22 октября 2007 г. Получено 18 апреля 2007 г.
  109. ^ «LSE лидирует в гонке за более быстрые сделки» Алистер Макдональд The ​​Wall Street Journal Europe , 19 июня 2007 г., стр. 3
  110. ^ "В алгоритмических торгах миллисекунды играют решающую роль". Reuters . 11 мая 2007 г.
  111. ^ "Движущиеся рынки" . Получено 20 января 2015 г.
  112. ^ Farmer, J. Done (ноябрь 1999 г.). «Физики пытаются покорить башни из слоновой кости финансов». Computing in Science & Engineering . 1 (6): 26–39. arXiv : adap-org/9912002 . Bibcode : 1999CSE.....1f..26D. doi : 10.1109/5992.906615. S2CID  9058415.
  113. ^ Браун, Брайан (2010). В погоне за теми же сигналами: как торговля черным ящиком влияет на фондовые рынки от Уолл-стрит до Шанхая . Сингапур: John Wiley & Sons. ISBN 978-0-470-82488-7.
  114. ^ [2] Архивировано 17 августа 2013 г. на Wayback Machine FIXatdl версии 1.1, выпущенной в марте 2010 г.

Внешние ссылки