Торговые алгоритмы фондового рынка. Почему алгоритмическая торговля на бирже не работает

Документация

Алготрейдинг в том виде, в котором он известен сегодня, зародился в 80-х годах прошлого столетия. В те времена такой вид торговли был невозможен для рядовых трейдеров и применялся только институциональными инвесторами, которые могли себе позволить большие вычислительные мощности и обладали внушительными интеллектуальными ресурсами. Сегодня автоматизированная торговля доступна любому обладателю простого персонального компьютера.

Что такое алгоритмическая торговля

Существует два основных определения, дающих понятие о том, что такое алготрейдинг.

Алгоритмическая торговля (Algorithmic trading) — это способ исполнения очень крупной рыночной заявки путем ее разбивки на некоторое количество более мелких подзаявок. Для этого используется набор инструкций, включающих алгоритмы дробления, ценовые характеристики и другие параметры, определяющие условия отправки заявок на исполнение. Автоматизация этого процесса не ставит своей целью получение прибыли, но позволяет снизить стоимость исполнения большой заявки и уменьшить вероятность ее неисполнения. Также при этом снижается влияние крупных сделок на рынки. Среди популярных алгоритмов – Target Close, Percentage of Volume, VWAP, Shortfall, Pegged, TWAP, Implementation .
В настоящее время чаще подразумевается, что алготрейдинг – это четко формализованный механизм открытия и закрытия сделок, применяющий заданный трейдером алгоритм с использованием механических торговых систем МТС и автоматических торговых систем – АТС. Разница между ними в том, что в случае МТС, трейдер может выполнять часть действий самостоятельно, контролируя все действия, при этом, алгоритмы работы у МТС и АТС могут быть одинаковыми.

Алгоритмическая торговля простыми словами – это автоматизация рутинных действий трейдера, которая позволяет сократить время анализа биржевой информации, расчета математических моделей, совершения сделок. Кроме того, АТС избавляют рыночные операции от человеческого фактора, проявляемого в виде эмоций, домыслов или «трейдерской интуиции», которые нередко сводят к нулю всю прибыльность даже самой лучшей стратегии.

Началом алготрейдинга считается момент создания первой автоматизированной системы биржевой торговли (National Association of Securities Dealers Automated Quotation ) в 1971 г. А первые негативные последствия были зафиксированы в октябре 1987 г., когда программный трейдинг обвалил фондовый рынок США.

Суть алгоритмической торговли

Алготрейдеры в своей работе применяют существующую вероятность движения котировок в нужном диапазоне. Для расчетов используются исторические данные выбранного актива либо набор из нескольких инструментов.

Так как рынок изменчив, разработчики постоянно заняты поиском повторяющихся моделей и расчетом вероятности их появления в будущем. Поэтому с технической точки зрения алготрейдинг сводится к выявлению алгоритмов открытия и закрытия сделок, а также подбору торговых роботов для их реализации.

Существуют три способа подбора правил :

Генетический : алгоритмы разрабатывают компьютерные системы.
Ручной : используется научный подход, базирующийся на физических и математических моделях.
Автоматический : применяются специализированные программы для перебора больших массивов правил и проведения их тестирования.

Крупные алготрейдинговые инвесткомпании, в числе которых Virtu, Renaissance Technologies, Citadel, работают с тысячами инструментов, применяя многие десятки семейств роботов. Таким образом производится некая диверсификация алгоритмов, позволяющая существенно сократить вероятность сбоев и торговых ошибок.

Типы алгоритмов

Алгоритмом называют набор четких инструкций, которые создаются для выполнения конкретных задач. На финансовых рынках алгоритмы пользователей исполняют компьютеры. Для создания наборов правил используются данные о ценах, объемах, времени исполнения будущих сделок.

Алгоритмическая торговля на фондовом рынке и на Forex подразделяется на четыре целевых типа:

Статистическая стратегия . Данный метод основан на поиске торговых возможностей при помощи статистического анализа временных рядов на истории.
Автоматическое хеджирование. Цель стратегии – в генерации правил, которые позволят рыночному участнику снизить подверженность риску.
Алгоритмическая стратегия исполнения . Данный метод предназначен для выполнения определенных задач, связанных с открытием и закрытием торговых ордеров.
Прямой доступ к ликвидности . Данная методика нацелена на получение высочайшей скорости доступа к рынкам, снижение затрат на получение доступа и подключение к торговым терминалам для алготрейдеров.

В качестве отдельного направления механизированной торговли можно выделить высокочастотный алготрейдинг. Главной особенностью данной категории является очень высокая частота открытия ордеров: сделки совершаются в течение миллисекунд. Такой подход может дать существенное преимущество, но также сопряжен с определенными рисками.

Механическую торговую систему впервые описал автор книги «Beyond Technical Analysis » Тушар Ченд (Tushar S. Chande) в 1997 г. МТС называют на Forex. Это программные блоки, которые следят за рынками, выдают приказы на осуществление сделок и контролируют исполнение команд.

Роботизированные торговые программы делятся на два типа:

Полностью автоматизированные, то есть самостоятельно принимающие торговые решения.
Дающие сигналы для ручного открытия сделок трейдером.

В контексте алготрейдинга рассматривается только первый тип роботов или советников, «сверхзадача » которых – реализация торговых стратегий, невозможных при ручной торговле.

Renaissance Institutional Equities Fund (RIEF) — крупнейший хедж-фонд, использующий алгоритмическую торговлю. Он был открыт американской инвестиционной компанией Renaissance Technologies Corp., которую основал в 1982 г. математик Джеймс Харрис Саймонс (James Harris Simons). Издание The Financial Times в 2006 г. присвоило Саймонсу звание «самого умного из миллиардеров ».

Как создаются торговые роботы

Роботы, применяемые для алгоритмической торговли на фондовом рынке, представляют собой особые компьютерные программы. Их разработка начинается с составления четкого плана всех задач, которые они будут выполнять, начиная с главного – стратегии.

Перед программистом-трейдером стоит задача создания алгоритма, который будет учитывать его познания и личные предпочтения. И, естественно, совершенно необходимо заранее четко представлять все нюансы торговой системы, которая будет автоматизироваться. Поэтому создание алгоритмических ТС собственными силами не рекомендовано для начинающих трейдеров.

Чтобы технически реализовать торгового робота, потребуется знание языков программирования, как минимум одного. Для написания программ используются mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLab . Умение программировать открывает перед трейдером ряд преимуществ: создание баз данных, исполняющей и тестирующей систем, возможность анализа высокочастотных стратегий, а также быстрое устранение ошибок.

Для каждого языка создано много очень полезных open-source библиотек и проектов. Одним из самых масштабных алготрейдинговых проектов является QuantLib , созданный на C++. А в случае необходимости в прямом подключении к Currenex, LMAX, Integral или иным поставщикам ликвидности для работы с высокочастотными алгоритмами придется овладеть языком Java, на котором написаны API для подключения.

Если навыков программирования нет, можно использовать специальные алготрейдинговые платформы для создания простых МТС, к примеру:

TSLab;
WhelthLab;
MetaTrader;
S#.Studio;
Multicharts;
TradeStation;

Алгоритмическая торговля на Форекс

Рост алгоритмической торговли на Forex в последние годы в большей степени происходит за счет автоматизации процессов и сокращения времени осуществления валютных операций при помощи программных алгоритмов. Автоматизация также снижает операционные затраты, в том числе и на выполнение торговых заказов.

Алгоритмы используют и банки при обновлении котировок валютных пар на торговых площадках, повышая скорость предоставления цен и снижая объем ручных трудовых часов, используемых при расчете цен. Также алгоритмы позволяют банкам соответствовать запланированному уровню риска при удержании валют и снижать транзакционные издержки.

Кроме того, алгоритмическая торговля на Forex все чаще применяется для реализации спекулятивных стратегий, открывая путь к использованию арбитража на небольших отклонениях цен между парами валют. Это стало возможным благодаря высокой частоте, которая сочетается с возможностью алгоритма интерпретировать поток данных и исполнять заказы.

Количественный трейдинг

Количественный трейдинг — это направление в торговле, нацеленное на формирование моделей, описывающих динамику различных финансовых активов и способных давать точные прогнозы.

Количественные трейдеры, которых еще называют квантами (quants, сокращенно от quantitative analyst ) – это, как правило, высокообразованные люди: экономисты, математики, программисты. Чтобы стать квантом, необходимо как минимум обладать познаниями в области математической статистики и эконометрики.

Деятельность количественных трейдеров сфокусирована на создании математических моделей, базирующихся на обнаруженных неэффективностях различных инструментов рынка с целью получения прибыли. Зачастую кванты работают командами в штате хедж-фондов, практикующих алгоритмическую торговлю, потому что конкурировать с крупными инвестиционными структурами в одиночку попросту невозможно. Количественные фонды стремятся к формированию защищенной и капиталоемкой стратегии управления финансовыми инструментами, не зависящей от рыночных колебаний.

Крупнейший фонд Bridgewater Associates , основанный Реем Делио (Ray Dalio), управляет активами на $160 млрд, базируясь на количественных инвестициях (quantitative investing ). По результатам 2016 г. прибыль инвесторов компании составила $5 млрд .

Высокочастотная алгоритмическая торговля или HFT-трейдинг (High-frequency trading ) — это самая распространенная форма автоматизированной торговли. Особенностью метода является высокоскоростное совершение сделок по множеству инструментов, при котором цикл открытия/закрытия позиции совершается за доли секунды. HFT-торговля применяет главное преимущество компьютера перед человеком – скорость .

Термин «High Frequence Trading» был придуман журналистом New York Times Чарльзом Дуиггом в 2009 г. в процессе написания статьи «Stock Traders Find Speed Pays, in Milliseconds».

High-frequency операции производятся на микрообъемах, которые компенсируются огромным количеством сделок. При этом прибыль или убыток фиксируются мгновенно. Для применения высокочастотных стратегий необходимы сложные технические условия, также не обойтись без качественной прямой связи с поставщиками ликвидности. Но чтобы реализовать все преимущества HFT, необходима территориальная близость к биржевым коммуникационным шлюзам (Сolocation).

Автором идеи сверхскоростной торговли считают Стивена Соунсона , создавшего совместно с Дэвидом Уиткомбом и Джимом Хоуксом в 1989 г. первую в мире автоматизированную площадку для трейдинга Automated Trading Desk (ATD). Официальное развитие данной технологии началось только в 1998 г. с выдачи SEC (Комиссией по ценным бумагам и биржам США) разрешения на задействование электронных торговых площадок на главных американских биржах.

Базовые принципы HFT-трейдинга

Особенностями высокочастотного алготрейдинга являются следующие принципы:

Применение высокотехнологичных систем для удержания срока исполнения позиций на отметке в 1–3 миллисекунды.
Извлечение прибыли из микродвижений цен, а также из маржи.
Проведение скоростных сделок с оперированием крупными объемами и получением прибыли на минимально возможном уровне, иногда исчисляемой долями цента. Таким образом, потенциал коэффициента Шарпа HFT-компаний многократно превышает классические стратегии.
Применение всех разновидностей арбитражных сделок.
Торговля сугубо внутри дня. При этом объем сделок за сессию может доходить до десятков тысяч.

Стратегии высокочастотного трейдинга

Высокочастотный трейдинг дает возможность использовать любую алготрейдинговую стратегию, но на скоростях, недоступных для человека. В качестве примера можно рассмотреть несколько биржевых HFT-стратегий.

Электронный маркетмейкинг (Electronic market making ). Извлечение прибыли достигается сделками внутри спреда в процессе добавления ликвидности на рынок. Часто в ходе торгов на бирже происходит расширение спреда, и если у маркетмейкера нет клиентов, способных поддерживать баланс, то HFT должен осуществлять перекрытие спроса/предложения на инструмент собственными деньгами для фиксации спреда. Биржи и ECN дополнительно выплачивают рибейт-платежи или дают скидку на операционные затраты в качестве вознаграждения за предоставление ликвидности.
Арбитраж задержек (Latency arbitrage ). Стратегия использует преимущества опережающего доступа к биржевым данным за счет близкого географического положения к ее серверам или покупки дорогостоящего прямого соединения с главной торговой площадкой. В большинстве случаев используется зависимыми от биржевых регуляторов трейдерами.
Статистический арбитраж (Statistical arbitrage ). Данный метод HFT-торговли базируется на выявлении корреляций различных рыночных инструментов между торговыми площадками или коррелирующих форм активов – фьючерсов на валютные пары и их спот-аналогов, деривативов и акций. Подобные операции зачастую осуществляются частными банками, инвестфондами и иными лицензированными трейдерами.
Выявление пулов высокой ликвидности в биржевом стакане (Liquidity detection ). Данная технология нацелена на поиск скрытых (dark pools) или объемных заявок при помощи открытия небольших тестовых сделок. Целью является попадание в порождаемое объемными пулами сильное движение.
Фронтраннинг (Front running ). Название этой стратегии можно перевести как «забегание вперед». Она построена на анализе текущих заявок на покупку/продажу, ликвидности актива и усредненных объемов позиций. Суть метода – в обнаружении крупной заявки на покупку и выставлении своей мелкой заявки по несколько большей цене, так как в этом случае объемная заявка играет роль защиты от резкого падения цены. После исполнения своей заявки алгоритм моментально выставляет еще одну чуть выше, используя высокую вероятность колебаний котировок возле крупной заявки. В этой стратегии, помимо прочего, очень важен анализ состояния книги заявок.

Алгоритмическая торговля на фондовом рынке

В 2013 г. 73 % операций на рынке акций США и 63 % общемирового оборота сделок по ценным бумагам приходились на долю алгоритмических торговых систем.

На площадке Московской биржи роботы проводят порядка 90 % сделок , а на – почти 60 % .

В настоящее время доля алготрейдинга стабилизировалась, и роботизированные операции поставляют на мировые биржи по меньшей мере 55% ликвидности.

Главными официальными участниками высокочастотной торговли являются Citadel LLC, ATD, Hill, Virtu Financial, Tradebot, Timber Chicago Trading и GETCO . Однако наиболее активны в этом направлении HFT-подразделения крупнейших финансовых учреждений – , Goldman Sachs, Morgan Stanley и подобных.

Примечательно, что по мере технологического развития получение прибыли алготрейдерами становится все более сложным и дорогим. Непрерывно возрастающие расходы на актуальное программное обеспечение, модернизацию оборудования и создание новых систем постепенно вытесняют с рынка мелкие и средние компании.

Обучение алготрейдингу

Процесс обучения алгоритмической торговле, естественно, лучше начинать с изучения основ биржевой торговли и технического анализа, и только потом покупать книги по алготрейдингу. Также нужно учесть, что большинство специализированных изданий можно найти только на английском языке.

По мнению эксперта в области квантового трейдинга Майкла Халлса-Мура , не стоит погружаться в области сложной математики, пока не будут изучены основы алготрейдинга. Для начинающих квантов он рекомендует несколько книг:

Эрнест Чан «Квантовая торговля» (Quantitative Trading, Ernest Chan).
Риши К. Наранг «Внутри черного ящика» (Inside the Black Box, Rishi K. Narang).
Эрнест Чан «Алгоритмический трейдинг» (Algorithmic Trading, Ernest Chan)
Бэрри Джонсон «Алгоритмическая торговля и прямой доступ к бирже» (Algorithmic Trading & DMA, Barry Johnson).
Ларри Харрис «Торговля и биржи: микроструктура рынка для практиков» (Trading and Exchanges: Market Microstructure for Practitioners, Larry Harris).

Разработчик МТС и создатель торгового терминала SmartX Андрей Горьковенко предлагает начать изучение алготрейдинга со следующих материалов:

с книг Нассима Талеба, в первую очередь – «Одураченные случайностью»;
методических материалов по опционам и фьючерсам Московской биржи;
лекций проректора ГУ «Высшая школа экономики» Григория Канторовича;
книги Ю-Дау Люу «Методы и алгоритмы финансовой математики» (Financial Engineering and Computation, Yuh-Dauh Lyuu);
публикаций Марко Авелланеды и Саши Стойкова (Marco Avellaneda & Sasha Stoikov).

Риски алгоритмической торговли

На фоне широкого распространения алготрейдинга в последние годы существенно возросло его влияние на рынки. Естественно, новые торговые технологии повлекли за собой и ранее не предполагаемые специфические риски. Особенно чревата рисками HFT-торговля, и их необходимо учитывать как институциональным, так и индивидуальным участникам рынка.

Все риски, которые связаны с алгоритмической торговлей, можно поделить на несколько категорий.

Операционные риски . Одна из самых распространенных проблем – технологические сбои: алгороботы могут повышать объем заявок до уровня, при котором торговые сервера просто «захлебываются» от огромного потока данных. Это ведет к отказу систем и приостановке торгов, что неизбежно приводит участников к убыткам или недополучению прибыли. Другой аспект операционного риска проявляется в алгоритмических ошибках, допущенных разработчиками. Программные недоработки также провоцируют аппаратные сбои, способные отражаться на динамике котировок инструментов.

Вероятность резкого скачка волатильности . Все самые крупные мировые рынки время от времени фиксируют аномальные фундаментально необоснованные взлеты и падения цен на активы – так называемые флэш-крэши (flash crash). Чаще всего такое ценовое поведение вызывает работа HFT-алгоритмов, которые имеют очень большую долю в общем объеме торговых операций.

По данным компании Nanex, занимавшейся мониторингом биржевых аномалий в США и ЕС, в 2013 г. зафиксировано около 100 случаев flash crash, а в 2014-м – 42. Анализ боле 60 рынков в 2006–2011 гг. выявил 18 520 эпизодов сверхбыстрых и необычайно сильных ценовых скачков, спровоцированных алгоритмическими системами.

Риск резкого оттока ликвидности . Рыночная турбулентность, часто порождаемая алготрейдерами, усиливает риск резкого ухода ликвидности. В случае возникновения стрессовых движений на рынке алготрейдеры могут остановить проведение операций. Ввиду того что львиная доля транзакций приходится на заявки от роботов, неизбежен масштабный отток ликвидности, мгновенно обваливающий котировки. Уход алгоритмических игроков с рынка может иметь тяжелые последствия для ценообразования некоторых инструментов, а также для функционирования всего рынка в целом. Кроме того, подобные события провоцируют панику, которая только усугубляет возникшие тенденции.

Опасность роста издержек . Увеличение числа алготрейдеров вкупе с усложнением и ростом быстродействия алгоритмов увеличивает издержки регуляторов и торговых площадок. Биржи нуждаются в постоянном наращивании уровня технологичности своих терминалов, чтобы удовлетворять растущие запросы алгоритмических трейдеров. В свою очередь регуляторы совершенствуют системы контроля теневых операций и торгов в целом. Таким образом, растущие расходы приводят к изменению тарифной политики для участников рынка в сторону увеличения.

Возможность манипулирования ценами . Алгоритмические системы можно настраивать на воздействие на отдельные инструменты. Пример такого воздействия – срыв IPO компании BATS Global Markets в 2012 г., когда ее акции в первый день торгов обвалились до нескольких центов с начальных $16 за 9 секунд. Причиной послужила работа высокочастотного робота, намеренно запрограммированного на такие действия. Считается, что HFT-трейдеры способны искусственно повышать рыночную волатильность для увеличения прибыли, что тоже является фактором риска. Также роботы могут быть настроены на изменение лучших цен на покупку/продажу, чтобы вводить в заблуждение других трейдеров. В результате биржевой стакан перестает отражать действительные спрос и предложение на активы.

Риск снижения прогнозируемости рынка . Воздействие алгороботов на фондовые рынки приводит к утрате прозрачности ценообразования, что значительно снижает точность прогнозов. Фундаментальный анализ теряет свою ценность, и на первый план выходит определение намерений алготрейдеров. Кроме того, роботы забирают у классических трейдеров все лучшие цены.

Роботизированные комплексы лишают уверенности в эффективности традиционных участников, что ведет к постепенному отказу от ручной торговли. Такая ситуация только укрепляет позиции алгоритмических систем, что неминуемо ведет к росту рисков, которые сопровождают их деятельность.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter .

Почему Роботы и алгоритмическая торговля?

В последнем кризисе в США и в обвале фондового рынка многие обвиняли алгоритмическую торговлю. К такому выводу они пришли, видимо, по той причине, что сегодня ни один трейдер не обходится без компьютера и технического анализа, который делается на компьютере.

Графики котировок цен наглядно показывают что происходит с конкретными ценными бумагами: растут ли они, падают, или остаются на прежнем уровне. Индикаторы показывают перекупленность/перепроданность, скорость изменения цены, ускорение цены, силу быков или медведей, объемы на покупку или продажу и т.п. По этим индикаторам трейдеру легче принимать решение о сделке.

Многие трейдеры пошли еще дальше, вместо того, чтобы каждую минуту анализировать ситуацию на рынке они стали использовать набор команд, которые регулярно выполняет компьютер. И если есть сигнал на покупку или продажу, то компьютер, а точнее торговая программа-робот выставит заявку, после чего проверит исполнилась она или нет... Алгоритмов существует много разных и многие из них довольно прибыльные. Примерная статистика говорит о том, что в США на рынке от общего оборота более 80% всех заявок выставляются торговыми Роботами. Робот практически никогда не пропустит сделку, никогда не ошибется в подсчетах. Это очень хороший помощник. В России процент выставляемых заявок Роботами не превышает 20%. Но ничто не стоит на месте и российский трейдинг в самое ближайшее время будет походить на американский.

Сколько процентов доходности может показать Робот?

От нуля до 8000% и больше. Многое зависит от алгоритма Робота, его параметров и от характера рынка. Если эти факторы максимально коррелируют, то и доходность Робота будет максимальной.

Как начать торговать на бирже с помощью Робота или Советника

Есть несколько вариантов:

Разработать своего торгового Робота самостоятельно и начать торговать
Заказать торгового Советника или Робота
Приобрести готового торгового Советника или Робота

Сразу нужно понимать, что разработка торгового Робота связана с изучением языка программирования, например QPILE, или C++ с API для QUIK. Это необходимое условие, но не достаточное для доходного Робота. Необходимо разработать правильный алгоритм, чтобы Робот в нужное время выставлял заявки на куплю-продажу и отслеживал текущую позицию, чтобы не купил лишнего или не продал меньше положенного. Он должен уметь выставлять стоп-заявки, проверять наличие соединения с биржей, учитывать интервалы торговых сессий и перерывы, закрывать или переносить позиции по сессиям, работать с разными таймфреймами, свечами, с различными Индикаторами и многое другое.

Самое главное, на мой взгляд, торговый Робот должен иметь тестовый режим. Режим, в котором можно протестировать Робота на реальных торгах. Демо-торги немного отличаются от реальных, поэтому мы рекомендуем тестировать именно на реальном рынке. В тестовом режиме не обязательно выставлять настоящие заявки купли-продажи. Все сделки можно проводить, так сказать, "на бумаге".

Только после того, как Вы убедитесь, что сделали правильный выбор можно запускать Робота в реальную торговлю на бирже.

Важно понимать, что при заказе на разработку торгового Робота Вы потратите гораздо больше времени и средств, так как это будет эксклюзивный вариант, созданный специально под Вас.

При покупке торгового Робота Вы экономите свои средства и время.

Важно понимать на каком рынке использовать Робота. Есть рынки, на которых торгуют практически одни Роботы. С одной стороны Вы спросите как же с ними бороться, с другой стороны – роботы предсказуемы!

Преимущества Роботов

Низкочастотный Робот – малое количество сделок, одна-две в день или меньше. Следовательно экономия на комиссии, но большой доходности ждать не приходится. Так как большие движения на рынке происходят редко (примерно 30% времени и меньше).

Сверхвысокочастотный Робот – доходность может исчисляться тысячами процентов годовых. Нужно понимать, что доходность и чистая прибыль у данных Роботов, это далеко не одно и тоже. Десятки тысяч сделок в день и аренда серверов на бирже, для сверхбыстрого доступа к торговой информации, уменьшают прибыль на 50% и более. Разработка и обслуживание таких Роботов очень хлопотное и затратное дело.

Высокочастотный Робот – несколько десятков сделок в день. Комиссия не высока, эффективность может быть очень хорошей, доходность сопоставима с размером чистой прибыли, легче тестировать и отслеживать сделки, легче контролировать Робота. Разработка и поддержка проще, стоимость вполне доступная.

Что такое Робот и как он работает

Изначально определяется стратегия торговли, тестируется на истории. Разрабатывается алгоритм. Тестируется. Далее торговая программа самостоятельно совершает сделки на бирже.

Алгоритмическая торговля , или Алгоритмический трейдинг (англ. Algorithmic trading ) - это метод исполнения большой заявки (слишком большой, чтобы быть исполненной за раз), когда с помощью особых алгоритмических инструкций большая заявка (parent order ) делится на несколько под-заявок (child orders ) со своими характеристиками цены и объёма и каждая из под-заявок отправляется в определённое время на рынок для исполнения. Такие алгоритмы были придуманы для того, чтобы трейдерам не приходилось постоянно следить за котировками и делить большую заявку на маленькие вручную. Популярные алгоритмы носят названия "Percentage of Volume", "Pegged", "VWAP", "TWAP ", "Implementation Shortfall", "Target Close".

Алгоритмическая торговля не ставит целью получить прибыль. Её цель - уменьшить стоимость исполнения крупной заявки (transaction cost ), минимизировать её влияние на рынок (market impact ) и уменьшить риск её неисполнения .

Термин "алгоритмическая торговля" часто ошибочно используется в тех случаях, когда речь идёт об автоматизированных торговых системах . Перед такими системами действительно ставится цель получить прибыль. Они также известны под названием "торговых роботов " ("black box trading"), в которых торговые стратегии строятся на базе сложных математических формул и быстрой обработки данных .

Применение и реализация

Алгоритмическая торговля широко используется инвестиционными банками , пенсионными , хедж- и паевыми фондами, т.к. эти институциональные инвесторы в своей деятельности оперируют заявками большого объёма и следовательно не могут выставить такие большие заявки на рынок целиком без риска потерь.

До появления программных комплексов алгоритмической торговли трейдеры институциональных инвесторов или трейдеры брокеров, получавших заявки от таких инвесторов, должны были делить крупные заявки вручную . Существовала даже целая индустрия исполнения заявок (execution services ), когда сторонние execution -компании принимали заявки от крупных инвесторов и исполняли их, опираясь на свой собственный опыт .

В середине 2000-х годов эту рутинную работу удалось автоматизировать с помощью создания алгоритмических "движков" (algorithmic engines ), которые исполняли все те же действия, что делал трейдер, самостоятельно. Трейдеру достаточно было перенаправить заявку в такой "движок", выбрать алгоритм исполнения и дальше только отслеживать его работу, сконцентрировавшись на ручном исполнении только сложных заявок.

С середины 2000-ых годов ведущие брокеры стали предоставлять доступ к своим алгоритмическим движкам своим крупным клиентам, так что клиентам не надо было создавать такие движки самостоятельно. Комиссия за пользование алгоритмическим движком брокера выше, чем за пользование услугой прямого доступа к рынку (direct market access (DMA)), но меньше, чем high touch -услуга.

Передача заявки между клиентом и брокером осуществляется, как правило, с помощью сообщения по протоколу FIX . Для передачи заявок, предназначенных для алгоритмических движков, в 2004 году был предложен стандарт FIXatdl - расширение протокола FIX, но до сих пор этот стандарт так и не получил широкого распространения. Сообщение регистрируется в системе управления заявками брокера и перенаправляется автоматически в алгоритмический движок брокера. Сообщение FIX содержит в особых тегах (custom tags) параметры исполнения алгоритма, например: время начала и конца исполнения, целевая цена исполнения, агрессивность/пассивность исполнения, участие/неучастие в аукционах открытия и закрытия торговых сессий. По мере исполнения заявки на рынке инвестор получает FIX-сообщения от брокера об исполнении (Partial Fills ) и в конце дня сообщение о полном исполнении заявки (Fill ) или отмене её оставшейся неисполненной части (Cancellation ).

Каждый брокер называет свои алгоритмы по-разному, что приводит к трудностям сравнения услуг алгоритмической торговли для выбора лучшей. Впрочем, у всех брокеров реализованы самые распространённые и хорошо известные алгоритмы, например TWAP, VWAP, POV и проч., и отличия между их реализациями минимальны.

С некоторых пор на некоторых биржах алгоритмическая торговля реализована на уровне торговых систем. Это существенно повышает эффективность алгоритма, поскольку для его реализации достаточно выставить лишь одну заявку, которая будет исполнена гораздо быстрее, чем несколько последовательно выставленных заявок или пользоваться для этого услугами брокера.

Алгоритмические стратегии

Во избежание таких случаев регулирующие органы и биржи требуют от владельцев алгоритмических торговых систем оборудовать их системами быстрого отключения kill switch , которые позволяют моментально отключить систему от канала связи и автоматически отменить выставленные на бирже заявки с помощью механизма cancel-on-disconnect . Это требование относится не только к системам алгоритмического исполнения заявок, но и к системам автоматизированной торговли и системам прямого доступа к рынку .

Алгоритмическая и высокочастотная торговля стали предметом многочисленных разбирательств, инициированных американскими регуляторами SEC (U.S. Securities and Exchange Commission) и CFTC в связи с обвинением в их причастности к событиям 6 мая 2010 года (2010 Flash Crash ), когда ведущие фондовые индексы США кратковременно испытали крупнейшее за всю свою историю внутридневное падение .

Влияние алгоритмических систем на ликвидность финансовых рынков

Ликвидность финансовых инструментов обычно оценивают по объёму и количеству совершаемых сделок (объём торгов), величине спреда между лучшими ценами спроса и предложения (максимальными ценами заявок на покупку и минимальными ценами заявок на продажу) и суммарного объёма заявок вблизи лучших цен спроса и предложения (цены и объём текущих заявок можно увидеть в стакане торгового терминала). Чем больше объём и количество сделок по инструменту, тем больше его торговая ликвидность , в свою очередь, чем меньше разница между лучшими ценами спроса и предложения и чем больше объём заявок вблизи этих цен, тем больше моментальная ликвидность .

Существует два основных принципа выставления заявок:

котировочный - выставление заявок с целью совершения сделки по более выгодной цене, чем текущие лучшие цены спроса или предложения.
рыночный - выставление заявок с целью моментального совершения сделки по текущим ценам спроса или предложения.

Заявки, выставленные по котировочному принципу формируют моментальную ликвидность рынка, позволяя другим участникам торгов в любой момент времени купить или продать определённое количество актива.

Заявки, выставленные по рыночному принципу, формируют торговую ликвидность рынка, позволяя другим участникам торгов купить или продать определённое количество актива по желаемой цене.

Алгоритмические торговые системы, использующие котировочный принцип, являются одними из основных поставщиков моментальной ликвидности, а использующие рыночный принцип - одними из основных поставщиков торговой ликвидности. Большое количество алгоритмических систем одновременно используют оба эти принципа .

Влияние алгоритмических систем на биржевую инфраструктуру

С точки зрения нагрузки на биржевую торговую инфраструктуру алгоритмические системы, использующие рыночный принцип работы с заявками, практически не несут рисков, так как редко выставляют больше одной заявки в секунду из расчета на один инструмент, к тому же, почти каждая заявка, выставленная этими системами, приводит к сделке. [ ] В случае же с алгоритмическими системами, использующими котировочный принцип работы, картина совершенно иная. Во-первых, при перестановке заявок эти системы могут выставлять по несколько заявок в секунду по одному инструменту, а во-вторых, лишь малая часть этих заявок приводит к сделкам (по информации предоставленной ММВБ, более 95 % заявок от высокочастотных роботов снимаются без исполнения ). Таким образом, при высокочастотном котировании, биржевая инфраструктура нагружается в максимальной степени, причем большую часть времени вхолостую. Поскольку чрезмерная нагрузка биржевой инфраструктуры может повлиять на стабильность её работы, биржи используют такие защитные механизмы, как задержка в трансляции рыночной информации, ограничение числа допустимых транзакций, введение минимального времени «жизни» заявки, а также сдерживание активности роботов через тарифную политику .

Спекулятивные стратегии

Основной целью спекулятивных стратегий является получение дохода в краткосрочном периоде за счёт колебаний рыночных цен финансовых инструментов. В целях классификации, можно выделить восемь основных групп спекулятивных стратегий, некоторые из которых используют принципы и алгоритмы других групп, либо являются их производными.

Стратегии маркет-мейкинга (англ. Market making ) - предполагают одновременное выставление и поддержание котировочных заявок на покупку и на продажу финансового инструмента. Данные стратегии используют принцип случайного блуждания цены в пределах текущего тренда, иными словами, несмотря на рост цены инструмента на определённом временном интервале часть сделок будет приводить к уменьшению его цены относительно ряда предыдущих значений, и наоборот, в случае общего падения цены инструмента часть сделок будет приводить к увеличению его цены относительно ряда предыдущих значений. Таким образом, в случае удачно подобранных цен котировочных заявок можно покупать дёшево и продавать дорого независимо от текущего направления тренда. Существуют различные модели определения оптимальной цены котировочных заявок, выбор которых осуществляется исходя из ликвидности инструмента, объёма размещаемых в стратегию средств, допустимого времени удержания позиции и ряда других факторов. Ключевым фактором успеха стратегий маркет-мейкинга является максимальное соответствие котировок текущей рыночной конъюнктуре по инструменту, чему способствует высокая скорость получения рыночных данных и возможность быстро изменить цену своих заявок, в противном случае данные стратегии становятся убыточными. Маркет-мейкеры являются одними из основных «поставщиков» моментальной ликвидности, а за счёт конкуренции способствуют улучшению её профиля, поэтому биржи часто привлекают маркет-мейкеров в неликвидные инструменты, предоставляя льготные условия по комиссиям, а в некоторых случаях выплачивая вознаграждение за поддержание котировок.

Трендследящие стратегии (англ. Trend following ) - основаны на принципе выявления тренда на временных рядах значений цены инструмента посредством различных индикаторов технического анализа, и покупке или продаже инструмента при появлении соответствующих сигналов. Характерной особенностью трендследящих стратегий является возможность их применения практически на любых таймфреймах - от тиковых до месячных, но поскольку доходность этих стратегий зависит от соотношения количества верных и ошибочных «прогнозов» относительно дальнейшего направления движения цены, использовать слишком большие таймфреймы довольно рискованно, поскольку ошибка на них выявляется достаточно долго и может привести к серьёзным убыткам. Эффективность трендследящих стратегий, особенно при внутридневной торговле, в существенной степени зависит от моментальной ликвидности инструмента, поскольку большинство сделок совершаются рыночными заявками по текущим ценам спроса и предложения. Следовательно, если в инструменте будет широкий спред и горизонтальная кривая моментальной ликвидности, то даже в случае большого количества верных прогнозов стратегия может принести убытки.

Способы подключения к торгам

Для большинства алгоритмических систем скорость получения рыночных данных и скорость выставления заявок являются важнейшими факторами, влияющими на эффективность работы системы. На российском рынке исторически сложилось шесть различных вариантов подключения роботов к биржевым торговым системам. В качестве примера рассмотрим варианты доступа к торговой площадке FORTS:

Алгоритм - это определенный набор четко определенных инструкций, направленных на выполнение задачи или процесса.

Алгоритмическая торговля (автоматическая торговля, торговля черным ящиком или просто торговля алго) - это процесс использования компьютеров, запрограммированных на выполнение определенного набора инструкций для размещения торговли с целью получения прибыли со скоростью и частотой, которая невозможно для торговца людьми. Определенные наборы правил основаны на сроках, цене, количестве или любой математической модели. Помимо возможностей для торговли трейдерами, торговля алговыми делает рынки более ликвидными и делает торговлю более систематической, исключая эмоциональные воздействия человека на торговую деятельность. (Подробнее см. Выбор правильного алгоритмического торгового программного обеспечения .)

Предположим, что трейдер следует этим простым торговым критериям:

Покупайте 50 акций акции, когда ее 50-дневная скользящая средняя превышает 200-дневную скользящую среднюю
Продать акции акции когда его 50-дневная скользящая средняя идет ниже 200-дневной скользящей средней

Используя этот набор из двух простых инструкций, легко написать компьютерную программу, которая будет автоматически отслеживать цену акций (и индикаторы скользящего среднего) и место заказы на покупку и продажу при соблюдении определенных условий. Трейдеру больше не нужно следить за живыми ценами и графиками, или заказывать вручную. Алгоритмическая торговая система автоматически делает это за него, правильно определяя торговые возможности. (Подробнее о скользящих средних см. В разделе Простые скользящие средние. Вывод трендов .)

[Если вы хотите узнать больше о проверенных и точных стратегиях, которые в конечном итоге могут быть обработаны в алорифмической торговой системе, ознакомьтесь с курсом «Академия онлайн-трейдеров Академии Investopedia».]

Преимущества Алгоритмическая торговля

Algo-trading предоставляет следующие преимущества:

Торги, выполненные по наилучшим ценам
Мгновенное и точное размещение торгового заказа (тем самым высокие шансы на выполнение на желаемых уровнях)
Торги рассчитаны правильно и мгновенно, чтобы избежать значительных изменений цен
Снижение транзакционных издержек (см. пример нижеприведенного дефицита)
Одновременные автоматические проверки на нескольких рыночных условиях
Снижение риска ручных ошибок при размещении сделок
Обратный алгоритм на основе по имеющимся историческим данным и данным в реальном времени
Снижение вероятности ошибок торговцев людьми на основе эмоциональных и психологических факторов

Наибольшая часть сегодняшней алго-трейдинга - высокочастотная торговля (HFT), которая пытается извлечь выгоду из размещения большого количества заказов на очень быстрых скоростях на нескольких рынках и нескольких параметров решения, основанных на по предварительно запрограммированным инструкциям.(Более подробно о высокочастотной торговле см. Стратегии и секреты фирм с высокой частотой торговли (HFT) .)

Algo-trading используется во многих формах торговой и инвестиционной деятельности, в том числе:

Средние и долгосрочные инвесторы или покупают сторонние фирмы (пенсионные фонды, паевые инвестиционные фонды, страховые компании), которые покупают акции в больших количествах, но не хотят влиять на цены акций с помощью дискретных крупных инвестиций.
Участники краткосрочных торговцев и продавцов (маркет-мейкеры, спекулянты и арбитражники) выигрывают от автоматизированного осуществления торговли; Кроме того, алго-торговля помогает создать достаточную ликвидность для продавцов на рынке.
Систематические трейдеры (трейдеры тренда, пар трейдеры, хедж-фонды и т. Д.) Находят гораздо более эффективными для программирования своих торговых правил и позволяют программе торговать автоматически.

Алгоритмическая торговля обеспечивает более систематический подход к активной торговле, чем методы, основанные на интуиции или инстинкте трейдера.

Алгоритмические торговые стратегии

Любая стратегия алгоритмической торговли требует определенной возможности, которая выгодна с точки зрения повышения прибыли или снижения затрат. Ниже перечислены общие торговые стратегии, используемые в торговле алгомистами:

Стратегии после следующих стратегий:

Наиболее распространенные алгоритмические торговые стратегии следуют тенденциям в скользящих средних, прорывах каналов, изменениях уровня цен и соответствующих технических индикаторах. Это самые простые и простые стратегии для реализации с помощью алгоритмической торговли, поскольку эти стратегии не включают в себя прогнозы или прогнозы цен. Торги инициируются на основе появления желательных тенденций, которые легко и просто реализовать с помощью алгоритмов, не вникая в сложность интеллектуального анализа. Вышеупомянутый пример 50 и 200 дневных скользящих средних является популярной тенденцией после стратегии. (Подробнее о стратегиях трейдинга см. Ниже: Простые стратегии капитализации на тренды .)

Арбитражные возможности:

Покупка двойного списка акций по более низкой цене на одном рынке и одновременная продажа на более высокая цена на другом рынке предлагает разницу в цене как безрисковую прибыль или арбитраж. Такая же операция может быть реплицирована для акций против фьючерсных инструментов, так как разница цен существует время от времени. Внедрение алгоритма для определения таких различий цен и размещения заказов позволяет эффективно использовать выгодные возможности.

Рефинансирование фондового индекса :

Фонды индексов определили периоды перебалансировки, чтобы довести свои запасы до их соответствующих контрольных показателей. Это создает выгодные возможности для алгоритмических трейдеров, которые извлекают выгоду из ожидаемых сделок, которые предлагают прибыль в размере 20-80 базисных пунктов в зависимости от количества акций в индексном фонде, до перебалансирования фондового индекса. Такие торги инициируются с помощью алгоритмических торговых систем для своевременного исполнения и лучших цен.

Стратегии, основанные на математических моделях:

Множество проверенных математических моделей, таких как дельта-нейтральная торговая стратегия, которые позволяют торговать на комбинации опционов и ее базовой безопасности, где размещаются торги для компенсации положительных и отрицательных дельт, чтобы дельта портфеля поддерживается на нуле.

Торговый диапазон (средняя реверсия):

Средняя стратегия реверсии основана на идее, что высокие и низкие цены актива являются временным явлением, которое периодически возвращается к их среднему значению. Определение и определение ценового диапазона и алгоритма реализации, основанного на том, что позволяет автоматически размещать сделки, когда цена актива разрывается и выходит за пределы его определенного диапазона.

Средневзвешенная по объему цена (VWAP):

Стратегия взвешенной средней цены по току разбивает крупный заказ и выпускает на рынок динамически определенные мелкие куски заказа на рынке с использованием исторических профилей объема запаса. Цель состоит в том, чтобы выполнить заказ, близкий к средневзвешенной цене (VWAP), тем самым выиграв среднюю цену.

Средневзвешенная средняя по времени (TWAP):

Стратегия взвешенной средневзвешенной цены времени разбивает большой порядок и выпускает динамически определенные мелкие куски заказа на рынок, используя равномерно разделенные временные интервалы между началом и временем окончания. Цель состоит в том, чтобы выполнить заказ близко к средней цене между временем начала и окончания, тем самым минимизируя влияние на рынок.

Процент объема (POV):

Пока торговый заказ не будет полностью заполнен, этот алгоритм продолжает отправлять частичные заказы в соответствии с определенным коэффициентом участия и в соответствии с объемом, проданным на рынках. Связанная стратегия «шагов» отправляет заказы с определенным пользователем процентным объемом рынка и увеличивает или уменьшает этот коэффициент участия, когда цена акций достигает определенных пользователем уровней.

Нехватка реализации:

Стратегия дефицита реализации направлена на минимизацию стоимости исполнения заказа путем торговли с рынком в реальном времени, что позволяет сэкономить на стоимости заказа и выиграть от альтернативной стоимости отсроченного исполнения. Стратегия увеличит целевой уровень участия, когда цена акций движется благосклонно и уменьшит ее, когда цена акций движется отрицательно.

Помимо обычных торговых алгоритмов:

Существует несколько специальных классов алгоритмов, которые пытаются идентифицировать «события» с другой стороны. Эти «алгоритмы обнюхивания», используемые, например, маркет-мейкером на стороне продажи, имеют встроенный интеллект, чтобы идентифицировать существование любых алгоритмов на стороне покупки большого заказа. Такое обнаружение с помощью алгоритмов поможет маркет-мейкеру определить возможности большого заказа и дать ему возможность выиграть, заполнив заказы по более высокой цене. Это иногда называют высокотехнологичным фронтом. (Более подробно о высокочастотной торговле и мошеннических методах см.: Если вы покупаете акции онлайн, вы участвуете в HFT .)

Технические требования к алгоритмической торговле

Реализация алгоритма с использованием компьютера программа - последняя часть, забитая бэктестированием. Задача состоит в том, чтобы преобразовать идентифицированную стратегию в интегрированный компьютеризированный процесс, который имеет доступ к торговому счету для размещения заказов. Требуется следующее:

Знания в области компьютерного программирования для программирования требуемой торговой стратегии, нанятых программистов или готового торгового программного обеспечения
Сетевое подключение и доступ к торговым платформам для размещения заказов
Доступ к каналам рыночных данных, которые будут контролируется алгоритмом для возможности размещения заказов
Способность и инфраструктура для проверки системы после ее сборки, прежде чем она выйдет на реальные рынки
Доступные исторические данные для проверки бэк-тестинга в зависимости от сложности правил, реализованных в алгоритме

AEX торгуется в евро, тогда как LSE торгуется в фунтах стерлингов

Из-за разницы в часах AEX открывается на час раньше, чем LSE, после чего оба биржи торгуют одновременно в течение следующих нескольких часов и затем торгуется только в LSE в течение последнего часа, когда AEX закрывается
Можем ли мы изучить возможность арбитражной торговли на фондовых рынках Royal Dutch Shell, перечисленных на этих двух рынках в двух разных валютах?

Требования:

Корреспонденты с LSE и AEX
Курс курса форекс для курса GBP-EUR
Возможность размещения заказов, которая может маршрутизировать порядок для правильного обмена
Возможность повторного тестирования по историческим ценовым каналам
Компьютерная программа должна выполнить следующее:

Использование доступных обменных курсов, конвертировать цену одной валюты в другую
Если существует достаточно большое расхождение в цене (дисконтирование брокерских расходов), что приводит к выгодной возможности, затем размещайте заказ на покупку по более низкому тарифу на продажу и продажу по более выгодному обмену > Если заказы выполняются по желанию, арбитражная прибыль будет следовать
Простой и простой! Однако практика алгоритмической торговли не так проста в обслуживании и исполнении. Помните, что если вы можете разместить торговлю, генерируемую алго, то и другие участники рынка. Следовательно, цены колеблются в милли- и даже микросекундах. В приведенном выше примере, что произойдет, если ваша покупка торговли будет выполнена, но продавать торговлю не так, как цены на продажу меняются к моменту поступления вашего заказа на рынок? Вы закончите сидеть с открытой позицией, делая свою арбитражную стратегию бесполезной.
Существуют дополнительные риски и проблемы: например, риски сбоя системы, ошибки сетевого подключения, временные задержки между торговыми ордерами и исполнением и, самое главное, несовершенные алгоритмы. Чем сложнее алгоритм, тем более строгий бэктестинг необходим, прежде чем он будет введен в действие.

Нижняя линия

Количественный анализ производительности алгоритма играет важную роль и должен быть рассмотрен критически. Увлекательно заниматься автоматизацией с помощью компьютеров с идеей легко зарабатывать деньги. Но необходимо убедиться в том, что система тщательно протестирована и требуются ограничения. Аналитическим трейдерам следует рассмотреть возможность самостоятельного изучения программ и систем построения, чтобы быть уверенными в правильном осуществлении правильных стратегий. Осторожное использование и тщательное тестирование алго-трейдинга могут создать выгодные возможности. (Подробнее см. В разделе «Как закодировать свой собственный торговый робот Algo».)

Главный технологический тренд мирового фондового рынка последних лет – бурное развитие так называемой алгоритмической, или высокоскоростной торговли. Теперь на биржах соревнуются не люди, а торговые роботы, совершающие сотни и тысячи операций за одну торговую сессию. Как обычно, зародившись на Западе, этот тренд уже добрался и до России – алгоритмических торговцев на Московской бирже стало очень много. Сегодня мы поговорим о перспективах развития данной области в нашей стране.

Высокочастотный трейдинг

Начнем с того, что определимся с тем, кто вообще такие высокоскоростные торговцы (HFT-трейдеры- от HightFrequenceyTrading) и каково их место в экосистеме фондового рынка . На любой бирже встречаются несколько типов торговцев:

Прежде всего – это инвесторы , которые совершают долгосрочные операции – покупают акции тех или иных предприятиях, основываясь на глубоком анализе их деятельности, и чья цель может вовсе не заключаться в продаже этих бумаг. Существует и отдельный подвид – так называемые краткосрочные инвесторы , «длительность» сделок которых лежит в диапазоне от недели до месяца.
Спекулянты и дей-трейдеры , которые совершают операции с ценными бумагами именно для того, чтобы заработать на разнице цен между покупкой/ продажей и короткой продажей/откупом. Их сделки носят среднесрочный характер.
Скальперы – это тип торговцев, которые совершают множество сделок в течение небольшого временного промежутка от нескольких секунд до пары минут. Прибыль от каждой такой операции, как правило, не очень большая, так что доход складывается из множества транзакций.
Собственно, HFT-трейдеры , которые создают торговых роботов, действующих по определенным алгоритмам.

При этом в зону алгоритмической торговли попадают спекулянты/дей-трейдеры, скальперы и HFT-торговцы, то есть именно эти три категории представителей фондового рынка конкурируют за получение прибыли между собой.

По идее данная схема представляет собой «кормовую цепочку», т.е. для краткосрочных инвесторов источником денег случат инвесторы, краткосрочные инвесторы – для спекулянтов и дей-трейдеров и так далее. Это верно в случае, если рынок устроен правильно и на нем присутствуют в верных пропорциях все перечисленные группы торговцев.

Стабильный, устойчивый рынок всегда фрактален – рядом с более крупными участниками всегда есть более мелкие, которые работают и с меньшими объемами средств и на меньших временных промежутках (таймфреймах), но совершают большее количество сделок, так что их оборот, в целом, даже может превосходить обороты крупных инвесторов. В конце этой цепочки находятся HFT-трейдеры.

Текущая ситуация

Таково положение при нормальном состоянии рынка, однако, на данный момент на отечественных биржах ситуация несколько иная и характеризуется преобладанием как раз высокочастотных торговцев, и сравнительно небольшим количеством, собственно, долгосрочных инвесторов.

Данную схему подтверждают и цифры по алгоритмическим оборотам на Московской бирже. На фондовом рынке объемы алгоритмических торгов неуклонно растет на протяжении последних четырех лет: их доля за это время увеличилась в два раза.

* Данные за каждый год соответствуют октябрю т.е. каждый год представлен данными за октябрь

Если судить даже по нашим собственным данным – развитие алгоритмической торговли налицо. За три года (2010 - 2013) доля алгоритмического оборота клиентов выросла на 15%, а текущий алгоритмический оборот на срочном рынке составляет порядка 60%.

К чему это ведет?

Такие объемы алгоритмической торговли приводят к снижению доходности торговых операций трейдеров, придерживающихся такого стиля работы на рынке. Чем больше торговцев использует роботов, совершающих большое количество операций, тем выше ликвидность рынка (т.н. мгновенная ликвидность). А чем больше роботов, действующих по сходным стратегиям, зарабатывает на текущих неэффективностях рынка, тем скорее эти его слабые места нивелируются, и общая доходность каждой конкретной стратегии понижается.

В целом, цикл развития HFT-торговли характеризуется следующей схемой:

Увеличилось число HFT-трейдеров.
Это привело к росту мгновенной ликвидности и эффективности рынка.
Мгновенная ликвидность повлекла снижение доходности операций HFT-торговцев.
Как результат – выросли их расходы, которые вообще имеют тенденцию только расти, и становиться многим просто не по карману. В результате некоторые торговцы уходят с рынка или переориентируют свои стратегии. А общее число HFT-трейдеров сокращается. Сейчас мы как раз находимся в этой точке.
Все это приводит к снижению ликвидности и эффективности рынка, которая вызывает увеличение числа HFT-трейдеров, и все начинается заново.

Из всего вышеперечисленного следует что, мы еще вполне можем увидеть увеличение количества HFT-трейдеров на российском фондовом рынке, но этот рост не будет таким же существенным, как в прошлые годы, а на срочном рынке увеличение числа HFT-трейдеров уже в целом маловероятно.

Доходность

Доходность является сложной функцией от самой стратегии трейдера, но также зависит и еще от нескольких базовых показателей:

Yildness= F(R, Fees, Liquidity, Bid – Ask, Size, Hurst, Leverage) , где

R – безрисковая ставка, действующая на рынке. Чем больше эта ставка, тем доходность будет выше.
Fees – размер комиссии брокера и биржи. От этого показателя, как и от безрисковой ставки, доходность зависит обратным образом..
Liquidity – ликвидность. С одной стороны – чем она выше, тем доходность ниже. С другой стороны – при низкой ликвидности рассчитывать на высокую доходность также не приходится. Это значит, что HFT-трейдерам нужно находить золотую середину и не бросаться на чересчур ликвидные, или наоборот крайне непопулярные бумаги и биржевые инструменты.
Bid/Askспред – цена продажи финансового инструмента, а Ask–цена продажи.
Size – размер торгового лота.
Hurst – показатель фрактальности рынка Херста.
Leverage – брокерское плечо, которое трейдер может получить для реализации своей стратегии.

Быстродействие

Даже самая удачная скоростная алгоритмическая стратегия не может быть полностью реализована без высокой скорости исполнения транзакций. То есть быстродействие для HFT-трейдеров играет ключевую роль.

И здесь динамика вырисовывается вполне очевидная. Для начал взглянем на время исполнения ордеров (latency), которое существовало на зарубежных и отечественных биржевых площадках в 2010 году.

*ASTS – фондовый рынок ММВБ, а FORTS–РТС, которые позднее объединились в Московскую биржу.

Как видно, чемпионом по быстродействию был американский NASDAQ, которому все остальные значительно проигрывали.

Биржи все прошедшие годы инвестировали значительные средства в инфраструктуру, которая позволила бы снизить время обработки клиентских заявок. К примеру, затраты на обновление торговой системы Singapore Exchange в 2010-2011 гг., позволившие сократить скорость обработки ордера с 16 ms до 90 mks, составили $250 млн.

Всего биржами, телекоммуникационными компаниями, алгоритмическими хедж-фондами, корпоративными и частными алготрейдерами 2010 году на техническое перевооружение с целью увеличения скорости торгов во всем мире было истрачено более $ 2 млрд.

В результате, в 2013 году (данные на весну-лето) ситуация изменилась довольно существенным образом:

NASDAQ уступил лидерство Сингапуру, а российские площадки значительно улучшили свои показатели, но опять отстали от своих зарубежных коллег.

Развитие торговых систем Московской биржи продолжается довольно быстрыми темпами, и уже в декабре этого года время исполнения заявок удалось довести до 50 микросекунд на ASTS и 35 в системе Spectra (Forts).

Выводы

Как мы видим, биржи много внимания уделяют алгоритмическим торговцам и создают им наилучшие условия для работы. Но чтобы им самим выиграть в гонке друг у друга, таким трейдерам, конечно, и самим необходимо тратиться на железо, хостинг, высокоскоростной доступ на биржу, покупку информации, постоянно работать над оптимизацией кода, а также искать новые рынки и инструменты, усиливать блоки управления рисками, создавать и использовать модели будущего изменения цены. Ну и разумеется, осваивать новые рынки и инструменты, на которых еще нет достаточной доли алгоритмической торговли.

P. S. Текст подготовлен на записи доклада, сделанного председателем правления ITinvest Владимиром Твардовским на