Алгоритмическая торговля, алгоритмический трейдинг, торговый алгоритм

 Алгоритмическая торговля (алгоритмический трейдинг)– это трейдинг с использованием программного обеспечения для выставления торговых ордеров по заранее заданным торговым критериям, которые могут учитывать время, цену, объем торгов. Алгоритмическая торговля позволяет вести торги без вмешательства человека.

 

 Особенно широко используется алгоритмическая торговля инвестиционными банками, пенсионными фондами, взаимными фондами и другими институциональными трейдерами. Она позволяет разбить крупные трейды на значительно более мелкие и тем самым уменьшить воздействие на рынок и сопутствующий риск. Маркет-мейкеры и некоторые хедж-фонды предоставляют ликвидность на рынке, генерируя и исполняя ордера автоматически.


Высокочастотный трейдинг

 Особый класс алгоритмического трейдинга называется «высокочастотным трейдингом». Многие виды алгоритмического трейдинга могут называться высокочастотными. Высокочастотные стратегии трейдинга используют компьютеры для принятия сложных решений на основе электронной информации, которую они успевают обработать значительно раньше человека.

 Алгоритмическая торговля навсегда изменила микроструктуру рынка, особенно в отношении предлагаемой ликвидности. Алгоритмический трейдинг может использоваться в любой инвестиционной стратегии, включая маркет-тайминг, игру на межбиржевом спрэде, арбитраж или просто спекуляцию (включая торговые стратегии следования за трендом). Инвестиционные решения и их применения могут быть дополнены алгоритмической поддержкой или же целиком переведены в режим автоматического трейдинга.

 В 2006 году третья часть всех акций в ЕС и США торговались с использованием торговых алгоритмов. В 2009 году около 65% объема торгов на рынках США обеспечивались высокочастотными торговыми алгоритмами, правда к 2012 году их доля сократилась до 50%.

 В 2006 году на Лондонской фондовой бирже более 40% всех ордеров проводились торговыми алгоритмами. Американские и европейские рынки в целом имеют более высокую долю алгоритмической торговли, нежели другие рынки. На рынке Forex алгоритмическая торговля также применяется, примерно 20% объема торгов по валютным опционам ведется с помощью торговых алгоритмов. Рынки облигаций также движутся в этом направлении.

 Одна из основных проблем высокочастотного трейдинга заключается в том, что его прибыльность тяжело определить. В докладе, выпущенном TABB Group в августе 2009 года, говорится, что 300 компаний и хедж-фондов, специализирующих на этом типе трейдинга, смогли заработать 21 миллиард долларов в 2008 году, что, по мнению авторов доклада «мало» и «удивительно скромно» относительно общего объема торгов на рынке.

www.achupryna.com

 Алгоритмический трейдинг и высокочастотная торговля являются объектом ожесточенных общественных дебатов. Так, например, в США Комиссия по ценным бумагам и биржам и Комиссия по срочной биржевой торговле заявляют о том, что алгоритмическая торговля, осуществляемая взаимными фондами, спровоцировала волну распродаж и кратковременное падение рынка в 2010 году. Также отмечается, что высокочастотный трейдинг может внести свой вклад в усиление волатильности рынка.

 Компьютеризация потока ордеров на финансовых рынках началась в начале 1970 годов, когда на Нью-Йоркской фондовой бирже была внедрена Система определения порядка оборота ценных бумаг (DOT и позднее Super DOT), которая автоматически направляла ордера в нужную торговую стойку фондовой биржи, где они далее исполнялись вручную. В 1980-х гг. программный трейдинг стал широко использоваться на рынках акций и фьючерсов.


 Финансовые рынки с полностью электронным исполнением и электронной торговой системой (ECN) развились в конце 1980-х и 1990-х годах. В США переход к десятичной системе, поменявший минимальный размер тика с 1$/16 (0,0625$) на 0,01$, также поддержал алгоритмическую торговлю, поскольку была изменена микроструктура рынка – появилась возможность использовать более мелкие различия между ценой бид и аск. В результате торговые преимущества маркет-мейкеров уменьшились, а рыночная ликвидность возросла. Эта увеличенная рыночная ликвидность привела к тому, что институциональные трейдеры стали дробить свои ордера посредством торговых алгоритмов для исполнения их по лучшей средней цене.

 Дальнейшее развитие алгоритмический трейдинг на финансовых рынках получил в 2001 году, когда команда разработчиков IBM опубликовала доклад, в котором были представлены результаты лабораторного эксперимента, проведенного с помощью двух торговых алгоритмов (MGD от IBM и ZIP от Hewlett-Packard). Было доказано, что торговые алгоритмы могут значительно превзойти достижения обычных трейдеров (в докладе говорилось о том, что разница составляет миллиарды долларов).

Развитие алгоритмов

 По мере электронизации рынков стали внедряться новые торговые алгоритмы. Они лучше реагировали на временные несоответствия рыночных цен и были способны учитывать цены с нескольких рынков одновременно. Таким образом, работа, которая некогда выполнялась людьми, теперь была передана компьютерам. Потому очень важным стала скорость компьютерного соединения, которая стала измеряться в миллисекундах (0,001 секунды) и даже микросекундах (0,000001 секунды).

 Наиболее автоматизированные площадки США, например, NASDAQ (система автоматической котировки Национальной ассоциации фондовых дилеров), Edge и BATS отобрали значительный кусок у менее автоматизированных, например, NYSE (фондовая биржа Нью-Йорка). Электронные торги своей масштабностью привели к понижению сборов и комиссионных, а еще подтолкнули биржи к международным слияниям и консолидации финансовых рынков.

 Биржи теперь постоянно ведут конкурентную борьбу за лучшую скорость момента обработки ордеров. Например, еще в июне 2007 года Лондонская фондовая биржа запустила новую систему, которая называется TradElect. Она способна исполнять ордер за 10 миллисекунд, а пропускная способность составляет 3000 ордеров в секунду. Но сейчас некоторые биржи сократили скорость исполнения до 3 миллисекунд. Это особенно важно для высокочастотных трейдеров, поскольку им необходимо быть как можно более быстрыми, чтобы быть на шаг впереди от конкурентов. Затраты на компьютеры и программное обеспечение в финансовой индустрии в далеком 2005 году уже составляли более 26 миллиардов долларов, сейчас цифры значительно выше.