Algoritmisk handel , eller Algoritmisk handel ( eng. Algoritmisk handel ) är en metod för att utföra en stor order (för stor för att utföras åt gången), när en stor order ( förälderorder ) med hjälp av speciella algoritmiska instruktioner delas upp i flera underordnar. -ordrar ( underordrar ) med dess pris- och volymegenskaper, och var och en av underordrarna skickas till marknaden vid en viss tidpunkt för utförande. Sådana algoritmer uppfanns så att handlare inte behöver ständigt övervaka offerter och manuellt dela upp en stor order i små. Populära algoritmer kallas "Volymprocent", "Pegged", "VWAP", " TWAP ", "Implementation Shortfall", "Target Close".
Algoritmisk handel är inte avsedd att göra vinst. Dess mål är att minska kostnaden för att utföra en stor order ( transaktionskostnad ), minimera dess påverkan på marknaden ( marknadspåverkan ) och minska risken för utebliven order [1] [2] .
Termen "algoritmisk handel" missbrukas ofta när det kommer till automatiserade handelssystem [3] . Sådana system syftar verkligen till att göra vinst. De är också kända som "black box trading" -handelsrobotar , där handelsstrategier är byggda på basis av komplexa matematiska formler och snabb databehandling [4] [5] .
Algoritmisk handel används ofta av investeringsbanker , pensioner , hedge och fonder , eftersom. Dessa institutionella investerare opererar i sin verksamhet med beställningar av stora volymer och kan därför inte lägga så stora beställningar på marknaden i sin helhet utan risk för förluster.
Innan tillkomsten av algoritmiska handelsprogramvarupaket var handlare av institutionella investerare eller handlare av mäklare som fick order från sådana investerare tvungna att dela upp stora order manuellt [6] . Det fanns till och med en hel bransch av utförandetjänster ( exekveringstjänster ), när utförandeföretag från tredje part accepterade ansökningar från stora investerare och utförde dem baserat på sina egna erfarenheter [7] .
I mitten av 2000-talet automatiserades detta rutinarbete genom att skapa algoritmiska motorer som utförde samma åtgärder som en handlare gjorde på egen hand. Det räckte för en näringsidkare att omdirigera en order till en sådan "motor", välja en exekveringsalgoritm och sedan bara övervaka dess arbete och koncentrera sig på manuell exekvering av endast komplexa order.
Sedan mitten av 2000-talet har ledande mäklare börjat ge tillgång till sina algoritmiska motorer till sina stora kunder, så att kunderna inte behöver skapa sådana motorer själva. Provisionen för att använda mäklarens algoritmiska motor är högre än för att använda DMA -tjänsten ( direktmarknadsåtkomst ), men mindre än högtryckstjänsten .
Överföringen av en order mellan klienten och mäklaren utförs som regel med hjälp av ett meddelande som använder FIX-protokollet . 2004 föreslogs FIXatdl-standarden, en förlängning av FIX-protokollet, för att överföra applikationer avsedda för algoritmiska motorer, men hittills har denna standard inte använts i stor utsträckning. Meddelandet registreras i mäklarens orderhanteringssystem och omdirigeras automatiskt till mäklarens algoritmiska motor. FIX-meddelandet innehåller i speciella taggar (anpassade taggar) algoritmexekveringsparametrar, till exempel: exekveringsstart- och sluttider, målpris för exekvering, exekveringsaggressivitet/passivitet, deltagande/icke-deltagande i auktioner för öppnande och avslutande handelssessioner. När ordern exekveras på marknaden får investeraren FIX-meddelanden från mäklaren om utförandet ( Partial Fills ) och i slutet av dagen ett meddelande om det fullständiga utförandet av ordern ( Fill ) eller annullering av dess återstående outförda del ( Avbokning ).
Varje mäklare namnger sina algoritmer olika, vilket gör det svårt att jämföra algoritmiska handelstjänster för att välja den bästa. Alla mäklare implementerar dock de vanligaste och mest välkända algoritmerna, såsom TWAP, VWAP, POV, etc., och skillnaderna mellan deras implementeringar är minimala.
Sedan en tid tillbaka, på vissa börser, har algoritmisk handel implementerats på nivån för handelssystem. Detta ökar algoritmens effektivitet avsevärt, eftersom det för dess implementering räcker att endast lägga en beställning, som kommer att utföras mycket snabbare än flera på varandra följande beställningar, eller att använda en mäklares tjänster för detta.
Algoritmisk handel är förknippad med risker för mjukvara, hårdvara eller mänskliga fel, vilket kan leda till en "överfyllnad" av ordern. Denna effekt kallas runaway algo , när algoritmen av någon anledning börjar skicka underorder felaktigt: till fel pris, vid fel tidpunkt, för fel säkerhet, eller inte med hänsyn till utförandet av tidigare underorder.
Som ett exempel kan vi nämna händelserna den 1 augusti 2012 (inkluderade i historien om handel under namnet Knightmare [8] [9] ) på New York Stock Exchange , när den uppdaterade algoritmmotorn för Knight Capital Group på grund av konfigurationsfel och riggen lade 3,5 miljarder USD köporder och 3,15 miljarder USD säljorder på 45 minuter. På grund av programvarans felaktiga handlingar rörde sig marknaden för vissa aktier med mer än 10 %. Nettoförlusten för Knight Capital var 460 miljoner dollar. Dagen därpå gick företaget i konkurs [10] .
För att undvika sådana fall kräver tillsynsmyndigheter och börser att ägare av algoritmiska handelssystem utrustar dem med kill switch- system [11] [12] som gör att du omedelbart kan koppla bort systemet från kommunikationskanalen och automatiskt avbryta beställningar som görs på börsen med hjälp av avbrytaren -på- mekanism. koppla ur . Detta krav gäller inte bara för algoritmiska orderexekveringssystem, utan även för automatiserade handelssystem och system för direkt marknadstillträde .
2009 stod högfrekvent algoritmisk handel för cirka 73 % av den totala aktiehandelsvolymen i USA [13] . På MICEX- börsen 2010 var andelen högfrekventa system av omsättningen på aktiemarknaden cirka 11-13%, och sett till antalet ansökningar - 45%. Enligt RTS -data utgjorde handelsrobotarnas andel av omsättningen på RTS FORTS- terminsmarknaden cirka 50 % 2010, och deras andel av det totala antalet ansökningar vid vissa tidpunkter nådde 90 % [14] .
Algoritmisk och högfrekvent handel har blivit föremål för ett flertal förfaranden som inletts av de amerikanska tillsynsmyndigheterna SEC (US Securities and Exchange Commission) och CFTC i samband med anklagelsen om deras inblandning i händelserna den 6 maj 2010 ( 2010 Flash Crash ), när de ledande amerikanska aktieindexen under kort tid upplevde den största fallet under dagen i sin historia [15] [16] [17] .
Likviditeten hos finansiella instrument bedöms vanligtvis av volymen och antalet gjorda transaktioner ( handelsvolym ), skillnaden mellan de bästa köp- och säljpriserna (högsta köp- och lägsta köpkurs) och den totala ordervolymen nära det bästa köp- och erbjudandet priser (priser och volymen av aktuella order kan ses i glaset på handelsterminalen ). Ju större volym och antal transaktioner för ett instrument är, desto större är dess handelslikviditet , i sin tur, desto mindre är skillnaden mellan de bästa köp- och säljpriserna och ju större ordervolymen nära dessa priser, desto större blir omedelbar likviditet .
Det finns två huvudprinciper för budgivning:
Beställningar som görs enligt offertprincipen bildar marknadens omedelbara likviditet, vilket gör det möjligt för andra budgivare att köpa eller sälja en viss mängd av en tillgång när som helst.
Marknadsbaserade bud utgör marknadens handelslikviditet, vilket gör att andra budgivare kan köpa eller sälja en viss mängd av en tillgång till ett önskat pris.
Algoritmiska handelssystem som använder citatprincipen är en av huvudleverantörerna av omedelbar likviditet, och de som använder marknadsprincipen är en av huvudleverantörerna av handelslikviditet. Ett stort antal algoritmiska system använder båda dessa principer samtidigt [18] .
Med tanke på belastningen på börshandelsinfrastrukturen bär algoritmiska system som använder marknadsprincipen att arbeta med order praktiskt taget inga risker, eftersom de sällan lägger mer än en order per sekund per instrument, dessutom nästan varje order som görs av dessa system, leder till en affär. När det gäller algoritmiska system som använder citatprincipen för operation är bilden en helt annan. För det första, när man byter order, kan dessa system lägga flera order per sekund för ett instrument, och för det andra leder bara en liten del av dessa order till transaktioner (enligt information från MICEX, mer än 95 % av order från högfrekventa beställningar robotar avbryts utan exekvering [ 14] ). Således, med högfrekvent kvotering, laddas börsinfrastrukturen maximalt, och för det mesta är den inaktiv. Eftersom den överdrivna belastningen av börsinfrastrukturen kan påverka stabiliteten i dess arbete, använder börserna sådana skyddsmekanismer som en fördröjning av sändningen av marknadsinformation, begränsar antalet tillåtna transaktioner, inför en minimiapplikation "livstid", samt bromsa robotars aktivitet genom en tullpolitik [18] .
Huvudmålet med spekulativa strategier är att generera intäkter på kort sikt på grund av fluktuationer i marknadspriserna på finansiella instrument. För klassificeringsändamål kan åtta huvudgrupper av spekulativa strategier särskiljas, varav några använder andra gruppers principer och algoritmer, eller är deras derivator.
Marknadsskapande strategier ( eng. Market making ) - innebär samtidig placering och underhåll av offertorder för köp och försäljning av ett finansiellt instrument. Dessa strategier använder principen om slumpmässig prisvandring inom den nuvarande trenden, med andra ord, trots en ökning av priset på ett instrument vid ett visst tidsintervall, kommer vissa transaktioner att leda till en minskning av dess pris i förhållande till ett antal tidigare värden , och vice versa, i händelse av ett generellt prisfall på ett instrument, kommer vissa transaktioner att leda till en ökning av dess pris i förhållande till ett antal tidigare värden. Således, vid väl valda priser på offertorder, kan du köpa lågt och sälja högt, oavsett aktuell trendriktning. Det finns olika modeller för att bestämma det optimala priset på offertorder, vars val baseras på instrumentets likviditet, volymen av medel som placeras i strategin, den tillåtna tiden för att hålla en position och ett antal andra faktorer. Nyckelfaktorn för framgången för marknadsskapande strategier är den maximala överensstämmelsen mellan offerter och de nuvarande marknadsförhållandena för instrumentet, vilket underlättas av den höga hastigheten att erhålla marknadsdata och förmågan att snabbt ändra priset på dina beställningar, annars dessa strategier blir olönsamma. Market makers är en av de främsta "leverantörerna" av omedelbar likviditet, och på grund av konkurrensen bidrar de till att förbättra dess profil, så börser lockar ofta marknadsgaranter till illikvida instrument, ger förmånliga villkor för provisioner och i vissa fall betalar ersättning för att hålla kurser .
Trendföljande strategier är baserade på principen att identifiera en trend i tidsserien av instrumentprisvärden med hjälp av olika tekniska analysindikatorer, och köpa eller sälja ett instrument när lämpliga signaler dyker upp. Ett karakteristiskt kännetecken för trendföljande strategier är möjligheten att använda dem i nästan vilken tidsram som helst - från tick till månadsvis, men eftersom lönsamheten för dessa strategier beror på förhållandet mellan antalet korrekta och felaktiga "prognoser" angående den framtida riktningen av prisrörelser är det ganska riskabelt att använda för långa tidsramar, eftersom ett misstag på dem upptäcks under lång tid och kan leda till allvarliga förluster. Effektiviteten av trendföljande strategier, särskilt inom intradagshandel, beror till stor del på instrumentets omedelbara likviditet, eftersom de flesta transaktioner görs genom marknadsorder till aktuella köp- och säljpriser. Därför, om instrumentet har en bred spridning och en horisontell momentan likviditetskurva, kan strategin även i fallet med ett stort antal korrekta prognoser ge förluster.
Parhandelsstrategier baseras på en analys av prisförhållandet för två starkt korrelerade instrument, såsom aktier i Lukoil och Rosneft eller terminer på aktier i Sberbank och VTB . Nyckelprincipen för parhandelsstrategier är baserad på egenskapen att prisförhållandet konvergerar med dess glidande medelvärde, därför, när förhållandet avviker från genomsnittet med ett givet värde, köps en viss mängd av ett instrument och motsvarande mängd ett annat instrument säljs samtidigt och när förhållandet återgår till genomsnittet görs reverserade transaktioner. För att analysera prisförhållanden används samma indikatorer för teknisk analys som i trendföljande strategier. Egenskapen för priskonvergens uttrycks dock tydligt endast vid korta tidsintervall, därför används en jämförelse av fundamentala analysindikatorer, såsom marknadsmultiplar, lönsamhetskvoter och finansiella nyckeltal, för att analysera par med stora tidsintervall. Signaler baserade på sådana indikatorer visas relativt sällan, vilket gör att du kan investera ganska mycket kapital i strategin, och TWAP, VWAP eller Iceberg-algoritmer används ofta för att exekvera signaler.
Korghandelsstrategier upprepar principerna bakom parhandelsstrategier, med den enda skillnaden att prisförhållandet är byggt för två "korgar med instrument" . Priset på varje korg beräknas från priserna på flera olika instrument, med hänsyn tagen till antalet enheter av dessa instrument i korgen. Precis som i parhandelsstrategier, när förhållandet avviker med ett givet värde från dess glidande medelvärde, köps alla instrument som ingår i den första korgen och alla instrument som ingår i den andra korgen säljs samtidigt, och när förhållandet återgår till genomsnittet, reverserade transaktioner görs. Samma indikatorer för teknisk analys används för att analysera prisförhållandena för instrumentkorgar som i trendföljande strategier. Effektiviteten av korghandelsstrategier beror till stor del på instrumentens omedelbara likviditet, eftersom nästan alla transaktioner görs genom marknadsorder till aktuella köp- och säljpriser, och handeln sker huvudsakligen inom dagen. Av dessa skäl används korghandelsstrategier uteslutande på mycket likvida instrument.
Arbitragestrategier ( eng. Arbitage ) - för det mesta är de ett specialfall av parhandel, med den enda egenskapen att ett par består av identiska eller sammanlänkade tillgångar, vars korrelation är nästan lika med eller nära en. Följaktligen kommer priskvoten för sådana instrument oftast att vara nästan oförändrad. Arbitragestrategier kan delas in i flera typer baserat på de tillgångar som används för handel:
Effektiviteten av arbitragestrategier beror enbart på hastigheten för att erhålla marknadsdata och hastigheten för att lägga eller ändra order, så arbitrage kan tillskrivas de mest högteknologiska algoritmerna som kräver ultrahöghastighetskommunikationskanaler och en modern handelsinfrastruktur.
Volatilitetshandelsstrategier – använd principen om optionsprisets beroende av den förväntade volatiliteten hos den underliggande tillgången under den period som återstår tills optionen löper ut . Detta innebär att det beräknade priset för en option vid samma tidpunkt och till ett konstant pris på den underliggande tillgången kommer att skilja sig beroende på värdet av den förväntade volatiliteten som används i beräkningarna. Ju högre förväntad volatilitet, desto högre är optionspriset. Följaktligen, om volatiliteten förutsägs öka, köps optioner, och om volatiliteten förutsägs falla säljs optioner. Men till skillnad från vanliga köp eller försäljningar av optioner innebär volatilitetshandel närvaron av ömsesidigt säkrande positioner i portföljen, bestående av optioner av olika slag, serier och strejker, såväl som den underliggande tillgången. Därför, när en transaktion görs med en option, görs en transaktion samtidigt på en annan option eller på den underliggande tillgången. Volatilitetshandel anses vara en av de mest komplexa ur en matematisk synvinkel, och kräver hög datorkraft för att fungera effektivt, speciellt när man citerar optioner på ett stort antal tillgångar, i olika serier och strejker.
Handelsstrategier med låg latens är en modifiering av trendföljande strategier, eftersom de också är baserade på att identifiera en trend för att göra transaktioner, men med den enda egenskapen att trenden bestäms av ett (grundläggande) instrument och transaktioner görs av ett annat (fungerande) verktyg. Huvudprincipen för dessa strategier är att använda instrumentens korrelationsegenskaper och förseningar i spridningen av marknadsinformation. Trenddetektering utförs på extremt små tidsramar för ett instrument med mycket hög handelslikviditet, eftersom dessa instrument är drivkrafter för prisrörelser på marknaden och bidrar till prisförändringar för instrument med mindre handelslikviditet. Efter att ha bestämt riktningen för den kortsiktiga trenden för det underliggande instrumentet, placeras en marknadsorder för arbetsinstrumentet till det aktuella köp- eller säljpriset. I vissa fall kan inte ett instrument, utan en korg av olika instrument, som vart och ett har en hög korrelationskoefficient med det underliggande instrumentet, användas som ett arbetsinstrument. Effektiviteten av strategier med låg latens beror enbart på hastigheten för att erhålla marknadsdata för det underliggande instrumentet och hastigheten för att lägga order för det fungerande instrumentet, så dessa strategier, liksom arbitragestrategier, kräver ultrahöghastighetskommunikationskanaler och en modern handel infrastruktur.
Framstegsstrategier baseras på analysen av instrumentets omedelbara likviditet och den genomsnittliga transaktionsvolymen för instrumentet under en viss tidsperiod. När en eller flera order dyker upp nära de bästa köp- eller säljpriserna med en total volym som med ett givet värde överstiger den genomsnittliga transaktionsvolymen under en viss tidsperiod, läggs en order i samma riktning med ett pris som skiljer sig från priset på beställningar med en stor volym med flera poäng högre, med när du lägger en köporder, eller några poäng lägre när du lägger en säljorder. Den placerade beställningen ligger alltså framför beställningar med en stor volym, och om den utförs, läggs den motsatta beställningen omedelbart med ett pris några punkter högre, vid det första köpet, eller några punkter lägre, vid den initiala försäljningen . Beräkningen är gjord på det faktum att order med stor volym kommer att utföras inom en viss tidsperiod, under vilken det också kommer att ske flera transaktioner med order i motsatt riktning. Front running strategier fungerar bäst på instrument med hög handelslikviditet, och deras effektivitet beror främst på hastigheten för att erhålla marknadsdata och hastigheten för att lägga order [19] .
För de flesta algoritmiska system är hastigheten för att erhålla marknadsdata och hastigheten för att lägga beställningar de viktigaste faktorerna som påverkar systemets effektivitet. Den ryska marknaden har historiskt utvecklat sex olika alternativ för att koppla robotar till börshandelssystem. Som ett exempel, överväg alternativen för att komma åt FORTS handelsplattform:
Alternativen C, D, E och F tillhör gruppen alternativ för direkt tillgång till marknaderna och kännetecknas av anslutningen av handelsroboten direkt till länken till börshandelsinfrastrukturen, i detta fall till mellanservern (promserver) FORTS. På grund av det minsta antalet länkar är DMA den optimala lösningen för algoritmiska högfrekventa handelssystem.