Алгоритмическая торговля. Алгоритмическая торговля на фондовом рынке в России: тренды и технологии

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.

1. 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 .
2. 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:

1. Полностью автоматизированные, то есть самостоятельно принимающие торговые решения.
2. 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.

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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 .

Алгоритмическая торговля (или алгоритмический трейдинг ) - это метод исполнения большой заявки (слишком большой, чтобы быть исполненной за раз), когда с помощью особых алгоритмических инструкций большая заявка делится на несколько под-заявок со своими характеристиками цены и объема и каждая из под-заявок отправляется в определенное время на для исполнения. Такие алгоритмы были придуманы для того, чтобы трейдерам не приходилось постоянно следить за и делить большую заявку на маленькие вручную .

Популярные алгоритмы биржевой торговли 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, минимизировать её влияние на и уменьшить её неисполнения.

К сожалению, сегодня термин «алгоритмическая торговля » часто ошибочно используется в тех случаях, когда на самом деле речь идет об . Перед такими системами действительно ставится цель получить прибыль. Они также известны под названием «торговых роботов», в которых торговые стратегии строятся на базе сложных математических формул и быстрой обработки данных.

Применение и реализация алгоритмической торговли

Алгоритмическая торговля широко используется инвестиционными банками , пенсионными фондами , хедж-фондами и , так как эти в своей деятельности оперируют заявками большого объема 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 крупных инвесторов, должны были делить крупные заявки вручную. Существовала даже целая индустрия исполнения крупных заявок, когда сторонние компании принимали заявки от крупных и исполняли их, опираясь на свой собственный опыт.

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

С середины 2000-ых годов ведущие стали предоставлять доступ к своим алгоритмическим движкам крупным клиентам, так что клиентам не надо было больше создавать такие движки самостоятельно. Комиссия за пользование алгоритмическим движком брокера выше, чем за пользование услугой прямого доступа к рынку .

Реализация механизма алгоритмической торговли

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 преложен 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 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 своей заявки на рынке получает FIX-сообщения от брокера об исполнении и в конце дня сообщение о полном исполнении заявки или отмене ее оставшейся неисполненной части.

Профессор математики Нью-Йоркского Университета и эксперт по финансовым рынкам Марко Авелланеда (Marco Avellaneda) составил презентацию , в которой рассказал о том, как с помощью алгоритмов крупные инвесторы «скрывают» свои масштабные сделки, а другие трейдеры занимаются предсказанием изменений цен акций.

В нашем сегодняшнем материале - основные моменты этой работы.

Зачем нужны алгоритмы

Алгоритмическая торговля с самого своего появления в начале 90-х годов прошлого века была инструментом крупных инвесторов и хедж-фондов. Децимализация (переход на Нью-Йоркской бирже к использованию в торговле акциями на десятичную систему - минимальный шаг цены стал равняться 1 центу, а не 1/16 доллара), технологии прямого доступа на рынок (Direct Market Access, DMA), 100% электронные биржи, снижение комиссий бирж и брокеров, появление различных биржевых площадок в США и в других странах - все это привело к взрывному росту числа трейдеров, использующих алгоритмы.

Авелланеда описывает цели использования алгоритмов в биржевой торговле следующим образом. По мнению профессора, в случае крупных институциональных инвесторов они применяются главным образом не для максимизации возможной прибыли с конкретной сделки, а для контроля рыночного риска и издержек исполнения ордера.

Проще говоря, обычно крупным инвесторам нужно совершать операции с большим объёмом акций. Часто объём сделки выше, чем рынок может «переварить» без изменения цены акции. Необходимость совершить покупку огромного количества акций приведет к изменению их цены и появлению так называемого «проскальзывания». Таким образом, исполнить весь приказ по одной цене не удастся - сначала сделки будут проходить по нужной цене, но постепенно она будет становиться все менее выгодной.

Чтобы этого избежать, необходимо разбивать крупные ордера на более мелкие, которые исполняются через интернет в течение минут, часов или дней.

Чтобы сделать это максимально выгодно, алгоритм должен контролировать среднюю стоимость акции. Оценить ее можно сравнив с рыночным «бенчмарком» - глобальной средней ценой за день, ценой закрытия или открытия и т.п.

Но проблема определения того, как именно разбивать крупный приказ на более мелкие, является не единственной. Алгоритм также должен решить, как именно выводить ордер на рынок - в виде лимитного или рыночного приказа - и по какой цене. Необходимо добиться наилучшей цены для каждого такого дочернего приказа.

Развитие финансовых рынков и появление новых торговых инструментов сделали эту задачу куда более сложной и интересной.

Времена, когда клиенты могли передать заявки своим брокерам только по телефону или факсу, ушли в прошлое. Сейчас существуют разные способы подключения к электронным торгам. Например, существует возможность подключения торгового робота к брокерской системе с помощью API - в таком случае приказы отправляются в брокерскую систему, а оттуда попадают на биржу (у ITinvest есть свой API-интерфейс SmartCOM).

В случае алгоритмической торговли, как правило, важна скорость работы стратегии, поэтому многие трейдеры предпочитают использовать технологию прямого доступа на рынок (direct market access, DMA - ITinvest предоставляет такой доступ к российским и зарубежным биржам). В случае ее применения торговый робот взаимодействует напрямую с торговой системой биржи, минуя систему брокера, что позволяет выиграть время.

Но это далеко не самый сложный вариант торговли. Появление большого количества различных торговых площадок привело к развитию алгоритмов «умной маршрутизации» приказов - такие системы не только пытаются совершать самые выгодные сделки на конкретной бирже, но еще и анализируют, на какой из доступных площадок в настоящий момент условия лучше, чтобы направить приказ именно туда.

Таким образом, существует три уровня развития современных алгоритмов.

• Алгоритмы макротрейдинга - определяют торговую стратегию;
• Алгоритмы микротрейдинга - собственно, торговые «движки» выставления ордеров;
• Алгоритмы умной маршрутизации - в случае, если работа ведется на нескольких биржах одновременно.

Примеры торговых алгоритмов

Существует несколько типов алгоритмических стратегий. Один из них - экзекьюшн-стратегии, которые направлены на решение задачи покупки или продажи большого объёма финансового инструмента (например, акций) с минимальным отклонением итоговой средневзвешенной цены сделки от текущей рыночной цены.

Примерами алгоритмов, решающих эту задачу являются алгоритмы TWAP и VWAP.

Алгоритм TWAP

Использование TWAP (Tie Weighted Average Price - взвешенная по времени средняя цена) подразумевает равномерное исполнение приказа на покупку или продажу за заданное число итераций в течение заданного промежутка времени. Для этого постоянно выставляются маркет-заявки по ценам лучшего спроса или предложения, скорректированные на заданную величину процентного отклонения.

Например, покупка 100 тысяч акций в течение дня может выглядеть так (используются пятиминутные последовательные интервалы):

Алгоритм VWAP

VWAP (Volume weighted average price - взвешенная по объёму средняя цена) работает по следующей схеме. Объём торгов, как правило выше в начале и конце торговой сессии, а в ее середине он меньше. Чтобы исполнить крупный ордер с минимальными издержками, он разбивается на более мелкие приказы с учетом времени дня.

Для этого:

1. Алгоритм оценивает средний объём торгов на пятиминутных интервалах.
2. В рамках каждого интервала проводятся сделки на количество инструмента, пропорциональное нормативному объёму.

К свойствам этого алгоритма относится завершенность (размеры сделок всегда известны заранее), а также использование для оценки функции объёма исторических данных.

Процент объёма (POV)

Алгоритм Percentage of Volume (POV) решает ту же проблему, что и VWAP, но с использованием в качестве бенчмарка информации об объёме торгов в конкретный текущий день. Идея заключается в том, чтобы иметь постоянный процент участия в торгах на протяжении выбранного периода.

Если нужно «проторговать» еще акции объёма Q, а «коэффициент участия» в торгах γ, то алгоритм вычисляет объём торгов V, проторгованный в период (t – ΔT, t) и исполнит ордера на количество финансового инструмента q = min(Q,V* γ).

V(t) = общий объём торгов, имевший место на рынке к моменту времени t;

Q(t) = число акций, которое еще нужно купить/продать (Q(0) = начальное количество).

Как еще используются алгоритмы

Помимо экзекьюшн-стратегий, существует и целый ряд стратегий, направленных на извлечение прибыли с помощью других моделей. Вот некоторые из них:

• Арбитражные стратегии - подмножество стратегий парного трейдинга, которые основаны на анализе соотношений цен двух высоко коррелированных между собой финансовых инструмента. В случае арбитража, такая пара состоит из одинаковых или связанных активов, корреляция которых близка к единице - например, акций одной и той же компании на разных биржах. Для успешной торговли в рамках арбитражных стратегий критически важна скорость получения данных и выставления/изменения заявок на покупку или продажу.
• Предоставление ликвидности (маркет-мейкинг) - маркетмейкинг предполагает поддержание спредов на покупку и продажу финансового инструмента. Маркетмейкеры являются основными поставщиками моментальной ликвидности, поэтому биржи часто привлекают их к работе с неликвидными инструментами с помощью предоставления льготных условий.
• Предсказание цены - стратегии, которые анализируют различные данные (в том числе с помощью индикаторов технического анализа) для построения гипотез о том, в какую сторону может двинуться цена финансового инструмента в заданный промежуток времени.

Предсказание цен в высокочастотной торговле

Для того, чтобы «предсказать» движение цены, алгоритм должен смоделировать скрытую ликвидность рынка при данной ликвидности заявок на покупку и продажу. «Истощение» очереди заявок на покупку или продажу может свидетельствовать о скором движении цены.

Изменение цены возникает, когда на одном из уровней цены исчезают все заявки на покупку или продажу, и существует следующий уровень цен бид и аск.

Вероятность того, что очередь заявок аск истощится ранее, чем очередь заявок бид, высчитывается так:

Итоговая формула вероятности повышения цены:

Где H - скрытая ликвидность рынка, то есть сделки, которые неизвестны широкой общественности (например, сделки крупных финансовых организаций, которые заключаются за пределами бирж).

Процедура оценки выглядит следующим образом:

• На первом этапе собранные данные разделяются по биржам, за один раз анализируется один торговый день;
• Котировки значений бид и аск компонуются по децилям . Для каждого такого набора (i,j) вычисляется частота повышения цены u_ij.
• Подсчитывается число появлений каждой величины d_ij.
• Производится анализ соответствия модели с помощью метода наименьших квадратов :

Заключение

На многих фондовых площадках (например, в США и России) оборот алгоритмической торговли уже довольно давно составляет более 50%. При этом часто алгоритмы используются не только для того, чтобы «опередить» конкурентов в скорости совершения транзакций и заработать на этом.

Крупные игроки могут применять этот инструмент для того, чтобы разбивать крупные сделки на более мелкие, которые позволяют осуществить операцию с заданным количеством финансового инструмента, не сдвигая его рыночную цену в ту или иную сторону. Для этого используются алгоритмы TWAP, VWAP и PoV.

Кроме того, алгоритмы используются для реализации «квантовых стратегий», таких как, арбитраж или маркетмейкинг. Помимо этого, существуют возможности по подсчету вероятности изменения цены конкретных финансовых инструментов.

На сегодня все, спасибо за внимание!

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.

Сформулированный трейдером порядок открытия и закрытия сделок, в основу которого закладывается четкий алгоритм работы автоматических либо механических торговых систем - АТС И МТС соответственно.

Специфика и применение алготрейдинга

Алготрейдинг представляет собой удобную возможность автоматизации обыденных манипуляций трейдера, в результате сокращается время, необходимое для анализа биржевой ситуации, выполнения операций, математического расчета. АТС помогают свести к минимуму влияние человеческого фактора — эмоций, паники, спешки, домыслов, которые зачастую делают убыточными даже профессиональные стратегии. Торговля основывается на существующей вероятности попадания котировок в заданный диапазон. Расчеты базируются на исторических данных относительно конкретного актива, могут включать целый набор рабочих инструментов. Вслед за непрерывными изменениями рынка разработчики алгоритмов находятся в постоянном поиске повторяющихся моделей, на основе которых формулируют правила совершения сделок, подбирают торговых роботов, помогающих реализовать этот механизм. Способы подбора моделей:

• генетический — создание алгоритмов поручается компьютерным системам;
• автоматический — используются программы, способные работать с огромными массивами данных и тестировать стратегии;
• ручной — научный подход учитывает математические и физические модели.

Ведущие алготрейдинговые компании используют тысячи инструментов, существенно снижающих вероятность ошибок и сбоев.

Типы и потенциал

Алгоритм — это набор точных инструкций, обеспечивающих достижение конкретных целей. В зависимости от последних на фондовом рынке выделяют 5 типов торговли:

• статистическая;
• алготрейдинг исполнения;
• автоматическое хеджирование;
• прямой доступ;
• высокочастотный алготрейдинг.

Рост популярности МТС и АТС среди спекулянтов обуславливается увеличением автоматизации процессов, быстротечностью валютных операций, снижением операционных затрат. Банки также стали использовать алгоритмы с целью предоставления актуальных котировок на торговых площадках, повышения скорости обновления данных, уменьшения роли ручного труда в расчете цен, минимизации транзакционных издержек.

Сущность высокочастотного алготрейдинга

Высокочастотный алготрейдинг также именуется HFT-торговлей, он наиболее востребован среди других форм автоматизированного совершения операций. Его преимуществом является возможность быстрого заключения сделок с более чем одним инструментом, здесь работа с позициями (открытие и закрытие) выполняется за доли секунды. Операции характеризуются микрообъемами, притом они уравновешиваются большим их числом. Результаты — убытки и доходы — фиксируются моментально, поэтому здесь нужна сложная техническая база и качественная прямая связь с коммуникационными шлюзами. Ключевые черты высокочастотной торговли:

• использование инновационных систем, способных исполнять позиции за миллисекунды;
• осуществление скоростных сделок, характеризующихся крупными объемами и минимально возможной прибылью;
• исключительно внутридневная торговля;
• получение прибыли из маржи и микроколебаний цен;
• использование всех категорий арбитражных сделок.

Самыми распространенными HFT-стратегиями являются маркетмейкинг, арбитраж задержек и статистический его вид, фронтраннинг. Последняя заключается в поиске объемных заявок на покупку и выставлении собственной мелкой, характеризующейся большей ценой. По мере исполнения алгоритм автоматически выставляет заявки немного выше, рассчитывая на проявление сопутствующих колебаний. Роботизированные операции, выполняемые в рамках алготрейдинга, создают около 55% ликвидности мировых фондовых бирж. С течением технологического развития инструментов процесс извлечения прибыли усложняется и дорожает. С профильного рынка постепенно вытесняются компании среднего звена, так как возрастают расходы на модернизацию технической базы, актуализацию программного обеспечения.

← Вернуться