Tranzacționare algoritmică. Tranzacționarea algoritmică pe bursa din Rusia: tendințe și tehnologii

Comerțul de algo în forma în care este cunoscut astăzi a apărut în anii 80 ai secolului trecut. La acea vreme, acest tip de tranzacționare era imposibil pentru comercianții obișnuiți și era folosit doar de investitorii instituționali care își permiteau o putere mare de calcul și aveau resurse intelectuale impresionante. Astăzi, tranzacționarea automată este disponibilă oricui are un simplu computer personal.

Ce este tranzacționarea algoritmică

Există două definiții principale care dau ideea a ceea ce este tranzacționarea algoritmică.

1. Tranzacționarea algoritmică este o metodă de executare a unui ordin de piață foarte mare prin împărțirea acestuia într-un număr de sub-comenzi mai mici. Pentru a face acest lucru, se utilizează un set de instrucțiuni, inclusiv algoritmi de împărțire, caracteristici de preț și alți parametri care determină condițiile de trimitere a ordinelor pentru execuție. Automatizarea acestui proces nu are ca scop obținerea de profit, dar vă permite să reduceți costul executării unei comenzi mari și să reduceți probabilitatea neexecutării acesteia. De asemenea, reduce impactul tranzacțiilor mari asupra piețelor. Printre algoritmii populari se numără Închidere țintă, Procent din volum, VWAP, Deficit, Pegged, TWAP, Implementare .
2. În prezent, se înțelege mai des că tranzacționarea algoritmică este un mecanism clar formalizat pentru deschiderea și închiderea tranzacțiilor, folosind un algoritm specificat de comerciant care utilizează sisteme mecanice de tranzacționare MTS și sisteme automate de tranzacționare- ATS. Diferența dintre ele este că, în cazul MTS, un comerciant poate efectua unele dintre acțiuni în mod independent, controlând toate acțiunile, în timp ce algoritmii de operare ai MTS și ATS pot fi aceiași.

Tranzacționare algoritmică în cuvinte simple este automatizarea acțiunilor de rutină ale unui comerciant, ceea ce permite reducerea timpului de analiză a informațiilor bursiere, calcularea modelelor matematice și efectuarea tranzacțiilor. În plus, ATS scapă operațiunile de piață de factorul uman, manifestat sub formă de emoții, presupuneri sau „intuiție a comerciantului”, care reduc adesea întreaga profitabilitate chiar și a celei mai bune strategii la zero.

Începutul tranzacționării algoritmice este considerat a fi momentul creării primului sistem automat de tranzacționare bursă ( Cotația automată a Asociației Naționale a Dealerilor de Valori Mobiliare) în 1971. Iar primele consecințe negative au fost înregistrate în octombrie 1987, când tranzacționarea programelor a prăbușit piața de valori din SUA.

Esența tranzacționării algoritmice

În munca lor, comercianții algoritmici folosesc probabilitatea existentă ca cotațiile să se miște în intervalul dorit. Pentru calcule se folosesc date istorice ale activului selectat sau un set de mai multe instrumente.

Deoarece piața este volatilă, dezvoltatorii sunt în mod constant ocupați să caute modele repetate și să calculeze probabilitatea apariției lor în viitor. Prin urmare, din punct de vedere tehnic, tranzacționarea algoritmică se reduce la identificarea algoritmilor de deschidere și închidere a tranzacțiilor, precum și la selectarea roboților de tranzacționare pentru implementarea acestora.

Există trei moduri de a selecta regulile:

• Genetic: Algoritmii proiectează sisteme informatice.
• Manual: se foloseste o abordare stiintifica, bazata pe modele fizice si matematice.
• Auto: programele specializate sunt folosite pentru a sorta matrice mari de reguli și pentru a le testa.

Marile companii de investiții de tranzacționare algoritmică, inclusiv Virtu, Renaissance Technologies, Citadel, lucrează cu mii de instrumente, folosind zeci de familii de roboți. În acest fel, se realizează o anumită diversificare a algoritmilor, care poate reduce semnificativ probabilitatea eșecurilor și erorilor de tranzacționare.

Tipuri de algoritmi

Un algoritm este un set de instrucțiuni precise care sunt create pentru a îndeplini sarcini specifice. Pe piețele financiare, computerele execută algoritmi de utilizator. Pentru a crea seturi de reguli, sunt folosite date despre prețuri, volume și timpii de executare a tranzacțiilor viitoare.

Tranzacționarea algoritmică pe piața de valori și Forex este împărțită în patru tipuri țintă:

• Strategia statistică. Această metodă se bazează pe căutarea oportunităților de tranzacționare folosind analiza statistică a seriilor de timp istorice.
• Acoperire automată. Scopul strategiei este de a genera reguli care să permită participantului de pe piață să reducă expunerea la risc.
• Strategia de execuție algoritmică. Această metodă este concepută pentru a îndeplini anumite sarcini legate de deschiderea și închiderea ordinelor de tranzacționare.
• Acces direct la lichiditate. Această tehnică are ca scop obținerea celei mai mari viteze de acces la piețe, reducerea costurilor de obținere a accesului și conectarea la terminalele de tranzacționare pentru comercianții algoritmici.

Tranzacționarea algoritmică de înaltă frecvență poate fi identificată ca o zonă separată a tranzacționării mecanizate. Principala caracteristică a acestei categorii este frecvența foarte mare a comenzilor de deschidere: tranzacțiile sunt finalizate în milisecunde. Această abordare poate oferi beneficii semnificative, dar implică și anumite riscuri.

Sistemul mecanic de tranzacționare a fost descris pentru prima dată de autorul cărții „ Dincolo de analiza tehnică» Tushar Chand(Tushar S. Chande) în 1997. MTS este numit în Forex. Acestea sunt blocuri software care monitorizează piețele, emit ordine pentru tranzacții și controlează executarea comenzilor.

Programele de tranzacționare robotizate sunt împărțite în două tipuri:

1. Complet automatizat, adică luarea independentă a deciziilor de tranzacționare.
2. Oferirea de semnale pentru deschiderea manuală a tranzacțiilor de către un comerciant.

În contextul tranzacționării algoritmice, este considerat doar primul tip de roboți sau consilieri, „ super sarcină» care este implementarea strategiilor de tranzacționare care sunt imposibile cu tranzacționarea manuală.

Fondul de acțiuni instituționale Renaissance(RIEF) este cel mai mare fond speculativ care utilizează tranzacționare algoritmică. A fost descoperit de compania americană de investiții Renaissance Technologies Corp., care a fost fondată în 1982 de matematicianul James Harris Simons. Ediţie The Financial Timesîn 2006 i-a acordat lui Simons titlul de „ cel mai inteligent miliardar».

Cum sunt creați roboții de tranzacționare

Roboții utilizați pentru tranzacționarea algoritmică la bursă sunt programe speciale de calculator. Dezvoltarea lor începe cu elaborarea unui plan clar pentru toate sarcinile pe care le vor îndeplini, începând cu principalul lucru - strategia.

Programatorul-comerciant se confruntă cu sarcina de a crea un algoritm care să țină cont de cunoștințele și preferințele sale personale. Și, desigur, este absolut necesar să înțelegeți clar în prealabil toate nuanțele sistemului de tranzacționare care va fi automatizat. Prin urmare, crearea unor sisteme de tranzacționare algoritmice pe cont propriu nu este recomandată pentru comercianții începători.

Pentru a implementa tehnic un robot de tranzacționare, veți avea nevoie de cunoștințe de cel puțin un limbaj de programare. Folosit pentru a scrie programe mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLab. Capacitatea de a programa deschide o serie de avantaje pentru un comerciant: crearea de baze de date, sisteme de execuție și testare, capacitatea de a analiza strategii de înaltă frecvență, precum și eliminarea rapidă a erorilor.

Au fost create multe biblioteci și proiecte open-source foarte utile pentru fiecare limbă. Unul dintre cele mai mari proiecte de tranzacționare algoritmică este QuantLib, creat în C++. Și dacă este necesar, conexiune directă la Currenex, LMAX, Integral sau alți furnizori de lichidități, pentru a lucra cu algoritmi de înaltă frecvență, vor trebui să stăpânească limbajul Java în care sunt scrise API-urile pentru conectare.

Dacă nu aveți abilități de programare, puteți utiliza platforme speciale de tranzacționare algoritmică pentru a crea MTS simplu, de exemplu:

• TSLab;
• WelthLab;
• MetaTrader;
• S#.Studio;
• Multicharts;
• TradeStation;

Tranzacționare Forex algoritmică

Creșterea tranzacționării algoritmice pe Forex în ultimii ani se datorează în mare măsură automatizării proceselor și reducerii timpului pentru efectuarea tranzacțiilor valutare folosind algoritmi software. Automatizarea reduce, de asemenea, costurile de operare, inclusiv cele pentru onorarea comenzilor comerciale.

Algoritmii sunt utilizați și de bănci atunci când actualizează cotațiile pentru perechile valutare de pe platformele de tranzacționare, crescând viteza de furnizare a prețurilor și reducând cantitatea de ore de muncă manuală utilizată la calcularea prețurilor. Algoritmii permit, de asemenea, băncilor să îndeplinească nivelul planificat de risc atunci când dețin valute și să reducă costurile de tranzacție.

În plus, tranzacționarea algoritmică Forex este din ce în ce mai utilizată pentru a implementa strategii speculative, deschizând calea pentru utilizarea arbitrajului asupra abaterilor mici de preț între perechile valutare. Acest lucru este posibil de frecvența înaltă, care este combinată cu capacitatea algoritmului de a interpreta fluxul de date și de a executa ordine.

Comerț cantitativ

Tranzacționarea cantitativă este o direcție în tranzacționare care vizează crearea de modele care descriu dinamica diferitelor active financiare și sunt capabile să ofere previziuni precise.

Comercianți cantitativi, numiți și cuante(quants, prescurtare pentru analist cantitativ) sunt, de regulă, oameni cu studii superioare: economiști, matematicieni, programatori. Pentru a deveni cuant, trebuie să aveți cel puțin cunoștințe de statistică matematică și econometrie.

Activitățile comercianților cantitativi sunt axate pe crearea de modele matematice bazate pe ineficiențele descoperite ale diferitelor instrumente de piață pentru a obține profit. Quants lucrează adesea în echipe în personalul fondurilor speculative care practică algoritmulcomerț, deoarece este pur și simplu imposibil să concurezi doar cu marile structuri de investiții. Fondurile cantitative se străduiesc să formuleze o strategie defensivă și intensivă în capital pentru gestionarea instrumentelor financiare, care nu este supusă fluctuațiilor pieței.

Cel mai mare fond Asociații Bridgewater, fondată de Ray Dalio, gestionează active de 160 de miliarde de dolari pe baza investițiilor cantitative ( investiții cantitative). Pe baza rezultatelor anului 2016, profitul investitorilor companiei s-a ridicat la 5 miliarde de dolari.

Tranzacționare algoritmică de înaltă frecvență sau Tranzacționare HFT (Tranzacționare de înaltă frecvență) este cea mai comună formă de tranzacționare automată. O caracteristică specială a metodei este execuția de mare viteză a tranzacțiilor pe mai multe instrumente, în care ciclul de deschidere/închidere a unei poziții este finalizat într-o fracțiune de secundă. Tranzacționarea HFT folosește principalul avantaj al unui computer față de o persoană - viteză.

Termenul „Tranzacționare de înaltă frecvență” a fost inventat de jurnalistul New York Times Charles Duigg în 2009, în timp ce scria articolul „Comercianții de acțiuni găsesc viteze plătite, în milisecunde”.

Tranzacțiile de înaltă frecvență sunt efectuate în microvolume, care sunt compensate de un număr mare de tranzacții. În acest caz, profitul sau pierderea se înregistrează instantaneu. Strategiile de înaltă frecvență necesită tehnică complexăde asemenea, este imposibil să faci fără o comunicare directă de înaltă calitate cu furnizorii de lichidități. Dar, pentru a realiza toate avantajele HFT, este necesară apropierea teritorială de gateway-uri de comunicare de schimb (Colocare).

Autorul ideii de tranzacționare ultra-înaltă este considerat a fi Stephen Sawson, care a creat, împreună cu David Whitcomb și Jim Hawkes în 1989, prima platformă de tranzacționare automată din lume Birou de tranzacționare automatizat(ATD). Dezvoltarea oficială a acestei tehnologii a început abia în 1998 odată cu eliberarea permisului de către SEC (US Securities and Exchange Commission) de a opera platforme electronice de tranzacționare pe principalele burse americane.

Principiile de bază ale tranzacționării HFT

Caracteristicile tranzacționării algoritmice de înaltă frecvență sunt următoarele principii:

• Utilizarea sistemelor de înaltă tehnologie pentru a menține timpul de execuție al pozițiilor la aproximativ 1–3 milisecunde.
• Realizarea de profit din micro-mișcări ale prețurilor, precum și din marje.
• Efectuarea de tranzacții de mare viteză cu volume mari și realizarea de profituri la nivelul minim posibil, uneori calculate în fracțiuni de cent. Astfel, potențialul raportului Sharpe al companiilor HFT este de multe ori mai mare decât strategiile clasice.
• Aplicarea tuturor tipurilor de tranzacții de arbitraj.
• Tranzacționarea este strict intraday. Mai mult, volumul tranzacțiilor pe sesiune poate ajunge la zeci de mii.

Strategii de tranzacționare de înaltă frecvență

Tranzacționarea de înaltă frecvență face posibilă utilizarea oricărei strategii de tranzacționare algoritmică, dar la viteze inaccesibile oamenilor. Ca exemplu, putem lua în considerare mai multe strategii HFT de schimb.

1. Crearea pieței electronice (Crearea pieței electronice). Profitul este obținut prin tranzacționarea în cadrul spread-ului în procesul de adăugare de lichiditate pe piață. Adesea, în timpul tranzacționării pe bursă, spread-ul se lărgește, iar dacă market maker-ul nu are clienți capabili să mențină un echilibru, atunci HFT trebuie să acopere oferta/cererea pentru instrument cu bani proprii pentru a fixa spread-ul. Bursele și ECN-urile plătesc suplimentar reduceri sau reduceri la costurile tranzacției ca recompensă pentru furnizarea de lichiditate.
2. Arbitraj de întârzieri (Arbitraj de latență). Strategia profită de accesul avansat la datele bursiere, fiind aproape geografic de serverele sale sau achiziționând o conexiune directă costisitoare la platforma principală de tranzacționare. În cele mai multe cazuri, este folosit de comercianții dependenți de autoritățile de reglementare a schimburilor.
3. Arbitraj statistic (Arbitraj statistic). Această metodă de tranzacționare cu HFT se bazează pe identificarea corelațiilor diferitelor instrumente de piață între platformele de tranzacționare sau forme corelate de active - futures pentru perechile valutare și contrapartidele lor spot, derivate și acțiuni. Astfel de operațiuni sunt adesea efectuate de bănci private, fonduri de investiții și alți comercianți autorizați.
4. Identificarea pool-urilor de lichiditate ridicată în carnetul de ordine(Detectarea lichidității). Această tehnologie are ca scop căutarea comenzilor ascunse (baze întunecate) sau mari prin deschiderea de mici tranzacții de testare. Scopul este de a intra în mișcarea puternică generată de pool-urile de volum.
5. Frontrunning (Funcționare frontală). Numele acestei strategii poate fi tradus ca „a alerga înainte”. Se bazează pe analiza ordinelor curente de cumpărare/vânzare, a lichidității activelor și a volumelor medii ale pozițiilor. Esența metodei este detectarea unei comenzi mari de cumpărare și plasarea propriei comenzi mici la un preț puțin mai mare, deoarece în acest caz comanda mare joacă rolul de protecție împotriva unei scăderi puternice a prețului. După executarea ordinului său, algoritmul plasează imediat altul ceva mai sus, profitând de probabilitatea mare de fluctuație a cotațiilor în jurul unei comenzi mari. În această strategie, printre altele, analiza stării registrului de comenzi este foarte importantă.

Tranzacționare algoritmică pe bursă

În 2013, 73% din tranzacțiile bursiere din SUA și 63% din cifra de afaceri globală de tranzacționare cu valori mobiliare au fost reprezentate de sisteme algoritmice de tranzacționare.

Roboții execută ordine pe platforma Moscow Exchange 90% din tranzacții, și pe – aproape 60 % .

• În prezent, ponderea tranzacționării algoritmice s-a stabilizat, iar operațiunile robotizate furnizează cel puțin 55% din lichiditate burselor globale.

Principalii participanți oficiali la tranzacționarea de înaltă frecvență sunt Citadel LLC, ATD, Hill, Virtu Financial, Tradebot, Timber Chicago Trading și GETCO. Cu toate acestea, cele mai active în această direcție sunt diviziile HFT ale celor mai mari instituții financiare - Goldman Sachs, Morgan Stanley și altele asemenea.

Este de remarcat faptul că, pe măsură ce tehnologia avansează, obținerea de profit pentru comercianții cu algoritmi devine din ce în ce mai dificilă și mai costisitoare. Creșterea continuă a costurilor pentru software-ul actualizat, modernizarea echipamentelor și crearea de noi sisteme împing treptat companiile mici și mijlocii de pe piață.

Instruire de tranzacționare Algo

Desigur, este mai bine să începeți procesul de învățare a tranzacționării algoritmice studiind elementele de bază ale tranzacționării cu acțiuni și analizei tehnice și abia apoi cumpărați cărți despre tranzacționarea algoritmică. De asemenea, trebuie să țineți cont de faptul că majoritatea publicațiilor de specialitate pot fi găsite doar în limba engleză.

Potrivit unui expert în domeniul tranzacționării cuantice Michael Hulls-Moore, nu ar trebui să vă scufundați în domeniile matematicii complexe până când nu ați învățat elementele de bază ale tranzacționării algoritmice. Pentru cantitative aspirante, el recomanda mai multe carti:

• Ernest Chan „Comerț cantitativ” (Ernest Chan).
• Rishi K. Narang "Inside the Black Box" (Inside the Black Box, Rishi K. Narang).
• Ernest Chan „Tranzacționare algoritmică” (Tranzacționare algoritmică, Ernest Chan)
• Barry Johnson „Tranzacționare algoritmică și DMA, Barry Johnson”.
• Larry Harris, Tranzacționare și schimburi: Microstructura pieței pentru practicieni, Larry Harris.

Dezvoltator MTS și creatorul terminalului de tranzacționare SmartX Andrei Gorkovenko sugerează începerea studiului tranzacționării algoritmice cu următoarele materiale:

• din cărțile lui Nassim Taleb, în ​​primul rând „Fooled by Randomness”;
• materiale metodologice privind opțiunile și futures ale Bursei din Moscova;
• prelegeri susținute de prorectorul Instituției de Stat „Școala Superioară de Economie” Grigori Kantorovich;
• cărți de Yuh-Dauh Lyuu „Metode și algoritmi de matematică financiară” (Inginerie financiară și calcul, Yuh-Dauh Lyuu);
• publicații de Marco Avellaneda și Sasha Stoikov.

Riscurile tranzacționării algoritmice

Odată cu utilizarea pe scară largă a tranzacționării algoritmice în ultimii ani, influența acesteia asupra piețelor a crescut semnificativ. Desigur, noile tehnologii de tranzacționare implică riscuri specifice neprevăzute anterior. Tranzacționarea cu HFT este plină de riscuri, iar acestea trebuie să fie luate în considerare atât de către participanții instituționali, cât și de către participanții individuali pe piață.

Toate riscurile asociate tranzacționării algoritmice pot fi împărțite în mai multe categorii.

Riscuri operaționale. Una dintre cele mai frecvente probleme este eșecurile tehnologice: roboții algoritmici pot crește volumul comenzilor până la un nivel la care serverele de tranzacționare sunt pur și simplu „sufocate” de fluxul imens de date. Acest lucru duce la defecțiunea sistemului și suspendarea tranzacționării, ceea ce duce inevitabil pe participanți la pierderi sau pierderi de profit. Un alt aspect al riscului operațional se manifestă prin erori algoritmice făcute de dezvoltatori. Defectele software provoacă, de asemenea, defecțiuni hardware care pot afecta dinamica cotațiilor instrumentului.

Probabilitatea unui salt brusc al volatilității. Toate cele mai mari piețe din lume înregistrează din când în când creșteri și scăderi anormale, fundamental nejustificate, ale prețurilor activelor - așa-numitele crash-uri flash. Cel mai adesea, acest comportament al prețului este cauzat de munca algoritmilor HFT, care au o pondere foarte mare în volumul total al operațiunilor de tranzacționare.

Potrivit companiei Nanex, care a monitorizat anomaliile bursiere din SUA și UE, în 2013 au fost înregistrate aproximativ 100 de cazuri de crash flash și 42 în 2014. Analiza a peste 60 de piețe în 2006–2011. a identificat 18.520 de episoade de creșteri de preț ultra-rapide și neobișnuit de puternice provocate de sistemele algoritmice.

Risc de ieșire bruscă de lichiditate. Turbulența pieței, adesea cauzată de comercianții algoritmici, crește riscul retragerilor bruște de lichiditate. În cazul unor mișcări stresante pe piață, comercianții cu algoritmi pot opri operațiunile. Datorită faptului că cea mai mare parte a tranzacțiilor provine din comenzile de la roboți, o ieșire la scară largă de lichidități este inevitabil, cotațiile se prăbușesc instantaneu. Ieșirea de pe piață a jucătorilor algoritmici ar putea avea consecințe nefaste pentru stabilirea prețului unor instrumente, precum și pentru funcționarea întregii piețe în ansamblu. În plus, astfel de evenimente provoacă panică, ceea ce nu face decât să agraveze tendințele emergente.

Pericolul creșterii costurilor. Creșterea numărului de comercianți algoritmici, cuplată cu complicația și viteza algoritmilor, crește costurile autorităților de reglementare și ale platformelor de tranzacționare. Bursele trebuie să crească în mod constant nivelul de tehnologie din terminalele lor pentru a satisface cerințele tot mai mari ale comercianților algoritmici. La rândul lor, autoritățile de reglementare îmbunătățesc sistemele de control pentru tranzacțiile umbra și tranzacționarea în general. Astfel, costurile în creștere duc la o modificare ascendentă a politicii tarifare pentru participanții pe piață.

Posibilitatea de manipulare a prețurilor. Sistemele algoritmice pot fi configurate pentru a influența instrumentele individuale. Un exemplu de astfel de impact este perturbarea IPO-ului BATS Global Markets în 2012, când acțiunile sale au scăzut la câțiva cenți în prima zi de tranzacționare de la 16 USD inițial în 9 secunde. Motivul a fost munca unui robot de înaltă frecvență, programat în mod deliberat pentru astfel de acțiuni. Se crede că comercianții HFT sunt capabili să crească artificial volatilitatea pieței pentru a crește profiturile, ceea ce este, de asemenea, un factor de risc. De asemenea, roboții pot fi configurați pentru a modifica cele mai bune prețuri de cumpărare/vânzare pentru a induce în eroare alți comercianți. Ca urmare, piața de valori încetează să reflecte oferta și cererea reală de active.

Risc de scădere a predictibilității pieței. Impactul roboților algoritmici asupra piețelor bursiere duce la o pierdere a transparenței prețurilor, ceea ce reduce semnificativ acuratețea prognozelor. Analiza fundamentală își pierde din valoare, iar determinarea intențiilor comercianților algoritmici iese în prim-plan. În plus, roboții iau toate cele mai bune prețuri de la comercianții clasici.

Sistemele robotizate privează participanții tradiționali de încredere în eficiență, ceea ce duce la o abandonare treptată a tranzacționării manuale. Această situație nu face decât să întărească poziția sistemelor algoritmice, ceea ce duce inevitabil la o creștere a riscurilor care însoțesc activitățile acestora.

Dacă găsiți o eroare, evidențiați o bucată de text și faceți clic Ctrl+Enter.

Tranzacționare algoritmică(sau tranzacționare algoritmică) este o metodă de executare a unui mare aplicatii(prea mare pentru a fi executată dintr-o dată), când, folosind instrucțiuni algoritmice speciale, o comandă mare este împărțită în mai multe subordine cu propriile caracteristici preturiŞi volum iar fiecare dintre subcomenzi este trimisă la un anumit moment pentru executare. Astfel de algoritmi au fost inventați astfel încât comercianții să nu fie nevoiți să monitorizeze în mod constant și să împartă o comandă mare în unele mici. manual.

Algoritmii populari de tranzacționare cu acțiuni se numesc:

• Procentul de volum;
• Pegged;
• VWAP";
• TWAP;
• Deficitul de implementare;
• Închidere țintă.

Tranzacționarea algoritmică nu își propune să câștige profit. Scopul său este de a reduce costul executării unei comenzi mari, de a minimiza impactul acesteia asupra și de a reduce neexecutarea acesteia.

Din păcate, astăzi termenul „ tranzacționare algoritmică„ este adesea folosit eronat în cazurile când de fapt este vorba despre . Astfel de sisteme au într-adevăr scopul de a obține profit. Sunt cunoscuți și sub denumirea de „roboți de tranzacționare”, în care strategiile de tranzacționare se bazează pe formule matematice complexe și procesare rapidă a datelor.

Aplicarea și implementarea tranzacționării algoritmice

Tranzacționarea algoritmică este utilizată pe scară largă bănci de investiții, fonduri de pensii, fonduri speculativeși, deoarece în activitățile lor operează cu comenzi de volum mare și, prin urmare, nu pot plasa comenzi atât de mari pe piață în întregime fără riscul de pierderi.

Înainte de apariția software-ului de tranzacționare algoritmică, comercianții de la investitorii instituționali sau comercianții de la brokerii care primeau ordine de la astfel de investitori mari trebuiau să împartă ordinele mari manual. Exista chiar și o întreagă industrie pentru executarea comenzilor mari, unde companiile terțe acceptau comenzile de la cele mari și le executau pe baza propriei experiențe.

La mijlocul anilor 2000, această activitate de rutină a fost automatizată prin crearea de „motoare” algoritmice care executau în mod independent toate aceleași acțiuni ca . Comerciantul trebuia doar să redirecționeze comanda către un astfel de „motor”, să selecteze un algoritm de execuție și apoi să-și monitorizeze doar activitatea, concentrându-se pe execuția manuală doar a unor ordine complexe.

De la mijlocul anilor 2000, companiile de top au început să ofere acces la motoarele lor algoritmice clienților mari, astfel încât clienții să nu mai fie nevoiți să creeze ei înșiși astfel de motoare. Comisionul pentru utilizarea motorului algoritmic al brokerului este mai mare decât pentru utilizarea serviciului acces direct la piață.

Implementarea unui mecanism algoritmic de tranzacționare

Transferul unui ordin între client și broker se efectuează, de regulă, folosind un mesaj via Protocol FIX. Pentru transmiterea cererilor destinate motoarelor algoritmice, în 2004 a fost propus un standard FIXatdl(o extensie a protocolului FIX), dar până acum acest standard nu a devenit larg răspândit. Mesajul este înregistrat în sistemul de management al comenzilor brokerului și este redirecționat automat către motorul algoritmic al brokerului. Mesajul FIX conține parametri pentru execuția algoritmului în etichete speciale, de exemplu:

• orele de început și de sfârșit ale execuției;
• pretul tinta de executie;
• agresivitatea/pasivitatea performanței;
• participarea/neparticiparea la licitațiile de deschidere și de închidere a sesiunilor de tranzacționare.

Pe măsură ce ordinul său este executat pe piață, el primește mesaje FIX de la broker despre execuție și la sfârșitul zilei un mesaj despre executarea completă a ordinului sau anularea părții rămase neexecutate.

Profesorul de matematică la Universitatea din New York și expertul în piețele financiare Marco Avellaneda a realizat o prezentare în care a vorbit despre modul în care marii investitori folosesc algoritmi pentru a-și „ascunde” tranzacțiile mari, în timp ce alți comercianți prevăd modificări ale prețurilor acțiunilor.

Materialul nostru de astăzi conține punctele principale ale acestei lucrări.

De ce sunt necesari algoritmi?

Tranzacționarea algoritmică a fost un instrument al marilor investitori și al fondurilor speculative încă de la începuturile sale la începutul anilor 90 ai secolului trecut. Decimalizarea (tranziția la Bursa de Valori din New York la utilizarea sistemului zecimal în tranzacționarea cu acțiuni - treapta de preț minim a devenit egală cu 1 cent, și nu 1/16 dintr-un dolar), tehnologii de acces direct la piață (DMA), 100 % schimburi electronice, reducerea comisioanelor de schimburi și brokeri, apariția diferitelor platforme de schimb în Statele Unite și în alte țări - toate acestea au dus la o creștere explozivă a numărului de comercianți care folosesc algoritmi.

Avellaneda descrie scopurile utilizării algoritmilor în tranzacționarea cu acțiuni după cum urmează. Potrivit profesorului, în cazul marilor investitori instituționali, aceștia sunt utilizați în principal nu pentru a maximiza profitul posibil dintr-o anumită tranzacție, ci pentru a controla riscul de piață și costurile de executare a ordinelor.

Mai simplu spus, investitorii mari trebuie de obicei să tranzacționeze în cantități mari de acțiuni. Adesea, volumul tranzacțiilor este mai mare decât poate „digera” piața fără a modifica prețul acțiunilor. Necesitatea de a cumpăra un număr mare de acțiuni va duce la o modificare a prețului acestora și la apariția așa-numitei „alunecări”. Astfel, nu va fi posibilă executarea întregii comenzi la un singur preț - la început, tranzacțiile vor avea loc la prețul dorit, dar treptat va deveni din ce în ce mai puțin profitabilă.

Pentru a evita acest lucru, este necesar să împărțiți comenzile mari în altele mai mici, care sunt executate prin Internet în câteva minute, ore sau zile.

Pentru a face acest lucru cât mai profitabil posibil, algoritmul trebuie să controleze prețul mediu al stocului. Poate fi evaluat comparându-l cu un „benchmark” de piață - prețul mediu global pentru ziua, prețul de închidere sau de deschidere etc.

Dar problema de a determina exact cum să împărțim o ordine mare în altele mai mici nu este singura. Algoritmul trebuie, de asemenea, să decidă exact cum să introducă ordinul pe piață - ca limită sau ordin de piață - și la ce preț. Este necesar să se obțină cel mai bun preț pentru fiecare astfel de comandă de copil.

Dezvoltarea piețelor financiare și apariția de noi instrumente de tranzacționare au făcut această sarcină mult mai complexă și interesantă.

Au trecut vremurile în care clienții puteau trimite ordine la brokerii lor doar prin telefon sau fax. Acum există diferite moduri de conectare la tranzacționarea electronică. De exemplu, este posibil să conectați un robot de tranzacționare la un sistem de brokeraj folosind un API - în acest caz, ordinele sunt trimise către sistemul de brokeraj și de acolo merg la bursă (ITinvest are propriul său API SmartCOM).

În cazul tranzacționării algoritmice, de regulă, viteza strategiei este importantă, astfel încât mulți comercianți preferă să folosească tehnologia de acces direct la piață (accesul direct la piață, DMA - ITinvest oferă un astfel de acces la bursele rusești și străine). Dacă este utilizat, robotul de tranzacționare interacționează direct cu sistemul de tranzacționare al bursei, ocolind sistemul brokerului, ceea ce vă permite să câștigați timp.

Dar aceasta este departe de cea mai dificilă opțiune de tranzacționare. Apariția unui număr mare de platforme de tranzacționare diferite a condus la dezvoltarea de algoritmi pentru „rutarea inteligentă” a comenzilor - astfel de sisteme nu numai că încearcă să facă cele mai profitabile tranzacții pe o anumită bursă, ci și analizează care dintre platformele disponibile este condițiile sunt momentan mai bune pentru a trimite comanda acolo .

Astfel, există trei niveluri de dezvoltare ale algoritmilor moderni.

• Algoritmi de tranzacționare macro- determina strategia de tranzactionare;
• Algoritmi de microtrading- de fapt, tranzacționarea „motoarelor” pentru plasarea comenzilor;
• Algoritmi inteligenti de rutare- dacă se lucrează la mai multe schimburi simultan.

Exemple de algoritmi de tranzacționare

Există mai multe tipuri de strategii algoritmice. Una dintre ele este strategiile de execuție, care vizează rezolvarea problemei cumpărării sau vânzării unui volum mare de instrument financiar (de exemplu, acțiuni) cu o abatere minimă a prețului mediu ponderat final al tranzacției de la prețul curent al pieței.

Exemple de algoritmi care rezolvă această problemă sunt algoritmii TWAP și VWAP.

Algoritmul TWAP

Utilizarea TWAP (Tie Weighted Average Price) implică executarea uniformă a unui ordin de cumpărare sau vânzare pe un anumit număr de iterații într-o anumită perioadă de timp. Pentru a face acest lucru, ordinele de piață sunt plasate în mod constant la prețurile celei mai bune oferte sau oferte, ajustate cu o anumită abatere procentuală.

De exemplu, cumpărarea a 100 de mii de acțiuni în timpul zilei ar putea arăta astfel (folosind intervale consecutive de cinci minute):

Algoritmul VWAP

VWAP (prețul mediu ponderat în volum) funcționează conform următoarei scheme. Volumul de tranzacționare este de obicei mai mare la începutul și sfârșitul unei sesiuni de tranzacționare și mai mic la mijloc. Pentru a executa o comandă mare cu costuri minime, aceasta este împărțită în comenzi mai mici în funcție de ora din zi.

Pentru a face acest lucru:

1. Algoritmul estimează volumul mediu de tranzacționare la intervale de cinci minute.
2. În fiecare interval, tranzacțiile sunt efectuate pentru o sumă de instrument proporțională cu volumul standard.

Proprietățile acestui algoritm includ caracterul complet (dimensiunile tranzacțiilor sunt întotdeauna cunoscute în avans), precum și utilizarea funcției de volum de date istorice pentru a evalua funcția.

Procent de volum (POV)

Algoritmul procentaj de volum (POV) rezolvă aceeași problemă ca și VWAP, dar utilizează informații despre volumul de tranzacționare într-o anumită zi curentă ca punct de referință. Ideea este de a avea o rată de participare constantă pe perioada selectată.

Dacă trebuie să „tranzaci” mai multe acțiuni din volumul Q, iar „coeficientul de participare” la tranzacționare este γ, atunci algoritmul calculează volumul de tranzacționare V tranzacționat în perioada (t – ΔT, t) și va executa ordine pentru suma a instrumentului financiar q = min(Q,V * γ).

V(t) = volumul total de tranzacționare care a avut loc pe piață la momentul t;

Q(t) = numărul de acțiuni care mai trebuie cumpărate/vândute (Q(0) = cantitatea inițială).

Cum altfel sunt folosiți algoritmii?

Pe lângă strategiile de execuție, există o serie de strategii care vizează obținerea de profit folosind alte modele. Iată câteva dintre ele:

• Strategii de arbitraj- un subset de strategii de tranzacționare în perechi care se bazează pe analiza raporturilor prețurilor a două instrumente financiare foarte corelate. În cazul arbitrajului, o astfel de pereche constă din active identice sau înrudite a căror corelație este aproape de unul - de exemplu, acțiuni ale aceleiași companii la burse diferite. Pentru tranzacționarea de succes în cadrul strategiilor de arbitraj, viteza de primire a datelor și de plasare/modificare a comenzilor de cumpărare sau de vânzare este critică.
• Furnizarea de lichiditate (crearea pieței)- market making presupune menținerea spread-urilor pentru cumpărarea și vânzarea unui instrument financiar. Creatorii de piață sunt principalii furnizori de lichiditate instantanee, astfel încât bursele îi atrag adesea să lucreze cu instrumente ilichide, oferind condiții preferențiale.
• Previziunea de preț- strategii care analizează diverse date (inclusiv folosind indicatori de analiză tehnică) pentru a construi ipoteze cu privire la direcția în care se poate mișca prețul unui instrument financiar într-o anumită perioadă de timp.

Predicția prețului în tranzacționarea de înaltă frecvență

Pentru a „previza” mișcarea prețurilor, algoritmul trebuie să modeleze lichiditatea ascunsă a pieței, având în vedere lichiditatea ordinelor de cumpărare și vânzare. „Epuizarea” cozii de ordine de cumpărare sau vânzare poate indica o mișcare iminentă a prețului.

O modificare a prețului are loc atunci când toate comenzile de cumpărare sau vânzare dispar la un nivel de preț și există un nivel următor al prețurilor de licitație și cerere.

Probabilitatea ca coada de ordine de cerere să fie epuizată mai devreme decât coada de ordine de oferte este calculată după cum urmează:

Formula finală pentru probabilitatea unei creșteri de preț:

Unde H este lichiditatea ascunsă a pieței, adică tranzacții necunoscute publicului larg (de exemplu, tranzacții ale marilor instituții financiare care se încheie în afara burselor).

Procedura de evaluare este următoarea:

• În prima etapă, datele colectate sunt împărțite pe burse, fiind analizată o zi de tranzacționare la un moment dat;
• Cotațiile pentru valorile de licitație și cerere sunt aranjate în decile. Pentru fiecare astfel de set (i,j), se calculează frecvența de creștere a prețului u_ij.
• Numărul de apariții ale fiecărei valori d_ij este numărat.
• Potrivirea modelului este analizată folosind metoda celor mai mici pătrate:

Concluzie

Pe multe burse de valori (de exemplu, în SUA și Rusia), cifra de afaceri a tranzacționării algoritmice a fost de mai mult de 50% de ceva timp. În același timp, algoritmii sunt adesea folosiți nu numai pentru a „depăși” concurenții în viteza tranzacțiilor și pentru a câștiga bani din aceasta.

Jucătorii mari pot folosi acest instrument pentru a împărți tranzacțiile mari în altele mai mici, ceea ce le permite să efectueze o operațiune cu o anumită cantitate de instrument financiar fără a-și schimba prețul de piață într-o direcție sau alta. Pentru aceasta se folosesc algoritmii TWAP, VWAP și PoV.

În plus, algoritmii sunt utilizați pentru a implementa „strategii cuantice” precum arbitrajul sau crearea de piață. În plus, există oportunități de calculare a probabilității de modificări ale prețului unor instrumente financiare specifice.

Asta e tot pentru ziua de azi, multumesc pentru atentie!

De ce roboți și tranzacții algoritmice?

Mulți oameni au dat vina pe tranzacționarea algoritmică pentru cea mai recentă criză din SUA și prăbușirea pieței de valori. Ei au ajuns la această concluzie, se pare, din motivul că astăzi niciun comerciant nu se poate lipsi de un computer și analiză tehnică, care se face pe computer.

Graficele cotațiilor de preț arată clar ce se întâmplă cu anumite valori mobiliare: dacă acestea cresc, scad sau rămân la același nivel. Indicatorii arată supracumpărarea/supravânzarea, rata de modificare a prețului, accelerarea prețului, puterea taurinelor sau ursilor, volumele de cumpărat sau de vânzare etc. Folosind acești indicatori, este mai ușor pentru un comerciant să ia o decizie cu privire la o tranzacție.

Mulți comercianți au mers și mai departe, în loc să analizeze situația pieței în fiecare minut, au început să folosească un set de comenzi pe care computerul le execută în mod regulat. Și dacă există un semnal de cumpărare sau de vânzare, atunci computerul, sau mai bine zis programul robot de tranzacționare, va plasa o comandă, după care va verifica dacă a fost executat sau nu... Există mulți algoritmi diferiți și mulți dintre ei sunt destul de profitabile. Statisticile aproximative arată că pe piața din SUA, din cifra de afaceri totală, mai mult de 80% din toate comenzile sunt plasate prin roboți de tranzacționare. Robotul nu va rata aproape niciodată o afacere și nu va greși niciodată în calcule. Acesta este un ajutor foarte bun. În Rusia, procentul de cereri depuse de Robots nu depășește 20%. Dar nimic nu stă pe loc și comerțul rusesc se va asemăna în curând cu cel american.

Ce procent din profitabilitate poate prezenta Robotul?

De la zero la 8000% și mai mult. Depinde mult de algoritmul robotului, de parametrii acestuia și de natura pieței. Dacă acești factori se corelează cât mai mult posibil, atunci profitabilitatea Robotului va fi maximă.

Cum să începeți tranzacționarea la bursă folosind un robot sau un consilier

Există mai multe opțiuni:

• Dezvoltați-vă propriul robot de tranzacționare și începeți să tranzacționați
• Comandați un consilier comercial sau un robot
• Achiziționați un consilier de tranzacționare sau un robot gata făcut

Ar trebui să înțelegeți imediat că dezvoltarea unui robot de tranzacționare implică învățarea unui limbaj de programare, de exemplu QPILE sau C++ cu API-ul pentru QUIK. Aceasta este o condiție necesară, dar nu suficientă pentru un Robot profitabil. Este necesar să se dezvolte algoritmul corect, astfel încât Robotul să plaseze comenzi pentru cumpărare și vânzare la momentul potrivit și să monitorizeze poziția actuală, astfel încât să nu cumpere prea mult sau să vândă mai puțin decât este necesar. El trebuie să fie capabil să plaseze ordine stop, să verifice prezența unei conexiuni cu bursa, să ia în considerare intervalele de sesiuni de tranzacționare și pauze, să închidă sau să transfere poziții între sesiuni, să lucreze cu diferite intervale de timp, lumânări, cu diverși indicatori și multe altele.

Cel mai important lucru, în opinia mea, este că un robot de tranzacționare trebuie să aibă un mod de testare. Un mod în care puteți testa Robotul la tranzacționare reală. Tranzacționarea demonstrativă este ușor diferită de tranzacționarea reală, așa că vă recomandăm să o testați pe piața reală. În modul de testare, nu este necesară depunerea comenzilor reale de cumpărare și vânzare. Toate tranzacțiile pot fi efectuate, ca să spunem așa, „pe hârtie”.

Numai după ce ești sigur că ai făcut alegerea corectă poți lansa Robotul în tranzacționare reală la bursă.

Este important să înțelegeți că atunci când comandați dezvoltarea unui robot de tranzacționare, veți cheltui mult mai mult timp și bani, deoarece va fi o opțiune exclusivă creată special pentru dvs.

Când cumpărați un robot de tranzacționare, economisiți bani și timp.

Este important să înțelegeți pe ce piață să utilizați robotul. Există piețe în care comerțează aproape doar roboți. Pe de o parte, vă puteți întreba cum să le faceți față, pe de altă parte, roboții sunt previzibili!

Avantajele roboților

Robot de joasă frecvență – un număr mic de tranzacții, una sau două pe zi sau mai puțin. Prin urmare, economisiți comisioane, dar nu vă puteți aștepta la un profit mare. Deoarece mișcările mari pe piață apar rar (aproximativ 30% din timp sau mai puțin).

Robot cu frecvență ultra-înaltă - profitabilitatea poate fi calculată în mii de procente pe an. Trebuie să înțelegeți că profitabilitatea și profitul net al acestor roboți sunt departe de același lucru. Zeci de mii de tranzacții pe zi și închirierea de servere pe bursă pentru acces ultrarapid la informațiile de tranzacționare reduc profiturile cu 50% sau mai mult. Dezvoltarea și întreținerea unor astfel de roboți este foarte supărătoare și costisitoare.

Robot de înaltă frecvență – câteva zeci de tranzacții pe zi. Comisionul nu este mare, eficiența poate fi foarte bună, rentabilitatea este comparabilă cu valoarea profitului net, este mai ușor să testați și să urmăriți tranzacțiile, este mai ușor să controlați robotul. Dezvoltarea și suportul sunt mai simple, costul este destul de accesibil.

Ce este un robot și cum funcționează?

Inițial, o strategie de tranzacționare este determinată și testată în raport cu istoria. Se dezvoltă un algoritm. Fiind testat. Apoi, programul de tranzacționare efectuează în mod independent tranzacții la bursă.

Procedura de deschidere și închidere a tranzacțiilor formulată de comerciant, care se bazează pe un algoritm clar pentru funcționarea sistemelor de tranzacționare automate sau mecanice - ATS și respectiv MTS.

Specificul și aplicarea tranzacționării algoritmice

Tranzacționarea algoritmilor este o oportunitate convenabilă de a automatiza manipulările de rutină ale unui comerciant, ceea ce duce la o reducere a timpului necesar pentru a analiza situația bursieră, a efectua operațiuni și a efectua calcule matematice. ATS ajută la minimizarea influenței factorului uman - emoții, panică, grabă, speculații, care adesea fac neprofitabile chiar și strategiile profesionale. Tranzacționarea se bazează pe probabilitatea existentă ca cotațiile să se încadreze într-un interval dat. Calculele se bazează pe date istorice privind un anumit activ și pot include un întreg set de instrumente de lucru. În urma schimbărilor continue de pe piață, dezvoltatorii de algoritmi caută constant modele care se repetă, pe baza cărora formulează reguli pentru efectuarea tranzacțiilor și selectează roboți de tranzacționare care ajută la implementarea acestui mecanism. Metode de selectare a modelelor:

• genetic - crearea algoritmilor este încredințată sistemelor informatice;
• automat - se folosesc programe care pot funcționa cu cantități uriașe de date și strategii de testare;
• manual - abordarea științifică ține cont de modele matematice și fizice.

Cele mai importante companii de tranzacționare algoritmică folosesc mii de instrumente care reduc semnificativ probabilitatea erorilor și eșecurilor.

Tipuri și potențial

Un algoritm este un set de instrucțiuni precise care realizează obiective specifice. În funcție de acestea din urmă, există 5 tipuri de tranzacționare pe bursă:

• statistic;
• tranzacționare cu execuție algoritmică;
• acoperire automată;
• acces direct;
• tranzacționare algoritmică de înaltă frecvență.

Popularitatea tot mai mare a MTS și ATS în rândul speculatorilor se datorează automatizării crescute a proceselor, tranziției tranzacțiilor valutare și costurilor de operare reduse. De asemenea, băncile au început să folosească algoritmi pentru a furniza cotații actualizate pe platformele de tranzacționare, pentru a crește viteza de actualizare a datelor, pentru a reduce rolul muncii manuale în calcularea prețurilor și pentru a minimiza costurile de tranzacție.

Esența tranzacționării algoritmice de înaltă frecvență

Tranzacționarea algoritmică de înaltă frecvență este numită și tranzacționare HFT; este cea mai populară dintre alte forme de tranzacții automate. Avantajul său este capacitatea de a încheia rapid tranzacții cu mai mult de un instrument aici, lucrul cu pozițiile (deschidere și închidere) se realizează într-o fracțiune de secundă. Operațiunile sunt caracterizate de microvolume, în plus, sunt echilibrate de un număr mare de ele. Rezultatele - pierderi și venituri - sunt înregistrate instantaneu, așa că este nevoie de o bază tehnică complexă și de o conexiune directă de înaltă calitate cu gateway-uri de comunicare. Caracteristicile cheie ale tranzacționării de înaltă frecvență:

• utilizarea unor sisteme inovatoare capabile să execute poziții în milisecunde;
• efectuarea de tranzacții de mare viteză caracterizate prin volume mari și cel mai mic profit posibil;
• tranzacționare exclusiv intraday;
• realizarea de profit din marje și micro-fluctuații ale prețurilor;
• utilizarea tuturor categoriilor de tranzacții de arbitraj.

Cele mai comune strategii HFT sunt market making, delay arbitrage și forma sa statistică, front running. Acesta din urmă constă în căutarea comenzilor mari de cumpărare și plasarea propriei comenzi mici, caracterizată de un preț mai mare. Pe măsură ce execuția continuă, algoritmul plasează automat comenzile puțin mai sus, bazându-se pe manifestarea fluctuațiilor însoțitoare. Operațiunile robotizate efectuate ca parte a tranzacționării algoritmice creează aproximativ 55% din lichiditatea burselor de valori globale. Odată cu dezvoltarea tehnologică a instrumentelor, procesul de obținere a profitului devine mai complicat și mai costisitor. Companiile de nivel mediu sunt treptat forțate să iasă din piața de bază, pe măsură ce costurile pentru modernizarea bazei tehnice și actualizarea software-ului cresc.

Reveni