Algo trading strategies vwap

Podstawy handlu algorytmicznego: pojęcia i przykłady Algorytm to określony zestaw jasno zdefiniowanych instrukcji mających na celu wykonanie zadania lub procesu. Handel algorytmiczny (handel automatyczny, handel czarnoskrzynkowy lub po prostu handel algo) jest procesem wykorzystywania komputerów zaprogramowanych do wykonywania określonego zestawu instrukcji do zawarcia transakcji w celu generowania zysków z prędkością i częstotliwością, która jest niemożliwa dla ludzki przedsiębiorca. Zdefiniowane zestawy reguł są oparte na czasie, cenie, ilości lub dowolnym modelu matematycznym. Poza możliwościami zysku dla handlowca, algo-trading sprawia, że ​​rynki są bardziej płynne i sprawia, że ​​handel staje się bardziej systematyczny, wykluczając emocjonalny wpływ człowieka na działalność handlową. Załóżmy, że trader przestrzega następujących prostych kryteriów handlowych: kup 50 akcji w magazynie, gdy jego 50-dniowa średnia krocząca przekracza średnią ruchomą wynoszącą 200 dni Sprzedaj akcje w magazynie, gdy jego 50-dniowa średnia krocząca spada poniżej średniej ruchomej wynoszącej 200 dni Korzystając z tego zestawu dwóch prostych instrukcji, łatwo jest napisać program komputerowy, który automatycznie monitoruje cenę akcji (i wskaźniki średniej ruchomej) i umieszcza zamówienia kupna i sprzedaży po spełnieniu określonych warunków. Przedsiębiorca nie musi już dłużej obserwować cen i wykresów na żywo, ani składać zamówień ręcznie. Algorytmiczny system transakcyjny automatycznie robi to za niego, prawidłowo identyfikując możliwości handlowe. (Aby dowiedzieć się więcej na temat średnich kroczących, zobacz: Proste średnie ruchome Wyróżnij trendy). Algo-trading zapewnia następujące korzyści: Transakcje wykonywane w najlepszych możliwych cenach Natychmiastowe i dokładne rozmieszczenie zleceń handlowych (co daje duże szanse na wykonanie na pożądanych poziomach) Transakcje prawidłowo i natychmiastowo, aby uniknąć znacznych zmian cen Obniżone koszty transakcji (zobacz przykład niedoboru implementacji poniżej) Jednoczesne automatyczne sprawdzanie warunków na wielu rynkach Zredukowane ryzyko ręcznych błędów podczas umieszczania transakcji Backtest algorytmu, na podstawie dostępnych danych historycznych i danych w czasie rzeczywistym Reduced możliwość pomyłek popełnianych przez handlarzy ludźmi w oparciu o czynniki emocjonalne i psychologiczne Największą część dzisiejszego algo-handlowania stanowi transakcja o wysokiej częstotliwości (HFT), która stara się wykorzystać dużą liczbę zleceń przy bardzo dużych prędkościach na wielu rynkach i wielu decyzjach parametry, oparte na zaprogramowanych instrukcjach. (Aby uzyskać więcej informacji na temat transakcji o wysokiej częstotliwości, zobacz: Strategie i sekrety przedsiębiorstw o ​​wysokiej częstotliwości (HFT)) Algo-trading jest wykorzystywany w wielu formach działalności handlowej i inwestycyjnej, w tym: Inwestorzy średnio - i długoterminowi lub kupują firmy poboczne (fundusze emerytalne) fundusze inwestycyjne, towarzystwa ubezpieczeniowe), które dokonują zakupu w dużych ilościach, ale nie chcą wpływać na ceny akcji za pomocą dyskretnych, dużych inwestycji. Handlowcy krótkoterminowi i uczestnicy rynku sprzedaży (animatorzy rynku, spekulanci i arbitrzy) dodatkowo zyskują dzięki automatycznej realizacji transakcji, algo-trading pomagają w stworzeniu wystarczającej płynności dla sprzedawców na rynku. Systematyczni handlowcy (twórcy trendów, handlowcy parami, fundusze hedgingowe itp.) Uważają, że programowanie reguł handlowych jest o wiele bardziej efektywne i pozwala programowi handlować automatycznie. Handel algorytmiczny zapewnia bardziej systematyczne podejście do aktywnego handlu niż metody oparte na intuicji lub instynkcie handlowców. Algorytmiczne strategie handlowe Każda strategia handlu algorytmicznego wymaga zidentyfikowanej możliwości, która przynosi zyski pod względem poprawy zysków lub redukcji kosztów. Poniżej przedstawiono typowe strategie transakcyjne stosowane w algo-trading: Najpopularniejsze strategie handlu algorytmicznego podążają za trendami średnich kroczących. wyłuskanie kanałów. zmiany poziomu cen i powiązane wskaźniki techniczne. Są to najprostsze i najprostsze strategie implementacji poprzez handel algorytmiczny, ponieważ strategie te nie wymagają dokonywania jakichkolwiek prognoz ani prognoz cenowych. Transakcje są inicjowane w oparciu o występowanie pożądanych trendów. które są łatwe i proste do wdrożenia za pomocą algorytmów bez wchodzenia w złożoność analizy predykcyjnej. Powyższy przykład średniej ruchomej wynoszącej 50 i 200 dni jest popularnym trendem zgodnym ze strategią. (Aby uzyskać więcej informacji na temat strategii handlu trendami, zobacz: Proste strategie wykorzystywania trendów.) Zakup podwójnego notowania giełdowego po niższej cenie na jednym rynku i jednoczesne sprzedawanie go po wyższej cenie na innym rynku oferuje różnicę cen jako zysk wolny od ryzyka lub arbitraż. Ta sama operacja może być powielana w odniesieniu do instrumentów akcji w porównaniu do instrumentów futures, ponieważ różnice cenowe istnieją od czasu do czasu. Wdrożenie algorytmu identyfikującego takie różnice cenowe i składanie zamówień pozwala na efektywne zyski. Fundusze indeksowe określiły okresy równoważenia w celu dostosowania swoich udziałów do swoich odpowiednich indeksów odniesienia. Stwarza to zyskowne możliwości dla handlowców algorytmicznych, którzy wykorzystują oczekiwane transakcje, które dają 20-80 punktów bazowych zysków w zależności od liczby akcji w funduszu indeksowym, tuż przed przywróceniem indeksu funduszy. Takie transakcje są inicjowane za pomocą algorytmicznych systemów transakcyjnych w celu terminowej realizacji i najlepszych cen. Wiele sprawdzonych modeli matematycznych, takich jak neutralna strategia handlu delta, które umożliwiają handel kombinacjami opcji i zabezpieczeniami. w przypadku transakcji zawieranych w celu kompensowania dodatnich i ujemnych delt, tak aby delta portfela została utrzymana na poziomie zero. Średnia strategia zwrotu opiera się na założeniu, że wysokie i niskie ceny aktywów są zjawiskiem przejściowym, które okresowo powracają do ich wartości średniej. Identyfikacja i definiowanie przedziału cenowego i algorytmu implementacji w oparciu o to pozwala na automatyczne umieszczanie transakcji, gdy cena aktywów włamuje się i znika z określonego przedziału. Strategia średniej ważonej ilości woluminów dzieli duże zlecenie i uwalnia dynamicznie określone mniejsze porcje zamówienia na rynek, korzystając z historycznych profili wolumenu historycznych. Celem jest wykonanie zamówienia zbliżonego do średniej ważonej wolumenem ceny (VWAP), a tym samym skorzystanie ze średniej ceny. Strategia ważona według średniej ceny rozbija duże zlecenie i uwalnia dynamicznie określone mniejsze porcje zamówienia na rynek za pomocą równomiernie podzielonych przedziałów czasowych między czasem rozpoczęcia i zakończenia. Celem jest wykonanie zamówienia zbliżonego do średniej ceny między początkiem a czasem zakończenia, minimalizując w ten sposób wpływ na rynek. Dopóki zlecenie handlowe nie zostanie w pełni wypełnione, algorytm ten kontynuuje wysyłanie zleceń częściowych, zgodnie z określonym współczynnikiem udziału i według wolumenu obrotu na rynkach. Strategia powiązanych działań wysyła zamówienia według zdefiniowanego przez użytkownika procentu wielkości rynku i zwiększa lub zmniejsza współczynnik uczestnictwa, gdy cena akcji osiąga poziomy zdefiniowane przez użytkownika. Strategia niedoborów wdrożeniowych ma na celu zminimalizowanie kosztów realizacji zamówienia poprzez obrót rynkiem czasu rzeczywistego, co pozwala zaoszczędzić na kosztach zamówienia i skorzystać z kosztu alternatywnego opóźnionej realizacji. Strategia zwiększy docelową stopę uczestnictwa, gdy cena akcji będzie się korzystnie zmieniać i spadnie, gdy cena akcji będzie się pogarszać. Istnieje kilka specjalnych klas algorytmów, które próbują zidentyfikować zdarzenia po drugiej stronie. Te algorytmy wykrywające, stosowane na przykład przez twórcę rynku strony sprzedającej, mają wbudowaną inteligencję, która identyfikuje istnienie dowolnych algorytmów po stronie kupna dużego zamówienia. Takie wykrywanie za pomocą algorytmów pomoże animatorowi rynku zidentyfikować duże możliwości zleceń i umożliwić mu skorzystanie z wypełniania zamówień po wyższej cenie. Jest to czasami określane jako front-running high-tech. (Aby uzyskać więcej informacji na temat transakcji o wysokiej częstotliwości i nieuczciwych praktyk, zobacz: Jeśli kupujesz akcje online, angażujesz się w transakcje HFT.) Wymagania techniczne dla handlu algorytmicznego Wdrożenie algorytmu przy użyciu programu komputerowego jest ostatnią częścią, której towarzyszy weryfikacja historyczna. Wyzwaniem jest przekształcenie zidentyfikowanej strategii w zintegrowany skomputeryzowany proces, który ma dostęp do rachunku handlowego do składania zamówień. Potrzebne są następujące elementy: Wiedza programistyczna programująca wymaganą strategię handlową, wynajęci programiści lub gotowe oprogramowanie transakcyjne Łączność sieciowa i dostęp do platform transakcyjnych do składania zamówień Dostęp do rynkowych kanałów danych, które będą monitorowane przez algorytm pod kątem możliwości umieszczenia zamówienia Zdolność i infrastruktura do testowania wstecznego systemu po jego zbudowaniu, zanim zostanie wprowadzona na rzeczywiste rynki Dostępne historyczne dane do analizy historycznej, w zależności od złożoności reguł zaimplementowanych w algorytmie Oto przykładowy przykład: Royal Dutch Shell (RDS) jest notowany na Amsterdamie Giełda (AEX) i Giełda Londyńska (LSE). Skonstruujmy algorytm, aby zidentyfikować możliwości arbitrażu. Oto kilka interesujących spostrzeżeń: AEX inwestuje w euro, a LSE w funtach szterlingach Ze względu na różnicę godzinową AEX otwiera godzinę wcześniej niż LSE, a następnie obie giełdy handlują jednocześnie przez kilka następnych godzin, a następnie handlują tylko w LSE podczas ostatnia godzina w miarę zamykania AEX Czy możemy zbadać możliwość handlu arbitrażowego na rynku akcji Royal Dutch Shell notowanych na tych dwóch rynkach w dwóch różnych walutach Program komputerowy, który odczytuje bieżące ceny rynkowe Kanały cenowe z LSE i AEX A Kurs wymiany GBP-EUR Zdolność do składania zleceń, która może doprowadzić zamówienie do właściwej wymiany Potencjał testowy w historycznych kanałach cenowych Program komputerowy powinien wykonać następujące czynności: Odczytać przychodzący strumień ceny zasobów RDS z obu giełd. Wykorzystanie dostępnych kursów wymiany walut . przeliczenie ceny jednej waluty na inną Jeśli istnieje wystarczająco duża rozbieżność cenowa (zdyskontowana koszty maklerskie) prowadząca do korzystnej okazji, wówczas należy złożyć zlecenie kupna po niższej cenie na zlecenie wymiany i sprzedaży na wyższej cenie. Jeśli zlecenia są realizowane jako pożądany, zysk arbitrażowy będzie następował Prosto i Łatwie Jednak praktyka handlu algorytmicznego nie jest tak prosta w utrzymaniu i wykonaniu. Pamiętaj, że jeśli umieścisz handel generowany przez algo, inni uczestnicy rynku również. W związku z tym ceny wahają się w milli, a nawet mikrosekundach. W powyższym przykładzie, co się stanie, jeśli twój zakup zostanie zrealizowany, ale nie sprzedajesz handlu, ponieważ ceny sprzedaży zmieniają się w momencie, gdy twoje zamówienie trafi na rynek. W końcu będziesz siedział z otwartą pozycją. uczynienie strategii arbitrażowej bezwartościową. Istnieje dodatkowe ryzyko i wyzwania: na przykład ryzyko awarii systemu, błędy łączności sieciowej, opóźnienia między zleceniami handlowymi a wykonaniem oraz, co najważniejsze, niedoskonałe algorytmy. Bardziej złożony algorytm wymaga bardziej rygorystycznej analizy wstecznej, zanim zostanie wprowadzony w życie. Ilościowa analiza wydajności algorytmów odgrywa ważną rolę i powinna zostać poddana krytycznej analizie. To ekscytujące, aby przejść do automatyzacji wspomagane komputerami z myślą o zarabianiu pieniędzy bez wysiłku. Ale trzeba się upewnić, że system jest dokładnie przetestowany i ustalone są wymagane limity. Analitycy powinni rozważyć samodzielne uczenie się programowania i budowania systemów, aby mieć pewność, że wdrażają odpowiednie strategie w niezawodny sposób. Ostrożne użycie i dokładne testowanie handlu al-tro może stworzyć korzystne możliwości. Łączna wartość rynkowa w dolarach wszystkich dostępnych akcji spółki. Kapitalizacja rynkowa jest obliczana poprzez pomnożenie. Frexit krótko dla quotFrench exitquot to francuski spinoff terminu Brexit, który pojawił się, gdy Wielka Brytania głosowała. Zlecenie złożone z brokerem, który łączy w sobie funkcje zlecenia stopu z zleceniami limitów. Zlecenie stop-limit będzie. Runda finansowania, w ramach której inwestorzy nabywają akcje od spółki o niższej wycenie niż wycena na rzecz spółki. Ekonomiczna teoria łącznych wydatków w gospodarce i jej wpływ na produkcję i inflację. Rozwinęła się ekonomia keynesowska. Posiadanie aktywów w portfelu. Inwestycja portfelowa jest dokonywana z oczekiwaniem uzyskania zysku z tego tytułu. This. As A Lider w Algorithmic Trading System Implement amp Implementation, Nasze Quants Zapewniają zautomatyzowane strategie handlowe dla Day Traders amp Inwestorzy. Pakiet Swing Trader Ten pakiet wykorzystuje nasze najlepsze algorytmy od chwili uruchomienia. Odwiedź stronę handlowca swing, aby zobaczyć ceny, pełne statystyki handlu, pełną listę transakcji i więcej. Ten pakiet jest idealny dla sceptyków, którzy chcą wymieniać się solidnym systemem, który dobrze radzi sobie w ślepym handlu próbnym walk-forward-of-out. Zmęczony nadmiernie optymistycznymi, przetestowanymi modelami, które nigdy nie działają, gdy są sprzedawane na żywo. Jeśli tak, weź pod uwagę ten system transakcyjny. Szczegóły na temat systemu Swing Trader Pakiet SampP Crusher v2 Pakiet ten wykorzystuje siedem strategii handlowych, aby lepiej zdywersyfikować swoje konto. Ten pakiet wykorzystuje transakcje wahadłowe, transakcje dzienne, kondory żelaza i rozmowy objęte abonamentem, aby wykorzystać różne warunki rynkowe. Ten pakiet jest sprzedawany w jednostkach o wielkości 30 000 i został udostępniony publicznie w październiku 2018 r. Odwiedź stronę produktu SampP Crusher, aby zobaczyć przetestowane wyniki w oparciu o raporty o tradestation. Szczegóły dotyczące rozdrabniacza SampP Co odróżnia handel algorytmiczny od innych technicznych technik handlowych Obecnie wydaje się, że każdy ma opinię na temat technik handlu technicznego. Wzory ramion wzmacniacza ramienia, krzywe zwyżkowe MACD, rozbieżności VWAP, lista jest długa. Na blogach wideo nasz główny projektant analizuje kilka przykładów strategii transakcyjnych dostępnych online. Bierze ich Porady handlowe. zapisz go i uruchamia prosty test zwrotny, aby zobaczyć, jak efektywne są naprawdę. Po przeanalizowaniu początkowych wyników, optymalizuje kod, aby sprawdzić, czy ilościowe podejście do transakcji może poprawić początkowe wyniki. Jeśli dopiero zaczynasz handlować algorytmicznie, te blogi wideo będą całkiem interesujące. Nasz projektant korzysta z maszyn skończonych stanów, aby zakodować te podstawowe porady handlowe. Czym różni się handel algorytmiczny od tradycyjnego handlu technicznego? Po prostu, handel algorytmiczny wymaga precyzji i daje wgląd w potencjał algorytmów oparty na weryfikacji wstecznej, która ma ograniczenia. Poszukiwany darmowy algorytmiczny przewodnik Samouczek amp Sposób filmowania Oglądaj wiele edukacyjnych prezentacji wideo przez naszego głównego projektanta w zakresie handlu algorytmicznego, aby objąć film obejmujący naszą Metodę projektowania algorytmów handlowych i samouczek dotyczący algorytmicznego handlu. Te darmowe filmy dostarczają algorytmicznych przykładów kodu handlowego i przedstawiają nasze podejście do handlu rynkami za pomocą analizy ilościowej. W tych filmach zobaczysz wiele powodów, dla których zautomatyzowany handel obejmuje także pomaganie w usuwaniu emocji z handlu. AlgorithmicTrading udostępnia algorytmy transakcyjne oparte na skomputeryzowanym systemie, który jest również dostępny do użytku na komputerze osobistym. Wszyscy klienci otrzymują te same sygnały w ramach dowolnego pakietu algorytmów. Wszystkie porady są bezosobowe i nie są dostosowane do konkretnych sytuacji konkretnych osób. AlgorithmicTrading i jego zasady nie muszą rejestrować się w NFA jako CTA i publicznie domagają się tego zwolnienia. Informacje publikowane online lub rozprowadzane przez e-mail NIE zostały przejrzane przez żadną agencję rządową, ale obejmują między innymi sprawdzone raporty, oświadczenia i wszelkie inne materiały marketingowe. Dokładnie rozważ to przed zakupem naszych algorytmów. Aby uzyskać więcej informacji na temat zwolnienia, o które się ubiegamy, odwiedź witrynę NFA: nfa. futures. orgnfa-registrationctaindex. html. Jeśli potrzebujesz profesjonalnej porady unikalnej w danej sytuacji, skonsultuj się z licencjonowanym brokerCTA. ZASTRZEŻENIE: Commodity Futures Trading Commission Futures trading ma duże potencjalne korzyści, ale także duże potencjalne ryzyko. Musisz być świadomy ryzyka i być gotowym na zaakceptowanie ich w celu inwestowania na rynkach kontraktów terminowych. Nie handluj pieniędzmi, których nie możesz stracić. Nie jest to ani nagabywanie, ani oferta kontraktów futures na "Buysell". Nie składa się oświadczeń, że jakiekolwiek konto będzie lub może osiągnąć zyski lub straty podobne do tych omówionych na tej stronie lub w raportach. Dotychczasowe wyniki dowolnego systemu transakcyjnego lub metodologii niekoniecznie wskazują na przyszłe wyniki. O ile nie zaznaczono inaczej, wszystkie zwroty opublikowane na tej stronie i w naszych filmach są uważane za hipotetyczne. HIPOTETYCZNE WYNIKI WYNIKÓW POSIADAJĄ WIELE STARSZYCH OGRANICZEŃ, NIEKTÓRE, KTÓRE ZOSTAŁY OPISANE PONIŻEJ. NIE ZAPEWNIA ŻADNEGO OŚWIADCZENIA, ŻE WSZELKIE RACHUNKI BĘDĄ PRAWDOPODOBNIE OSIĄGNĄĆ ZYSKI LUB STRAT PODOBNE PODCZAS TYCH OSÓB. W FAKCIE SĄ CZĘSTO RÓŻNICE MIĘDZY HIPOTETYCZNYMI WYNIKAMI ORAZ REALNYMI REZULTATAMI OSIĄGNIĘTE PRZEZ JAKIKOLWIEK SZCZEGÓLNY PROGRAM HANDLOWY. JEDNYM Z OGRANICZEŃ WYNIKÓW EFEKTÓW HIPOTETYCZNYCH JEST TO, ŻE ZOSTAJĄ ONE ZRÓWNOWAŻONE Z KORZYSTANIEM Z HINDSIGHT. DODATKOWO, HIPOTETYCZNE TRADING NIE WCHODZI W RYZYKO FINANSOWE I NIE MA HIPOTETYCZNEGO REJESTRACJI HANDLOWEJ MOŻNA CAŁKOWICIE OCENIAĆ WPŁYW RYZYKA FINANSOWEGO W RZECZYWISTYM TRADINGIE. NA PRZYKŁAD, MOŻLIWOŚĆ ZAPRZESTANIA STRAT LUB SPADKU DO OKREŚLONEGO PROGRAMU HANDLOWEGO W OBRĘBIE TRAKTOWANIA STRAT JEST TO PUNKTY MATERIALNE, KTÓRE MOGĄ RÓWNIEŻ WPŁYNĄĆ NA RZECZYWISTE WYNIKI HANDLOWE. LICZNE INNE CZYNNIKI ZWIĄZANE Z OGÓLNYMI RYNKAMI LUB REALIZACJĄ JAKICHKOLWIEK SZCZEGÓLNYCH PROGRAMÓW HANDLOWYCH, KTÓRE NIE MOŻNA W PEŁNI ZAAKCEPTOWAĆ W PRZYPADKU PRZYGOTOWYWANIA WYNIKÓW EFEKTÓW HIPOTETYCZNYCH ORAZ WSZYSTKICH, KTÓRE MOGĄ MIEĆ NIEPOŻĄDANY WPŁYW NA RZECZ RZECZYWISTYCH WYNIKÓW HANDLOWYCH. Z wyjątkiem wyciągów z kont na żywo w Tradestation andor Gain Capital, wszystkie wyniki, wykresy i oświadczenia złożone na tej stronie oraz we wszystkich blogach wideo i e-mailach z biuletynami pochodzą z testu back-testing naszych algorytmów we wskazanych datach. Te wyniki nie pochodzą z rachunków bieżących handlujących naszymi algorytmami. Pochodzą z hipotetycznych kont, które mają ograniczenia (patrz ZASADA REGULACJI CFTC 4.14 poniżej i Hipotetyczne oświadczenie o odpowiedzialności powyżej). Rzeczywiste wyniki są różne, biorąc pod uwagę, że symulowane wyniki mogą zrekompensować wpływ niektórych czynników rynkowych na lub z góry. Ponadto, nasze algorytmy wykorzystują testowanie wsteczne do generowania list handlowych i raportów, które mają zaletę widzenia z tyłu. Podczas gdy testowane wyniki mogą mieć spektakularne zyski, po uwzględnieniu kosztów poślizgu, prowizji i opłat licencyjnych faktyczne zwroty będą się różnić. Maksymalne maksymalne wypłaty są mierzone w miesiącu zamknięcia do miesiąca zamknięcia. Ponadto opierają się one na danych z weryfikacji wstecznej (patrz ograniczenia dotyczące weryfikacji historycznej poniżej). Rzeczywiste zwroty mogą przekroczyć te poziomy w przypadku handlu na żywo. Reguła CFTC 4.41 - Hipotetyczne lub symulowane wyniki wydajności mają pewne ograniczenia. W przeciwieństwie do rzeczywistych wyników, symulowane wyniki nie odzwierciedlają faktycznego obrotu. Ponadto, ponieważ transakcje nie zostały zrealizowane, wyniki mogą w mniejszym lub większym stopniu skompensować wpływ ewentualnych czynników rynkowych, takich jak brak płynności. Symulowane programy handlowe w ogóle są również uzależnione od tego, czy zostały zaprojektowane z perspektywy czasu. Nie składa się żadnych oświadczeń, że jakikolwiek rachunek będzie lub może przynieść zysk lub straty podobne do przedstawionych. Wyciągi od naszych rzeczywistych klientów handlujące algorytmami (algos) obejmują poślizg i prowizję. Zamieszczone oświadczenia nie są w pełni kontrolowane ani weryfikowane i powinny być traktowane jako referencje klientów. Poszczególne wyniki różnią się. Są to prawdziwe wypowiedzi prawdziwych ludzi handlujących naszymi algorytmami na temat autopilota i, o ile nam wiadomo, NIE zawierają żadnych dyskrecjonalnych transakcji. Tradelists zamieszczone na tej stronie zawierają również poślizg i prowizję. Dotyczy to wyłącznie celów demonstracyjnych. AlgorithmicTrading nie powoduje kupowania, sprzedawania ani utrzymywania rekomendacji. Unikalne doświadczenia i przeszłe występy nie gwarantują przyszłych wyników. Powinieneś porozmawiać ze swoim CTA lub przedstawicielem finansowym, dilerem brokera lub analitykiem finansowym, aby upewnić się, że wykorzystywana przez ciebie strategia oprogramowania jest odpowiednia dla twojego profilu inwestycyjnego przed dokonaniem transakcji na żywym rachunku maklerskim. Wszystkie przedstawione tu rady i sugestie są przeznaczone wyłącznie do uruchamiania oprogramowania zautomatyzowanego w trybie symulacji. Handel futures nie jest dla wszystkich i niesie wysoki poziom ryzyka. AlgorithmicTrading, ani żadna z jego zasad, NIE jest zarejestrowana jako doradca inwestycyjny. Wszelkie porady są bezosobowe i nie są dostosowane do konkretnej osoby. Procent opublikowany na miesiąc opiera się na wynikach z weryfikacji historycznej (patrz ograniczenia dotyczące testowania wstecznego powyżej) przy użyciu odpowiedniego pakietu. Obejmuje to rozsądny poślizg i prowizję. NIE obejmuje to opłat, które pobieramy za licencjonowanie algorytmów, które różnią się w zależności od wielkości konta. Zapoznaj się z naszą umową licencyjną, aby uzyskać pełne ujawnienie ryzyka. 2018 AlgorithmicTrading Wszelkie prawa zastrzeżone. Polityka prywatności Jak zarabiać pieniądze w mikrosekundach Donald MacKenzie To, co się dzieje na giełdach, wydaje się zupełnie inne, gdy oglądamy je w różnych przedziałach czasowych. Przyjrzyj się całodniowym transakcjom, a uczestnicy rynku zazwyczaj mogą opowiedzieć prawdopodobną historię o tym, w jaki sposób pojawienie się wiadomości zmieniło postrzeganie przez handlowców perspektyw dla firmy lub całej gospodarki i popchnęło ceny akcji w górę lub w dół. Spójrz jednak na aktywność handlową w skali milisekund, a rzeczy wydają się zupełnie inne. Kiedy dwaj amerykańscy ekonomiści finansowi, Joel Hasbrouck i Gideon Saar, zrobili to kilka lat temu, odkryli dziwne okresowości i spazmy. Najbardziej uderzająca okresowość wiąże się z dużymi wartościami szczytowymi aktywności oddzielonymi przez prawie dokładnie 1000 milisekund: występują one po 10-30 milisekund po teście w każdej sekundzie. Natomiast skurcze wydają się być regulowane nie bezpośrednio przez zegar, ale przez zdarzenie: wykonanie zamówienia kupna lub sprzedaży, anulowanie zamówienia lub przybycie nowego zamówienia. Średni poziom aktywności w ciągu pierwszej milisekundy po takim zdarzeniu jest około 300 razy wyższy niż normalnie. Długie okresy są długie, to znaczy w skali mierzonej w milisekundach, w których niewiele lub nic się nie dzieje, przerywane skurczami tysięcy zamówień na akcje korporacyjne i anulowanie zamówień. Te skurcze zaczynają się nagle, trwają minutę lub dwie, a następnie kończą się równie gwałtownie. To niewiele ma wspólnego z działaniem człowieka. Nikt z nas nie może zareagować na zdarzenie w ciągu milisekundy: najszybszym osiągnięciem jest około 140 milisekund, a to tylko dla najprostszego bodźca, nagłego dźwięku. Okresowość i spazmy znalezione przez Hasbroucka i Saara są śladami epokowej zmiany. Jeszcze 20 lat temu sercem większości rynków finansowych była platforma handlowa, na której ludzie zajmowali się sobą twarzą w twarz. Otwarte obrzędy handlowe w Chicago Mercantile Exchange, na przykład, były często mlekiem setek pocących się, krzyczących, gestykulujących ciał. Obecnie sercem wielu rynków (przynajmniej w standardowych produktach, takich jak akcje) jest klimatyzowany magazyn pełen komputerów nadzorowanych przez tylko garstkę pracowników obsługi technicznej. Transakcje, które kiedyś były zawierane na parkietach, odbywają się teraz za pośrednictwem pasujących silników, systemów komputerowych, które przetwarzają kupno i sprzedaż zamówień i wykonują transakcję, jeśli znajdą zlecenie kupna i zgodne zamówienie sprzedaży. Pasujące silniki na nowojorskiej giełdzie, na przykład, nie mieszczą się w stuletniej siedzibie Broad Street z korynckimi kolumnami i rzeźbami, ale w gigantycznym nowym centrum danych o cegiełce o powierzchni 400 000 stóp kwadratowych w Mahwah, New Jersey , 30 mil od centrum Manhattanu. Nikt nie myśli, że robisz zdjęcia budynkom Broad Street uderzającym neoklasycznym fasadą, ale spróbuj sfotografować centrum danych Mahwah, a policja szybko się zainteresuje: jest sklasyfikowana jako część infrastruktury krytycznej Stanów Zjednoczonych. Ludzie mogą i nadal wysyłają zamówienia ze swoich komputerów do pasujących silników, ale stanowi to mniej niż połowę całego obrotu akcjami w USA. Reszta jest algorytmiczna: wynika z programów komputerowych handlujących akcjami. Niektóre z tych programów są wykorzystywane przez duże instytucje, takie jak fundusze inwestycyjne, fundusze emerytalne i firmy ubezpieczeniowe, lub przez brokerów działających w ich imieniu. Wadą bycia dużym jest to, że gdy próbujesz kupić lub sprzedać duży pakiet akcji, zlecenie zazwyczaj nie może być wykonane od razu (jeśli jego duże zamówienie, na przykład, zwykle przekracza liczbę zamówień sprzedaży w dopasowany silnik, który jest zbliżony do aktualnej ceny rynkowej), a jeśli handlowcy zauważą duże zlecenie, które zostało zrealizowane tylko częściowo, zmienią własne zamówienia i ich oferty cenowe w celu wykorzystania wiedzy. Rezultatem jest to, co uczestnicy rynku nazywają poślizgiem: ceny rosną, gdy próbujesz kupić, i spadają, gdy próbujesz sprzedać. Próbując ominąć ten problem, duże instytucje często używają algorytmów wykonawczych, które pobierają duże zamówienia, dzielą je na mniejsze segmenty i wybierają wielkość tych plasterków oraz czas, w którym wysyłają je na rynek w taki sposób. aby zminimalizować poślizg. Na przykład algorytmy udziału w wolumenie obliczają liczbę udziałów spółki kupionych i sprzedanych w danym okresie w poprzedniej minucie, powiedzmy, a następnie prześlij fragment ogólnej wielkości instytucji, której wielkość jest proporcjonalna do tej liczby, uzasadnienie jest takie, że będzie być mniej poślizgu, gdy rynki są zajęte, niż gdy są ciche. Najczęstszy algorytm wykonania, znany jako średnia ważona wolumenem lub algorytm VWAP (jej wyraźny veewap), wykonuje swoje cięcie w nieco inny sposób, wykorzystując dane statystyczne dotyczące wolumenów akcji, które są przedmiotem obrotu w równoważnych okresach dni. Czasy zegarowe znalezione przez Hasbroucka i Saara prawie na pewno wynikają ze sposobu, w jaki VWAP i inne algorytmy wykonawcze przerywają czas na interwały o stałej długości. Celem algorytmów realizacji jest uniknięcie utraty pieniędzy podczas handlu. Pozostałe główne klasy algorytmu są przeznaczone do zarabiania pieniędzy przez handel, a ich działanie powoduje skurcze wykryte przez Hasbroucka i Saara. Elektroniczne algorytmy rynkowe odzwierciedlają to, co twórcy rynku zawsze starali się robić stale po cenie, po której będą sprzedawać akcje spółek i niższą cenę, po której będą je kupować, w nadziei na wypracowanie spreadu pomiędzy tymi dwoma cenami, ale zmieniają ceny, ponieważ warunki rynkowe zmieniają się znacznie szybciej niż jakakolwiek istota ludzka. Ich działanie jest prawie na pewno głównym elementem powodzi zamówień i odwołań, które następują nawet niewielkie zmiany podaży i popytu. Algorytmy arbitrażu statystycznego poszukują przejściowych zakłóceń w modelach cenowych, z których można czerpać zyski. Na przykład cena udziałów w korporacjach często wydaje się wahać wokół względnie wolnej średniej. Duże zamówienie na zakup spowoduje krótkoterminowy wzrost ceny, a zlecenie sprzedaży doprowadzi do tymczasowego spadku. Niektóre algorytmy arbitrażu statystycznego po prostu obliczyć średnią ruchomą cenę, którą kupują, jeśli ceny są wyższe niż pewna kwota poniżej i sprzedają się, jeśli są wyższe od niego, a więc obstawiają ceny wracające do średniej. Bardziej skomplikowane algorytmy szukają zakłóceń w modelach cenowych obejmujących więcej niż jedną akcję firmy. Jeden przykład takiego wzoru, wyjaśniony przez dawny arbitraż statystyczny, dotyczył udziałów Southwest Airlines, Delta i ExxonMobil. Wzrost ceny ropy przyniesie korzyści udziałom Exxons i zaszkodzi Deltasowi, przy niewielkim wpływie na Southwests (ponieważ uczestnicy rynku wiedzieli, że w przeciwieństwie do Delta, Southwest zawarł transakcje zabezpieczające w celu zrównoważenia ekspozycji na zmiany cen ropy). W rezultacie w normalnych warunkach istniało w przybliżeniu równanie względne zmian cen akcji w trzech spółkach: Delta ExxonMobil Southwest Airlines. Jeśli to równanie ulegnie chwilowemu zerwaniu, arbitrzy statystyczni będą nurkować i betować (zwykle skutecznie) o samo przywracanie. Nikt na rynkach nie kwestionuje prawowitości elektronicznego rynku lub arbitrażu statystycznego. Znacznie bardziej kontrowersyjne są algorytmy, które skutecznie polują na inne algorytmy. Niektóre algorytmy, na przykład, mogą wykryć podpis elektroniczny dużego VWAP, procesu zwanego węchem algo. To może przynieść właścicielowi znaczne sumy: jeśli VWAP jest zaprogramowany na zakup konkretnych udziałów w korporacjach, program do wzywania algo kupi te akcje szybciej niż VWAP, a potem sprzedaje je z zyskiem. Algo-sniffing często sprawia, że ​​użytkownicy VWAP i innych algorytmów wykonawczych są wściekli: potępiają to jako niesprawiedliwe, a coraz więcej firm dodaje funkcje anty-gry do algorytmów wykonawczych, aby utrudnić ich wykrycie i wykorzystanie. Jednak nowojorski broker, z którym rozmawiałem w październiku ubiegłego roku, bronił algo-węszenia: nie patrzę na to tak jak na zło, nie sądzę, żeby facet, który próbuje ukryć nierównowagę między popytem a podażą, używając algorytmu wykonawczego, jest lepszy od człowieka bycie niż osoba próbująca odkryć prawdziwy popyt-podaż. Nie wiem, dlaczego ktoś, kto kieruje strategią węszenia, jest zły, że próbuje odkryć faceta, który ma milion akcji do sprzedania, a cena powinna następnie dostosować się do faktu, że jest tam milion akcji do kupienia. Bez względu na to, jaki pogląd przyjmie się na etykę, węszenie jest bezdyskusyjnie legalne. Bardziej wątpliwym w tym względzie jest zestaw strategii, które celowo starają się oszukać inne algorytmy. Przykładem jest warstwowanie lub podszywanie się. Najemnik może na przykład kupić pakiet akcji, a następnie wydać dużą liczbę zleceń kupna tych samych akcji po cenach zaledwie ułamkowych poniżej aktualnej ceny rynkowej. Inne algorytmy i handlarze ludźmi widziałyby wówczas o wiele więcej zamówień na zakup udziałów niż zamówień na ich sprzedaż i prawdopodobnie doszliby do wniosku, że ich cena wzrośnie. Mogą wtedy same kupić akcje, powodując wzrost ceny. Kiedy to zrobił, kupujący anulowałby zamówienia zakupu i sprzedał posiadane udziały z zyskiem. Bardzo trudno jest określić, jak wiele z tego typu rzeczy się dzieje, ale na pewno się dzieje. Na przykład w październiku 2008 r. Giełda londyńska nałożyła 35 000 kar na firmę (jej nazwa nie została ujawniona) za spoofing. Niektóre, ale nie wszystkie, zautomatyzowane strategie transakcyjne wymagają bardzo szybkiego handlu o wysokiej częstotliwości. Elektroniczny rynek to najlepszy przykład. Rozpiętość między ceną, po której program rynkowy kupi akcje, a ceną, po jakiej będzie je sprzedawał, wynosi obecnie zaledwie jeden cent, więc algorytmy rynkowe muszą zmienić notowania, które publikują bardzo szybko jako ceny i wzór zmiany zleceń. Algo-sniffer lub arbitraż statystyczny może mieć trochę więcej czasu: powiedziano mi na przykład, że programy arbitrażu statystycznego mogą utrzymywać pozycję nawet przez jeden dzień (aw niektórych przypadkach nawet dłużej) przed likwidacją. Jednak nawet w tych przypadkach szansa zniknie bardzo szybko, jeśli inny algorytm najpierw ją zauważy. Prędkości stale rosną. W danych Hasbroucka i Saarsa, które pochodzą z 2007 i 2008 r., Istotna jednostka czasu handlowego była wciąż milisekundą, ale teraz zaczyna się wydawać niemal bez pośpiechu: czas jest często mierzony w mikrosekundach (milionowych części sekundy). Na przykład giełda w Londynie twierdzi, że jej turkusowa platforma transakcyjna może teraz przetworzyć zamówienie w zaledwie 124 mikrosekundy. Niektórzy uczestnicy rynku mówią już o nanosekundach (miliardowych częściach sekundy), choć obecnie jest to bardziej marketingowy szum niż rzeczywistość technologiczna. Ponieważ zmieniły się terminy handlu, zmieniło się także znaczenie przestrzeni. Kilka lat temu powszechne było ogłaszanie końca geografii na rynkach finansowych, a z pewnością prawdą jest, że jeśli myśli się w kategoriach godzinowych lub nawet minutowych ruchów rynkowych, tak naprawdę nie ma znaczenia, czy przedsiębiorca ma siedzibę w Londynie, Nowym Jorku, Tokio, Singapurze lub So Paulo. Tak jednak nie jest w przypadku transakcji o wysokiej częstotliwości. Wyobraź sobie na przykład, że Twoje biuro znajduje się w Chicago, drugim co do wielkości centrum finansowym w USA i chcesz handlować na giełdzie w Nowym Jorku. Znajdujesz się około 800 mil od pasujących silników w Mahwah i wysyłając wiadomość, że odległość, wykorzystująca najszybszą światłowodową trasę między Chicago i New Jersey, o której wiem, trwa około 16 milisekund. To ogromne opóźnienie: równie dobrze możesz być na Księżycu. Udoskonalenia techniczne we wzmacniaczach potrzebne do zwiększenia siły sygnału oraz w innych aspektach transmisji światłowodowej zmniejszą nieco opóźnienie, co poprawi trasę (kable światłowodowe wciąż podążają za liniami kolejowymi, ponieważ łatwo je wynegocjować. , ale koleje zwykle nie kursują w linii prostej na długich dystansach, zamiast jechać przez centra ludności). W końcu jednak prędkość światła jest nie do pokonania. Jeśli Einstein ma rację, żadna wiadomość nie przejdzie z Chicago do Mahwah w czasie krótszym niż cztery milisekundy. Rozwiązaniem jest tzw. Kolokacja: umieszczanie systemów komputerowych, na których algorytmy działają obok pasujących silników w centrach danych, takich jak Mahwah. Kolokacja nie jest tanią pojedynczą szafą, na której można umieścić swój serwer, może kosztować 10 000 miesięcznie, a stała się ona dużym źródłem przychodów dla giełd i innych elektronicznych platform obrotu, ale jest absolutnie niezbędna dla handlu o wysokiej częstotliwości. Nawet dokładne miejsce przebywania twoich komputerów w centrach danych jest kwestią pewnej wrażliwości: słyszysz opowieści (prawdopodobnie apokryficzne) handlowców zyskujących wstęp do centrów i próbujących wiercić dziury w ścianach, tak aby trasa z ich serwera do odpowiedniego silnika była krótszy. Nowojorska Giełda Papierów Wartościowych dokłada wszelkich starań, aby żadne miejsce w zakładzie Mahwah nie było lepsze od innych pod względem szybkości dostępu do pasujących silników. Opowieści o niekontrolowanych komputerach są dobrze znanym motywem fikcyjnym, dlatego ważne jest podkreślenie, że nie jest wcale jasne, że handel automatyczny jest bardziej niebezpieczny niż handel ludźmi, który zastępuje. Jeśli niebezpieczeństwo wzrosłoby, to jednym ze sposobów, w jaki się ujawnił, jest większa zmienność cen akcji sprzedawanych algorytmicznie. Dowody na to nie są rozstrzygające, podobnie jak w przypadku porównania jest oczywiście trudne, a literatura akademicka dotycząca zautomatyzowanego handlu jest wciąż niewielka, ale dane, które mamy, sugerują, jeśli w ogóle, że zautomatyzowane transakcje zmniejszają zmienność. Na przykład algorytmy arbitrażu statystycznego, które kupują, gdy ceny spadają i sprzedają się po ich wzroście, zwykle mogą tłumić niestabilność. Większość badań sugeruje również, że zautomatyzowane transakcje powodują, że kupowanie i sprzedawanie akcji jest tańsze i zwykle łatwiejsze. Wynajmowanie przestrzeni dyskowej w centrum danych może być kosztowne, ale nie tak drogie, jak zatrudnienie dziesiątek dobrze opłacanych handlowców. Dwadzieścia lat temu różnica między ceną, jaką człowiek zajmujący się marketingiem ludzkim kupowałaby i sprzedawała, wynosiła czasami nawet 25 centów, a fakt, że obecnie jest to zaledwie 1 cent, oznacza znaczne oszczędności dla funduszy inwestycyjnych, funduszy emerytalnych i innych duże instytucje, prawie na pewno przewyższające zdecydowanie ich straty dla algo-snifferów. Przy ocenie na podstawie takich kryteriów, jak koszt transakcji, efekty automatyzacji są prawdopodobnie korzystne prawie przez cały czas. Tym, co musi być ważkie, są implikacje jednego dziwnego i niepokojącego epizodu, trwającego zaledwie 20 minut po południu 6 maja 2017 r., Zaczynając około godziny 2.40. Ogólne ceny akcji amerykańskich i kontraktów futures na indeks, które są stawkami na te ceny, spadły o około 6 procent w ciągu około 5 minut, co stanowi spadek niemal bezprecedensowej szybkości (typowe dla szerokich indeksów rynkowych do zmiany o maksimum od 1 do 2 procent w ciągu całego dnia). Ogólne ceny wróciły prawie tak szybko, ale gigantyczne wahania cen miały miejsce w przypadku niektórych akcji. Udział w globalnym doradztwie Accenture, na przykład, obracał się na poziomie około 40,50, ale spadł do jednego centa. Sothebys, który handlował na poziomie około 34, nagle skoczył do 99.9999,99. Rynek był już zdenerwowany tego dnia z powodu kryzysu zadłużenia w strefie euro (w szczególności tragicznej sytuacji Grecji), ale nie pojawiły się żadne nowe wiadomości w krytycznych 20 minutach, które mogłyby wyjaśnić ogromny nagły spadek i poprawę sytuacji, i nic nie zostało dowiedzione na temat Accenture wyjaśnił, że jego udziały straciły prawie całą swoją wartość. Sothebys cena 99.999,99 jest oczywiście gratisów. Co zdarzyło się między 2.40 a 3 po południu. Flash crash, jak się nazywa, był przede wszystkim wewnętrznym kryzysem rynków finansowych, a nie reakcją na zdarzenia zewnętrzne. Przez pięć miesięcy duże zespoły z Komisji Papierów Wartościowych i Giełd (SEC) oraz Commodity Futures Trading Commission (CFTC) badały szczegółowo, co poszło źle, przeszukując terabajty danych. Podczas gdy niektórzy uczestnicy rynku nie zgadzają się z konkretnymi aspektami analizy, które opublikowali we wrześniu ubiegłego roku, większość wydaje się, że jest ona zasadniczo poprawna. Spust był rzeczywiście algorytmem, ale nie jednym z wyrafinowanych ultraszybkich programów handlu o wysokiej częstotliwości. Był to prosty algorytm udziału w wolumenie, a podczas gdy oficjalne dochodzenie nie określa firmy, która go wdrożyła, uczestnicy rynku wydają się przekonani, że to byli inwestorzy zarządzający Kansas City Waddell amp Reed. Celem firmy było zabezpieczenie wartości dużej pozycji na rynku papierów wartościowych przed dalszymi spadkami, a stało się tak przez zaprogramowanie algorytmu sprzedaży 75 000 kontraktów indeksowych na przyszły okres. (Kontrakty te śledzą indeks giełdowy SampP 500, a każda umowa była równoważna z akcjami o łącznej wartości około 55 000. Sprzedawca kontraktów terminowych na indeksy zarabia, jeśli wskaźnik bazowy obniży zyski kupującego, jeśli wzrośnie.) Algorytm udziału w wolumenie obliczyła liczbę kontraktów terminowych na indeksy, które były przedmiotem obrotu w ciągu ostatniej minuty, sprzedała 9 procent tej wielkości, i utrzymywała się, dopóki nie sprzedano wszystkich 75 000 egzemplarzy. Całkowite zlecenie sprzedaży, o wartości około 4,1 miliarda, było niezwykle duże, choć nie bezprecedensowe: śledczy SECCFTC w ubiegłym roku dołożyli dwóch starań, aby sprzedać te same lub większe ilości kontraktów futures w ciągu jednego dnia. Ale tempo sprzedaży w dniu 6 maja było bardzo szybkie. Przy obu tych wcześniejszych okazjach rynek był w stanie wchłonąć sprzedaż bez awarii. W ciągu pierwszych kilku minut po uruchomieniu algorytmu partycjonowania objętościowego o godzinie 2.32 po południu. 6 maja wyglądało na to, że rynek będzie mógł to zrobić ponownie. Elektroniczne algorytmy rynkowe kupiły futures, które sprzedawał algorytm partycypacji, podobnie jak algorytmy arbitrażu. (Programy te wykorzystują rozbieżności między ceną kontraktów terminowych na indeks a ceną akcji bazowych Duże zlecenie sprzedaży na rynku kontraktów terminowych na indeksy często powoduje właśnie taką rozbieżność, z której można skorzystać, kupując kontrakty futures na indeks i sprzedając akcje bazowe. .) Handel algorytmiczny nadal znajdował się w strefie łagodnej, którą zajmuje większość czasu: producenci rynku elektronicznego i arbitrzy dostarczali płynności, jak to ujęli uczestnicy rynku, co umożliwiło algorytmowi partycypacji wolumetrycznej przeprowadzenie planowanej sprzedaży na dużą skalę. Jednak inwestorzy o wysokiej częstotliwości zwykle programują swoje algorytmy, tak aby były neutralne na rynku, innymi słowy, aby ocieplić swoje pozycje handlowe przed wahaniami na całym rynku. Od około 2,41 po południu. w związku z tym algorytmy te zaczęły sprzedawać kontrakty futures na indeksy, aby zrównoważyć zakupy, a rynek elektronicznych kontraktów terminowych na indeks wszedł w spazm typu zidentyfikowanego przez Hasbroucka i Saara. Jeden algorytm sprzedawałby kontrakty terminowe na inny algorytm, który z kolei próbowałby je sprzedać, zgodnie ze wzorem, który badacze SECCFTC nazywają handlem gorącym ziemniakiem. W 14-sekundowym okresie po 2,45 i 13 sekundach ponad 27 000 kontraktów terminowych zostało kupionych i sprzedanych przez algorytmy wysokiej częstotliwości, ale ich łączne zakupy netto wyniosły tylko około 200 umów. O 2.45 i 27 sekund cena kontraktów terminowych na indeksy spadła o ponad 5% z poziomu czwartego i pół minuty wcześniej. Rynek wszedł w potencjalnie katastrofalną samowystarczalną spiralę. Na szczęście elektroniczna platforma handlowa, na której te kontrakty futures na indeksy były kupowane i sprzedawane, system Chicago Mercantile Exchanges Globex został tak zaprogramowany, aby wykrywał właśnie taką spiralę. Jego funkcja logiki zatrzymania została zaprojektowana w celu przerwania wypadków z samoczynnym karmieniem oraz skoków cen w górę. Stop jest zleceniem uruchamianym automatycznie, gdy ceny osiągną ustalony poziom niesprzyjający. Kupujący futures na indeksy, na przykład, czasami będą próbowali zabezpieczyć się przed katastrofalnymi stratami poprzez składanie zleceń stop, które będą sprzedawać te kontrakty, jeśli ich ceny spadną poniżej określonego poziomu. Jednak sprzedaż ta może potencjalnie rozpocząć kaskadę, powodując dalsze spadki cen, które z kolei powodują dalsze zlecenia stop. Celem Funkcjonalności Stop Logic jest zatrzymanie tego procesu, dając handlowcom czas na ocenę tego, co się dzieje, wchodzenie i odbieranie okazji. Po 2,45 i 28 sekundach cena spadła po uruchomieniu funkcji Globexs Stop Logic i nałożyła pięciosekundową przerwę w handlu. Zadziałało. Alison Crosthwait z Instinet (jednego z najstarszych elektronicznych centrów handlowych) powiedziała czytelnikom internetowego forum dyskusyjnego prowadzonego przez grupę TABB, pięciosekundowa przerwa zapewniła uczestnikom rynku wystarczającą ilość czasu na rozważenie swoich pozycji i powrót na rynek, czy też nie. , w zależności od wyciągniętych wniosków Pozwoliło to uczestnikom rynku odzyskać zaufanie. Ich zakupy zatrzymały spiralę cen kontraktów terminowych na indeksy, kiedy handel wznowił się pięć sekund później. Ale kryzys jeszcze się nie skończył. Arbitraż indeksu i inne mechanizmy ściśle wiążą rynek kontraktów terminowych na bazowym rynku akcji, a także o 2.45 po południu. ten ostatni był w dużej mierze sparaliżowany. Systemy transakcyjne o wysokiej częstotliwości są często zaprogramowane tak, aby zaprzestały działania, gdy występują nadzwyczaj duże ruchy cenowe, a inne systemy są monitorowane przez ludzi, którzy w rzeczywistości mają duży czerwony przycisk zatrzymania na swoich ekranach. W Stanach Zjednoczonych zautomatyzowane systemy zatrzymały się, a czerwone przyciski zostały zepchnięte. Niektórzy uczestnicy rynku powiedzieli śledczym z SECCFTC, że boją się, że spadek cen oznacza pewną katastrofę, ale jakoś nie wiedzieli o tym. Inni wydają się po prostu martwić się, że wystąpił błąd techniczny, taki jak uszkodzenie przychodzących strumieni danych zawierających informacje o cenie. Zamówienia zostały anulowane na masową skalę i nie zostały opublikowane żadne zamienniki. W przypadku niektórych udziałów korporacyjnych rynek faktycznie przestał istnieć. Świat handlu ludźmi, który w dużej mierze zastąpił handel algorytmiczny, miał w sobie subtelny kompromis. Aby być animatorem na schodach Chicagos hałaśliwe hale handlowe lub w marmurowym głównym pomieszczeniu handlowym nowojorskiej giełdy, przyznano pewne przywileje. W przeciwieństwie do innych uczestników rynku, specjalista New York Stock Exchange (jak nazwano oficjalnych animatorów giełd) mógł zobaczyć księgę zleceń kupna i sprzedaży, które nie zostały jeszcze wykonane. W zamian za tę znaczącą przewagę, specjaliści byli zobowiązani do kontynuowania handlu, nawet w przypadku znacznej nierównowagi pomiędzy zamówieniami kupna i sprzedaży, wykorzystując własny kapitał do wypełnienia luki, cały czas dostosowując ceny, dopóki nie zniknie brak równowagi. Twórcy rynku zarówno w Chicago, jak i Nowym Jorku czasami przekraczali linię, oportunistycznie wykorzystując swoje uprzywilejowane pozycje. Jednakże, jak to socjolog Mitchel Abolafia udokumentował w Making Markets (1997), ogólnie taki oportunizm był trzymany w ryzach, nie tylko przez formalne zasady, ale przez obecność nieformalnych norm wśród ludzi, którzy spotykali się ze sobą twarzą w twarz, dzień po dniu, rok po roku. Te delikatne ekosystemy społeczne nie przetrwały przejścia na handel w pełni elektroniczny. Przywileje marketerów w dużej mierze zniknęły: na przykład, nie musisz być animatorem rynku, aby uzyskać szybki dostęp do książki New York Stock Exchanges, potrzebujesz jedynie zapłacić za to, co nazywa się dostępem do poziomu drugiego, i wynająć kilka stojaków w Mahwah aby zapewnić, że dane docierają z minimalnym opóźnieniem. Ich zobowiązania zostały zmniejszone proporcjonalnie, chociaż niektóre ślady wciąż utrzymują się: na przykład oficjalni animatorzy rynku nadal są zobowiązani do podania ceny, po której kupują, oraz ceny, po której będą sprzedawać akcje, w których robią rynek. Naciśnięcie czerwonego przycisku na oficjalnym systemie animatorów rynku nie wyeliminowało w pełni ofert zakupu i ofert sprzedaży, ale obniżyło oferty do najniższej możliwej ceny, która może zostać wprowadzona do elektronicznych systemów transakcyjnych (jeden cent oferty do maksymalnej możliwej ceny (99.99.99). Te krótkie kwotowania pozwalają animatorom rynku wypełniać ich formalne zobowiązania, a jednocześnie są tak beznadziejnie nieatrakcyjne, że w normalnych okolicznościach nikt nie chciałby nakłonić ich do stworzenia animatora rynku. W przypadku kilku zapasów odparowanie rynku następuje jednak o około 2.45 po południu. był tak kompletny, że zostały tylko cudzysłów. W związku z tym zlecenia rynkowe (zamówienia po prostu kupować lub sprzedawać po najlepszej dostępnej cenie) były realizowane w oparciu o kwotowania pośrednie, stąd cena Accentures za jeden cent i Sothebys za 99 99.99. Odzyskiwanie było stopniowe, ale w dużej mierze zakończone o 3 po południu. Wygląda na to, że pod wpływem cen kontraktów futures na Globexie ustabilizowało się, a następnie odbiło po pięciosekundowej przerwie. Handlowcy zaczęli dostrzegać to, co wydawało się wyjątkowe, chociaż później często byli zawiedzeni, gdy giełdy anulowały sprzedaż po centach i dokonały zakupów na 99.999,99, uzasadniając to tym, że były wyraźnie błędne. W rzeczywistości to, co się wydarzyło, w dużej mierze polegało na tym, że handel faktycznie przestał istnieć, więc sumy pieniędzy stracone (i wykonane) były tylko skromne, a szkody materialne ograniczone. Nie jest nawet prawdopodobne, że Waddell amp Reed, jeśli rzeczywiście był to algorytm ich udziału w wolumenie, który spowodował flash crash, stracił przytłaczające ilości. Algorytm po prostu przeszedł przez algorytmy zawirowań, w końcu nie wpadł w panikę i ostatecznie ukończył 75 000 sprzedaży o 2.51 po południu. Do tego czasu ceny kontraktów futures były już na dobrej drodze, ograniczając w ten sposób straty spowodowane przez algorytm sprzedaży na przejściowo bardzo niskim poziomie cen. Pomimo skromności poniesionych strat, wielu uczestników rynku i regulatorów uznało flash crash za bardzo denerwujący i sądzę, że mieli rację. To, co mnie najbardziej martwi w tym odcinku, nie jest czymś, co się wydarzyło, ani nawet czymś, co zostało powiedziane, ale czymś, co nie zostało powiedziane. Alison Crosthwaits opublikowała zaledwie pięć komentarzy od innych członków forum TABB i żadna nie zgodziła się z jej oceną, że pięć sekund to czas dla uczestników rynku na rozważenie ich pozycji. Z pewnością słusznie wskazała uruchomienie funkcji Stop Logic jako punktu zwrotnego, a stabilizacja cen kontraktów terminowych po pięciosekundowej pauzie pokazuje, że miała rację: pięć sekund to wystarczająco dużo czasu. Pamiętaj jednak, że mówiła o ludziach podejmujących decyzje, a nie o systemach komputerowych, które się rekalibrują: zwykle nie mówimy o komputerach, rozważając rzeczy i odzyskując zaufanie. Jest to sytuacja, która w terminologii socjologa organizacyjnego Charlesa Perrowa jest jednym z silnych powiązań: jest bardzo mało luzu, dawania lub buforu, a decyzje muszą być podejmowane w tym, co w jakiejkolwiek zwykłej ludzkiej skali, w bardzo ograniczonym okresie. czasu. Zajęło mi pięć sekund, aby wydmuchać nos. Wraz z rozwojem handlu elektronicznego rynek giełdowy (szczególnie w Stanach Zjednoczonych) stał się systemem i ma przynajmniej umiarkowaną złożoność. To prawda, że ​​nie ma nic strasznie skomplikowanego w handlu na jednej giełdzie. Programy kontrolujące Globex w rezultacie doskonale potrafiły wykryć niebezpieczny stan i odpowiednio wstrzymać handel. Podczas gdy Chicago Mercantile Exchange ma dominującą pozycję w obrocie instrumentami pochodnymi, takimi jak futures na indeks, tradycyjne giełdy, takie jak te w Nowym Jorku i Londynie, szybko tracą interesy na innych elektronicznych platformach obrotu. Obecnie istnieje około 50 takich miejsc, w których akcje amerykańskie są przedmiotem obrotu i nie działają w izolacji. Łączą je algorytmy wykorzystujące rozbieżności w cenach między nimi, a także zasady narzucone przez Komisję Papierów Wartościowych i Giełd, która od dziesięcioleci usiłuje scalić różnorodne giełdy USA w krajowy system rynkowy. SEC na przykład wymaga, aby brokerzy nie po prostu realizowali zamówienia swoich klientów w preferowanym miejscu, ale szukali najkorzystniejszych cen (krajowej najlepszej oferty i oferty, jak nazywa się te ceny). As Steve Wunsch, one of the pioneers of electronic exchanges, put it in another TABB forum discussion, US share trading is now so complex as a system that no one can predict what will happen when something new is added to it, no matter how much vetting is done. If Wunsch is correct, there is a risk that attempts to make the system safer by trying to find mechanisms that would prevent a repetition of last Mays events, for example may have unforeseen and unintended consequences. Systems that are both tightly coupled and highly complex, Perrow argues in Normal Accidents (1984), are inherently dangerous. Crudely put, high complexity in a system means that if something goes wrong it takes time to work out what has happened and to act appropriately. Tight coupling means that one doesnt have that time. Moreover, he suggests, a tightly coupled system needs centralised management, but a highly complex system cant be managed effectively in a centralised way because we simply dont understand it well enough therefore its organisation must be decentralised. Systems that combine tight coupling with high complexity are an organisational contradiction, Perrow argues: they are a kind of Pushmepullyou out of the Doctor Dolittle stories (a beast with heads at both ends that wanted to go in both directions at once). Perrows theory is just that, a theory. It has never been tested very systematically, and certainly never proved conclusively, but it points us in a necessary direction. When thinking about automated trading, its easy to focus too narrowly, either pointing complacently to its undoubted benefits or invoking a sometimes exaggerated fear of out of control computers. Instead, we have to think about financial systems as a whole, desperately hard though that kind of thinking may be. The credit system that failed so spectacularly in 2007-8 is slowly recovering, but governments have not dealt with the systemic flaws that led to the crisis, such as the combination of banks that are too big to be allowed to fail and shadow banks (institutions that perform bank-like functions but arent banks) that are regulated too weakly. Share trading is another such system: it is less tightly interconnected in Europe than in the United States, but it is drifting in that direction here as well. There has been no full-blown stock-market crisis since October 1987: last Mays events were not on that scale. But as yet we have done little to ensure that there wont be another. Donald MacKenzie wrote about the 1987 crash in the LRB of 4 August 2005. Donald MacKenzie is working on a book to be called Chains of Finance . about investment management and how it is shaped by the links among financial intermediaries. His co-authors are Diane-Laure Arjalis, Philip Grant, Iain Hardie and Ekaterina Svetlova. Contact us for rights and issues enquiries. More by Donald MacKenzie Related Articles Related Categories Other options