На современном фондовом рынке бал правят не «олдскульные» трейдеры, вроде знаменитого Гордона Гекко. Теперь биржи находятся под властью математических гениев, которые используют суперкомпьютеры для получения прибыли. Таких людей называют квантами.
Журналисты The Telegraph разбирались в том, несут они добро или зло для финансового рынка. Мы представляем вашему вниманию основные мысли этого материала.Читать полностью »
Несколько лет назад один лондонский хедж-фонд запустил новый проект так называемого «фонд Twitter». Специальная компьютерная система читала 100 млн твитов в неделю и определяла на их основе ситуацию с текущими экономическими трендами.
Если общая тональность сообщения была положительной, фонд покупал акции, а если негативной — то вероятность падения фондового рынка повышалась и следовало задуматься о продаже акций.
Затея оказалось ужасной — фонд прогрел за два года. Однако, возможно, сама идея была не так уж и плоха — весной 2015 года один их трейдеров сумел всего за 28 минут заработать больше $2,4 млн, используя сервис микроблогов, как источник новостей.Читать полностью »
Ранее в нашем блоге мы публиковали первую часть исследования социологии финансовых алгоритмов, выполненного профессором Высшей школы социальных наук Эдинбурга Дональда МакКензи. Сегодня мы представляем вашему вниманию продолжение этой интересной работы — во второй части речь идет о разных типах HFT-заявок, дарк-пулах и связанных экологиях финансовых рынков.Читать полностью »
В наше время на ситуацию, складывающуюся на фондовых рынках, все большее влияние оказывают технологии и специальные торговые алгоритмы. С ростом автоматизации меняются и социальные отношение между участниками торгов.
Анализу темы социологии финансовых алгоритмов посвящено исследование профессора Высшей школы социальных наук Эдинбурга Дональда МакКензи. Мы представляем вам самые интересные мысли этой работы — в первой части речь идет о предпосылках возникновения HFT-трейдинга и классификации схем его применения.
Примечание: Представленный ниже материал относится к категории «масштабного предпраздничного чтения» — это необходимо учитывать, выделяя время на его изучение.Читать полностью »
Издание The Atlantic опубликовало материал, в котором рассказало о роли высокочастотных трейдеров, которые активно работают на биржах во всем мире. В чем плюсы от их деятельности, и как она может вредить рынкам — читайте в нашем адаптированном переводе этой истории.
Как в своем материале верно отмечает американский финансист Джастин Фокс (Justin Fox) — на протяжении всей истории торговли акциями, всегда существовали некие посредники, получавшие свою комиссию. В наши дни благодаря росту рынков и развитию технологий эта комиссия стала меньше, но она все еще существует. Эти деньги получают посредники, которые гарантируют, что для каждого покупателя найдется продавец и наоборот.
Но сегодня появился и другой тип посредников. Они не работают на биржах или в банках. Они работают в хеджевых фондах и занимаются торговлей на умопомрачительных скоростях. Эти высокочастотные трейдеры (HFT) используют компьютерные алгоритмы — т.н. роботов — для осуществления, к примеру, арбитражных сделок, которые позволяют зарабатывать на разнице цен связанных финансовых инструментов на разных биржевых площадках, которые могут возникать в течение бесконечно малых промежутков времени.Читать полностью »
Высокочастотные трейдеры могут следовать различным стратегиям — активным, пассивным или смешанным.
Пассивные трейдеры стараются заработать одновременно на спреде цен покупки и продажи ценной бумаги и на rebates от торговых площадок за привлечение на них ликвидности. Посредством своего автоматизированного оборудования, технологий, предоставляемых торговыми площадками, и статистических моделей эти брокеры могут одновременно обрабатывать заявки на множество ценных бумаг. Эту стратегию обычно называют автоматическим привлечением ликвидности (оригинальное название Electronic Liquidity Provision или ELP), или рибейт-арбитражем (“rebate arbitrage”).
Читать полностью »
Снижение объема фондовых рынков может до определенной степени быть связано с тем, что высокочастотный трейдинг отпугивает инвесторов от вложений в ценные бумаги, что особенно заметно после события 6 мая 2010 года, получившего название Flash Crash, когда принятое компьютерами решение о продаже большого количества фьючерсов вызвало массовый обвал цен на рынке. Промышленный индекс Dow Jones упал на 600 пунктов примерно за 5 минут. Когда произошел скачок цен, большинство высокочастотных трейдеров, работавших на рынке в тот день, обогатились. А тех, чьи машины в тот день не работали, обвинили в пособничестве обвалу и недообеспечении ликвидности, поскольку падение ускорилось из-за того, что сравнительно немногие высокоскоростные трейдеры были готовы купить акции, снижение цен на которые все нарастало под давлением тех, кто хотел их продать.Читать полностью »
.jpg "Поражение роботов: взлеты и падения высокочастотного трейдинга (Часть 1)")
Компания Stamen из Сан-Франциско объединилась с Nasdaq для визуализации бешеного ритма автоматизированных торгов. Рисунок иллюстрирует запросы на покупку и продажу, отправленные алгоритмами в течение всего лишь одной минуты (на иллюстрации изображены торги от 8 марта 2011г.)
Стив Свенсон (Steve Swanson) был типичным 21-летним компьютерным гиком с очень нетипичной работой. Дело было летом 1989 года, и он только что получил степень математика в Колледже Чарльстона. В одежде его привлекали футболки и шлепанцы, а на телевидении – сериал Звездный Путь. Большую часть времени он проводил в гараже Джима Хоукса (Jim Hawkes), преподавателя статистики из колледжа, в котором учился Стив. Там он программировал алгоритмы для того, что в последствии станет первой в мире компанией, ведущей высокочастотную торговлю, и получит название Automated Trading Desk. Хоукса преследовала навязчивая идея о том, что можно получать прибыль на фондовых рынках, используя формулы для предсказания поведения цен, выведенные его другом, Дэвидом Уиткомбом (David Whitcomb), преподававшим экономику в Ратгерском Университете. Задачей Свенсона было превратить формулы Уиткомба в машинный код. Читать полностью »
Один из побочных эффектов роста популярности алгоритмического трейдинга – взрывной рост рынка финансовых данных. Один из наиболее ценных типов информации – исторические данные; квантам требуются терабайты такой информации для тестирования своих трейдинговых моделей. Даже свободно распространяемую информацию, такую, как отчеты корпораций о прибылях и убытках и госстатистику можно продать, если преобразовать информацию в формат, удобный для считывания алгоритмом. Читать полностью »
Два крупнейших трейдинговых центра Америки, Нью-Йорк и Чикаго находятся на расстоянии 720 миль друг от друга – расстояние, преодолеваемое за 3,9 миллисекунд, если двигаться, как фотон – со скоростью света. Однако различия в современных технологиях передачи данных или в том, сколько времени занимает прохождение этого пути, для высокочастотных торгов представляет разницу, измеряемую в миллионах долларов (Кэти М. Палмер).Читать полностью »
.jpg "Поражение роботов: взлеты и падения высокочастотного трейдинга (Часть 2)")