Algoritmično trgovanje (ali "algo" trgovanje) se nanaša na uporabo računalniških algoritmov (v bistvu nabor pravil ali navodil, s katerimi lahko računalnik opravi določeno nalogo) za trgovanje z velikimi bloki zalog ali drugimi finančnimi sredstvi, hkrati pa čim bolj zmanjša tržni vpliv takih obrti. Algoritmično trgovanje vključuje dajanje poslov na podlagi določenih meril in razdelitev teh poslov na manjše sklope, tako da na ceno zalog ali sredstva ne vpliva bistveno.
Prednosti algoritmičnega trgovanja so očitne: zagotavlja "najboljšo izvedbo" poslov, saj zmanjšuje človeški element in se lahko uporablja za trgovanje z več trgi in sredstvi veliko bolj učinkovito, kot bi si trgovec z mesom in kostmi lahko upal. (Za več si preberite: Osnove algoritmičnega trgovanja: pojmi in primeri ).
Kaj je algoritmično trgovanje z visoko frekvenco?
Visokofrekvenčno trgovanje (HFT) popolnoma sprejema algoritmično trgovanje na drugo raven - pomislite na to kot na algo trgovanje s steroidi. Kot pomeni izraz, visokofrekvenčno trgovanje vključuje oddajo tisoč naročil z neverjetno velikimi hitrostmi. Cilj je ustvariti majhen dobiček od vsake trgovine, pogosto z izkoriščanjem neskladnosti cen za isto zalogo ali sredstvo na različnih trgih. HFT je diametralno nasproten tradicionalnim dolgoročnim vlaganjem v odkup, saj se arbitražne in tržne dejavnosti, ki so HFT-jeva kruhka in maslo, ponavadi odvijajo v zelo majhnem časovnem okviru, preden izginejo razlike v cenah ali neusklajenosti.
Algoritmično trgovanje in HFT sta zaradi konvergence več dejavnikov postala sestavni del finančnih trgov. Mednje sodijo vse večja vloga tehnologije na današnjih trgih, vse večja zapletenost finančnih instrumentov in proizvodov ter neprekinjena prizadevanja za večjo učinkovitost pri izvajanju trgovine in nižje transakcijske stroške. Čeprav sta algoritemsko trgovanje in HFT zagotovo izboljšala likvidnost trga in doslednost oblikovanja cen premoženja, tudi njihova vse večja uporaba povzroča določena tveganja, ki jih ni mogoče prezreti, kot je razvidno spodaj.
Največje tveganje: povečanje sistemskega tveganja
Eno največjih tveganj algoritmičnega HFT je tveganje, ki ga predstavlja finančni sistem. Poročilo Tehničnega odbora Mednarodne organizacije za vrednostne papirje (IOSCO) iz julija 2011 je ugotovilo, da zaradi močnih medsebojnih povezav med finančnimi trgi, na primer v ZDA, algoritmi, ki delujejo na trgih, lahko hitro prenašajo šoke z enega trga na drugega, s čimer se poveča sistemsko tveganje. Poročilo je kot primer tega tveganja nakazalo Flash Crash iz maja 2010.
Flash Crash se nanaša na 5% -6% padec in skok v glavnih indeksih ameriškega lastniškega kapitala v razponu nekaj minut popoldne 6. maja 2010. Dow Jones je čez dan padel za skoraj 1.000 točk, kar je v tem času čas je bil največji padec rekordnih točk. Kot ugotavlja poročilo IOSCO, so se številne zaloge in borzni skladi (ETF-ji) ta dan lotili, in sicer za 5% do 15%, preden so povrnili večino izgub. Več kot 20.000 poslov s 300 vrednostnimi papirji je bilo opravljenih po cenah kar 60% od njihove vrednosti le nekaj trenutkov prej, pri čemer so bili nekateri posli sklenjeni po nesmiselnih cenah, od nizke cene kot do 100.000 dolarjev. Ta nenavadno napačna trgovalna akcija je vlagala vlagatelje, zlasti zato, ker se je zgodila nekaj več kot leto dni po tem, ko so se trgi v več kot šestih desetletjih ponovno upustili od največjih upadov.
Ali je "Spoofing" prispeval k Flash Crashu?
Kaj je povzročilo to bizarno vedenje? V skupnem poročilu, objavljenem septembra 2010, sta SEC in trgovalna komisija za blagovne termine prevzela krivdo za posamezno programsko trgovino v višini 4, 1 milijarde dolarjev s strani trgovca v družbi vzajemnih skladov s sedežem v Kansasu. Toda aprila 2015 so ameriške oblasti obremenile londonskega trgovca Navinder Singh Sarao za tržne manipulacije, ki so prispevale k sesutju. Obtožbe so privedle do aretacije Saraa in morebitne izročitve ZDA
Sarao je domnevno uporabil taktiko, imenovano "prevara", ki vključuje umeščanje velikih količin ponarejenih naročil v sredstvo ali izvedeni finančni instrument (Sarao je na dan Flash Crash uporabil pogodbo E-mini S&P 500), ki se prekličejo, preden jih napolnijo. Ko se v knjigi naročil prikažejo tako obsežna lažna naročila, dajejo drugim trgovcem vtis, da je večje nakupno ali prodajno zanimanje, kot je v resnici, kar bi lahko vplivalo na njihove lastne trgovinske odločitve.
Spoofer lahko na primer ponudi prodajo večjega števila delnic ABC po ceni, ki je nekoliko oddaljena od trenutne cene. Ko drugi prodajalci skočijo na akcijo in cena pade, nižji mojster hitro prekliče naročila za prodajo v ABC in kupi zaloge. Potem se spufer odda v veliko število naročil za povečanje cene ABC. Ko se to zgodi, žalufer proda svoje imetje ABC, vloži že dober dobiček in prekliče lažne nakupne naloge. Izperite in ponovite.
Številni opazovalci trga so bili skeptični glede trditve, da bi lahko trgovec z enim samim rokom povzročil zrušitev, ki je v nekaj minutah zbrisala blizu trilijona dolarjev tržne vrednosti za ameriške zaloge. Toda ali je Saraovo dejanje dejansko povzročilo Flash Crash, je tema še en dan. Medtem obstaja nekaj utemeljenih razlogov, zakaj algoritemski HFT poveča sistemska tveganja.
Zakaj Algoritmični HFT povečuje sistemsko tveganje?
Algoritmična HFT povečuje sistemsko tveganje iz več razlogov.
- Povečanje volatilnosti: Prvič, ker je na današnjih trgih veliko algoritmične HFT aktivnosti, je poskus večine konkurence vgrajena lastnost večine algoritmov. Algoritmi lahko takoj reagirajo na tržne pogoje. Kot rezultat tega lahko algoritmi med burnimi trgi močno razširijo ponudbe med ponudbami (da ne bi bili prisiljeni zavzemati trgovalnih pozicij) ali začasno ustavijo trgovanje, kar zmanjša likvidnost in poslabša nestanovitnost. Učinki Ripple: Glede na naraščajočo stopnjo vključenosti med trgi in razredi premoženja v svetovnem gospodarstvu, se zlom na glavnem trgu ali razredu premoženja v verižni reakciji pogosto spopade na druge trge in razrede sredstev. Zlom ameriškega stanovanjskega trga je na primer povzročil svetovno recesijo in dolžniško krizo, ker so velike finančne vloge v ameriških podrejenih papirjih imele ne samo ameriške banke, temveč tudi evropske in druge finančne institucije. Drug primer takih nihajnih učinkov je škodljiv vpliv kitajskih delniških tržnic in padca cen surove nafte na svetovne lastniške delnice od avgusta 2015 do januarja 2016. Negotovost: Algoritmični HFT pomembno prispeva k pretirani nestanovitnosti trga, kar lahko kratkoročno spodbudi negotovost vlagateljev in dolgoročno vpliva na zaupanje potrošnikov. Ko trg nenadoma propade, se vlagatelji sprašujejo o razlogih za tako dramatično potezo. Med praznino novic, ki pogosto obstaja v takšnih časih, bodo veliki trgovci (vključno s podjetji HFT) zmanjšali svoje trgovalne pozicije, da bi zmanjšali tveganje za nazaj, s čimer bodo na trge še bolj pritiskali. Ko se trgi gibljejo nižje, se aktivira več zaustavitev in ta negativna povratna zanka ustvarja spiralo navzdol. Če se medvedji trg razvije zaradi takšne dejavnosti, bo zaupanje potrošnikov pretreslo erozija bogastva na borzi in recesijski signali, ki izhajajo iz velikega zloma trga.
Druga tveganja algoritmične HFT
- Napačni algoritmi: Osupljiva hitrost, s katero se odvija večina algoritmičnih trgovanj s HFT, pomeni, da lahko en napak ali napačen algoritem v zelo kratkem času poveča milijonske izgube. Zloglasni primer škode, ki jo lahko povzroči zmotni algoritem, je družba Knight Capital, tržnega proizvajalca, ki je 1. avgusta 2012 v 45-minutnem obdobju izgubil 440 milijonov dolarjev. Novi algoritem trgovanja v Knightu je na milijone neustreznih poslov približno 150 zalog, jih kupite po višji "ask" ceni in jih takoj prodajate po nižji "ponudbeni" ceni. (Upoštevajte, da tržni proizvajalci kupujejo zaloge od vlagateljev po izklicni ceni in jim prodajo po ponudbeni ceni, pri čemer je bil pribitek njihov trgovalni dobiček. Več: preberite: Osnove širjenja ponudb ). Na žalost je hiper učinkovitost algoritmičnega HFT - kjer algoritmi nenehno spremljajo trge samo za tovrstno neskladje v ceni - pomenila, da so se nasprotni trgovci preklopili in izkoristili Vitezovo dilemo, medtem ko so Knightovi zaposleni odkrito poskušali izolirati izvor težave. Knight jih je že takrat stisnil blizu bankrota, kar je privedlo do tega, da je Getco LLC dokončno pridobil. Ogromne izgube vlagateljev: Nihanje nestanovitnosti, ki jih je algoritem HFT poslabšal, lahko vlagatelje obremeni z velikimi izgubami. Mnogi vlagatelji rutinsko oddajo naročila za zaustavitev izgube na svojih zalogah na ravneh, ki so 5% oddaljene od trenutnih trgovinskih cen. Če bi se trgi razšli brez očitnega razloga (ali celo iz zelo dobrega razloga), bi se te zaustavitve sprožile. Če bi dodali žalitev za škodo, če bi se delnice pozneje okrepile, bi vlagatelji nepotrebno utrpeli izgube pri trgovanju in izgubili svoje deleže. Medtem ko so bile nekatere menjave razveljavljene ali preklicane med nenavadnimi sunki tržne nestanovitnosti, kot sta Flash Crash in Knight fiasco, večina poslov ni bila. Na primer, večina od skoraj dveh milijard delnic, s katerimi se je trgovalo med Flash Crashom, je bila po cenah v 10% od njihovega zaključka 14:40 (čas, ko se je Flash Crash začel 6. maja 2010), in ti posli so stali. Le približno 20.000 poslov, ki so vključile 5, 5 milijona delnic, ki so bile izvedene po cenah, ki so bile od cene do 40:40 oddaljene več kot 60%, so bile pozneje preklicane. Torej bi vlagatelj z naložbenim portfeljem ameriških modrih žetonov v vrednosti 500.000 USD, ki je imel 5% stop-izgube na svojih pozicijah med Flash Crashom, najverjetneje znašal 25.000 USD. 1. avgusta 2012 je NYSE preklicala trgovanje v šestih zalogah, ki so se zgodile, ko je algoritem Knight izvajal amok, ker so bile izvedene po cenah 30% nad ali pod začetno ceno tega dne. Pravilo NYSE "Jasno napačna izvedba" navaja številčne smernice za pregled takšnih poslov. (Glej: Omejitve trgovanja s programi ). Izguba zaupanja v integriteto trga: Vlagatelji trgujejo na finančnih trgih, ker imajo popolno vero in zaupanje v svojo integriteto. Toda ponavljajoče se epizode nenavadne nestanovitnosti trga, kot je Flash Crash, bi lahko to zaupanje pretresle in nekatere konzervativne vlagatelje pripeljale do tega, da so trge povsem opustile. Maja 2012 je imel Facebookov IPO številne težave s tehnologijo in je prepozno potrdil, medtem ko je Nasdaq 22. avgusta 2013 za tri ure prenehal trgovati zaradi težave s svojo programsko opremo. Aprila 2014 je bilo treba zaradi okvare računalnika na dveh ameriških borzah opcij IntercontinentalExchange Group preklicati skoraj 20.000 napačnih poslov. Druga velika eksplozija, kot je Flash Crash, bi lahko močno pretresla zaupanje vlagateljev v integriteto trgov.
Ukrepi za boj proti tveganjem TFT
Z Flash Crash and Knight Trading "Knightmare", ki poudarja tveganja algoritmičnega HFT, borze in regulatorji izvajajo zaščitne ukrepe. Skupina Nasdaq OMX je leta 2014 za svoje družbe članice uvedla "ubiralno stikalo", ki bi prekinilo trgovanje, ko se bo kršila vnaprej določena raven izpostavljenosti tveganju. Medtem ko številna podjetja HFT že imajo stikala "kill", ki lahko v določenih okoliščinah ustavijo vse trgovinske aktivnosti, stikalo Nasdaq zagotavlja dodatno raven varnosti za boj proti algoritmom lopov.
Odklopniki so bili uvedeni po "črnem ponedeljku" oktobra 1987 in se uporabljajo za dušenje tržne panike, ko pride do velike razprodaje. SEC je leta 2012 odobril spremenjena pravila, ki omogočajo udarnim odklopnikom, če indeks S&P 500 pade za 7% (od zapiralnega nivoja za prejšnji dan) pred 15:25 EST, kar bi za 15 minut ustavilo trgovanje na trgu. 13-odstotni padec pred 15:25 bo povzročil nadaljnje 15-minutno zaustavitev celotnega trga, 20-odstotni potop pa bi borzo zaprl za preostali dan.
Novembra 2014 je Komisija za trgovanje z blagovnimi Futuresami predlagala predpise za podjetja, ki uporabljajo algoritmično trgovanje z izvedenimi finančnimi instrumenti. Ti predpisi bi od takšnih podjetij zahtevali nadzor pred trgovanjem pred tveganji, medtem ko bi kontroverzna določba zahtevala, da na zahtevo dajo na voljo izvorno kodo svojih programov vladi.
Spodnja črta
Algoritmični HFT ima več tveganj, od katerih je največji potencial za povečanje sistemskega tveganja. Njegova nagnjenost k povečanju nestanovitnosti trga lahko preseže druge trge in spodbudi negotovost vlagateljev. Ponavljajoči se boji nenavadne nestanovitnosti trga bi lahko izkrivili zaupanje mnogih vlagateljev v integriteto trga.
