Автоматическая торговая система

Автоматическая торговая система (ATS ), подмножество алгоритмической торговли, использует компьютерную программу для создания заявок на покупку и продажу и автоматически отправляет заявки в рыночный центр или на биржу. Компьютерная программа автоматически генерирует заказы на основе заранее определенного набора правил с использованием торговой стратегии, которая основана на техническом анализе, расширенных статистических и математических вычислениях или данных из других электронных источников.

Автоматизированные торговые системы часто используются с электронной торговлей в автоматизированных рыночных центрах, включая сети электронной связи, «темные пулы ", и автоматические обмены. Автоматизированные торговые системы и электронные торговые платформы могут выполнять повторяющиеся задачи со скоростью на порядки большей, чем любой человеческий эквивалент. Традиционные средства контроля и защиты рисков, основанные на человеческом суждении, не подходят для автоматической торговли, и это вызвало такие проблемы, как 2010 Flash Crash. Новые средства контроля, такие как торговые ограничения или «автоматические выключатели», были введены на некоторых электронных рынках для работы с системами автоматической торговли.

• 1 Механизм
• 2 Преимущества автоматизированной торговли Система
• 3 Недостатки автоматизированной торговой системы
• 4 Стратегии
• 5 История
• 6 Приложения
• 7 Срыв рынка и манипуляции
  • 7.1 Примечательные примеры
• 8 См. Также
• 9 Ссылки

Автоматическая торговая система определяет, следует ли подавать ордер, на основе, например, текущей рыночной цены опциона и теоретических цен покупки и продажи. Теоретические цены покупки и продажи выводятся, среди прочего, из текущей рыночной цены ценной бумаги, лежащей в основе опциона. В справочной таблице хранится диапазон теоретических цен покупки и продажи для заданного диапазона текущей рыночной цены базовой ценной бумаги. Соответственно, когда цена базовой ценной бумаги изменяется, новая теоретическая цена может быть проиндексирована в справочной таблице, тем самым избегая вычислений, которые в противном случае замедлили бы принятие автоматических торговых решений. Автоматическая торговая система в режиме онлайн с распределенной обработкой использует структурированные сообщения для представления каждого этапа переговоров между маркет-мейкером (продавцом) и потенциальным покупателем или продавцом (запрашивающим).

• Минимизирует эмоции

Поскольку заказы обрабатываются автоматически после выполнения заранее установленных правил, эмоциональные ошибки сводятся к минимуму. Это также помогает трейдерам оставаться дисциплинированными, когда рынок очень волатилен.

• Возможность тестирования на исторических данных

Прежде чем фактически использовать автоматическую торговлю или базовый алгоритм, трейдеры могут оценить свои правила, используя старые данные. Это позволяет трейдерам свести к минимуму возможные ошибки и определить ожидаемую прибыль.

• Достигает согласованности

Поскольку заказы обрабатываются только тогда, когда соблюдаются заранее установленные правила, а трейдеры торгуют только по плану, это помогает трейдерам достичь согласованности.

• Повышенная скорость ввода ордеров

Поскольку компьютеры обрабатывают ордера, как только предварительно установленные правила выполняются, они достигают более высокой скорости ввода ордеров, что чрезвычайно выгодно на текущем рынке, где рыночные условия могут очень быстро меняться.

• Диверсифицирует торговлю

Автоматизированные торговые системы позволяют пользователям одновременно торговать на нескольких счетах, что позволяет им диверсифицировать свой портфель. Диверсификация портфеля позволяет пользователям минимизировать свои риски, распределяя риск по различным инструментам.

• Механические сбои

Несмотря на то, что базовый алгоритм способен хорошо работать в реальном времени рынка, сбой подключения к Интернету может привести к сбою.

• Мониторинг

Несмотря на то, что компьютер обрабатывает заказы, его все же необходимо контролировать, поскольку он подвержен технологическим сбоям, как показано выше.

• Чрезмерная оптимизация

Алгоритм, который очень хорошо работает при тестировании на истории, может в конечном итоге оказаться очень плохим на реальном рынке. Хорошая производительность при тестировании на истории может привести к чрезмерно оптимистичным ожиданиям трейдеров, что может привести к большим неудачам.

• Следование за трендом

«Наиболее распространенная стратегия, которая реализуется путем следования за трендом скользящих средних., прорывы каналов, движения ценовых уровней и соответствующие технические индикаторы ».

Например, для стратегии следования за трендом может использоваться следующая формула:

« Рассмотрим полное вероятностное пространство (Ω, F, P). Пусть $S\; r\; \{\backslash \; displaystyle\; S\_\; \{r\}\}$обозначает курс акций в момент времени $r\; \{\backslash \; displaystyle\; r\}$, удовлетворяющий уравнению

$d\; S\; р\; знак\; равно\; S\; р\; [\mu \; (\alpha \; р)\; dr\; +\; \sigma \; d\; В\; р],\; \{\backslash \; Displaystyle\; dS\_\; \{r\}\; =\; S\_\; \{r\}\; [\backslash \; mu\; (\backslash \; alpha\; \_\; \{r\})\; dr\; +\; \backslash \; sigma\; dB\_\; \{r\}],\; \}$$S\; t\; =\; X,\; \{\backslash \; displaystyle\; S\_\; \{t\}\; =\; X,\}$,

где $\alpha \; r\; \in \; \{1,\; 2\}\; \{\backslash \; displaystyle\; \backslash \; alpha\; \_\; \{\; r\}\; \backslash \; in\; \backslash \; \{1,2\; \backslash \}\}$- это двухуровневая цепь Маркова, $\mu \; (i)\; \equiv \; \mu \; i\; \{\backslash \; displaystyle\; \backslash \; mu\; (i)\; \backslash \; Equiv\; \backslash \; mu\; \_\; \{i\}\}$- ожидаемая доходность в режиме $я\; =\; 1,\; 2,\; \sigma >0\; \{\backslash \; displaystyle\; i\; =\; 1,2,\; \backslash \; sigma>0\}$- постоянная волатильность, $B\; r\; \{\backslash \; displaystyle\; B\_\; \{r\}\}$- стандартное броуновское движение, а $t\; \{\backslash \; displaystyle\; t\}$и $T\; \{\backslash \; displaystyle\; T\}$- начальное и конечное время, соответственно ".

• Средневзвешенная цена по объему

" Стратегия средневзвешенной цены по объему разбивает большой заказ и выпускает на рынок динамически определенные меньшие части заказа с использованием исторических профилей объема для конкретных акций "

Согласно Средневзвешенная цена на странице Википедии, VWAP рассчитывается по следующей формуле:

":$PVWAP\; =\; \sum \; j\; P\; j\; \cdot \; Q\; j\; \sum \; j\; Q\; j\; \{\backslash \; displaystyle\; P\; \_\; \{\backslash \; mathrm\; \{\; VWAP\}\}\; =\; \{\backslash \; frac\; \{\backslash \; sum\; \_\; \{j\}\; \{P\_\; \{j\}\; \backslash \; cdot\; Q\_\; \{j\}\}\}\; \{\backslash \; sum\; \_\; \{j\}\; \{Q\_\; \{j\}\}\}\}\; \backslash ,\}$

где:

$PVWAP\; \{\backslash \; displaystyle\; P\; \_\; \{\backslash \; mathrm\; \{VWAP\}\}\}$- средневзвешенная цена по объему;

$P\; j\; \{\backslash \; displaystyle\; P\_\; \{j\}\}$- цена сделки $j\; \{\backslash \; displaystyle\; j\}$;

$Q\; j\; \{\backslash \; displaystyle\; Q\_\; \{\; j\}\}$- количество сделок; $j\; \{\backslash \; displaystyle\; j\}$;

$j\; \{\backslash \; displaystyle\; j\}$- каждая отдельная сделка, которая имеет место в течение определенного периода времени., исключая перекрестные сделки и перекрестные сделки корзины ".

• Среднее восстановление (финансы)

Эта стратегия основана на идее, что стоимость / цены активов вернутся к своим средним ценам / значениям.

"Непрерывный временной ряд с возвратом к среднему значению может быть представлен стохастическим дифференциальным уравнением Орнштейна-Уленбека:

$dxt\; =\; \theta \; (\mu \; -\; xt)\; dt\; +\; \sigma \; d\; W\; t\; \{\backslash \; displaystyle\; dx\_\; \{t\}\; =\; \backslash \; theta\; (\backslash \; mu\; -x\_\; \{t\})\; dt\; +\; \backslash \; sigma\; dW\_\; \{t\}\}$

где $\theta \; \{\backslash \; displaystyle\; \backslash \; theta\}$- скорость возврата к среднему значению, $\mu \; \{\backslash \; displaystyle\; \backslash \; mu\}$- среднее значение процесса, $\sigma \; \{\backslash \; displaystyle\; \backslash \; sigma\}$- дисперсия процесса и $W\; t\; \{\backslash \; displaystyle\; W\_\; \{\; t\}\}$- это винеровский процесс или броуновское движение ».

Концепция автоматической торговой системы была впервые представлена ​​Ричардом Дончианом в 1949 году, когда он использовал набор правил для покупки и продажи средства. Затем, в 1980-х годах, концепция торговли на основе правил стала более популярной, когда известные трейдеры, такие как Джон Генри, начали использовать такие стратегии. В середине 1990-х некоторые модели были доступны для покупки. Кроме того, усовершенствования технологий повысили доступность для розничных инвесторов. Ранняя форма автоматизированной торговой системы, программное обеспечение, основанное на алгоритме, использовалась финансовыми менеджерами и брокерами. Подобные программы использовались для автоматического управления портфелями клиентов. Однако первая услуга для свободного рынка без какого-либо надзора была впервые запущена в 2008 году: Betterment от Джона Стейна. С тех пор эта система улучшалась по мере развития ИТ-индустрии. Теперь автоматизированная торговая система управляет огромными активами по всему миру. В 2014 году более 75 процентов акций, торгуемых на биржах США (включая Нью-Йоркскую фондовую биржу и NASDAQ ), были получены по заказам автоматизированной торговой системы.

• Как это работает

Автоматизированная торговая система может быть основана на предопределенном наборе правил, которые определяют, когда вводить ордер, когда выходить из позиции и сколько денег инвестировать в каждый торговый продукт. Торговые стратегии различаются тем, что, хотя некоторые из них предназначены для выбора рыночных вершин и оснований, другие следуют за трендом, а другие включают сложные стратегии, включая рандомизацию ордеров, чтобы сделать их менее заметными на рынке. ATS позволяют трейдеру намного быстрее выполнять ордера и легко управлять своим портфелем, автоматически генерируя защитные меры.

• Бэктестинг

Бэктестинг торговой системы включает в себя программистов, запускающих программу с использованием исторических данных рыночные данные, чтобы определить, может ли лежащий в основе алгоритм дать ожидаемые результаты. Программное обеспечение для тестирования на исторических данных позволяет разработчику торговых систем разрабатывать и тестировать свои торговые системы, используя исторические рыночные данные и оптимизируя результаты, полученные с использованием исторических данных. Хотя бэктестирование автоматических торговых систем не может точно определить будущие результаты, автоматическая торговая система может быть протестирована на исторических данных, чтобы увидеть, как система работала бы теоретически, если бы она была активна в прошлой рыночной среде.

• Форвардное тестирование

Форвардное тестирование алгоритма также может быть достигнуто с помощью моделирования торговли с рыночными данными в реальном времени, чтобы подтвердить эффективность торговой стратегии на текущем рынке. Его можно использовать для выявления проблем, присущих компьютерному коду.

• Живое тестирование

Живое тестирование - заключительный этап цикла разработки. На этом этапе живое выступление сравнивается с результатами, прошедшими бэктестирование, и результатами предварительного просмотра. Сравниваемые показатели включают процент прибыльности, коэффициент прибыли, максимальную просадку и среднюю прибыль на сделку. Целью автоматической торговой системы является достижение или превышение результатов бэктестирования с высоким рейтингом эффективности.

Автоматизированная торговля или высокочастотная торговля вызывает озабоченность регулирующих органов, поскольку способствует нестабильности рынка. Регулирующие органы США опубликовали релизы, в которых обсуждаются несколько типов мер контроля рисков, которые могут использоваться для ограничения масштабов таких сбоев, включая финансовый и нормативный контроль для предотвращения ввода ошибочных приказов в результате сбоя в работе компьютера или человеческой ошибки, нарушения различных нормативные требования и превышение лимита кредита или капитала.

Использование стратегий высокочастотной торговли (HFT) значительно выросло за последние несколько лет и является движущей силой значительной части активности на рынках США. Хотя многие HFT-стратегии являются законными, некоторые из них не используются и могут использоваться для манипулятивной торговли. Стратегия будет незаконной или даже незаконной, если она вызывает умышленное нарушение работы рынка или пытается им манипулировать. К таким стратегиям относятся «стратегии импульсного зажигания»: спуфинг и наслоение, когда участник рынка размещает недобросовестный ордер на одной стороне рынка (обычно, но не всегда, выше предложение или ниже ставки) в попытке заставить других участников рынка отреагировать на недобросовестное распоряжение и затем торговать другим приказом на другой стороне рынка. Их также называют хищническими / жестокими стратегиями. Учитывая масштаб потенциального воздействия, которое может иметь такая практика, надзор за алгоритмами злоупотреблений остается приоритетной задачей для регулирующих органов. Регулирующий орган финансовой отрасли (FINRA) напомнил компаниям, использующим стратегии HFT и другие торговые алгоритмы, об их обязанности проявлять бдительность при тестировании этих стратегий до и после запуска, чтобы гарантировать, что стратегии не приведут к злоупотреблениям. торговля.

FINRA также уделяет внимание включению проблемных HFT и алгоритмической деятельности через спонсируемых участников, которые инициируют свою деятельность из-за пределов США. В связи с этим FINRA напоминает фирмам об их обязательствах по наблюдению и контролю в соответствии с Правилом доступа к рынку и Уведомлением для членов 04-66 Комиссии по ценным бумагам и биржам, а также о потенциальных проблемах, связанных с обработкой таких счетов, как счета клиентов, борьбой с отмыванием денег и уровнями маржи. выделено в Уведомлении о соответствии нормам 10-18 и в Уведомлении о рисках национальных экзаменов Управления по надзору за соблюдением нормативных требований SEC от 29 сентября 2011 года.

FINRA проводит наблюдение для выявления межрыночных и межпродуктовых манипуляций ценой базового актива. долевые ценные бумаги. Такие манипуляции обычно выполняются с помощью недобросовестных торговых алгоритмов или стратегий, которые закрывают ранее существовавшие опционные позиции по выгодным ценам или создают новые опционные позиции по выгодным ценам.

В последние годы произошел ряд сбоев в алгоритмической торговле, которые привели к существенным сбоям на рынке. Это вызывает озабоченность по поводу способности фирм разрабатывать, внедрять и эффективно контролировать свои автоматизированные системы. FINRA заявила, что будет оценивать соответствие тестирования и контроля фирм, связанных с алгоритмической торговлей и другими стратегиями автоматической торговли, в свете США. Комиссия по ценным бумагам и биржам и надзорные обязанности фирм. Эта оценка может принимать форму экзаменов и целевых расследований. Фирмы должны будут решить, проводят ли они отдельные, независимые и надежные тесты алгоритмов и торговых систем перед внедрением. Кроме того, будет рассмотрено, проверяют ли юридические, комплаенс и операционный персонал фирмы дизайн и разработку алгоритмов и торговых систем на соответствие требованиям законодательства. FINRA будет проверять, активно ли компания отслеживает и проверяет алгоритмы и торговые системы после их внедрения в производственные системы и после их модификации, включая процедуры и средства контроля, используемые для выявления потенциальных торговых злоупотреблений, таких как мытье продаж, маркировка, наслоение и импульсное зажигание. стратегии. Наконец, фирмам необходимо будет описать свой подход к отключению или отключению переключателей в масштабе всей компании, а также процедуры реагирования на катастрофические сбои в работе системы.

Известные примеры

Примеры недавнего значительного рынка К сбоям относятся следующие:

• 6 мая 2010 года Промышленный индекс Доу-Джонса снизился примерно на 1000 пунктов (около 9 процентов) и компенсировал эти потери в течение нескольких минут. Это было второе по величине точечное колебание (1010,14 пункта) и самое крупное однодневное падение пункта (998,5 пункта) за всю историю индекса за всю историю индекса. Этот сбой на рынке стал известен как Flash Crash и привел к тому, что регулирующие органы США выпустили новые правила для контроля доступа к рынку, достигаемого посредством автоматической торговли.
• 1 августа 2012 года с 9:30 до 10:00 утра по восточному времени, Knight Capital Group потеряла в четыре раза чистую прибыль за 2011 год. Генеральный директор Knight Томас Джойс заявил на следующий день после сбоя рынка, что у фирмы «все руки наготове», чтобы исправить ошибку в одном из торговых алгоритмов Knight, который отправлял на биржи ошибочные ордера почти на 150 различных акций. Объемы торгов выросли по такому количеству выпусков, что SPDR SP 500 ETF (СИМВОЛ: SPY), который, как правило, является наиболее торгуемой ценой в США, стал По словам Эрика Хансейдера, генерального директора службы рыночных данных Nanex, 52-е место по объему торгов в этот день. Акции Knight упали на 62% из-за торговой ошибки, и Knight Capital почти рухнул. В конечном итоге компания Knight достигла соглашения о слиянии с Getco, чикагской фирмой высокоскоростной торговли.

• Высокочастотная торговля
• Алгоритмическая торговля
• Программное обеспечение для дневной торговли
• Программное обеспечение для технического анализа
• Систематическая торговля
• Обзор финансов § Количественное инвестирование