Как работает Алготрейдинг на биржах – суть, виды и примеры

Алготрейдинг в том виде, в котором он известен сегодня, зародился в 80-х годах прошлого столетия. В те времена такой вид торговли был невозможен для рядовых трейдеров и применялся только институциональными инвесторами, которые могли себе позволить большие вычислительные мощности и обладали внушительными интеллектуальными ресурсами. Сегодня автоматизированная торговля доступна любому обладателю простого персонального компьютера.

Что такое алгоритмическая торговля

Существует два основных определения, дающих понятие о том, что такое алготрейдинг.

1. Алгоритмическая торговля (Algorithmic trading) – это способ исполнения очень крупной рыночной заявки путем ее разбивки на некоторое количество более мелких подзаявок. Для этого используется набор инструкций, включающих алгоритмы дробления, ценовые характеристики и другие параметры, определяющие условия отправки заявок на исполнение. Автоматизация этого процесса не ставит своей целью получение прибыли, но позволяет снизить стоимость исполнения большой заявки и уменьшить вероятность ее неисполнения. Также при этом снижается влияние крупных сделок на рынки. Среди популярных алгоритмов – Target Close, Percentage of Volume, VWAP, Shortfall, Pegged, TWAP, Implementation.
2. В настоящее время чаще подразумевается, что алготрейдинг – это четко формализованный механизм открытия и закрытия сделок, применяющий заданный трейдером алгоритм с использованием механических торговых систем МТС и автоматических торговых систем – АТС. Разница между ними в том, что в случае МТС, трейдер может выполнять часть действий самостоятельно, контролируя все действия, при этом, алгоритмы работы у МТС и АТС могут быть одинаковыми.

Алгоритмическая торговля простыми словами – это автоматизация рутинных действий трейдера, которая позволяет сократить время анализа биржевой информации, расчета математических моделей, совершения сделок. Кроме того, АТС избавляют рыночные операции от человеческого фактора, проявляемого в виде эмоций, домыслов или «трейдерской интуиции», которые нередко сводят к нулю всю прибыльность даже самой лучшей стратегии.

Началом алготрейдинга считается момент создания первой автоматизированной системы биржевой торговли NASDAQ (National Association of Securities Dealers Automated Quotation) в 1971 г. А первые негативные последствия были зафиксированы в октябре 1987 г., когда программный трейдинг обвалил фондовый рынок США.

Суть алгоритмической торговли

Алготрейдеры в своей работе применяют существующую вероятность движения котировок в нужном диапазоне. Для расчетов используются исторические данные выбранного актива либо набор из нескольких инструментов.

Так как рынок изменчив, разработчики постоянно заняты поиском повторяющихся моделей и расчетом вероятности их появления в будущем. Поэтому с технической точки зрения алготрейдинг сводится к выявлению алгоритмов открытия и закрытия сделок, а также подбору торговых роботов для их реализации.

Существуют три способа подбора правил:

• Генетический: алгоритмы разрабатывают компьютерные системы.
• Ручной: используется научный подход, базирующийся на физических и математических моделях.
• Автоматический: применяются специализированные программы для перебора больших массивов правил и проведения их тестирования.

Типы алгоритмов

Алгоритмом называют набор четких инструкций, которые создаются для выполнения конкретных задач. На финансовых рынках алгоритмы пользователей исполняют компьютеры. Для создания наборов правил используются данные о ценах, объемах, времени исполнения будущих сделок.

Алгоритмическая торговля на фондовом рынке и на Forex подразделяется на четыре целевых типа:

• Статистическая стратегия. Данный метод основан на поиске торговых возможностей при помощи статистического анализа временных рядов на истории.
• Автоматическое хеджирование. Цель стратегии – в генерации правил, которые позволят рыночному участнику снизить подверженность риску.
• Алгоритмическая стратегия исполнения. Данный метод предназначен для выполнения определенных задач, связанных с открытием и закрытием торговых ордеров.
• Прямой доступ к ликвидности. Данная методика нацелена на получение высочайшей скорости доступа к рынкам, снижение затрат на получение доступа и подключение к торговым терминалам для алготрейдеров.

В качестве отдельного направления механизированной торговли можно выделить высокочастотный алготрейдинг. Главной особенностью данной категории является очень высокая частота открытия ордеров: сделки совершаются в течение миллисекунд. Такой подход может дать существенное преимущество, но также сопряжен с определенными рисками.

Автоматизированная торговля: роботы и советники

Механическую торговую систему впервые описал автор книги «Beyond Technical Analysis» Тушар Ченд (Tushar S. Chande) в 1997 г. МТС называют торговыми роботами или советниками на Forex. Это программные блоки, которые следят за рынками, выдают приказы на осуществление сделок и контролируют исполнение команд.

Роботизированные торговые программы делятся на два типа:

1. Полностью автоматизированные, то есть самостоятельно принимающие торговые решения.
2. Дающие сигналы для ручного открытия сделок трейдером.

В контексте алготрейдинга рассматривается только первый тип роботов или советников, «сверхзадача» которых – реализация торговых стратегий, невозможных при ручной торговле.

Renaissance Institutional Equities Fund (RIEF) – крупнейший хедж-фонд, использующий алгоритмическую торговлю. Он был открыт американской инвестиционной компанией Renaissance Technologies Corp., которую основал в 1982 г. математик Джеймс Харрис Саймонс (James Harris Simons). Издание The Financial Times в 2006 г. присвоило Саймонсу звание «самого умного из миллиардеров».

Как создаются торговые роботы

Роботы, применяемые для алгоритмической торговли на фондовом рынке, представляют собой особые компьютерные программы. Их разработка начинается с составления четкого плана всех задач, которые они будут выполнять, начиная с главного – стратегии.

Перед программистом-трейдером стоит задача создания алгоритма, который будет учитывать его познания и личные предпочтения. И, естественно, совершенно необходимо заранее четко представлять все нюансы торговой системы, которая будет автоматизироваться. Поэтому создание алгоритмических ТС собственными силами не рекомендовано для начинающих трейдеров.

Чтобы технически реализовать торгового робота, потребуется знание языков программирования, как минимум одного. Для написания программ используются mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLab. Умение программировать открывает перед трейдером ряд преимуществ: создание баз данных, исполняющей и тестирующей систем, возможность анализа высокочастотных стратегий, а также быстрое устранение ошибок.

Для каждого языка создано много очень полезных open-source библиотек и проектов. Одним из самых масштабных алготрейдинговых проектов является QuantLib, созданный на C++. А в случае необходимости в прямом подключении к Currenex, LMAX, Integral или иным поставщикам ликвидности для работы с высокочастотными алгоритмами придется овладеть языком Java, на котором написаны API для подключения.

Если навыков программирования нет, можно использовать специальные алготрейдинговые платформы для создания простых МТС, к примеру:

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

Алгоритмическая торговля на Форекс

Рост алгоритмической торговли на Forex в последние годы в большей степени происходит за счет автоматизации процессов и сокращения времени осуществления валютных операций при помощи программных алгоритмов. Автоматизация также снижает операционные затраты, в том числе и на выполнение торговых заказов.

Алгоритмы используют и банки при обновлении котировок валютных пар на торговых площадках, повышая скорость предоставления цен и снижая объем ручных трудовых часов, используемых при расчете цен. Также алгоритмы позволяют банкам соответствовать запланированному уровню риска при удержании валют и снижать транзакционные издержки.

Кроме того, алгоритмическая торговля на Forex все чаще применяется для реализации спекулятивных стратегий, открывая путь к использованию арбитража на небольших отклонениях цен между парами валют. Это стало возможным благодаря высокой частоте, которая сочетается с возможностью алгоритма интерпретировать поток данных и исполнять заказы.

Количественный трейдинг

Количественный трейдинг – это направление в торговле, нацеленное на формирование моделей, описывающих динамику различных финансовых активов и способных давать точные прогнозы.

Количественные трейдеры, которых еще называют квантами (quants, сокращенно от quantitative analyst) – это, как правило, высокообразованные люди: экономисты, математики, программисты. Чтобы стать квантом, необходимо как минимум обладать познаниями в области математической статистики и эконометрики.

Деятельность количественных трейдеров сфокусирована на создании математических моделей, базирующихся на обнаруженных неэффективностях различных инструментов рынка с целью получения прибыли. Зачастую кванты работают командами в штате хедж-фондов, практикующих алгоритмическуюторговлю, потому что конкурировать с крупными инвестиционными структурами в одиночку попросту невозможно. Количественные фонды стремятся к формированию защищенной и капиталоемкой стратегии управления финансовыми инструментами, не зависящей от рыночных колебаний.

Крупнейший фонд Bridgewater Associates, основанный Реем Делио (Ray Dalio), управляет активами на $160 млрд, базируясь на количественных инвестициях (quantitative investing). Прибыль инвесторов компании за год составила $5 млрд.

Высокочастотный алготрейдинг

Высокочастотная алгоритмическая торговля или HFT-трейдинг (High-frequency trading) – это самая распространенная форма автоматизированной торговли. Особенностью метода является высокоскоростное совершение сделок по множеству инструментов, при котором цикл открытия/закрытия позиции совершается за доли секунды. HFT-торговля применяет главное преимущество компьютера перед человеком – скорость.

Термин «High Frequence Trading» был придуман журналистом New York Times Чарльзом Дуиггом в 2009 г. в процессе написания статьи «Stock Traders Find Speed Pays, in Milliseconds».

High-frequency операции производятся на микрообъемах, которые компенсируются огромным количеством сделок. При этом прибыль или убыток фиксируются мгновенно. Для применения высокочастотных стратегий необходимы сложные техническиеусловия, также не обойтись без качественной прямой связи с поставщиками ликвидности. Но чтобы реализовать все преимущества HFT, необходима территориальная близость к биржевым коммуникационным шлюзам (Сolocation).

Автором идеи сверхскоростной торговли считают Стивена Соунсона, создавшего совместно с Дэвидом Уиткомбом и Джимом Хоуксом в 1989 г. первую в мире автоматизированную площадку для трейдинга Automated Trading Desk (ATD). Официальное развитие данной технологии началось только в 1998 г. с выдачи SEC (Комиссией по ценным бумагам и биржам США) разрешения на задействование электронных торговых площадок на главных американских биржах.

Пора начинать зарабатывать

Наверняка вы хотите стабильно получать прибыль. Alpari - самый крупный Форекс брокер в России, работает более 24 лет, а ежемесячный торговый оборот превышает $1 000 000 000. Низкие спреды, кредитное плечо до 1:3000, мгновенное исполнение ордеров, более 30 способов пополнить / вывести деньги.

К слову, у Альпари можно торговать на деньги инвесторов через специальные ПАММ счета или платформенную систему. Во многих трейдеров инвестируют более $150 000, а самые успешные управляют капиталом более миллиона долларов. Это лучший брокерский дом, чтобы начать зарабатывать деньги.

Базовые принципы HFT-трейдинга

Особенностями высокочастотного алготрейдинга являются следующие принципы:

• Применение высокотехнологичных систем для удержания срока исполнения позиций на отметке в 1–3 миллисекунды.
• Извлечение прибыли из микродвижений цен, а также из маржи.
• Проведение скоростных сделок с оперированием крупными объемами и получением прибыли на минимально возможном уровне, иногда исчисляемой долями цента. Таким образом, потенциал коэффициента Шарпа HFT-компаний многократно превышает классические стратегии.
• Применение всех разновидностей арбитражных сделок.
• Торговля сугубо внутри дня. При этом объем сделок за сессию может доходить до десятков тысяч.

Стратегии высокочастотного трейдинга

Высокочастотный трейдинг дает возможность использовать любую алготрейдинговую стратегию, но на скоростях, недоступных для человека. В качестве примера можно рассмотреть несколько биржевых HFT-стратегий.

1. Электронный маркетмейкинг (Electronic market making). Извлечение прибыли достигается сделками внутри спреда в процессе добавления ликвидности на рынок. Часто в ходе торгов на бирже происходит расширение спреда, и если у маркетмейкера нет клиентов, способных поддерживать баланс, то HFT должен осуществлять перекрытие спроса/предложения на инструмент собственными деньгами для фиксации спреда. Биржи и ECN дополнительно выплачивают рибейт-платежи или дают скидку на операционные затраты в качестве вознаграждения за предоставление ликвидности.
2. Арбитраж задержек (Latency arbitrage). Стратегия использует преимущества опережающего доступа к биржевым данным за счет близкого географического положения к ее серверам или покупки дорогостоящего прямого соединения с главной торговой площадкой. В большинстве случаев используется зависимыми от биржевых регуляторов трейдерами.
3. Статистический арбитраж (Statistical arbitrage). Данный метод HFT-торговли базируется на выявлении корреляций различных рыночных инструментов между торговыми площадками или коррелирующих форм активов – фьючерсов на валютные пары и их спот-аналогов, деривативов и акций. Подобные операции зачастую осуществляются частными банками, инвестфондами и иными лицензированными трейдерами.
4. Выявление пулов высокой ликвидности в биржевом стакане (Liquidity detection). Данная технология нацелена на поиск скрытых (dark pools) или объемных заявок при помощи открытия небольших тестовых сделок. Целью является попадание в порождаемое объемными пулами сильное движение.
5. Фронтраннинг (Front running). Название этой стратегии можно перевести как «забегание вперед». Она построена на анализе текущих заявок на покупку/продажу, ликвидности актива и усредненных объемов позиций. Суть метода – в обнаружении крупной заявки на покупку и выставлении своей мелкой заявки по несколько большей цене, так как в этом случае объемная заявка играет роль защиты от резкого падения цены. После исполнения своей заявки алгоритм моментально выставляет еще одну чуть выше, используя высокую вероятность колебаний котировок возле крупной заявки. В этой стратегии, помимо прочего, очень важен анализ состояния книги заявок.

Алгоритмическая торговля на фондовом рынке

Ещё в 2013 г. 73 % операций на рынке акций США и 63 % общемирового оборота сделок по ценным бумагам приходились на долю алгоритмических торговых систем.

На МосБирже роботы проводят порядка 60% сделок.

• В настоящее время доля алготрейдинга стабилизировалась, и роботизированные операции поставляют на мировые биржи по меньшей мере 55% ликвидности.

Главными официальными участниками высокочастотной торговли являются Citadel LLC, ATD, Hill, Virtu Financial, Tradebot, Timber Chicago Trading и GETCO. Однако наиболее активны в этом направлении HFT-подразделения крупнейших финансовых учреждений – Deutsche Bank, Goldman Sachs, Morgan Stanley и подобных.

Примечательно, что по мере технологического развития получение прибыли алготрейдерами становится все более сложным и дорогим. Непрерывно возрастающие расходы на актуальное программное обеспечение, модернизацию оборудования и создание новых систем постепенно вытесняют с рынка мелкие и средние компании.

Обучение алготрейдингу

Процесс обучения алгоритмической торговле, естественно, лучше начинать с изучения основ биржевой торговли и технического анализа, и только потом покупать книги по алготрейдингу. Также нужно учесть, что большинство специализированных изданий можно найти только на английском языке.

По мнению эксперта в области квантового трейдинга Майкла Халлса-Мура, не стоит погружаться в области сложной математики, пока не будут изучены основы алготрейдинга. Для начинающих квантов он рекомендует несколько книг:

• Эрнест Чан «Квантовая торговля» (Quantitative Trading, Ernest Chan).
• Риши К. Наранг «Внутри черного ящика» (Inside the Black Box, Rishi K. Narang).
• Эрнест Чан «Алгоритмический трейдинг» (Algorithmic Trading, Ernest Chan)
• Бэрри Джонсон «Алгоритмическая торговля и прямой доступ к бирже» (Algorithmic Trading & DMA, Barry Johnson).
• Ларри Харрис «Торговля и биржи: микроструктура рынка для практиков» (Trading and Exchanges: Market Microstructure for Practitioners, Larry Harris).

Разработчик МТС и создатель торгового терминала SmartX Андрей Горьковенко предлагает начать изучение алготрейдинга со следующих материалов:

• с книг Нассима Талеба, в первую очередь – «Одураченные случайностью»;
• методических материалов по опционам и фьючерсам Московской биржи;
• лекций проректора ГУ «Высшая школа экономики» Григория Канторовича;
• книги Ю-Дау Люу «Методы и алгоритмы финансовой математики» (Financial Engineering and Computation, Yuh-Dauh Lyuu);
• публикаций Марко Авелланеды и Саши Стойкова (Marco Avellaneda & Sasha Stoikov).

Риски алгоритмической торговли

На фоне широкого распространения алготрейдинга в последние годы существенно возросло его влияние на рынки. Естественно, новые торговые технологии повлекли за собой и ранее не предполагаемые специфические риски. Особенно чревата рисками HFT-торговля, и их необходимо учитывать как институциональным, так и индивидуальным участникам рынка.

Все риски, которые связаны с алгоритмической торговлей, можно поделить на несколько категорий.

Операционные риски. Одна из самых распространенных проблем – технологические сбои: алгороботы могут повышать объем заявок до уровня, при котором торговые сервера просто «захлебываются» от огромного потока данных. Это ведет к отказу систем и приостановке торгов, что неизбежно приводит участников к убыткам или недополучению прибыли. Другой аспект операционного риска проявляется в алгоритмических ошибках, допущенных разработчиками. Программные недоработки также провоцируют аппаратные сбои, способные отражаться на динамике котировок инструментов.

Вероятность резкого скачка волатильности. Все самые крупные мировые рынки время от времени фиксируют аномальные фундаментально необоснованные взлеты и падения цен на активы – так называемые флэш-крэши (flash crash). Чаще всего такое ценовое поведение вызывает работа HFT-алгоритмов, которые имеют очень большую долю в общем объеме торговых операций.

По данным компании Nanex, занимавшейся мониторингом биржевых аномалий в США и ЕС, в 2013 г. зафиксировано около 100 случаев flash crash, а в 2014-м – 42. Анализ боле 60 рынков в 2006–2011 гг. выявил 18 520 эпизодов сверхбыстрых и необычайно сильных ценовых скачков, спровоцированных алгоритмическими системами.

Риск резкого оттока ликвидности. Рыночная турбулентность, часто порождаемая алготрейдерами, усиливает риск резкого ухода ликвидности. В случае возникновения стрессовых движений на рынке алготрейдеры могут остановить проведение операций. Ввиду того что львиная доля транзакций приходится на заявки от роботов, неизбежен масштабный отток ликвидности, мгновенно обваливающий котировки. Уход алгоритмических игроков с рынка может иметь тяжелые последствия для ценообразования некоторых инструментов, а также для функционирования всего рынка в целом. Кроме того, подобные события провоцируют панику, которая только усугубляет возникшие тенденции.

Опасность роста издержек. Увеличение числа алготрейдеров вкупе с усложнением и ростом быстродействия алгоритмов увеличивает издержки регуляторов и торговых площадок. Биржи нуждаются в постоянном наращивании уровня технологичности своих терминалов, чтобы удовлетворять растущие запросы алгоритмических трейдеров. В свою очередь регуляторы совершенствуют системы контроля теневых операций и торгов в целом. Таким образом, растущие расходы приводят к изменению тарифной политики для участников рынка в сторону увеличения.

Возможность манипулирования ценами. Алгоритмические системы можно настраивать на воздействие на отдельные инструменты. Пример такого воздействия – срыв IPO компании BATS Global Markets в 2012 г., когда ее акции в первый день торгов обвалились до нескольких центов с начальных $16 за 9 секунд. Причиной послужила работа высокочастотного робота, намеренно запрограммированного на такие действия. Считается, что HFT-трейдеры способны искусственно повышать рыночную волатильность для увеличения прибыли, что тоже является фактором риска. Также роботы могут быть настроены на изменение лучших цен на покупку/продажу, чтобы вводить в заблуждение других трейдеров. В результате биржевой стакан перестает отражать действительные спрос и предложение на активы.

Риск снижения прогнозируемости рынка. Воздействие алгороботов на фондовые рынки приводит к утрате прозрачности ценообразования, что значительно снижает точность прогнозов. Фундаментальный анализ теряет свою ценность, и на первый план выходит определение намерений алготрейдеров. Кроме того, роботы забирают у классических трейдеров все лучшие цены.

Роботизированные комплексы лишают уверенности в эффективности традиционных участников, что ведет к постепенному отказу от ручной торговли. Такая ситуация только укрепляет позиции алгоритмических систем, что неминуемо ведет к росту рисков, которые сопровождают их деятельность.