WikiDer > Автоматизированная торговая система - Википедия

An автоматизированная 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.^[1] Компьютерная программа будет автоматически генерировать заказы на основе заранее определенного набора правил, используя торговая стратегия который основан на технический анализ, расширенные статистические и математические вычисления или данные из других электронных источников.

Автоматизированные торговые системы часто используются с электронная торговля в автоматизированном рыночные центры, включая сети электронной связи, "темные бассейны"и автоматизированные биржи.^[2] Автоматизированные торговые системы и электронные торговые площадки может 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 Флэш-сбой. Новые элементы управления, такие как торговые ограничения или на некоторых электронных рынках были установлены «автоматические выключатели» для работы с автоматизированными торговыми системами.^[3]

Механизм

Автоматическая торговая система определяет, следует ли подавать ордер, на основании, 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, что позволяет избежать вычислений, которые в противном случае замедлили бы принятие автоматических торговых решений.^[4]Интерактивная автоматизированная торговая система с распределенной обработкой данных использует структурированные сообщения для представления каждого этапа переговоров между маркет-мейкером (продавцом) и потенциальным покупателем или продавцом (запрашивающим).^[5]

Преимущества автоматизированной торговой системы

• Минимизирует эмоции ^[6]

Поскольку ордера обрабатываются автоматически после выполнения заранее установленных правил, эмоциональные ошибки сводятся к минимуму. Это также помогает трейдерам оставаться дисциплинированными, когда рынок очень волатилен.^[6]

• Возможность тестирования на истории ^[6]

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.^[6]

• Достигает последовательности ^[6]

Поскольку заказы обрабатываются только тогда, когда соблюдаются заранее установленные правила, а трейдеры торгуют только по плану, это помогает трейдерам достичь согласованности.^[6]

• Повышенная скорость ввода заказов ^[6]

Поскольку компьютеры обрабатывают заказы, как только соблюдаются заранее установленные правила, они достигают более высокой скорости ввода ордеров, что чрезвычайно выгодно на текущем рынке, где рыночные условия могут изменяться очень быстро.^[6]

• Диверсифицирует торговлю ^[6]

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.^[6]

Недостатки автоматизированной торговой системы

• Механические отказы ^[6]

Несмотря на то, что базовый алгоритм способен хорошо работать на реальном рынке, сбой подключения к Интернету может привести к сбою.^[6]

• Мониторинг ^[6]

Несмотря на то, что компьютер обрабатывает заказы, он все же требует наблюдения, поскольку он подвержен технологическим сбоям, как показано выше.^[6]

• Чрезмерная оптимизация ^[6]

Алгоритм, который очень хорошо работает при тестировании на исторических данных, может в конечном итоге очень плохо работать на реальном рынке. Хорошая производительность при тестировании на истории может привести к чрезмерно оптимистичным ожиданиям трейдеров, что может привести к большим неудачам.^[6]

Стратегии

• Следование за трендом ^[7]

«Наиболее распространенная стратегия, которая реализуется путем отслеживания тренда по скользящим средним, прорывам каналов, движениям ценовых уровней и связанным с ними техническим индикаторам».^[7]

Например, для стратегии следования за трендом можно использовать следующую формулу:

"Рассмотрим полное вероятностное пространство (Ω, F, P). Пусть ${ displaystyle S_ {r}}$ обозначить цену акции в момент времени ${ displaystyle r}$ удовлетворяющий уравнению

${ displaystyle dS_ {r} = S_ {r} [ mu ( alpha _ {r}) dr + sigma dB_ {r}],}$ ${ displaystyle S_ {t} = X,}$ ${ Displaystyle Т Leq г Leq Т < infty}$,

куда ${ displaystyle alpha _ {r} in {1,2 }}$ это два государства Марковская цепь, ${ Displaystyle му (я) эквив му _ {я}}$ ожидаемая доходность в режиме ${ Displaystyle я = 1,2, sigma> 0}$ постоянная волатильность, ${ displaystyle B_ {r}}$ это стандарт Броуновское движение, и ${ displaystyle t}$ и ${ displaystyle T}$ - начальное и конечное время соответственно ".^[8]

• Средневзвешенная цена ^[7]

«Стратегия средневзвешенной цены по объему разбивает большой ордер и выпускает на рынок динамически определенные меньшие фрагменты, используя исторические профили объема для конкретных акций». ^[7]

В соответствии с Средневзвешенная цена На странице Википедии VWAP рассчитывается по следующей формуле:

":${ displaystyle P _ { mathrm {VWAP}} = { frac { sum _ {j} {P_ {j} cdot Q_ {j}}} { sum _ {j} {Q_ {j}}}} ,}$

куда:

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

${ displaystyle P_ {j}}$ это цена сделки ${ displaystyle j}$;

${ displaystyle Q_ {j}}$ это количество торговли ${ displaystyle j}$;

${ displaystyle j}$ это каждая отдельная сделка, которая происходит в течение определенного периода времени, за исключением перекрестных сделок и перекрестных сделок корзины ".

• Среднее обращение (финансы) ^[7]

Эта стратегия основана на идее, что стоимость / цены активов вернутся к своим средним ценам / стоимости.^[7]

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

${ displaystyle dx_ {t} = theta ( mu -x_ {t}) dt + sigma dW_ {t}}$

Где ${ displaystyle theta}$ скорость возврата к среднему значению, ${ displaystyle mu}$ - среднее значение процесса, ${ displaystyle sigma}$ это дисперсия процесса и ${ displaystyle W_ {t}}$ это винеровский процесс или броуновское движение ».^[9]

История

Концепция автоматической торговой системы была впервые представлена ​​Ричардом Дончианом в 1949 году, когда он использовал набор правил для покупки и продажи средств. Затем, в 1980-х, 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.^[10]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 на свободный рынок без какого-либо надзора была впервые запущена в 2008 году. Улучшение к Джон Штайн. С тех пор эта система улучшалась по мере развития ИТ-индустрии. Теперь автоматизированная торговая система управляет огромными активами по всему миру.^[11] В 2014 году более 75 процентов акций торговались на биржах США (включая Нью-Йоркская фондовая биржа и NASDAQ) исходят из заказов автоматической торговой системы.^[12][13]

Приложения

• Как это устроено

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.^[14]

• Бэктестинг

Бэктестирование торговая система вовлекает программистов, запускающих программу с использованием исторических рыночные данные чтобы определить, алгоритм может 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 тестирование 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.^[15][16]

• 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 ретроспективного тестирования. 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.^[17]

Срыв рынка и манипуляции

Автоматизированная торговля, или высокочастотная торговля, вызывает озабоченность со стороны регулирующих органов, поскольку способствует нестабильности рынка.^[18] Регулирующие органы США опубликовали релизы^[19][20] обсуждение нескольких типов средств контроля рисков, которые могут использоваться для ограничения степени таких сбоев, включая финансовый и нормативный контроль для предотвращения ввода ошибочных приказов в результате сбоя компьютера или ошибки человека, нарушения различных нормативных требований и превышения кредит или лимит капитала.

Использование высокочастотная торговля (HFT) стратегии значительно выросли за последние несколько лет и являются 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 приказ на одной стороне рынка (обычно, но не всегда, выше предложения или ниже предложения) в попытке заставить других участников рынка отреагировать на недобросовестное распоряжение и затем торгуйте другим ордером на другой стороне рынка. Их также называют хищническими / жестокими стратегиями. Учитывая масштаб потенциального воздействия, которое может иметь такая практика, слежка за алгоритмами злоупотреблений остается приоритетной задачей для регулирующих органов. В Регулирующий орган финансовой отрасли (FINRA) напомнила компаниям, использующим HFT-стратегии и другие торговые алгоритмы, об их обязанности проявлять бдительность при тестировании этих стратегий до и после запуска, чтобы гарантировать, что стратегии не приведут к незаконной торговле.

FINRA также уделяет внимание включению проблемных HFT и алгоритмической деятельности через спонсируемых участников, которые начинают свою деятельность из-за пределов Соединенных Штатов. В связи с этим FINRA напоминает фирмам об их обязательствах по надзору и контролю в соответствии с Правилом доступа на рынок и Уведомлением для членов 04-66 Комиссии по ценным бумагам и биржам.^[21] а также потенциальные проблемы, связанные с обработкой таких счетов, как счета клиентов, борьбой с отмыванием денег и уровнями маржи, как указано в нормативном уведомлении 10-18. ^[22] и Уведомление о рисках национальных экзаменов Управления по надзору за соблюдением нормативных требований и экспертизы SEC от 29 сентября 2011 г.^[23]

FINRA проводит наблюдение с целью выявления межрыночных и межфирменных манипуляций ценой базовых долевых ценных бумаг. 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 серьезным сбоям на рынке. Это вызывает озабоченность по поводу способности фирм разрабатывать, внедрять и эффективно контролировать свои автоматизированные системы. FINRA заявила, что будет оценивать, являются ли тесты и средства контроля фирм, связанные с алгоритмической торговлей и другими стратегиями автоматической торговли, адекватными в свете Комиссия по ценным бумагам и биржам США 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 размещения в производственных системах и после их модификации, включая процедуры и средства контроля, используемые для выявления потенциальных торговых злоупотреблений, таких как продажа, маркировка, наслоение и импульсное зажигание. стратегии. Наконец, компаниям необходимо будет описать свой подход к отключению или отключению переключателей в масштабах всей компании, а также процедуры реагирования на катастрофические сбои в работе системы.^{[нужна цитата]}

Известные примеры

Примеры недавних существенных сбоев на рынке включают следующее:

• 6 мая 2010 г. 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 снижение пункта (998,5 пункта) за всю историю индекса в течение дня. Этот рыночный сбой стал известен как Flash Crash и привело к тому, что регулирующие органы США выпустили новые правила для контроля доступа на рынок, достигаемого посредством автоматической торговли.^[24]
• 1 августа 2012 г. с 9:30 до 10:00 по восточноевропейскому времени, Knight Capital Group потеряла в четыре раза чистую прибыль за 2011 год.^[25] Генеральный директор Knight Томас Джойс заявил на следующий день после сбоя на рынке, что у фирмы «все руки наготове», чтобы исправить ошибку в одном из торговых алгоритмов Knight, который отправлял на биржи ошибочные ордера на почти 150 различных акций. Объемы торгов по такому количеству выпусков выросли, что SPDR S&P 500 ETF (СИМВОЛ: SPY), которая, как правило, является наиболее торгуемой бумагой США, в тот день заняла 52-е место по объему торгов, по словам Эрика Хунсадера, генерального директора службы рыночных данных. Nanex. Акции Knight закрылись с падением на 62% в результате торговой ошибки, и Knight Capital почти рухнул. Найт в конечном итоге достиг соглашения о слиянии с Getco, чикагская высокоскоростная торговая фирма.^[26][27]

Смотрите также

• Высокочастотная торговля
• Алгоритмическая торговля
• Программное обеспечение для дневной торговли
• Программное обеспечение для технического анализа
• Систематическая торговля
• Схема финансирования § Количественное инвестирование

Рекомендации