Nowe alternatywy dla oprogramowania do handlu o wysokiej częstotliwości
Przez pewien czas wydawało się, że globalnej firmy inwestycyjnej Franklin Templeton w 2019 roku HFT odpowiadał za około „połowę wolumenu obrotów na amerykańskiej giełdzie w skali roku od czasu globalnego kryzysu finansowego (GFC) dekadę temu”. Może to sygnalizować stabilizację kursu oprogramowania do handlu o wysokiej częstotliwości po jego szczytowym wykorzystaniu w 2009 r., Kiedy to inwestorzy o wysokiej częstotliwości przemieszczali się o około 3,25 miliarda akcji dziennie. Według Bloomberga w 2012 roku było to 1,6 miliarda dziennie. W tym samym czasie średnie zyski spadły z „około jednej dziesiątej pensa na akcję do jednej dwudziestej pensa” – czytamy w raporcie.
Korzystając z oprogramowania HFT, wydajne komputery używają złożonych algorytmów do analizy rynków i przeprowadzania superszybkich transakcji, zwykle w dużych ilościach. HFT wymaga zaawansowanej infrastruktury handlowej, takiej jak potężne komputery z zaawansowanym sprzętem, które kosztują ogromne pieniądze i ograniczają zyski. A wraz z rosnącą konkurencją sukces nie jest gwarantowany. W tym artykule przyjrzymy się, dlaczego inwestorzy odchodzą od HFT i jakich alternatywnych strategii obecnie używają.
Kluczowe wnioski
- Wykorzystanie oprogramowania do handlu o wysokiej częstotliwości (HFT) stanowiło około połowy wolumenu obrotów na amerykańskiej giełdzie w ciągu ostatniej dekady, sygnalizując potencjalne maksymalne ograniczenie wzrostu.
- Z biegiem czasu popularność oprogramowania HFT wzrosła ze względu na niski wskaźnik błędów; jednak oprogramowanie jest drogie, a rynek również stał się bardzo zatłoczony.
- W jego miejsce pojawiło się wiele alternatyw dla HFT, w tym strategie handlowe oparte na rozmachu, wiadomościach i mediach społecznościowych.
Dlaczego HFT traci na popularności
Ustanowienie i utrzymanie programu HFT kosztuje dużo pieniędzy. Potężny sprzęt komputerowy i oprogramowanie wymagają częstych i kosztownych aktualizacji, które pochłaniają zyski. Rynki są bardzo dynamiczne, a skopiowanie wszystkiego do programów komputerowych jest niemożliwe. Wskaźnik sukcesu w HFT jest niski z powodu błędów w podstawowych algorytmach.
Świat HFT obejmuje również transakcje o bardzo wysokiej częstotliwości. Inwestorzy o bardzo wysokiej częstotliwości płacą za dostęp do giełdy, która pokazuje notowania cen nieco wcześniej niż reszta rynku. Ta dodatkowa przewaga czasowa prowadzi do niekorzystnej sytuacji innych uczestników rynku. Sytuacja doprowadziła do zarzutów o nieuczciwe praktyki i rosnącego sprzeciwu wobec HFT.
Z dnia na dzień zaostrzają się również przepisy dotyczące HFT. W 2013 roku Włochy były pierwszym krajem, który wprowadził specjalny podatek od transakcji o wysokiej częstotliwości, a tuż za nim wprowadzono podobny podatek we Francji.
Rynek HFT również stał się bardzo zatłoczony. Poszczególne osoby i specjaliści zestawiają ze sobą najmądrzejsze algorytmy. Uczestnicy nawet wdrażają algorytmy HFT, aby wykryć i przelicytować inne algorytmy. Rezultatem netto są szybkie programy walczące ze sobą, jeszcze bardziej wyciskające cienkie jak opłatki zyski.
Ze względu na wyżej wymienione czynniki, takie jak zwiększone koszty infrastruktury i realizacji, nowe podatki i zwiększone regulacje, zyski z transakcji o wysokiej częstotliwości maleją. Byli inwestorzy o wysokiej częstotliwości przechodzą w kierunku alternatywnych strategii handlowych.
Pojawiające się alternatywy dla HFT
Firmy zmierzają w kierunku wydajnych operacyjnie, tańszych strategii handlowych, które nie wymagają większej regulacji.
Momentum Trading
Odwieczna analiza techniczna wskaźnik na podstawie pędu identyfikacji jest jednym z popularnych alternatyw dla HFT. Handel momentem obejmuje wyczuwanie kierunku ruchów cen, które powinny trwać przez jakiś czas (od kilku minut do kilku miesięcy). Gdy algorytm komputerowy wyczuje kierunek, handlowcy składają jedną lub wiele rozłożonych w czasie transakcji z dużymi zleceniami. Ze względu na dużą liczbę zamówień, nawet niewielkie różnice cenowe skutkują dużymi zyskami w czasie. Ponieważ pozycje oparte na obrotach momentum muszą być utrzymywane przez jakiś czas, szybki handel w ciągu milisekund lub mikrosekund nie jest konieczny. To ogromnie oszczędza na kosztach infrastruktury.
Zautomatyzowany handel oparty na wiadomościach
Wiadomości napędzają rynek. Giełdy, agencje informacyjne i sprzedawcy danych zarabiają dużo pieniędzy, sprzedając dedykowane kanały informacyjne dla traderów. Zautomatyzowane transakcje oparte na automatycznej analizie wiadomości nabierają rozpędu. Programy komputerowe są teraz w stanie czytać wiadomości i w odpowiedzi podejmować natychmiastowe działania handlowe. Na przykład załóżmy, że akcje spółki ABC są notowane po 25,40 USD za akcję, gdy pojawią się następujące hipotetyczne wiadomości: ABC deklaruje dywidendę w wysokości 20 centów na akcję z datą ex-date 5 września 2015 r. W rezultacie cena akcji gwałtownie wzrośnie o tę samą kwotę dywidendy (20 centów) do około 25,60 USD. Program komputerowy identyfikuje słowa kluczowe, takie jak dywidenda, kwota dywidendy oraz datę i składa natychmiastowe zlecenie handlowe. Powinien być zaprogramowany na zakup akcji ABC tylko do ograniczonej (oczekiwanej) podwyżki cen o 25,60 USD. Ta oparta na wiadomościach strategia może działać lepiej niż transakcje HFT, ponieważ zlecenia te mają być wysyłane w ułamku sekundy, głównie w ramach notowań cen rynkowych, i mogą być realizowane po niekorzystnych cenach. Oprócz dywidend, automatyczny obrót oparty na wiadomościach jest programowany dla wyników przetargów projektów, wyników kwartalnych spółek, innych działań korporacyjnych, takich jak podziały akcji i zmiany kursów walutowych dla firm o wysokiej ekspozycji zagranicznej.
Handel oparty na kanałach mediów społecznościowych
Skanowaniekanałów społecznościowych w czasie rzeczywistymze znanych źródeł i zaufanych uczestników rynku to kolejny pojawiający się trend w automatycznym handlu. Obejmuje analizę predykcyjną treści w mediach społecznościowych w celu podejmowania decyzji handlowych i składania zleceń handlowych. Na przykład załóżmy, że Paul jest renomowanym animatorem trzech znanych akcji. Jego dedykowany kanał w mediach społecznościowych zawiera wskazówki w czasie rzeczywistym dla jego trzech akcji. Uczestnicy rynku, którzy ufają Paulowi za jego bystrość handlową, mogą zapłacić za subskrypcję jego prywatnych kanałów w czasie rzeczywistym. Jego aktualizacje są wprowadzane do algorytmów komputerowych, które analizują i interpretują je pod kątem treści, a nawet tonu używanego w języku aktualizacji. Wraz z Paulem może być kilku innych zaufanych uczestników, którzy dzielą się wskazówkami na temat określonej akcji. Algorytm agreguje wszystkie aktualizacje z różnych zaufanych źródeł, analizuje je pod kątem decyzji handlowych i na koniec automatycznie umieszcza transakcję. Połączenie analizy mediów społecznościowych z innymi danymi wejściowymi, takimi jak analiza wiadomości i wyniki kwartalne, może prowadzić do złożonego, ale niezawodnego sposobu wyczuwania nastroju rynku w odniesieniu do ruchu poszczególnych akcji. Taka analiza predykcyjna jest bardzo popularna w przypadku krótkoterminowych transakcji dnia bieżącego.
Model rozwoju oprogramowania układowego
Szybkość jest niezbędna do odniesienia sukcesu w handlu o wysokiej częstotliwości. Szybkość zależy od dostępnej sieci i konfiguracji komputera (sprzęt) oraz mocy obliczeniowej aplikacji (oprogramowania). Nowa koncepcja polega na integracji sprzętu i oprogramowania w celu utworzenia oprogramowania układowego, co drastycznie zmniejsza szybkość przetwarzania i podejmowania decyzji przez algorytmy. Takie spersonalizowane oprogramowanie układowe jest zintegrowane ze sprzętem i zaprogramowane do szybkiego handlu w oparciu o zidentyfikowane sygnały. Rozwiązuje to problem opóźnień czasowych i zależności, gdy system komputerowy musi uruchamiać wiele różnych aplikacji. Takie spowolnienia stały się wąskim gardłem w tradycyjnym handlu o wysokiej częstotliwości.
Podsumowanie
Zbyt wiele zmian wprowadzonych przez zbyt wielu uczestników prowadzi do przepełnienia rynku. Ogranicza możliwości i zwiększa koszty operacji. Takie trendy prowadzą do spadku handlu o wysokiej częstotliwości. Jednak handlowcy znajdują alternatywy dla HFT. Niektórzy wracają do tradycyjnych koncepcji handlowych, aplikacji do handlu o niskiej częstotliwości, a inni korzystają z nowych narzędzi analitycznych i technologii.