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 (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.

Крупные алготрейдинговые инвесткомпании, в числе которых Virtu, Renaissance Technologies, Citadel, работают с тысячами инструментов, применяя многие десятки семейств роботов. Таким образом производится некая диверсификация алгоритмов, позволяющая существенно сократить вероятность сбоев и торговых ошибок.

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.

Механическую торговую систему впервые описал автор книги «Beyond Technical Analysis » Тушар Ченд (Tushar S. Chande) в 1997 г. МТС называют 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 алгоритмическую торговлю, 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 ). По результатам 2016 г. прибыль инвесторов компании составила $5 млрд .

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 технические условия, 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.

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

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

На площадке Московской биржи роботы проводят порядка 90 % сделок , а на – почти 60 % .

  • 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 – , 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.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter .

Алгоритмическая торговля - интересная область, которая позволяет ИТ-специалистам применить свои технические знания на фондовом рынке и извлечь из этого ту или иную выгоду. В нашем блоге мы неоднократно рассматривали различные темы, связанные с созданием торговых роботов, но недостаточно внимания уделяли теоретическим вопросам, с которыми сталкиваются начинающие трейдеры.

В нашем сегодняшнем материале - подборка книг, которые помогут лучше подготовиться к началу работы на фондовом рынке и написанию механических торговых систем. Для достижения наибольшей эффективности материала, мы приводим советы экспертов, которые занимаются алгоритмической торговлей на российском и зарубежных фондовых рынках.

Майкл Халлс-Мур, эксперт по Quantitative trading (цитата из поста в блоге)

Я считаю, что прежде чем человек поймет базовые понятия торговли на биржи и алгоритмической торговли, стоит избегать погружения в сложную математику. На мой взгляд, с помощью следующих книг хорошо заниматься как раз изучением основ:

По роду занятий я читаю довольно специфическую литературу, в основном, связанную со сложными моделями математической статистики. А поскольку в РФ эта тема не очень развита, то литература моя, в основном, на английском.

Из более «популярных» по жанру книг читал «Долгосрочные секреты краткосрочной торговли », но так и не применил никакие из перечисленных там идей на практике.

Всем начинающим трейдерам (неважно, алгоритмическим, или «простым»), я бы рекомендовал почитать Нассима Талеба, особенно книгу «Одураченные случайностью » - она тонкая, но на многие вещи заставляет взглянуть по-новому.

Из того, что мне реально помогло, могу посоветовать следующие материалы:

  • методички Московской биржи по фьючерсам и опционам (

Профессор математики Нью-Йоркского Университета и эксперт по финансовым рынкам Марко Авелланеда (Marco Avellaneda) составил презентацию , в которой рассказал о том, как с помощью алгоритмов крупные инвесторы «скрывают» свои масштабные сделки, а другие трейдеры занимаются предсказанием изменений цен акций.

В нашем сегодняшнем материале - основные моменты этой работы.

Зачем нужны алгоритмы

Алгоритмическая торговля с самого своего появления в начале 90-х годов прошлого века была инструментом крупных инвесторов и хедж-фондов. Децимализация (переход на Нью-Йоркской бирже к использованию в торговле акциями на десятичную систему - минимальный шаг цены стал равняться 1 центу, а не 1/16 доллара), технологии прямого доступа на рынок (Direct Market Access, DMA), 100% электронные биржи, снижение комиссий бирж и брокеров, появление различных биржевых площадок в США и в других странах - все это привело к взрывному росту числа трейдеров, использующих алгоритмы.

Авелланеда описывает цели использования алгоритмов в биржевой торговле следующим образом. По мнению профессора, в случае крупных институциональных инвесторов они применяются главным образом не для максимизации возможной прибыли с конкретной сделки, а для контроля рыночного риска и издержек исполнения ордера.

Проще говоря, обычно крупным инвесторам нужно совершать операции с большим объёмом акций. Часто объём сделки выше, чем рынок может «переварить» без изменения цены акции. Необходимость совершить покупку огромного количества акций приведет к изменению их цены и появлению так называемого «проскальзывания». Таким образом, исполнить весь приказ по одной цене не удастся - сначала сделки будут проходить по нужной цене, но постепенно она будет становиться все менее выгодной.

Чтобы этого избежать, необходимо разбивать крупные ордера на более мелкие, которые исполняются через интернет в течение минут, часов или дней.

Чтобы сделать это максимально выгодно, алгоритм должен контролировать среднюю стоимость акции. Оценить ее можно сравнив с рыночным «бенчмарком» - глобальной средней ценой за день, ценой закрытия или открытия и т.п.

Но проблема определения того, как именно разбивать крупный приказ на более мелкие, является не единственной. Алгоритм также должен решить, как именно выводить ордер на рынок - в виде лимитного или рыночного приказа - и по какой цене. Необходимо добиться наилучшей цены для каждого такого дочернего приказа.

Развитие финансовых рынков и появление новых торговых инструментов сделали эту задачу куда более сложной и интересной.

Времена, когда клиенты могли передать заявки своим брокерам только по телефону или факсу, ушли в прошлое. Сейчас существуют разные способы подключения к электронным торгам. Например, существует возможность подключения торгового робота к брокерской системе с помощью API - в таком случае приказы отправляются в брокерскую систему, а оттуда попадают на биржу (у ITinvest есть свой API-интерфейс SmartCOM).

В случае алгоритмической торговли, как правило, важна скорость работы стратегии, поэтому многие трейдеры предпочитают использовать технологию прямого доступа на рынок (direct market access, DMA - ITinvest предоставляет такой доступ к российским и зарубежным биржам). В случае ее применения торговый робот взаимодействует напрямую с торговой системой биржи, минуя систему брокера, что позволяет выиграть время.

Но это далеко не самый сложный вариант торговли. Появление большого количества различных торговых площадок привело к развитию алгоритмов «умной маршрутизации» приказов - такие системы не только пытаются совершать самые выгодные сделки на конкретной бирже, но еще и анализируют, на какой из доступных площадок в настоящий момент условия лучше, чтобы направить приказ именно туда.

Таким образом, существует три уровня развития современных алгоритмов.

  • Алгоритмы макротрейдинга - определяют торговую стратегию;
  • Алгоритмы микротрейдинга - собственно, торговые «движки» выставления ордеров;
  • Алгоритмы умной маршрутизации - в случае, если работа ведется на нескольких биржах одновременно.

Примеры торговых алгоритмов

Существует несколько типов алгоритмических стратегий. Один из них - экзекьюшн-стратегии, которые направлены на решение задачи покупки или продажи большого объёма финансового инструмента (например, акций) с минимальным отклонением итоговой средневзвешенной цены сделки от текущей рыночной цены.

Примерами алгоритмов, решающих эту задачу являются алгоритмы TWAP и VWAP.

Алгоритм TWAP
Использование TWAP (Tie Weighted Average Price - взвешенная по времени средняя цена) подразумевает равномерное исполнение приказа на покупку или продажу за заданное число итераций в течение заданного промежутка времени. Для этого постоянно выставляются маркет-заявки по ценам лучшего спроса или предложения, скорректированные на заданную величину процентного отклонения.

Например, покупка 100 тысяч акций в течение дня может выглядеть так (используются пятиминутные последовательные интервалы):

Алгоритм VWAP
VWAP (Volume weighted average price - взвешенная по объёму средняя цена) работает по следующей схеме. Объём торгов, как правило выше в начале и конце торговой сессии, а в ее середине он меньше. Чтобы исполнить крупный ордер с минимальными издержками, он разбивается на более мелкие приказы с учетом времени дня.

Для этого:

  1. Алгоритм оценивает средний объём торгов на пятиминутных интервалах.
  2. В рамках каждого интервала проводятся сделки на количество инструмента, пропорциональное нормативному объёму.
К свойствам этого алгоритма относится завершенность (размеры сделок всегда известны заранее), а также использование для оценки функции объёма исторических данных.

Процент объёма (POV)
Алгоритм Percentage of Volume (POV) решает ту же проблему, что и VWAP, но с использованием в качестве бенчмарка информации об объёме торгов в конкретный текущий день. Идея заключается в том, чтобы иметь постоянный процент участия в торгах на протяжении выбранного периода.

Если нужно «проторговать» еще акции объёма Q, а «коэффициент участия» в торгах γ, то алгоритм вычисляет объём торгов V, проторгованный в период (t – ΔT, t) и исполнит ордера на количество финансового инструмента q = min(Q,V* γ).

V(t) = общий объём торгов, имевший место на рынке к моменту времени t;

Q(t) = число акций, которое еще нужно купить/продать (Q(0) = начальное количество).

Как еще используются алгоритмы

Помимо экзекьюшн-стратегий, существует и целый ряд стратегий, направленных на извлечение прибыли с помощью других моделей. Вот некоторые из них:
  • Арбитражные стратегии - подмножество стратегий парного трейдинга, которые основаны на анализе соотношений цен двух высоко коррелированных между собой финансовых инструмента. В случае арбитража, такая пара состоит из одинаковых или связанных активов, корреляция которых близка к единице - например, акций одной и той же компании на разных биржах. Для успешной торговли в рамках арбитражных стратегий критически важна скорость получения данных и выставления/изменения заявок на покупку или продажу.
  • Предоставление ликвидности (маркет-мейкинг) - маркетмейкинг предполагает поддержание спредов на покупку и продажу финансового инструмента. Маркетмейкеры являются основными поставщиками моментальной ликвидности, поэтому биржи часто привлекают их к работе с неликвидными инструментами с помощью предоставления льготных условий.
  • Предсказание цены - стратегии, которые анализируют различные данные (в том числе с помощью индикаторов технического анализа) для построения гипотез о том, в какую сторону может двинуться цена финансового инструмента в заданный промежуток времени.

Предсказание цен в высокочастотной торговле

Для того, чтобы «предсказать» движение цены, алгоритм должен смоделировать скрытую ликвидность рынка при данной ликвидности заявок на покупку и продажу. «Истощение» очереди заявок на покупку или продажу может свидетельствовать о скором движении цены.

Изменение цены возникает, когда на одном из уровней цены исчезают все заявки на покупку или продажу, и существует следующий уровень цен бид и аск.

Вероятность того, что очередь заявок аск истощится ранее, чем очередь заявок бид, высчитывается так:

Итоговая формула вероятности повышения цены:

Где H - скрытая ликвидность рынка, то есть сделки, которые неизвестны широкой общественности (например, сделки крупных финансовых организаций, которые заключаются за пределами бирж).

Процедура оценки выглядит следующим образом:

  • На первом этапе собранные данные разделяются по биржам, за один раз анализируется один торговый день;
  • Котировки значений бид и аск компонуются по децилям . Для каждого такого набора (i,j) вычисляется частота повышения цены u_ij.
  • Подсчитывается число появлений каждой величины d_ij.
  • Производится анализ соответствия модели с помощью метода наименьших квадратов :

Заключение

На многих фондовых площадках (например, в США и России) оборот алгоритмической торговли уже довольно давно составляет более 50%. При этом часто алгоритмы используются не только для того, чтобы «опередить» конкурентов в скорости совершения транзакций и заработать на этом.

Крупные игроки могут применять этот инструмент для того, чтобы разбивать крупные сделки на более мелкие, которые позволяют осуществить операцию с заданным количеством финансового инструмента, не сдвигая его рыночную цену в ту или иную сторону. Для этого используются алгоритмы TWAP, VWAP и PoV.

Кроме того, алгоритмы используются для реализации «квантовых стратегий», таких как, арбитраж или маркетмейкинг. Помимо этого, существуют возможности по подсчету вероятности изменения цены конкретных финансовых инструментов.

На сегодня все, спасибо за внимание!

Почему Роботы и алгоритмическая торговля?

В последнем кризисе в США и в обвале фондового рынка многие обвиняли алгоритмическую торговлю. К такому выводу они пришли, видимо, по той причине, что сегодня ни один трейдер не обходится без компьютера и технического анализа, который делается на компьютере.

Графики котировок цен наглядно показывают что происходит с конкретными ценными бумагами: растут ли они, падают, или остаются на прежнем уровне. Индикаторы показывают перекупленность/перепроданность, скорость изменения цены, ускорение цены, силу быков или медведей, объемы на покупку или продажу и т.п. По этим индикаторам трейдеру легче принимать решение о сделке.

Многие трейдеры пошли еще дальше, вместо того, чтобы каждую минуту анализировать ситуацию на рынке они стали использовать набор команд, которые регулярно выполняет компьютер. И если есть сигнал на покупку или продажу, то компьютер, а точнее торговая программа-робот выставит заявку, после чего проверит исполнилась она или нет... Алгоритмов существует много разных и многие из них довольно прибыльные. Примерная статистика говорит о том, что в США на рынке от общего оборота более 80% всех заявок выставляются торговыми Роботами. Робот практически никогда не пропустит сделку, никогда не ошибется в подсчетах. Это очень хороший помощник. В России процент выставляемых заявок Роботами не превышает 20%. Но ничто не стоит на месте и российский трейдинг в самое ближайшее время будет походить на американский.

Сколько процентов доходности может показать Робот?

От нуля до 8000% и больше. Многое зависит от алгоритма Робота, его параметров и от характера рынка. Если эти факторы максимально коррелируют, то и доходность Робота будет максимальной.

Как начать торговать на бирже с помощью Робота или Советника

Есть несколько вариантов:

  • Разработать своего торгового Робота самостоятельно и начать торговать
  • Заказать торгового Советника или Робота
  • Приобрести готового торгового Советника или Робота

Сразу нужно понимать, что разработка торгового Робота связана с изучением языка программирования, например QPILE, или C++ с API для QUIK. Это необходимое условие, но не достаточное для доходного Робота. Необходимо разработать правильный алгоритм, чтобы Робот в нужное время выставлял заявки на куплю-продажу и отслеживал текущую позицию, чтобы не купил лишнего или не продал меньше положенного. Он должен уметь выставлять стоп-заявки, проверять наличие соединения с биржей, учитывать интервалы торговых сессий и перерывы, закрывать или переносить позиции по сессиям, работать с разными таймфреймами, свечами, с различными Индикаторами и многое другое.

Самое главное, на мой взгляд, торговый Робот должен иметь тестовый режим. Режим, в котором можно протестировать Робота на реальных торгах. Демо-торги немного отличаются от реальных, поэтому мы рекомендуем тестировать именно на реальном рынке. В тестовом режиме не обязательно выставлять настоящие заявки купли-продажи. Все сделки можно проводить, так сказать, "на бумаге".

Только после того, как Вы убедитесь, что сделали правильный выбор можно запускать Робота в реальную торговлю на бирже.

Важно понимать, что при заказе на разработку торгового Робота Вы потратите гораздо больше времени и средств, так как это будет эксклюзивный вариант, созданный специально под Вас.

При покупке торгового Робота Вы экономите свои средства и время.

Важно понимать на каком рынке использовать Робота. Есть рынки, на которых торгуют практически одни Роботы. С одной стороны Вы спросите как же с ними бороться, с другой стороны – роботы предсказуемы!

Преимущества Роботов

Низкочастотный Робот – малое количество сделок, одна-две в день или меньше. Следовательно экономия на комиссии, но большой доходности ждать не приходится. Так как большие движения на рынке происходят редко (примерно 30% времени и меньше).

Сверхвысокочастотный Робот – доходность может исчисляться тысячами процентов годовых. Нужно понимать, что доходность и чистая прибыль у данных Роботов, это далеко не одно и тоже. Десятки тысяч сделок в день и аренда серверов на бирже, для сверхбыстрого доступа к торговой информации, уменьшают прибыль на 50% и более. Разработка и обслуживание таких Роботов очень хлопотное и затратное дело.

Высокочастотный Робот – несколько десятков сделок в день. Комиссия не высока, эффективность может быть очень хорошей, доходность сопоставима с размером чистой прибыли, легче тестировать и отслеживать сделки, легче контролировать Робота. Разработка и поддержка проще, стоимость вполне доступная.

Что такое Робот и как он работает

Изначально определяется стратегия торговли, тестируется на истории. Разрабатывается алгоритм. Тестируется. Далее торговая программа самостоятельно совершает сделки на бирже.

Очень часто применяются алгоритмические спекулятивные стратегии, цель которых не реализация актива, а получение прибыли от колебания цены торгового инструмента. В отличие от экзекьюшн-стратегий , которые ставят за цель максимально незаметно реализовать крупный объем активов для своих целей, при этом, не повлияв на рыночные цены, спекулятивные стратегии часто способствуют вмешательству в рынок, с целью получения дополнительной прибыли. Можно выделить основные 8 групп спекулятивных стратегий. Однако, некоторые группы спекулятивных стратегий основываются на других группах, либо выступают как производные от них.

Спекулятивные стратегии Маркет-мейкинг (Market - making )

По сути, стратегия Маркет-мейкер предполагает вмешательство в рынок, и получение из этого дополнительной прибыли. По стратегии Market-making крупный институциональный участник финансового рынка выставляет крупные позиции (от сотен тысяч до миллионов и даже миллиардов долларов) одновременно и на покупку и на продажу. Одновременное выставление противоположных позиций не приносит прибыли (по сути это локирование), и само по себе не влияет на изменение цены актива, а лишь увеличивает объем торговли на рынке. Таким образом, маркет-мейкеры способствуют поддержанию высокой ликвидности финансовых активов. Более того, биржи и внебиржевые организации заинтересованы в маркет-мейкерах на неликвидных активах, куда их и привлекают, предлагая льготные условия торговли, а порой и «закрывая глаза» на их вмешательство в рынок

Вмешательство маркет-мейкеров в рынок проходит в следующем.

Когда цена актива начинает расти, маркет-мейкер закрывает частично или полностью позицию на покупку, двигая, таким образом, цену вниз. При обвале цены, заработав на позиции на продажу, маркет-мейкер может закрыть позицию на продажу, двинув свою очередь цену обратно вверх. Таким образом, маркет-мейкер может точно знать, когда произойдет разворот тренда, что позволяет им дополнительно выставлять позиции и получать дополнительную прибыль. О том, вы можете прочесть в отдельной статье.

«Трендследящие» спекулятивные стратегии (Trend following)

В основе данных стратегий лежит простой принцип следования за движением тренда. Алгоритмическая торговля по спекулятивным стратегиям слежения тренда использует различные индикаторы технического анализа, для получения торговых сигналов (следует заметить, что крупные институциональные участники рынка используют индикаторы собственной разработки, которых не встретишь в доступе для обычного трейдера ). Достоинством трендиследящих стратегий является их универсальность, так как они могут применяться на любых типах торговых активов и на любых таймфреймах.

Влиянием на рынок, при использовании трендследящих спекулятивных стратегий со стороны институциональных участников рынка может выражаться в усилении тренда: если участник открывает крупную позицию по тренду, он тем самым повышает спрос, что двигает цену еще дальше.

Спекулятивные стратегии парного трейдинга (Pairs trading)

Спекулятивные стратегии парного трейдинга работают на соотношениях торговых инструментов с высокой взаимной корреляцией, таких, как например, акции золотодобывающей компании и фьючерсы на золото.

Принцип парной стратегии в следующем:

Выбирается два коррелированных (взаимосвязанных) актива, допустим золото и акции золотодобывающих компаний. Если мировые цены на золото растут, то растут и цены на акции золотодобывающих компаний. Однако, графики цен могут различаться. Анализируется отклонение графиков цен от скользящих средних. При значительном повышении цены одного из активов, совершается его продажа, и одновременно покупается снизившейся актив. Таким образом образуется так называемый Бета-нейтральный портфель , при котором результат такой сделки будет зависеть не от рыночного тренда, а от отношения цены одного актива к другому. При возвращении графиков цен к скользящим средним, позиции закрываются. Для анализа по парному трейдингу на мелких таймфреймах, используются алгоритмы индикаторов технического анализа. На крупных таймфреймах используется фундаментальный анализ рынка, с индикаторами рыночных мультипликаторов и различных финансовых коэффициентов. Данную стратегию часто используют крупные инвестиционные фонды и хедж-фонды, которые совершают крупные сделки через алгоритмы TWAP, VWAP, Iceberg или POV.

Спекулятивные стратегии баскет-трейдинга (Basket trading)

Баскет-трейдинг работает по практически аналагичному алгоритму с парным трейдингом, с разницей в том, что алгоритмическая торговля ведется не двумя коррелирующими активами, а двумя корзинами коррелирующих активов (от англ. Basket - корзина). Таким образом, происходит диверсификация, которая позволяет минимизировать торговые риски. Алгоритмическая торговля по баскет-трейдинг ведется, как правило, в пределах одной торговой сессии рыночными ордерами, а в корзины входят высоколиквидные активы.

Арбитражные спекулятивные стратегии (Arbitage)

Арбитражная торговля отчасти похожа с парной торговлей, с разницей в том, что она ведется несколькими аналогичными торговыми инструментами (идентичных или корреляционных). Арбитражная торговля предполагает получение прибыли от разницы в ценах подобных (одинаковых) активов, а не от ценовых движений. Когда связанные или идентичные инструменты демонстрируют разницу в котировках, то возникает арбитражная ситуация.

Арбитражные стратегии можно разделить на следующие подтипы, в зависимости от используемых активов:

  • Пространственная арбитражная стратегия — используются абсолютно идентичные торговые активы, однако на разных финансовых рынках. Например, алгоритмическая торговля акциями одной и той же компании, на разных биржевых площадках. Допустим, если на одной биржевой площадке котировки акций компании 100$ на продажу (Bid) и 101$ на покупку (Ask), а на другой площадке предлагается по ценам 102$ за продажу и 103$ за покупку, то трейдер может приобрести на одной бирже акции по 101$ и продать их на другой по 102$, заработав с каждой акции по 1$.
  • Эквивалентная арбитражная стратегия — используются связанные между собой торговые инструменты, имеющие между собой линейную связь. Например: акции компании и фьючерсы на акции компании. То есть, бывает так, что цена на акции поднялась, а фьючерсы на них остались на прежнем месте, либо даже немного опустили. В таком случае следует продать акции, и купить фьючерсы на эти акции, а далее ожидать схождения их цены. Точно также можно торговать в обратном направлении.
  • Индексная арбитражная стратегия — является подвидом баскет-трейдинга, и основывается на связи фьючерса на индекс и корзины активов, которые входят в данный индекс.

Арбитражная торговля способствует синхронизации и выравниванию цен, так как алгоритмические арбитражёры очень быстро реагируют на любой перекос на финансовых рынках.

В алгоритмической арбитражной торговле немаловажную роль играет поставка котировок, скорость и качество передачи данных. Поэтому институциональные участники рынка подключают значительную материально-техническую базу, для обеспечения арбитражной торговли.

Алгоритмические стратегии торговли волатильностью (Volatility trading)

Торговля волатильностью ведется на производных финансовых инструментах, особенно на опционах. Принцип торговли сводится к зависимости стоимости опционного контракта от волатильности торгового инструмента в период до срока экспирации. Говоря простым языком, торговля волатильностью предполагает, что на стоимость опциона влияет учет рисков движения цены.

Волатильность — показатель, который отображает вероятность изменения цены. Чем выше волотильность, тем выше вероятность, что цена будет изменяться.

Опцион с ожиданием более высокой волатильности покупается, так как цена на него будет расти. Опцион с ожиданием более низкой волатильности продается, так как его стоимость будет падать. При приобретении опциона, необходимо осуществить хеджирование позиции противоположной сделкой.

Расчеты торговли волатильностью являются очень сложными, математические расчеты которых работают по автоматизированным алгоритмам институциональных участников финансовых рынков.

Спекулятивные стратегии низких издержек (Low-latency trading)

Алгоритмические стратегии низких издержек схожи с трендследящими стратегиями, так как предполагают торговлю по тренду, и парным трейдингом, так как использует коррелирующие инструменты. Однако алгоритмическая торговля предполагает использование нескольких инструментов, при этом по базисному активу определяется движение рынка, а непосредственно сделки совершаются на другом инструменте. Ключевым моментом стратегий низких издержек является то, что на торговых инструментах с высокой корреляцией, один актив (базовый) с большей ликвидностью реагирует быстрее, чем остальные (рабочие) активы с более низкой ликвидностью. Например, вначале падает цена на нефть (базис), которая тянет за собой вниз акции нефтедобывающих и нефтеперерабатывающих компаний (рабочие торговые инструменты). Тенденции на базисном активе анализируются на наименьших таймфреймах, учитывая каждое изменение котировок. Как только базовый актив начинает демонстрировать резкое изменение цены, то на рабочих торговых инструментах совершается сделка в направлении изменения базового актива. При алгоритмической торговле по стратегиям низких издержек крайне важно иметь сверхскоростной доступ к рынку и рыночной информации, для реализации всех торговых сигналов.

Спекулятивные стратегии фронт-раннинг (Front running)

Фронт-раннинг предполагает анализ текущей ликвидности и усредненного объема позиций актива в конкретный период времени. Если на рынке определяется лучшая цена спроса и предложения одного либо нескольких ордеров, где суммарный объем превышает на определенную величину усредненный объем ордеров за конкретный период времени, то выставляется ордер по цене на несколько пунктов выше (при покупке) или ниже (при продаже) от цены крупных заявок. Выходит, что выставленный ордер размешается перед крупными заявками. Когда данный ордер исполняется, тут же устанавливается противоположный ордер еще на несколько пунктов выше, если исполнился ордер Buy, или на несколько пунктов ниже, если исполнился ордер Sell. Звучит всё сложно, однако идея проста: крупные позиции, как правило, исполняются определенное время, за которое могут произойти несколько противоположных сделок. При исполнении же крупной позиции цена может значительно двинуться, что принесет по первому ордеру прибыль. Для алгоритмической торговли по фронт-раннингу используются торговые активы с высокой ликвидностью. Фронт-раннинг становится возможным только при высокоскоростном доступе к рынку и рыночной информации.

Заключение

Алгоритмическая торговля позволяет крупным институциональным участникам рынка реализовывать крупные объемы активов, а также получать дополнительную прибыль от спекуляций на биржевом и внебиржевом рынке. Сложные алгоритмы автоматически анализируют и совершают сделки, которые могут повлиять на ситуацию на рынке.

Большинство торговых роботов, которые применяется в алгоритмическом трейдинге, не доступны для обычных трейдеров, так как являются собственными разработками крупных участников торгов. Торговля по алгоритмам требует высокой точности исполнения и прямого доступа к рыночной ликвидности и информации, что обеспечивается прямым доступом к поставщикам ликвидности.