Стратегии алгоритмической торговли. Алгоритмическая торговля: спекулятивные стратегии крупных участников рынка. Известные мифы об алготрейдинге

Сейчас все говорят о том, что живых консультантов заменят машины. Насколько это соответствует реальности?

Роботов делают люди, поэтому кто-нибудь живой обязательно останется … Но если серьезно, давайте для начала определимся, что, собственно, мы называем роботами. Есть робоэдвайзинг, есть алгоритмические стратегии, есть автоследование.

Давайте начнем с робоэдвайзинга. Что включает это понятие?

Робоэдвайзинг — это программы, которые позволяют не только составить портфель клиенту, но и совершать ребалансировку портфеля без участия клиента.

Подобных сервисов в России не так много, но, если говорить о западных практиках, существует четкое разделение между пассивным и активным управлением:

активное управление состоит в решении, какой инструмент и когда покупать;
пассивное управление — когда портфель уже сформирован и предназначен для клиентов, не желающих вдаваться в подробности .

Алготрейдинг

Под алготрейдингом понимают вид трейдинга, при котором действия трейдера полностью формализованы в виде алгоритма, реализуя который трейдер рассчитывает получить прибыль. Простыми словами, алгоритмический трейдинг — это заранее определенный, осознанный алгоритм действий трейдера в ходе торговли.

Какое будущее у алготрейдинга в России? Отмечается высокий интерес к этой услуге как со стороны клиентов, так и со стороны профучастников рынка.

Доля таких услуг будет расти - это очевидно.

Развитие сегмента ставит новые задачи и перед регулятором, и перед рынком. Активно ведется дискуссия касательно будущего данных сервисов для физических лиц. Подобными сервисами пользуется большое количество людей, и регулятор не может не обращать внимания на это.

Плюсы и минусы

Клиенту необходимо получать полную информацию об условиях конкретной стратегии, включая, например, налоги, размер комиссий.

При этом цены, по которым клиент совершает сделки, не всегда совпадают с ценами, по которым совершает сделки автор стратегии. Иногда это приводит к тому, что клиент разочаровывается в услуге. Но конечном итоге рынок услуг автоследования и алготрейдинга должен стать понятен как брокерам, так и клиентам.

Преимущества два: скорость и дешевизна. Услуги роботов в разы дешевле, чем консультантов. Даже со скромной суммой в $5тыс. можно получить сбалансированный портфель. Но такая услуга в России не приживется. У нас любят «смотреть в глаза» тем, кто управляет деньгами.

Инвестирование — процесс неспешный и тщательный.

А услуга робоэдвайзинга нацелена на ленивых спекулянтов , которые желают зарабатывать, переложив тяжесть принятия решений на другого. Ни к чему хорошему это не приводит.

Но количество людей, которые хотят зарабатывать и при этом не принимать самостоятельные решения, очень велико. Поэтому робоэдвайзинг в любом случае будет пользоваться спросом.

Проблемы робоэдвайзинга в России связаны со слабостью самого рынка — низкой , обесцениванием значимости бренда и имени компании-разработчика, возможностью манипулирования ценой.

Еще одна проблема - число активных инвесторов. Интересным продукт станет, когда с рынка уйдет Private Banking. Но для этого нужен уникальный сервис, учитывающий интересы конкретного инвестора.

Учитывая повсеместное внедрение чат-ботов и темпы разработки подобных сервисов, широкое внедрение таких технологий — вопрос недалекого будущего. В России основные игроки находятся в состоянии серьезной конкуренции, внедряют новые продукты и услуги, улучшают сервис.

Полагаем, что скоро робоэдвайзинг будет по карману средним и нишевым игрокам, которые с удовольствием вступят в конкурентную борьбу за средства клиентов.

Дополнительно ознакомьтесь с кратким видео о том, что такое алготрейдинг:

Трейдеры на мировых биржах от Австралии и до Нью-Йорка все меньше торгуют рыками и все больше используют торговые алгоритмы. На Московской Биржи более 50% объема торгов приходится на алгоритмические стратегии. А доля их заявок в общем объеме перевалила за 80%.

Тот, кто вчера активно кликал мышкой, сегодня формализовал свою стратегию и запрограммировал её сам или у друга, который знает C++ или Python.

Почему торговые роботы так популярны?

Робот не имеет эмоций: он не радуется, когда зарабатывает 10% и не расстраивается, когда теряет 50%. Он не знает, что такое страх и жадность. У робота есть набор правил и команд, которым он следует. Если надо купить, робот покупает, если продать – продает. Робот может исполнять команды быстрее, чем человек. Робот может одновременно следить за сигналами на многих инструментах, а человек следит только за тем, что видит на мониторе.

В голове каждого робота сидит алгоритм, который придумал человек. Самое сложное – придумать этот алгоритм. Для этого нужно проанализировать данные, выдвинуть гипотизу, сформулировать правила, проанализировать результат на исторических данных, скорректировать гипотизу и правила, и еще раз прогнать алгоритм на истории. Для этого нужно владеть математикой и статистикой и знать, как применять эти знания на финансовых рынках.

Требования к слушателям:

Курс "Алгоритмическая торговля. Научный подход" рассчитан на подготовленных слушателей, которые помнят высшую математику, которую читают в экономических ВУЗах. На курсе будет не сухая теория, а чуть-чуть "жидкой теории" и много "густой практики" на примере нескольких торговых стратегий, которые работают уже 10 лет.

Чем этот курс отличается от прошлых:

В первой лекции курса систематически и без сложных формул излагаются принципы построения торговых алгоритмов, которые позволят любому желающему понять их и применить на практике при построении собственных алгоритмов «методом тыка».

Также Александр отказался от отдельного раздела по основным понятиям теории вероятностей и математической статистики, ограничившись напоминанием определений по мере возникновения их необходимости в материале.

Из курса исключен ряд математических результатов, представляющих чисто теоретический интерес, и оставлены лишь результаты, которые использовались Александром при построении собственных торговых алгоритмов, изложению которых по прежнему посвящены три последних лекции курса.

Программа видеокурса

Занятие 1. Принципы построения торговых алгоритмов и необходимые понятия теории вероятностей и математической статистики

Узнаем, что такое случайность или детерминированность
Узнаем о вероятности, как мере числовой оценки шансов появления будущих событий
Открываем для себя торговый алгоритм, как статистический прогноз будущего приращения цены
Изучаем одномерные случайные величины:

функция распределения
математическое ожидание функции от случайной величины
квантили (перцентили)
стохастическое доминирование

Определяем, что такое бинарная модель приращений цен, тренд и контртренд, оптимальный алгоритм
Изучаем многомерные случайные величины:

независимость
условные распределения
задача статистического прогноза
регрессия

Узнаем, как подобрать индикаторы для торгового алгоритма «методом тыка»
Вспоминаем последовательности случайных величин:

стационарность
автокорреляционная и спектральная функции
случайное блуждание
показатель Херста (критика)

Используем математическую статистику:

выборка
выборочные статистики
достаточные статистики
различение гипотез
оценка параметров
параметрическая и непараметрическая статистика

Занятие 2. Тестирование и оптимизация торговых алгоритмов, как проверка качества статистического прогноза будущего приращения цены

Оцениваем долю «успехов»
Приводим автокорреляционную функцию динамики счета к нулевому виду
Отсеиваем параметры по:

устойчивости
стохастическому доминированию
взаимной корреляции
превосходству «доходность-риск» пассивной стратегии

Строим оптимальный портфель из:

одного торгового алгоритма с разными параметрами
нескольких торговых алгоритмов на одном активе
портфелей торговых алгоритмов на разных активах

Оцениваем будущие просадки счета методом Монте-Карло

Занятие 3. Практическое занятие по тестированию торговых алгоритмов

Используем полученные знания на практике

Занятие 4. Модели цен, как основы торговых алгоритмов

Разбираем конкурентный рынок, условную нормальность, «кусочную» стационарность
Изучаем кусочно-постоянную условно нормальную модель, тренды, минимаксную модель трендов
Вспоминаем кусочно-марковскую условно нормальную модель, тренды и контртренды
Узнаем о сильно «антиперсистентной» модели и ступенчатых трендах

Занятие 5-6. Примеры трендовых торговых алгоритмов

Строим модели для кусочно-постоянной условно нормальной модели
Рассматриваем модели для сильно «антиперсистентной» модели

Занятие 7. Фильтрация трендовых торговых алгоритмов и примеры контртрендовых торговых алгоритмов

Разбираем минимаксные модели трендов
Изучаем историю реальной торговли и модификации
Отбираем трендовые торговые алгоритмы
Кусочно-марковская условно нормальная модель, как основа построения «фильтра пилы»
«Фильтры» шортов и плечей, принципы построения, особенности использования
Рассматриваем примеры контртрендовых торговых алгоритмов
«Фильтр пилы», как индикатор торговли контртренда в рамках бинарной модели приращений цен
Maximum profit system для опционов (факультативно)

Многие ошибочно употребляют этот термин в применении к торговле с помощью автоматических торговых систем (). А между тем алгоритмическая торговля подразумевает всего лишь алгоритм исполнения большой заявки. Дело в том, что исполнение действительно крупных заявок на бирже может быть связано с вполне объективными трудностями. Взять, к примеру, возможное влияние на цену. Если, например заявка на покупку акций действительно крупная, то её реализация может толкать цену вверх, что делает покупку дороже, а это, разумеется, невыгодно покупателю. Для решения такого рода проблем и используется алгоритмическая торговля подразумевающая деление крупной заявки на ряд мелких и приобретение их по определённому алгоритму.

Алгоритмическая торговля ставит своей целью исполнение крупной заявки по наиболее выгодной цене, а не трейдинг с целью получения прибыли

Алгоритмическую торговлю широко используют так называемые (крупные банки, пенсионные фонды, ). Они работают с настолько крупными размерами заявок, что их затруднительно реализовать посредством простого размещения на бирже.

До появления алгоритмической торговли с такими маркетмейкерами работали специально создаваемые для этих целей execution-компании. Они вручную делили крупные заявки и исполняли их, опираясь исключительно на свой опыт (или на свой страх и риск). Либо исполнением такого рода заявок занимались их трейдеры, опять же деля на части и реализуя их, опираясь на свои навыки.

Сама алгоритмическая торговля появилась с середины нулевых годов. Все крупнейшие брокеры стали предоставлять эту возможность реализации крупных заявок в автоматическом режиме. Для этого клиенту брокера необходимо лишь выбрать алгоритм, по которому будет исполняться его заявка, а затем система сделает всё сама.

Основные алгоритмы

Существуют несколько основных алгоритмов реализации крупных заявок:

TWAP . Этот алгоритм подразумевает деление всей заявки на множество частей и исполнение каждой части через равные промежутки времени по лучшим на те моменты котировкам.
VWAP . Подразумевает равномерное исполнение всей заявки поделенной на n-ое количество частей в течение определённого промежутка времени по ценам, не превышающим более чем на заданное процентное отклонение, средневзвешенную цену, рассчитанную в момент запуска алгоритма.
ICEBERG . Суть данного алгоритма сводится к тому, чтобы выставлять заявку такими частями, чтобы их «видимое значение» не превышало некоторого заданного уровня. По аналогии с айсбергом, когда видна только его вершина, а основная часть скрыта под водой.

Риски, связанные с алгоритмической торговлей

Как и любая автоматическая система, алгоритмическая торговля не застрахована от программных и аппаратных ошибок. Хотя автоматика и призвана, в первую очередь исключить так называемый человеческий фактор, тем не менее, многие ошибки бывают связаны именно с ним (ошибки в программировании и настройке системы).

Примером такой ошибки может служить случай произошедший в 2012 году с компанией Knight Capital. Из-за неправильной настройки и установки программного обеспечения произошел сбой, в результате которого, в короткий промежуток времени были выставлены заявки на несколько миллиардов долларов. Это был настолько мощный выброс, что некоторые акции сдвинулись в цене до 10%. Результатом этой ошибки стал убыток в полмиллиарда долларов и как следствие банкротство компании.

После этого случая регулирующие органы фондового рынка США стали требовать от владельцев такого рода автоматизированных систем «кнопок» экстренного отключения. Чтобы можно было мгновенно остановить запущенный процесс, в случае если что-то вдруг пойдёт не так, как было запланировано.

Исходя из последних данных, половина объема торгов американскими акциями на фондовой бирже припадает на алгоритмическую торговлю.
На сегодняшний день, благодаря алгоритмам на фондовой бирже и на рынке форекс совершаются миллионы сделок с помощью готовых алгоритмов, которые способны полностью заменить человека.

Стоит отметить, что с помощью специализированных программ трейдеры добились просто огромнейшей скорости открытия и закрытия ордеров, что привело к развитию высокочастотной торговли.

История развития алгоритмической торговли

Не секрет, что ранее торги до 70 годов на фондовой бирже проходили по типу аукционов, где толпы трейдеров собирались на специализированных площадках, платя за место и практически с голоса, совершали свои операции.

К концу 80 годов из-за развития сетей телекоммуникации все большее количество трейдеров желало присоединиться к торгам удаленно, что в скорее стало доступно благодаря ECN .

Такой ход развития фондовой биржи и коммуникаций постепенно зарождал возможность алгоритмического трейдинга, поскольку все большее количество биржевых игроков начинало отказываться от традиционной торговли в зале, а отдавали предпочтение удаленной работы в офисе.

Особым прорывом в развитие алгоритмов и торговли с помощью различных роботов произошел после публикации аналитиками IBM в 2001 году отчета о преимуществе алгоритма над человеком и привели пример как простая стратегия предоставления агентской цены имела большое преимущество над неопытным игроком.

Именно публикация данного отчета, а также активное соединение глобальных бирж в единую сеть дало сильный толчок в развитие данного сегмента. Стоит отметить, что под алгоритмической торговлей мы предполагаем использование алгоритмов и программ, у которых заложен алгоритм действий по открытию и закрытию сделок по определенным условиям.

Стоит отметить, что с развитием глобальной сети начала развиваться так называемая высокочастотная торговля, смысл которой состоит в том, что алгоритм получает раньше трейдера определенные данные, на основе которых заключаются сделки с минимальными рисками.

Алгоритмические стратегии и их виды

Стоит отметить, что алгоритмическая торговля занимает самый конкурентный сегмент на фондовой бирже, поэтому в последние годы торги напоминают битву алгоритмов и технологий. Собственно те компании, которые покорили данный сегмент, должны постоянно улучшать и модернизировать свои алгоритмы, поскольку такая высокая конкуренция приводит к быстрому устареванию роботов.

Для примера, одна из компаний, которая специализируется на высокочастотном трейдинге всего за 45 минут потеряла более 400 миллионов долларов из-за сбоя алгоритма, а тысячи оставленных заявок оказали довольно сильное влияние на рынок акций, что пошатнуло доверие к фондовому рынку из-за манипуляций со стороны подобных компаний.

Если говорить о стратегиях, то их условно делят на:

1) Арбитражные

Использовав алгоритмы у трейдеров появляется возможность вести арбитражные операции, которые основываются на закономерностях корреляции определенных активов с одного или разного сегмента.

Таким образом, найдя определенную закономерность в движении, алгоритм производит арбитражные операции на расхождение или схождение движения цены, которые происходят с задержкой в доли секунды. Таким образом, только с помощью советников и алгоритмов можно реализовать такого рода без рисковые стратегии.

2) Стратегии на основе опережения

Многие трейдеры размещают свои сервера с алгоритмами вблизи зданий бирж, что позволяет получить максимальную скорость исполнение ордеров и опережение в доступе информации по ценам нежели другие участники биржи. Таким образом, имея преимущество в скорости получения информации и исполнения ордеров, трейдеры выстраивают свои стратегии на основе высокочастотной торговли.

3) Тактики маркет – мейкеров

Не секрет что для поддержания ликвидности на любом инструменте необходимы маркет-мейкеры. На валютном рынке данная категория компаний использующие подобные стратегии обеспечивают просто огромнейшую ликвидность, при этом ведя рынок так, как им нужно. Также стоит отметить, что некоторым компания платят огромные деньги за создание такой ликвидности на непопулярных и неликвидных инструментах.

Последствия развития алгоритмической торговли

В последствии развития алгоритмической торговли произошли довольно позитивные изменения для обычного трейдера. К таким изменениям можно отнести очень высокую ликвидность практически на всех основных инструментах, благодаря которой вы всегда можете открыть свою сделку по заявленной цене.

Также из-за конкуренции данных компаний довольно сильно сузилось значение спреда что не может не радовать.

Однако стоит отметить, что крупные компании маркет-мейкеры иногда злоупотребляют и пытаются манипулировать рынком, что приводит к появлению реквот и непредсказуемых сильных ценовых изменений, из-за которых очень часто выносит стопы. Между прочим, появление фразы «Вынос толпы» появился именно с развитием алгоритмической торговли.

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 (