Диссертация (1138424), страница 10
Текст из файла (страница 10)
2) как минимум пятерка лучших результатов принад56лежит роботам. При этом наибольшая доходность, показанная роботом за 3 месяца, составила 8026,78 % от стартового капитала, в товремя как наиболее успешный трейдер заработал за тот же период2179,55%. Однако, стоит учесть то, что в данных соревнованияхучастники сами имеют право отнести себя к роботам или к обычнымтрейдерам. Поэтому те из них, которые не указали, что используютавтоматизированную торговлю, вовсе не обязательно являются обычными трейдерами. Если же использовать определение роботов, данноебиржей РТС (более 2000 заявок за торговую сессию), то автоматизированные системы в 2010 году заняли все первые 9 мест.
В таком случае лучшим доходом трейдера является всего 731% за 3 месяца (10-еместо).Оценить динамику прибыльности автоматизированной торговлиза последние четыре года можно по доходам, которые демонстрировала тройка наиболее успешных роботов, участвовавших в соревнованиях (Приложение 6, рис. 3).
Данные, представленные на графике,демонстрируют, что с 2007 по 2010 гг. эффективность роботов резковозросла. В 2007-2008 годах тройка лучших роботов показывала результаты прибыли в несколько сотен процентов, что уже являетсязначительной величиной. Но в 2009 и особенно 2010 годах прибыльность автоматизированной торговли существенно возросла. В 2010году тройка лучших роботов показывала результаты от 3900% до8000% за время проведения соревнований. Это говорит о том, что всего за 2-3 года показатели прибыльности роботов выросли примерно в10 раз.
Бесспорно, такие высокие показатели совершенно немыслимыдля обычных трейдеров, так же как и такой их быстрый рост в течениенескольких лет.Между тем, наблюдается явный недостаток статистической информации о прибыльности операций, совершаемых с помощью алго57ритмических систем непосредственно на биржевых торгах.
Это обуславливается незаинтересованностью их разработчиков в разглашениитакого рода информации. Однако, как показал анализ операций роботов, торгующих акциями компаний, размещенных на NYSE иNASDAQ, [Brogaard, 2011], в среднем они являются прибыльными: запериод с 2008 по 2010 гг. их среднегодовой доход составлял порядка2,8 млрд. долл.Исходя из анализа тенденций прибыльности алгоритмическойторговли можно утверждать о том, что на сегодняшний день торговыероботы являются наиболее успешной финансовой инновацией нафондовом рынке.
Это обуславливается тем, что современная автоматизированная торговля обладает специфическими характеристиками,существенно отличающими ее от классической. За счет имеющихсяпреимуществ при автоматизированной торговле возможно достижение показателей, немыслимых ранее – как по скорости и частоте совершаемых операций, так и по прибыльности.1.3.5.
Последствия развития алгоритмической торговли.Широкое распространение операций, совершаемых торговымироботами, привело к тому, что они стали оказывать существенноевлияние на рынок. Существуют как положительные, так и отрицательные аспекты такого влияния. Рассмотрим их более подробно.Положительное влияние алгоритмической торговли.Основное положительное влияние алгоритмической торговли нарынки заключается в повышении рыночной активности, ликвидности,росте торговых оборотов, сужении спрэдов между лучшими заявкамиспроса и предложения. По мнению специалистов Лондонской фондовой биржи, уже сейчас рост активности участников, использующихторговые роботы, является одним из главных факторов общего повышения оборотов и сокращения спрэдов [Гутарева, 2009].
К такому же58выводу приходят и специалисты крупнейших мировых торговых площадок – NYSE и NASDAQ. Согласно их выводам, важным положительным результатом распространения алгоритмической торговлистало сужение спрэдов по ликвидным финансовым инструментам. Сокращение спрэдов по 100 наиболее ликвидным акциям, обращающимся на бирже NYSE, составило от 7,5% до 46%; на NASDAQ — от 6%до 48%.
Тот факт, что сужение спрэдов по менее ликвидным акциям,которые не используют алгоритмические трейдеры, не произошло,служит, по мнению специалистов бирж, доказательством положительного влияния алгоритмической торговли на рынок [Гутарева, 2009].Такое влияние роботов является естественным продолжениемих способности крайне быстро принимать торговые решения, выставлять и снимать заявки, реагируя на мгновенные изменения рынка, темсамым совершая большое количество операций.Подобные результаты можно наблюдать и на российских торговых площадках. По данным биржи РТС, применение роботов непосредственно приводит к сужению спрэда между лучшими заявкамиспроса и предложения по наиболее ликвидным активам.
На рисунке 6представлены кривые мгновенной ликвидности фьючерсного контракта на Индекс РТС по состоянию на 17:47:00 03.12.2010 г. (данныепредоставлены Д. Серебренниковым). Кривая мгновенной ликвидности показывает, какой объем контрактов можно реализовать по ценам,отклоняющимся от лучших цен спроса и предложения на определенную величину (на графике отклонение выражено в процентах, объемконтрактов – в рублях). Исходя из представленного графика, можновидеть, что заявки алгоритмических систем существенно сужаютспрэд между лучшими заявками спроса и предложения.
График показывает, что лучшие заявки спроса, как и лучшие заявки предложенияпринадлежат именно торговым роботам. Поэтому в результате нали59чия на рынке роботов спрэд между лучшими заявками спроса и предложения становится примерно на 0,027% уже, чем если бы они неучаствовали в торгах. Роботы приносят на рынок и дополнительнуюликвидность, так что кривая мгновенной ликвидности с учетом заявокалгоритмических торговых систем явно выше, чем без них.Рис. 6. Кривые мгновенной ликвидности с учетом и без учета заявок алгоритмических торговых систем по фьючерсному контракту на Индекс РТС на 17:47:00, 03.12.2010 г.К другому положительному эффекту присутствия роботов набиржах можно отнести их способность сглаживать рыночные колебания.
Одним из ярких примеров этого является ситуация, произошедшая на немецкой бирже Deutsche Börse 25 августа 2011 года. Присильном падении котировок (немецкий индекс DAX упал на 4% за 17минут) роботы начали скупку подешевевших активов, что спасло рынок от дальнейшего падения. В результате действий роботов за следующие после пика падения 4 минуты индекс вырос на 2%.
Таким об60разом, своими операциями роботы способны сглаживать рыночнуюволатильность, предотвращая чрезмерные колебания цен.В результате можно сделать вывод о том, что распространениеторговых роботов приводит к развитию фондовых рынков. Дальнейшее развитие сегмента алгоритмической торговли и расширение присутствия роботов на рынках может во многом решить проблему недостатка рыночной ликвидности.
Это благоприятным образом отразитсяне только на возможности применения самих торговых роботов, длякоторых рыночная ликвидность является одним из важнейших показателей. Увеличение общерыночной ликвидности окажет положительное влияние и на обычных участников торгов, за счет минимизации потерь на спрэде между лучшими заявками спроса и предложения.
Поэтому можно утверждать о том, что алгоритмическая торговляделает рынки более эффективными, сокращая скорость учета информации в ценах до минимальных величин.Отрицательное влияние алгоритмической торговли.Широкое распространение алгоритмической торговли оказываети отрицательное влияние на рынки. Рассмотрим основные из них.1.
Создание торговыми роботами технологических рисковдля функционирования инфраструктуры биржевой торговли.Специфика высокочастотной алгоритмической торговли такова,что при определенных стратегиях роботы способны подавать огромное количество заявок за небольшой период времени. Число торговыхпоручений, подаваемых роботами в секунду, может измеряться десятками и более. В результате, массированный поток заявок торговыхроботов создает определенные проблемы для функционирования инфраструктуры биржевой торговли: перегружаются каналы связи, серверы брокерских систем и биржи, растет время обработки информации о торгах.61В случае гиперактивных торговых роботов такое влияние можетдостигать колоссальных размеров и препятствовать нормальному ходу биржевых торгов.
К примеру, в марте 2012 года на Московскойбирже наиболее активный торговый робот подавал порядка 6,8 миллионов заявок в сутки, что приводило к совершению всего лишь 13,6тысяч сделок. То есть количество сделок составляло всего 0,2% отчисла поданных заявок. Поэтому, несмотря на то, что техническая активность подобных роботов может быть очень велика, она являетсяэкономически неоправданной, поскольку не приводит к заключениюсоответствующего количества сделок.Чрезмерная активность роботов затрудняет реализацию не только их собственных сделок, но и операций других участников торгов,поскольку перегрузка биржевых систем приводит к общему торможению исполнения заявок. В результате заявки остальных участниковпопадают на биржу с увеличенным временным интервалом, что мешает им быстро реагировать на изменяющиеся рыночные условия.Особенно сильная перегрузка биржевых систем торговыми роботамиможет наблюдаться в ситуациях резких движений цен, когда потокопераций выставления и снятия заявок возрастает в несколько раз.Наиболее выраженным этот эффект бывает когда цены рыночных активов совершают движение против открытых роботами позиций.
Хотяна первый взгляд такое колебание цен может выглядеть незначительным, роботы моментально снимают только что выставленные заявки,формируя к тому же поток противоположных приказов, что приводитк резкой перегрузке биржевых торговых систем.Следует отметить, что для развитых фондовых рынков проблемаперегрузки серверов бирж и информационных каналов не так актуальна, как для российского. Западные торговые площадки стараютсязаранее увеличивать технологические мощности для стимулирования62алгоритмической торговли.
На российском рынке каких-либо значимых инноваций в этой области не наблюдается, несмотря на то, чтоалгоритмическая торговля уже играть заметную роль, что естественным образом проявляется и в увеличении нагрузки на торговые икоммуникационные системы.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
