Диссертация (1138424), страница 8
Текст из файла (страница 8)
АТС способны параллельно управлять и множеством портфелей ценных бумаг, заменяясобой целый отдел аналитиков и трейдеров. Одним из ярких примеров43преимущества успешного использования алгоритмической торговлипри управлении портфелем рыночных активов является фондRenaissance Technologies, показавший прибыль 2,8 млрд. долл.
в период мирового экономического кризиса 2008 года, когда большинствоинвестиционных фондов терпели колоссальные убытки [Варламова,2009]. При управлении данным фондом все операции велись исключительно с помощью торговых роботов.7. Возможность эффективной имитации большого опыта совершения рыночных операций. Как показывает практика рыночнойторговли, для успешного совершения фондовых операций необходимдлительный опыт торговли, который присущ только профессионаламрынка.
Когда у инвестора в памяти накапливается большое количество всевозможных рыночных ситуаций, он способен гораздо лучше«чувствовать» рынок и принимать более правильные торговые решения. Новички, казалось бы, обречены на череду ошибок и потерь вначальном периоде торговли, когда они еще не приобрели достаточного опыта, однако решение данной проблемы возможно за счет применения АТС. Поскольку при их обучении можно использовать достаточно продолжительные временные ряды цен, это позволяет имитировать длительный опыт торговли в различных рыночных ситуациях. При этом, «память» АТС намного точнее, чем у человека, что также делает их более эффективными даже по сравнению с наиболееопытными трейдерами.Преимущества алгоритмической торговли выражаются в высоких результатах совершения инвестиционных операций, демонстрируемых как частными трейдерами (Приложение 6), так и при управлении инвестиционными фондами.
В итоге можно утверждать о том,что появление возможности программной реализации торговых стра-44тегий привело к росту эффективности совершения рыночных операций.Помимо преимуществ, использованию алгоритмической торговли присущи и некоторые недостатки, которые можно разбить на двеосновные группы: технологические риски и ограничения прогностической модели.1. Технологические риски.Поскольку алгоритмическая торговля реализуется посредствомкомплекса специальных программ, ей присущи недостатки, связанныес возможностью возникновения различных сбоев – как в программнойсреде, так и в используемых аппаратных средствах. В отличие отклассической торговли, возникновение таких сбоев при полностью автоматизированном способе совершения операций может привести кзначительным негативным последствиям, поскольку сделки совершаются практически без какого-либо контроля со стороны трейдера.К технологическим рискам, прежде всего, относится возникновение задержек и сбоев биржевого терминала интернет-трейдинга.Это может приводить к задержкам исполнения заявок, проблемам с ихизменением и снятием, а также задержкам поступления рыночной информации.
Такого рода проблемы особенно важны при сверхкраткосрочной торговле: периодические задержки исполнения заявок дажена 1-2 секунды могут привести к значительным убыткам. К задержкампри совершении операций могут приводить и сбои в сети Интернет.Другими часто встречающимися проблемами технологическогохарактера являются конфликты между АТС и биржевым терминаломинтернет-трейдинга, через который подаются заявки на совершениефондовых операций, а также ошибки при программировании алгоритмов самой АТС.452. Ограничения прогностической модели.Как показывает практика алгоритмической торговли, технологические проблемы достаточно несложно устранить при грамотномподходе к созданию АТС, поэтому они, как правило, не оказываютсущественного влияния на результаты совершения операций. Гораздобольшее влияние имеет эффективность используемого метода прогнозирования.
Если его прогностические возможности недостаточны, тодостижение приемлемых показателей прибыльности торговли невозможно даже в случае решения всех проблем технологического характера. Поэтому используемая в АТС модель прогнозирования оказывает фундаментальное значение на ее эффективность. Разработка такоймодели представляет собой значительно более сложную задачу, чемустранение всех технологических недостатков.Основная проблема при ее разработке заключается в том, что втеории финансового рынка не существует какого-либо метода торговли, направленного на совершение алгоритмических операций.
В случае использования АТС для реализации сверхкраткосрочных алгоритмических стратегий появляется дополнительная проблема, связанная сотсутствием в теории финансового рынка методов сверхкраткосрочного прогнозирования рыночных цен, о чем говорилось в первой главедиссертации. Если при более долгосрочных стратегиях может применяться технический анализ, то для сверхкраткосрочной торговли он неподходит, поскольку существующие его методы не ориентированы натакие операции и не учитывают их специфику.
Поэтому широкие возможности, предоставляемые алгоритмическими системами, зачастуюостаются незадействуемыми: существующие методы техническогоанализа не позволяют использовать большое количество влияющихвидов информации, выявлять и использовать сложные и неявные ры-46ночные взаимосвязи.
А методов прогнозирования, которые бы обладали такими возможностями, на сегодняшний день не существует.В результате, наиболее слабым местом высокочастотных алгоритмических стратегий можно считать неразработанность вопросовсверхкраткосрочного прогнозирования цен. Поэтому именно за счетразработки нового метода прогнозирования, ориентированного на реализацию сверхкраткосрочных алгоритмических стратегий, возможноповышение эффективности такого типа торговли.1.3.3.
Тенденции развития алгоритмической торговли.Как показывает практика биржевой торговли, за последние десятилетия на мировых фондовых рынках все большую роль начинаютиграть краткосрочные операции, в то время как доля долгосрочныхинвестиционных вложений постепенно уменьшается. Данная тенденция стала особенно усиливаться в последнее десятилетие, ввиду распространения автоматизированных торговых систем. Под влияниемавтоматизации торговли все большую роль начинают играть сверхкраткосрочные операции, длительность удержания позиций при которых может составлять всего несколько секунд. Рассмотрим особенности зарождения и распространения сверхкраткосрочной торговли более подробно.Эволюция краткосрочных операций с появлением торговыхроботов.По мере развития финансовых рынков возрастало количествоучастников торгов, а благодаря улучшению телекоммуникационногообеспечения рыночной торговли инвесторы стали получать доступ ковсе большему количеству информации, значительно увеличилась искорость ее получения.
Это отразилось в повышении рыночной активности и ликвидности торгов и способствовало увеличению краткосрочной волатильности, что привело к появлению возможности полу47чения прибыли за счет самых краткосрочных рыночных сделок.Большую роль в этом сыграло внедрение в процесс рыночной торговли компьютерной техники и появление брокерских интернеттерминалов, что сделало доступным совершение краткосрочных операций для основной массы трейдеров.Такой тип торговли, когда совершается большое количествосделок с целью получения прибыли за счет использования самых незначительных изменений цен, стал называться «скальпированием», асовершаемые операции – скальперскими.Но настоящей революцией в области скальперских операцийстало появление на фондовом рынке средств автоматизации – торговых роботов. История их применения невелика: еще 15-20 лет назадторговля осуществлялась непосредственно трейдерами.
Появлениероботов на мировых биржах связано с началом электронной торговли,первые попытки их создания были предприняты одновременно с появлением первых систем интернет-торговли в 90-е гг. в США.В начале роботы использовались только крупными инвестиционными институтами, примерно с 90-х годов прошлого века. Болеемасштабное использование роботов на мировых биржах началось несколькими годами позже, как только развитие Интернета сделало такие технологии доступными широкому кругу участников. Однако несовершенство первых систем удаленной торговли не позволяло создать полностью автономных роботов, которые не нуждались бы в постоянном контроле со стороны человека: скорость интернета быласлишком низкой, существовала и масса других технических неувязокс системами электронных торгов. Последующее развитие информационных технологий позволило сделать роботов совершенно самостоятельными, поэтому стало возможным создавать и использовать нетолько механические, но и полностью автоматизированные системы,48работающие без участия человека.
Благодаря этому в последние годыпоявилось множество ранее неосуществимых торговых стратегий,ориентированных на автоматизированное совершение операций.Такого рода стратегии получили название высокочастотных илисверхкраткосрочных алгоритмических стратегий. Их отличительнымичертами являются:- частое совершение рыночных операций, недоступное обычнымтрейдерам;- крайне малая длительность времени удержания позиций – как правило, не более нескольких секунд;- высокая скорость реакции на появляющуюся рыночную информацию, значительно превышающая скорость реакции трейдеров.При данных стратегиях длительность удержания позиций сократилась до минимальных величин и в некоторых случаях может составлять менее секунды. Частота совершения операций также возросла как никогда ранее и может составлять несколько десятков и дажесотен тысяч за торговую сессию.Статистика распространения высокочастотных автоматизированных операций на биржевых торговых площадках.Прежде чем рассмотреть статистику распространения алгоритмической торговли, необходимо отметить, что существует проблемаидентификации торговых операций АТС.
Во-первых, до сих пор несформирован общепринятый метод их выявления, поэтому каждойбиржей они определяются по-своему, что ухудшает сопоставимостьрезультатов по различным биржам. Во-вторых, используемые методыне позволяют однозначно идентифицировать торговые поручения исделки роботов, и могут эффективно выявлять только операциинаиболее гиперактивных автоматов, в то время как операции основной массы роботов биржами не регистрируются. Это приводит к за49нижению доли роботов в биржевой статистике, поэтому рассматриваябиржевые данные по их распространению, следует учесть, что реальная доля операций роботов в объемах торгов является более высокой.Статистика распространения алгоритмической торговли наиностранных торговых площадках.За последние годы участники, ведущие алгоритмическую торговлю, существенно расширили свое присутствие на различных площадках.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
