Аннотация: в статье раскрываются основные понятия алготрейдинга. Отдельно рассмотрены хэдж-фонды, площадки для алготрейдинга, а также его преимущества. Отмечается, что алготрейдинг используется в банковском секторе и на крипторынке.
Ключевые слова: алготрейдинг, алгоритмическая торговля, трейдеры, хедж-фонды,
Понятие об алготрейдинге
Понятие алгоритмического трейдинга имеет два основных определения:
Алготрейдинг. Автосистема, которая может торговать без трейдера в заданном ей алгоритме. Система необходима для получения прямой прибыли за счёт автоанализа рынка и открытия позиций. Этот алгоритм ещё называют «торговым роботом» либо «советником».
Алгоритмическая торговля. Исполнение крупных ордеров на рынке, когда они в автоматическом порядке делятся на части и постепенно открываются в соответствии с заданными правилами.
Если упростить, алгоритмическая торговля — это автоматизация повседневных операций, выполняемых трейдерами, которая позволяет уменьшить время, необходимое для анализа информации об акциях, расчёта математических моделей и проведения транзакций.
Важно, что автоматизация процессов позволяет решить важнейшую проблему человеческого фактора. К данному фактору можно отнести эмоциональность, домыслы, интуицию, неверные прогнозы, ошибки мышления. Все это может препятствовать получению прибыли.
Суть алгоритмической торговли заключается в подборе правил по открытию позиций и семейств роботов. Такой подбор может быть:
ручным — выполняется исследователем на основе математики и физических моделей;
автоматическим — нужен для массового перебора правил и тестирования в рамках программы;
генетическим — в этом случае правила разрабатываются программой с элементами искусственного интеллекта.
По оценке ZeroHedge, 84% сделок на мировых биржах осуществляется с помощью инструментов высокочастотного трейдинга (high-frequency trading) — основного вида алгоритмической торговли, при котором специализированные программы в автоматическом режиме ищут возможности для заработка, продают и покупают позиции в доли секунды.
Хедж-фонды
Инвестиционные банки и хедж-фонды — первопроходцы в данной области, и они как никто другой нуждаются в автоматизации исполнения крупных ордеров. Они успешно инвестировали в разработку подобных алгоритмов немалые средства, в результате чего появлялись различные системы, влияющие на рынок.
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».
Крупнейший фонд Bridgewater Associates, основанный Реем Делио (Ray Dalio), управляет активами на $160 млрд, базируясь на количественных инвестициях (quantitative investing). Прибыль инвесторов компании за год составила $5 млрд. [3]
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 – Deutsche Bank, Goldman Sachs, Morgan Stanley и подобных.
Сейчас в хедж-фондах сосредоточено около $3,5 трлн — эта цифра сопоставима с ВВП Германии и почти в полтора раза превышает ВВП Великобритании. При этом приблизительно 50% активов сосредоточено в первой сотне хедж-фондов, которые составляют когорту самых главных имен в индустрии. К примеру, в Bridgewater Associates сейчас $122 млрд, в AQR Capital Management — $70 млрд, а в Two Sigma — $53 млрд.
Хедж-фонды широко известны в узких кругах. Их клиенты — крупные институциональные инвесторы: пенсионные и суверенные фонды, страховые компании и прочие крупные финансовые институты. Кроме того, хедж-фонды популярны среди состоятельных клиентов всего мира, которые имеют возможность инвестировать в них через премиальные банки и фэмили-офисы.
Эти фонды интересны прежде всего своим соотношением риска и доходности. К примеру, один из крупных и авторитетных алгоритмических фондов — Two Sigma Spectrum — за три года показал такую же доходность, что и фондовый индекс S&P 500, но с гораздо меньшим риском. В то время как американский индекс был крайне волатилен в некоторые периоды, доходность хедж-фонда не просто «держала удар», но и росла. Если посмотреть на график с 2005 года — момента создания фонда, то можно увидеть, что стратегия Two Sigma Spectrum значительно обгоняет индикатор S&P 500.
Применение и рынки
Использование автоматических роботов получило широкое распространение на межбанковском валютном рынке. В особенности торговые советники заслужили популярность, благодаря платформе MetaTrader 4 и языку программирования MQL4, который и позволяет вести алгоритмическую торговлю на Форекс даже начинающим трейдерам:
использование данного языка под силу рядовому пользователю, как следствие, существует алготрейдинг для начинающих в справочнике с полным описанием функций языка;
запрограммированные советники можно сразу компилировать в формат терминала и запускать в работу;
созданные роботы не требуют больших вычислительных мощностей, достаточно стационарного компьютера;
в терминале доступен широкий спектр инструментов для тестирования робота на большом интервале времени.
Биржевые организации можно считать наиболее заинтересованными в развитии алгоритмической торговли.
Наиболее популярные платформы для алгоритмической торговли можно представить следующим списком:
TSLab – имеет возможность создания сложных алгоритмических систем, обладает практичным визуальным рядом и возможностью редактирования, имеется просмотр работы скрипта;
Wealth-Lab – из достоинств отметим построение торговых систем со встроенным мастером стратегий, построение мультисистем, разработка на любом языке .NET, проверка стратегии по всем инструментам;
MetaStock/ TradeScrip – отметим большую библиотеку индикаторов и формул, большое количество модулей программы, высокую скорость работы;
Большинство брокерских API имеют интерфейсы на C++ и/или Java. Частота совершения торговых операций — важнейший элемент алгоритма торгового движка. Робот может посылать сотни приказов в минуту, поэтому производительность системы крайне важна. Если система реализована не очень хорошо, то неизбежно возникновение значительного проскальзывания между ценой, когда приказ должен был быть выставлен и той, по которой он реально исполнился. Это может драматическим образом сказать на доходности.
Языки программирования вроде C++/Java обычно лучше всего подходят для написания торгового движка, но при их использовании возникают вопросы по времени разработки, легкости тестирования и поддержки кода. В тех случаях, когда важна скорость работы (например, в случае HFT-трейдинга), используются эффективные низкоуровневые языки — C++ и даже чистый С.
При помощи C++ разрабатываются в основном два типа торговых роботов:
торговый двигатель – доступная и простая система, отвечающая за выполнение легких задач;
торговый робот для управления настройками – данная система отвечает за управление алгоритмами и редактирует интерфейс пользователя, включает в себя механизмы представления результатов торговли.
Эффективность алгоритмической торговли в крипте
Алгоритмический трейдинг криптовалютами сегодня набирает обороты. В массе своей крупные (и наиболее надежные) биржи, включая Bitfinex и Poloniex, не только не препятствуют автоматизированной торговле, но и поощряют ее. Как минимум потому, что получают комиссию с каждой транзакции, вне зависимости от того, теряет или зарабатывает деньги клиент.
В криптотрейдинге возможны различные стратегии. Основные — это арбитраж, который предполагает заработок на разнице в цене актива на разных рынках (допустим, на двух биржах), и маркет-мейкинг, то есть игра на курсах монет и их деривативов.
Системами алготрейдинга пользуются как профессионалы, в том числе на стороне финансовых организаций, так и «любители» — простые обладатели криптовалют, пытающиеся приумножить свой капитал. Решения такого класса разнятся по степени сложности и по принципам устройства. Выделим три основные категории ПО для работы с криптобиржами:
боты с заранее прописанной логикой;
обучаемые торговые роботы на базе технологий ИИ и machine learning;
роботы-советники.
Отметим, что в мир криптовалют пришли гранды высокочастотной биржевой торговли, включая Jump Trading и Tower Research, а торговые платформы на базе искусственного интеллекта постоянно совершенствуются.
Достоинства и недостатки алготрейдинга
Преимущества алготрейдинга — это, прежде всего, отсутствие у них недостатков ручной торговли.
Достоинства алготрейдинга:
Автоматизация процессов;
Отсутствие физических ограничений и человеческого фактора;
Строго и неуклонно следуют заданной программе.
Однако, при всех достоинствах, алготрейдинг имеет определенные недостатки:
Ошибки в программе. Если программист допустит ошибку, робот неуклонно будет следовать ошибочной программе и потеряет деньги.
Достаточная сложность программ. При разработке алгоритмов нужно разбираться не только в программировании, но и в трейдинге. Это требует специализированных навыков и опыта.
Отсутствие информации. В свободном доступе очень мало информации по алготрейдингу.
Недостаток гибкости при изменении рынка. В ручном режиме проще подстроиться под быстрые изменения, чем менять весь алгоритм в программе.
В заключение нужно отметить, что алготрейдинг позволяет не только увеличить прибыль от торговли, но и снизить нагрузку на трейдера. Есть много вариаций алготрейдинга. Использоваться он может как на валютном, так и на фондовом рынках. У роботов существуют свои проблемы, но они все же менее значимые, чем недостатки ручной формы трейдинга.
Ulangazy Askarbekov
Director of Quotex (HK) Limited