Трейдеры и инвесторы на российском рынке могут использовать алгоритмическую торговлю для использования рыночных возможностей, повышения скорости исполнения и управления рисками. Алгоритмическая торговля — это метод торговли финансовыми активами, основанный на автоматическом исполнении заранее заданных торговых стратегий с использованием компьютерных алгоритмов. Процесс алгоритмического трейдинга (алготрейдинга) может быть автоматический или полуавтоматический. Термин “алгоритмическая торговля” часто ошибочно используется в тех случаях, когда речь идёт об автоматизированных торговых системах3. Они также известны под названием “торговых роботов” (“black box trading”), в которых торговые стратегии строятся на базе сложных математических формул и быстрой обработки данных45.
Стратегии парного трейдинга (англ. Pairs trading) — основаны на анализе соотношения цен двух высоко коррелированных между собой инструментов, например акции Лукойла и Роснефти или фьючерсы мобильный платёж на акции Сбербанка и ВТБ. Для анализа соотношений цен используются те же индикаторы технического анализа, что и в трендследящих стратегиях. Сигналы по таким индикаторам возникают относительно редко, что позволят вкладывать в стратегию достаточно большой капитал, а для исполнения сигналов зачастую применяются алгоритмы TWAP, VWAP или Iceberg. Алгоритмическая торговля основана на сложных алгоритмах, которые анализируют рыночные данные, выявляют торговые возможности и автоматически исполняют сделки.
Если рынок малоликвиден, алгоритм может не найти подходящих сделок или попасть в ловушку, когда цена резко изменится. Разработка эффективного торгового алгоритма требует знаний в области программирования, финансов и статистики. Кроме того, для качественного бэктестинга и оптимизации стратегии необходимы вычислительные алгоритмическая торговля мощности. Криптовалютный рынок отличается высокой волатильностью, что создает как возможности, так и дополнительные риски.
Например, можно написать алгоритм, который будет выставлять ордер на продажу акции при падении цены более чем на 5% в день. Суть их стратегии заключалась в выявлении и использовании микроскопических ценовых различий между различными торговыми площадками. Например, когда акции Apple торговались по цене $150.00 на NYSE и $150.01 на NASDAQ, https://www.xcritical.com/ алгоритм мгновенно покупал на первой бирже и продавал на второй, фиксируя безрисковую прибыль в 1 цент на акцию. Современные маркет-мейкинговые алгоритмы используют сложные модели для прогнозирования краткосрочного движения цен и динамически корректируют свои котировки в зависимости от рыночных условий. Стратегия заключается в одновременной покупке и продаже одного и того же актива на разных рынках или секциях биржи, используя разницу в цене.
Однако с появлением роботов иррациональных ситуаций стало больше, а главное — длятся они дольше. Поэтому иногда важно участие человека, его знания и опыт, чтобы вовремя продавать и покупать активы. Приведённая классификация является достаточно общей и нужно понимать, что реально работающий торговый робот может объединять в себе алгоритмы нескольких видов.
Часто используются на высоколиквидных рынках, особенно в рамках HFT-стратегий. В данной статье мы рассмотрим основы алготрейдинга, механизмы его работы, различные типы алгоритмов и для каких активов они подходят. Кроме того, приведем примеры торговых ботов, а также проанализируем преимущества и недостатки их использования в трейдинге. Алгоритмический трейдинг, или алготрейдинг, становится неотъемлемой частью рынков. Он позволяет трейдерам автоматизировать процессы покупки и продажи активов с помощью заранее заданных алгоритмов.
Для тех, кто только начинает свой путь в алгоритмической торговле, я советую рассматривать ее как долгосрочный проект, требующий нескольких лет на погружение, а затем постоянного обучения и совершенствования. Начните с малого, постепенно наращивайте сложность стратегий и объем используемых данных, уделяйте особое внимание управлению рисками и хладнокровно анализируйте результаты. Один из наиболее известных и успешных примеров алгоритмической торговли — высокочастотный арбитраж, реализованный компанией Virtu Financial. В течение нескольких лет эта компания имела всего один убыточный день, что является феноменальным результатом для любого участника рынка.
Алгоритм должен уметь получать данные и отправлять ордера через API биржи. На этом этапе важно правильно настроить авторизацию и безопасность, учитывать лимиты запросов, запрограммировать повторные попытки при сетевых ошибках, а также протестировать все команды — от получения баланса до выставления и отмены ордеров. Качественный код должен быть модульным, легко тестируемым и масштабируемым.
Показательный пример — динамика рынка акций в марте 2020 года в связи с пандемией коронавирусной инфекции. Тогда американский индекс S&P-500 отреагировал обвалом на 34% от своих максимумов. Роботы быстрее открывают и закрывают позиции, а значит, оформить сделку можно по максимально выгодной цене. С середины 2000-х годов ведущие брокеры стали предоставлять доступ к своим алгоритмическим движкам своим крупным клиентам, так что клиентам не надо было создавать такие движки самостоятельно. Комиссия за пользование алгоритмическим движком брокера выше, чем за пользование услугой прямого доступа к рынку (direct market entry (DMA)), но меньше, чем high touch-услуга.
Заявки, выставленные по рыночному принципу, формируют торговую ликвидность рынка, позволяя другим участникам торгов купить или продать определённое количество актива по желаемой цене. Каждый брокер называет свои алгоритмы по-разному, что приводит к трудностям сравнения услуг алгоритмической торговли для выбора лучшей. Впрочем, у всех брокеров реализованы самые распространённые и хорошо известные алгоритмы, например TWAP, VWAP, POV и проч., и отличия между их реализациями минимальны. Это позволяет алгоритмам реагировать на быстро меняющиеся рыночные условия, мгновенно адаптируя свои стратегии.
Стратегии возврата к среднему обычно имеют высокую вероятность успеха, но потенциально могут привести к большим убыткам в случае резкого изменения структуры рынка. Все эти компоненты должны работать слаженно и с минимальной задержкой, особенно в высокочастотной торговле, где счет идет на микросекунды. Крупные инвесторы могут разделить большой заказ на мелкие части и размещать их постепенно, чтобы минимизировать воздействие на цену инструмента и избежать резких колебаний.
