Casual
РЦБ.RU
  • Авторы
  • Афанасьевский Алексей, Заместитель генерального директора NETTRADER.ru

  • Все статьи автора
  • Сахаров Илья, Руководитель направления хостинга высокочастотных систем NETTRADER.ru

  • Все статьи автора

Роботы отправят управляющих на свалку истории?

Февраль 2012

Алгоритмы не требуют зарплаты и бонусов, не ошибаются и работают в миллионы раз точнее и быстрее, чем человек.

Казалось, совсем недавно одетые в попугаечную одежду истерики выкрикивали цены, делали судорожные жесты руками и разбрасывали в воздух отработанные тикеты, а уже сегодня торговля «на пите» стала экзотикой, сохраняемой не более, чем дань традиции.

Начало алготрейдингу было положено в конце 1980-х гг. с автоматизацией торговых площадок. С тех пор участники алгоритмической торговли успели засветиться в нескольких сильнейших движениях рынка и скандалах.

Одним из первых упоминаний о воздействии автоматизированных систем на рынок было заявление о том, что алгоритмическая торговля повлияла на обвал рынка 19 октября 1987 г. В этот понедельник, теперь называемый «черным», индекс Dow Jones (DJIA) упал более чем на 22%. По версии Эдварда Марки (Edward J. Markey), занимавшего в то время пост председателя подкомитета по телекоммуникациям и финансам в нижней палате Конгресса США, проблема возникла из-за того, что алгоритмический трейдинг не находился под надлежащем контролем.

6 мая 2010 г. многие стали свидетелями того, как DJIA упал почти на 1000 п., а затем в считанные минуты вернулся обратно. После 5 мес. расследования Грeгг Берман (Gregg Berman), старший советник директора (подразделение торговли и рынков в Комиссии по ценным бумагам и рынкам США), заявил: рынок был настолько фрагментирован и хрупок, что одна крупная продажа фьючерса E-Mini S&P 500 пробила трейдеров, стоявших в покупку, после чего высокочастотные алгоритмы вступили в фазу агрессивной продажи и продавили рынок на 9%. Этот крах вошел в историю под названием Flash Crash.

Роботы — тема сейчас модная

Ведется много споров о том, добро или зло несет алготрейдинг биржевым участникам торговли. Особенно ожесточенно развиваются дебаты вокруг высокочастотного трейдинга, т. е. таких алгоритмов, которые совершают огромное количество сделок в течение торговой сессии и держат открытые позиции не более нескольких минут. В таблице представлены аргументы сторонников и противников высокочастотной торговли.

Подобные религиозные войны регулярно разгораются в трейдерских сообществах, но тенденция развития алготрейдинга остается постоянной — роботизированная торговля завоевывает мир финансовых рынков.

Только в США алготрейдинг формирует более 80% всех торговых операций на торговых площадках. Доля фирм, занимающихся высокочастотной торговлей, составляет 2% от всех компаний, работающих на американских биржах, они осуществляют более 70% всего торгового оборота акций. Эти фирмы, включая частные торговые дески, обслуживающие небольшое число инвестиционных подразделений крупнейших банков, открытых и закрытых хедж-фондов, будучи умнее и быстрее ближайших конкурентов, работают с одной лишь мыслью: отлавливать благоприятные рыночные возможности.

Кто и для каких целей только не создает роботов! Отдельные, вполне успешные частные инвесторы, почувствовавшие, что рынок стал другим и старый, «ручной», подход перестал работать. Крупные банки и брокеры, пытающиеся автоматизировать процесс исполнения ордеров с большими объемами.

Студенты, только научившиеся писать на одном языке программирования и уже грезящие «легкими деньгами». Фонды, использующие количественный анализ (Quant Funds), собирающие математиков и программистов исключительно для управления огромными капиталами с помощью алгоритмических систем. Короче, кого здесь сегодня только нет. Давайте попробуем разобраться и как-то классифицировать существующие рыночные потребности участников и помогающие им в этом роботов.

Роботы решают разные задачи и в зависимости от задач сильно различаются.

Роботы-арбитражеры

Цель арбитража довольно проста: у вас есть одинаковый товар, торгуемый одновременно на двух (или даже более) рынках. Так как скорость света конечна, информация перемещается не мгновенно. Следовательно, неизбежно будут возникать расхождения цен на этих рынках: где-то можно купить дешевле, где-то продать дороже. И первая мысль, которая приходит в голову уже упомянутому студенту, только-только освоившему программирование, следующая: «А давай-ка я забацаю торговлю фьючерсом “Газпрома” против спота!» Математика примитивная, схема торговли предельно простая, и студент, конечно, проиграет, хотя такая тренировка будет для него полезной. Почему проиграет? Ответ прост: здесь слишком много народа «толкается локтями», и побеждает тот, у кого самое быстрое «железо», самый «короткий провод» до биржи и самые низкие тарифы.

Существует еще один вид торговли — так называемый статистический арбитраж. Пусть вас не вводит в заблуждение слово «арбитраж», о котором мы говорили выше. Этот вид торговли является рисковым, так как торгуемые друг против друга активы не тождественны. Например, можно торговать фьючерсом на индекс против корзины, состоящей из части входящих в него бумаг — обычно 3-7 наиболее «тяжелых» в плане индексных коэффициентов.

Роботы-скальперы

Другую категорию составляют роботы-скальперы. Как ясно из названия, они повторяют подход людей-скаль­перов: торговать на очень коротких интервалах, удерживая позицию иногда несколько секунд и срезая, как скальпелем, на каждой сделке 2—3 пипса, исключительно чтобы окупить комиссию и еще чуть-чуть прибавить. Принципиальное отличие от человека — это свобода от усталости и эмоций.

Роботы-скальперы обычно требуют мощное «железо», особенно если в них реализованы механизмы оценки не только текущего уровня цены, но и таких вещей, как анализ плотности заполнения «стакана» или одновременное слежение за другими ликвидными инструментами. При этом скорость канала передачи до биржи остается важным фактором (особенно если нужно срочно крыть убыточную позицию по стоп-лоссу), но в общем случае не является критичной, как в случае упомянутых выше роботов-арбитражеров.

Системы исполнения ордеров

Перед банками, управляющими фондами и брокерами, обслуживающими крупных клиентов, часто стоит задача совершенного другого рода: как быстро продать или купить большой (а подчас очень большой) объем актива таким образом, чтобы не двинуть рынок. Ведь если в процессе продажи цена начнет резко падать, фактически участник будет уменьшать свою прибыль (или увеличивать убыток).

Придумано много механизмов, призванных облегчить жизнь фондов, одномоментно выходящих из какого-либо актива, или брокеров, исполняющих крупный ордер. Среди прочих можно назвать и дарк-пулы (dark-pools), и айсберг-заявки (iceberg orders), но одним из наиболее эффективных механизмов сегодня являются специальные алгоритмические решения, способные множеством ордеров малых объемов в течение заданного времени (получаса или часа) незаметно исполнить значительный объем.

Кое-что о философии, или особенности написания роботов

А теперь, после небольшой классификации, дадим несколько практических советов тем, кто все-таки решит писать своего робота. Более подробные консультации при желании можно получить непосредственно у авторов.

Выбор поля деятельности

Первое, что вам нужно сделать, если вы решили написать своего первого робота, это выбрать его тип и хотя бы примерно — временную шкалу (тайм-фрейм), на которой вы собираетесь торговать. В зависимости от этого определитесь с используемыми инструментами.

Если ваш робот ориентирован на торговлю на коротких тайм-фреймах, это означает очень недолгое время удержания позиции и (в общем случае) очень небольшой доход с одной сделки. Сделок должно быть много, и вам следует четко отслеживать и исполнять свои стоп-лоссы. Сильное движение против вас вы должны купировать немедленно — ваша стратегия не предполагает удержания убыточной позиции «пока отрастет».

Бэктестинг, или Как управлять автомобилем, глядя только в зеркало заднего вида

Очень много систем создается с использованием аппарата математической статистики — скользящие средние, кросс-корреляции, стандартные отклонения и т. п. И здесь кроется большая ловушка для новичка, решившего написать первого робота. К сожалению, многие забывают, что в основе статистики лежат два очень важных постулата: 1) бесконечное количество наблюдений и 2) неизменность наблюдаемой системы.

Во многих, но далеко не во всех случаях первый постулат можно считать условно исполняемым — бесконечный объем статистики можно заменить очень большой выборкой.

А вот второй постулат не выполняется практически никогда — фондовый рынок является существенно неустойчивой системой, в которой постоянно возникают и исчезают новые связи и игроки. Приходят и уходят объемы активов. На него постоянно влияют разные внеэкономические факторы политического, климатического, социального, подчас даже геофизического свойства.

Таким образом, бэктестинг становится, конечно, важной частью разработки алгоритмической системы, но его ни в коем случае нельзя считать критерием успешности работы в будущем. Иными словами, если бэктестинг показывает убытки, то, скорее всего, ваш алгоритм плох, а если он показывает прибыль, то это ни о чем не говорит.

Простота — друг HFT(High Frequency Trading)

Если вы собрались делать HFT-систему, ориентированную прежде всего на то, чтобы успеть вырвать кусок у соседа, то, помимо требований к «железу» (должно быть быстрым), каналу до биржи (должен быть еще быстрее) и тарифному плану брокера (желательно, чтобы был фиксированный) необходимо всерьез подумать о софтверной архитектуре. Не пытайтесь делать HFT как обертку вокруг существующих сторонних систем вроде Quik или AlorTrade. Само торгующее ядро вашего робота должно быть написано на языке низкого уровня (первый кандидат на эту роль С/С++), и торговать оно должно напрямую через биржевой шлюз.

Математика в процессе торговли должна быть простой и занимать минимум времени. Никаких длительных расчетов или, того хуже, анализа истории. Если такие вычисления необходимы, то они допустимы только в качестве внешних процессов медленного расчета параметров. Сам торговый алгоритм должен быть максимально облегченным.

Кое-что из психологии

Не смешивайте собственный ручной трейдинг и торговлю робота. Не пытайтесь «отыграться».

Если ваш робот перестал показывать ожидаемые результаты или сделал непредвиденный убыток, не меняйте судорожно настроечные параметры и тем более экстренно не «торгуйте руками». Выключите робота и идите спать. А завтра начните копаться в его начинке и включите его только тогда, когда у вас появится уверенность (пусть даже ложная), что вы его исправили.

Почему нельзя просто запустить хорошую торговую систему и наслаждаться денежным потоком, льющимся на торговый счет?

Ответ прост: меняется контекст торговли. Если представить сделки участников торгов как части единого целого, можно увидеть, что успешная ТС начинает расширять свой сегмент за счет проигрыша остальных и оказывать значительное влияние на рынок. Следовательно, тот, кто несет потери, либо уходит, либо изменяется сам.

Успешные алготрейдеры выстраивают целую инфраструктуру вокруг своих ТС. Сюда входят:

  • системы бэктестинга, предназначенные для проверки концепции ТС на исторических данных;
  • системы мониторинга, отслеживающие такие параметры, как устойчивость подключения к торговым площадкам или внутреннее состояние системы;
  • системы риск-менеджмента, позволяющие следить за состоянием ТС и изменять ее поведение при наступлении различных штатных и внештатных ситуаций;
  • программные библиотеки с оптимизированным кодом, необходимые для подключения к торговым площадкам и брокерам;
  • аппаратное обеспечение, находящееся на колокейшенах надежных провайдеров связи или непосредственно в биржевых автозалах.

Очень часто алготрейдеры создают команды, в которые входят математики, разработчики программного обеспечения, обслуживающий персонал. Все эти меры направлены на достижение единственной цели — заставить ТС приносить наибольшую прибыль в течение максимально возможного времени.


Содержание (развернуть содержание)
Пенсионная система России: время перемен
Стратегическийвыбор «РЕГИОНа» — квалифицированный инвестор
Мы опережаем рынок и помогаем его развитию
Наша заслуга не в том, что мы заработали в 2011 году 8% против минус 2% в среднем по рынку, а в том, что мы зарабатываем каждый год
2012 год: макроэкономическая ситуация и перспективы для финансовых рынков
Доверительное управление в российских банках: итоги 2011 года
Коллективные инвестиции и доверительное управлениеиз 2011-го в 2012-й: «живые» стратегии
Альтернативные инвестиции: жилая недвижимость
Профессиональный подход к оценке рисков — путь к эффективному управлению инвестициями
Организация службы риск-менеджмента в российских Негосударственных Пенсионных Фондах
Банк России меняет режим
Что год грядущий нам готовит?
Фондовый рынок Китая:проекция экономической мощи
США: опять «зеленые ростки»?
Вексель — альтернативы нет
Роботы отправят управляющих на свалку истории?
В целом мы довольны
Российский долговой рынок, субфедеральный сегмент:реалии и перспективы
Кредитование субъектов Российской Федерации в 2011 году

  • Статьи в открытом доступе
  • Статьи доступны на платной основе
Актуальные темы    
Тимур Нигматуллин
Чего ожидать от российской экономики и финансового рынка в 2017 году?
После трех кризисных лет — 2014 и 2016 гг. — в текущем году наконец-то начнется долгожданный восстановительный рост основных макроэкономических индикаторов.
Сергей Хестанов
Фактор Китая
Экономика России сильно зависит от цен на сырье, и прежде всего на нефть. Одним из важнейших факторов стратегического роста нефтяных цен в 1999—2014 гг. был возросший объем потребления ресурсов экономикой Китая.
Елизавета Белугина
2017 год: новые вызовы для финансовых рынков
Год 2016-й стал периодом сильнейших политических шоков.
Павел Ким
IR в России: высокая самооценка, но низкая репутация
Осенью 2016 г. было проведено исследование, посвященное анализу самооценки IR-подразделений российских публичных компаний, определению их текущей роли и значимости и ближайших перспектив развития. Результаты представлены в данной статье.
Все публикации →
  • Rambler's Top100