Strategien und Geheimnisse des Hochfrequenzhandels (HFT) Firmen Geheimhaltung, Strategie und Schnelligkeit sind die Begriffe, die am besten Hochfrequenzhandelsunternehmen (HFT) definieren, und zwar die Finanzindustrie, wie sie heute existiert. HFT Unternehmen sind geheimnisvoll über ihre Art und Weise der Bedienung und Schlüssel zum Erfolg. Die wichtigen Menschen, die mit HFT assoziiert sind, haben gemeinhin in den Vordergrund geraten und lieber weniger bekannt sein, obwohl sich das jetzt ändert. Die Unternehmen in der HFT-Geschäft durch mehrere Strategien handeln und Geld verdienen. Die Strategien umfassen verschiedene Formen der Arbitrage-Index-Arbitrage. Volatilitäts-Arbitrage. Statistische Arbitrage und Fusion Arbitrage zusammen mit globalen Makro. Lang / kurz Eigenkapital. Passive Markt machen, und so weiter. HFT basiert auf der extrem schnellen Geschwindigkeit von Computer-Software, Datenzugriff (NASDAQ TotalView-ITCH, NYSE OpenBook etc.) auf wichtige Ressourcen und Konnektivität mit minimaler Latenz (Verzögerung). Erfahren Sie mehr über die Arten von HFT-Unternehmen, ihre Strategien, um Geld zu verdienen, wichtige Spieler und vieles mehr. HFT Unternehmen verwenden in der Regel privates Geld, private Technologie und eine Reihe von privaten Strategien, um Gewinne zu generieren. Die Hochfrequenzhandelsgesellschaften können grob in drei Typen unterteilt werden. Die häufigste und größte Form der HFT-Firma ist die unabhängige Firma. Proprietärer Handel (oder Prop Handel) wird mit den Firmen eigenes Geld und nicht das der Kunden ausgeführt. LIkewise, die Gewinne sind für die Firma und nicht für externe Kunden. Einige HTF-Firmen sind ein Tochterunternehmen eines Broker-Dealer-Unternehmens. Viele der regulären Broker-Dealer-Unternehmen haben einen Sub-Bereich als proprietäre Handelsplätze bekannt, wo HFT getan wird. Dieser Abschnitt ist von dem Geschäft getrennt, das die Firma für ihre regelmäßigen, externen Kunden tut. Schließlich fungieren auch die HFT-Gesellschaften als Hedgefonds. Ihr Hauptaugenmerk liegt darin, von den Ineffizienzen der Preisgestaltung bei Wertpapieren und anderen Assetkategorien mit Arbitrage zu profitieren. Vor der Volcker-Regel. Viele Investmentbanken hatten Segmente für HFT. Post-Volcker, keine Geschäftsbanken können eigene Handelsplätze oder solche Hedgefonds-Anlagen haben. Obwohl alle großen Banken ihre HFT-Geschäfte geschlossen haben, sind einige dieser Banken immer noch mit Vorwürfen über mögliche HFT-bezogene Schäden in der Vergangenheit konfrontiert. Wie sie Geld verdienen Es gibt viele Strategien, die von den Anbietern Händler, um Geld für ihre Unternehmen einige sind ganz alltäglich, einige sind umstrittener. Diese Firmen handeln von beiden Seiten, d. H. Sie beauftragen den Kauf und Verkauf von Limitaufträgen, die über dem aktuellen Markt (im Fall des Verkaufs) liegen und etwas unter dem aktuellen Marktpreis (beim Kauf) liegen. Der Unterschied zwischen den beiden ist der Gewinn sie taschen. So gönnen sich diese Unternehmen dem Markt nur, um Gewinne aus dem Unterschied zwischen dem Bid-Ask-Spread zu machen. Diese Transaktionen werden durch Hochgeschwindigkeits-Computer unter Verwendung von Algorithmen durchgeführt. Eine andere Einnahmequelle für HFT-Unternehmen ist, dass sie für die Bereitstellung von Liquidität durch die Electronic Communications Networks (ECN) und einige Börsen bezahlt werden. HFT-Unternehmen spielen die Rolle der Market Maker durch die Schaffung von Bid-Ask-Spreads, wickeln meist kostengünstige, hohe Volumen-Bestände (typische Favoriten für HFT) viele Male an einem einzigen Tag. Diese Unternehmen sichern das Risiko ab, indem sie den Handel quadrieren und einen neuen schaffen. (Siehe: Top-Aktien Hochfrequenz-Trader (HFTs) Pick) Eine andere Möglichkeit, diese Unternehmen Geld zu verdienen ist durch die Suche nach Preisdiskrepanzen zwischen Wertpapieren an verschiedenen Börsen oder Asset-Klassen. Diese Strategie wird als statistisches Arbitrage bezeichnet, wobei ein proprietärer Händler auf der Suche nach vorübergehenden Inkonsistenzen der Preise an verschiedenen Börsen ist. Mit Hilfe von ultraschnellen Transaktionen profitieren sie von diesen kleinen Schwankungen, die viele nicht einmal bemerken. HFT-Unternehmen auch Geld verdienen, indem sie in Impulszündung. Das Unternehmen könnte darauf abzielen, eine Spike in den Preis einer Aktie durch eine Reihe von Trades mit dem Motiv der Gewinnung von anderen Algorithmus-Händler zu handeln, dass Aktien zu verursachen. Der Anstifter des ganzen Prozesses weiß, dass nach der etwas künstlich geschaffenen schnellen Preisbewegung der Preis wieder normal wird und somit der Trader profitiert, indem er frühzeitig eine Position einnimmt und schließlich ausgeht, bevor er zerbricht. (Related Reading: Wie der Retail-Investor profitiert von High Frequency Trading) Die Unternehmen, die in HFT engagieren oft Risiken im Zusammenhang mit Software-Anomalie. Dynamische Marktbedingungen, sowie Vorschriften und Compliance. Einer der glänzenden Instanzen war ein Fiasko, das am 1. August 2012 stattfand, was die Knight Capital Group zum Bankrott brachte - es verlor 400 Millionen in weniger als einer Stunde, nachdem die Märkte an diesem Tag eröffnet wurden. Die Handelsstörung, verursacht durch eine Störung des Algorithmus, führte zu unberechenbarem Handel und schlechten Aufträgen über 150 verschiedene Bestände. Das Unternehmen wurde schließlich gerettet. Diese Unternehmen müssen an ihrem Risikomanagement arbeiten, da sie eine hohe regulatorische Einhaltung sowie die Bewältigung operationeller und technologischer Herausforderungen erwarten. Die Firmen, die in der HFT-Industrie tätig sind, haben sich wegen ihrer geheimen Möglichkeiten, sich Dinge zu machen, einen schlechten Ruf erworben. Allerdings sind diese Unternehmen langsam vergießen dieses Bild und kommen heraus in den offenen. Der Hochfrequenzhandel hat sich in allen prominenten Märkten ausgebreitet und ist ein großer Teil davon. Quellen zufolge machen diese Firmen knapp 2 der Handelsunternehmen in den USA aus, machen aber rund 70 Handelsvolumen aus. Die HFT-Firmen haben viele Herausforderungen vor, da immer wieder ihre Strategien in Frage gestellt worden sind und es gibt viele Vorschläge, die ihr Geschäft vorwärts auswirken könnten. Grundlagen des algorithmischen Handels: Konzepte und Beispiele Laden des Spielers. Ein Algorithmus ist ein spezifischer Satz klar definierter Anweisungen, die darauf abzielen, eine Aufgabe oder einen Prozess durchzuführen. Algorithmischer Handel (automatisierter Handel, Black-Box-Handel oder einfach algo-Handel) ist der Prozess der Verwendung von Computern programmiert, um eine definierte Reihe von Anweisungen für die Platzierung eines Handels folgen, um Gewinne mit einer Geschwindigkeit und Häufigkeit, die unmöglich ist, Menschlichen Händler. Die definierten Regelsätze basieren auf Timing, Preis, Menge oder jedem mathematischen Modell. Neben den Gewinnchancen für den Trader macht algo-trading die Märkte liquider und macht den Handel systematischer, indem er emotionale menschliche Auswirkungen auf die Handelsaktivitäten ausschließt. Angenommen, ein Trader folgt diesen einfachen Handelskriterien: Kaufe 50 Aktien einer Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt über dem 200-Tage-Gleitdurchschnitt liegt. Verkaufe Aktien der Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt unter den 200-Tage-Gleitender Durchschnitt fällt Unter Verwendung dieses Satzes von zwei einfachen Anweisungen ist es einfach, ein Computerprogramm zu schreiben, das automatisch den Aktienkurs (und die gleitenden Durchschnittsindikatoren) überwacht und die Kauf - und Verkaufsaufträge platziert, wenn die definierten Bedingungen erfüllt sind. Der Händler muss nicht mehr eine Uhr für Live-Preise und Grafiken, oder legen Sie die Aufträge manuell zu halten. Das algorithmische Handelssystem tut es automatisch, indem er die Handelschance korrekt identifiziert. (Mehr zu den gleitenden Durchschnitten finden Sie unter: Einfache gleitende Mittelwerte machen Trends aus.) Algo-trading bietet die folgenden Vorteile: Trades zu bestmöglichen Preisen ausgeführt Sofortige und genaue Auftragsabwicklung (dadurch hohe Chancen bei der Ausführung auf gewünschten Ebenen) Trades Timing korrekt und sofort, um signifikante Preisänderungen zu vermeiden Reduzierte Transaktionskosten (siehe nachfolgendes Beispiel für die Implementierungsminderung) Gleichzeitige automatisierte Überprüfung mehrerer Marktbedingungen Reduziertes Risiko für manuelle Fehler bei der Platzierung der Trades Backtest den Algorithmus auf der Grundlage verfügbarer historischer und Echtzeitdaten Reduziert Möglichkeit von Fehlern durch menschliche Händler auf der Grundlage emotionaler und psychologischer Faktoren Der größte Teil des heutigen Algo-Handels ist der Hochfrequenzhandel (HFT), der versucht, eine große Anzahl von Aufträgen mit sehr schnellen Geschwindigkeiten auf mehrere Märkte und mehrere Entscheidungen zu setzen Parameter, basierend auf vorprogrammierten Anweisungen. Algo-Handel wird in vielen Formen von Handels - und Investitionstätigkeiten eingesetzt, darunter: mittel - bis langfristige Anleger oder Kaufbeteiligungen (Pensionskassen) , Investmentfonds, Versicherungsgesellschaften), die zwar in großen Mengen kaufen, die Aktienpreise aber nicht mit diskreten, großvolumigen Investitionen beeinflussen wollen. Kurzfristige Händler und Verkaufsseitenteilnehmer (Marktmacher, Spekulanten und Arbitrageure) profitieren von automatisierter Handelsausführung, algo-Handelshilfen, um genügend Liquidität für die Verkäufer auf dem Markt zu schaffen. Systematische Händler (Trendfolger, Paare Händler, Hedgefonds usw.) finden es viel effizienter, ihre Handelsregeln zu programmieren und das Programm automatisch handeln zu lassen. Algorithmischen Handel bietet einen systematischeren Ansatz für den aktiven Handel als Methoden auf der Grundlage einer menschlichen Händler Intuition oder Instinkt. Algorithmische Handelsstrategien Jede Strategie für den algorithmischen Handel erfordert eine identifizierte Chance, die in Bezug auf ein verbessertes Ergebnis oder eine Kostensenkung rentabel ist. Die folgenden handelsstrategien werden im algo-handel verwendet: Die gebräuchlichsten algorithmischen handelsstrategien folgen den trends bei gleitenden durchschnitten. Kanal Ausbrüche. Preisniveaubewegungen und damit zusammenhängende technische Indikatoren. Dies sind die einfachsten und einfachsten Strategien, um durch den algorithmischen Handel zu implementieren, da diese Strategien keine Prognosen oder Preisvorhersagen beinhalten. Trades werden basierend auf dem Auftreten von wünschenswerten Trends initiiert. Die einfach und unkompliziert durch Algorithmen implementiert werden können, ohne in die Komplexität der Vorhersageanalyse einzutreten. Das oben genannte Beispiel für 50 und 200 Tage gleitenden Durchschnitt ist ein beliebter Trend nach Strategie. (Für mehr über Tendenzhandelsstrategien siehe: Einfache Strategien zur Aktivierung von Trends.) Der Kauf eines dualen börsennotierten Wertpapiers zu einem niedrigeren Kurs in einem Markt und der gleichzeitigen Veräußerung zu einem höheren Preis in einem anderen Markt bietet die Preisdifferenz als risikofreien Gewinn Oder Arbitrage. Der gleiche Vorgang kann für Aktien gegen Futures-Instrumente repliziert werden, da Preisunterschiede von Zeit zu Zeit bestehen. Die Implementierung eines Algorithmus zur Identifizierung solcher Preisunterschiede und die Platzierung der Aufträge ermöglicht profitable Chancen in effizienter Weise. Die Indexfonds haben definierte Perioden des Ausgleichs festgelegt, um ihre Bestände auf ihre Benchmark-Indizes zu bringen. Dies schafft profitable Chancen für algorithmische Händler, die auf erwarteten Trades, die 20-80 Basispunkte Gewinne in Abhängigkeit von der Anzahl der Aktien im Index-Fonds, kurz vor dem Index Fonds Rebalancing bieten zu profitieren. Solche Trades werden über algorithmische Handelssysteme für rechtzeitige Ausführung und beste Preise initiiert. Viele bewährte mathematische Modelle, wie die delta-neutrale Trading-Strategie, die den Handel auf Kombination von Optionen und die zugrunde liegenden Sicherheit ermöglichen. Wo Trades zum Ausgleich von positiven und negativen Deltas platziert werden, so dass das Portfolio-Delta auf Null gehalten wird. Die mittlere Reversionsstrategie basiert auf der Idee, dass die hohen und niedrigen Preise eines Vermögenswertes ein temporäres Phänomen sind, das periodisch auf ihren Mittelwert zurückgeht. Ermittlung und Definition einer Preisspanne und Implementierung Algorithmus auf der Grundlage, dass Trades automatisch platziert werden, wenn der Preis für Asset Pausen in und aus der definierten Bereich ermöglicht. Die volumengewogene durchschnittliche Preisstrategie bricht einen großen Auftrag auf und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf den Markt ab, indem sie spezifische historische Volumenprofile verwendet. Ziel ist es, die Order in der Nähe des volumengewichteten Durchschnittspreises (VWAP) auszuführen und damit den Durchschnittspreis zu nutzen. Die zeitgewichtete durchschnittliche Preisstrategie baut einen großen Auftrag auf und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf dem Markt unter Verwendung gleichmäßig geteilter Zeitschlitze zwischen einer Anfangs - und einer Endzeit frei. Ziel ist es, die Order in der Nähe des Durchschnittspreises zwischen der Start - und Endzeit auszuführen, wodurch die Marktwirkung minimiert wird. Solange der Handelsauftrag nicht vollständig gefüllt ist, setzt dieser Algorithmus fort, Teilaufträge entsprechend der definierten Teilnahmequote und entsprechend dem auf den Märkten gehandelten Volumen zu senden. Die zugehörige Schrittstrategie sendet Aufträge zu einem benutzerdefinierten Prozentsatz des Marktvolumens und erhöht oder verringert diese Beteiligungsquote, wenn der Aktienkurs auf benutzerdefinierte Ebenen ankommt. Die Implementierungs-Defizit-Strategie zielt darauf ab, die Ausführungskosten eines Auftrags durch den Handel auf dem Real-Time-Markt zu minimieren, wodurch die Kosten der Bestellung eingespart werden und die Opportunitätskosten der verzögerten Ausführung profitieren. Die Strategie wird die angestrebte Beteiligungsquote erhöhen, wenn sich der Aktienkurs positiv entwickelt und sinkt, wenn der Aktienkurs sich negativ bewegt. Es gibt einige spezielle Klassen von Algorithmen, die versuchen, Ereignisse auf der anderen Seite zu identifizieren. Diese Sniffing-Algorithmen, die beispielsweise von einem Sell-Market-Hersteller genutzt werden, haben die eingebaute Intelligenz, um die Existenz von Algorithmen auf der Buy-Seite eines großen Auftrags zu identifizieren. Eine solche Erkennung durch Algorithmen hilft dem Marktmacher, große Orderchancen zu identifizieren und ihm zu ermöglichen, durch das Ausfüllen der Aufträge zu einem höheren Preis zu profitieren. Dies wird manchmal als Hightech-Front-Run bezeichnet. (Für mehr über Hochfrequenzhandel und betrügerische Praktiken, siehe: Wenn Sie Aktien kaufen, sind Sie in HFTs beteiligt.) Technische Anforderungen für Algorithmic Trading Die Umsetzung der Algorithmus mit einem Computer-Programm ist der letzte Teil, mit Backtesting clubbed. Die Herausforderung besteht darin, die identifizierte Strategie in einen integrierten EDV-gestützten Prozess umzuwandeln, der Zugang zu einem Handelskonto für die Auftragserteilung hat. Die folgenden werden benötigt: Programmierkenntnisse, um die erforderliche Handelsstrategie zu programmieren, angeheuerte Programmierer oder vorgefertigte Handelssoftware Netzwerkkonnektivität und Zugang zu Handelsplattformen, um die Aufträge zu vergeben Zugang zu Marktdatenfeeds, die durch den Algorithmus auf Gelegenheitsmöglichkeiten überwacht werden Bestellungen Die Fähigkeit und Infrastruktur, Backtest System einmal gebaut, bevor es live auf realen Märkten Erhältliche historische Daten für Backtesting, abhängig von der Komplexität der Regeln in Algorithmen implementiert Hier ist ein umfassendes Beispiel: Royal Dutch Shell (RDS) ist in Amsterdam gelistet (AEX) und der London Stock Exchange (LSE). Erstellen Sie einen Algorithmus, um Arbitrage-Chancen zu identifizieren. Hier sind einige interessante Beobachtungen: AEX-Trades in Euro, während LSE in Sterling Pfund handelt Wegen der einstündigen Zeitverschiebung, öffnet AEX eine Stunde früher als LSE, gefolgt von beiden Börsen, die gleichzeitig für die nächsten paar Stunden gehandelt werden und dann nur im LSE Handel Die letzte Stunde als AEX schließt Können wir die Möglichkeit der Arbitrage-Handel auf der Royal Dutch Shell-Aktie auf diesen beiden Märkten in zwei verschiedenen Währungen aufgeführt Ein Computer-Programm, das aktuelle Marktpreise lesen können Preis-Feeds von LSE und AEX A forex Rate feed for GBP-EUR-Umrechnungskurs Bestellmöglichkeit, mit der die Bestellung an den richtigen Austausch weitergeleitet werden kann Rücktestfähigkeit auf historische Preisvorschübe Das Computerprogramm sollte folgendes ausführen: Lesen Sie den eingehenden Preisvorschub des RDS-Bestands von beiden Börsen mit den verfügbaren Wechselkursen . Wandeln Sie den Preis einer Währung in einen anderen um. Wenn es eine ausreichend große Preisdiskrepanz gibt (Rabatt auf die Maklergebühren), die zu einer rentablen Chance führt, dann legen Sie den Kaufauftrag auf den günstigeren Devisenumtausch und den Kaufauftrag auf höherer Kurswährung an Erwünscht, wird die Arbitrage Profit folgen Einfach und leicht Aber die Praxis der algorithmischen Handel ist nicht so einfach zu pflegen und auszuführen. Denken Sie daran, wenn Sie einen Algo-generierten Handel platzieren können, so können die anderen Marktteilnehmer. Infolgedessen schwanken die Preise in Milli - und sogar Mikrosekunden. In dem oben genannten Beispiel, was passiert, wenn Ihr Kaufhandel ausgeführt wird, aber verkaufen Handel nicht, wie die Verkaufspreise ändern sich durch die Zeit Ihre Bestellung trifft den Markt Sie werden am Ende sitzen mit einer offenen Position. So dass Ihre Arbitrage-Strategie wertlos. Es gibt zusätzliche Risiken und Herausforderungen: zum Beispiel Systemausfallrisiken, Netzwerkkonnektivitätsfehler, Zeitverzögerungen zwischen Handelsaufträgen und Ausführung und vor allem unvollständige Algorithmen. Je komplexer ein Algorithmus ist, desto strenger ist das Backtesting, bevor es in die Tat umgesetzt wird. Quantitative Analyse einer Algorithmen-Performance spielt eine wichtige Rolle und sollte kritisch untersucht werden. Seine spannende für die Automatisierung von Computern mit einer Vorstellung, um Geld zu machen mühelos gehen. Aber man muss sicherstellen, dass das System gründlich getestet wird und die erforderlichen Grenzen gesetzt sind. Analytische Händler sollten das Lernen von Programmierungs - und Gebäudesystemen selbst in Erwägung ziehen, um sicherzustellen, dass die richtigen Strategien in narrensicherer Weise umgesetzt werden. Eine vorsichtige Anwendung und gründliche Prüfung von algo-trading kann profitable Chancen schaffen.
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