Форум. StockSharp

Снижение издержек сделки transaction cost reduction

2013-07-04T10:53:42Z

Снижение издержек сделки (англ. transaction cost reduction) — под этот термин подпадают большинство стратегий алгоритмической торговли. Основная идея состоит в том, что крупный ордер разбивается на несколько мелких ордеров, которые размещаются на рынке в течение определенного времени. Выбор алгоритма зависит от разных факторов, важнейшими из которых являются волатильность и ликвидность акций. Например, при торговле высоколиквидными акциями хорошая стратегия — создавать противоположные сделки для определенной доли всех ордеров (англ. volume inline algorithms; букв. «объемные совмещенные алгоритмы»). Однако если акции имеют высокую ликвидность, то алгоритмы пытаются создать противоположную сделку для каждого ордера с привлекательной ценой (англ. liquidity-seeking algorithms; букв. «алгоритмы, ищущие ликвидность»).
Успешность этих стратегий обычно измеряется путем сравнения средней цены, по которой выполнен весь ордер, со средней ценой, достигнутой при эталонном прогоне стратегии в течение того же времени. В качестве эталона обычно используется средневзвешенная цена. Цену сделки иногда сравнивают с ценой инструмента на момент размещения ордера.
Существует особая категория таких алгоритмов, которые пытаются выявлять алгоритмические ордеры или айсберг-ордеры на другой стороне. Например, если вы хотите купить какие-то акции, алгоритм будет пытаться выявить ордеры на продажу этих акций. Такие алгоритмы называют снифферами (от англ. (to) sniff — вынюхивать). Типичным представителем этой категории является алгоритм Stealth.
Другие примеры таких алгоритмов: TWAP, VWAP, Implementation shortfall, POV, Display size, Liquidity seeker.

Скальпинг

2013-07-04T10:52:39Z

Скальпинг (англ. scalping) — метод извлечения прибыли из небольших разрывов в ценах, созданных разницей между ценами предложения и спроса. Как правило,скальперы действуют подобно обычным маркет-мейкерам или биржевым маклерам. Создание разницы (спреда) означает покупку по цене покупателя и продажу по цене продавца, что и создает разницу между ценой предложения и ценой спроса. Эта стратегия позволяет извлекать прибыль даже тогда, когда цены предложения и спроса вообще не изменяются; достаточно, чтобы на рынке присутствовали трейдеры, принимающие рыночные цены. Использование такой стратегии подразумевает быстрое создание и ликвидирование позиции, обычно в течение нескольких минут или даже секунд.
Скальперы нужны для того же, для чего нужны маркет-мейкеры и биржевые маклеры — для поддержания ликвидности и потока ордеров по продукту, представленному на рынке. По сути, маркет-мейкер — это узкоспециализированный скальпер. Основная разница состоит в том, что объем торговли, осуществляемый маркет-мейкером, во много раз выше, чем у среднего скальпера-одиночки. Кроме того, маркет-мейкер использует сложную трейдинговую систему для отслеживания торговой активности. Однако маркет-мейкер должен подчиняться строгим правилам биржи, чего не требуется от трейдера-одиночки. Например, NASDAQ требует от каждого маркет-мейкера подавать по меньшей мере одну заявку на покупку и одну на продажу при определенном ценовом уровне с целью поддержания двухстороннего рынка для каждой представленной акции.

Возврат к среднему значению или mean reversion

2013-07-04T10:52:03Z

Возврат к среднему значению (англ. mean reversion) — математический метод, иногда используемый при инвестировании в ценные бумаги (хотя его также можно применять в других областях). Он основан на предположении, что и высокие, и низкие цены являются временными, и что у цен обычно есть среднее значение по времени.
При использовании стратегии, основанной на этом методе, для акции сначала определяется торговый диапазон, а затем рассчитывается среднее значение цены с помощью аналитических методов, поскольку она имеет отношение к активам, доходам и др.
Когда текущая рыночная цена меньше среднего значения, акция считается привлекательной для покупки, поскольку ожидается, что в будущем цена возрастет. Когда текущая рыночная цена больше среднего значения, ожидается, что в будущем цена снизится. Иными словами, эта стратегия основана на ожидании, что, несмотря на отклонения от среднего значения, рыночная цена всё равно к нему вернется.
В качестве показателя, указывающего на целесообразность покупки или продажи акций, часто используется среднеквадратическое отклонение, основанное на последних значениях цены (например, берутся последние 20 значений).
Сервисы, уведомляющие об изменении цен на акции (такие как Yahoo! Finance, MS Investor, Morningstar и др.), обычно используют скользящие средние показатели за период 50 или 100 дней. Эти сервисы предоставляют информацию о средней цене, однако всё равно приходится выявлять наивысшее и наинизшее значения цены для нужного периода.

Front running strategy & Стратегии фронт раннинга

2013-07-04T10:51:22Z

Стратегии фронт-раннинга (англ. front running) основываются на анализе моментальной ликвидности инструмента и среднего объёма сделок по инструменту в течение определенного временного периода. При появлении вблизи лучших цен спроса или предложения одной или нескольких заявок с суммарным объёмом, превышающим на заданную величину средний объём сделок за определенный временной период, в этом же направлении выставляется заявка с ценой, отличающейся от цены заявок с большим объёмом на несколько пунктов выше, при выставлении заявки на покупку, или на несколько пунктов ниже, при выставлении заявки на продажу. Таким образом, выставленная заявка оказывается перед заявками с большим объёмом, и в случае её исполнения сразу же выставляется противоположная заявка с ценой на несколько пунктов выше, при изначальной покупке, или на несколько пунктов ниже, при изначальной продаже. Расчет сделан на то, что заявки с большим объёмом будут исполняться в течение определенного периода времени, за которое также произойдет несколько сделок с заявками противоположного направления. Стратегии фронт раннинга лучше всего работают на инструментах с высокой торговой ликвидностью, а их эффективность в первую очередь зависит от скорости получения рыночных данных и скорости выставления заявок.

Low latency & Высокоскоростные стратегии

2013-07-04T10:50:46Z

Стратегии низких задержек (англ. low-latency trading) являются модификацией тренд-следящих стратегий, поскольку также основываются на выявление тренда для совершения сделок, но с той лишь особенностью, что тренд определяется по одному (базисному) инструменту, а сделки совершаются по другому (рабочему) инструменту. Основной принцип этих стратегий заключается в использовании свойств корреляции инструментов и задержек в распространении рыночной информации. Выявление тренда осуществляется на сверхмалых таймфреймах по инструменту с очень высокой торговой ликвидностью, поскольку именно эти инструменты являются драйверами движения цен на рынке и способствуют изменению цен инструментов с меньшей торговой ликвидностью. Определив направление краткосрочного тренда по базисному инструменту выставляется рыночная заявка по рабочему инструменту по текущей цене спроса или предложения. В некоторых случаях, в качестве рабочего инструмента может использоваться не один инструмент, а корзина из различных инструментов, каждый из которых имеет высокий коэффициент корреляции с базисным инструментом. Эффективность стратегий низких задержек зависит исключительно от скорости получения рыночных данных по базисному инструменту и скорости выставления заявок по рабочему инструменту, поэтому эти стратегии, также как и арбитражные, требуют наличия сверхскоростных каналов связи и современной торговой инфраструктуры.

Стратегии торговли волатильностью

2013-07-04T10:22:00Z

Стратегии торговли волатильностью (англ. volatility trading) используют принцип зависимости цены опциона от ожидаемой волатильности базового актива в течение периода, оставшегося до экспирации опциона. Это означает, что расчетная цена опциона в один и тот же момент времени и при неизменной цене базового актива, будет различаться в зависимости от использованного в расчетах значения ожидаемой волатильности. Чем выше ожидаемая волатильность, тем выше цена опциона. Соответственно, в случае прогнозирования роста волатильности совершается покупка опционов, а в случае прогнозирования падения волатильности совершается продажа опционов. Однако, в отличие от обычной покупки или продажи опционов, торговля волатильностью предполагает наличие в портфеле взаимно хеджирующих позиций, состоящих из опционов различных типов, серий и страйков, а также из базового актива. Поэтому, при совершении сделки, с каким либо одним опционом, одновременно совершается сделка по другому опциону или по базовому активу. Торговля волатильностью считаются одними из самых сложных с математической точки зрения, и для эффективной работы требуют высоких вычислительных мощностей, особенно при котировании опционов по большому количеству активов, в различных сериях и страйках.

Арбитражные стратегии

2013-07-04T10:15:06Z

Арбитражные стратегии (англ. arbitage) в большинстве своем являются частным случаем парного трейдинга, с той лишь особенностью, что пара состоит из одинаковых или связанных между собой активов, корреляция которых практически равна или близка к единице. Следовательно, соотношение цен таких инструментов чаще всего будет почти неизменным. Арбитражные стратегии можно условно разделить на несколько типов, исходя из используемых для торговли активов:

Пространственный арбитраж предполагает использование абсолютно идентичных инструментов, но торгующихся на разных рынках, например: акция — акция; фьючерс — фьючерс; ДР — ДР.
Эквивалентный арбитраж предполагает использование связанных между собой инструментов, у которых цена одного инструмента, линейно зависит от цены другого инструмента, например: акция — фьючерс, акция — ДР.
Индексный арбитраж является частным случаем баскет трейдинга и заключается в арбитраже фьючерса на индекс к корзине инструментов, входящих в базу расчета этого индекса.
Опционный арбитраж основан на принципе паритета стоимости опционов пут и колл, при нарушении которого происходит одновременная покупка опциона одного типа и продажа опциона другого типа, при этом совершается покупка или продажа соответствующего количества базового актива.

Эффективность арбитражных стратегий зависит исключительно от скорости получения рыночных данных и скорости выставления или изменения заявок, поэтому арбитраж можно отнести к самым высокотехнологичным алгоритмам, требующим наличия сверхскоростных каналов связи и современной торговой инфраструктуры.

количество в каждой стратегии

2013-07-04T10:02:07Z

Добрый день. Не нашёл в студии такого крайне полезного функционала как выбор доли счёта для стратегии. Сейчас можно просто в свойствах стратегии указывать количество для торговли. Но если запустить несколько стратегий сразу, то рассчитывать количество для каждой стратегии довольно утомительно. Особенно когда счёт постоянно увеличивается / уменьшается. Было бы очень здорово, если можно было бы указать, что например стратегия1 торгует на 20% счёта, стратегия2 на 30% счёта, а стратегия3 на 50% счёта.

Стратегии баскет-трейдинга

2013-07-04T09:59:02Z

Стратегии баскет-трейдинга (англ. basket trading) повторяют принципы, лежащие в основе стратегий парного трейдинга, с тем лишь отличием, что соотношение цен строится для двух «корзин инструментов». Цена каждой корзины рассчитывается по ценам нескольких различных инструментов, с учетом количества единиц этих инструментов в корзине. Также как и в стратегиях парного трейдинга, при достижении отклонения соотношения на заданную величину от своей скользящей средней совершается покупка всех инструментов входящих в первую корзину и одновременная продажа всех инструментов, входящих в другую корзину, а при возврате соотношения к средней совершаются обратные сделки. Для анализа соотношений цен корзин инструментов используются те же индикаторы технического анализа, что и в тренд-следящих стратегиях. Эффективность стратегий баскет трейдинга в значительной степени зависит от моментальной ликвидности инструментов, поскольку практически все сделки совершаются рыночными заявками по текущим ценам спроса и предложения, а торговля идет преимущественно внутри дня. По этим причинам стратегии баскет трейдинга применяются исключительно на высоколиквидных инструментах.

Стратегии парного трейдинга

2013-07-04T09:55:46Z

Стратегии парного трейдинга (англ. pairs trading) — основаны на анализе соотношения цен двух высоко коррелированных между собой инструментов, например акции Лукойла и Роснефти или фьючерсы на акции Сбербанка и ВТБ. Ключевой принцип стратегий парного трейдинга базируется на свойстве схождения соотношения цен со своей скользящей средней, поэтому при отклонении соотношения от средней на заданную величину совершается покупка определенного количества одного инструмента и одновременная продажа соответствующего количества другого инструмента, а при возврате соотношения к средней совершаются обратные сделки. Для анализа соотношений цен используются те же индикаторы технического анализа, что и в тренд-следящих стратегиях. Однако свойство схождения цен отчетливо выражено лишь на малых временных интервалах, поэтому для анализа пар на больших временных интервалах используется сравнение индикаторов фундаментального анализа, таких как рыночные мультипликаторы, коэффициенты рентабельности и финансовые коэффициенты. 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.

Тренд-следящие стратегии

2013-07-04T09:53:24Z

Тренд-следящие стратегии (англ. trend following) основаны на принципе выявления тренда на временных рядах значений цены инструментапосредством различных индикаторовтехнического анализа, и покупке или продаже инструмента при появлении соответствующих сигналов. Характерной особенностью тренд-следящих стратегий является возможность их применения практически на любых таймфреймах — от тиковых до месячных, но поскольку доходность этих стратегий зависит от соотношения количества верных и ошибочных «прогнозов» относительно дальнейшего направления движения цены, использовать слишком большие таймфреймы довольно рискованно, поскольку ошибка на них выявляется достаточно долго и может привести к серьёзным убыткам. Эффективность тренд-следящих стратегий, особенно при внутридневной торговле, в существенной степени зависит от моментальной ликвидности инструмента, поскольку большинство сделок совершаются рыночными заявками по текущим ценам спроса и предложения. Следовательно, если в инструменте будет широкий спред и горизонтальная кривая моментальной ликвидности, то даже в случае большого количества верных прогнозов стратегия может принести убытки.

Автоматические системы маркет-мейкинга

2013-07-04T09:51:04Z

Стратегии маркет-мейкинга (англ. market making)

Предполагают одновременное выставление и поддержание котировочных заявок на покупку и на продажу финансового инструмента. Данные стратегии используют принцип случайного блуждания цены в пределах текущего тренда, иными словами, несмотря на рост цены инструмента на определенном временном интервале часть сделок будет приводить к уменьшению его цены относительно ряда предыдущих значений, и наоборот, в случае общего падения цены инструмента часть сделок будет приводить к увеличению его цены относительно ряда предыдущих значений. Таким образом, в случае удачно подобранных цен котировочных заявок можно покупать дешево и продавать дорого независимо от текущего направления тренда. Существуют различные модели определения оптимальной цены котировочных заявок, выбор которых осуществляется исходя из ликвидности инструмента, объёма размещаемых в стратегию средств, допустимого времени удержания позиции и ряда других факторов. Ключевым фактором успеха стратегий маркет-мейкинга является максимальное соответствие котировок текущей рыночной конъюнктуре по инструменту, чему способствует высокая скорость получения рыночных данных и возможность быстро изменить цену своих заявок, в противном случае данные стратегии становятся убыточными. Маркет-мейкеры являются одними из основных «поставщиков» моментальной ликвидности, а за счет конкуренции способствуют улучшению её профиля, поэтому биржи часто привлекают маркет-мейкеров в неликвидные инструменты, предоставляя льготные условия по комиссиям, а в некоторых случаях выплачивая вознаграждение за поддержание котировок.

Алгоритмические системы и биржевая инфраструктура

2013-07-04T09:48:01Z

Влияние алгоритмических систем на биржевую инфраструктуру

С точки зрения нагрузки на биржевую торговую инфраструктуру алгоритмические системы, использующие рыночный принцип работы с заявками, практически не несут рисков, так как редко выставляют больше одной заявки в секунду из расчета на один инструмент, к тому же, почти каждая заявка, выставленная этими системами, приводит к сделке. В случае же с алгоритмическими системами, использующими котировочный принцип работы, картина совершенно иная. Во-первых, при перестановке заявок эти системы могут выставлять по несколько заявок в секунду по одному инструменту, а во-вторых, лишь малая часть этих заявок приводит к сделкам (по информации предоставленной ММВБ, более 95 % заявок от высокочастотных роботов снимаются без исполнения). Таким образом, при высокочастотном котировании, биржевая инфраструктура нагружается в максимальной степени, причем большую часть времени вхолостую. Поскольку чрезмерная нагрузка биржевой инфраструктуры может повлиять на стабильность её работы, биржи используют такие защитные механизмы, как задержка в трансляции рыночной информации, лимитирование числа допустимых транзакций, введение минимального времени «жизни» заявки, а также сдерживание активности роботов через тарифную политику.

Алгоритмические системы и ликвидность финаносовых рынков

2013-07-04T09:44:14Z

Влияние алгоритмических систем на ликвидность финансовых рынков

Ликвидность финансовых инструментов обычно оценивают по объёму и количеству совершаемых сделок (объём торгов), величине спреда между лучшими ценами спроса и предложения (максимальными ценами заявок на покупку и минимальными ценами заявок на продажу) и суммарного объёма заявок вблизи лучших цен спроса и предложения (цены и объём текущих заявок можно увидеть в стакане торгового терминала). Чем больше объём и количество сделок по инструменту, тем больше его торговая ликвидность, в свою очередь, чем меньше разница между лучшими ценами спроса и предложения и чем больше объём заявок вблизи этих цен, тем больше моментальная ликвидность.

Существует два основных принципа выставления заявок:

котировочный — выставление заявок с целью совершения сделки по более выгодной цене, чем текущие лучшие цены спроса или предложения.
рыночный — выставление заявок с целью моментального совершения сделки по текущим ценам спроса или предложения.

Заявки, выставленные по котировочному принципу формируют моментальную ликвидность рынка, позволяя другим участникам торгов в любой момент времени купить или продать определенное количество актива.

Заявки, выставленные по рыночному принципу формируют торговую ликвидность рынка, позволяя другим участникам торгов купить или продать определённое количество актива по желаемой цене.

Алгоритмические торговые системы, использующие котировочный принцип, являются одними из основных поставщиков моментальной ликвидности, а использующие рыночный принцип, одними из основных поставщиков торговой ликвидности. Большое количество алгоритмических систем одновременно используют оба эти принципа.

История Алготрейдинга

2013-07-04T09:41:18Z

История

Компьютеризация потока ордеров на финансовых рынках началась в начале 1970 гг., а первой ласточкой стало внедрение на Нью-Йоркской фондовой бирже «Системы определения порядка оборота ценных бумаг» (англ. Designated Order Turnaround, сокращенно DOT; позднее была переименована в SuperDOT). Эта система автоматически отправляла ордеры на торговые места, где ордеры выполнялись вручную. «Система автоматического оповещения о начальной цене» (англ. opening automated reporting system, сокращенно OARS) помогала специалисту определить начальную рыночную клиринговую цену.

Согласно определению Нью-Йоркской фондовой биржи, программная торговля — это ордер на покупку или продажу не менее 15 акций на сумму более 1 млн долларов США. На практике это означает, что вся программная торговля осуществляется с помощью компьютеров. В 1980 гг. программная торговля широко распространилась на рынках фондовых бумаг и фьючерсов, по которым рассчитывается индекс Standard & Poor’s 500 (S&P 500).

При выполнении арбитражных операций с биржевыми индексами биржевик покупает (или продает) фьючерсный контракт на биржевые индексы, такой как фьючерсы S&P 500, и продает (или покупает) на Нью-Йоркской фондовой бирже портфель из не более чем 500 акций (число акций может быть и значительно меньше), уравновешенный фьючерсными сделками. В компьютер трейдера на Нью-Йоркской фондовой бирже заранее вводятся инструкции для совершения программной торговли с тем, чтобы в момент, когда цена фьючерсов и биржевой индекс будут находиться достаточно далеко друг от друга для извлечения прибыли, компьютер автоматически отправил соответствующий ордер в систему маршрутизации ордеров биржи.

Примерно в то же время «изобрели» страхование инвестиционного портфеля для создания опциона по биржевым индексам путем динамической торговли фьючерсами по биржевым индексам с использованием компьютерной модели, основанной на модели опционного ценообразования Блэка–Шоулза.

Обе эти стратегии, часто называемые программной торговлей, неоднократно подвергались нападкам за усугубление или даже запуск обвала фондового рынка в 1987 году. Одним из критиков был Николас Брэди (Nicholas F. Brady). Однако пока не вполне ясно влияние компьютерной торговли на обвалы фондового рынка. Эта тема широко обсуждается в научном сообществе.

В конце 1980 гг. и в 1990 гг. стали появляться финансовые рынки с полностью автоматизированным выполнением ордеров, подключенные к сетям электронного обмена данными. Развитию алгоритмической торговли мог способствовать переход американской биржевой торговли на десятичную систему с изменением минимального размера тика с 1/16 доллара (0,0625 доллара) на 0,01 доллара на акцию. При этом изменилась микроструктура рынка: уменьшилась минимальная разница между ценами покупки и продажи, что снизило торговое преимущество маркет-мейкеров и этим повысило ликвидность рынка.

Из-за роста ликвидности институциональные трейдеры стали разделять ордеры с использованием компьютерных алгоритмов, чтобы оптимизировать среднюю цену. Компьютер рассчитывает ориентиры средней цены на основе цены, средневзвешенной по объему или (реже) по времени.

Дополнительным стимулом к внедрению алгоритмической торговли на финансовых рынках стала публикация исследователями из фирмы IBM научного доклада на Международной совместной конференции по искусственному интеллекту в 2001 году. Как сообщалось в этом докладе, в лабораторно-экспериментальных версиях электронных торгов две алгоритмические стратегии (стратегия MGD фирмы IBM и стратегия ZIP фирмы Hewlett-Packard) уверенно показывали лучшие результаты, чем люди. Стратегия MGD была модифицированной версией алгоритма GD, разработанного Стивеном Гьерстаном (Steven Gjerstad) и Джоном Дикхотом (John Dickhaut) в 1996-97 гг., а алгоритм ZIP был разработан профессором Дэйвом Клиффом (Dave Cliff) в фирме Hewlett-Packard в 1996 году. По мнению авторов доклада, финансовое воздействие полученных этой исследовательской группой результатов, показывающих превосходство стратегий MGD и ZIP над трейдерами-людьми, «...может ежегодно составлять миллиарды долларов». Эта научная работа специалистов IBM широко освещалась в мировой прессе.

По мере открытия новых электронных рынков появлялись всё новые и новые алгоритмические торговые стратегии. Эти стратегии обычно легко реализуются на компьютерах, способных быстро реагировать на временные ошибки в оценке фондовых активов и проверять цены сразу на нескольких рынках. Примерами таких стратегий являютсяStealth (разработана в Deutsche Bank), Sniper и Guerilla (разработаны в Credit Suisse), а также арбитраж (arbitrage), статистический арбитраж (statistical arbitrage), тренд-следящие стратегии (trend following) и возврат к среднему значению (mean reversion).

Этот тип биржевой торговли повысил спрос на «близкий» хостинг с малым временем задержки (Low Latency Proximity Hosting) и взаимодействие с глобальными биржами (Global Exchange Connectivity). При создании стратегии для электронных торгов чрезвычайно важно понимать, что такое время задержки. Временем задержки называют промежуток времени от отправки информации источником до получения ее адресатом. Минимальное время задержки определяется скоростью света и составляет примерно 3,3 миллисекунды на 1000 км оптического кабеля. Однако следует учитывать, что регенераторы сигнала и маршрутизаторы неизбежно привносят дополнительную задержку.

HFT & Высокочастотная торговля

2013-07-04T09:28:54Z

Особой категорией алгоритмической торговли является высокочастотная торговля или HFT (от англ. high-frequency trading).
В принципе, многие типы торговой деятельности с использованием компьютерных алгоритмов можно подвести под определение «высокочастотная торговля». В связи с этим, в феврале 2012 года Комиссия по торговле товарными фьючерсами США (CFTC) сформировала специальную рабочую группу для уточнения этого определения, включив в ее состав ученых и отраслевых экспертов. При высокочастотной торговле используются компьютеры, которые на основе данных, получаемых по информационным каналам, быстро принимают решения по совершению торговых операций — намного быстрее, чем это сделал бы человек. Алгоритмическая торговля и высокочастотная торговля коренным образом изменили рыночную микроструктуру, а в особенности то, как обеспечивается ликвидность рынка. Алгоритмическую торговлю можно использовать как инвестиционную стратегию, включая маркет-мейкинг, межрыночный спред, арбитраж и чистые спекуляции (включая отслеживание трендов). При использовании торговых алгоритмов обычно можно на любом этапе вмешаться в принятие и реализацию инвестиционных решений, хотя некоторые алгоритмы способны работать в автономном режиме. Одной из основных проблем с высокочастотной торговлей является трудность определения ее прибыльности. В августе 2009 года фирма TABB Group, специализирующаяся на исследовании индустрии финансовых услуг, опубликовала отчет, согласно которому суммарная прибыль 300 фирм, ведущих операции с ценными бумагами, и хедж-фондов, специализирующихся на высокочастотной торговле, в 2008 году не превышала 21 млрд долларов. Авторы отчета назвали эту прибыль «сравнительно небольшой» и «удивительно скромной» на фоне общего объема торговых операций на фондовом рынке.

Алгоритмическая торговля (алготрейдинг)

2013-07-04T09:13:28Z

Алгоритмическая торговля, также известная как алгоритмический
трейдинг или алготрейдинг (от англ. algorithmic trading и algo trading), заключается в использовании автоматизированных систем («торговых роботов») для совершения торговых операций на финансовых рынках по заданному алгоритму, нередко без участия человека. В качестве параметров алгоритма могут использоваться такие величины, как, например, время, цена и количество. Алгоритмическая торговля широко применяется инвестиционными банками, пенсионными фондами, паевыми инвестиционными фондами и другими институциональными биржевыми игроками-покупателями. Это позволяет разбить крупные сделки на несколько сделок поменьше, что уменьшает влияние на рынок и снижает биржевой риск. Биржевые игроки-продавцы, такие как маркет-мейкеры (от англ. market maker, букв. «делатель рынка») и некоторые хедж-фонды, автоматически генерируют и выполняют заявки, что повышает ликвидность рынка.

По оценке консалтингово-исследовательской фирмы Aite Group (Бостон, США), в 2006 году треть объема торговых операций Европейского Союза и США приходилась на компьютерные программы или алгоритмы. По некоторым данным, в 2009 году фирмы, занимающиеся высокочастотной торговлей, выполняли 60-73% всего объема фондовых операций в США, тогда как в 2012 году это соотношение снизилось до примерно 50%. В 2006 году более 40% всех ордеров на Лондонской фондовой бирже были введены алгоритмами; согласно прогнозу, в 2007 году это соотношение должно было составить 60%. Доля алгоритмической торговли обычно больше на американских и европейских рынках (до 80% в в 2008 году), чем на других. Алгоритмическая торговля также широко представлена на рынках иностранных валют, где в 2006 году ее доля составила около 25% от общего числа ордеров. Считается, что алгоритмическую торговлю достаточно просто внедрять на фьючерсные рынках, где в 2010 году ее доля должна была составить около 20% от общего объема опционных сделок. Рынки облигаций с фиксированной ставкой тоже постепенно предоставляют всё больше возможностей для применения торговых алгоритмов.

Алгоритмическую и высокочастотную торговлю много обсуждают в США с тех пор, как Комиссия по ценным бумагам и биржам и Комиссия по фьючерсной биржевой торговле опубликовали отчеты, согласно которым алгоритмические сделки одного паевого инвестиционного фонда вызвали волну продаж, приведшую к известному «молниеносному обвалу» (Flash Crash) 2010 года. В тех же отчетах был сделан вывод, что стратегии высокочастотной торговли, возможно, способствовали возникновению волатильности. В связи с этими событиями была зафиксирована вторая по величине амплитуда колебаний промышленного индекса Доу Джонса в течение рабочего дня, считая с начала использования этого индекса; правда, затем цены быстро вернулись к обычным значениям. Международная организация комиссий по ценным бумагам (IOSCO) в июле 2011 года опубликовала отчет, где был сделан вывод, что хотя «алгоритмы и технологии высокочастотной торговли применяются участниками рынка для ведения торговли и управления риском, их использование явно способствовало "молниеносному обвалу" 6 мая 2010 года». Некоторые виды алгоритмической торговли с опережением изменения баланса индексных фондов «отбирают» прибыль у инвесторов.

Лицензия. Привязка к...

2013-07-02T10:31:47Z

Прощу всех заинтересованных проголосовать о том, к чему лучше делать привязку лицензии у софта: к "железу" (по идентификатору компьютера) или к счету (по его номеру в брокера).

Загрузка заявок и сделок

2013-07-01T12:36:25Z

Не работает в версии 4.1.13.1 для SmartTrader. Делаю как в документации. Этот метод никогда не вызывается:

Не отрисовывается ADX

2013-07-01T10:46:06Z

Доброго времени суток. Ни как не могу отрисовать график индикатора ADX. На дополнительном area не рисуются линии индикатора, в чем может быть проблема ?

Код

   
         
_area = new ChartArea();
_areaADX = new ChartArea();
Chart.Areas.Add(_area);
Chart.Areas.Add(_areaADX);
...

                _candlesElem = new ChartCandleElement();
                _tradeElement = new ChartTradeElement { BuyColor = Colors.Red, SellColor = Colors.Blue, IsLegend = true };
                _adxElem = new ChartIndicatorElement
                {
                    Color = Colors.Silver,
                    IsLegend = true,
                    Indicator = new AverageDirectionalIndex(new DirectionalIndex { Length = 10 }, new WilderMovingAverage { Length = 10 }),
                    Title = "ADX ({0})".Put(10),
                    StrokeThickness = 1,
                    IndicatorPainter = new AverageDirectionalIndexPainter(),
                };
                _area.Elements.Add(_tradeElement);
                _area.Elements.Add(_candlesElem);
                _areaADX.Elements.Add(_adxElem);
                candleManager.Processing += DrawCandle;
...
        private void DrawCandle(CandleSeries series, Candle candle)
        {
            if (candle.State == CandleStates.Finished)
            {
                var val = _adxElem.Indicator.Process(new CandleIndicatorValue(candle) { IsFinal = true});
                var adxValue = new ChartIndicatorValue(_adxElem.Indicator, val);
                //Debug.WriteLine(adxValue.Indicator.);
                this.GuiAsync(
                    () => Chart.ProcessValues(candle.OpenTime, new Dictionary<IChartElement, object>
                    {
                        {_candlesElem, candle},
                         {_adxElem, adxValue}
                    }));
            }
        }