Использование торговых роботов в системном подходе: особенности алгоритмической торговли на рынке ценных бумаг

В статье приводятся основные понятия алгоритмической торговли, ее особенности и регуляторная составляющая.

Ключевые слова: алгоритмическая торговля, рынок ценных бумаг, торговые роботы.

Для того чтобы максимально снизить уровень влияния человеческого фактора и действовать исходя из сигналов, который инвестор закладывает в свою торговую модель, трейдеры стали использовать алгоритмические торговые системы или «торговых роботов». Система торговая электронная (далее — алгоритмическая торговая система) — электронная система, обеспечивающая условия для проведения торговли ценными бумагами и автоматического исполнения клиентских приказов [1].

Роботизированные модели торговли имеют ключевое значение на всех мировых площадках. Ввиду постоянно растущей доли в торговом объёме.

Алгоритмические модели торговли в наибольшей степени влияют на следующие факторы:

— информационная эффективность рынка;

— рост общерыночной ликвидности.

Под информационной эффективностью рынка подразумевается то, с какой скоростью только что появившаяся информация отражается в котировках. За счет сверхбыстрой реакции «торговых роботов» на только что появившуюся информацию алгоритмические трейдеры непосредственно могут способствовать росту информационной эффективности рынка.

Наиболее важной причиной, по которой алгоритмическая торговля всячески поддерживается является — улучшение общерыночной ликвидности. Алгоритмические торговцы предъявляют спрос на ликвидность при узких спредах и предоставляют её на рынок более широкими спредами, тем самым снижая волатильность ликвидности [2].

Алгоритмическая торговля благоприятно влияет на торговый процесс, привнося ряд положительных элементов, которые необходимы для качественного развития рынка. Исходя из этого и от того, что системная торговля подразумевает под собой в целом, можно выделить следующие преимущества алгоритмической торговли:

— моментальное и точное размещение торгового ордера, данный факт повышает шансы того, что сделка исполнится на желаемых условиях;

— сигналы для сделок рассчитываются правильно и максимально быстро, что позволяет избежать изменение цены во время открытия позиции;

— снижение операционных издержек;

— возможность проводить анализ рыночной ситуации одновременно на различных инструментах;

— уменьшается риск того, что будет допущена ручная ошибка при размещении заявок;

— снижение вероятности ошибок со стороны трейдеров, связанных с эмоциональным и психологическим фактором.

Поскольку развитие алгоритмической торговли несомненно играет важную роль в развитии рынка ценных бумаг, торговые площадки, а также государство в лице регулятора, должно регулировать данную сферу для дальнейшего совершенствования.

Для регулирования высокочастотной торговли 7 апреля 2016 года Комиссия по ценным бумагам («SEC») в США утвердила изменения правил, которые были предложены Службой регулирования отрасли финансовых услуг («FINRA») в соответствии с разделом 19 (b) Закона о рынке ценны бумаг 1934 года. Изменения коснулись правила NASD 1032 (Categories of Representative Registration). Это изменение обязывает регистрироваться разработчиков, а также ответственных за данных разработчиков, алгоритмических торговых стратегий [3].

Что касается нашей страны, Банк России обращает внимание на отдельный вид алгоритмических торговцев — HFT-трейдеров. В Российской Федерации не унифицировано и не закреплено в каких-либо нормативных актах понятия — высокочастотная торговля. Рассматривая HFT, Банк России или иные государственные органы используют данный термин для обозначения класса способов осуществления торговли финансовыми инструментами на организованных торгах, характеризующихся использованием сложных вычислительных систем, автоматически генерирующих огромное количество заявок в течении торговой сессии [4]. Банк России уделяет большое внимание HFT торговли, поскольку имеют различные показатели торговой активности, например, время удержание позиции, количество выставленных заявок и заключенных сделок. Данные показателями выступают признаками того, что используется именно высокочастотная торговля. Однако нельзя отрицать, что алгоритмическая торговля бывает разнонаправленной и может ничем внешне не отличаться от обычной ручной торговли.

Поэтому в большинстве случаев сложно представить какие-либо статистические или аналитические данные по алгоритмической торговле в нашей стране, однако, как было сказано, Банк России разработал определенные показатели и с помощью них можно анализировать и предоставлять информацию по HFT. Например, в 2018 году Банк России представил исследование, в котором оценивает влияние высококачественной торговли на параметры финансового рынка нашей страны. В данном исследовании мегарегулятор приводит различные статистические данные, которые позволяют судить нам о распространенности алгоритмической торговли в России. Так было выявлено количество активных HFT — счетов за определенный период по различным инструментам, продемонстрированно в Таблице 1.

Количество активных HFT — счетов за определенный период за 2018 год [4]

Можно заметить, что было рассмотрено 7 различных инструментов на различных рынках. Видно, что на каждом рынке в период исследования было активно более чем несколько десятков HFT-счетов. На валютном и фондовом рынке за данный период было выявлено примерно одинаковое количество активных HFT-участников, в то время как на срочном рынке общее количество активных участников составило 281, что превышает суммарное количество высокочастотных участников на валютном и фондовом рынке.

Рассматривались два типа заявок:

— заявка участника рынка, которая предоставляет ликвидность называется — пассивная. В общем случае пассивной заявкой именуется лимитированная заявка на покупку по цене, не превосходящей цену лучшего спроса, либо лимитированная заявка на продажу по цене, не меньшей цены лучшего предложения.

— заявка участника рынка, которая изымает ликвидность называется — агрессивная. Агрессивной заявкой является лимитированная заявка на покупку по цене, меньшей цены лучшего предложения или равной ей, лимитированная заявка на продажу по цене, большей цены лучшего спроса или равной ей, либо рыночная заявка.

В Таблице 2 были представлены показатели, которые характеризуют общую долю сделок высокочастотных участников рынка в объёме торгов исследуемыми инструментами за рассматриваемый период.

Таблица 2

Доля сделок HFT-участников рынка в общем объеме сделок с инструментами (%) [4]

Заметно, что доли высокочастотных участников на всех рынках находятся в диапазоне от 30 % до 50 %. Однозначно можно сделать вывод, что высокочастотные сделки, по наиболее ликвидным инструментам, составили от трети до половины от общего объёма торгов.

Банк России признает значительный вклад HFT-участников в доступную рыночную ликвидность. В отличие от не высокочастотных участников рынка, для HFT статистически свойственно котировать финансовые инструменты на ценовых уровнях, который наиболее всего приближены к спреду, что в свою очередь положительно влияет на показатель ликвидности рынка.

1. Шаркова А. В., Килячков А. А., Маркина Е. В., Солянникова С. П., Чалдаева Л. А. Словарь финансово-экономических терминов — М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2017. — 574 с.
2. Gerig A. High-Frequency Trading Synchronizes Prices in Financial Markets. Dera Working Paper Series, Securities and Exchange Commission, US, 2015. [Электронный ресурс]. Режим доступа — URL: https://www.sec.gov/dera/staffpapers/working-papers/dera-wp-hft-synchronizes.html
3. Financial Industry Regulatory Authority [Электронный ресурс]. Режим доступа — URL: http://finra.complinet.com/en/display/display_main.html?rbid=2403&element_id=3585
4. Центральный банк Российской Федерации — оценка влияния высокочастотной торговли на параметры финансового рынка Российской Федерации [Электронный ресурс]. Режим доступа — URL: http://www.cbr.ru/Content/Document/File/37542/research_HFT.pdf