Globalt er børsene det største og mest likvide verdipapirmarkedet.
Mange selskaper handler aksjene sine, inkludert enkeltpersoner, hedgefond og betydelige selskaper. Det er normalt å forestille seg at stedet er fylt med høylydende handelsmenn som byr på aksjer.
Realiteten er imidlertid motsatt. Vi lever i kunstig intelligens-verdenen der det meste av arbeidet vårt er automatisert av datamaskiner.
I denne artikkelen vil vi forstå høyfrekvent handel og hvorfor disse algoritmiske praksisene blir stadig mer populære.
Innholdsfortegnelse
Hva er høyfrekvent handel?
High-Frequency Trading (HFT) er en prosess der datamaskiner er programmert til å handle hundrevis og tusenvis av ganger i sekundet for å tjene lite over tid.
Til tross for at vi tror at handlinger utføres av eksperthandlere, er dette automatiserte handelsmaskiner. Nesten 80 % av handelstransaksjonene skjer mellom HFT-datamaskiner som er smart programmert for å oppnå konsekvent fortjeneste.
HFT er lønnsomt for mange handelsbedrifter som nøye bruker teknologien ved å eksperimentere med algoritmene deres i forskjellige markedsscenarier. Disse datamaskinene kommer i forskjellige størrelser, men de kontroversielle kommer med komplekse høyfrekvente handelsalgoritmer.
Vanligvis vinner tradere med høyhastighets utførelse over vanlige tradere. HFT-er gir en viktig lekeplass for handel med bestillinger med høy omsetning som gir mange overskudd bedre enn et menneske kunne.
La oss fortsette vår utforskning av HFT-er, og la oss få en dypere forståelse av hva som skjer bak kulissene.
Merk: Informasjonen skrevet i denne artikkelen er utelukkende for pedagogiske formål, og skal ikke tolkes som økonomisk rådgivning. Innholdet skal ikke forstås som en anbefaling, og vi anbefaler på det sterkeste å rådføre seg med en finansiell rådgiver/konsulent før du tar noen avgjørelser.
Hvordan fungerer HFT?
Nå som du vet hva høyfrekvent handel er, er det enklere å forstå hvordan disse algoritmene fungerer.
Med navnet betyr høy frekvens et høyt antall handler, kanskje hundrevis, tusenvis eller millioner av aksjer utført på brøkdeler av sekunder.
For eksempel, hvis du er en erfaren intradagshandler, hvor mange handler ville du gjort på en time eller en hel dag? Selv om du er veldig rask, vil du ikke være trygg på å ta mer enn noen få handler, ikke sant?
Tvert imot kan et HFT-system utføre hundrevis og tusenvis av handler per sekund. Det er grunnen til at institusjoner og hedgefond bruker Algo handelssystemer for å gjøre handler fordi det menneskelig ikke er mulig å gjøre det manuelt.
Dette åpner rom for et nytt emne vi skal sjekke nå – strategiene!
Høyfrekvente handelsstrategier
Høyfrekvent handel handler om hastighet og strategier. Noen kjente HFT-strategier inkluderer indeksarbitrasjehandel, volatilitetshandel, nyhetsbasert, global makrostrategi, etc.
Indeksarbitrasjehandel
Arbitrage er en handelsstrategi som forsøker å tjene på prisforskjellene mellom to eller flere markedsindekser.
Basert på prisforskjellene kan arbitrasjehandel forekomme mellom samme indeks som handles på to børser eller mellom markedsinstrumenter som ETFer og opsjoner som sporer indeksbevegelsene.
Global makrostrategi
Globale makrostrategier utføres av hedgefond og investeringsinstitutter basert på de generelle økonomiske forholdene rundt om i verden. Basert på globale finansielle scenarier bygger disse institusjonene lange og korte posisjoner i aksjer, valutaer, råvarer, futuresmarkeder og obligasjoner.
Hedgefond bygger globale makrostrategier ved å analysere og lage spådommer basert på store politiske hendelser.
Som et eksempel kan et hedgefond bygge korte posisjoner på børsen og investere pengene i land med voksende økonomier hvis det ser at økonomiene i et land er på vei inn i resesjon.
Nyhetsbasert strategi
Her er et eksempel på en nyhetsbasert høyfrekvent strategi som fungerer godt i svake sentimentmarkeder.
HFT-er er utformet på en slik måte at de fortsetter å lete etter negative søkeord knyttet til aksjer over hele internett.
For eksempel, hvis algoritmene plutselig begynner å få søkeord som svindel, juks og påstander i løpet av eller etter markedsåpningstidene, utløser det short selling-handler som antyder at noen dårlige nyheter kan komme ut.
På samme måte, når HFT-er finner positive økonomiske nøkkelord som bankgodkjenning, stigning og økning, initierer de lange posisjonsordrer for å fange opp markedsbevegelsene før nyhetene er ute.
Nå skal vi sjekke hvordan disse strategiene påvirker det totale aksjemarkedet.
Hvordan HFT påvirker aksjemarkedet?
Algoritmisk handel er kjent som høyfrekvent handel (HFT).
På millisekunder kan datamaskiner bestemme markedsmønstre og utføre automatiserte, programmerte instruksjoner for å kjøpe og selge instrumenter. Ettersom handler blir utført raskere, og handelsvolumene er betydelig høyere, øker HFT konkurransen i markedet. Med økt likviditet avtar bud-asp-spreadene, noe som fører til mer effektive markeder.
I finansmarkedene handler detaljinvestorer fordi de har tillit til integriteten til institusjonene og børsstyrene.
Imidlertid skaper hendelser med algoritmisk handel uvanlig markedsvolatilitet som Flash Crash. Mangel på tillit til markedene får noen konservative investorer til å forlate dem.
Komponenter av høyfrekvent handel
Å utføre høyfrekvente handler er den siste delen av hele strategien. En utfordrende del er å inkorporere den bestemte strategien i en integrert algoritme som vil legge inn kjøps- og salgsordrene på dine vegne.
Her er noen grunnleggende komponenter for å bygge et effektivt Algo-handelssystem:
#1. Programmerere
Du trenger svært dyktige programmerere for å bygge handelssystemet. De bør ha omfattende kunnskap om aksjemarkeder, kjøps- og salgsordrer og hvordan børser fungerer. En bedre strategi er å ansette folk som har jobbet mye med å lage handelsprogramvare.
#2. Programmeringsspråk
C++ er det mest foretrukne programmeringsspråket for å bygge et handelssystem. Siden C og C++ er komplekse språk, kan ingeniører gå over til et enklere språk som Python for å skrive kode enklere og evaluere Algo-handelsstrukturer.
#3. Nettverk
Avsetning for nettverkstilkobling og tillatelser for å få tilgang til handelskontoen for å legge inn bestillinger.
#4. Markedsdata
Tilgang til aksjemarkedsfeeder for å analysere dataene og gripe muligheter for å legge inn høyfrekvente bestillinger.
#5. Backtesting
En måte å teste et system før det lanseres på et reelt marked når det først er bygget, samt den nødvendige infrastrukturen.
#6. Historisk data
Avhengig av algoritmens kompleksitet, kan historiske data være tilgjengelige for backtesting.
fordeler
- Forbedret likviditet: HFT forbedrer bud-spreadene, og forbedrer dermed den generelle likviditeten i markedet.
- Bruk av ineffektivitet: Med HFT-er har du en høy sjanse for å vinne overskudd på bare brøkdeler av sekunder; det er ikke mulig med den manuelle prosessen.
- Arbitrage-handel: HFT-er finner stadig aksjer som handles på forskjellige børser og utfører lange/korte posisjoner for å hente fortjeneste fra slike skript.
- Nyhetsbaserte handelsalgoritmer: HFT-er gir frihet til å ta handler basert på nyheter og fange opp aggressive markedsbevegelser uten følelser. På den annen side er mennesker skeptiske og avstår fra å handle når de er i tvil.
Akkurat som proffene har HFT-er mange ulemper, og her er noen av dem.
Ulemper
- Høye infrastrukturkostnader: Siden HFT-er bruker avanserte algoritmer, er IT-infrastrukturkostnadene også høye. Det betyr at bare gigantiske finansinstitusjoner som investeringsbanker, institusjonelle investorer og hedgefond har råd til disse teknologiene, ikke detaljistinvestorene.
- Villedende strategier: HFT-er oversvømmer markedet med falske bestillinger uten noen intensjon om å faktisk utføre bestillingene. Så snart prisen når et visst nivå, kanselleres disse bestillingene, noe som resulterer i krasj, falske utbrudd eller sammenbrudd, etc.
- Zero Sum Game: Hvis bare store institusjoner kan praktisere HFTs, hvem skal de tjene penger på? Svaret er små og private investorer. Det betyr at gigantiske institusjoner vanligvis tar penger ut av lommene våre.
Nå skal vi utforske noen av de beste ressursene for å lære høyfrekvent handel.
Læringsressurser
En vanlig bekymring du kan komme på er – Hvordan forstå høyfrekvent handel? eller Hvordan lære mer om HFT?
Vel, en enkel tilnærming er å bygge et solid grunnlag for faget. Etter å ha dekket og forstått det grunnleggende, er det lettere å unngå sjargonerte numeriske diskusjoner.
De essensielle bøkene vi fant for høyfrekvent handel er:
Utvikle høyfrekvente handelssystemer
Hvis du er en programvareutvikler med gode programmeringsferdigheter, er boken Developing High-Frequency Trading Systems et ideelt valg. Det hjelper deg med å lage og optimalisere høyfrekvente handelssystemer ved å bruke Java, C++ og Python.
Boken tar deg jevnlig fra en HFT-introduksjon til å lage ditt handelssystem ved hjelp av tradisjonelle HFT-programmeringsspråk som C++ og Java. Deretter lærer du hvordan du bruker Python for å oppnå høyere ytelsesnøyaktighet med selvtillit.
Totalt sett er det en bok for programvareingeniører som ønsker å lære den tekniske siden av HFT-er og ønsker å lage systemer med ultralav latenstid.
Algoritmisk og høyfrekvent handel (matematikk, finans og risiko)
Boken Algoritmisk og høyfrekvent handel er skrevet for matematikkbrukere på avansert nivå som forstår kalkulus og dynamiske programmeringsproblemer.
Du vil få mange eksempler i hvert kapittel, og de fleste kapitler avsluttes med å vise frem en realistisk anvendelse av handelsdata. Siden det er en avansert avledningsbok, trenger du litt matematisk modenhet for å forstå eksemplene.
Alt om høyfrekvent handel
Alt om høyfrekvent handel snakker om å distribuere dataalgoritmer for å forstå markedsaktiviteter, utføre handler og generere fortjeneste i løpet av sekunder.
Boken vil hjelpe deg å forstå hvilke markeder som er egnet for HFT, algoritmiske strategier som høyfrekvente handelsmenn bruker, risikoer og kommende teknologiske fremskritt innen høyfrekvent handel.
Høyfrekvent handel: En praktisk guide til algoritmiske strategier og handelssystemer
Med en gjennomsnittlig vurdering på 3,2 stjerner av 5, er High-Frequency Trading av Irene Aldridge den første utgaven som lærer høyfrekvent algoritmisk handel.
Denne boken dekker de essensielle aspektene ved HFT-er og deres betydning fra et forretningssynspunkt som legger grunnlaget for utvikling av handelssystemer. Du vil også få en kort ide om analyseprosessene etter handel, for eksempel viktige resultatmålinger og handelsevalueringer.
Høyfrekvent handel av Irene Aldridge – 2. utgave
High-Frequency Trading bok av Irene Aldridge er en revidert utgave av boken nevnt ovenfor. Det hjelper deg med å skape et solid grunnlag for å lære HFT i den første utgaven.
Den andre utgaven beskriver nyere teknologiske utviklinger som gjør HFT-er i stand til å utvikle bedre effektivitet i håndtering av risikostyringsstrategier og ivareta informasjon i usikre markeder.
Det inkluderer også ulike høyfrekvente handelsstrategier og verktøy for å bygge et effektivt HFT-system.
Høyfrekvent handel og sannsynlighetsteori (vitenskapelige rapporter fra East China Normal University)
Boken om høyfrekvent handel og sannsynlighetsteori handler om å behandle HFT og teknisk kartanalyse som vitenskap. Det er en god lesning for investorer som ønsker å verifisere sin tekniske analyseeffektivitet ved hjelp av teorien om stasjonære stokastiske prosesser.
Forfatterne av denne boken avslører også hvordan man bygger IT-infrastruktur for å lage høyfrekvente handelsalgoritmer og skaffe arbitrage fra finansmarkedene.
Siste ord
Høyfrekvent handel blir stadig mer populært, og flere handelsgiganter utvikler avansert programvare for å hjelpe seg selv. Selv om det er en fascinerende prosess, innebærer den et visst nivå av risiko.
Nå, hvis du hører om høyfrekvent handel neste gang, vil du vite hva det er og hvordan ulike markedsaktører bruker HFT til fordelene sine.
Deretter kan du sjekke ut de beste aksjemarkeds-APIene.