Торговые роботы: новый этап развития биржевой торговли

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава 2

На NYSE, по различным оценкам, от 50% до 75% объема сделок составляют сделки с использованием торговых роботов. Для статистики биржа создает  свое, косвенное определение автоматизированной торговле (program trading). Это единовременная покупка или продажа более 15 акций объемом более 1 млн долл.

NYSE собирает данные о  таких сделках от участников  и еженедельно раскрывает информацию  об их доле в общем объеме  торгов. За период с начала  сбора данных в июне 2006 г. эта  доля колебалась в диапазоне 16–49%.

По данным Лондонской фондовой биржи (LSE), активность участников, использующих торговые роботы, растет. И это является существенным фактором общего повышения  оборотов на бирже. Доля участников, к  которым биржа относит «специалистов-технических трейдеров» (specialist technical traders), в общем объеме торгов достигала 30% в 2008 г.

На Сингапурской бирже SGX в 2008 г. 10% объема торгов акциями и 15% объема торгов срочными инструментами  приходилось на сделки, заключенные  при помощи торговых роботов. В июне 2009 г. доля таких сделок в объеме торгов срочными инструментами достигла уже 21,4%.

Специально для того, чтобы  расширить возможности участия  торговых роботов на торгах Сингапурской биржи, в мае 2008 г. было заключено  соглашение с компанией Singapore Telecommunications. Последняя обеспечила повышение скорости подтверждения сделок (снижение латентности), что позволило алгоритмическим трейдерам расширить свое присутствие на рынке. После объявления о планах снижения латентности, интерес к рынку проявили сразу 10 новых профучастников, использующих торговые роботизированные системы.

 

В апреле 2009 г. для удобства алгоритмических трейдеров на Сингапурской бирже была запущена система раскрытия  информации о торгах Securities Market Direct Feed, которая позволяет получить котировальную информацию на 60% быстрее, чем раньше.

Биржи активно включаются в диалог с регуляторами, доказывая  им преимущества алгоритмической торговли для рынка. Дело в том, что в  США и Великобритании использование  торговых роботов и развитие внебиржевых  площадок вызвало озабоченность регуляторов.

4 августа 2009 г. британская  Financial Services Authority (FSA) заявила о том, что она проведет исследование о воздействии алгоритмической и внебиржевой торговли (high-frequency trading и dark pools) на рынок акций Великобритании.

В июле и августе 2009 г. два  американских сенатора — Чарльз Шумер  и Тэд Кауфман — заявили о том, что алгоритмическая торговля вредит доверию инвесторов к рынку и дает участникам торгов, использующим торговые роботы, несправедливые преимущества.

Эти заявления были сделаны  в рамках дискуссии, разгоревшейся  по поводу так называемых мгновенных заявок (flash orders). Комиссия по ценным бумагам и биржам США (SEC) планирует ограничить практику, которая позволяет участникам торгов получать информацию о поданных заявках на покупку и продажу ценных бумаг на доли секунды раньше, чем эти сведения становятся публичными, т. е. доступными участникам других бирж или торговых площадок.

Фактически использовать это преимущество могут только торговые роботы. Американские NASDAQ OMX Group Inc. и BATS Exchange Inc. уже объявили об отказе от «мгновенных ордеров» начиная с 1 сентября 2009 г. В свою очередь, американская биржа NYSE опубликовала статью, в которой разъясняет, что «мгновенные ордера» и алгоритмическая торговля — это разные вещи, которые не стоит путать, и приводит преимущества последней для рынка.

Согласно выводам NYSE, важным положительным результатом распространения  торговых роботов стало сужение  спрэдов по ликвидным бумагам. Так, на NYSE сокращение спрэдов по 100 наиболее торгуемым бумагам составило  от 7,5% до 46%, на NASDAQ — от 6% до 48%. Тот факт, что сужение спрэдов по менее ликвидным бумагам (которыми не торгуют алгоритмические трейдеры) не произошло, служит, по мнению биржи, доказательством полезности алгоритмической торговли для рынка.

 В статистике ведущих  мировых бирж за последние  годы явно проглядывается сильный  рост заявок и сделок участников, применяющих торговых роботов.  На крупнейшей в мире бирже NYSE с 2006 по 2011 гг. доля торговых роботов колебалась от 16,2% до 48,8%, в среднем составляя около 30% от объемов торгов *1+. На Лондонской фондовой бирже (LSE) доля торговых роботов также почти непрерывно росла, и если в 2005 году им принадлежало порядка 11%-16% объема торгов, то в 2009-2010 гг. уже 25%-30%. Рост активности участников, использующих торговые роботы, наблюдался и на одной из крупнейших бирж Европы Deutsche Boerse AG: в 2004 г. на долю роботов приходилось порядка 20% объема электронных торгов акциями, а в 2009 г. уже более 42% *2+. Влияние роботов на российском фондовом рынке пока что менее выражено, особенно на рынке акций, где их доля в объеме биржевых торгов за последние годы оставалась довольно стабильной, в среднем составляя порядка 12%. Однако на срочном рынке РТС FORTS доля роботов в обороте значительно больше и по данным на 2010 год составляет примерно 50% [3].

Следует отметить, что для  развитых фондовых рынков проблема перегрузки серверов бирж и информационных каналов  не так актуальна, как для российского. Западные торговые площадки стараются заранее увеличивать технологические мощности для стимулирования алгоритмической торговли. На российском рынке каких-либо значимых инноваций в этой области не наблюдается, несмотря на то, что алгоритмическая торговля уже играет заметную роль, приводя к увеличению нагрузки на торговые и коммуникационные системы.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава 3

Несмотря на наличие многих положительных аспектов, таких как  высокая доходность, оперативность  и тд. Торговые роботы имеют ряд существенных недостатков. Ниже рассмотрим основные проблемы и пути их решения.

1.Снижение эффективности традиционных методов прогнозирования: фундаментального, технического и новостного анализа.

Методы прогнозирования, реализуемые в высокочастотных  алгоритмических системах, существенно  отличаются от традиционных, используемых обычными инвесторами при совершении операций. Методы фундаментального анализа  не могут использоваться в торговых роботах, поскольку их трудно формализовать, к тому же они ориентированы только на долгосрочное инвестирование. Ввиду  того, что роботы не принимают во внимание фундаментальные факторы  при совершении операций, а доля их сделок в оборотах весьма высока и продолжает возрастать, со временем это может привести к тому, что  цены рыночных активов будут удаляться  от справедливых с фундаментальной  точки зрения значений. Это приведет к образованию рыночной неэффективности, которая не будет сокращаться  во времени. Как результат – применимость методов фундаментального анализа  может оказаться под вопросом, поскольку выявляемое с их помощью  расхождение рыночных и фундаментальных  цен акций не будет устраняться  рынком.

Инструменты технического анализа  могут использоваться в роботах, однако не позволяют задействовать  всех их возможностей по проведению сложных  расчетов и использованию большого количества рыночной информации. Поэтому  наиболее эффективные роботы основываются на иного рода алгоритмах прогнозирования. Новостной анализ также крайне редко используется в роботах, поскольку новостная информация в основном представляется в неформализованном виде, что препятствует ее эффективной автоматизированной обработке. К тому же периодичность выхода новостей значительно ниже частоты проявления рыночных сигналов, исходящих из движений цен рыночных активов, которые чаще всего используются роботами.

Как результат, при дальнейшем росте доли роботов в биржевых оборотах применимость всех традиционных подходов к прогнозированию цен  через некоторое время может  оказаться под вопросом. Поскольку  только небольшая часть участников торгов будет совершать операции на их основе, динамика рыночных цен  уже не будет отражать закономерностей  традиционных подходов, в основном формируясь под влиянием алгоритмов торговых роботов. Обычные трейдеры, использующие традиционные методы прогнозирования, окажутся просто неспособными направить  своими сделками рыночные цены при  проявлении фундаментальных, новостных  или технических факторов, что  приведет к дальнейшему снижению их эффективности и отказу от их использования. Поэтому большинство  инвесторов будет просто неспособно формировать прогнозы движения цен, а значит – совершать рыночные операции.

2. Возникновение периодов неадекватно высокой и экономически необоснованной рыночной волатильности.

Вторая проблема высокой  доли роботов в торговых оборотах заключается в возможности создания ими в определенных рыночных ситуациях  неадекватно высокой волатильности  цен. За последнее время уже были неоднократно зафиксированы случаи значительных скачков цен, вызываемых одинаковыми действиями алгоритмических  систем.

Одним из наиболее ярких  случаев является резкое падение  котировок, произошедшее 6 мая 2010 года на американском фондовом рынке. Всего  за несколько минут индекс Dow Jones упал на 8,6% (998,5 пункта), как и индекс S&P. В абсолютном выражении потери американского рынка составили более 1 трлн. долл., стоимость акций многих компаний почти обесценились. Акции 27 компаний с капитализацией больше 50 миллиардов долларов потеряли в стоимости порядка 90%, для некоторых из них, таких, как Accenture PLC или Boston Beer Co., падение цен акций достигло почти 100%. После пика падения, всего за 90 секунд индекс Dow Jones отыграл 543 пункта (4,67%), полностью падение было восстановлено в течение 20 минут торгов. Позже представители биржи NYSE объявили, что никаких технических сбоев во время торговой сессии замечено не было, подобное заявление сделали и специалисты NASDAQ.

Согласно расследованию, проведенному Американской комиссией  по ценным бумагам (U.S. Securities and Exchange Commission, SEC), значительные движения цен были вызваны одинаковыми действиями алгоритмических торговых систем, оказавшихся неготовыми к адекватному реагированию на сложившуюся рыночную ситуацию. В условиях неопределенности высокочастотные торговые системы решили ликвидировать все свои позиции. Но так как их доля в общем объеме торгов была достаточно высока, резкий отток ликвидности на фоне начавшегося падения рынка привел к его чрезмерному усилению, которое не имело под собой каких-либо экономических обоснований. Падение одновременно охватило множество финансовых инструментов, что связано со способностью роботов не только усиливать существующие тенденции, но и переносить их с одних финансовых инструментов на другие. Такое свойство оказывает положительное влияние на рынки в периоды восходящего тренда, однако во время падения эта особенность алгоритмической торговли может приводить к резкому обвалу рынка. Такое влияние алгоритмических систем создает дополнительные рыночные риски для участников торгов, причем совершенно экономически необоснованные и не прогнозируемые.

Подобные ситуации наблюдались  и на российском фондовом рынке. В  марте 2009 года на торговой площадке FORTS произошло резкое падение цен  фьючерса на Индекс РТС. За полчаса  его цены упали на 9% до значения Индекса  в 582 пункта, затем последовало их резкое восстановление до значения Индекса  в 612,5 пунктов. Как заявил представитель  биржи РТС, падение произошло  из-за сбоя у одной алгоритмической  системы, неполадок в работе самой площадки FORTS зафиксировано не было. Из других случаев отрицательного влияния роботов, произошедших на российском рынке, можно назвать технический сбой, образовавшийся в апреле 2012 года на Московской бирже. Внезапное прекращение обновления котировок привело к остановке торгов на один час, из-за чего не было совершено сделок на сумму от 5 до 7 миллиардов рублей. Специалисты считают, что данный сбой был вызван деятельностью торговых роботов, а руководство биржи этот случай заставил задуматься о введении дополнительных ограничений по отношению к алгоритмическим трейдерам.

3. Дискредитация оценочной функции фондового рынка и влияние на функционирование биржевой индустрии в целом.

Снижение эффективности  традиционных подходов к прогнозированию, наряду с возникновением периодов неадекватно  высокой и непрогнозируемой рыночной волатильности, может привести к  тому, что со временем фондовый рынок  станет неспособным выполнять одну из важнейших своих функций –  оценочную, поскольку динамика цен  рыночных активов будет чрезмерно  механистической, оторванной от экономической  реальности и экономически необоснованной.

Если рыночные цены перестанут реагировать на изменения фундаментальных  показателей и выход новостей, то капитализация компаний фактически перестанет зависеть от финансовых показателей  их деятельности. И начало этому  процессу уже положено, о чем говорят  случаи экономически необоснованных скачков  рыночных цен, обусловленных действиями роботов. Во время таких обвалов цены акций некоторых компаний падали практически на 100%, хотя до этого момента компания могла стоить миллиарды долларов. В результате подобных событий фондовый рынок может перестать быть надежным индикатором стоимости компании и ее финансового состояния.

Это крайне негативно отразится  на роли фондового рынка как механизма  определения справедливой стоимости  активов в целом. А поскольку функцию ценообразования можно считать наиболее важной функцией фондового рынка, это будет иметь глобальные последствия для работы индустрии биржевой торговли и приведет к дискредитации всех остальных его функций. Например, потеряется необходимость существования института финансовых аналитиков, поскольку анализ новостей и фундаментальных факторов станет никому не нужен. Отпадет необходимость в существовании многих образовательных институтов, обучающих фундаментальному, техническому и новостному анализу, перестанет быть нужной и соответствующая специализированная литература, исчезнет необходимость существования новостных и рейтинговых агентств и так далее.

При этом, как показывают тенденции развития и практика регулирования  алгоритмической торговли, биржи не вряд ли будут противодействовать ее росту, пока она не займет доминирующего положения на рынке и станет угрожать функционированию биржевой индустрии. Это связано с заинтересованностью бирж и брокерских компаний в ее развитии, поскольку гиперактивные участники формируют существенную часть их прибылей в виде комиссионных за осуществление большого количества транзакций. Однако если сегмент алгоритмической торговли займет доминирующее положение на рынке, потом от нее уже невозможно будет отказаться, поскольку это неизбежно повлечет за собой резкий отток ликвидности, хаос в системе рыночного ценообразования, резкие и экономически необоснованные движения цен. Поэтому рынки уже не смогут функционировать без алгоритмической торговли. Все это может привести к поистине глобальным последствиям для функционирования мирового фондового рынка в целом.