Eksekusi strategi frekuensi tinggi perdagangan

Strategi Untuk Trading Algoritma Forex Sebagai hasil dari kontroversi baru-baru ini, pasar forex telah mendapat sorotan yang semakin ketat. Empat bank besar dinyatakan bersalah berkomplot untuk memanipulasi nilai tukar mata uang asing, yang menjanjikan kenaikan pendapatan yang cukup besar kepada pedagang. Secara khusus, bank-bank terbesar di dunia sepakat untuk memanipulasi harga dolar A. S. dan euro dari tahun 2007 sampai 2013. Pasar valas sangat tidak diatur walaupun menangani 5 triliun-setiap transaksi setiap hari. Akibatnya, regulator mendesak penerapan perdagangan algoritmik. Sebuah sistem yang menggunakan model matematis dalam platform elektronik untuk mengeksekusi perdagangan di pasar keuangan. Karena tingginya volume transaksi harian, perdagangan algoritmik forex menciptakan transparansi, efisiensi yang lebih besar dan menghilangkan bias manusia. Sejumlah strategi berbeda bisa diupayakan oleh trader atau perusahaan di pasar forex. Misalnya, lindung nilai otomatis mengacu pada penggunaan algoritma untuk melindungi risiko portofolio atau untuk menghapus posisi secara efisien. Selain lindung nilai otomatis, strategi algoritmik meliputi perdagangan statistik, eksekusi algoritmik, akses pasar langsung dan perdagangan frekuensi tinggi, yang kesemuanya dapat diterapkan pada transaksi valas. Auto Hedging Dalam berinvestasi, lindung nilai adalah cara sederhana untuk melindungi aset Anda dari kerugian yang signifikan dengan mengurangi jumlah yang dapat Anda kehilangan jika terjadi sesuatu yang tidak terduga. Dalam perdagangan algoritmik, lindung nilai dapat dilakukan secara otomatis untuk mengurangi risiko terkena pedagang. Perintah lindung nilai yang dihasilkan secara otomatis mengikuti model tertentu untuk mengelola dan memantau tingkat risiko portofolio. Di pasar forex, metode utama perdagangan lindung nilai adalah melalui kontrak spot dan opsi mata uang. Kontrak spot adalah pembelian atau penjualan mata uang asing dengan segera pengiriman. Pasar spot fprex telah berkembang secara signifikan sejak awal tahun 2000an karena masuknya platform algoritmik. Secara khusus, pesatnya perkembangan informasi, sebagaimana tercermin dalam harga pasar, memungkinkan peluang arbitrase muncul. Peluang arbitrase terjadi ketika harga mata uang menjadi tidak sejajar. Arbitrase segitiga Seperti yang diketahui di pasar forex, adalah proses mengubah satu mata uang kembali ke dirinya sendiri melalui berbagai macam mata uang. Pedagang frekuensi tinggi dan algoritmik hanya bisa mengidentifikasi peluang ini melalui program otomatis. Sebagai turunan. Opsi forex beroperasi dengan cara yang sama seperti opsi pada jenis efek lainnya. Opsi mata uang asing memberi pembeli hak untuk membeli atau menjual pasangan mata uang pada nilai tukar tertentu di beberapa titik di masa depan. Program komputer memiliki opsi biner otomatis sebagai cara alternatif untuk melakukan lindung nilai terhadap perdagangan mata uang asing. Pilihan biner adalah jenis opsi di mana bayaran mengambil satu dari dua hasil: perdagangan berakhir pada nol atau pada harga strike yang telah ditentukan sebelumnya. Analisis Statistik Dalam industri keuangan, analisis statistik tetap menjadi alat yang signifikan dalam mengukur pergerakan harga suatu keamanan dari waktu ke waktu. Di pasar forex, indikator teknis digunakan untuk mengidentifikasi pola yang dapat membantu memprediksi pergerakan harga di masa depan. Prinsip bahwa sejarah berulang itu sendiri sangat penting untuk analisis teknis. Karena pasar FX beroperasi 24 jam per hari, jumlah informasi yang kuat akan meningkatkan signifikansi statistik perkiraan. Karena meningkatnya kecanggihan program komputer, algoritma telah dihasilkan sesuai dengan indikator teknis, termasuk moving average convergence divergence (MACD) dan indeks kekuatan relatif (relative strength index / RSI). Program Algoritma menunjukkan waktu-waktu tertentu di mana mata uang harus dibeli atau dijual. Eksekusi Algoritma Algorithmic trading memerlukan strategi eksekusi yang bisa digunakan manajer dana untuk membeli atau menjual sejumlah besar aset. Sistem perdagangan mengikuti seperangkat aturan yang telah ditentukan sebelumnya dan diprogram untuk melakukan pemesanan berdasarkan harga, risiko dan cakrawala investasi tertentu. Di pasar forex, akses pasar langsung memungkinkan trader dari sisi buy melakukan order forex langsung ke pasar. Akses pasar langsung terjadi melalui platform elektronik, yang seringkali menurunkan biaya dan kesalahan perdagangan. Biasanya, perdagangan di pasar terbatas pada pialang dan pembuat pasar. Namun, akses pasar langsung memberi peluang kepada perusahaan penjual beli samping untuk menjual infrastruktur sisi penjualan, memberikan kontrol lebih besar kepada klien atas perdagangan. Karena sifat perdagangan algoritmik dan pasar FX, eksekusi pesanan sangat cepat, yang memungkinkan pedagang untuk memanfaatkan peluang trading jangka pendek. High Frequency Trading Sebagai bagian yang paling umum dari perdagangan algoritmik, perdagangan frekuensi tinggi telah menjadi semakin populer di pasar forex. Berdasarkan algoritma yang kompleks, perdagangan frekuensi tinggi adalah eksekusi sejumlah besar transaksi dengan kecepatan sangat cepat. Seiring pasar keuangan terus berevolusi, kecepatan eksekusi yang lebih cepat memungkinkan trader untuk memanfaatkan peluang menguntungkan di pasar forex, sejumlah strategi perdagangan frekuensi tinggi dirancang untuk mengenali situasi arbitrase dan likuiditas yang menguntungkan. Pesanan yang diberikan segera dijalankan, pedagang dapat memanfaatkan arbitrase untuk mengunci keuntungan bebas risiko. Karena kecepatan perdagangan frekuensi tinggi, arbitrase juga bisa dilakukan di harga spot dan future dari pasangan mata uang yang sama. Advokat perdagangan frekuensi tinggi di pasar mata uang menyoroti perannya dalam menciptakan tingkat likuiditas dan transparansi yang tinggi dalam perdagangan dan harga. Likuiditas cenderung terus berlanjut dan terkonsentrasi karena ada sejumlah produk dibandingkan dengan ekuitas. Di pasar forex, strategi likuiditas bertujuan untuk mendeteksi ketidakseimbangan order dan perbedaan harga diantara pasangan mata uang tertentu. Ketidakseimbangan pesanan terjadi bila ada kelebihan jumlah pesanan beli atau jual untuk aset atau mata uang tertentu. Dalam hal ini, pedagang frekuensi tinggi bertindak sebagai penyedia likuiditas, mendapatkan spread dengan cara melakukan arbitrase selisih antara harga beli dan jual. The Bottom Line Banyak yang meminta regulasi dan transparansi yang lebih besar di pasar forex sehubungan dengan skandal terakhir. Meningkatnya adopsi sistem perdagangan algoritmik forex dapat secara efektif meningkatkan transparansi di pasar forex. Selain transparansi, penting agar pasar forex tetap likuid dengan volatilitas harga rendah. Strategi perdagangan algoritma, seperti lindung nilai otomatis, analisis statistik, eksekusi algoritmik, akses pasar langsung dan perdagangan frekuensi tinggi, dapat mengekspos ketidakkonsistenan harga, yang merupakan peluang menguntungkan bagi pedagang. Perdagangan Frekuensi Tinggi: Yang Perlu Anda Ketahui Setelah Michael Lewis Book Flash Boys telah terjadi lonjakan minat baru dalam High Frequency Trading. Sayangnya, sebagian besar bertentangan, bias, terlalu teknis atau hanya salah. Dan karena kita tidak dapat berasumsi bahwa semua yang tertarik telah mengikuti liputan 5 tahun tentang topik yang akhirnya mendapatkan sorotan publik, di bawah ini adalah ringkasan sederhana untuk semua orang. Yang pasti, pemikiran di balik HFT hampir tidak revolusioner, atau bahkan baru. Meskipun saat ini HFT terkait erat dengan komputer dengan kecepatan tinggi, HFT adalah istilah relatif, yang menggambarkan bagaimana pelaku pasar menggunakan teknologi untuk mendapatkan informasi, dan bertindak atasnya, sebelum pasar lainnya. Di dekat kemunculan teleskop, pedagang pasar akan menggunakan teleskop dan melihat ke laut untuk menentukan muatan kapal dagang yang masuk. Jika pedagang bisa menentukan barang mana yang akan segera sampai di kapal ini, mereka bisa menjual kelebihan pasokan mereka di pasar sebelum barang yang masuk bisa mengenalkan persaingan harga. Konon, perkembangan teknologi yang sesungguhnya dalam perdagangan, dimulai dengan sungguh-sungguh di tahun 1960an dengan kedatangan NASDAQ, pertukaran pertama yang menggunakan komputer dengan berat. Ironisnya, sementara beberapa bentuk HFT telah ada sejak lama, potensi sebenarnya pertama kali terungkap pada bulan Oktober 1987 dengan seluruh rangkaian flash mobil pertama, yang dihasilkan dari propaganda program perdagangan eksponensial, yang seperti sekarang dengan HFT, tidak ada Benar-benar mengerti Dan meskipun beberapa pemikiran bahwa Senin Hitam akan mengajarkan pelajaran kepada pedagang dan regulator, ini hanya mempercepat serangan perdagangan komputer dan algorihmic ke pasar reguler, sedemikian rupa sehingga HFT sekarang menyumbang hampir tiga perempat dari keseluruhan volume perdagangan berbasis pertukaran , Sementara kolam gelap dan tempat pertukaran lainnya - atau lebih banyak pasar yang tidak mudah dijangkau paling banyak - mencakup hingga 40 dari total perdagangan dengan volume naik dari 16 enam tahun yang lalu. Kronologi kasar perdagangan algoritmik, dimana HFT adalah subset, ditunjukkan pada garis waktu di bawah ini. Selama dekade terakhir, mengikuti inisiatif peraturan yang bertujuan untuk menciptakan persaingan antara tempat-tempat perdagangan terutama sebagai akibat perombakan Peraturan Sistem Pasar Nasional (atau reg NMS), pasar ekuitas telah terfragmentasi. Likuiditas sekarang tersebar di banyak tempat perdagangan ekuitas yang terang dan kolam gelap. Kompleksitas ini, dikombinasikan dengan tempat perdagangan menjadi elektronik, telah menciptakan peluang keuntungan bagi pemain berteknologi canggih. Pedagang frekuensi tinggi menggunakan koneksi kecepatan ultra-tinggi dengan tempat perdagangan dan algoritma perdagangan yang canggih untuk memanfaatkan inefisiensi yang diciptakan oleh struktur pasar baru dan untuk mengidentifikasi pola dalam perdagangan pihak ketiga yang dapat mereka gunakan untuk keuntungan mereka sendiri. Bagi investor tradisional, kondisi pasar baru ini kurang disambut. Investor institusional mendapati diri mereka tertinggal dari pesaing baru ini, sebagian besar karena permainan telah berubah dan karena mereka kekurangan alat yang dibutuhkan untuk bersaing secara efektif. Singkatnya: Peran pedagang manusia telah berevolusi. Mereka sekarang juga harus mengerti bagaimana berbagai metode perdagangan elektronik bekerja, kapan menggunakannya, dan kapan harus menyadari hal-hal yang dapat mempengaruhi perdagangan mereka secara negatif. Kompetisi venue pasar diawali dengan regulasi Sistem Perdagangan Alternatif tahun 1998. Hal ini diperkenalkan untuk memberikan kerangka kerja bagi persaingan antar tempat perdagangan. Pada tahun 2007 peraturan Sistem Pasar Nasional memperluas kerangka kerja dengan mewajibkan para pedagang untuk mengakses harga terbaik yang tersedia dari pasar yang terlihat otomatis. Peraturan ini dimaksudkan untuk mendorong pembentukan harga yang efisien dan adil di pasar ekuitas. Sebagai tempat baru telah berhasil bersaing untuk volume perdagangan, likuiditas pasar telah terfragmentasi di tempat-tempat ini. Pelaku pasar yang mencari likuiditas diwajibkan oleh kewajiban untuk mengakses likuiditas yang terlihat dengan harga terbaik, yang mengharuskan mereka menggabungkan teknologi baru yang dapat mengakses likuiditas yang terpecah-pecah di seluruh tempat perdagangan. Teknologi ini mungkin mencakup teknologi routing dan algoritma yang mengumpulkan kembali likuiditas terfragmentasi. Platform perdagangan Dark Pools yang awalnya dirancang untuk secara anonim melakukan perdagangan pesanan blok besar secara elektronik mulai memperluas peran mereka dan memperdagangkan pesanan lebih kecil. Hal ini memungkinkan dealer untuk menginternalisasi aliran mereka dan investor institusi untuk menyembunyikan perintah blokir mereka dari oportunis pasar. Penggunaan teknologi ini bisa mengakibatkan bocornya informasi perdagangan yang bisa dimanfaatkan oleh pedagang oportunistik. Informasi bocor saat algoritma elektronik mengungkapkan pola dalam aktivitas trading mereka. Pola ini bisa dideteksi oleh HFTs yang kemudian melakukan trading yang mendapatkan keuntungan darinya. Persaingan untuk likuiditas telah mendorong tempat perdagangan untuk beralih dari model utilitas tradisional, di mana masing-masing sisi transaksi dikenai biaya, untuk model tempat biaya untuk layanan teknologi, membayar peserta untuk menyediakan likuiditas dan membebankan peserta yang menghapus likuiditas. Banyak tempat perdagangan telah menjadi pemasok teknologi. Pialang-pedagang telah menyadari bahwa mereka sering kali pihak yang membayar biaya eksekusi perdagangan, yang digunakan oleh tempat-tempat untuk membayar pedagang oportunistik berupa potongan harga untuk menyediakan likuiditas. Untuk menghindari membayar biaya ini dan menginternalisasi arus aktif tanpa informasi yang berharga, terutama dari pelanggan ritel, broker juga telah mendirikan kolam gelap. Dengan internalisasi aliran mereka atau, dalam banyak kasus, menjualnya ke perusahaan perdagangan proprietary, mereka dapat menghindari membayar biaya perdagangan yang dibutuhkan tempat untuk menghapus likuiditas dari buku pesanan mereka. Ironisnya adalah bahwa dalam usaha mereka untuk merampingkan dan menyederhanakan pasar dengan Reg ATS dan Reg NMS, regulator telah menciptakan gerobak raya terbaik dari tempat-tempat perdagangan, node kebocoran informasi, dan kesempatan yang tak terhitung jumlahnya untuk mendahului blok pesanan institusional dan ritel. Sebelum kita melanjutkan, mari kita lihat konsep yang paling kritis dan disalahpahami, yang pendukung HFT cukup senang (ab) gunakan tanpa benar-benar mengerti artinya. Ada lagi: seperti yang kami jelaskan kembali pada bulan Agustus 2009. Istilah yang tepat untuk difokuskan pada likuiditas isnt, tapi kekurangan implementasi, juga dikenal sebagai Slippage, yang merupakan pengumpulan HFT tol dari investor - ini adalah rata-rata biaya penyebaran dan Frontrunning Biaya Pelemahan Pengeluaran (IS) terdiri dari 2 bagian: Biaya Penundaan Waktu - Biaya keterlambatan apapun yang timbul antara Keputusan Awal (Terbuka pada Hari 1) dan Harga Penempatan Pialang. Anggap ini sebagai biaya untuk Mencari Likuiditas dan Dampak Pasar - Perubahan harga antara waktu Order ditempatkan dengan Pialang dan harga perdagangan akhirnya. (Yang penasaran untuk belajar lebih banyak tentang nuansa bisa melakukannya di link ini). Mengapa likuiditas begitu kritis Karena bergandengan tangan dengan konsep pertukaran modern, karena ukuran likuiditas yang terwujud merupakan variabel kunci dalam menentukan keberhasilan suatu tempat perdagangan. Ini juga menunjukkan bahwa HFT tidak pernah beroperasi dalam ruang hampa namun dalam simbiosis eksplisit dengan pertukaran. Itu adalah Zero Hedge yang menunjukkan pada tahun 2012 bahwa HFT adalah komponen penting dari arus pendapatan pertukaran, berkisar antara 17 dan sampai 32. Hubungan ini tidak dapat dipisahkan antara tempat dan algos yang mendominasi tempat tersebut, yang memiliki Membuat banyak orang menyarankan - dengan benar - bahwa salah satu penyebab utama pengembangan HFT adalah model bisnis pertukaran yang dominan, yang dikenal sebagai model Maker-Taker, di mana penyedia likuiditas dibayar (secara praktis berarti membayar mereka yang menyediakan likuiditas dengan Limit order even it limit order hanya melontarkan perintah subpenny frontrunning blok perintah utama), sambil mengisi peminjam likuiditas (mereka yang mengambil likuiditas dengan pesanan pasar). Ini dirangkum dalam panel di bawah ini. Tidak masalah alasannya, satu hal yang pasti: penggunaan HFT telah meledak. Dengan pasar ekuitas menjadi elektronik dan harga yang dikutip oleh sen (berlawanan dengan delapan dolar sebelumnya), pembuat pasar tradisional dan manual merasa sulit untuk bersaing dengan perusahaan teknologi baru yang cerdas. Bidang permainan telah dimiringkan untuk mendukung HFT, yang menggunakan komputer kecepatan tinggi, konektivitas latensi rendah dan umpan data langsung latensi rendah untuk mewujudkan alpha tersembunyi. Atau seperti beberapa menyebutnya - frontrunning. HFTs dapat mengikuti strategi aktif, pasif atau hibrida. Pasif HFT menggunakan strategi pembuatan pasar yang berusaha memperoleh spread bidoffer dan rabat yang dibayar oleh tempat perdagangan sebagai insentif untuk memposting likuiditas. Mereka melakukan ini secara efisien di banyak saham secara bersamaan dengan memanfaatkan potensi penuh dari perangkat keras komputer mereka, teknologi berbasis tempat dan model statistik. Strategi ini biasa dikenal dengan Electronic Liquidity Provision (ELP), atau rabat arbitrase. Strategi ELP ini juga bisa menjadi detektor sinyal. Misalnya, ketika strategi ELP dipengaruhi secara negatif oleh harga yang mengubah tawaran bidask saat ini, ini mungkin mengindikasikan adanya urutan blok institusional yang besar. Sebuah HFT kemudian dapat menggunakan informasi ini untuk memulai strategi aktif untuk mengekstrak alfa dari informasi baru ini. Active HFTs memantau perutean pesanan besar, mencatat urutan lokasi yang diakses. Begitu pesanan besar terdeteksi, HFT kemudian akan melakukan perdagangan di depannya, mengantisipasi dampak pasar masa depan yang biasanya menyertai pesanan yang cukup besar. HFT akan menutup posisi mereka saat mereka yakin pesanan besar telah selesai. Hasil dari strategi ini adalah bahwa HFT kini memperoleh keuntungan dari dampak pesanan besar tersebut. Perhatian kepada investor institusional, yang awalnya menyampaikan pesanan besar, adalah bahwa dampak pasar mereka diperkuat oleh aktivitas HFT ini dan dengan demikian mengurangi alfa mereka. HFT yang paling canggih menggunakan pembelajaran mesin dan teknik kecerdasan buatan untuk mengekstrak alfa dari pengetahuan tentang struktur pasar dan informasi arus pesanan. Kehadiran HFT juga menunjukkan bahwa salah satu pertimbangan utama saat melakukan pemesanan adalah perutean pesanan pintar yang memperhitungkan konsep seperti latency arbitrage dan ukuran pesanan. Ini furhter disederhanakan di panel bawah. Yang membawa kita pada topik apakah semua yang dilakukan HFT hanyalah frontrunning, legal seperti dulu, dan memungkinkan perusahaan seperti Virtu memposting penyediaan likuiditas, memperoleh keuntungan perdagangan 1.237 dari 1.238 hari perdagangan. Jawabannya - tidak. Setidaknya tidak secara eksplisit. Daftar lengkap strategi HFT, yang dipecah oleh dampaknya terhadap berbagai pemangku kepentingan ditunjukkan di bawah ini. Sekali lagi, setidaknya di atas kertas, beberapa strategi menguntungkan jika sebagian besar ditujukan kepada investor ritel. Pertanyaan terbesar, bagaimanapun, adalah - apakah ada sesuatu seperti investor ritel yang ditinggalkan pada saat volume perdagangan pasar turun ke level terendah dekade ini, dan di mana HFT sekarang terdiri dari sebagian besar volume yang menyala. Dan sementara di atas kertas HFT memang memberi manfaat, kenyataannya adalah dalam praktiknya konsekuensi HFT hampir unik. Mengesampingkan implikasi etis dari salah satu pandangan frontrunning sebagai legal atau tidak, konsekuensi HFT yang jauh lebih besar yang tidak disengaja adalah bahwa ia telah membuat tempat perdagangan secara inheren jauh lebih tidak stabil dan rentan terhadap kecelakaan yang tiba-tiba dan tidak dapat dijelaskan. Mengesampingkan crash pasar induksi HFT yang paling dikenal, kecelakaan kilat pada bulan Mei 2010, baru-baru ini pasar telah mengalami beberapa kejadian buruk sebagai konsekuensi dari lingkungan pasar pasar terfragmentasi yang baru terfragmentasi. Dalam beberapa kasus, kejadian ini diakibatkan oleh interaksi algoritme perdagangan yang tidak dapat diprediksi dalam kasus lain, akibat dari gangguan perangkat lunak atau perangkat keras berlebih. KERUGIAN KERUGIAN KEKUATAN DI ATAS 450 JUTA GELOMBANG LAKI KECELAKAAN Kerusakan perangkat lunak dari Knight menyebabkan gelombang perdagangan yang tidak disengaja ke perusahaan yang tercatat di NYSE. Insiden tersebut menyebabkan kerugian lebih dari 450 juta untuk Knight. SEC kemudian meluncurkan penyelidikan formal. GOLDMAN SACHS 10S OF MM OPTO DAMPAK TEKNIS GLITCH Sebuah upgrade sistem internal yang mengakibatkan gangguan teknis yang berdampak pada opsi saham dan ETF, yang menyebabkan perdagangan yang salah yang sangat tidak sesuai dengan harga pasar. Artikel menunjukkan bahwa perdagangan opsi yang keliru bisa mengakibatkan kerugian 10s juta. Goldman Sachs menyatakan bahwa pihaknya tidak menghadapi kerugian material atau risiko dari masalah ini. NASDAQ 3 JAM TRADING HALT AKIBAT HUBUNGAN HUBUNGAN Karena masalah koneksi NASDAQ menghentikan perdagangan lebih dari tiga jam untuk mencegah kondisi perdagangan yang tidak adil. Sebuah bug perangkat lunak keliru meningkatkan perpesanan data antara NASDAQs Securities Information Processor dan NYSE Arca hingga melampaui dua kali kapasitas koneksi. Kelemahan perangkat lunak ini juga mencegah sistem backup internal NASDAQ tidak berfungsi dengan baik. TRANSFER DATA NASDAQ TRANSFER FREEZE INDEX UNTUK 1 JAM Terjadi kesalahan selama pengiriman data menyebabkan Indeks Komposit NASDAQ dibekukan sekitar satu jam. Beberapa opsi kontrak terkait dengan indeks dihentikan, meski tidak ada perdagangan saham yang terpengaruh. Pejabat NASDAQ menyatakan bahwa masalahnya disebabkan oleh kesalahan manusia. Meski pasar tidak mengalami kerugian, kerusakan teknis ini yang ketiga dalam dua bulan menimbulkan kekhawatiran yang cukup besar. Yang membawa kita ke puncak dari 50 tahun perubahan teknologi, yaitu perubahan hubungan investor-broker. Secara tradisional, investor menghabiskan usaha mereka untuk mencari alfa dan broker dituntut dengan sumber likuiditas. Likuiditas bisa bersumber melalui pasar lantai atas atau bursa efek. Bursa efek beroperasi sebagai utilitas yang mengkonsolidasikan likuiditas. Selain menghasilkan alpha, satu-satunya keputusan bagi investor adalah memilih broker untuk mengeksekusi perdagangan mereka. Saat ini, investor masih peduli dengan menghasilkan alpha. Namun, proses perdagangan yang dibutuhkan untuk menjalankan strategi alfa mereka menjadi semakin kompleks. Model utilitas konsolidasi telah digantikan oleh pasar yang sangat terfragmentasi dengan tempat-tempat nirlaba yang bersaing ketat untuk likuiditas yang terutama disediakan oleh HFT. Lingkungan baru ini menempatkan pialang pada posisi yang sulit. Mereka memiliki tanggung jawab secara fidusia untuk memberikan eksekusi terbaik kepada klien mereka. Hal ini mengharuskan mereka untuk berinvestasi dalam teknologi baru ke sumber likuiditas dan mempertahankan strategi HFT. Dan karena banyak dari tempat ini sekarang membayar potongan harga untuk likuiditas, yang cepat disediakan oleh HFTs, pialang biasanya dibiarkan harus membayar biaya ambil aktif ke tempat tersebut. Dan pada saat bersamaan, broker menghasilkan biaya ini, investor menekannya untuk mengurangi komisi. Tekanan pada margin broker ini menciptakan konflik kepentingan dengan klien mereka. Dengan mengakses tempat-tempat dengan biaya perdagangan yang lebih rendah, atau mencoba rute pesanan pasif milik mereka sendiri, pialang dapat mengurangi biaya operasional mereka. Namun, jalur perdagangan ini belum tentu terbaik bagi investor. Investor canggih sekarang meminta informasi eksekusi terperinci yang merinci bagaimana arus pesanan mereka dikelola oleh broker mereka sehingga mereka dapat memastikan mereka menerima eksekusi terbaik. Sementara broker memberikan laporan kinerja agregat, investor dapat membangun analisis yang lebih lengkap, termasuk perbandingan kinerja broker dengan menggunakan informasi yang lebih terperinci. Diringkas secara visual - Sebelum: Jadi menggabungkan semuanya, bagaimana keadaan pasar saat ini Ironisnya, ketika seseorang melepaskan semua lonceng dan peluit teknologi modern, semuanya akan kembali ke konsep setua pasar perdana itu sendiri - yaitu Alpha, atau mengungguli pasar yang lebih luas. Untuk menemukan alpha tersembunyi, penting untuk terlebih dahulu memahami di mana pelaku pasar terkait dengan pemanfaatan informasi. Area abu-abu terang pada bagan di bawah ini mewakili investor institusional yang khas, yang memainkan peran burung unta atau kompiler, entah memilih untuk mengabaikan perubahan di sekitar mereka atau hanya menggunakan informasi untuk tugas kepatuhan dasar. Sebagian besar HFT tergabung dalam komandan biru terang yang mereka ambil dari informasi di sekitar mereka dan biarkan panduan itu membimbing bisnis mereka. Mengambil keuntungan dari kesempatan informasi, dan menemukan alpha tersembunyi, membutuhkan perusahaan untuk meningkatkan tahap adaptasi. KOMPLEKSITAS . Ini mengukur kecanggihan penggunaan informasi dalam mengarahkan tindakan. Entah informasinya adalah data perdagangan atau newsfeeds, bisa digunakan dengan cara yang lebih atau kurang canggih, dari perhitungan sederhana hingga metode statistik kompleks ditambah dengan pemahaman strategis yang kuat. Penggunaan aritmatika bertujuan untuk menyediakan tidak lebih dari ukuran pengukuran dasar nilai, volume dan keuntungan dan kerugian. Metode statistik bertujuan untuk mengidentifikasi pola informasi yang dapat digunakan untuk memandu perdagangan. Pemahaman strategis mengenalkan teori permainan, mengantisipasi reaksi pelaku pasar lainnya ketika seorang investor menggunakan strategi perdagangan tertentu. FREKUENSI . Setiap perdagangan yang diberikan investor memberi kesempatan untuk belajar. Mengumpulkan informasi dari setiap perdagangan, berlawanan dengan beberapa orang terpilih, membantu memberi investor pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana kinerja perdagangan tersebut di masa depan. Semakin sering analisis, semakin relevan temuannya. ITERASI Temuan hanya bertujuan jika mereka bertindak. Kuncinya adalah menggunakan informasi untuk memandu tindakan yang hasilnya kemudian dianalisis dan temuan tersebut diterapkan kembali. Ini menciptakan loop iteratif terus menerus yang mendorong ke arah efisiensi yang lebih besar. BREADTH: Berbagi pengetahuan dengan tujuan yang sama (misalnya investor institusional berdagang blok besar) dapat menyebabkan proses implementasi investasi yang lebih efisien untuk semua peserta. Bekerja sama, investor institusional dapat berbagi pengalaman dan data pelaksanaan order blok, sebagai utilitas. Hasil ini bisa membantu investor institusional berpartisipasi mempertahankan diri dari dampak kerugian pasar dan melindungi strategi kepemilikan. Perusahaan HFT kemungkinan akan berada di level 4, komandan, karena mereka cenderung tidak berbagi informasi apapun dalam konsep eksekusi perdagangan utilitas adalah modal intelektual milik mereka. Investor institusional, di sisi lain, memiliki potensi untuk mencapai tahap 5, optimizer. Bagi investor institusional, modal intelektual eksklusif mereka biasanya terletak pada keputusan investasi mereka, bukan rute pelaksanaan perdagangan mereka. Oleh karena itu, investor institusional lebih bersedia berkolaborasi dengan masing-masing untuk bekerja melawan strategi perdagangan yang menyebabkan dampak pasar. Terlepas dari kecenderungan investor terhadap strategi perdagangan yang memanfaatkan teknologi maju atau melakukan strategi perdagangan yang lebih tradisional, penting untuk disadari bahwa perdagangan teknologi maju adalah kenyataan hari ini. Investor perlu mempertimbangkan langkah-langkah yang tepat untuk melindungi dari dampak negatif yang potensial, dan juga memposisikan diri untuk menemukan alfa tersembunyi di dalam, pasar maju saat ini. Jadi intinya: HFT adalah legal frontrunning. Tapi juga lebih banyak lagi. Sebenarnya, seperti bank TBTF, HFT sendiri telah begitu tertanam dalam struktur topologi struktur pasar modern, bahwa setiap saran praktis untuk memberantas HFT pada saat ini cukup menggelikan hanya karena melepaskan HFT dari pasar - yang memang dicurangi namun tidak hanya Oleh HFTs di tingkat mikro, namun yang lebih penting oleh Federal Reserve dan bank sentral global pada makro - hampir tidak mungkin tanpa sistemik pertama diatur ulang. Karena itulah regulator, legislator dan penegak hukum akan terangsang, dan. Akhirnya tidak melakukan apapun Karena jika ada satu hal yang dimiliki peserta sistematik TBTF, adalah pengaruh tak terbatas untuk mengumpulkan modal sebanyak karena berada dalam posisi yang sistematis di pasar, dicurangi atau sebaliknya. Akhirnya, jika dorongan datang untuk mendorong, dan nasib HFT terancam, waspadalah di bawah, karena jika kehadiran HFT, glitchy seperti sebelumnya, menyebabkan kecelakaan kilat Mei 2010 dan pasar yang kemudian tidak stabil yang telah menunjukkan setidaknya satu Kecelakaan yang berkesan setiap bulan sekali, maka ancaman menarik pedagang marjinal yang sekarang menyumbang 70 dari semua volume dan volume saham (jika tentunya bukan likuiditas) akan memiliki konsekuensi yang sebanding dengan keruntuhan Lehman. Akhirnya, bagi yang masih bingung dengan HFT, inilah penyederhanaan paling akhir. Sumber: Oliver Wyman, Alpha Tersembunyi dalam Perdagangan Ekuitas Bagian ini tidak akademis: mencari optima lokal dalam waktu singkat berarti tidak memperhatikan pola campur tangan kooperatif besar-besaran yang dapat menonjok harga banyak hanya dalam beberapa detik atau beberapa menit di atas. Di mana mereka seharusnya, yang merobek investor karena harga kembali beberapa menit kemudian dengan kerugian besar bagi pedagang, atau lebih buruk lagi, menyebabkan crash-kilat yang kemudian memaksa pertukaran untuk berhenti, mungkin melakukan reverse trade, atau mungkin membiarkan kerusakan duduk sesuai keinginan mereka. Rantai-bereaksi terhadap seluruh ekonomi yang macet. Itu pasti mempengaruhi Anda bahkan dengan nol perdagangan di sistem. Its turun -1000 dalam 5 menit dan jika tidak dipulihkan akan menyebabkan dow -1500 keesokan harinya dan jika thats tidak diperbaiki dalam 30 hari itu berarti beberapa kerusakan amp signifikan merusak tenaga kerja di seluruh ekonomi. Ive punya link yang menarik untukmu Sakit meninggalkannya di sini dan di tempat yang lebih mencolok. Jackson membuat catatan besar, tidak diragukan lagi, musisi sesi besar adalah bagian besar dari itu. Jesse ed davis pada gitar, dia dan david lindley sering dikaitkan dengan track gitar yang bagus dengan jackson browne dan lainnya atau milik mereka sendiri. ini tautannya. Youtubewatchvq9Me42csgzU Demo Gitar Clawhammer Mengubah Hidup - Steve Baughman telah mengatakan bahwa matanya adalah jendela bagi jiwa dan kurasa mungkin aku telah membawanya ke hati lebih awal untuk lebih baik atau lebih buruk. Hal penglihatan tampak menjadi sumber potensial yang hampir tak terbatas. Di sana, itu diakui. Jadi, gelembung itu tumbuh lebih besar dan lebih besar, tidak ada bisnis bisnis scalping pun, ia berlayar jauh-jauh ke jarak dengan mengambil apa yang kita tawa untuk uang dengan itu. Semua yang diperhitungkan adalah kenyataan. Maksud saya datang pada miliarder apa itu. pencurian. Sepotong pedagang sialan mulai merobek potongan bijih HFT yang jauh lebih besar. Keuntungan HFT yang menggemaskan bukanlah begitu banyak mesin aglor karena ini adalah fakta bahwa mereka berdagang dalam dimensi yang sama sekali berbeda dari pada tikungan ciuman menit ke-1 yang mengelola portofolio untuk John Q. Bahkan kerumunan E-mini yang begitu banyak itu membuat pemerkosaan goo memperkosa dari mereka HFT ilahi. Putas. HFTs adalah hak dari tuhan, Mereka adalah tangan tak terlihat, Mereka adalah jari gemuk, dan FLASH CRASHES bukanlah kesalahan, mereka adalah penghambat pedagang alokasi yang disengaja yang bekerja satu menit dengan penghentian bodoh 101 model perdagangan yang dibikin. Beli atau jual di pasaran, nah ya, punk. HFT melihat semuanya pada pesanan pasar pada antrian dan susu mereka dikeringkan seperti ayam pelacur engkol di lab meth. Mereka toko HFT tidak perlu pergi ke sana tanpa broker broker farking, operator HFT tidak menanamkan kupon tiket yang tidak biasa. HFT bisa menyortir seluruh antrian pemesanan. Mereka tidak membayar biaya broker atau biaya eksekusi yang tidak masuk akal. Mereka bisa membatalkan mengendus pesanan, sepeser pun, dan menyusun ulang tanpa memukul mata fenging Mereka bahkan tidak memerlukan uang fanging - FED mencetaknya untuk mereka sesuai permintaan. Mereka bisa bisa menyiram pasar FX di nano, dan kemudian harga naik di nano berikutnya. Ini bukan tentang biaya transaksi atau pajak - ini adalah semua tentang dominasi yang diperoleh melalui pipa co-located - dan bahwa semua itu menjadi apa yang harus menjadi tanda pada semua pertukaran ekuitas, FX, futuresm dan opsi Abaikan berharap semua yang Anda masukkan ke sini Permainan pengisap, lebih etis untuk bertaruh pada hasil pertarungan anjing atau ayam daripada harga yang bergerak di kertas yang tidak mengandung nilai sama. Strategi Scalping Frekuensi Tinggi Strategi scalping HFT menikmati beberapa karakteristik yang sangat diinginkan, dibandingkan dengan strategi frekuensi rendah. Contoh kasusnya adalah strategi scalping kami di masa depan VIX, yang saat ini berjalan di situs web Collective2: Strategi ini sangat menguntungkan, dengan rasio Sharpe lebih dari 9 (setelah biaya transaksi 14 prt) Kinerja konsisten dan dapat diandalkan, karena Berdasarkan sejumlah besar perdagangan (10-20 per hari) Strategi ini memiliki korelasi rendah atau negatif terhadap indeks ekuitas dan volatilitas yang mendasarinya. Tidak ada risiko overnight Latar Belakang Strategi HFT Scalping Daya tarik strategi semacam itu tidak dapat disangkal. So how does one go about developing them It is important for the reader to familiarize himself with some of the background to high frequency trading in general and scalping strategies in particular. Specifically, I would recommend reading the following blog posts: Execution vs Alpha Generation in HFT Strategies The key to understanding HFT strategies is that execution is everything. With low frequency strategies a great deal of work goes into researching sources of alpha, often using highly sophisticated mathematical and statistical techniques to identify and separate the alpha signal from the background noise. Strategy alpha accounts for perhaps as much as 80 of the total return in a low frequency strategy, with execution making up the remaining 20. It is not that execution is unimportant, but there are only so many basis points one can earn (or save) in a strategy with monthly turnover. By contrast, a high frequency strategy is highly dependent on trade execution, which may account for 80 or more of the total return. The algorithms that generate the strategy alpha are often very simple and may provide only the smallest of edges. However, that very small edge, scaled up over thousands of trades, is sufficient to produce a significant return. And since the risk is spread over a large number of very small time increments, the rate of return can become eye-wateringly high on a risk-adjusted basis: Sharpe Ratios of 10, or more, are commonly achieved with HFT strategies. In many cases an HFT algorithm seeks to estimate the conditional probability of an uptick or downtick in the underlying, leaning on the bid or offer price accordingly. Provided orders can be positioned towards the front of the queue to ensure an adequate fill rate, the laws of probability will do the rest. So, in the HFT context, much effort is expended on mitigating latency and on developing techniques for establishing and maintaining priority in the limit order book. Another major concern is to monitor order book dynamics for signs that book pressure may be moving against any open orders, so that they can be cancelled in good time, avoiding adverse selection by informed traders, or a buildup of unwanted inventory. In a high frequency scalping strategy one is typically looking to capture an average of between 12 to 1 tick per trade. For example, the VIX scalping strategy illustrated here averages around 23 per contract per trade, i. e. just under 12 a tick in the futures contract. Trade entry and exit is effected using limit orders, since there is no room to accommodate slippage in a trading system that generates less than a single tick per trade, on average. As with most HFT strategies the alpha algorithms are only moderately sophisticated, and the strategy is highly dependent on achieving an acceptable fill rate (the proportion of limit orders that are executed). The importance of achieving a high enough fill rate is clearly illustrated in the first of the two posts referenced above. So what is an acceptable fill rate for a HFT strategy Fill Rates I8217m going to address the issue of fill rates by focusing on a critical subset of the problem: fills that occur at the extreme of the bar, also known as 8220extreme hits8221. These are limit orders whose prices coincide with the highest (in the case of a sell order) or lowest (in the case of a buy order) trade price in any bar of the price series. Limit orders at prices within the interior of the bar are necessarily filled and are therefore uncontroversial. But limit orders at the extremities of the bar may or may not be filled and it is therefore these orders that are the focus of attention. By default, most retail platform backtest simulators assume that all limit orders, including extreme hits, are filled if the underlying trades there. In other words, these systems typically assume a 100 fill rate on extreme hits. This is highly unrealistic: in many cases the high or low of a bar forms a turning point that the price series visits only fleetingly before reversing its recent trend, and does not revisit for a considerable time. The first few orders at the front of the queue will be filled, but many, perhaps the majority of, orders further down the priority order will be disappointed. If the trader is using a retail trading system rather than a HFT platform to execute his trades, his limit orders are almost always guaranteed to rest towards the back of the queue, due to the relatively high latency of his system. As a result, a great many of his limit orders 8211 in particular, the extreme hits 8211 will not be filled. The consequences of missing a large number of trades due to unfilled limit orders are likely to be catastrophic for any HFT strategy. A simple test that is readily available in most backtest systems is to change the underlying assumption with regard to the fill rate on extreme hits 8211 instead of assuming that 100 of such orders are filled, the system is able to test the outcome if limit orders are filled only if the price series subsequently exceeds the limit price. The outcome produced under this alternative scenario is typically extremely adverse, as illustrated in first blog post referenced previously. In reality, of course, neither assumption is reasonable: it is unlikely that either 100 or 0 of a strategy8217s extreme hits will be filled 8211 the actual fill rate will likely lie somewhere between these two outcomes. And this is the critical issue: at some level of fill rate the strategy will move from profitability into unprofitability. The key to implementing a HFT scalping strategy successfully is to ensure that the execution falls on the right side of that dividing line. Implementing HFT Scalping Strategies in Practice One solution to the fill rate problem is to spend millions of dollars building HFT infrastructure. But for the purposes of this post let8217s assume that the trader is confined to using a retail trading platform like Tradestation or Interactive Brokers. Are HFT scalping systems still feasible in such an environment The answer, surprisingly, is a qualified yes 8211 by using a technique that took me many years to discover. To illustrate the method I will use the following HFT scalping system in the E-Mini SampP500 futures contract. The system trades the E-Mini futures on 3 minute bars, with an average hold time of 15 minutes. The average trade is very low 8211 around 6, net of commissions of 8 prt. But the strategy appears to be highly profitable, due to the large number of trades 8211 around 50 to 60 per day, on average. Sejauh ini bagus. But the critical issue is the very large number of extreme hits produced by the strategy. Take the trading activity on 1018 as an example (see below). Of 53 trades that day, 25 (47) were extreme hits, occurring at the high or low price of the 3-minute bar in which the trade took place. Overall, the strategy extreme hit rate runs at 34, which is extremely high. In reality, perhaps only 14 or 13 of these orders will actually execute 8211 meaning that remainder, amounting to around 20 of the total number of orders, will fail. A HFT scalping strategy cannot hope to survive such an outcome. Strategy profitability will be decimated by a combination of missed, profitable trades and losses on trades that escalate after an exit order fails to execute. So what can be done in such a situation Manual Override, MIT and Other Interventions One approach that will not work is to assume naively that some kind of manual oversight will be sufficient to correct the problem. Let8217s say the trader runs two versions of the system side by side, one in simulation and the other in production. When a limit order executes on the simulation system, but fails to execute in production, the trader might step in, manually override the system and execute the trade by crossing the spread. In so doing the trader might prevent losses that would have occurred had the trade not been executed, or force the entry into a trade that later turns out to be profitable. Equally, however, the trader might force the exit of a trade that later turns around and moves from loss into profit, or enter a trade that turns out to be a loser. There is no way for the trader to know, ex-ante, which of those scenarios might play out. And the trader will have to face the same decision perhaps as many as twenty times a day. If the trader is really that good at picking winners and cutting losers he should scrap his trading system and trade manually An alternative approach would be to have the trading system handle the problem, For example, one could program the system to convert limit orders to market orders if a trade occurs at the limit price (MIT), or after x seconds after the limit price is touched. Again, however, there is no way to know in advance whether such action will produce a positive outcome, or an even worse outcome compared to leaving the limit order in place. In reality, intervention, whether manual or automated, is unlikely to improve the trading performance of the system. What is certain, however, is that by forcing the entry and exit of trades that occur around the extreme of a price bar, the trader will incur additional costs by crossing the spread. Incurring that cost for perhaps as many as 13 of all trades, in a system that is producing, on average less than half a tick per trade, is certain to destroy its profitability. Successfully Implementing HFT Strategies on a Retail Platform For many years I assumed that the only solution to the fill rate problem was to implement scalping strategies on HFT infrastructure. One day, I found myself asking the question: what would happen if we slowed the strategy down Specifically, suppose we took the 3-minute E-Mini strategy and ran it on 5-minute bars My first realization was that the relative simplicity of alpha-generation algorithms in HFT strategies is an advantage here. In a low frequency context, the complexity of the alpha extraction process mitigates its ability to generalize to other assets or time-frames. But HFT algorithms are, by and large, simple and generic: what works on 3-minute bars for the E-Mini futures might work on 5-minute bars in E-Minis, or even in SPY. For instance, if the essence of the algorithm is something as simple as: 8220buy when the price falls by more than x below its y-bar moving average8221, that approach might work on 3-minute, 5-minute, 60-minute, or even daily bars. So what happens if we run the E-mini scalping system on 5-minute bars instead of 3-minute bars Obviously the overall profitability of the strategy is reduced, in line with the lower number of trades on this slower time-scale. But note that average trade has increased and the strategy remains very profitable overall. More importantly, the average extreme hit rate has fallen from 34 to 22. Hence, not only do we get fewer, slightly more profitable trades, but a much lower proportion of them occur at the extreme of the 5-minute bars. Consequently the fill-rate issue is less critical on this time frame. Of course, one can continue this process. What about 10-minute bars, or 30-minute bars What one tends to find from such experiments is that there is a time frame that optimizes the trade-off between strategy profitability and fill rate dependency. However, there is another important factor we need to elucidate. If you examine the trading record from the system you will see substantial variation in the extreme hit rate from day to day (for example, it is as high as 46 on 1018, compared to the overall average of 22). In fact, there are significant variations in the extreme hit rate during the course of each trading day, with rates rising during slower market intervals such as from 12 to 2pm. The important realization that eventually occurred to me is that, of course, what matters is not clock time (or 8220wall time8221 in HFT parlance) but trade time: i. e. the rate at which trades occur. Wall Time vs Trade Time What we need to do is reconfigure our chart to show bars comprising a specified number of trades, rather than a specific number of minutes. In this scheme, we do not care whether the elapsed time in a given bar is 3-minutes, 5-minutes or any other time interval: all we require is that the bar comprises the same amount of trading activity as any other bar. During high volume periods, such as around market open or close, trade time bars will be shorter, comprising perhaps just a few seconds. During slower periods in the middle of the day, it will take much longer for the same number of trades to execute. But each bar represents the same level of trading activity, regardless of how long a period it may encompass. How do you decide how may trades per bar you want in the chart As a rule of thumb, a strategy will tolerate an extreme hit rate of between 15 and 25, depending on the daily trade rate. Suppose that in its original implementation the strategy has an unacceptably high hit rate of 50. And let8217s say for illustrative purposes that each time-bar produces an average of 1, 000 contracts. Since volatility scales approximately with the square root of time, if we want to reduce the extreme hit rate by a factor of 2, i. e. from 50 to 25, we need to increase the average number of trades per bar by a factor of 22, i. e. 4. So in this illustration we would need volume bars comprising 4,000 contracts per bar. Of course, this is just a rule of thumb 8211 in practice one would want to implement the strategy of a variety of volume bar sizes in a range from perhaps 3,000 to 6,000 contracts per bar, and evaluate the trade-off between performance and fill rate in each case. Using this approach, we arrive at a volume bar configuration for the E-Mini scalping strategy of 20,000 contracts per bar. On this 8220time8221-frame, trading activity is reduced to around 20-25 trades per day, but with higher win rate and average trade size. More importantly, the extreme hit rate runs at a much lower average of 22, which means that the trader has to worry about maybe only 4 or 5 trades per day that occur at the extreme of the volume bar. In this scenario manual intervention is likely to have a much less deleterious effect on trading performance and the strategy is probably viable, even on a retail trading platform. (Note: the results below summarize the strategy performance only over the last six months, the time period for which volume bars are available). Concluding Remarks We have seen that is it feasible in principle to implement a HFT scalping strategy on a retail platform by slowing it down, i. e. by implementing the strategy on bars of lower frequency. The simplicity of many HFT alpha generation algorithms often makes them robust to generalization across time frames (and sometimes even across assets). An even better approach is to use volume bars, or trade-time, to implement the strategy. You can estimate the appropriate bar size using the square root of time rule to adjust the bar volume to produce the requisite fill rate. An extreme hit rate if up to 25 may be acceptable, depending on the daily trade rate, although a hit rate in the range of 10 to 15 would typically be ideal. Finally, a word about data. While necessary compromises can be made with regard to the trading platform and connectivity, the same is not true for market data, which must be of the highest quality, both in terms of timeliness and completeness. The reason is self evident, especially if one is attempting to implement a strategy in trade time, where the integrity and latency of market data is crucial. In this context, using the data feed from, say, Interactive Brokers, for example, simply will not do 8211 data delivered in 500ms packets in entirely unsuited to the task. The trader must seek to use the highest available market data feed that he can reasonably afford. That caveat aside, one can conclude that it is certainly feasible to implement high volume scalping strategies, even on a retail trading platform, providing sufficient care is taken with the modeling and implementation of the system.