Perdagangan frekuensi tinggi (HFT): algoritma dan strategi

2024 Pengarang: Howard Calhoun | [email protected]. Terakhir diubah: 2023-12-17 10:31

Orang tidak lagi bertanggung jawab atas apa yang terjadi di pasar karena komputer membuat semua keputusan, kata penulis Flash Boys, Michael Lewis. Pernyataan ini paling sepenuhnya mencirikan HFT perdagangan frekuensi tinggi. Lebih dari setengah dari semua promosi yang dilaksanakan di AS tidak dilakukan oleh manusia, tetapi oleh superkomputer yang mampu menempatkan jutaan pesanan setiap hari dan mendapatkan keuntungan sepersekian detik dengan bersaing memperebutkan pasar.

Riwayat HFT

HFT adalah bentuk perdagangan algoritmik di bidang keuangan yang dibuat pada tahun 1998. Pada 2009, pembicaraan frekuensi tinggi menyumbang 60-73% dari semua perdagangan saham di AS. Pada tahun 2012, jumlah ini turun menjadi sekitar 50%. Tingkat transaksi frekuensi tinggi saat ini berkisar antara 50% hingga 70% dari pasar keuangan. Perusahaan yang beroperasi di bidang perdagangan frekuensi tinggi mengkompensasi margin rendah dengan sangat tinggivolume perdagangan dalam jutaan. Selama dekade terakhir, peluang dan keuntungan dari perdagangan tersebut telah menurun tajam.

HFT menggunakan program komputer canggih untuk memprediksi bagaimana kinerja pasar berdasarkan metode kuantitatif. Algoritme menganalisis data pasar untuk mencari peluang penempatan dengan memantau parameter pasar dan informasi lainnya secara real time. Berdasarkan informasi ini, sebuah peta digambar, di mana mesin menentukan saat yang tepat untuk menyepakati harga dan kuantitas. Berfokus pada pembagian pesanan berdasarkan waktu dan pasar, ia memilih strategi investasi dalam batas dan pesanan pasar, algoritme ini diimplementasikan dalam waktu yang sangat singkat.

Kemampuan untuk secara langsung memasuki pasar dan menempatkan pesanan pada posisi, dengan kecepatan milidetik, menyebabkan pertumbuhan yang cepat dari jenis operasi ini dalam total volume pasar. Menurut para ahli, perdagangan frekuensi tinggi menyumbang lebih dari 60% transaksi di AS, 40% di Eropa, dan 10% di Asia. HFT pertama kali dikembangkan dalam konteks pasar ekuitas, dan dalam beberapa tahun terakhir telah diperluas untuk mencakup opsi, futures, mata uang dan komoditas ETFS (Treaty Funds Exchange).

Algoritma perdagangan istilah

Sebelum masuk ke topik HFT, ada beberapa istilah yang harus diperhatikan agar penjelasan strategi lebih tepat:

1. Algoritma - serangkaian operasi yang terurut dan terbatas yang memungkinkan Anda menemukan solusi untuk suatu masalah.
2. Bahasa pemrograman - bahasa formal yang dirancang untuk menggambarkan sekumpulanurutan tindakan dan proses yang harus diikuti oleh komputer. Ini adalah metode praktis dimana seseorang dapat memberitahu mesin apa yang harus dilakukan.
3. Program komputer adalah urutan instruksi tertulis untuk melakukan tugas tertentu di komputer. Ini adalah algoritma yang ditulis dalam bahasa pemrograman.
4. Backtest - proses pengoptimalan strategi trading di masa lalu. Hal ini memungkinkan Anda untuk mengetahui, sebagai perkiraan pertama, kemungkinan kinerja dan mengevaluasi apakah operasi tersebut diharapkan.
5. Server pesan - komputer yang dirancang untuk mencocokkan pesanan beli dengan penjualan aset atau pasar tertentu. Dalam kasus FOREX, setiap penyedia likuiditas memiliki server sendiri yang menyediakan perdagangan online.
6. Co-location - menentukan bagaimana menempatkan server eksekusi sedekat mungkin dengan server pesan.
7. Analisis kuantitatif - cabang matematika keuangan, yang melalui prisma teori, fisika dan statistik, strategi perdagangan, penelitian, analisis, optimalisasi dan diversifikasi portofolio, manajemen risiko dan strategi lindung nilai, memberikan hasil.
8. Arbitrase adalah praktik yang didasarkan pada eksploitasi perbedaan harga (inefisiensi) antara dua pasar.

Sifat Sistem Perdagangan Frekuensi Tinggi

Sistem ini sama sekali tidak ada hubungannya dengan Expert Advisor. Algoritme yang menggerakkan mesin ini tidak cocok dengan gaya utama penasihat - jika harga turun, rata-rata bergerakmemasuki posisi short. Mereka menggunakan alat analisis kuantitatif, sistem prediksi berdasarkan psikologi dan perilaku manusia, dan metode lain yang mungkin tidak akan pernah diketahui sebagian besar pengguna. Ilmuwan dan insinyur yang mengembangkan dan mengkodekan algoritme perdagangan frekuensi tinggi ini disebut quants.

Ini adalah sistem yang benar-benar menghasilkan uang, dengan potensi besar hingga $120.000.000 sehari. Oleh karena itu, biaya penerapan sistem ini tentu tinggi. Cukup menghitung biaya pengembangan perangkat lunak, gaji quants, biaya server yang diperlukan untuk menjalankan perangkat lunak yang ditentukan, pembangunan pusat data, tanah, energi, kolokalisasi, layanan hukum, dan banyak lagi.

Sistem perdagangan ini disebut "frekuensi tinggi" berdasarkan jumlah transaksi yang dilakukan setiap detiknya. Oleh karena itu, kecepatan adalah variabel terpenting dalam sistem ini, kunci dari mana keputusan diambil. Oleh karena itu, lokalisasi bersama server yang menghitung algoritme untuk perdagangan mata uang kripto frekuensi tinggi sangatlah penting.

Ini mengikuti dari fakta spesifik ini: Pada tahun 2009, Spread Network memasang kabel serat optik dalam garis lurus dari Chicago ke New Jersey, di mana New York Stock Exchange berada, dengan biaya $20.000.000 untuk pekerjaan itu. Overhaul jaringan ini mengurangi waktu transmisi dari 17 milidetik menjadi 13 milidetik.

Contoh kesepakatan perdagangan. Seorang trader ingin membeli 100 lembar saham IBM. Ada 600 saham di pasar BATS dengan harga $145,50 danada 400 lebih saham di pasar Nasdaq dengan harga yang sama. Ketika dia memenuhi pesanan belinya, mesin frekuensi tinggi mendeteksi dia sebelum pesanan mencapai pasar dan membeli saham tersebut. Kemudian, ketika pesanan masuk ke pasar, mesin ini sudah akan menjualnya dengan harga yang lebih tinggi, sehingga pada akhirnya pedagang akan membeli 1.000 lembar saham pada harga 145,51, dan pembuat pasar akan mendapatkan selisihnya karena koneksi dan kecepatan pemrosesan yang lebih cepat.. Untuk HFT, operasi ini bebas risiko.

Platform dan infrastruktur buram

Mengingat contoh sebelumnya, Anda perlu memahami bagaimana HFT akan mengetahui di pasar tentang pesanan untuk membeli 1000 saham. Di sinilah platform perdagangan algoritmik buram masuk yang menggunakan "broker" yang sama dan merupakan ruang server. Keuntungannya adalah bahwa alih-alih mengirim pesanan ke pasar, beberapa broker mengarahkannya ke platform HFT buram mereka, yang menggunakan kecepatan dan membeli saham di pasar dan kemudian menjualnya lebih dari harga awal kepada investor, hanya dalam beberapa milidetik. Dengan kata lain, seorang pialang yang secara teoritis mengikuti kepentingan seorang pedagang sebenarnya menjual HFT kepadanya, dan untuk itu ia membebankan biaya yang bagus.

Infrastruktur yang dibutuhkan pasar frekuensi tinggi sungguh menakjubkan. Itu terletak di pusat data, seringkali lembaga keuangan itu sendiri, di sebelah kantor pertukaran, yang juga merupakan pusat data. Kedekatan dengan pusat data sangat penting karena kecepatan penting dalam strategi ini,dan semakin pendek jarak yang harus ditempuh sinyal, semakin cepat akan mencapai tujuannya. Ini termasuk perusahaan keuangan besar yang dapat menanggung biaya pembelian tanah dan membangun pusat data mereka sendiri dengan ribuan server, sistem tenaga darurat, keamanan pribadi, tagihan listrik astronomi, dan pengeluaran lainnya.

Lebih banyak perusahaan "lebih kecil" yang didedikasikan untuk bisnis ini lebih memilih untuk meng-host server mereka di dalam platform broker yang tidak transparan atau pusat data di pasar yang sama. Ini adalah poin diperdebatkan karena broker dan pasar yang sama 'menyewa' ruang untuk HFT untuk meminimalkan waktu akses harga.

Keuntungan dan kerugian dari perdagangan

Menurut uraian di atas, citra HFT dalam debat publik sangat negatif, terutama di media, dan dalam arti luas dianggap sebagai emanasi keuangan "dingin", dehumanisasi dengan konsekuensi sosial yang berbahaya. Dalam konteks ini, seringkali sulit untuk berbicara secara rasional tentang subjek yang secara tradisional didasarkan pada hasrat finansial dan sensasionalisme, baik di arena politik maupun media.

Dalam keadaan tertentu, HFT dapat berimplikasi pada stabilitas pasar keuangan. Selain aspek teknis murni yang terkait dengan strategi perdagangan untuk perdagangan frekuensi tinggi pada sekuritas volatilitas rendah, risiko utama di tingkat global adalah risiko sistemik dan ketidakstabilan sistem. Untuk beberapa HFT diperlukanpersyaratan untuk beradaptasi dengan ekosistem pasar adalah inovasi, yang meningkatkan risiko krisis keuangan.

Tiga alasan utama ketidakstabilan perdagangan frekuensi tinggi di Rusia:

1. Retroactive loop dapat dibangun dan diperkuat sendiri melalui transaksi terkomputerisasi otomatis. Perubahan kecil dalam siklus dapat menyebabkan modifikasi besar dan menyebabkan hasil yang tidak diinginkan.
2. Instabilitas. Proses ini dikenal sebagai "normalisasi varians". Secara khusus, ada risiko bahwa kegiatan yang tidak terduga dan berisiko, seperti kegagalan kecil, secara bertahap akan menjadi lebih dan lebih normal sampai bencana terjadi.
3. Bukan risiko naluriah yang melekat di pasar keuangan. Salah satu alasan potensi ketidakstabilan adalah bahwa algoritme yang diuji secara individual yang memberikan hasil yang memuaskan dan menggembirakan mungkin sebenarnya tidak sesuai dengan algoritme yang diperkenalkan oleh perusahaan lain, membuat pasar tidak stabil.

Dalam kontroversi tentang manfaat dan kerugian dari perdagangan frekuensi tinggi HFT ini, ada cukup banyak penggemar jenis perdagangan global ini dengan argumen mereka sendiri:

1. Meningkatkan likuiditas.
2. Tidak ada ketergantungan psikologis pada operator pasar.
3. Spread, yang merupakan selisih antara harga permintaan dan harga permintaan, secara mekanis dikurangi oleh peningkatan likuiditas yang dihasilkan oleh HFT.
4. Pasar bisa lebih efisien.
5. Memang, algoritme dapat menunjukkan anomali pasar yangmanusia tidak dapat melihat karena kemampuan kognitif dan komputasi yang terbatas. Dengan demikian, pertukaran dapat dilakukan antara kelas aset yang berbeda (saham, obligasi, dan lainnya) dan pasar saham (Paris, London, New York, Moskow) sehingga harga keseimbangan.

Industri keuangan menentang

Industri keuangan menentang peraturan tersebut, dengan alasan bahwa konsekuensinya akan kontraproduktif. Memang, terlalu banyak regulasi setara dengan lebih sedikit pertukaran dan sirkulasi kredit, secara mekanis meningkatkan biaya yang terakhir, pada akhirnya membuat akses ke modal lebih mahal untuk bisnis, dan memiliki konsekuensi negatif bagi pasar tenaga kerja, barang dan jasa.

Oleh karena itu, beberapa negara ingin secara resmi mengatur dan bahkan melarang HFT. Namun, setiap regulasi murni nasional hanya akan mempengaruhi area kecil, karena, misalnya, HFT untuk sekuritas di negara tersebut dapat dilakukan pada platform yang berada di luar negara tersebut. Hukum nasional yang murni akan memiliki kelemahan yang sama dengan hukum teritorial mana pun dalam menghadapi modal bebas yang dapat didistribusikan dan dipertukarkan ke seluruh dunia. Sebuah negara yang ingin menerapkan peraturan tersebut secara sepihak akan kalah. Pada saat yang sama, negara lain akan mendapatkan keuntungan ganda dari pelemahannya.

Satu-satunya pilihan yang layak dalam jangka pendek hingga menengah adalah legislasi di tingkat daerah. Dalam konteks ini, Eropa dapat menerimanya, jika membuat kemajuan yang signifikanke arah ini, maka negara-negara di luar Eropa, Inggris dan Amerika Serikat akan diuntungkan.

Karakteristik tabel trading

Agen yang menggunakan perdagangan ini adalah perusahaan meja perdagangan swasta di bank investasi dan dana lindung nilai yang mampu menghasilkan volume transaksi besar dalam waktu singkat berdasarkan strategi ini.

Perusahaan perdagangan frekuensi tinggi memiliki:

1. Penggunaan peralatan komputer yang dilengkapi dengan perangkat lunak dan perangkat keras berkinerja tinggi - generator untuk perutean, eksekusi, dan pembatalan pesanan.
2. Menggunakan layanan kolokasi, yang menginstal server mereka secara fisik dekat dengan sistem pemrosesan pusat.
3. Pengenalan banyak pesanan yang dibatalkan segera setelah presentasi, tujuan dari pendapatan pesanan tersebut adalah untuk menangkap penjualan yang diperpanjang di depan pemain lain.
4. Waktu yang sangat singkat untuk membuat dan melikuidasi posisi.

Fitur strategi yang berbeda

Ada berbagai jenis strategi HFT, masing-masing dengan fitur khasnya sendiri, biasanya:

• membuat pasar;
• arbitrase statistik;
• deteksi likuiditas;
• manipulasi harga.

Strategi Penciptaan Pasar terus-menerus mengeluarkan pesanan batas beli dan jual yang kompetitif, sehingga memberikan likuiditas ke pasar, dan keuntungan rata-rata ditentukan olehbid/ask spread, yang seiring dengan pengenalan likuiditas, memberikan keuntungan karena transaksi cepat tidak terlalu terpengaruh oleh pergerakan harga.

Dalam strategi yang disebut deteksi likuiditas, algoritma HFT mencoba menentukan manfaat dari tindakan operator besar lainnya, misalnya, dengan menambahkan beberapa titik data dari berbagai bursa dan mencari pola karakteristik dalam variabel seperti kedalaman pesanan. Tujuan dari taktik ini adalah untuk memanfaatkan fluktuasi harga yang diciptakan oleh pedagang lain sehingga mereka dapat membeli, tepat sebelum pesanan besar dipenuhi, dari pedagang lain.

Strategi manipulasi pasar. Metode yang digunakan oleh operator frekuensi tinggi ini tidak begitu bersih, menimbulkan masalah di pasar dan, dalam arti tertentu, ilegal. Mereka menutupi penawaran, mencegah pelaku pasar lain mengungkapkan maksud komersial.

Algoritma Umum:

1. Bahan Bakar adalah saat algoritma HFT mengirimkan lebih banyak pesanan ke pasar daripada yang dapat ditangani pasar, berpotensi menyebabkan masalah bagi yang disebut pedagang lambat.
2. Merokok adalah algoritme yang melibatkan pengiriman pesanan yang menarik bagi pedagang lambat, setelah itu pesanan dengan cepat diterbitkan kembali dengan kondisi yang kurang menguntungkan.
3. Spoofing adalah ketika algoritme HFT memposting pesanan jual padahal niat sebenarnya adalah untuk membeli.

Kursus perdagangan online

Membuat sistem perdagangan otomatis adalah keterampilan yang hebat bagi para pedagangtingkat apapun. Anda dapat membuat sistem lengkap yang berdagang tanpa kontrol konstan. Dan secara efektif menguji ide-ide baru Anda. Trader menghemat waktu dan uang dengan mempelajari cara membuat kode sendiri. Dan bahkan jika Anda melakukan outsourcing pengkodean, lebih baik berkomunikasi jika Anda mengetahui dasar-dasar prosesnya.

Penting untuk memilih kursus perdagangan yang tepat. Saat memilih, faktor-faktor berikut diperhitungkan:

1. Kuantitas dan kualitas ulasan.
2. Isi dan kurikulum kursus.
3. Berbagai platform dan pasar.
4. Bahasa pengkodean.

Jika calon trader baru mengenal pemrograman, MQL4 adalah pilihan yang sangat baik di mana Anda dapat mengambil kursus pemrograman dasar dalam bahasa Python atau C apa pun.

MetaTrader 4 (MT4) adalah platform grafis paling populer di kalangan pedagang Forex ritel dengan bahasa skrip - MQL4. Keuntungan utama dari MQL4 adalah sejumlah besar sumber daya untuk berdagang di Forex. Di forum seperti ForexFactory, Anda dapat menemukan strategi yang digunakan di MQL4.

Ada cukup banyak kursus online tentang strategi ini di Internet, dengan beberapa strategi dasar dan umum, termasuk crossover dan fraktal. Ini memberikan pengetahuan yang cukup bagi pemula untuk mempelajari strategi perdagangan tingkat lanjut.

Lainnya "Black Algo Trading: Create Your Own Trading Robot" adalah produk berkualitas tinggi dan paling lengkap untuk MQL4. Khususnya, ini mencakup teknik pengoptimalan yang dilewati kursus lain dan komprehensif untuk pemula mana pun.

Guru, Kirill Eremenko,memiliki banyak kursus populer dengan sambutan hangat dari pengguna. Kursus "Buat robot FOREX pertama Anda!" adalah salah satunya. Ini adalah kursus praktis utama yang memperkenalkan program perdagangan frekuensi tinggi di MQL4. Ini ditujukan untuk pemula mutlak dan dimulai dengan mempelajari cara menginstal perangkat lunak MetaTrader 4.

Pertukaran Moskow

Pedagang muda berpikir bahwa bursa Rusia terbesar yang mengadakan perdagangan secara eksklusif di pasar saham, yang tentu saja salah. Ini memiliki banyak pasar seperti mendesak, inovatif, investasi dan lain-lain. Pasar ini berbeda tidak hanya dalam jenis aset perdagangan, tetapi juga dalam cara penjualan diatur, yang menunjukkan fleksibilitas MB.

Tahun lalu, CBR menganalisis perdagangan peserta HFT di Bursa Moskow dan dampaknya terhadap kinerja CBR. Itu dilakukan oleh para ahli dari Departemen Pemberantasan Praktik Tidak Adil. Kebutuhan akan topik ini dijelaskan oleh semakin pentingnya HFT di pasar Rusia. Menurut Bank Sentral, peserta HFT bertanggung jawab atas sebagian besar transaksi MB Rusia, yang sebanding dengan data pasar keuangan maju. Secara total, 486 akun HFT solid secara resmi beroperasi di pasar MB. Pakar bank membagi peserta HFT menjadi empat kategori tergantung pada jumlah pekerjaan di IB:

• Arah;
• Pembuat;
• Taker;
• Campur.

Menurut hasil, perusahaan HFT secara aktif berpartisipasi dalam pekerjaan IB, yang memungkinkan dealer perdagangan online untuk mengutip harga dengan sangatjangkauan luas dan menegaskan hasil positif dari operasi HFT pada likuiditas pasar. Selain itu, biaya transaksi peserta HFT yang melakukan operasi pembelian / penjualan mata uang akan berkurang. Tingkat likuiditas instan ini meningkatkan prestise pasar valuta asing, menurut pakar CBR.

Spesialis mencatat berbagai aktivitas perdagangan di Bursa Moskow, yang memiliki kemampuan untuk mempengaruhi karakteristik pasar. Ini adalah sistem perdagangan algoritmik nyata dari pasar keuangan. Ada sistem yang bertanggung jawab untuk menyerap atau menyuntikkan likuiditas dalam waktu yang sangat singkat, yang mewujudkan pola "pengamat", yang pada akhirnya membuat harga bergerak.

Pandangan HFT

Dalam perdagangan ini, pembuat pasar dan pemain besar menggunakan algoritme dan data untuk menghasilkan uang dengan menempatkan volume pesanan besar dan mendapatkan margin kecil. Tetapi hari ini menjadi lebih kecil, dan peluang untuk bisnis semacam itu telah menurun: pendapatan di pasar dunia tahun lalu sekitar 86% lebih rendah dari sepuluh tahun yang lalu pada puncak perdagangan frekuensi tinggi. Dengan tekanan yang berkelanjutan pada sektor ini, pedagang frekuensi tinggi mencoba mempertahankan kondisi operasi yang lebih ketat.

Ada banyak alasan mengapa pendapatan dari praktik ini menurun selama dekade terakhir. Singkatnya: persaingan yang meningkat, peningkatan biaya, dan volatilitas yang rendah semuanya memainkan peran mereka. Vikas Shah, seorang bankir investasi di Rosenblatt Securities, mengatakan kepada Financial Times bahwaPedagang frekuensi tinggi memiliki dua bahan baku yang mereka butuhkan untuk bekerja secara efektif: volume dan volatilitas. Algoritme bermuara pada permainan zero-sum berdasarkan seberapa cepat teknologi saat ini. Begitu mereka mencapai kecepatan yang sama, keuntungan dari perdagangan frekuensi tinggi akan hilang.

Seperti yang jelas, ini adalah topik yang sangat besar dan menarik, dan kerahasiaan yang melingkupinya sepenuhnya dibenarkan - siapa pun yang memiliki angsa yang bertelur emas tidak akan mau membagikannya.