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为减少股票交易的毫秒数

为减少股票交易的毫秒数

最大的算法交易者是Citadel投资集团、TransMarket集团公司和伦敦的GSA资本合伙公司。这三家公司被认为给衍生品市场带来了很高的流动性。交易手续费优惠,吸引了算法交易公司,因为他们的交易频率很高,对交易策略的磨擦成本很敏感。 较低的交易手续费激励这些公司开发新的交易策略。除此以外,对冲基金和自营交易公司被允许直接进入期货交易所,这是交易量增加的又一个驱动因素。 直接进入市场对市场参与者来说,意味着交易指令被更快地执行,这一点对于许多算法交易者来说特别重要。 不为响应时间彻夜难眠 与算法交易者谈论响应时间,你并没有感觉到他们拼命地想获得1毫秒的响应时间优势。相反,许多算法交易者很轻松,甚至很反感拼抢1毫秒的响应时间优势。

伦敦一名交易者说:“你不能把所有鸡蛋都放在一个篮子里,只用一种试图在亚毫秒或1毫秒的时间内捕捉到很小的定价错误的交易策略,这是一种如果成功,就获得所有收益的交易策略。但可能的结果是,一天早上你去上班,发现有一个竞争对手比你提前1毫秒捕捉到这个很小的定价错误,结果是你全部亏损。” 交易频率高的数量化交易公司正在不断努力构造更多样化、更稳定的产品组合,这种产品组合不是完全依赖对响应时间极度敏感的交易策略。 维持必要的速度优势的成本是极其昂贵的,速度优势总有被超过的风险,这使得利用响应时间优势设计长期投资策略并将此种交易作为唯一收入来源是非常困难的。

交易秘密进行 交易者不认为交易业绩与系统之间有非常大的关系,他们认为系统不会对交易业绩产生重要的影响。 一名交易者说,根据我的经验,系统性能提高20%,不会对交易的盈利结果产生多少影响。 但这名交易者强调了隐藏交易策略的重要性。

他说:“例如,对于一只流动性不高的股票,你需要一个能够模仿这只股票价格和交易量的仿真系统,理想的情况是两个时间序列完全一致,这对于提供流动性的交易策略来说很重要。如果你希望下20%的买入指令单,你不能把这20%的指令单全部下到系统中。你需要把这20%的买入指令单拆小。这样,该仿真系统就可以模仿该只股票的价格和交易时间的流动性的分布形态,使流动性看上去非常自然地进入市场。当价格上涨或下跌的时候,你不能同时取消和替换你所有的指令至下一个价格水平。 另一名交易者说,高频率交易捕捉价格交易策略的能力有限,这种交易策略的盈利主要依赖获得亚毫秒的响应时间优势。 但他也认为这具有边界相关性。他说:“很多情况取决于你隐藏交易策略的程度。如果你隐藏得很好,我认为市场很难发现在提供流动性,因而,对你有利的市场环境持续地时间就会长一些。” 交易者有时经常不能很好地隐藏他们的交易策略。这名交易者说:“如果你分析每一笔数据,经常能够很容易地察觉到流动性。总之,高频率地使用流动性提供交易策略很容易被察觉。” 仔细计算成本 美国一名银行家认为是障碍而不是响应时间是当今算法交易公司最关心的问题,主要是成本问题。 这名银行家所在的银行是市场重要的交易卖出方,同时向自营交易公司和其他银行等提供基础设施,使这些公司和银行能够在交易所交易。他说:“我们认为我们是通往市场的重要的管道,我们在衍生品市场进行了大量的买卖交易。” 他认为:“总的交易量在下降,算法交易的交易量正在上升,这与市场的演变有关,特别是流动性价差交易。” 这名银行家说,市场要求以较少的资源进行卖出交易,这也促使很多新的创新交易策略和有效性建议的提出。他相信,算法交易将在新兴市场得到发展,亚洲和非洲将有更多的公司进行自动交易。 他认为,卖出交易的发展将依赖银行的交易技术预算。他说:“目前公司对算法交易的费用支出很谨慎,公司选择将钱花在业务的其他领域。总体来看,同公司管理的资产一样,公司的投资支出在下降。” 他强调说,考虑到市场的变化,他所在的银行感到继续投资很重要。他说:“使客户能够交易我们的产品很重要,这些产品要容易理解,涉及不同的资产类别。” 敏捷能力 获利丰厚的TransMarket集团公司数量化交易业务负责人迈尔斯·库玛瑞森(Miles Kumaresan)说:“去年我们做得很好,希望2009年做得与2008年一样好。 库玛瑞森是2008年4月离开Dresdner Kleinwort公司,加入TransMarket集团公司的。他说:“TransMarket集团公司是自营交易集团,这正是我想去的地方。我每天的大部分时间都在进行人员筛选,我们积极地寻求扩大人员队伍,能够招聘到交易人才。”

纵观全行业,软件供应商Quod金融公司创始人之一皮彻威(Pichvai)认为,目前的市场状况对于算法交易来说不是最理想的。他预测,算法交易的业务增长将很小。 皮彻威说:“由于对冲基金去年的去杠杆化程度很高,交易规模缩减了很多,导致期货交易量下降。令人不能相信的是,期权市场的交易很分散。过去在美国,订单分派智能系统(smart order routing vendors)使想进行期权交易的交易者能够找到流动性,但也只有大约三个交易所能做到这一点。 场外交易的结构性产品转移至交易所交易,这有助于交易量的增加。但现在重要的是要记住,如果市场没有交易量,就不需要算法交易,因为算法交易没有用处。” 皮彻威解释说:“TransMarket集团公司使用的模型是很适用的。交易的执行取决于市场状况,我们总是针对市场当时的波动情况,临时做出决定。执行是交易的关键,应当引起足够的重视。我们设计的算法交易模型是量身定做的,非常适合我们的交易风格。” 他还强调了对当天的风险监控的重要性,特别是在市场存在波动的情况下。每一笔交易都要监控。他说:“不进行当天的风险监控,是在冒一个很大的风险。当日交易结束后才进行风险监控,是一种不好的控制损失的方法。” 这一点很重要。像许多其他自营交易者一样,TransMarket集团公司至多只隔夜持仓一天,不进行长期的方向性交易。这可以防止算法交易遭遇像搞垮银行和其他金融公司那样的风险。

在恶劣的市场环境下,TransMarket集团公司还使用其他的方法对交易进行调整,以适应市场状况。另一名交易者说:“我对于保护流动性有天然的偏爱,我相信在流动性交易方面有很多机会。超高频率地使用流动性提供交易策略是一个很好的想法,但也存在一个限制条件,就是如果你真的想进行交易,你使用的交易策略必须容量大,而且能够提供流动性,这是必须要满足的条件,同时对市场的波动不是特别敏感。即使市场没有波动,还可以进行交易,获得利润。” 算法交易者也是人 通过经常观察可以看到,衍生品市场的波动情况导致交易量下降、流动性差,算法交易的空间变小。这意味着也许只有最聪明或资产管理最好的算法交易者才能应对这个市场,在充满压力的市场上获得利润。 经验丰富的交易员布莱德·普雷斯顿(Brad Preston),是位于开普敦的Mergence经纪公司数量化交易分析师和算法交易专家,他对市场交易者说:“要想取得对竞争对手的优势,了解市场的本质很重要。” 普雷斯顿认为,与经纪人保持良好的关系很重要,经纪人能够帮助你增加价值。你可以请人帮你交易,相信他们,他们的经验可以指导交易,特别是在市场波动的时期。 有趣的是,目前算法交易发展的限制因素似乎不是减少1毫秒的响应时间或者使用技术设计一个新的算法交易模型。 例如,TransMarket集团公司挣了很多钱,他们利用挣到的钱继续投资,周而复始地投资。库玛瑞森说:“当挣钱的时候,说服合伙人同意新的想法比较容易,这样可以使持有同一想法的人更多。” 他面临的问题是找到合适的人才。他说:“找到有经验的人才就像是一场战争,如果有适合的,你必须马上抢到。” 对于算法交易模型来说,技术进步很重要,与找到合适的、具有数量化交易能力的人才一样重要。 库玛瑞森说:“扎实的编程技能、拥有数学才能和具有强烈的获得alpha(alpha是指在与其他机构投资者机会均等的情况下,通过减少冲击成本、选择合适的交易方式,获得相对于竞争对手略高的收益率)的天赋本能同先进的技术一样重要。我们需要能够运作和理解算法交易的人才,心里始终提醒自己要找到能够利用交易机会的模型的人才。”

算法交易 历史回顾

化始于二十世纪70年代早期,其标志是纽约证券交易所(New York Stock Exchange, NYSE)引入订单转送及成交回报系统(Designated Order Turnaround, DOT,及后来的Super DOT)以及开盘自动报告服务系统(Opening Automated Reporting System,OARS)。DOT系统直接把交易所会员单位的盘房与交易席位联系起来,直接通过电子方式将订单传至交易席位,然后由人工加以执行。而OARS系统可以辅助专家决定开盘结算价。

也是在80年代,程序化交易被应用于投资组合保险中。投资组合保险是根据基于Black-Scholes期权定价模型的计算机模型,利用动态地交易股指期货来复制股票组合的合成看跌期权(Synthetic Put Option)。

市场流动性的降低促使机构投资者把交易指令按照计算机算法拆分,从而让下单指令在更有利的平均价位上成交。平均价格的基准可以是时间算术平均价(Time Weighted Average Price,TWAP), 更常用的基准价则是成交量加权平均价(Volume Weighted Average Price,VWAP)。

算法交易 通信标准

与传统市场的限价订单相比,算法交易需要的通信参数要多得多。买方交易员所使用的交易系统(通常称为“指令管理系统Order Management System”或“执行管理系统Execution Management System”)必须能够适应与日俱增的新型算法指令。新型复杂算法需要花费巨量的研发及其它费用,例如基础设施、市场推广等。卖方需要做的是让新型算法电子指令直达买方交易员,并且让后者无需每次都再编码就能直接下单交易。

算法交易 交易策略

为了满足不同的交易策略需求,很多不同的算法层出不穷。这些算法技巧通常都会被冠以一个名字,例如“冰山一角Iceberging”、 “游击队员Guerrilla”, “基准点Benchmarking”, “狙击手Sniper” 和 “嗅探器Sniffer”。

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金融交易唯快不破?——从降雨延迟看闪电交易

来自劳里埃大学的Andriy Shkilko和孟菲斯大学的Konstantin Sokolov于2020年在金融学国际顶级期刊《The Journal of Finance》发表论文“Every Cloud Has a Silver Lining: Fast Trading, Microwave Connectivity, and Trading Costs”,利用降雨这一外生冲击,研究了降雨期间微波通信信息优势消失下,市场流动性和交易成本的变化。

文章于2018年2月投稿,2019年5月被接收。值得一提的是,本文获得了JF 2021年Dimensional Fund Advisors Prize一等奖。

01

研究背景

为提高信息传输速度,2010年,Spread Networks 公司于铺设了一条通过山区而不是环绕山区的绕道较少的电缆,并将信号传输速度从8.0毫秒降低到了6.5毫秒,降低了1.5毫秒。光纤电缆仍不是最快的通信方式,微波在空气中传播的速度比光子在光纤中传播的速度快,因此,沿光缆线路铺设的微波发射器网络可以额外缩短信号传输时间毫秒数。

在本文写作时,微波网络提供的信息传输速度比扩展网络电缆快约30%,传输速度分别为4.5毫秒和6.5毫秒。微波网络的一个缺点是不稳定,容易被雨雪天气干扰,这时就只能切换回光纤电缆。交易员们的系统会实时监控设备自动调整。

2011年,微波通信首次连接纽约和芝加哥,其余线路在2012年前后铺设,在此期间仅有少量交易公司可以使用。通常盈利最可观的套利策略,比如股指期货与ETF之间这种关注最活跃期货品种的套利策略,会使用微波通讯。

02

数据与样本

4. NASDAQ ITCH的订单指令数据。

文章使用每15分钟报告的总降水气象站降水/气象站数量作为降雨变量,PRECIP,均值为0.002英寸,中位数为0.001,表明会受到较大降水影响。

以往研究表明,现代交易公司会使用期货价格作为信息来源。最活跃的期货是股指期货,对应股票市场中的ETF。如果可以通过期货捕捉到价格信息,那么从芝加哥到纽约的信息传输速度就会影响到ETF的流动性。

文章将DTAQ NBBO和Quote文件合并得到网站的国家最优报价系统(National Best Bid and Offer,以下简称NBBO)记录,并和Trade文件合并,去除开盘后五分钟和收盘前五分钟的数据。

03

实证结果

1. 降水与信息传输速度

该图报告了在 t = 0 时遵循期货信号的 ETF 交易和报价的逐毫秒时间线。文章将所有期货价格变化视为可能的信号,并观测ETF 反应的方向(例如,如果信号为正,则 ETF 购买和 ETF 报价增加)。

左图为低降水期(PRECIP 低于平均值),右图为强降水期(PRECIP 至少比平均值高一个标准差)。黑色(灰色)条代表交易(报价)。异常活动以交易或报价的数量按其无套利均值衡量。无套利平均值是独立期货信号后 1 到 n 毫秒的交易或报价的样本平均数,当降水量低时 n = 4,降水量高时 n = 6。光从芝加哥到纽约的距离大约需要 4 毫秒,微波信号大约需要 4.5 毫秒,而相同的信号通过光纤需要 6.5 毫秒。

可以发现,在样本期内,低降水时大约期货交易的5毫秒后ETF反应比较集中,而高降水期则集中在7毫秒。这两毫秒的差距恰好是微波通讯和光纤电缆之间速度的差距。可见,降水现象降低了ETF交易的反应速度。

考虑两类市场参与者,第一类可以使用微波通信,第二类不可以使用微波通信。二者都可能作为流动性的提供者,国家最优报价系统(National Best Bid and Offer,NBBO)是众多竞争者报价的集合。

从上图可以发现,在低降水期时,在第五到第六毫秒之间,交易和报价都出现了异常变化,成交数平均多增64.83%,报价增加39.91%。而高降水期时,在第七毫秒期间,报价增加29.32%,当交易行为减少。这与当微波网络受阻时,算法交易停止工作相一致。此时,常规的市价指令订单仍不受影响,很可能是由报价的修正带来的。由于报价在收到期货信号后重新定价,以过去价格提交的市价指令订单不会执行,导致交易活动暂时下降。

PRIMPit为ETF i 在15分钟间隔t中平均的价格影响,PRECIPt代表降雨量,VOL是交易量的自然对数,VOLAT为波动率的代理变量。在(2)和(3)中PRECIPt被替换成为PRECIP1和PRECIP2,结果表明降水量更大时,价格影响会降低。

逆向选择对于做市而言是种成本。如果雨量较大时,逆向选择成本降低,假设提供流动性的市场是竞争的,那么价差也会降低。

使用ITCH数据可以构造两个新的指标:匹配现有的DTAQ NBBO报价的或提升现有报价的非市价交易指令占比。如果在微波信号受阻时,流动性供给确实增强了,那么匹配或者提升现有报价的非市价指令占比应该增加。上表的结论支持了这一观点,但只有匹配的部分增加,提升的部分几乎不变。

04

结论

文章还发现,随着降雨的增加,ETF的波动在降低,与之前文章种记载的闪电交易会提升市场波动一致。降雨伴随着更大的价格影响和更低的交易成本,这说明速度差距会造成快速交易者和慢速交易者间交易收益的再分配。

更重要的是,这种速度差距也会影响社会效率。如果交易成本过高,很多交易者会退出交易。在降雨时,套利行为减少,会造成交易量下降;另一方面,交易成本的降低会让非套利行为交易量上升。研究发现,在降雨中,二者的净效应为负,交易量下降,说明套利行为主导。毕竟这样短时间的变化对于这些非套利者的影响可能更小。