Højfrekvent handel (HFT) forklaret på 5 minutter eller mindre

Globalt er børserne det største og mest likvide værdipapirmarked.

Mange virksomheder handler med deres aktier, herunder enkeltpersoner, hedgefonde og betydelige virksomheder. Det er normalt at forestille sig, at stedet er fyldt med højt klingende handlende, der byder på aktier.

Virkeligheden er dog den modsatte. Vi lever i en verden med kunstig intelligens, hvor det meste af vores arbejde er automatiseret af computere.

I denne artikel vil vi forstå højfrekvent handel, og hvorfor disse algoritmiske praksis vinder popularitet.

Hvad er højfrekvent handel?

High-Frequency Trading (HFT) er en proces, hvor computere er programmeret til at handle hundreder og tusinder af gange i sekundet for at få lidt overskud over tid.

På trods af at vi mener, at handlinger udføres af eksperthandlere, er disse automatiserede handelsmaskiner. Næsten 80 % af handelstransaktionerne finder sted mellem HFT-computere, der er smart programmeret til at opnå overskud konsekvent.

HFT er rentabelt for mange handelsvirksomheder, der omhyggeligt anvender teknologien ved at eksperimentere med deres algoritmer i forskellige markedsscenarier. Disse computere kommer i forskellige størrelser, men de kontroversielle kommer med komplekse højfrekvente handelsalgoritmer.

Generelt vinder handlende med højhastighedsudførelse over normale handlende. HFT’er udgør en vigtig legeplads for handel med ordrer med høj omsætning, der giver mange overskud bedre end et menneske kunne.

Lad os fortsætte vores udforskning af HFT’er og få en dybere forståelse af, hvad der sker bag kulisserne.

Bemærk: Oplysningerne skrevet i denne artikel er udelukkende til uddannelsesformål og skal ikke opfattes som finansiel rådgivning. Indholdet skal ikke forstås som en anbefaling, og vi anbefaler stærkt, at du rådfører dig med en finansiel rådgiver/konsulent, før du træffer nogen beslutninger.

Hvordan virker HFT?

Nu hvor du ved, hvad højfrekvent handel er, er det nemmere at forstå, hvordan disse algoritmer fungerer.

Hvis man går under navnet, betyder høj frekvens et højt antal handler, måske hundreder, tusinder eller millioner af aktier udført på brøkdele af sekunder.

For eksempel, hvis du er en erfaren intradag-handler, hvor mange handler ville du så lave på en time eller en hel dag? Selvom du er meget hurtig, vil du ikke være sikker på at tage mere end et par handler, ikke?

Modsat kan et HFT-system udføre hundredvis og tusindvis af handler i sekundet. Det er derfor, institutioner og hedgefonde bruger Algo-handelssystemer til at foretage handler, fordi det menneskeligt ikke er muligt at gøre det manuelt.

Dette åbner plads til et nyt emne, vi vil tjekke nu – strategierne!

Højfrekvente handelsstrategier

Højfrekvent handel handler om hastighed og strategier. Nogle velkendte HFT-strategier inkluderer indeksarbitragehandel, volatilitetshandel, nyhedsbaseret, global makrostrategi osv.

Indeksarbitragehandel

Arbitrage er en handelsstrategi, der forsøger at drage fordel af prisforskellene mellem to eller flere markedsindekser.

Baseret på prisforskellene kan arbitragehandel forekomme mellem det samme indeks, der handles på to børser, eller mellem markedsinstrumenter som ETF’er og optioner, der sporer indeksets bevægelser.

Global makrostrategi

Globale makrostrategier udføres af hedgefonde og investeringsinstitutter baseret på de overordnede økonomiske forhold rundt om i verden. Baseret på de globale finansielle scenarier opbygger disse institutioner lange og korte positioner i aktier, valutaer, råvarer, futuresmarkeder og obligationer.

Hedgefonde bygger globale makrostrategier ved at analysere og lave forudsigelser baseret på store politiske begivenheder.

Som et eksempel kan en hedgefond opbygge korte positioner på sin børs og investere pengene i lande med voksende økonomier, hvis den ser, at økonomierne i et land er på vej ind i recession.

Nyhedsbaseret strategi

Her er et eksempel på en nyhedsbaseret højfrekvent strategi, der fungerer godt på markeder med svag stemning.

HFT’er er designet på en sådan måde, at de bliver ved med at lede efter negative søgeord forbundet med aktier overalt på internettet.

For eksempel, hvis algoritmerne pludselig begynder at få søgeord som svindel, snyd og påstande under eller efter markedsåbningstiden, udløser det short selling-handler, hvilket udleder, at nogle dårlige nyheder kan komme ud.

På samme måde, når HFT’er finder positive økonomiske nøgleord som bankgodkendelse, stigning og stigning, initierer de lange positionsordrer for at fange markedsbevægelserne, før nyhederne er ude.

Nu vil vi kontrollere, hvordan disse strategier påvirker det samlede aktiemarked.

Hvordan HFT påvirker aktiemarkedet?

Algoritmisk handel er kendt som højfrekvent handel (HFT).

På millisekunder kan computere bestemme markedsmønstre og udføre automatiserede, programmerede instruktioner til at købe og sælge instrumenter. Da handler bliver udført hurtigere, og handelsvolumen er væsentligt højere, øger HFT konkurrencen på markedet. Med øget likviditet falder bid-ask-spændene, hvilket fører til mere effektive markeder.

På de finansielle markeder handler detailinvestorer, fordi de har tillid til institutionernes og børsbestyrelsernes integritet.

Begivenheder med algoritmisk handel skaber imidlertid usædvanlig markedsvolatilitet som Flash Crash. En mangel på tillid til markederne får nogle konservative investorer til at opgive dem.

Komponenter i højfrekvent handel

At udføre højfrekvente handler er den sidste del af hele strategien. En udfordrende del er at inkorporere den besluttede strategi i en integreret algoritme, der vil placere købs- og salgsordrer på dine vegne.

Her er nogle grundlæggende komponenter til opbygning af et effektivt Algo-handelssystem:

#1. Programmører

Du skal bruge højtuddannede programmører til at bygge handelssystemet. De skal have omfattende viden om aktiemarkeder, købs- og salgsordrer, og hvordan børser fungerer. En bedre strategi er at ansætte folk, der har arbejdet meget med at skabe handelssoftware.

#2. Programmeringssprog

C++ er det mest foretrukne programmeringssprog til at bygge et handelssystem. Da C og C++ er komplekse sprog, kan ingeniører skifte til et enklere sprog som Python for lettere at skrive kode og evaluere Algo-handelsstrukturer.

#3. Netværk

Tilvejebringelse af netværksforbindelse og tilladelser til at få adgang til handelskontoen for at afgive ordrer.

#4. Markedsdata

Adgang til aktiemarkedsfeeds for at analysere dataene og gribe muligheder for at placere højfrekvente ordrer.

#5. Backtesting

En måde at teste et system, før det lanceres på et rigtigt marked, når det først er bygget, samt den nødvendige infrastruktur.

#6. Historiske data

Afhængigt af algoritmens kompleksitet kan historiske data være tilgængelige til backtesting.

Fordele

• Forbedret likviditet: HFT forbedrer bud-spørg-spændene og forbedrer derved den samlede likviditet i markedet.
• Brug af ineffektivitet: Med HFT’er har du en høj chance for at få overskud på kun brøkdele af sekunder; det er ikke muligt med den manuelle proces.
• Arbitrage-handel: HFT’er bliver ved med at finde aktier, der handler på forskellige børser og udfører lange/korte positioner for at trække overskud fra sådanne scripts.
• Nyhedsbaserede handelsalgoritmer: HFT’er giver frihed til at tage handler baseret på nyheder og fange aggressive markedsbevægelser uden følelser. På den anden side er mennesker skeptiske og afholder sig fra at handle, når de er i tvivl.

Ligesom de professionelle, kommer HFT’er med mange ulemper, og her er et par af dem.

Ulemper

• Høje infrastrukturomkostninger: Da HFT’er bruger avancerede algoritmer, er IT-infrastrukturomkostningerne også høje. Det betyder, at kun gigantiske finansielle institutioner som investeringsbanker, institutionelle investorer og hedgefonde har råd til disse teknologier, ikke detailinvestorerne.
• Vildledende strategier: HFT’er oversvømmer markedet med falske ordrer uden nogen intention om rent faktisk at udføre de afgivne ordrer. Så snart prisen når et vist niveau, bliver disse ordrer annulleret, hvilket resulterer i nedbrud, falske breakouts eller nedbrud osv.
• Zero Sum Game: Hvis kun store institutioner kan praktisere HFT’er, hvem skal de så tjene penge på? Svaret er små og detailinvestorer. Det betyder, at gigantiske institutioner normalt tager penge op af vores lommer.

Nu vil vi udforske nogle af de bedste ressourcer til at lære højfrekvent handel.

Læringsressourcer

En fælles bekymring, du kan komme med, er – Hvordan forstår man højfrekvent handel? eller Hvordan lærer man mere om HFT’er?

Nå, en simpel tilgang er at bygge et solidt fundament for emnet. Efter at have dækket og forstået det grundlæggende, er det lettere at undgå jargoned numerisk diskussion.

De væsentlige bøger, vi fandt til højfrekvent handel, er:

Udvikling af højfrekvente handelssystemer

Hvis du er en softwareudvikler med gode programmeringsevner, er bogen Developing High-Frequency Trading Systems et ideelt valg. Det hjælper dig med at skabe og optimere højfrekvente handelssystemer ved hjælp af Java, C++ og Python.

Bogen tager dig støt fra en HFT-introduktion til at skabe dit handelssystem ved hjælp af traditionelle HFT-programmeringssprog som C++ og Java. Dernæst vil du lære, hvordan du bruger Python til at opnå en højere præstationsnøjagtighed med tillid.

Samlet set er det en bog for softwareingeniører, der ønsker at lære den tekniske side af HFT’er og ønsker at skabe systemer med ultralav latency.

Algoritmisk og højfrekvent handel (matematik, finans og risiko)

Bogen Algoritmisk og højfrekvent handel er skrevet til matematikbrugere på avanceret niveau, der forstår calculus og dynamiske programmeringsproblemer.

Du får masser af eksempler i hvert kapitel, og de fleste kapitler afsluttes med at vise en realistisk anvendelse af handelsdata. Da det er en avanceret afledningsbog, skal du have en vis matematisk modenhed for at forstå eksemplerne.

Alt om højfrekvent handel

Alt om højfrekvent handel taler om at implementere computeralgoritmer til at forstå markedsaktiviteter, udføre handler og generere overskud i løbet af få sekunder.

Bogen hjælper dig med at forstå, hvilke markeder der er egnede til HFT, algoritmiske strategier, højfrekvente handlende bruger, risici og kommende teknologiske fremskridt inden for højfrekvent handel.

Højfrekvent handel: En praktisk guide til algoritmiske strategier og handelssystemer

Med en gennemsnitlig vurdering på 3,2 stjerner ud af 5 er High-Frequency Trading af Irene Aldridge den første udgave, der lærer højfrekvent algoritmisk handel.

Denne bog dækker de væsentlige aspekter af HFT’er og deres betydning fra et forretningsmæssigt synspunkt, der danner grundlaget for udvikling af handelssystemer. Du får også en kort idé om analyseprocesserne efter handel, såsom vigtige præstationsmålinger og handelsevalueringer.

Højfrekvent handel af Irene Aldridge – 2. udgave

High-Frequency Trading bog af Irene Aldridge er en revideret udgave af bogen nævnt ovenfor. Det hjælper dig med at skabe et solidt grundlag for at lære HFT i den første udgave.

Den anden udgave beskriver den seneste teknologiske udvikling, der gør det muligt for HFT’er at udvikle bedre effektivitet i håndteringen af ​​risikostyringsstrategier og sikre information på usikre markeder.

Det inkluderer også forskellige højfrekvente handelsstrategier og værktøjer til at opbygge et effektivt HFT-system.

Højfrekvent handel og sandsynlighedsteori (East China Normal University Scientific Reports)

Bogen om højfrekvent handel og sandsynlighedsteori handler om at behandle HFT og teknisk diagramanalyse som videnskab. Det er en god læsning for investorer, der ønsker at verificere deres tekniske analyseeffektivitet ved hjælp af teorien om stationære stokastiske processer.

Forfatterne af denne bog afslører også, hvordan man opbygger IT-infrastruktur til at skabe højfrekvente handelsalgoritmer og opnå arbitrage fra de finansielle markeder.

Afsluttende ord

Højfrekvent handel vinder mere og mere popularitet, og flere handelsgiganter udvikler avanceret software til at hjælpe sig selv. Selvom det er en fascinerende proces, indebærer den et vist niveau af risiko.

Nu, hvis du hører om højfrekvent handel næste gang, vil du vide, hvad det er, og hvordan forskellige markedsdeltagere bruger HFT til deres fordele.

Dernæst kan du tjekke de bedste aktiemarkeds-API’er.