Monday, 5 March 2018

Sistemas de negociação de alta freqüência


Mais um passo.


Complete a verificação de segurança para acessar a velocidade da luz.


Por que eu tenho que completar um CAPTCHA?


Concluir o CAPTCHA prova que você é humano e dá acesso temporário à propriedade da web.


O que posso fazer para evitar isso no futuro?


Se você estiver em uma conexão pessoal, como em casa, você pode executar uma verificação antivírus em seu dispositivo para se certificar de que não está infectado com malware.


Se você estiver em um escritório ou rede compartilhada, você pode pedir ao administrador da rede para executar uma varredura na rede procurando dispositivos mal configurados ou infectados.


Cloudflare Ray ID: 3e262fff65748255 & bull; Seu IP: 78.109.24.111 & bull; Performance & amp; segurança por Cloudflare.


O que é o comércio de alta frequência?


A negociação de alta freqüência é uma plataforma de negociação automatizada usada por grandes bancos de investimento, hedge funds e investidores institucionais, que utiliza computadores poderosos para realizar um grande número de pedidos a velocidades extremamente altas. Essas plataformas de negociação de alta freqüência permitem que os comerciantes executem milhões de pedidos e digitalizem vários mercados e trocas em questão de segundos, dando assim às instituições que usam as plataformas uma grande vantagem no mercado aberto.


Os sistemas usam algoritmos complexos para analisar os mercados e são capazes de detectar tendências emergentes em uma fração de segundo. Ao ser capazes de reconhecer mudanças no mercado, os sistemas de negociação enviam centenas de cestas de ações para o mercado em spreads de oferta e solicitação que são vantajosos para os comerciantes. Ao antecipar e superar as tendências para o mercado, as instituições que implementam a negociação de alta freqüência podem obter retornos favoráveis ​​sobre os negócios que eles fazem essencialmente pelo spread de oferta e oferta, resultando em lucros significativos.


O comércio de alta frequência tornou-se um lugar comum nos mercados na sequência da introdução de incentivos oferecidos pelas bolsas para que as instituições adicionem liquidez aos mercados. Ao oferecer pequenos incentivos a esses fabricantes de mercado, as bolsas obtêm liquidez adicional e as instituições que fornecem liquidez também vêem maiores lucros em cada comércio que eles fazem, além de seus spreads favoráveis. Embora os spreads e os incentivos representem uma fração de 1 centavo por transação, multiplicar isso por um grande número de negócios por dia equivale a lucros consideráveis ​​para os comerciantes de alta freqüência.


Muitos vêem o comércio de alta freqüência como antiético e uma vantagem injusta para as grandes empresas contra instituições menores e investidores. (Para tentar sua mão no comércio on-line, leia Stimular suas habilidades com negociação simulada e confira o Investopedia Stock Simulator para negociar ações livres de risco!


College Kids são agora alta freqüência de troca de dormitórios.


O estudante universitário Spencer Singleton está entre uma crescente banda de amadores voltando-se para a negociação automatizada de ações automatizadas por computador - até agora a reserva de hedge funds e mega corretores - e diz que está batendo o mercado.


Singleton, com sede em Texas, venceu um concurso em julho passado por um site de investimento algorítmico para escrever programas de negociação. O site, Quantopian, deu-lhe US $ 100.000 para colocar seu modelo em ação por seis meses e disse-lhe para manter lucros.


O jogador de 21 anos diz que seu portfólio cresceu cerca de 1,5% neste ano, contra uma queda de 8% no índice de ações S & amp; P 500. Da mesma forma, ele fez cerca de 2,5% desde meados de setembro, enquanto o índice dos EUA perdeu mais de 7% no período.


Outros amadores tentaram o mesmo jogo de seus quartos da frente ou galpões de jardim e acabaram ficando queimados, concluindo que isso é uma caçada ao "ouro & # 8217; s # 8221; melhor para os grandes jogadores, a menos que você seja um ex-profissional ou um garoto do computador.


Singleton não é - ele é um estudante de terceiro ano de gerenciamento da cadeia de suprimentos -, mas diz que a competição deu sua grande chance. Como estudante universitário, não teria conseguido US $ 100.000 em um milhão de anos para negociar, e # 8221; ele disse à Reuters. & # 8220; Teria facilmente levado 10 anos para eu desenvolver uma plataforma de algo complicada como a oferecida por Quantopian. & # 8221;


As plataformas de negociação on-line orientadas por programas, como a Quantpian e a QuantConnect e a base britânica Cloud9trader, com sede nos Estados Unidos, que têm clientes em todo o mundo, não existiram no auge da crise financeira de 2008.


No entanto, Singleton disse que testou seu modelo contra dados históricos do ano de crise, obtendo um retorno de 16% contra uma queda de 38% no índice S & amp; P.


Um grande número de amadores agora está tentando atingi-lo rico nos mercados globais, com o mercado global de comércio no varejo no valor de US $ 3 trilhões nos Estados Unidos.


Mas enquanto a negociação automatizada representa cerca de 75 por cento de todo o volume de mercado financeiro, apenas uma pequena fração de comerciantes independentes ou amadores os usam devido à tecnologia complexa, necessidade de dados históricos maciços e altos custos.


No entanto, as empresas que fornecem plataformas para o aluguel de casas & # 8220; algues & # 8221; Dizem que a popularidade está crescendo entre todos, desde executivos de publicidade e engenheiros de telecomunicações para empreiteiros de defesa.


O fundador e executivo-chefe da Aspian, John Fawcett, disse que a sua adesão aumentou para 60 000 desde 35 mil menos do que um ano atrás, enquanto o fundador e CEO da QuantConnect, Jared Broad, viu um salto em sua participação em 17 mil em comparação com 6.000 no ano anterior .


Broad disse que as estratégias automatizadas tendem a fazer bem quando os mercados são voláteis ou diminuindo acentuadamente, acrescentando que os volumes de negociação em uma de suas corretoras cresceram 300% em apenas três semanas em 2018.


O seu rápido crescimento aumenta o risco de manipulação de mercado ou fraude, mas a Aspian disse que criou muitas salvaguardas, incluindo limites no número de negócios que os clientes podem fazer.


Navinder Singh Sarao, com sede em Londres, foi preso no ano passado, com as autoridades dos EUA ligando seus negócios de computador automáticos para o flash crash do & # 8220; # 8221; em 2018, que secou brevemente US $ 1 trilhão dos mercados de ações dos EUA.


Sarao, que trocou de seus pais & # 8217; perto do aeroporto de Heathrow, em um subúrbio de Londres, está lutando contra os EUA tentando extraditá-lo. Um tribunal britânico deve ouvir o caso em 4 de fevereiro.


Essencialmente, as plataformas de negociação on-line baseadas em regras fornecem ferramentas e tutoriais para as pessoas escreverem algoritmos em navegadores da Web e testar seus modelos com anos de dados históricos. Eles também ajudam as pessoas a abrir contas com corretores aprovados.


É difícil verificar de forma independente as reivindicações de comerciantes de varejo que dizem ter feito muito dinheiro este ano, quando as preocupações com uma economia chinesa em desaceleração e o preço do petróleo em queda acabaram com US $ 8 trilhões dos mercados de ações mundiais apenas em janeiro.


Algumas pessoas como Jason Roberts perderam e saíram. Ele passou cerca de seis anos, de aproximadamente 1999 a 2004 e novamente em 2008, construindo software de negociação automatizado antes de sair para ajudar projetos de inicialização na web e celular.


Roberts disse que cada vez que ele se juntou com comerciantes em um empreendimento comercial automatizado, suas estratégias e idéias perderam a marca, mesmo que anteriormente tenham sido bem-sucedidas como profissionais do mercado.


Como as corretoras, esses sites de negociação ganham dinheiro quando as pessoas usam suas plataformas, por isso está interessado em convencê-lo de que você pode vencer o mercado, e # 8221; disse Roberts, que agora é consultor do serviço de viagem Uber.


Não estou totalmente convencido de que é possível vencer o mercado de forma consistente, quer você seja negociado manualmente, guiado por experiência e intuição ou algorítmica, o que equivale a seguir um conjunto codificado de regras & # 8230; É fácil perder dinheiro com negociação algorítmica, assim como com qualquer investimento. & # 8221;


Julien Turc, chefe da estratégia quantitativa de ativos cruzados da Societe Generale, disse que a construção de uma estratégia de negociação sistemática é muito difícil. É fácil encontrar estratégias que teriam feito bem no passado, mas mais difícil ganhar dinheiro com elas no futuro.


& # 8220; No entanto, o comércio de algoritmos está ficando mais popular agora, pois você obteve melhores tecnologias, os reguladores empurram para negociações transparentes e eletrônicas e cada vez mais se torna difícil ganhar dinheiro usando ferramentas de negociação tradicionais. # 8221;


Singleton e Michael Van Kleeck, outro vencedor do concurso mensal de escrita de código da Quespian & # 8217; em junho passado, estão entre milhares de entusiastas que, desconsiderados pelas críticas, acreditam que têm uma vantagem sobre os métodos comerciais tradicionais.


& # 8220; Os seres humanos são consistentemente menos performantes porque têm interferência emocional. O comércio de Algo formaliza a sua estratégia por conta própria e define limites claros na sua exposição ao risco, & # 8221; disse Jon Kafton, fundador da Cloud9Trader, um site de negociação online automatizado sendo julgado.


Para Kleeck, os sites de algo e as plataformas de negociação atraem aqueles que, como ele, têm um apetite voraz por ler qualquer coisa relacionada a ganhar dinheiro nos mercados financeiros.


Não é uma ciência do foguete, embora possa haver alguns cientistas de foguete no fórum. Isso é parte da disseminação geral da tecnologia em vidas cotidianas. & # 8221; (Reportagem de Atul Prakash, edição de Sudip Kar-Gupta e David Stamp)


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Cotações atrasadas pelo menos 15 minutos. Dados de mercado fornecidos pela Interactive Data. ETF e fundos mútuos fornecidos pela Morningstar, Inc. Termos e condições da Dow Jones: djindexes / mdsidx / html / tandc / indexestandcs. html.


Os dados do índice S & P são propriedade da Chicago Mercantile Exchange Inc. e seus licenciadores. Todos os direitos reservados. Termos e Condições. Desenvolvido e implementado por soluções interativas de gerenciamento de dados.


Fundamentos do comércio algorítmico: conceitos e exemplos.


Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo.


O comércio algorítmico (negociação automatizada, negociação em caixa preta ou simplesmente algo-trading) é o processo de uso de computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para colocar um comércio para gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossíveis para um comerciante humano. Os conjuntos definidos de regras são baseados em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Além das oportunidades de lucro para o comerciante, o algo-trading torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática descartando impactos emocionais humanos nas atividades comerciais. (Para mais, consulte Picking the Right Algorithmic Trading Software.)


Suponha que um comerciante siga esses critérios de comércio simples:


Compre 50 ações de uma ação quando sua média móvel de 50 dias excede a média móvel de 200 dias. Vende ações da ação quando sua média móvel de 50 dias está abaixo da média móvel de 200 dias.


Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que monitorará automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e colocará as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante não precisa mais manter um relógio para preços e gráficos ao vivo, ou colocar as ordens manualmente. O sistema de negociação algorítmica automaticamente faz isso para ele, identificando corretamente a oportunidade comercial. (Para mais informações sobre as médias móveis, consulte Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.)


[Se você quiser saber mais sobre as estratégias comprovadas e pontuais que podem eventualmente ser trabalhadas em um sistema de comércio alorítico, confira o Curso de Torneio de Dia de Torneio da Invastopedia Academy. ]


Benefícios da negociação algorítmica.


A Algo-trading oferece os seguintes benefícios:


Negociações executadas com os melhores preços Posicionamento instantâneo e preciso da ordem comercial (com altas chances de execução nos níveis desejados) Negociações cronometradas corretamente e instantaneamente, para evitar mudanças de preços significativas Custos de transação reduzidos (veja o exemplo de falta de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em múltiplos condições de mercado Reduziu o risco de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base nos dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida a possibilidade de erros por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos.


A maior parte do dia-a-dia é a negociação de alta freqüência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em múltiplos mercados e múltiplos parâmetros de decisão, com base em instruções pré-programadas. (Para obter mais informações sobre o comércio de alta freqüência, consulte Estratégias e Segredos de Empresas de Negociação de Alta Freqüência (HFT).)


O Algo-trading é usado em muitas formas de atividades de comércio e investimento, incluindo:


Investidores de médio a longo prazo ou empresas de compra (fundos de pensão, fundos de investimento, companhias de seguros) que adquirem ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e de grande porte. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitragentes) se beneficiam da execução comercial automatizada; Além disso, ajudas de algo-trading na criação de liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Os comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, comerciantes de pares, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras comerciais e permitir que o programa seja comercializado automaticamente.


O comércio algorítmico proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que os métodos baseados na intuição ou instinto do comerciante humano.


Estratégias de negociação algorítmica.


Qualquer estratégia de negociação algorítmica exige uma oportunidade identificada que seja rentável em termos de melhoria de ganhos ou redução de custos. As seguintes são estratégias de negociação comuns usadas em algo-trading:


As estratégias de negociação algorítmicas mais comuns seguem as tendências em médias móveis, fuga de canais, movimentos no nível de preços e indicadores técnicos relacionados. Estas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar através de negociação algorítmica porque essas estratégias não envolvem fazer previsões ou previsões de preços. Os negócios são iniciados com base na ocorrência de tendências desejáveis, que são fáceis e direitas de implementar através de algoritmos sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo acima mencionado de média móvel de 50 e 200 dias é uma tendência popular seguindo a estratégia. (Para mais informações sobre as estratégias de negociação de tendências, consulte: Estratégias simples para capitalizar as tendências.)


Comprar um estoque cotado duplo a um preço mais baixo em um mercado e simultaneamente vendê-lo a um preço mais alto em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro ou arbitragem sem risco. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos de futuros, pois os diferenciais de preços existem de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar esses diferenciais de preços e colocar as ordens permite oportunidades lucrativas de forma eficiente.


Os fundos do índice definiram períodos de reequilíbrio para que suas participações fossem compatíveis com seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades rentáveis ​​para comerciantes algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos base, dependendo do número de ações no fundo do índice, apenas antes do reequilíbrio do fundo do índice. Essas negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços.


Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação neutra do delta, que permitem a negociação de combinações de opções e sua segurança subjacente, onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos, de modo que o portfólio delta seja mantido em zero.


A estratégia de reversão média baseia-se na ideia de que os preços altos e baixos de um bem são um fenômeno temporário que retorna periodicamente ao seu valor médio. Identificar e definir uma faixa de preço e implementar algoritmos com base em isso permite que os negócios sejam colocados automaticamente quando o preço do recurso entra e sai do seu alcance definido.


A estratégia de preços médios ponderados por volume quebra uma grande ordem e libera pedaços menores determinados dinamicamente da ordem para o mercado usando perfis de volume histórico específicos de estoque. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio ponderado do volume (VWAP), beneficiando assim o preço médio.


A estratégia de preço médio ponderado no tempo quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre o início e o fim do tempo. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre os horários de início e término, minimizando assim o impacto no mercado.


Até que a ordem comercial seja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com o índice de participação definido e de acordo com o volume negociado nos mercados. A "estratégia de etapas" relacionada envia ordens a uma porcentagem definida pelo usuário de volumes de mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge os níveis definidos pelo usuário.


A estratégia de falta de implementação visa minimizar o custo de execução de uma ordem através da negociação do mercado em tempo real, economizando assim o custo da ordem e beneficiando do custo de oportunidade da execução atrasada. A estratégia aumentará a taxa de participação direcionada quando o preço das ações se mover de forma favorável e diminuí-lo quando o preço das ações se mover de forma adversa.


Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar "acontecimentos" do outro lado. Esses "algoritmos de sniffing", usados, por exemplo, por um market maker market market têm a inteligência interna para identificar a existência de qualquer algoritmo no lado da compra de uma grande ordem. Essa detecção através de algoritmos ajudará o fabricante de mercado a identificar grandes oportunidades de ordem e permitir que ele se beneficie ao preencher os pedidos a um preço mais alto. Isso às vezes é identificado como front-running de alta tecnologia. (Para obter mais informações sobre negociação de alta freqüência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs.)


Requisitos técnicos para negociação algorítmica.


Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, batida com backtesting. O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta de negociação para fazer pedidos. São necessários os seguintes:


Conhecimento de programação de computador para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricado Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocar os pedidos Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de colocar pedidos A capacidade e infra-estrutura para voltar a testar o sistema uma vez construído, antes de entrar em operação em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo.


Aqui está um exemplo abrangente: o Royal Dutch Shell (RDS) está listado na Amsterdam Stock Exchange (AEX) e London Stock Exchange (LSE). Vamos construir um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes:


AEX negocia em Euros, enquanto a LSE negocia em libras esterlinas. Devido à diferença horária de uma hora, a AEX abre uma hora antes da LSE, seguido de ambas as trocas comerciais simultaneamente durante as próximas horas e depois de negociar apenas na LSE durante a última hora à medida que o AEX fecha .


Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem nas ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes?


Um programa de computador que pode ler os preços atuais do mercado Os feeds de preços de LSE e AEX A taxa de câmbio para a taxa de câmbio GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que podem rotear a ordem para a troca correta do recurso Back-testing em feeds históricos de preços.


O programa de computador deve executar o seguinte:


Leia o preço de entrada do estoque RDS de ambas as bolsas Usando as taxas de câmbio disponíveis, converta o preço de uma moeda para outra. Se houver uma discrepância de preço suficientemente grande (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade rentável, então coloque a compra ordem em troca de preços mais baixos e ordem de venda em troca de preços mais elevados Se as ordens forem executadas conforme desejado, o lucro de arbitragem seguirá.


Simples e fácil! No entanto, a prática de negociação algorítmica não é simples de manter e executar. Lembre-se, se você pode colocar um comércio gerado por algo, os outros participantes do mercado podem também. Conseqüentemente, os preços flutuam em milissegundos e até mesmo em microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se o seu comércio de compras for executado, mas o comércio de vendas não acontece à medida que os preços de venda mudam quando o seu pedido atinge o mercado? Você vai acabar sentado com uma posição aberta, tornando sua estratégia de arbitragem inútil.


Existem riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha do sistema, erros de conectividade de rede, atrasos de tempo entre ordens comerciais e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. O algoritmo mais complexo é o backtesting mais rigoroso antes de ser posto em ação.


The Bottom Line.


A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É excitante ir pela automação auxiliada por computadores com a noção de ganhar dinheiro sem esforço. Mas é preciso certificar-se de que o sistema está completamente testado e os limites exigidos são definidos. Os comerciantes analíticos devem considerar a aprendizagem de sistemas de programação e construção por conta própria, ter confiança em implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso eo teste completo de algo-trading podem criar oportunidades rentáveis. (Para mais informações, consulte Como codificar seu próprio robô Algo Trading.)


Estratégias e Segredos das Empresas de Negociação de Alta Freqüência (HFT).


O sigilo, a Estratégia e a Velocidade são os termos que melhor definem as empresas de alta freqüência (HFT) e, de fato, a indústria financeira em geral, tal como existe hoje.


As empresas HFT são seguras sobre suas formas de operar e chaves para o sucesso. As pessoas importantes associadas à HFT evitam as luzes das pistas e preferem ser menos conhecidas, embora isso esteja mudando agora.


As empresas do negócio HFT operam através de múltiplas estratégias para negociar e ganhar dinheiro. As estratégias incluem diferentes formas de arbitragem - arbitragem de índice, arbitragem de volatilidade, arbitragem estatística e arbitragem de fusão, juntamente com macro global, equidade longa / curta, mercado de mercado passivo, e assim por diante.


A HFT confia na velocidade ultra rápida do software de computador, acesso a dados (NASDAQ TotalView-ITCH, NYSE OpenBook, etc.) a recursos importantes e conectividade com latência mínima (atraso).


Vamos explorar mais sobre os tipos de empresas HFT, suas estratégias para ganhar dinheiro, grandes players e muito mais.


As empresas HFT geralmente usam dinheiro privado, tecnologia privada e uma série de estratégias privadas para gerar lucros. As empresas comerciais de alta freqüência podem ser divididas em três tipos.


A forma mais comum e maior da empresa HFT é a empresa proprietária independente. A negociação exclusiva (ou "prop trading") é executada com o próprio dinheiro da empresa e não com os clientes. Por outro lado, os lucros são para a empresa e não para clientes externos. Algumas empresas da HTF são parte subsidiária de uma empresa de corretores. Muitas das empresas regulares de corretoras têm uma seção secundária conhecida como mesas de negociação proprietárias, onde o HFT está pronto. Esta seção está separada do negócio que a empresa faz para seus clientes externos regulares. Por último, as empresas HFT também operam como hedge funds. Seu foco principal é lucrar com as ineficiências nos preços entre títulos e outras categorias de ativos usando arbitragem.


Antes da regra de Volcker, muitos bancos de investimento tinham segmentos dedicados à HFT. Post-Volcker, nenhum banco comercial pode possuir mesas de negociação proprietárias ou quaisquer investimentos de hedge funds desse tipo. Embora todos os principais bancos tenham encerrado suas lojas de HFT, alguns desses bancos ainda estão enfrentando alegações sobre possíveis malversações relacionadas ao HFTs realizadas no passado.


Existem muitas estratégias empregadas pelos comerciantes de propriedade para ganhar dinheiro com suas empresas; alguns são bastante comuns, alguns são mais controversos.


Essas empresas negociam de ambos os lados, ou seja, eles fazem pedidos para comprar e vender usando pedidos de limite que estão acima do mercado atual (no caso de venda) e ligeiramente abaixo do preço de mercado atual (no caso de compra). A diferença entre os dois é o lucro que eles bolsam. Assim, essas empresas se dedicam à "criação de mercado" apenas para obter lucros com a diferença entre o spread de oferta e solicitação. Essas transações são realizadas por computadores de alta velocidade usando algoritmos. Outra fonte de renda para as empresas HFT é que eles são pagos por fornecer liquidez pelas Redes de Comunicações Eletrônicas (ECNs) e algumas trocas. As empresas HFT desempenham o papel de criadores de mercado, criando spreads de oferta e solicitação, produzindo principalmente preços baixos, estoques de alto volume (favoritos típicos para HFT) muitas vezes em um único dia. Essas empresas cercam o risco ao esquentar o comércio e criar um novo. (Veja: Seleção de Principais estoques de comerciantes de alta freqüência (HFTs)) Outra maneira dessas empresas ganhar dinheiro é procurando discrepâncias de preços entre títulos em diferentes bolsas ou aulas de ativos. Esta estratégia é chamada de arbitragem estatística, em que um comerciante proprietário está atento às inconsistências temporárias nos preços em diferentes trocas. Com a ajuda de transações ultra rápidas, eles capitalizam essas pequenas flutuações que muitos nem sequer percebem. As empresas HFT também ganham dinheiro ao se entregarem a uma ignição momentânea. A empresa pode ter como objetivo causar um pico no preço de um estoque, usando uma série de negócios com o motivo de atrair outros comerciantes de algoritmos para negociar esse estoque. O instigador de todo o processo sabe que após o movimento de preços rápidos "artificialmente criado", o preço reverte para o normal e, portanto, o comerciante ganha tomando uma posição no início e, eventualmente, trocando antes de sair. (Leitura relacionada: como o investidor varejista beneficia da negociação de alta freqüência)


O mundo da HFT tem jogadores que vão desde pequenas empresas até empresas de médio porte e grandes jogadores. Alguns nomes da indústria (sem pedido específico) são o Automated Trading Desk (ATD), a Chopper Trading, a DRW Holdings LLC, a Tradebot Systems Inc., a KCG Holdings Inc. (fusão da GETCO e Knight Capital), Susquehanna International Group LLP ( SIG), Virtu Financial, Allston Trading LLC, Geneva Trading, Hudson River Trading (HRT), Jump Trading, Five Rings Capital LLC, Jane Street, etc.


As empresas envolvidas em HFT enfrentam frequentemente riscos relacionados à anomalia de software, condições dinâmicas do mercado, bem como regulamentos e conformidade. Uma das instâncias flagrantes foi um fiasco ocorrido em 1 de agosto de 2018, que trouxe o Knight Capital Group perto da falência - perdeu US $ 400 milhões em menos de uma hora após os mercados terem aberto esse dia. A "falha comercial", causada por um mau funcionamento do algoritmo, levou a comércio errático e ordens ruins em 150 estoques diferentes. A empresa foi finalmente resgatada. Essas empresas devem trabalhar no gerenciamento de riscos, uma vez que é esperado que assegurem muita conformidade regulatória, além de enfrentar os desafios operacionais e tecnológicos.

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