Az automatizált kereskedés bemutatása

Aki egy kis időt is rászán, az bőven talál automatikus kereskedési rendszerben működő programot. Több száz algoritmikus kereskedési megoldás érhető el és még több hedge fundok és prop trading deskek által használt főleg saját fejlesztésű rendszer működhet. Lássuk melyek a legfontosabb algoritmus kereskedési rendszerek:

1. Az algoritmikusok csoportosítása azok célja szerint

● a legjobb végrehajtás, azaz a művelet végrehajtása a lehető legkisebb áreltolódás és információszivárgás mellett,
● alfakereső, azaz valamilyen stratégiával profitot termelő rendszerek,
● eszköz-keresztkereskedés (cross-asset trading), eszközök párhuzamos kezelése portfóliómenedzsment vagy spreadstratégiák alkalmazása

Természetesen ezek a célok egyszerre is megjelenhetnek egy algoritmikus kereskedési rendszerben.

2. Az algoritmusok főbb típusai működési elv szerint

2.1. Idővel súlyozott átlagár (Time Weighted Average Price – TWAP) A legegyszerűbb algoritmus. Lényege, hogy az algoritmus a feldolgozandó ügyletet részekre bontja, és adott időközönként részletekben hajtja végre. Például úgy vesz meg 100 000 db részvényt, hogy minden órában megvesz 10 000 darabot 10 órán keresztül. A gond abból lehet, hogy a feladat végrehajtása során az algoritmus nem veszi figyelembe a piaci körülmények változását, és mindenképpen végre hajtja az ügyletet a megadott határidő lejárta előtt. Egy TWAP működése természetesen meglehetősen feltűnő a piaci szereplők számára, akik még azt is könnyen kitalálhatják, hogy mekkora lehet a teljes volumen, amit a programnak végre kell hajtania. Ezért később fejlettebb variációk alakultak ki.
● A volumen-részletei véletlenszerűen alakulnak, a végrehajtási időpontok is.
● Progresszív vagy degresszív végrehajtású rendszer. Például abból indulunk ki, hogy a napi kereskedés elején nagyobb a forgalom, így az algoritmus a reggeli órákban nagyobb, később kisebb részleteket hajt végre a feladatból.
● Limitáras rendszer. A limitnél rosszabb áron az algoritmus nem köthet üzletet, akkor sem, ha ezáltal nem hajtja végre a kitűzött feladatot. Ez a feltétel részben megvédi az algoritmus üzemeltetőjét az ár manipulálásától, vagy a váratlan piaci helyzetek okozta veszteségektől.

2.2. Volumennel súlyozott átlagár (Volume Weighted Average Price – VWAP)
Működése sokban hasonlít a TWAP-ra, de itt nem az idő, hanem az adott piaci eszköz historikus forgalma súlyozza az algoritmus által egy részletben végrehajtott mennyiséget. Az előbbi példánál maradva, az algoritmus 100 000 db részvény vásárlását úgy oldja meg, hogy minden félórában megnézi, historikusan mekkora volt a volumen a piacon ebben az időszakban, és a teljes napi forgalom/időszaki forgalom arányában vásárol újabb részvényeket. A probléma az, hogy a historikus forgalommal a tényleges piaci forgalom teljesen szembe is mehet, komoly veszteségeket vagy alternatív költségeket okozva. Ez ellen lehet néhány utasítással védekezni (pl. limitár, vagy a várttól jelentősen eltérő forgalom tolerálása helyett a végrehajtás automatikus felfüggesztése).

2.3. Volumenarányos végrehajtás (Percent of Volume – POV)

Ez az algoritmus dinamikusan az eszköz piaci forgalmát követi, és annak arányában osztja szét részekre a végrehajtandó műveletet. Például, ha egy részvény napi forgalma 1 millió darab, egy 20%-ra beállított algoritmus a nap végére 200 000 részvényt fog vásárolni anélkül, hogy mérlegelné az adott pillanatban fennálló árakat. Az algoritmus addig követi a piaci forgalmat, amíg vásárlásai el nem érik a kívánt mennyiséget, vagy le nem jár a kijelölt határidő (ez esetben a maradékot egy részletben vásárolja meg.

Azonban. ha egy ilyen rendszer hirtelen illikviddé válik, a POV-algoritmusok együtt erős nyomás alá helyezhetik az árat, mint egy aukció kétségbeesett résztvevői, akik mindenáron meg akarják venni az adott tárgyat. A folyamat ráadásul öngerjesztő is lehet, hiszen elképzelhető, hogy egy piacon hirtelen megugrik a forgalom, de csak egyetlen nagyobb üzlet miatt, ami után vissza is esik. Ez ellen szintén limitutasításokkal (megengedett maximális kötésnagyság, árfolyam) próbálnak védekezni, kevés sikerrel. Fejlett algoritmikus rendszerekben a POV kombinálódhat historikus forgalmi adatok (VWAP) és más, korreláló eszközosztályok vizsgálatával is (például a forgalom növekedését A eszközben csak akkor tekintjük valósnak, ha megugrott B eszközben is).

2.4. Minimális piaci hatás (Minimal Impact)
Az algoritmus elsődleges célja a lehető legkisebb piaci hatás elérése (mind árban, mind információban). Ezt úgy éri el, hogy egyrészt folyamatosan ellenőrzi: az ATS-ekben (a dark poolokban) van-e érdeklődés az adott eszköz iránt, és amíg ez a kereslet nem megfelelő, az algoritmus a hagyományos piacokon csökkenti a végrehajtandó mennyiséget.

2.5. Végrehajtási eltérés (Implementation Shortfall – IS)
A végrehajtási eltérés a befektető döntésekor fennálló és a végrehajtáskor valóban elért átlagár különbsége. Az IS-algoritmus feladata tehát a költségcsökkentés, a végrehajtási eltérés lehető legkisebbre csökkentése. Az IS-algoritmusok valójában komplex modellek, ahol az adott eszköz teljes profilja ki van dolgozva, és a modell outputjai alapján történik a végrehajtás. Gyakran a felhasználó az algoritmus agresszivitását is beállíthatja, vagyis azt, hogy az algoritmus passzívan vagy aktívan reagáljon-e a várttól eltérő piaci paraméterekre. (Például egy agresszív algoritmus a vártnál jobb árfolyam és likviditás mellett azonnal felgyorsítja az ügylet végrehajtását, ahogyan egy emberi kereskedő is tenné.)

2.6. Árérzékeny algoritmus (Price Inline – PI)
A rendszer hasonlóan működik, mint a TWAP és a VWAP, de itt nem a forgalom befolyásolja az ügylet rész-kötéseinek nagyságát, hanem az éppen aktuális piaci árfolyamnak a benchmarktól való eltérése (utóbbit természetesen a felhasználó állítja be indítás előtt). A PI-algoritmus is lehet agresszív vagy passzív.

2.7. Likviditásalapú rendszerek (Liquidity-driven)
Míg korábban meglehetősen egyértelmű volt, hogy van-e, és milyen mély a likviditás egy adott eszköznél, ma a fragmentált piacszerkezet miatt ennél sokkal bonyolultabb a helyzet. Gondoljunk csak az amerikai részvénypiacra, amelynek jelenleg több tucat eltérő jellegű (tőzsde, ECN, ATS) kereskedési helyszíne létezik. A likviditásalapú algoritmusok első feladata ezért az, hogy aggregálják az összes, számukra hozzáférhető piac adott eszközben lévő likviditását, és ezekből felépítsenek egy virtuális könyvet. Az algoritmusnak figyelembe kell vennie az egyes piacok díjait (spread, jutalék), az utasítások végrehajtási sebességét, egy-egy ajánlat teljesülésének historikus valószínűségét, becsülje meg a rejtett likviditás mértékét.

2.8. Statisztikai arbitrázs
A statisztikai arbitrázsstratégiák (két eszköz spreadjének átlaghoz való visszatérése, összeolvadási és akvizíciós arbitrázs, korrelációs pár kereskedés) az algoritmikus kereskedéstől függetlenül is léteztek és léteznek, de algoritmikus rendszerként összehasonlíthatatlanul hatékonyabbak, hiszen a piac folyamatos figyelését és azonnali belépést/zárást tesznek lehetővé. A feltűnően magas korrelációjú eszközök (pl. klasszikusan az euró/dollár árfolyam és arany) piacain nagyon erős az ilyen algoritmusok jelenléte, egyfajta önbeteljesítő szabályt hozva létre.

Ezeket az algoritmusokat általában hedge fundok és banki prop trading deskek üzemeltetik. Léteznek továbbá olyan modellrendszer is, amelyeknél egy algoritmus passzívan hajtja végre az utasításokat. Ilyenek például a mozgóátlagok metszéspontjára játszó trendkövető alapok. Ezt szokták „robotkereskedésnek” is nevezni, de itt csak annyiban van szó algoritmusokról, hogy a piaci utasítást nem ember adja ki. A high frequency kereskedésben ez tipikus, hiszen a pozíciók tartási ideje gyakran mindössze néhány másodperc, tehát a stratégia emberi kereskedőkkel kivitelezhetetlen.

2.9. Árjegyzési arbitrázs
Ez kifejezetten a high frequency algoritmusok területe, hiszen ezek a rendszerek folyamatosan figyelik az árjegyzéseket az összes elérhető piacon, egyszerre akár több terméknél is, és ahol megfelelő arbitrázslehetőséget találnak, azt a másodperc ezredrésze alatt megszüntetik. (Éppen ezért szinte mindig DMA-t használó rendszerekről van szó, ezek a piacon ultra high frequency néven is ismertek). Rendkívül népszerűek, és a hedge fundoknál történő gyors elterjedésük alapján nagyon nyereséges területről lehet szó. Az eddig ismertetett passzív arbitrázs mellett egyre elterjedtebb az ún. aktív arbitrázs is. Ebben az esetben az algoritmus olyan pozíciókat készít elő, amelyek hamarosan arbitrázzsá válhatnak, illetve kikényszeríthető a szükség árkülönbség. Például a devizapiacon illikvid időszakban, az ausztrál kereskedési idő alatt az EBS-en 1,4002 a legjobb vételi, az ettől infrastrukturálisan független RTFX-en pedig 1,4002 a legjobb eladási ár. Az algoritmus ekkor egy időben eladási megbízást helyez el 1,4001-en az RTFX-en és vételit 1,4002-nél az EBS-en. Ha az ár piaci, vagy akár manipulált úton 1,4001-re süllyed az RTFXen, az algoritmus egy pillanat alatt aktiválja az arbitrázst (1,4001-en vesz és 1,4002-nél elad). Ha viszont a két platformon egyszerre mozdul el az árfolyam (1,4000 lesz az EBS, 1,4001 az RTFX), az algoritmus még azelőtt visszavonhatja a megbízásokat, mielőtt egy kereskedő „megütné” valamelyik oldalt. Az árjegyzési arbitrázs algoritmusával kapcsolatos legnagyobb probléma az, hogy úgy tűnik a piaci szereplők számára, mintha valódi likviditásról lenne szó, így nagyobb mélységűnek hiszik a piacot, mint amilyen valójában.

ALGORITMUSOK A DEVIZA- ÉS FORINTPIACON

A bonyolultabb piacszerkezet és a market makerek hagyományosan nagyobb szerepe miatt az OTC-piacokon sokkal lassabban terjedtek el az elektronikus kereskedési és algoritmikus eljárások. A kezdeti technológiai és piacszervezési problémák megoldása után azonban a fejlődés robbanásszerűen felgyorsult. Bár kevés egzakt adat áll rendelkezésre, a piackutató elemzések 30-40%-ra teszik az algoritmusok által lebonyolított forgalom súlyát ezen a piacon. Sokatmondó az is, hogy miközben 2007 és 2010 között 20%-kal, napi 4 trillió dollárra növekedett a devizapiaci forgalom a BIS adatai szerint, ezen belül a spotpiaci forgalom 50%-kal emelkedett, és ennek túlnyomó része is a három legtöbbet kereskedett devizában. Az algoritmikus megbízások tehát a devizapiacon is hatalmas forgalomnövekedést generáltak, bár természetesen nehéz megállapítani, hogy a forgalom emelkedésében mekkora volt a tényleges tranzakciók és az exponenciálisan növekedő kisbefektetői spekuláció szerepe. A fejlődés irányát jól mutatja, hogy ma már a Deutsche Bank – az egyik legnagyobb devizapiaci szereplő – derivatív termékforgalmának a 30%-át egy automatizált platformon, az Autobahnon keresztül hajtja végre.

Forrás: TATÁR MIHÁLY ERIK: Algoritmikus kereskedés: iparági trend vagy a piac buborékká válása?