Ahhoz, hogy napjaink tőzsdei kereskedésének működését le tudjuk írni, először muszáj leírni a legnagyobb szereplős jellemző viselkedési „sémáit”.
Az intézményi befektetők valamilyen értékalapú döntésük következményeként egy adott részvényben vagy részvények csoportjában vevőként vagy eladóként jelennek meg a piacon. Nagyméretű ügyleteket kötnek, így a megbízásukat egyik pillanatról a másikra nem tudják teljesíteni, mert vételi vagy eladási igényükkel szemben nem áll megfelelő mennyiségű ellenoldali likviditás a piacon. Nem ritka, hogy egy portfólió átrendezés hetekbe vagy hónapokba is beletelik, mire egy adott döntésnek megfelelő mennyiségű részvényt tudnak venni vagy eladni. Gyakori, hogy valamely fundamentális változás következtében ezeknek az intézményi befektetőknek egész csoportja kerül azonos oldalra a piacon és hosszú időn át gyakorol nyomást az adott árfolyamra. Ennek a nyomásnak a következményeként alakul ki a részvénypiacon az adott papírban a trend.
Ezzel szemben a rövidtávú algoritmus kereskedőket egyáltalán nem érdeklik a vállalatok fundamentumai, sőt még az sem, hogy milyen tevékenységet végeznek az adott cégek. Ezek többnyire trendkövető algoritmusok, amelyek a rendelkezésükre álló tőzsdei adathalmazból igyekeznek kitalálni a nagy intézményi vagyonkezelők megbízásait. A grafikonokon hagyott nyomokból következtetnek a közeljövő trendjeire és ezeket igyekeznek meglovagolni. Például a magasfrekvenciás villámkereskedők (HFT, high frequency trader) arra „szakosodnak”, akik az ezredmásodperc törtrésze alatt igyekeznek a „valódi” megbízások elől elszívni a rendelkezésre álló piaci likviditást, hogy azt pár másodpercen belül jobb áron adják oda ezeknek a valódi megbízóknak.
A részvénypiacokon a 2020.októberi-novemberi-decemberi turbulenciában megfigyelhető villámgyors esések és emelkedések egy jelentékeny része az eleve meglévő befektetői idegességnek a nagysebességű villámkereskedés (HFT) által felnagyított és felsokszorozott megjelenése. Ez a magasfrekvenciás villámkereskedés többnyire nem befolyásolja érdemben a piaci trendek alakulását, hiszen esetükben a pozíciótartás jellemzően néhány másodperc.
De vannak trendkövető algoritmusok is, amelyek már hosszabb távon tartják meg a pozícióikat és tartják az irányt a nagy intézményi befektetőkkel.
A leírt kereskedési megoldások súlya lényegesen megnőtt az elmúlt évtizedben. Az Egyesült Államok részvénypiacán napjainkban eleve a forgalom 80 százaléka teljesen automatizált, emberi beavatkozás nélküli forgalom. A quant-alapok az intézményi vagyon 4 százalékát kezelik jelenleg, ám ezzel a kis súllyal szemben az intézményi részvényforgalom 36 százalékát adják, ahogy ez az Economist tavaly őszi cikkében látható volt.
Napjaink részvénytőzsdéjét egyre inkább a számítógépek, az algoritmusok és a passzív részvényalapok uralják. A mesterséges intelligencia (AI) egyre inkább a mindennapjaink részévé válik.
A kereskedési profithoz vezető úton pedig kiemelkedő jelentősége van annak, hogy a lehető legjobb áron jussanak a kereskedők az ügylet megbízásokhoz. Ezért folyik szabályos háború az ellenirányú oldalon álló tételekért a magasfrekvenciás villámkereskedők, a trendkövető algoritmusok és „szerencsétlen” valódi megbízásaikat végrehajtani igyekvő intézményi befektetők között. És az utóbbi időben az algoritmusok a profit egyre nagyobb részét igyekeznek maguk megszerezni.
A dolog gyakorlati működését kiválóan meg lehetett figyelni a koronavírus világjárvány által okozott tőzsdei megaturbulenciában. Első példának álljon itt a Carnival Corporation nevű vezető tengerhajózási cég részvényárfolyamának alakulása , jól illusztrálva a villámkeerskedők okozta hirtelen esést. A hajóscég Diamond Princess nevű luxusóceánjárója volt már január végén és február elején a vírus Vuhan utáni második gócpontja. Erre a problémára még csak 10-15 százalékos eséssel reagált a részvényárfolyam, de zt követően 18 kereskedési nap alatt több mint 80 százalékot esett az ár köszönhetően a cég egyik pillanatról a másikra felbukkanó fundamentális problémáinak is. Az egész esésben csak napon belüli korrekciók voltak. A klasszikus befektetőknek szinte esélyük sem volt normális áron eladniuk részvényeiket, hiszen az algoritmusos programok folyamatosan kiütötték a vételi szinteket az intézmények elöl.
A trendkövető algoritmusok valahogy így erősítik fel sokszoros mértékben mind az árfolyameséseket, mind pedig az árfolyam emelkedéseket.
Forrás: con.hu Jónap Richárd cikke alapján
