Algorithmique trading Algorithmique trading. Également appelé commerce automatisé. Black-box de négociation. Ou quelque commerce. Est l'utilisation de plates-formes électroniques pour saisir des ordres de négociation avec un algorithme qui exécute des instructions de négociation préprogrammées dont les variables peuvent inclure le timing, le prix ou la quantité de l'ordre, ou dans de nombreux cas initier l'ordre par un robot, sans intervention humaine. Le trading algorithmique est largement utilisé par les banques d'investissement. les fonds de pension. Fonds communs de placement. Et d'autres commerçants institutionnels acheteurs (investisseurs), de diviser les grands métiers en plusieurs métiers plus petits afin de gérer l'impact et le risque du marché. 1 2 Vendez des traders secondaires, tels que des market makers et certains hedge funds. Fournir des liquidités au marché, générer et exécuter des ordres automatiquement. Une classe spéciale de trading algorithmique est le trading à haute fréquence (HFT). De nombreux types d'activités algorithmiques ou automatisées de trading peuvent être décrits comme HFT. Par conséquent, en février 2012, la CFTC a formé un groupe de travail spécial qui comprenait des universitaires et des experts de l'industrie pour conseiller la CFTC sur la meilleure façon de définir HFT. 3 4 Les stratégies HFT utilisent des ordinateurs qui prennent des décisions élaborées pour initier des ordres basés sur l'information qui est reçue par voie électronique, avant que les commerçants humains soient capables de traiter les informations qu'ils observent. La négociation algorithmique et la HFT ont entraîné un changement spectaculaire de la microstructure du marché, en particulier dans la façon dont la liquidité est fournie. 5 Le trading algorithmique peut être utilisé dans toute stratégie d'investissement. Y compris la fabrication du marché. L'inter-marché, l'arbitrage. Ou pure spéculation (y compris la tendance suivante). La décision d'investissement et la mise en œuvre peuvent être augmentées à tout moment avec un support algorithmique ou peuvent fonctionner complètement automatiquement. L'une des principales questions concernant HFT est la difficulté à déterminer comment il est rentable. Un rapport publié en août 2009 par le groupe TABB, une société de recherche sur les services financiers, a estimé que les 300 sociétés de valeurs mobilières et les fonds spéculatifs spécialisés dans ce type de négociation ont absorbé un maximum de 21 milliards de dollars en 2008, Appelé relativement petit et étonnamment modeste par rapport au volume commercial global des marchés. Un tiers des transactions boursières de l'Union européenne et des États-Unis en 2006 ont été conduites par des programmes automatiques ou des algorithmes, selon la société de recherche et de conseil Aite Group, basée à Boston. 7 À partir de 2009, les études suggèrent que les entreprises HFT comptaient pour 60-73 de l'ensemble du volume des transactions boursières aux États-Unis, ce nombre étant tombé à environ 50 en 2012. 8 9 En 2006, à la Bourse de Londres. Plus de 40 de toutes les commandes ont été saisies par les négociants algorithmiques, dont 60 prévues pour 2007. Les marchés américains et les marchés européens ont généralement une proportion plus élevée de métiers algorithmiques que les autres marchés, et les estimations pour 2008 atteignent une proportion aussi élevée que 80 dans certains marchés. Les marchés des changes ont également un trading algorithmique actif (environ 25 commandes en 2006). 10 Les marchés à terme sont considérés comme relativement faciles à intégrer dans la négociation algorithmique 11, avec environ 20 volumes d'options qui devraient être générés par ordinateur d'ici 2010. Erreur de script Erreur de script 91 info datée 93 12 Les marchés obligataires s'orientent vers un plus grand accès aux négociants algorithmiques. 13 Algorithmique et HFT ont fait l'objet de beaucoup de débat public depuis la Securities and Exchange Commission des États-Unis et la Commodity Futures Trading Commission a déclaré dans des rapports qu'un commerce algorithmique entré par une société de fonds mutuels a déclenché une vague de vente qui a conduit à la 2010 Flash Crash . 14 15 16 17 18 19 20 21 Les mêmes rapports ont révélé que les stratégies HFT peuvent avoir contribué à la volatilité ultérieure. À la suite de ces événements, le Dow Jones Industrial Average a subi son deuxième plus grand point intraday swing jamais à cette date, bien que les prix se sont rapidement remis. Un rapport de Juillet 2011 de l'Organisation internationale des commissions de valeurs (IOSCO), un organisme international de régulateurs des valeurs mobilières, a conclu que si les algorithmes et la technologie HFT ont été utilisés par le marché Les participants à gérer leur commerce et le risque, leur utilisation a également été clairement un facteur contribuant à l'événement crash flash du 6 mai 2010. 22 23 Certains trading algorithmique avant le rééquilibrage des fonds indiciels transfère les bénéfices des investisseurs. 24 25 26 Historique L'informatisation du flux d'ordres sur les marchés financiers a débuté au début des années 1970, avec quelques points de repère comme étant l'introduction du système de redressement des ordres désigné par la Bourse de New York (DOT, et plus tard SuperDOT) Propre, qui les exécutait manuellement. Le système d'information automatisé d'ouverture (OARS) a aidé le spécialiste à déterminer le prix d'ouverture de la compensation du marché (SOR Smart Order Routing). La négociation de programmes est définie par le New York Stock Exchange comme une commande pour acheter ou vendre 15 stocks ou plus évalués à plus de US1 million total. En pratique, cela signifie que tous les métiers du programme sont saisis à l'aide d'un ordinateur. Dans les années 1980, le programme de négociation est devenu largement utilisé dans le commerce entre le SampP500 actions et marchés à terme. Dans l'arbitrage d'indice boursier, un commerçant achète (ou vend) un contrat à terme sur indice boursier tel que le SampP 500 à terme et vend (ou achète) un portefeuille de 500 actions (peut être un sous-ensemble représentatif beaucoup plus petit) Commerce à terme. Le programme de négociation à la Bourse de New York serait pré-programmé dans un ordinateur pour saisir automatiquement l'ordre dans le système de routage des ordres électroniques de la NYSE à un moment où le prix à terme et l'indice boursier étaient suffisamment éloignés pour faire un profit. À peu près au même moment, l'assurance portefeuille a été conçue pour créer une option de vente synthétique sur un portefeuille d'actions en négociant dynamiquement des contrats à terme sur indice boursier selon un modèle informatique basé sur le modèle d'évaluation des options BlackScholes. Les deux stratégies, souvent simplement regroupées en tant que programme de négociation, ont été blâmés par de nombreuses personnes (par exemple par le rapport Brady) pour exacerber ou même commencer l'effondrement de 1987 bourse. Pourtant, l'impact de la négociation informatisée sur les collisions boursières est peu clair et largement discuté dans la communauté universitaire. 27 Marchés financiers avec une exécution entièrement électronique et des réseaux de communication électroniques similaires développés à la fin des années 1980 et 1990. Dans la décimalization américaine. Qui a changé la taille minimale de tic de 1 16 de dollar (US0.0625) à US0.01 par action, peut avoir encouragé le trading algorithmique car il a changé la microstructure du marché en permettant de plus petites différences entre les prix d'offre et d'offre, Ce qui accroît la liquidité du marché. Cette augmentation de la liquidité du marché a conduit les traders institutionnels à fractionner les commandes selon des algorithmes informatiques afin de pouvoir exécuter des ordres à un meilleur prix moyen. Ces prix de référence moyens sont mesurés et calculés par ordinateur en appliquant le prix moyen pondéré en fonction du temps ou plus généralement par le prix moyen pondéré en fonction du volume. Un autre encouragement pour l'adoption de la négociation algorithmique sur les marchés financiers est venu en 2001 quand une équipe de chercheurs d'IBM a publié un article 28 à la Conférence conjointe internationale sur l'intelligence artificielle où ils ont montré que dans les versions de laboratoire expérimental des enchères électroniques utilisés dans le financier Marchés, deux stratégies algorithmiques (IBM propre MGD et Hewlett-Packard s ZIP) pourrait constamment sur-performer les commerçants humains. MGD était une version modifiée de l'algorithme GD inventé par Steven Gjerstad et John Dickhaut en 1996 7 29 l'algorithme ZIP avait été inventé chez HP par Dave Cliff (professeur) en 1996. 30 Dans son article, l'équipe IBM a écrit que l'impact financier De leurs résultats montrant MGD et ZIP surperformer les commerçants humains. Pourrait être mesuré en milliards de dollars par an le papier IBM a généré la couverture médiatique internationale. Au fur et à mesure de l'ouverture de marchés électroniques, d'autres stratégies de négociation algorithmique ont été introduites. Ces stratégies sont plus faciles à mettre en œuvre par les ordinateurs, car les machines peuvent réagir plus rapidement aux erreurs de prix temporaires et examiner les prix de plusieurs marchés simultanément. Par exemple Stealth (développé par la Deutsche Bank), Sniper et Guerilla (développé par Credit Suisse 31), l'arbitrage. Arbitrage statistique. Tendance suivante. Et la réversion moyenne. Ce type de négociation est ce qui est à l'origine de la nouvelle demande d'hébergement de proximité à faible latence et de connectivité d'échange globale. Il est impératif de comprendre ce que la latence est lors de la mise en place d'une stratégie pour le commerce électronique. Latence désigne le délai entre la transmission d'informations d'une source et la réception de l'information à une destination. La latence a comme limite inférieure la vitesse de la lumière, ce qui correspond à environ 3,3 millisecondes pour 1000 kilomètres de fibre optique. Tout équipement de régénération ou de routage des signaux introduit une latence supérieure à cette ligne de base de la vitesse de la lumière. Stratégies Modifier Trading avant le rééquilibrage du fonds d'indice Modifier La plupart des économies de retraite. Tels que les fonds de pension privés ou 401 (k) et les comptes de retraite individuels aux États-Unis, sont investis dans des fonds communs de placement. Dont les plus populaires sont les fonds indiciels qui doivent périodiquement rééquilibrer ou ajuster leur portefeuille en fonction des nouveaux cours et de la capitalisation boursière des titres sous-jacents du titre ou d'un autre indice qu'ils suivent. Cela permet aux traders algorithmiques (dont 80 des métiers faisant partie des 20 titres les plus populaires 32) d'anticiper et de négocier avant les mouvements des cours des actions provoqués par le rééquilibrage des fonds communs de placement, profitant de la connaissance préalable des grands ordres de blocs institutionnels. Cela se traduit par des profits transférés des investisseurs aux négociants algorithmiques, estimés à au moins 21 à 28 points de base par an pour les fonds indiciels SampP 500 et à 38 à 77 points de base par année pour les fonds Russell 2000. 25 John Montgomery, de Bridgeway Capital Management, affirme que les retombées des investisseurs pauvres résultant de la négociation avant les fonds communs de placement est l'éléphant dans la salle qui choquent, les gens ne parlent pas. 26 L'arbitrage de fuseaux horaires relatif aux fonds communs de placement et leurs titres sous-jacents négociés sur les marchés étrangers est susceptible d'endommager l'intégration financière entre les États-Unis, l'Asie et l'Europe. 35 Suivi des tendances Modifier La tendance suit une stratégie d'investissement qui tente de tirer parti des mouvements à long terme, à moyen terme et à court terme qui se produisent parfois sur divers marchés. La stratégie vise à tirer profit d'une tendance du marché des deux côtés, aller long (achat) ou court (vente) sur un marché dans une tentative de profiter des hauts et des bas des marchés boursiers ou à terme. Les commerçants qui utilisent cette approche peuvent utiliser le calcul du prix du marché actuel, les moyennes mobiles et les évènements de canal pour déterminer la direction générale du marché et générer des signaux commerciaux. Les commerçants qui souscrivent à une tendance suivant la stratégie n'ont pas pour objectif de prévoir ou de prévoir des niveaux de prix spécifiques qu'ils initient un commerce quand une tendance semble avoir commencé, et quitter le commerce une fois que la tendance semble avoir pris fin. 36 paires de négociation Modifier les paires de négociation ou de paire de négociation est un long-court. Idéalement une stratégie neutre sur le marché permettant aux commerçants de profiter des écarts transitoires de la valeur relative des substituts proches. Contrairement à l'arbitrage classique, dans le cas d'échanges de paires, la loi d'un prix ne peut garantir la convergence des prix. Cela est particulièrement vrai lorsque la stratégie est appliquée aux stocks individuels - ces substituts imparfaits peuvent en fait diverger indéfiniment. En théorie, le caractère long et court de la stratégie devrait le faire fonctionner indépendamment de la direction du marché boursier. En pratique, le risque d'exécution, les divergences persistantes et importantes, ainsi qu'une baisse de la volatilité peuvent rendre cette stratégie non rentable pendant de longues périodes (par exemple, 2004-7). Il appartient à des catégories plus larges d'arbitrage statistique. Convergence. Et des stratégies de valeur relative. 37 Stratégies Delta-neutres Modifier En finance, delta-neutral décrit un portefeuille de titres financiers apparentés, dans lequel la valeur du portefeuille reste inchangée en raison de faibles variations de la valeur du titre sous-jacent. Un tel portefeuille contient généralement des options et leurs titres sous-jacents correspondants de sorte que les composantes delta positives et négatives compensent, ce qui a pour effet que la valeur des portefeuilles est relativement insensible aux variations de la valeur du titre sous-jacent. Arbitrage Edit En économie et finance. L'arbitrage est la pratique consistant à profiter d'une différence de prix entre deux marchés ou plus. En frappant une combinaison de transactions d'appariement qui capitalisent sur le déséquilibre, le bénéfice étant la différence entre les prix du marché. Lorsqu'il est utilisé par des universitaires, un arbitrage est une opération qui n'implique aucun flux de trésorerie négatif à un état probabiliste ou temporel et un flux de trésorerie positif dans au moins un état en termes simples, c'est la possibilité d'un bénéfice sans risque à coût zéro. Conditions d'arbitrage L'arbitrage est possible lorsque l'une des trois conditions suivantes est remplie: Le même actif n'est pas négocié au même prix sur tous les marchés (la loi d'un prix est temporairement violée). Deux actifs à flux de trésorerie identiques ne sont pas négociés au même prix. Un actif dont le prix est connu à l'avenir ne se négocie pas aujourd'hui à son prix futur actualisé au taux d'intérêt sans risque (ou bien, l'actif n'a pas de coûts négligeables de stockage en tant que tel, par exemple, cette condition est valable pour le grain mais non Pour les titres). L'arbitrage n'est pas simplement l'acte d'acheter un produit sur un marché et de le vendre dans un autre pour un prix plus élevé à un moment ultérieur. Les transactions longues et courtes devraient idéalement se produire simultanément pour minimiser l'exposition au risque de marché ou le risque que les prix changent sur un marché avant que les deux transactions ne soient complètes. Concrètement, cela n'est généralement possible qu'avec des valeurs mobilières et des produits financiers qui peuvent être échangés par voie électronique, et même alors, lorsque la première étape du métier est exécutée, les prix dans les autres branches peuvent avoir empiré, perte. Manquant un des jambes du métier (et ensuite devoir l'ouvrir à un prix inférieur) est appelé risque d'exécution ou plus spécifiquement risque de jambe-dans et de jambe-out. Note 1 Dans l'exemple le plus simple, tout bien vendu sur un marché devrait se vendre pour le même prix dans un autre. Les négociants peuvent par exemple constater que le prix du blé est plus bas dans les régions agricoles que dans les villes, acheter le bien et le transporter dans une autre région pour le vendre à un prix plus élevé. Ce type d'arbitrage de prix est le plus courant, mais cet exemple simple ignore le coût du transport, du stockage, du risque et d'autres facteurs. Un véritable arbitrage n'exige aucun risque de marché. Lorsque des titres sont négociés sur plus d'une bourse, l'arbitrage se produit en achetant simultanément un et en vendant de l'autre. Une telle exécution simultanée, si des substituts parfaits sont impliqués, minimise les exigences de capital, mais dans la pratique ne crée jamais une position d'autofinancement (libre), comme beaucoup de sources supposent à tort selon la théorie. Tant qu'il y aura une différence dans la valeur de marché et le risque des deux jambes, le capital devrait être mis en place afin de porter la position d'arbitrage court-court. Réversion moyenne Modifier La réversion moyenne est une méthode mathématique parfois utilisée pour investir des actions, mais elle peut être appliquée à d'autres processus. En termes généraux, l'idée est que les prix à la fois élevés et bas des stocks sont temporaires, et qu'un prix des actions tend à avoir un prix moyen au fil du temps. La réversion moyenne implique d'abord d'identifier la fourchette de négociation pour un stock, puis de calculer le prix moyen en utilisant des techniques analytiques en ce qui concerne les actifs, les bénéfices, etc. Lorsque le prix actuel du marché est inférieur au prix moyen, , Avec l'espoir que le prix va augmenter. Lorsque le prix actuel du marché est supérieur au prix moyen, le prix du marché devrait baisser. En d'autres termes, les écarts par rapport au prix moyen devraient revenir à la moyenne. L'écart-type des prix les plus récents (par exemple les 20 derniers) est souvent utilisé comme indicateur d'achat ou de vente. Les services de reporting boursier (tels que Yahoo Finance, MS Investor, Morningstar, etc.) offrent généralement des moyennes mobiles pour des périodes telles que 50 et 100 jours. Bien que les services d'établissement de rapports fournissent les moyennes, l'identification des prix élevés et faibles pour la période d'étude est toujours nécessaire. Scalping Edit Scalping (négociation) est une méthode d'arbitrage des écarts de prix réduits créés par le spread bid-ask. Scalpers tenter d'agir comme les créateurs de marché traditionnels ou des spécialistes. Pour faire la propagation des moyens d'acheter au prix de soumission et de vendre au prix de la demande, pour gagner l'offre de demander la différence. Cette procédure permet de réaliser des bénéfices même lorsque l'offre et la demande ne bougent pas du tout, à condition qu'il y ait des commerçants prêts à prendre les prix du marché. Il s'agit normalement d'établir et de liquider rapidement une position, généralement en quelques minutes ou même en secondes. Le rôle d'un scalper est en fait le rôle des market makers ou des spécialistes qui sont de maintenir la liquidité et le flux d'ordre d'un produit d'un marché. Un market maker est fondamentalement un scalper spécialisé. Le volume d'un commerçant de marché trades sont plusieurs fois plus que les scalpers individuels moyens. Un market maker dispose d'un système commercial sophistiqué pour surveiller les activités de négociation. Cependant, un créateur de marché est lié par des règles strictes de change alors que le commerçant individuel n'est pas. Par exemple, le NASDAQ exige que chaque market maker publie au moins une offre et une demande à un certain niveau de prix afin de maintenir un marché bilatéral pour chaque action représentée. Réduction des coûts de transaction La plupart des stratégies appelées négociation algorithmique (ainsi que la recherche de liquidité algorithmique) entrent dans la catégorie de réduction des coûts. L'idée de base est de décomposer un ordre important en petites commandes et de les placer sur le marché au fil du temps. Le choix de l'algorithme dépend de divers facteurs, dont le plus important étant la volatilité et la liquidité du stock. Par exemple, pour un stock très liquide, correspondre à un certain pourcentage des ordres de stock globaux (appelés algorithmes en ligne de volume) est généralement une bonne stratégie, mais pour un stock très illiquide, les algorithmes tentent de correspondre à chaque ordre qui a un prix favorable. Appelés algorithmes de recherche de liquidité). Le succès de ces stratégies est généralement mesuré en comparant le prix moyen auquel l'ordre entier a été exécuté avec le prix moyen obtenu par une exécution de référence pour la même durée. Habituellement, le prix moyen pondéré en volume est utilisé comme point de repère. Parfois, le prix d'exécution est également comparé au prix de l'instrument au moment de passer la commande. Une classe spéciale de ces algorithmes tente de détecter des ordres algorithmiques ou iceberg de l'autre côté (c'est-à-dire si vous essayez d'acheter, l'algorithme essaiera de détecter les ordres pour le côté de vente). Ces algorithmes sont appelés algorithmes de sniffing. Un exemple typique est Stealth. Quelques exemples d'algorithmes sont TWAP, VWAP, déficit de mise en œuvre, POV, taille d'affichage, chercheur de liquidité et Stealth. Stratégies qui ne concernent que les piscines sombres Modifier Récemment, HFT, qui comprend un large ensemble de buy-side ainsi que le marché de vendre des commerçants de côté de la vente, est devenu plus proéminent et controversé. 38 Ces algorithmes ou techniques sont généralement des noms tels que Stealth (développé par la Deutsche Bank), Iceberg, Dagger, Guerrilla, Sniper, BASOR (développé par Quod Financial) et Sniffer. 39 Les pools sombres sont des bourses électroniques alternatives où les transactions se déroulent de manière anonyme, la plupart des commandes étant cachées ou icebergées. 40 Les joueurs ou les requins reniflent des commandes importantes en lançant des singeries sur des commandes de petits marchés pour acheter et vendre. Lorsque plusieurs petites commandes sont remplies, les requins ont peut-être découvert la présence d'un gros ordre iceberg. Maintenant, c'est une course aux armements, a déclaré Andrew Lo, directeur du Massachusetts Institute of Technology s Laboratoire de génie financier. Tout le monde construit des algorithmes plus sophistiqués, et plus la concurrence existe, plus les bénéfices sont petits. 41 Commerce à haute fréquence Modifier Dans les entreprises de négociation à haute fréquence des États-Unis (HFT), les entreprises représentent 2 des quelque 20 000 entreprises qui exercent leurs activités aujourd'hui, mais représentent 73% de toutes les transactions sur actions. À compter du premier trimestre de 2009, le total des actifs sous gestion des hedge funds avec des stratégies HFT était de 141 milliards de dollars US, soit une baisse d'environ 21 par rapport à leur niveau élevé. 43 La stratégie HFT a d'abord été couronnée de succès par Renaissance Technologies. 44 Les fonds à haute fréquence sont devenus particulièrement populaires en 2007 et en 2008. 43 De nombreuses entreprises HFT sont des créatrices de marché et fournissent des liquidités au marché, ce qui a réduit la volatilité et aidé à restreindre les spreads d'offres. 43 45 46 HFT a fait l'objet d'une intense attention du public puisque la Securities and Exchange Commission des États-Unis et la Commodity Futures Trading Commission ont déclaré que les deux algorithmique et HFT contribué à la volatilité dans le 2010 Flash Crash. Les principaux acteurs de HFT incluent GETCO LLC, Jump Trading LLC, Tower Research Capital, Hudson River Trading ainsi que Citadel Investment Group, Goldman Sachs, DE Shaw, Renaissance Technologies. 14 15 16 17 Il existe quatre catégories clés de stratégies HFT: la création de marché basée sur le flux d'ordres, la mise en marché basée sur l'information sur les ticks, l'arbitrage d'événements et l'arbitrage statistique. Toutes les décisions d'allocation de portefeuille sont prises par des modèles quantitatifs informatisés. Le succès des stratégies HFT est en grande partie motivé par leur capacité à traiter simultanément des volumes d'information, ce que les commerçants humains ordinaires ne peuvent pas faire. Type move image Fichier: Merge-arrow. svg imageright style de classe textstyle text Il a été suggéré que cet article soit fusionné en erreur de script. (Discuter) Proposé depuis le mois d'août 2013. small making smallimageright smalltext subst date nom Market making Edit Market making est un ensemble de stratégies HFT qui consiste à placer un ordre limite pour vendre (ou offrir) au-dessus du prix du marché actuel ou un ordre ) Au-dessous du prix actuel pour bénéficier du spread bid-ask. Bureau de négociation automatisé. Qui a été acheté par Citigroup en juillet 2007, a été un créateur de marché actif, représentant environ 6% du volume total sur le NASDAQ et le New York Stock Exchange. 47 Arbitrage statistique Un autre ensemble de stratégies HFT est la stratégie d'arbitrage classique pourrait impliquer plusieurs titres tels que la parité de taux d'intérêt couverts sur le marché des changes qui donne une relation entre les prix d'une obligation nationale, une obligation libellée en monnaie étrangère, le spot Le prix de la devise et le prix d'un contrat à terme sur la devise. Si les prix du marché sont suffisamment différents de ceux qui sont impliqués dans le modèle pour couvrir les coûts de transaction, quatre transactions peuvent être effectuées pour garantir un bénéfice sans risque. HFT permet des arbitrages similaires en utilisant des modèles de plus grande complexité impliquant beaucoup plus de 4 titres. Le groupe TABB estime que les bénéfices globaux annuels des stratégies d'arbitrage à faible latence dépassent actuellement 21 milliards de dollars. 8 Un large éventail de stratégies d'arbitrage statistique a été élaboré, de sorte que les décisions commerciales sont prises sur la base d'écarts par rapport aux relations statistiquement significatives. Comme les stratégies de marché, l'arbitrage statistique peut être appliqué à toutes les classes d'actifs. Arbitrage d'événement Un sous-ensemble d'arbitrage de risque, de fusion, de conversion ou de détresse qui compte sur un événement spécifique, tel qu'une signature de contrat, une approbation réglementaire, une décision judiciaire, etc. pour modifier la relation de prix ou de taux de deux instruments financiers ou plus Et permettre à l'arbitrage de gagner un profit. 48 Un arbitrage de fusion appelé aussi arbitrage de risque en serait un exemple. L'arbitrage de fusion consiste généralement à acheter le stock d'une société qui est la cible d'une prise de contrôle tout en court-circuitant le stock de la société acquéreuse. Habituellement, le prix de marché de la société cible est inférieur au prix offert par la société acquéreuse. L'écart entre ces deux prix dépend principalement de la probabilité et du moment de la reprise, ainsi que du niveau des taux d'intérêt en vigueur. Le pari dans un arbitrage de fusion est qu'une telle propagation finira par être nulle, si et quand la prise de contrôle est terminée. Le risque est que l'accord se brise et que l'écart s'élargisse massivement. Low-latency trading Modifier HFT est souvent confondu avec faible latence de négociation qui utilise des ordinateurs qui exécutent des métiers au sein de microsecondes, ou avec une latence extrêmement faible dans le jargon du commerce. Les traders à faible latence dépendent de réseaux à très faible latence. Ils profitent en fournissant des informations, telles que des offres concurrentes et des offres, à leurs algorithmes de microsecondes plus rapidement que leurs concurrents. 8 L'avancée révolutionnaire de la vitesse a conduit à la nécessité pour les entreprises d'avoir une plate-forme de co-implantation en temps réel, co-implantation pour bénéficier de la mise en œuvre de stratégies à haute fréquence. 8 Les stratégies sont constamment modifiées pour refléter les changements subtils sur le marché ainsi que pour lutter contre la menace de la stratégie étant inversée par les concurrents. Il existe également une forte pression pour ajouter en permanence des fonctionnalités ou des améliorations à un algorithme particulier, telles que des modifications spécifiques aux clients et divers changements de performances (concernant les performances de négociation de référence, la réduction des coûts pour l'entreprise commerciale ou une gamme d'autres implémentations). Cela est dû à la nature évolutive des stratégies de négociation algorithmique qu'ils doivent être capables de s'adapter et de négocier intelligemment, indépendamment des conditions du marché, ce qui implique d'être suffisamment souple pour résister à une vaste gamme de scénarios de marché. Par conséquent, une part importante des recettes nettes des entreprises est consacrée à la RampD de ces systèmes de négociation autonomes. 8 Mise en œuvre de la stratégie La plupart des stratégies algorithmiques sont mises en œuvre à l'aide de langages de programmation modernes, bien que certains mettent encore en œuvre des stratégies conçues dans des tableurs. De plus en plus, les algorithmes utilisés par les grands courtiers et les gestionnaires d'actifs sont écrits dans le langage FIX (Algorithmic Trading Definition Language) (FIXatdl), qui permet aux entreprises recevant des ordres de spécifier exactement comment leurs commandes électroniques doivent être exprimées. Les commandes construites à l'aide de FIXatdl peuvent ensuite être transmises par le système FIX. 49 Les modèles de base peuvent compter sur une régression linéaire aussi faible que possible, tandis que la théorie des jeux et la reconnaissance de modèles plus complexes 50 ou les modèles prédictifs peuvent également être utilisés pour lancer le commerce. Les réseaux de neurones et la programmation génétique ont été utilisés pour créer ces modèles. Problèmes et développements Modifier Le trading algorithmique a été montré pour améliorer substantiellement la liquidité du marché 51 entre autres avantages. Cependant, les améliorations de la productivité apportées par le trading algorithmique ont été contrées par des courtiers et des commerçants humains confrontés à une vive concurrence des ordinateurs. Préoccupations Modifier L'inconvénient de ces systèmes est leur boîte noire, a déclaré M. Williams. Les commerçants ont des sens intuitifs de la façon dont le monde fonctionne. Mais avec ces systèmes vous versez dans un tas de nombres, et quelque chose sort de l'autre côté, et ce n'est pas toujours intuitif ou clair pourquoi la boîte noire verrouillé sur certaines données ou des relations. 41 La Financial Services Authority surveille de près l'évolution du commerce des boîtes noires. Dans son rapport annuel, le régulateur a souligné les grands avantages de l'efficacité que la nouvelle technologie apporte au marché. Mais il a également souligné qu'une plus grande dépendance à la technologie sophistiquée et la modélisation entraîne un risque plus grand que l'échec de systèmes peut entraîner une interruption d'activité. 52 Le ministre britannique du Trésor, Lord Myners, a averti que les entreprises pourraient devenir les jouets des spéculateurs en raison de la négociation automatique à haute fréquence. Lord Myners a déclaré que le processus risquait de détruire la relation entre un investisseur et une entreprise. 53 Le problème technique de la latence ou le retard dans l'obtention de devis aux négociants, 54 la sécurité et la possibilité d'une panne complète du système conduisant à un effondrement du marché. 55 Goldman dépense des dizaines de millions de dollars sur ce genre de choses. Ils ont plus de gens travaillant dans leur domaine technologique que les gens sur le comptoir de négociation. La nature des marchés a radicalement changé. 56 Le 1er août 2012, Knight Capital Group a souffert d'un problème technologique dans son système de négociation automatisée 57, entraînant une perte de 440 millions d'euros. Cette question était liée à l'installation de logiciels de négociation Knights et a conduit Knight à envoyer de nombreux ordres erronés sur des titres cotés sur NYSE sur le marché. Ce logiciel a été supprimé des systèmes de l'entreprise. Les clients n'avaient pas été touchés négativement par les commandes erronées et la question du logiciel était limitée à l'acheminement de certaines actions cotées à NYSE. Knight s'est échangé de toute sa position commerciale erronée, ce qui a entraîné une perte avant impôt d'environ 440 millions d'euros. Algorithmique et HFT ont été démontrés pour avoir contribué à la volatilité pendant le 6 mai 2010 Flash Crash, 14 16 lorsque le Dow Jones Industrial Average a plongé environ 600 points seulement pour récupérer ces pertes en quelques minutes. À l'époque, c'était la deuxième plus importante hausse ponctuelle, soit 1 010,14 points, et la plus importante baisse ponctuelle d'un jour, soit 998,5 points, sur une base intraday dans l'histoire de Dow Jones Industrial Average. 58 Développements récents Modifier Les nouvelles des marchés financiers sont maintenant mises en forme par des entreprises telles que Need To Know News. Thomson Reuters. Dow Jones. Et Bloomberg. À lire et à échanger via des algorithmes. Les ordinateurs sont maintenant utilisés pour générer des nouvelles sur les résultats des bénéfices de l'entreprise ou des statistiques économiques à mesure qu'ils sont diffusés. Et cette information presque instantanée forme une alimentation directe dans d'autres ordinateurs qui se négocient sur les nouvelles. 59 Les algorithmes ne se contentent pas d'échanger sur des nouvelles simples mais aussi d'interpréter des nouvelles plus difficiles à comprendre. Certaines entreprises tentent également d'attribuer automatiquement le sentiment (en décidant si l'actualité est bonne ou mauvaise) aux reportages afin que le commerce automatisé puisse fonctionner directement sur l'actualité. 60 De plus en plus, les gens regardent toutes les formes de nouvelles et construisent leurs propres indicateurs de manière semi-structurée, alors qu'ils cherchent constamment de nouveaux avantages commerciaux, a déclaré Rob Passarella, directeur mondial de la stratégie chez Dow Jones Enterprise Media Group. Son cabinet fournit à la fois un flux de nouvelles à faible latence et des analyses de nouvelles pour les traders. Passarella a également souligné la nouvelle recherche universitaire menée sur la mesure dans laquelle les fréquentes recherches Google sur les stocks différents peuvent servir d'indicateurs de négociation, l'impact potentiel de diverses expressions et des mots qui peuvent apparaître dans les déclarations de la Securities and Exchange Commission et la dernière vague de communautés en ligne Consacré à la négociation d'actions. Les marchés sont, par leur nature même, des conversations, ayant poussé des cafés et des tavernes, dit-il. Ainsi, la façon dont les conversations se créent dans une société numérique sera utilisé pour convertir les nouvelles en métiers, ainsi, a déclaré Passarella. 60 Kirsti Suutari, directeur commercial international de la négociation algorithmique chez Reuters, est réellement intéressé à faire passer le processus d'interprétation des nouvelles des humains aux machines. Plus de nos clients trouvent des façons d'utiliser le contenu des nouvelles pour gagner de l'argent. 59 Une illustration de l'importance de la rapidité de transmission des nouvelles aux traders algorithmiques était une campagne publicitaire de Dow Jones (les apparitions incluaient la page W15 du Wall Street Journal le 1er mars 2008) affirmant que leur service avait battu d'autres services de nouvelles de 2 secondes Déclarant une baisse des taux d'intérêt par la Banque d'Angleterre. En juillet 2007, Citigroup. which had already developed its own trading algorithms, paid 680 million for Automated Trading Desk, a 19-year-old firm that trades about 200 million shares a day. 61 Citigroup had previously bought Lava Trading and OnTrade Inc. In late 2010, The UK Government Office for Science initiated a Foresight project investigating the future of computer trading in the financial markets, 62 led by Dame Clara Furse. ex-CEO of the London Stock Exchange and in September 2011 the project published its initial findings in the form of a three-chapter working paper available in three languages, along with 16 additional papers that provide supporting evidence. 63 All of these findings are authored or co-authored by leading academics and practitioners, and were subjected to anonymous peer-review. The Foresight project is set to conclude in late 2012. In September 2011, RYBN has launched ADM8, 64 an open source Trading Bot prototype, already active on the financial markets. Technical design Edit The technical designs of such systems are not standardized. Conceptually, the design can be divided into logical units: The data stream unit (the part of the systems that receives data (e. g. quotes, news) from external sources) The decision or strategy unit The execution unit With the wide use of social networks, some systems implement scanning or screening technologies to read posts of users extracting human sentiment and influence the trading strategies. 65 Effects Edit Though its development may have been prompted by decreasing trade sizes caused by decimalization, algorithmic trading has reduced trade sizes further. Jobs once done by human traders are being switched to computers. The speeds of computer connections, measured in milliseconds and even microseconds. have become very important. 66 67 More fully automated markets such as NASDAQ, Direct Edge and BATS, in the US, have gained market share from less automated markets such as the NYSE. Economies of scale in electronic trading have contributed to lowering commissions and trade processing fees, and contributed to international mergers and consolidation of financial exchanges. Competition is developing among exchanges for the fastest processing times for completing trades. For example, in June 2007, the London Stock Exchange launched a new system called TradElect that promises an average 10 millisecond turnaround time from placing an order to final confirmation and can process 3,000 orders per second. 68 Since then, competitive exchanges have continued to reduce latency with turnaround times of 3 milliseconds available. This is of great importance to high-frequency traders, because they have to attempt to pinpoint the consistent and probable performance ranges of given financial instruments. These professionals are often dealing in versions of stock index funds like the E-mini SampPs, because they seek consistency and risk-mitigation along with top performance. They must filter market data to work into their software programming so that there is the lowest latency and highest liquidity at the time for placing stop-losses and or taking profits. With high volatility in these markets, this becomes a complex and potentially nerve-wracking endeavor, where a small mistake can lead to a large loss. Les données de fréquence absolue jouent dans le développement des instructions pré-programmées des commerçants. 69 Spending on computers and software in the financial industry increased to 26.4 billion in 2005. 1 Communication standards Edit Algorithmic trades require communicating considerably more parameters than traditional market and limit orders. A trader on one end (the buy side ) must enable their trading system (often called an order management system or execution management system ) to understand a constantly proliferating flow of new algorithmic order types. The RampD and other costs to construct complex new algorithmic orders types, along with the execution infrastructure, and marketing costs to distribute them, are fairly substantial. What was needed was a way that marketers (the sell side ) could express algo orders electronically such that buy-side traders could just drop the new order types into their system and be ready to trade them without constant coding custom new order entry screens each time. FIX Protocol LTD fixprotocol. org is a trade association that publishes free, open standards in the securities trading area. The FIX language was originally created by Fidelity Investments, and the association Members include virtually all large and many midsized and smaller broker dealers, money center banks, institutional investors, mutual funds, etc. This institution dominates standard setting in the pretrade and trade areas of security transactions. In 2006-2007 several members got together and published a draft XML standard for expressing algorithmic order types. The standard is called FIX Algorithmic Trading Definition Language (FIXatdl ). 70 The first version of this standard, 1.0 was not widely adopted due to limitations in the specification, but the second version, 1.1 (released in March 2010) is expected to achieve broad adoption and in the process dramatically reduce time-to-market and costs associated with distributing new algorithms. Algorithms Edit Some common trading algorithms include: 71 72 List of algorithms - TILT - 2-step 2200 BTUs 4-Wheel Drive 60-Step The Abyss Algo Mountains Almost Human Apollo Asimovs Nightmare The Awakening Back to School The Bagman Bankers Ball Bankers Blitz BAT Cave BAT Code BAT Discovery BAT Dribble BAT Fence BAT Hats BAT Horizon BAT Lego Bat Pig Batastic Batsicles BBOBomber The Beach Beyond the Blue Wall Bid Stuffer The Bird Blast This Blockhead Blotter Blue Bandsaw The Blue Bidder Blue Blaster Blue Blind Blue Blocker Blue Flicker Blue Ice The Blue Pig Blue Stubble Blue Thicket Blue Wave Blue Zinger Bluegrass Boston Buckr Boston Shuffle Boston Zapper Bot Town Bot Wars Botastic BOTvsBOT The Bridge Bristles Broken BAT Broken Highway Broken SKY Broken Zanti Buckaroo Banzai The Bug The Bunker CancelBot CancelBot Jr. Cancelled Check Cannons Cannons 2 The Carnival Castle Wall Changing Tide Cherokee Nation The Circus Comes to Town City Of BATS City Under Siege The Click Clockwork Orange Clogged Artery Continental Crust Control Tower Crazy Eyes The Crown Danger Will Robinson Day Trippin The Dead Pool The Deep The Deer Hunter Deer vs. Bat Depth Ping Detox Dinosaur Hunt Dirty Glaciers Dont Tread On Me Double Dip Double Pole, Double Throw The Drowning Early Discovery Early Riser Enchanted Forest EPIC Zapper Eraser Head Faster Zapper Flag Repeater The Flood Flutter Focus The Follower Fred Frog Pond From Above From Below Full Moon Rising Fuzzy Orange Gold Finger Gone Fishing Good Luck Human The Green Flash The Green Hornet Ground Strike Hairline Heart Attack High EQ High Tide Im A PC Inner Chart Jump Shot Junior Just Ask The Knife Landmine Life and Death Lightning Strike Living On The Edge Local Dump Low Tide Made in America Mainframe Mannie, Moe and Jack Marco Polo Market Share Master Blaster Maxy-Zapper Meteors The Monster Monster Mash Morning Zanti The Morphing NARA Zapper No Joy No Reason Obstructus Maximus One Ping Only Orange Crush Orange Marmalade The Outer Limits Pacific Rim The Palace Penny Pincher The Pepsi Challenge Periscopes Petting Zoo Pinger Plate Shift Platform Drilling The Port Power Line Power Tower Puzzle Pieces The Quota Quota Catcher Quota Machine The Raceway Racing Stripe Railway The Ramp Red Sky at Night Red Tide Redline Repeater Wars Robot Fight Robot Hunting Rock Star Rollerball The Ron Rougue Wave The Rover Runaway S. O.S. Scissors Scofflaw Sea Level Sea of BATS Sea of BATS Star The Search Search Bots The Seekers Seen Too Much Seizure Shades of Blue The Shredder Simple BAT Single Track Social Butterfly Solar Flare Soylent Blue The Spartan Spastic BAT Street Lamps Stubby Triangles Sunshowers T1 Killer Take Two Tank Tracks Teslas Cathedral Test Pattern Them tHigh EQ The Thin Blue Line Thin Blue Line Things that make you go hmmmm The Tickler To The Moon, Alice Twilight Wading Pool Wake Up Call Warp 15 Waste Pool When the Levee Breaks Wild Thing Wild Thing Edge Yellow Picket Fence Yellow Snow You Dont Know Jack Zanti Mahem The Zanti Misfit Zapata Zappa Street Zapper Clone Zero to Sixty See also Edit Notes Edit As an arbitrage consists of at least two trades, the metaphor is of putting on a pair of pants, one leg (trade) at a time. The risk that one trade (leg) fails to execute is thus leg risk. DISCOVER YOUR ALTER ALGO Todays traders have access to more tools and better tools than at any time in history. Yet despite the many advantages afforded by the digital age, there often remain limitations on how successful traders can be. Technology requirements. Exchange connectivity. Certification and compliance. Gestion des risques. There are a lot of variables in the equation especially when it comes to algorithmic trading. But thanks to Advantage Futures, youre not alone. Start Algo Trading today with Advantage Futures. We offer todays top trading professionals the technology infrastructure, connection speeds, and highly personalized support you need to take algo trading to all new heights. Armed with access to the industrys most comprehensive set of automated trading services, youll finally be free to realize your true potentialall in a non-proprietary environment where the sky is virtually limitless. DISCLAIMER This information is not to be construed as an offer to sell or a solicitation or an offer to buy commodities herein named. The factual information of this report has been obtained from sources believed to be reliable, but it is not necessarily all inclusive and is not guaranteed as to the accuracy and is not to be construed as representation by Advantage. The risk of trading futures and options can be substantial. Each investor must consider whether this is a suitable investment. Les performances passées ne représentent pas les résultats futurs. Thank you page B2BITS Trading Technologies ORC Liquidator RTS Realtime Systems CQG OnixS OptionsCity Patsystems ProOpticus QuantHouse Stellar Trading Systems
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