Введение

Метод исполнения ордеров, торговля с использованием алгоритмов

Алгоритмическая торговля – это метод исполнения ордеров с использованием автоматизированных, предварительно запрограммированных торговых инструкций, учитывающих такие переменные, как время, цена и объем. Этот тип торговли стремится использовать скорость и вычислительные ресурсы компьютеров по сравнению с человеческими трейдерами. В двадцать первом веке алгоритмическая торговля набирает популярность как среди розничных, так и среди институциональных трейдеров. Исследование 2019 года показало, что около 92% торгов на рынке Forex осуществлялось торговыми алгоритмами, а не людьми. Она широко используется инвестиционными банками, пенсионными фондами, паевыми инвестиционными фондами и хедж-фондами, которым может потребоваться распределить исполнение крупного ордера или совершать сделки слишком быстро для реакции человеческих трейдеров. Однако она также доступна частным трейдерам, использующим простые розничные инструменты. Термин «алгоритмическая торговля» часто используется как синоним автоматизированной торговой системы. Эти системы охватывают различные торговые стратегии, некоторые из которых основаны на формулах и результатах математических финансов и часто используют специализированное программное обеспечение. Примеры стратегий, используемых в алгоритмической торговле, включают систематическую торговлю, маркет-мейкинг, межрыночное спрэдинг, арбитраж или чистую спекуляцию, такую как следование за трендом. Многие из них относятся к категории высокочастотной торговли (HFT), которая характеризуется высокой оборачиваемостью и высоким соотношением ордеров к сделкам. Стратегии HFT используют компьютеры, которые принимают сложные решения для инициирования ордеров на основе информации, полученной в электронном виде, до того, как человеческие трейдеры смогут обработать наблюдаемую информацию. В результате, в феврале 2012 года Комиссия по торговле товарными фьючерсами (CFTC) сформировала специальную рабочую группу, включающую ученых и экспертов отрасли, для консультирования CFTC о наилучшем способе определения HFT. Алгоритмическая торговля и HFT привели к существенным изменениям в микроструктуре рынка, а также к увеличению сложности и неопределенности макродинамики рынка.

Ранние события

Компьютеризация потока заявок на финансовых рынках началась в начале 1970-х годов, когда Нью-Йоркская фондовая биржа представила систему "обозначенного обращения заявок" (DOT). SuperDOT был представлен в 1984 году как усовершенствованная версия DOT. Обе системы позволяли маршрутизировать заявки в электронном виде на соответствующий торговый пост. "Автоматизированная система отчетности об открытии торгов" (OARS) помогала специалисту определить рыночную цену открытия (SOR; Smart Order Routing). С появлением полностью электронных рынков возникла программная торговля, которая определяется Нью-Йоркской фондовой биржей как заявка на покупку или продажу 15 или более акций общей стоимостью свыше 1 миллиона долларов США. На практике, программные сделки были предварительно запрограммированы на автоматическое вхождение или выход из сделок, основываясь на различных факторах. В 1980-х годах программная торговля получила широкое распространение в операциях между акциями S&P 500 и фьючерсными рынками в рамках стратегии, известной как индексный арбитраж. Примерно в то же время, портфельное страхование было разработано для создания синтетического пут-опциона на портфель акций путем динамической торговли фьючерсами на фондовые индексы в соответствии с компьютерной моделью, основанной на модели ценообразования опционов Блэка — Шоулза. Обе стратегии, часто объединяемые под общим названием "программная торговля", многими (например, в докладе Брэди) были обвинены в усугублении или даже провоцировании обвала фондового рынка 1987 года. Однако влияние компьютерной торговли на обвалы фондового рынка остается неясным и широко обсуждается в академическом сообществе.

Торговля парами

Торговля парами, или парный трейдинг, – это стратегия «длинная-короткая», в идеале рыночно-нейтральная, позволяющая трейдерам получать прибыль от временных расхождений в относительной стоимости близких аналогов. В отличие от классического арбитража, в случае парного трейдинга закон единой цены не гарантирует схождение цен. Это особенно актуально при применении стратегии к отдельным акциям – эти несовершенные аналоги могут фактически расходиться бесконечно. Теоретически, «длинная-короткая» природа стратегии должна обеспечивать ее работоспособность независимо от направления фондового рынка. На практике, риск исполнения, устойчивые и значительные расхождения, а также снижение волатильности могут сделать эту стратегию нерентабельной в течение длительных периодов времени (например, 2004–2007 гг.). Она относится к более широким категориям статистического арбитража, торговли на схождение и стратегий относительной стоимости.

Стратегии дельта-нейтрального характера

В финансах, дельта-нейтральная стратегия описывает портфель связанных финансовых инструментов, стоимость которого практически не меняется при небольших колебаниях цены базового актива. Такой портфель обычно состоит из опционов и соответствующих им базовых активов, подобранных таким образом, чтобы положительные и отрицательные дельты взаимно компенсировались, делая стоимость портфеля относительно нечувствительной к изменениям цены базового актива.

Арбитражный процесс

В экономике и финансах арбитраж [ˈɑːrbɪtrɑːʒ] – это практика извлечения выгоды из разницы в ценах между двумя или более рынками: заключение комбинации взаимосвязанных сделок, использующих этот дисбаланс, при этом прибыль представляет собой разницу между рыночными ценами. В академическом контексте арбитраж определяется как сделка, не предполагающая отрицательного денежного потока ни в одном вероятностном или временном состоянии и обеспечивающая положительный денежный поток хотя бы в одном состоянии; другими словами, это возможность получения безрисковой прибыли без каких-либо затрат. Пример: одной из наиболее распространенных арбитражных стратегий является игра на разнице между фьючерсами S&P и акциями S&P 500. В большинстве торговых дней между ценами этих двух инструментов возникает расхождение. Это происходит, когда цена акций, преимущественно торгуемых на биржах NYSE и NASDAQ, либо опережает, либо отстает от цены фьючерсов S&P, торгуемых на бирже CME.

Средняя реверсия

Среднее возвращение – это математическая методология, иногда используемая для инвестирования в акции, но она может применяться и к другим процессам. В общем, идея заключается в том, что как высокие, так и низкие цены акций носят временный характер, и что цена акции стремится к некоторому среднему значению с течением времени. Примером процесса, демонстрирующего среднее возвращение, является стохастическое уравнение Орнштейна — Уленбека. Стратегия среднего возвращения предполагает, прежде всего, определение торгового диапазона для акции, а затем вычисление средней цены с использованием аналитических методов, учитывающих активы, прибыль и другие факторы. Если текущая рыночная цена ниже средней, акция считается привлекательной для покупки, в ожидании роста цены. Если текущая рыночная цена выше средней, ожидается снижение цены. Иными словами, предполагается, что отклонения от средней цены будут возвращаться к ней. Стандартное отклонение последних цен (например, за последние 20 периодов) часто используется в качестве индикатора для покупки или продажи. Сервисы предоставления информации об акциях (такие как Yahoo! Finance, MS Investor, Morningstar и др.) обычно предлагают скользящие средние за периоды, например, 50 и 100 дней. Хотя эти сервисы предоставляют средние значения, для проведения анализа все равно необходимо определить максимальные и минимальные цены за рассматриваемый период.

Скальпинг

Скальпинг – это предоставление ликвидности нетрадиционными маркет-мейкерами, при котором трейдеры стремятся извлечь выгоду из спреда между ценой покупки и продажи. Эта стратегия позволяет получать прибыль, пока колебания цены не превышают величину этого спреда, и обычно предполагает быстрое открытие и закрытие позиции, как правило, в течение нескольких минут или даже меньше. Маркет-мейкер, по сути, является специализированным скальпером. Объем торгов, осуществляемый маркет-мейкером, во много раз превышает объем торгов среднестатистического скальпера, и он использует более сложные торговые системы и технологии. Однако зарегистрированные маркет-мейкеры обязаны соблюдать биржевые правила, определяющие их минимальные обязательства по выставлению котировок. Например, NASDAQ требует от каждого маркет-мейкера размещения как минимум одной цены предложения (bid) и одной цены спроса (ask) на определенном ценовом уровне, чтобы поддерживать двусторонний рынок для каждой акции.

Снижение операционных затрат

Большинство стратегий, известных как алгоритмическая торговля (а также алгоритмический поиск ликвидности), относятся к категории снижения издержек. Основная идея заключается в разделении крупного ордера на небольшие и размещении их на рынке во времени. Выбор алгоритма зависит от различных факторов, при этом наиболее важными являются волатильность и ликвидность актива. Например, для высоколиквидного актива хорошей стратегией обычно является исполнение определенного процента от общего объема заявок (так называемые алгоритмы, ориентированные на объем), а для низколиквидного актива алгоритмы стремятся исполнить каждую заявку с выгодной ценой (так называемые алгоритмы поиска ликвидности). Эффективность этих стратегий обычно оценивается путем сравнения средней цены исполнения всего ордера со средней ценой, достигнутой при эталонном исполнении за тот же период. В качестве эталона обычно используется средневзвешенная цена по объему. Иногда цена исполнения также сравнивается с ценой актива на момент размещения ордера. Особый класс этих алгоритмов предназначен для обнаружения алгоритмических или айсбергных ордеров с противоположной стороны (то есть, если вы пытаетесь купить, алгоритм будет пытаться обнаружить ордера на продажу). Эти алгоритмы называются алгоритмами "обнаружения". Типичный пример – "Stealth" (Стелс). Примеры алгоритмов включают VWAP, TWAP, Implementation shortfall, POV, Display size, Liquidity seeker и Stealth. Современные алгоритмы часто оптимально строятся с использованием статического или динамического программирования.

Стратегии, которые относятся только к темным бассейнам

С 2009 года высокочастотная торговля (HFT), включающая широкий спектр участников – как покупателей, так и маркет-мейкеров, стала более заметной и вызывающей споры. Эти алгоритмы или техники обычно известны под названиями "Stealth" (разработанный Deutsche Bank), "Iceberg", "Dagger", "Monkey", "Guerrilla", "Sniper", "BASOR" (разработанный Quod Financial) и "Sniffer". Тёмные пулы – это частные альтернативные торговые системы, которые не взаимодействуют с публичным потоком заявок, а стремятся предоставить скрытую ликвидность для крупных пакетов ценных бумаг. В тёмных пулах торговля осуществляется анонимно, при этом большинство заявок скрыты или представлены в виде "айсберга". Трейдеры, которых называют "игроками" или "акулами", выявляют крупные ордера, отправляя небольшие рыночные заявки на покупку и продажу ("пингуя"). Если несколько небольших заявок исполняются, "акулы" могут обнаружить наличие крупного "айсбергового" ордера. "Сейчас это гонка вооружений", – заявил Эндрю Ло, директор Лаборатории финансовой инженерии Массачусетского технологического института в 2006 году. "Все разрабатывают более сложные алгоритмы, и чем выше конкуренция, тем меньше прибыль".

Время выхода на рынок

Стратегии, разработанные для генерации альфа, рассматриваются как стратегии тайминга рынка. Эти типы стратегий разрабатываются с использованием методологии, включающей в себя бэктестинг, форвард-тестинг и тестирование в реальном времени. Алгоритмы тайминга рынка обычно используют технические индикаторы, такие как скользящие средние, но могут также включать логику распознавания паттернов, реализованную с помощью конечных автоматов. Бэктестинг алгоритма обычно является первым этапом и включает в себя моделирование гипотетических сделок на исторических данных. Оптимизация проводится для определения наиболее оптимальных параметров. Для снижения риска переоптимизации можно предпринять следующие шаги: изменение параметров в пределах +/- 10%, изменение параметров большими шагами, проведение Монте-Карло симуляций и учет проскальзывания и комиссий. Форвард-тестинг алгоритма – следующий этап, который включает в себя запуск алгоритма на новых данных, чтобы убедиться, что его производительность соответствует результатам бэктестинга. Тестирование в реальном времени – финальный этап разработки, требующий от разработчика сравнения реальных сделок с результатами бэктестинга и форвард-тестинга. Сравниваемые показатели включают процент прибыльных сделок, фактор прибыли, максимальную просадку и среднюю прибыль на сделку.

Высокочастотная торговля

Как отмечалось выше, высокочастотная торговля (HFT) – это форма алгоритмической торговли, характеризующаяся высокой оборачиваемостью и высоким отношением количества ордеров к количеству сделок. Хотя единого определения HFT не существует, к его ключевым характеристикам относятся высокоразвитые алгоритмы, специализированные типы ордеров, колимитация, очень краткосрочные инвестиционные горизонты и высокий процент отмененных ордеров. По состоянию на первый квартал 2009 года общий объем активов под управлением хедж-фондов, использующих стратегии HFT, составлял 141 миллиард долларов США, что на 21% меньше максимального значения. Стратегия HFT впервые принесла успех компании Renaissance Technologies. Высокочастотные фонды начали приобретать особую популярность в 2007 и 2008 годах. HFT стала объектом пристального общественного внимания после того, как Комиссия по ценным бумагам и биржам США (SEC) и Комиссия по торговле товарными фьючерсами (CFTC) заявили, что как алгоритмическая торговля, так и HFT способствовали волатильности во время «Flash Crash» 2010 года. К числу крупных американских компаний, занимающихся высокочастотной торговлей, относятся Chicago Trading Company, Optiver, Virtu Financial, DRW, Jump Trading, Two Sigma Securities, GTS, IMC Financial и Citadel LLC. Существуют четыре основные категории стратегий HFT: маркет-мейкинг на основе потока ордеров, маркет-мейкинг на основе информации о тиковых данных, арбитраж событий и статистический арбитраж. Все решения о распределении портфеля принимаются с помощью компьютеризированных количественных моделей. Успех компьютеризированных стратегий во многом обусловлен их способностью одновременно обрабатывать огромные объемы информации, что недоступно обычным трейдерам.

Создание рынка

Создание рынка предполагает размещение лимитных ордеров на продажу (или предложений) выше текущей рыночной цены или лимитных ордеров на покупку (или заявок) ниже текущей цены на регулярной и непрерывной основе с целью получения прибыли от разницы между ценой покупки и продажи. Automated Trading Desk, приобретенная Citigroup в июле 2007 года, являлась активным маркет-мейкером, обеспечивая около 6% от общего объема торгов как на NASDAQ, так и на Нью-Йоркской фондовой бирже.

Статистический арбитраж

В качестве альтернативных методов, используемых в классической арбитражной стратегии, можно использовать несколько ценных бумаг, например, паритет процентных ставок с покрытием на валютном рынке, который устанавливает взаимосвязь между ценами внутренних облигаций, облигаций, номинированных в иностранной валюте, спотовой ценой валюты и ценой форвардного контракта на валюту. Если рыночные цены достаточно отличаются от тех, что подразумеваются моделью, чтобы покрыть транзакционные издержки, можно совершить четыре сделки для гарантированной безрисковой прибыли. HFT позволяет проводить аналогичные арбитражи, используя более сложные модели, включающие значительно больше четырех ценных бумаг. По оценкам TABB Group, годовая совокупная прибыль от арбитражных стратегий с низкой задержкой в настоящее время превышает 21 миллиард долларов США. Арбитраж слияний и поглощений, также называемый риск-арбитражем, является примером этого. Арбитраж слияний и поглощений обычно заключается в покупке акций компании, являющейся целью поглощения, и одновременной продаже акций компании-поглотителя. Как правило, рыночная цена целевой компании ниже цены, предложенной компанией-поглотителем. Спред между этими двумя ценами в основном зависит от вероятности и сроков завершения поглощения, а также от текущего уровня процентных ставок. Суть арбитража слияний и поглощений заключается в том, что этот спред в конечном итоге сведется к нулю, когда и если поглощение будет завершено. Риск заключается в том, что сделка сорвется, и спред значительно увеличится.

Подделка

Одна из стратегий, которую используют некоторые трейдеры, запрещенная, но, вероятно, продолжающаяся, называется спуфингом. Это размещение ордеров с целью создать впечатление о желании купить или продать акции, не намереваясь при этом исполнять эти ордера, чтобы временно манипулировать рынком и купить или продать акции по более выгодной цене. Это достигается путем создания лимитных ордеров за пределами текущих цен спроса и предложения, чтобы изменить отображаемую цену для других участников рынка. После этого трейдер может совершать сделки, основываясь на искусственном изменении цены, а затем отменять лимитные ордера до их исполнения. Например, предположим, что трейдер хочет продать акции компании, текущая цена спроса на которые составляет 20 долларов, а текущая цена предложения – 20,20 доллара. Трейдер разместит ордер на покупку по цене 20,10 доллара, что достаточно далеко от цены предложения, чтобы он не был исполнен, и эта цена в 20,10 доллара будет отображаться как лучшая национальная цена спроса. Затем трейдер исполняет рыночный ордер на продажу акций, которые он хотел продать. Поскольку лучшая цена спроса – это искусственно созданная цена спроса трейдером, маркет-мейкер исполняет ордер на продажу по цене 20,10 доллара, что позволяет получить на 10 центов более высокую цену продажи за акцию. После этого трейдер отменяет свой лимитный ордер на покупку, которую он никогда не намеревался завершить.

Наполнение цитатами

Наполнение котировок — это тактика, используемая недобросовестными трейдерами, заключающаяся в быстром выставлении и снятии большого количества заявок с целью перегрузить рынок и получить преимущество над более медленными участниками. Быстро размещаемые и отменяемые заявки приводят к задержкам в рыночных данных, на которые ориентируются обычные инвесторы, что влияет на отображение котировок цен во время манипуляции. Фирмы, использующие высокочастотную торговлю, выигрывают от собственных, более производительных каналов передачи данных и инфраструктуры с минимальной задержкой. Исследования показали, что высокочастотные трейдеры могут извлекать прибыль из искусственно создаваемых задержек и арбитражных возможностей, возникающих в результате наполнения котировок.

Системы торговли с низкой задержкой

Сетевая задержка, синоним понятия "задержка", измеряемая как односторонняя задержка или время кругового обхода, обычно определяется как время, необходимое для прохождения пакета данных из одной точки в другую. Торговля с низкой задержкой относится к алгоритмическим торговым системам и сетевым маршрутам, используемым финансовыми институтами для подключения к фондовым биржам и сетям электронного обмена (ECN) с целью быстрого исполнения финансовых транзакций. Большинство компаний, занимающихся высокочастотной торговлей (HFT), зависят от быстрого исполнения своих торговых стратегий. Джоэл Хасбрук и Гидеон Саар (2013) измеряют задержку, основываясь на трех компонентах: времени, необходимом для (1) получения информации трейдером, (2) анализа информации алгоритмами трейдера и (3) достижения сгенерированного действия биржи и его реализации. На современном электронном рынке (около 2009 года) время обработки сделок с низкой задержкой оценивалось менее чем в 10 миллисекунд, а сверхнизкая задержка – менее чем в 1 миллисекунду. Трейдеры, работающие с низкой задержкой, зависят от сетей с ультранизкой задержкой. Они получают прибыль, предоставляя своим алгоритмам информацию, такую как конкурирующие заявки и предложения, на микросекунды быстрее, чем их конкуренты. Базовые модели могут использовать простую линейную регрессию, в то время как более сложные игровые и модели распознавания образов или предиктивные модели также могут применяться для инициирования торговли. Для создания этих моделей использовались более сложные методы, такие как метод Монте-Карло на основе цепей Маркова.

Вопросы и развитие

Алгоритмическая торговля доказала свою способность значительно повышать ликвидность рынка и обеспечивать другие преимущества. Однако повышение эффективности, достигнутое благодаря алгоритмической торговле, встретило сопротивление со стороны брокеров и трейдеров, столкнувшихся с серьезной конкуренцией со стороны компьютерных систем.

Финансы киборгов

Технологические достижения в области финансов, особенно в сфере алгоритмической торговли, повысили скорость, связность, охват и сложность финансовых операций, одновременно снижая их человеческий фактор. Компьютеры, работающие по программам, основанным на сложных алгоритмах, заменили людей во многих функциях финансовой индустрии. Финансы фактически превращаются в отрасль, где машины и люди разделяют доминирующие роли, трансформируя современную финансовую систему во что-то, что один из ученых назвал «финансами киборгов».

Последние события

Новости финансового рынка теперь формируются такими компаниями, как Need To Know News, Thomson Reuters, Dow Jones и Bloomberg, для чтения и автоматической торговли на основе алгоритмов. "Компьютеры сейчас используются для создания новостных сообщений о финансовых результатах компаний или экономических статистических данных сразу после их публикации. И эта практически мгновенная информация поступает напрямую в другие компьютеры, которые совершают сделки на основе новостей". Алгоритмы торгуют не только по простым новостям, но и интерпретируют более сложные для понимания сообщения. Некоторые компании также пытаются автоматически определять тональность (оценивать, позитивные или негативные) новостных сюжетов, чтобы автоматизированная торговля могла работать непосредственно с новостями. "Все больше людей анализируют различные источники новостей и разрабатывают собственные индикаторы на их основе, используя полуструктурированный подход", – заявил Роб Пассарелла, глобальный директор по стратегии Dow Jones Enterprise Media Group, постоянно стремясь получить новые торговые преимущества. Его компания предоставляет новостные ленты с низкой задержкой и аналитику новостей для трейдеров. Пассарелла также отметил новые академические исследования, посвященные тому, в какой степени частые поисковые запросы в Google по различным акциям могут служить торговыми индикаторами, потенциальному влиянию различных фраз и слов, встречающихся в заявлениях Комиссии по ценным бумагам и биржам, и последней волне онлайн-сообществ, посвященных торговле акциями. Citigroup ранее приобрела Lava Trading и OnTrade Inc. В конце 2010 года Управление правительства Великобритании по науке инициировало проект Foresight, посвященный будущему автоматической торговли на финансовых рынках, под руководством Дэйм Клары Фурс, бывшего генерального директора Лондонской фондовой биржи, и в сентябре 2011 года проект опубликовал предварительные результаты в виде рабочего документа из трех глав, доступного на трех языках, а также 16 дополнительных материалов, содержащих подтверждающие данные.

Эффекты

Одним из наиболее ироничных выводов академических исследований алгоритмической торговли может быть то, что индивидуальные трейдеры внедряют алгоритмы, чтобы упростить и сделать коммуникацию более предсказуемой, в то время как рынки в конечном итоге становятся сложнее и неопределеннее. Поскольку торговые алгоритмы следуют локальным правилам, реагирующим либо на запрограммированные инструкции, либо на выявленные закономерности, на микроуровне их автоматизированное и реактивное поведение делает определенные аспекты коммуникационной динамики более предсказуемыми. Однако на макроуровне было показано, что общий формирующийся процесс становится одновременно более сложным и менее предсказуемым. Хотя развитие алгоритмической торговли могло быть спровоцировано уменьшением размеров сделок, вызванным десятичной системой, она еще больше сократила размеры сделок. Функции, которые ранее выполняли трейдеры-люди, теперь переходят к компьютерам. Скорость компьютерных соединений, измеряемая в миллисекундах и даже микросекундах, приобрела большое значение. Более автоматизированные рынки, такие как NASDAQ, Direct Edge и BATS (ранее акроним Better Alternative Trading System) в США, увеличили свою долю рынка за счет менее автоматизированных рынков, таких как NYSE. Экономия от масштаба в электронной торговле способствовала снижению комиссий и сборов за обработку сделок, а также международным слияниям и консолидации финансовых бирж. Между биржами развивается конкуренция за самое быстрое время обработки сделок. Например, в июне 2007 года Лондонская фондовая биржа запустила новую систему под названием TradElect, которая обещает среднее время отклика в 10 миллисекунд от размещения заказа до окончательного подтверждения и способна обрабатывать 3000 заказов в секунду. С тех пор конкурентные биржи продолжали снижать задержку, достигнув времени отклика в 3 миллисекунды. Это имеет большое значение для высокочастотных трейдеров, поскольку им необходимо стремиться к точному определению стабильных и вероятных диапазонов эффективности финансовых инструментов. Эти профессионалы часто работают с версиями фондов, отслеживающих фондовые индексы, таких как E-mini S&P, поскольку они стремятся к стабильности и снижению рисков наряду с высокой производительностью. Им необходимо фильтровать рыночные данные для интеграции в свое программное обеспечение, чтобы обеспечить минимальную задержку и максимальную ликвидность при размещении стоп-лоссов и/или фиксации прибыли. В условиях высокой волатильности на этих рынках это становится сложной и потенциально нервной задачей, где даже небольшая ошибка может привести к значительным потерям. Данные о частоте событий играют роль в разработке предварительно запрограммированных инструкций трейдера. В США расходы на компьютеры и программное обеспечение в финансовой отрасли выросли до 26,4 миллиарда долларов в 2005 году. Алгоритмическая торговля привела к изменению типов сотрудников, работающих в финансовой отрасли. Например, многие физики перешли в финансовую отрасль в качестве количественных аналитиков. Некоторые физики даже начали проводить исследования в области экономики в рамках докторских диссертаций. Это междисциплинарное направление иногда называют эконофизикой. Некоторые исследователи также отмечают "культурный разрыв" между сотрудниками компаний, занимающихся преимущественно алгоритмической торговлей, и традиционными инвестиционными менеджерами. Алгоритмическая торговля стимулировала повышенное внимание к данным и снизила акцент на исследования в области продаж.

Стандарты связи

Алгоритмические сделки требуют передачи значительно большего количества параметров, чем традиционные рыночные и лимитные ордера. Трейдер с одной стороны ("покупатель") должен обеспечить, чтобы его торговая система (часто называемая "системой управления ордерами" или "системой управления исполнением") могла понимать постоянно увеличивающийся поток новых алгоритмических типов ордеров. Затраты на исследования и разработки, а также на создание сложных новых алгоритмических типов ордеров, вместе с инфраструктурой исполнения и маркетинговыми затратами на их распространение, весьма существенны. Необходим был способ, позволяющий компаниям, предлагающим ордера ("продающей стороне"), выражать алгоритмические ордера в электронном виде, чтобы трейдеры на стороне покупателя могли просто добавлять новые типы ордеров в свою систему и быть готовыми к торговле, не программируя постоянно новые пользовательские экраны ввода ордеров. FIX Protocol – это торговая ассоциация, публикующая бесплатные открытые стандарты в области торговли ценными бумагами. Язык FIX был первоначально разработан Fidelity Investments, а среди членов ассоциации – практически все крупные и многие средние и небольшие брокеры-дилеры, банки, институциональные инвесторы, паевые инвестиционные фонды и т.д. Эта организация доминирует в установлении стандартов в сфере подготовки к торговле и совершения сделок с ценными бумагами. В 2006–2007 годах несколько членов ассоциации объединились и опубликовали проект стандарта XML для описания алгоритмических типов ордеров. Этот стандарт называется FIX Algorithmic Trading Definition Language (FIXatdl).