取引ロボットの開発：市場の非効率性を探る

翻訳者注： Habréのブログの前半で、トレーディングシステムの開発のさまざまな段階を検討し（トピックに関するオンラインコースもあります ）、Pythonでのイベント指向のバックテストモジュールの開発についても説明しました。 本日は、開発プロセスのHFTトレーダーが取引所で取引ロボットに反対する人々の行動をどのようにモデル化するかについてお話します。







ほとんどのトレーダーは、コンピューターを使用せずに、取引相手として行動する人々の参加で最良の取引を行うべきであると考えています。 コンピューターとは、コンピューターによる注文の実行を意味します。高周波取引（HFT）アルゴリズムだけでなく、他の種類の注文実行アルゴリズムも含まれます。 高周波トレーダーは、注文が利益をもたらすと確信している場合にのみ市場に参入します。その実行アルゴリズムは主に大量の株式の場合に機能するため、アルゴリズムが十分に効率的でなくても、[危険な]競争が可能です。 人々は、価格を設定するときに十分に正確に行動しません（少数の小数位に正確なインスタント価格を設定することはトレーダーにとって時間の最善の無駄ではありません）、さらに不正確です-注文を実行してキャンセルする時間を設定するとき（人々は遅さと不注意）。



したがって、アルゴリズムを使用して小規模で長期の注文を検索するトレーダーが、人との取引の可能性を最大化する方法について最初に考えるのは論理的です。 トレーダー自身による注文のほとんどはおそらく大きな需要があり、主に卸売業者とダークプールによって処理されます。 そして、これらの市場の誰もが彼らの条件を有利と見なさない場合、それらは主要な取引所に送られます。 それらは、「待機」のラインでの激しい競争によるものです [ Eng。 休憩 ] FIFOタイプの注文[ eng。 先入れ先出し ]手動で生成された小さな注文を選択的に処理することは非常に困難です。収益性の高い受注をできるだけ多く選択するには、トレーダーはすべてのロボットよりも早くそれらをインターセプトする必要があります。 市場で動作する高速でスマートなプログラムの数を考えると、それらの最高のプログラムと競合することは非常に困難です。



手動で生成された注文が市場で非常に人気があることを知って、手動で作成された注文を「待機」することに注意します。 このタイプの注文を定義しようとすると、そうではないものから始めることができます-HFT注文から。 HFTの注文にはかなり高いレベルの拒否があります。つまり、市場でロボットによって行われた多数の注文は、実行される前にキャンセルされます。 以下のチャートは、欧州証券監督局（ESMA）の最近のレポートから取られたもので、HFTアルゴリズム、投資銀行、その他すべてのトレーダーからの申請期間に関する統計を提供します。 配置後1秒以内に、HFTアルゴリズムの注文の半分以上がキャンセルされ、他のすべての注文の約4分の1に過ぎないことに注意してください。 このチャートはヨーロッパのデータに基づいていますが、HFT取引のシェアが高い各市場で一般的な傾向を観察する必要があります。







トレーダーのタイプに応じた注文の「ライフサイクル」の期間の分布。 縦軸は時間（秒）、横軸は拒否または変更された注文の割合です[ レポートへのリンク ]



トレーダーのタイプと注文のライフサイクルの期間との間のこのような相関関係を考えて、考慮される各注文の位置から見た場合、異なる時間間隔での注文実行前後の資産の価格の変化を見てみましょう。







上のグラフ：パッシブ側の観点からのトランザクション前後の時間に対する1株当たりの平均利益または損失。 たとえば、トランザクションの30秒後、期間が100ミリ秒未満のNasdaqの平均注文は、最後に販売された100株の価値と比較して約0.2セント（20ミリ）失われました。 1秒以上続くナスダックの平均注文は、同じ指標と比較して約0.5セントを失いました。 手数料とリベートは考慮されません。 下のチャート：Nasdaqで取引された株式の量の、取引前後の時間への依存（信託取引を含む）。 注：すべての線は、互いに1標準偏差の範囲内にあるため（おおよそ計算されます）、見にくいです。 1ミル= 1株あたり0.01セント。







Bats BZX交換の同様のチャート、下のチャートもNasdaqの株式のボリュームを示しています



この効果を初めて発見したとき、その規模に感銘を受けました。 アルゴリズム取引の世界では、4分の1セントの差（これは高頻度取引の利益率よりも数倍高い）は非常に印象的な現象です。 さらに、この現象の事実は非常に明白であり、明らかに効果のない状況がある場合、市場はそれを解決する方法を見つけます。 想像できる最も単純なアプリケーションの1つは、「流動性を探す」長い「ライフサイクル」アルゴリズムを使用したこのような注文の主な使用です。理論的には、これにより顧客のコストが4分の1削減されます。



これは、その効果がそれ自体で収益性の高い戦略の基礎として役立つほど強力であることを意味するものではありませんが、そのような戦略を策定することはそれほど難しくないことがわかります。 戦略を作成するための最も明白かつ同時に非合理的なアプローチは次のとおりです。

• 市場データフィードでかなり時間がかかる注文を確認すると、すぐに同じ価格で市場注文を出し、市場から流動性を「撤回」します（市場プレーヤーが利用できる流動性の量を減らします）。

このような戦略は、他のトレーダーの行動をコピーするよりも良い結果につながるという事実にもかかわらず、それが有益であると期待するべきではありません。 利益を上げるためには、米国の証券市場の構造について何か他のものを知る必要があります。 おそらくここで最も重要なことは、DirectEdge取引所のEdgeXプラットフォームで保留中の注文を実行した後の価値の損失は、通常、他の取引所よりも大きいことです。 理由はわかりませんが、取引所ごとにトレーダーのセットと注文の流れは異なります。







さまざまな取引所プラットフォームで注文を実行する前後の資産の価格。 一般に、このグラフは上のグラフに似ています。 リベートは考慮されないため、Nasdaq Bx（Bsx）、Bats BYX（BatsY）、DirectEdge EdgeA（EdgeA）などの取引所の見かけ上の改善は、ほとんどの場合、報酬の支払いの違いに起因することに注意してください



もう1つの重要な事実は、注文実行後の価値の損失は、「安い」株式と比較して「高価な」株式の特性であるということです（評価についてではなく、価値の高い株式についてです）。 この現象はそれ自体興味深いものであり、流動性の低下、ボラティリティと比較したティックとリベートの相対的な重要性、証券取引委員会の手数料の高騰（各流通ドルに課される） 100の倍数の株式数で注文するための株式またはカスタム（これにより、マーケットメーカーが利益を得るには、相手方の100株の注文の「最小」ボリュームが大きすぎます）。



同じ理由で、高価な株式の場合、既存の流動性に対する取引戦略がより有利です。 EdgeXプラットフォームのさらに珍しい特性は、大きな「保留中」の注文が発注されるほど、取引の収益性が高まることです。 ほとんどの場合、大規模な注文の部分的な実行（注文のかなりの部分が未履行のままになるなど）は、注文の現在の保有者が現在取引している人よりも良いポジションにいることを意味します。 この動作の理由は非常に明白です。 この例の「より小さな」トレーダーが価格変動の方向に自信を持っている場合、利用可能なすべての株式を買い戻すと想定できます。



このような状況ですべての主要トレーダーがこれらの仮定から進んだ場合（そして部分的に実行された注文で動作しない場合）、大きな注文の一部のみを「食い物にする」者はノイズトレーダーまたは状況により継続できない者であることが判明します取引する。 何らかの理由で、これはEdgeXには当てはまりません。 たとえば、実際にすべての攻撃的なトランザクションを繰り返す「戦略」をモデル化する場合（「待機中の」指値注文に関連して）、選択した価格レベルでEdgeXでより多くの株式が利用できる場合、よりうまく機能します。







1株当たりの価格帯と実行された注文の量に応じた、1000株の注文の動作のシミュレーション。 大量の注文を実行する注文の動作は非常に珍しいです



これが非常に珍しい理由を理解するために、Best Buyの電気店に来て、ある賢明な人が利用可能なほとんどすべてのDellラップトップをどのように購入しているのかを想像してください。 次に、普通の人が来て1台のMacを購入し、さらに50台をカウンターに置いたとします。 おそらく、Dellラップトップを購入した人は準備が整っていて、Macを購入した人よりも価格で勝ったと思うでしょう。 しかし、Best BuyがEdgeXで製品を販売すれば、Macラップトップの所有者はより賢くなったことがわかります。



おそらく、Dellラップトップを購入した人は会社の企業アカウントを使用し、その費用を気にしませんが、一般的な意見によれば、作業効率を注意深く監視しているプロのトレーダーの世界では状況は異なります。 さらに、私たちの特別な利点とは何か、そして注文の有効期間だけを見たときにそれを正しく使用するかどうかというトピックについて考えることができます。 私たちの戦略では、すべての取引プラットフォームですべての注文を監視し、注文が比較的「古くなった」場合にのみ取引する方が論理的です。 このアプローチにより、1株当たりさらに0.1〜0.15セントを獲得します。 もちろん、特定の各取引所の特性に基づいて注文の年齢の戦略を最適化する方法もありますが、各取引所プラットフォームで「待機中」の注文ごとに5秒の標準しきい値を設定するだけです。 その結果、戦略は次のようになります。

1. ボリュームが100シェアで、ライフタイムが5秒を超えるEdgeX注文が見つかりました。
2. 条件を満たした注文が実行され始めた場合、流動性を撤回するためにプレイします。
3. EdgeXに残っているシェアの最大のシェアを取得できるように、注文のボリュームを大きくする必要があります（たとえば、1000シェア） 。
4. このアプローチを1株あたり70ドル以上の株式に適用し、取引量を増やすために、価格を取引価格より1セント高く設定します。

それはすべてどのように見えますか？







上記の戦略に従った取引シミュレーション。 弊社の戦略では注文の年齢を考慮していないため、シミュレーションデータには重要な交換フロアに関する情報は含まれていません。 （以前のすべてのチャートと同様に）このチャートは、実行された注文の量に応じて、市場の損益を考慮に入れることに注意してください。 シミュレーションは、2014年8月に2.5週間以上をカバーします。これは、この戦略にとって目立たない時間です。 明確にするために、注文は実行されたボリュームで分割されます。 Nasdaq交換（最大かつ最速）では、モデル化したトランザクションの後に強いジャンプはありません。 その後、1ミリ秒後、平均10〜20株が取引されました。これは、上のチャートとほぼ同じ量です。 ボリュームの急上昇は、同時アルゴリズム取引を示します-これは、アルゴリズムトレーダーが同様の戦略を使用することを意味します



結果は全く予想外であるように思えます。 戦略で使用されるすべての情報は、市場のデータから簡単に見つけることができ、原則として、それについて特別なことは何もありません。 高頻度取引の場合、戦略を見つけるのは簡単ではありません。 実際には最適化を実行せず、統計モデルを使用しません。市場データの一部の機能のみが関係します。 この戦略は、成功する戦略は信じられないほど複雑であり、形成するのに何年もかかるという従来の知恵と矛盾するかもしれません。 当然、（高頻度取引の基準により）十分に大きな収入をもたらさず、時間内にポジションを出る方法はありませんが、この方向でもう少し骨の折れる仕事がより多くの利益をもたらすことができることは容易に想像できます。



現時点では、手数料を除く1株あたり1セント、1日あたり約7000の取引数、350株の平均注文量をもたらします。 1株あたり約0.5セントの手数料（取引所に0.3セント、証券取引委員会に約0.2セント、清算手数料は通常数百分の1セント以下）を支払った後、結果として約1日あたり1万。 私はビジネスでこの戦略をテストしませんでした。 これは単なるモデルですが、実際には結果が異なる場合があります。 しかし、概して、積極的な取引をモデル化する場合、マーケットメーカーの仕事をモデル化するのに比べて、現実との矛盾はほとんどありません。



場合によっては、監督トレーダーでも市場の非効率性が持続します。 このような状況では、非効率性はいわゆる微細構造にしばしば「絞り込まれ」、これは市場で最も速いプレーヤーの特性になります。 効果的に取引されていない「古い」大口注文を担当している不注意なトレーダーが複数いる状況を想像できます。 理論的には、この非効率性が多数派によって認識された場合、これは古い注文の執行後に残っている株式のパニック取引につながるでしょう。 この場合、これらの注文の実行直後にボリュームがジャンプすること、およびシミュレーション中の遅延に対する高い感度が期待されますが、どちらも表示されませんでした。



シミュレーション中の遅延が100マイクロ秒増加しても（これは高頻度のトレーディングでは多くなります）、大きな変化にはつながりません。 市場の欠点は、その微細構造にのみ隠されるべきであると考えられています。 この例は、中程度の時間間隔での非効率性だけでなく、かなり大きな規模であるため、それから利益を得ることを示しています。 ですから、これらのおそらく慎重に考え出された実行アルゴリズムと定量的戦略のすべてが、少なくとも市場機能の最も基本的な原則を考慮しているかどうかに非常に興味があります。



継続するには...