アルゴリズムの社会学：金融市場と高周波取引の接続方法（パート1）

今日、株式市場の状況は、テクノロジーと特別な取引アルゴリズムによってますます影響を受けています。 自動化の成長に伴い、入札者間の社会的関係も変わります。



金融アルゴリズムの社会学のトピックの分析は、エジンバラの社会科学高等学校の教授であるドナルド・マッケンジーの研究です。 この作品の最も興味深い考えを紹介します-最初の部分では、HFT取引の出現の前提条件とその適用のためのスキームの分類について話します。



注：以下に示す資料は、「大規模な休日前の読書」のカテゴリに属します-これを考慮に入れて、勉強する時間を取ってください。

はじめに

取引の自動化と取引アルゴリズムの数の増加に伴い、市場関係者間の社会的関係は変化し始めています。 ニール・ジョンソンと同僚（ニール・ジョンソン、2012年）は、「人と機械の相互作用」から「機械によって価格が決まる純粋な機械エコロジー」への移行があったと考えています。 彼らの意見では、例えば25ミリ秒続く価格の下落またはジャンプは、アルゴリズムの動作によって引き起こされます。

どのトランザクションが人によって完了され、どのトランザクションがアルゴリズムによって実行されるかを判断するのは容易ではないため、これらはすべて仮定にすぎません。 [1]ただし、すべてではありませんが一部の金融市場は、次の3つのスキームのいずれかに従って動作しているという証拠があります。

1. 市場のプレーヤーは人間であり、市場は人々の間の直接的な相互作用のシステムです。
2. 市場は自動化されています（供給は電子システムを介して需要を満たします）が、プレーヤーは依然としてコンピューターを使用して相互作用する人々です。
3. 市場は自動化されており、そのプレーヤーはアルゴリズムです。

電子商取引の社会的側面は、Caitlin Zaloom（Caitlin Zaloom、2006）、Alex Preda（Alex Preda、2009、2013）、Sergey Saavedraおよび同僚（Serguei Saavedra、2011）などの研究者によって対処されています。 このトピックに関するほとんどの科学論文では、2番目のスキームまたは3番目の人々の相互作用が考慮されています。 ドナルド・マッケンジー（2006）とマーサ・プーン（2007、2009）は、彼らの著作の中でアルゴリズムの仕事の一般原則を説明しているが、彼らの仕事は主に人々の間の直接的なコミュニケーションを扱っている。 同じことは、Ken Hillis、Michael Petit、Kylie JarrettがGoogleのPageRankアルゴリズムをレビューする場合にも当てはまります。



3番目のスキームは、ブルーノラトゥールとミシェルコロンが開発した俳優ネットワーク理論の説明に役立ちます。 この理論の枠組みでは、「エージェント」の概念を使用してアルゴリズムを説明しています[eng。 俳優]。 この用語は議論の余地があると考えられていますが、アルゴリズムが単に人間の命令を実行していると仮定するのは愚かです。 アルゴリズムの予測不可能性は、既知の災害を繰り返し引き起こしています。 同社が45分で4億4,000万ドルを失った2012年8月1日に発生したナイトキャピタルの金融クラッシュを思い出すだけで十分です。 [2]



しかし、社会学の観点から自動取引を検討するには、アクターネットワーク理論の一般的な規定からより具体的な問題に移行する必要があります。 「市場」と「技術」の関係に関する研究において、Karin Knorr Cetina and Alex Preda（2007）は、すべての経済システムが直面する問題、つまり市場での経済的相互作用の組織化の問題を提起します。 上記の3つのスキームの最初の2つに似た2つのソリューションを提供します。

1. 「ネットワーク構造」。「ネットワークノードを接続するチャネルを介してデータを送信することによって相互作用が実行されます」。 そのような「チャネル」の例として、Alex Preda（2006）は、株式市場の構造を根本的に変えた株式相場を引用しています。
2. 「大量の人々にデータを収集し、同時に提示する」ことに基づく「ストリーミング構造」または「インスタントインタラクション」、特にコンピューター画面。 この構造では、「さまざまな操作、分析、およびデータ表示が1か所で実行されます。これにより、プレーヤーを導き、応答方法を制限する必要があります。」

20世紀の終わりに、「インスタントインタラクション」 スコピックコーディネーション]は、市場の仕事を組織化する主要な原則となっています。 Knorr Cetina（2013）によると、高頻度取引、またはHFT取引は、少なくとも部分的には、この相互作用を妨げます。 HFTトレーディングは非常に高速で行われるため、人は追跡することができません。 後で示されるように、このタイプの取引の研究により、コミュニケーションの特定の「チャネル」を異なる視点から見ることができます。 さらに、HFTトレーディングを研究する過程で、上記の2つの方法を含む、現代市場での経済的相互作用の基礎となる多くの原則を見つけることができます。



人が市場で起こっていることを追跡できない場合、これはHFTトレーダーがスピードの利点を活用できることを意味します。 マイケルルイスの著書 『Flash Boys』（マイケルルイス、2014年）では、HFTトレーダーが最も不利な立場で紹介され、ベストセラーになり、コロンビアピクチャーズはすぐに映画の権利を購入しました。 [3]本の著者は、HFTトレーダーの行動の「合法性」を疑っています。彼らの行動は金融市場での取引の原則と一致していないからです。 株式市場が合法的な機関になり、リスクのある遊びと投資の概念が限定されたため、金融は「成功は慎重かつ継続的な研究の結果」である領域になりました（Pred、2009）。



HFTトレーダーが機械駆動型の市場を作るという考えは、若い投資家や一般大衆だけでなく、そのプレーヤー自身も怖がらせます。 いくつかの市場では、これはいわゆる「建物の境界線」[eng。 境界の仕事] Thomas Gieryn、1999年によって記述されています。 一部のトレーディングフロアでは、「悪い」アルゴリズムと「良い」アルゴリズムを区別し、HFTアルゴリズムの「正当な」アクションの範囲を他のすべてのタイプのHFTトレーディングから分離しようとします。 したがって、取引アルゴリズムがあまりにも多くの利益をもたらす会社は、取引プラットフォームから追放され、「略奪的」としてブランド化される可能性があります。



HFTアルゴリズムはトレーディングフロアで操作を行うのが最も簡単であり、原則としては可能ですが、電子システムの外で取引することは非常に困難です。 電子取引プラットフォームを構築する歴史的なプロセスは、Fabian Muniesa（2011）によって最もよく説明されています。 彼は、Gilles Deleuzeが言うように、市場の自動化を「展開」または「開示」のプロセスとして説明しています（Gilles Deleuze、1990）。 Munesaは、自動化を「アクションを生成および促進する創造的なプロセス」と説明しています。 ただし、過去のイベント-特定の地域の特定のタスクのソリューションを反映する場合があります-は、利用可能な自動化機能の制限につながります。 したがって、HFTと他の取引アルゴリズムの社会学は、その開発の歴史の観点から考慮されなければなりません。 これを行うには、最新の方法だけでなく、過去に行われた決定とそれらに影響を与えたイベントも学習する必要があります。



Neil Fligstein（Neil Fligstein、1996、2001）によると、そのような「歴史的」社会学も政治的でなければなりません。 社会技術的な「市場構造」は、「他社との競争の影響を緩和する」ことに焦点を合わせています。 現在のプレーヤーは、金融市場の自動化とHFT取引の出現に反対するか、マイナスの結果を最小限に抑えるように自動化しようとしました。 以下に示すように、HFT取引は、証券取引委員会などの政府機関の影響下で発展しています。



HFTアルゴリズムの歴史的な社会学の基礎として、Andrew Abbott（2005）は、「関連する生態学」[eng。 リンクされたエコロジー]。 [4]アボットによる「エコロジー」は、「互いに制限し、競合する多くのコンポーネントの相互作用」として表される領域です。 HFTアルゴリズムは、他のアルゴリズムと直接対話し、暗黙的に相互に対話します。 HFT企業は、いわゆる「場所」をめぐって「互いに競い合う」[Eng。 場所]-「制御できる」もの：私たちの場合、市場での有利な地位のために、時には彼らの行動の合法性の認識のために。



HFT取引は関連するエコロジー、つまり「相互作用するエコロジーのセット」であることに注意することが重要です。 前述のように、HFTトレーディングはトレーディングフロアのエコロジーと密接に関連しています（「エコロジー」という用語もここでは適切です。さまざまな市場は、市場での有利な位置とその行動の正当性を認識するために、互いに競争する傾向があります）および規制のエコロジー体（少なくとも米国では互いに競合している）。 一見したところ、政府の規制はHFT取引または取引フロアとは関係ありませんが、実際にはそうではありません。 たとえば、証券取引委員会（SEC）は、米国の株式市場で最も影響力のある規制機関です。 1975年証券法の改正で、米国議会はSECにトレーディングフロアを組織し、市場の競争が激化するように指示しました。 SECの本当の目標は、ニューヨーク証券取引所（NYSE）とその「専門家」（マーケットメーカー）の権限を弱体化させることでした。 SECは、一見無関係なトレーディングフロアの開発のおかげで目標を達成し、HFTトレーディングの開発を加速しました。



したがって、米国株式市場でのHFT取引の発展は、社会構造や技術の進歩に依存していませんでした。 おそらく、それはいわゆる「バンドル」の構成要素の1つとして生じた[英語。 ヒンジ] Abbott（2005）によると-いくつかの生態系で「機能する戦略」。 ここでいう「バンドル」とは、HFT取引、取引フロア、政府規制など、さまざまなエコロジーのプロセスをリンクする一連の現象として定義されています。 このような関連する歴史的プロセスは、米国証券市場でのHFT取引の出現をもたらしました。



「関連する生態学」に関連する2つのポイントを明確にする必要があります。 第一に、アクターネットワーク理論に従って、この記事は「社会的」現象を「技術的」現象から分離しようとはしていません。 説明されている3つのエコロジーはそれぞれ、社会技術の分野であり、人々はアルゴリズムを記述し、それらが順番に人を置き換え始め、時には彼の計画を台無しにしさえします。 第二に、これら3つの生態系の相互作用の「トポロジー」は歴史的に固定されていません。 たとえば、HFT取引は特定のグループの取引フロアで発生し、法律に従っています。 HFTトレーダーはこれらの法律を「社会的事実」として受け入れなければなりませんでした。 ただし、HFT取引が発展するにつれて、HFT取引はすでにその基盤に基づいて形成された取引フロアの活動を部分的に包含していました。



したがって、この記事では、アルゴリズムの社会学は次のように見なされます。特に、過去のイベントへの依存を明らかにする歴史的なもの。 b）アボットによると「環境」。 c）「囚人」[eng。 有名な社会学者であり経済学者のヴィヴィアナ・ツェリツァーにちなんで名付けられたゼリゼリアン-約 transl。]、境界の構築を研究し、「悪い」プレーヤーと「悪い」アルゴリズムを「良い」アルゴリズムと区別しようとします。 次に、研究方法論とアルゴリズム間の相互作用の形式について説明した後、HFTアルゴリズムの機能を詳細に調べます。 その後、上記の歴史的プロセスをより詳細に説明します。 記事の最後に、3つの異なる市場でのHFTアルゴリズムの動作原理の違いが示されています[おおよそ。 perev。：記事の第2部で説明します]。 これは、履歴プロセス、さまざまな関連する生態学、および境界の構築がこれらのアルゴリズムの機能にどのように影響するかを示すために行われます。 この記事では、次の3種類の市場について説明します。

1. 「明るい」米国証券市場。 [5]これらのサイトでの取引は、2つの要因に直接依存しています。 1つ目は、トレーディングフロアの開発とHFTアルゴリズムおよび州の規制の開発との「接続」です。 2番目は、イベントが前のプロセスに依存していることです。 この開発の始まりは、1970年代後半に採択された経済的相互作用の組織に関する決定でした。 ただし、その結果は相反するものであったため、マーケットスイープオーダーを使用する必要が生じました[eng。 市場間スイープ注文]。
2. 「暗い」米国の証券市場。 これらの市場では、すべてのアルゴリズムは「道徳」（「良い」と「悪い」）の原則に従って分割されています。 ここでは、トレーディングフロア間の競争とその正当性を認めたいという欲求が密接に絡み合っています。 これは、HFT企業の厳格な管理につながり、その一部は取引から除外され、「日和見的」であると宣言されています。
3. 外国為替取引フロア。 この種の市場は、米国の証券市場と比較するために必要です。 SEC委員会の類似物と歴史的な「リンク」が存在しないこと、および特別に関連するエコロジーの存在を考慮すると、FORCES市場での境界線の構築が簡素化されます。 さらに、それらの経済的相互作用は、証券取引の場合と同じ方法で組織化されていません。 このタイプの市場を開発する過程で、新しいタイプのアルゴリズム活動の出現につながる矛盾も発生します-「追加テスト」[eng。 ラストルック]。

研究方法

HFT取引などの分野では、定量的研究と定性的調査の両方を実施することは困難です。 量的研究の複雑さは、まれに例外を除いて、市場データは誰が取引を行ったかを示していないという事実にあります。人またはアルゴリズム、そして後者の場合はHFTアルゴリズムであるかどうかです。 [6]エコノミストの1つのグループは、HFT取引の典型的な取引スタイルを示すデータにアクセスすることができました。 ただし、商品先物取引委員会（CFTC）に属するこのデータへのアクセスは既に閉鎖されており、それに基づく記事は削除されています。 その結果、2つのコンサルティング会社TabbとAiteが市場でのHFT取引量に関するデータを公開しているという事実（表1を参照）にもかかわらず、これらのデータは企業が協力する専門家の意見のみに基づいています。



表1-2012年のこれらの市場でのHFT取引のシェア。 出典：Aite Groupデータ。 アラシュ・マッソウディとドナルド・マッケンジー（2013）

市場	HFT取引のシェア 市場
米国株式市場	53％
国際市場 先物	52％
国際市場 外国為替	40％
国際市場 確定利付証券（債券および同様の負債）	18％

HFT取引の定性的調査は簡単に実施することはできません。HFT企業は通常非公開であり、その活動について公然と報告せず、しばしばそれを隠そうとします。 それでも、43人の専門家-会社の創設者、元従業員および現従業員-は、HFT企業の活動とそれに関連する困難についてインタビューを行うことに同意し、経験豊富な専門家もHFT取引の歴史について話しました。 インタビュー対象者は、2010年10月にインタビューを行ったAAから始まり、2014年4月にBQとのインタビューで終わる、条件付きで時系列に特定されます。



インタビュー参加者の検索は、さまざまな方法で実行されました。 最初に、私はオープンソースに目を向け、シカゴ、ニューヨーク、ロンドン、アムステルダム（HFT取引の4つの最も重要な和解）から最も活発なHFT企業の名前を探しました。 これらの情報源が意思決定者の名前とその電話番号を示している場合、私はそのような会社の少なくとも1人の代表者に電話をかけました。 他の検索方法はより自発的でした。HFTトレーディングに特化したイベントでのスピーカーとのミーティング、業界アナリストまたは以前のインタビュー参加者が参照する潜在的なインタビュー参加者の調査、および単なる知り合い。



インタビュー対象者のほとんどは経験豊富なHFTトレーダーでしたが、インタビュー対象者の中には、偶然またはインタビューの他の参加者を通して見つけた若い選手もいました。



調査中にいくつかの困難がありました。 時には、インタビュー対象者をHFT取引に集中させることは容易ではありませんでした。 たとえば、HFT会社に就職したシカゴ・ピットの2人の元トレーダーにインタビューを行いました。彼らがピットについて話し始めるたびに彼らを止めなければなりませんでした。 参加者が回答できない、または回答した​​くないため、いくつかの質問がインタビュー自体に干渉しました。



しかし、最初の参加者との会話の中で、この分野で広く知られ、よく実践されている多くのHFT取引戦略を特定することができ、その後のインタビューのトピックの1つになりました。 さらに、最初の参加者は、HFT企業の仕事の特徴のうち、私には知られていないもの（たとえば、FOREXで「追加チェック」を行う）について話しましたが、業界のすべてのプレーヤーに知られています。 当初、この研究は比較ではありませんでしたが、調査中にさまざまな貿易分野で多くの重要な違いがあることが明らかになりました（特に証券市場と外国為替市場での取引の間）。 したがって、その後のインタビューでは、これらの違いを正確に重視しました。 [7]



同時に、HFT取引に関連する生態学の研究は、いくつかの理由で簡素化されました。 たとえば、インタビューの機密を保持する方が簡単でした。 株式取引の場合、大規模な取引フロア（NYSEおよびNASDAQ）および規制当局の履歴データは公式文書で簡単に見つけることができ、それらに頼ることで、より一般的な状況を把握できます。 さらに、インタビュー中に、3つのタイプの取引プラットフォームに焦点を当てることができました。インタビューのソースと参加者がキーと呼ぶプラットフォーム。 HFTアルゴリズムの動作に従い、それらの間に境界を構築できるもの。 外国為替サイト。証券取引サイトと比較できます。



HFT取引の専門家ではないインタビュー参加者は、記事で「インタビュー対象者」として識別されます。



HFT取引に関する科学文献からデータを取得するという問題にもかかわらず、インタビュー中に行われた結論は検証できます。 これを行うには、HFTアルゴリズムが短期的な価格変動を予測できるという仮定と比較する必要があります。 この声明は「効果的な市場仮説」（EMH）に反しますが、後で示すように、定量的研究の結果はインタビュー中に下された結論を確認します。

買い手と売り手のエンジン、実行アルゴリズム、HFTアルゴリズム

市場の自動化に関しては、通常、特別なエンジン[eng。 マッチングエンジン-バイヤーとセラーを結び付けるエンジン]、およびそれに基づいて電子注文帳が作成されます。 図1は、インタビューの参加者の1人が、以下で説明する実行アルゴリズムの1つのテスト中に撮影したスクリーンショットを示しています。 スクリーンショットは、ローンを節約する会社であるAstoria Financialが取引した複数の取引フロアの注文帳を示しています。 左側には、アストリア株式の購入申請書がリストされています。たとえば、NASDAQにある192株の購入申請書は、1株当たり7.74ドルの価格で記載されています。 それぞれ、販売申請書の右側。







図1-Astoria Financial Corpの株式の売買の申請書 2011年10月21日正午、米国のトレーディングフロアで。 出典：インタビュアーの一人



注文書の処理に加えて、エンジンは、購入注文と販売注文の反対のペアを検索します。 図2の注文書にはそのようなペアはありません。 しかし、それらは、人またはアルゴリズムが7.75ドル以上の価格で株式を購入するためのアプリケーション、または7.74ドル以下の価格で株式を販売するためのアプリケーション（即座に実行できるアプリケーションを「市場性のある」アプリケーションと呼びます）を提示するとすぐに表示されます。 ]）。 エンジンが反対の入札のペアを見つけると、取引を開始し、両方の当事者に確認を送信します。 手動取引とは異なり、電子取引は交渉されません。 さらに、株式市場（ただし、常に外国為替市場ではない）では、プロセス全体が匿名で実行されます。







図2-Astoria Financial Corpの株式の売買の申請書 2011年10月21日正午、NASDAQで。 出典：図1



従来のトレーダーに加えて、2つのクラスの取引アルゴリズムが上記のエンジンと対話します。 ファーストクラス-実行アルゴリズム 実行アルゴリズム]。 それらは、株式やその他の金融商品の大きなブロックを売買するために彼らに代わって行動する大規模な投資家またはブローカーによって使用されます。 実行アルゴリズムは、これらのパッケージを小さなパーツに分割し、「市場への影響」を減らすような方法で市場に出します。 トレーディングアルゴリズムの2番目のクラスは独自のトレーディングアルゴリズムで、その特別なケースはHFTアルゴリズムです。これについては次のセクションで詳しく説明します。 [8]実行アルゴリズムとは異なり、独自の取引アルゴリズムは特定の量の金融商品を取引しません。 特に、HFTアルゴリズムは、ほとんどの場合、購入注文の量が販売注文の量をはるかに超える場合、またはその逆の場合、リスクのあるポジションを立てることなく利益を上げるようにプログラムされています。



アプリケーションを送信およびキャンセルすることにより、HFTアルゴリズムと実行アルゴリズムは、買い手と売り手を結び付けるエンジンと直接対話し、これらのエンジンを使用して互いに暗黙的に対話します。 同時に、実行アルゴリズムの開発者は、アルゴリズムのアクションをプロのトレーダーや他のアルゴリズムから隠そうとしています。 これは、独自のアルゴリズムが、実行アルゴリズムが共有の大きなブロックを取得しようとする方法を追跡し、これらの共有を償還して同じアルゴリズムに有利に再販できるためです。 一部のアルゴリズムは、「価格衝動」の瞬間を検索するようにプログラムされています[eng。 価格モメンタム]、これも良い利益をもたらします。 この場合、アルゴリズムは市場の急激な動きを引き起こし、一般的な傾向に従った他のアルゴリズムからの「利益」をもたらします。

HFT取引はどのように機能しますか？

HFTアルゴリズムでは、リスクの高い利益方法が最も頻繁に使用されると仮定するのは誤りです。 名前から判断すると、高頻度取引には大量の取引が含まれ、複雑でリスクのある戦略がこれに適しているとは考えられません。 一部のHFT戦略の本質は、ある取引プラットフォームでより安く購入でき、別のプラットフォームでより高い価格で販売できる金融商品を見つけることだけです。 しかし、このような「裁定取引の機会」は、市場のプレーヤーがそれを呼ぶように、まれにしか現れず、本格的なビジネスを運営するのに十分な利益をもたらさない。 HFTトレーダーの主な活動は、非常に短い期間で価格の変化を予測できる幅広い範囲の戦略の使用です。



これらの戦略を理解するには、そのうちの2つを検討してください。 これらは、インタビューの参加者が働いたり働いたりしたすべてのHFT企業で使用されています。 最初の戦略は、「オーダーブックの金融商品のダイナミクス」に基づいています[eng。 注文帳のダイナミクス]。 簡単に言えば、AHが述べたように、これは「入札のサイズが大きいかどうかを判断するアルゴリズムの能力です。 入札-購入の申し込み]オファーサイズ[eng。 申し出-販売申請]」。 図2の入札帳をご覧ください。最高入札価格（最高価格）は192株で構成され、最高入札価格（最低価格）は488株で構成されています。 最適なオファーのサイズは、最適な入札のサイズよりも大きくなります。 これは、市場でこの会社の株式が購入するよりも多く売ることを望んでおり、おそらく「その価格は1ポイント下がる」ことを意味します。 （この方法が予測の作成に役立ち、HFT企業で使用されているという事実は、金融および経済の文献でも確認されています）。 [9]



さらに、「アプリケーションブックのダイナミクス」からの貴重な情報は、いわゆる「テープ」[eng。 時間と販売]。 取引の時間と価格に関するデータを含む、この金融商品で行われた取引に関する情報を提供します。 より複雑なHFTアルゴリズムでは、米国の株式市場とFOREX市場の両方のすべての注文帳でこの金融商品のダイナミクスが考慮されることに注意してください。 さらに、HFTアルゴリズムでは、回答者ANが「書籍のプレッシャー」と呼ぶもの、つまり 最適な入札単価よりも低い入札単価のサイズ、最適な入札単価よりも高い入札単価のサイズ。 ただし、この状況では、一部のトレーダーおよびアルゴリズムは「なりすまし」戦略を使用する場合があります[eng。 なりすまし-詐欺行為]-市場で過剰な需要または供給の印象を与えるアプリケーションを送信します。 たとえば、図2は7.72ドルと7.71ドルの大量の注文を示しています。価格が下がらない限り、これらの注文は実行前にキャンセルできます。 HFTアルゴリズムは、詐欺師が通常すぐにアプリケーションをキャンセルするため、長期間本にあるアプリケーションのみを考慮に入れると、この問題を回避できます。



2番目に広く使用されているHFT戦略では、金融商品の価格変動を考慮して、この商品の動きに影響を与えます。 例は、いわゆる「先物ラグ」です[eng。 先物遅れ]。 その本質は、インデックス先物の価格の動きに基づいて、HFTアルゴリズムが取引された証券または上場投資ファンドの株式の価値がどのように変化するかを正確に予測できることにあります。 取引所の資金、ETF]。 [10]



もう1つのより特化した情報ソース（すべての企業で例外なく使用されています）は、グローバル経済または個々の企業のニュースです。 今日では、通常のコンピューターで読み取れるように配布されています。 その結果、価格に影響を与える前にこのニュースに反応するアルゴリズムは、所有者に大きな利益をもたらす可能性があります。 原則として、HFT企業のアルゴリズムは、注文帳のダイナミクス、関連する金融商品のデータ、および市場ニュースを考慮して、一度に複数のソースから情報を収集します。 出力では、このようなアルゴリズムは通常、ストックまたは他の機器の理論値を提供します。これは、近い将来、一瞬から数分に予想されるはずです。 BF回答者によると、この理論値は、入札とオファーの差、関連商品の価格などの要因に応じて変数として最も簡単に表されます。他社のアルゴリズムは他の方法でデータを収集します。 たとえば、ANは「ポーリング」の自動システムについて話します。このシステムでは、さまざまな要因の「投票」の数が市場の状況に応じて変化します。



株式市場では、理論上の株価と実際の株価の差は多くの場合1セント未満です。 「価格が2.396ドルに等しいとアルゴリズムが判断し、本に2.40ドルで株式を購入するためのアプリケーションが含まれている場合、アルゴリズムはこの株式を2.40ドルで販売します」とBJ氏は言います。 「そのような取引でお金を失うこともありますが、平均して55％のケースで勝ちます。それで十分です。」



ただし、HFTアルゴリズムがトランザクションを完了する方法には大きな違いがあります。 一部のアルゴリズムは「受動的に」機能することも、市場関係者が言うように「流動性を追加する」こともできます。つまり、すぐに実行できないほどの価格で注文します。 他のHFTアルゴリズムは「積極的に」または「流動性をとる」ことができます。つまり、エンジンに到達した直後に実行される成行注文を送信できます。 たとえば、図2の入札帳では、7.74ドルでの株式売却の申請は市場、「積極的」または「流動性の取得」です。 7.75ドルでの株式売却の申請-非市場、「パッシブ」または「流動性の追加」 [11]



この例からわかるように、流動性の追加には多くの経済的利点があります。 他の条件が同じであれば、流動性を追加する注文は、流動性を取得する注文よりも良い価格で実行されます。 さらに、取引フロアは、流動性を高めるためにリベートを支払います。 リベート]-1株あたり約0.3セントの小額の手数料-「パッシブ」アプリケーションを提出した会社に。 このような企業は、通常のトレーダーと同様に売り手と買い手の両方の役割を果たすことができるため、「電子市場メーカー」と呼ばれることがあります。



流動性を追加するHFTアルゴリズムの主な目的は、最良の入札（図2の例から7.74ドル）に近い価格で買い注文を出し、最高のオファー（7ドルに等しい、またはそれに近い価格で注文を販売することです。 75）、実行されるまで待機します。 このようなアルゴリズムは、「スプレッド」[eng。 入札]と申し出の間で（通常、検討された例のように1セントです）、二重リベートを受け取ります。これにより、売りと買いの株式の合計は1.6セントになります。 ただし、ここで問題が発生する可能性があります。価格が変化すると、流動性追加アルゴリズムは現在の入札を絶えずキャンセルして新しい入札を行い、将来の価格の変動を予測する必要があります。 たとえば、価格が高騰した場合、そのようなアルゴリズムのオファーは時代遅れになり、積極的なアルゴリズムはお買い得価格でそれらを実行できます。 «» «» , «» .



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さらに、「バンドル」に起因するイノベーションに対するSECの反応は、市場間取引システムの実装にも依存していました。AQがこのプロセスを「取引所からの圧力の下で」説明するように、SECは島がシステムに入ることを主張しました。島はこれを拒否し、その注文書をそのプレイヤーだけに見えるようにし、本質的に「暗いプールになった」。この出来事は、「バンドル」の構成要素であった高速取引と1970年代後半に行われた決定の結果との間の初期の矛盾の最初の兆候でした。



続行するには...