Тенденции прибыльности алгоритмической торговли на мировых фондовых рынках

Володин Сергей Николаевич; Копырина Ольга Олеговна


	1		Источники прибыли алгоритмической торговли
	2		Маркетмейкинг Скидки за предоставление ликвидности Арбитраж Манипулирование рынком
	3		Факторы прибыльности алгоритмических стратегий
	4		Рис. 1. Средняя дневная прибыль высокочастотных роботов (фьючерсный контракт E-mini S&P 500*)
	5		Рис. 2. Зависимость месячной прибыли агрессивного робота от скорости действия (фьючерсный контракт E-mini S&P 500) Рис. 3. Зависимость месячной прибыли пассивного робота от скорости действия (фьючерсный контракт E-mini S&P 500)
	6		Тенденции прибыльности алгоритмической торговли Рис. 4. Годовая прибыль сегмента высокочастотной торговли США
	7		Рис. 5. Отношение высокочастотных торгов к общему объему торгов, рынок акций США Уменьшение bid-ask-спреда
	8		Снижение волатильности на рынках Рис. 6. Средний размер bid-ask-спреда, S&P 500 Уменьшение влияния скорости на прибыль
	9		Рис. 7. Волатильность котировок, S&P 500 Увеличение издержек
	10		Ответ торговых роботов на уменьшение прибыльности
	11		Рис. 8. Зависимость доходности трейдера от количества транзакций (по результатам эмпирического исследования доходности валютных операций) Заключение
	12		Рис. 9. Верхняя граница общей прибыли по торгуемым в США активам в зависимости от периода владения, 2008 г. Литература

Портфельные инвестиции Биржевая торговля

Портфельные инвестиции Технический анализ

Ключевые слова: фондовый рынок, алгоритмическая торговля, торговые стратегии, торговые роботы, арбитраж

Аннотация

Статья посвящена новому, стремительно развивающемуся сегменту торговли на финансовых рынках, основанному на применении алгоритмических систем. За высокую степень автоматизации эти системы получили название торговых роботов, поскольку совершают рыночные сделки полностью автономно, без непосредственного участия трейдера. Авторы рассматривают основные источники прибыли алгоритмических систем и тенденции ее изменения за последние годы.

Журнал: «Управление корпоративными финансами» — №3, 2015 (© Издательский дом Гребенников)

Объем в страницах: 13

Кол-во знаков: около 21,555

Библиографическая ссылка: печать / интернет

* Деятельность Meta (соцсети Facebook и Instagram) запрещена в России как экстремистская.

1. Асатуров К.Г., Теплова Т.В. Эффекты перетекания волатильности и заражения на фондовых рынках: определение глобальных и локальных лидеров // Вестник МГУ. Экономика. — 2014. — №6. — С. 3–34.

2. Волки Wall Street: рассказ о высокочастотном трейдинге от эксперта Thomson Reuters. — Подробнее .

3. Володин С.Н., Коченков И.А. Влияние ликвидности на эффективность перекрестного арбитража // Управление корпоративными финансами. — 2014. — №4. — С. 220–226.

4. Володин С.Н., Сорокин И.А. Формирование высокодивидендных портфелей на российском фондовом рынке // Управление корпоративными финансами. — 2014. — №6. — С. 382–390.

5. Володин С.Н., Янбаева Ф.Р. Эффективность технического анализа в различных отраслях российского фондового рынка // Управление корпоративными финансами. — 2013. — №6. — С. 382–391.

6. Каверзнева Л. Angry Robots // Financial Observer. — 2013. — Январь — февраль. — С.24.

7. Мастерских А.В. О кризисе современного анализа финансовых рынков и путях выхода из него // Управление корпоративными финансами. — 2014. — №3. — С. 190–197.

8. Тенденции и перспективы алгоритмической торговли в России. — Подробнее .

9. Теплова Т.В., Микова Е.С. Особенности моментум-стратегий на российском фондовом рынке // Финансовые исследования. — 2013. — №4. — С. 16–32.

10. Baron M., Brogaard J., Kirilenko A. (2014). Risk and Return in High Frequency Trading. Working Paper. University of Washington, Washington, the USA.

11. Baron M., Brogaard J., Kirilenko A. (2012). The Trading Profits of High Frequency Traders. Working Paper. University of Washington, Washington, the USA.

12. Big Data and Smart Trading. How a Real-Time Data Platform Maximizes Trading Opportunities. — Подробнее .

13. Bogard V. High-Frequency Trading: an Important Conversation. — Подробнее .

14. Brogaard J. (2011). High Frequency Trading, Information, and Profits. — Подробнее .

15. Credit Suisse. Market Trends 2013: The Year in Perspective. — Подробнее .

16. How Profitable is Algorithmic Trading? — Подробнее .

17. Kearns M., Kulensza A., Nevmyvaka Y. (2010). Empirical Limitations on High Frequency Trading Profitability. University of Pennsylvania, Pennsyl-vania, the USA.

18. Moosa I., Ramаiah V. (2015). «The profitability of high-frequency trading: is it for real?» In: The Handbook of High Frequency Trading. — Подробнее .

19. Philips M. How the Robots Lost: High-Frequency Trading’s Rise and Fall. — Подробнее .

20. Schmerken I. High Frequency Trading Loses Its Luster. — Подробнее .

21. Volatility S&P 500 (^VIX). — Подробнее .

Володин Сергей Николаевич
к. э. н.
доцент

Доцент департамента финансов НИУ ВШЭ.

г. Москва

Сфера профессиональных интересов: прогнозирование рыночных цен, инвестиционные стратегии, алгоритмическая торговля.

Другие статьи автора 13

Копырина Ольга Олеговна

Ассистент кафедры теоретической экономики НИУ ВШЭ.

г. Москва

Сфера профессиональных интересов: инвестиционный анализ, моделирование торговых стратегий, алгоритмическая торговля.

Электронная библиотека