Известная статья о доходности высокочастотных трейдеров в последнее время привлекает изрядное внимание средств массовой информации. Среди авторов статьи — Андрей Кириленко (Andrei Kirilenko) из Комиссии по фьючерсной биржевой торговле (Commodity Futures Trading Commission, CFTC), который при изучении «мгновенного обвала 2010 года» применял аналогичные данные и методы для исследования экосистемы трейдерских стратегий на рынке S&P 500 E-mini. В то время как его более ранняя работа рассматривала объем операционных данных за четыре дня в мае 2010 года, последнее исследование рассматривает весь август 2010 года. Некоторые новые результаты потрясают, но они должны интерпретироваться с большей осторожностью, чем это имеет место быть в документе.
Высокочастотная торговля отличается большим объемом, короткими периодами удержания позиции и ограничением переноса через ночь и внутридневного направленного действия.
Есть три условия, которые потенциальный трейдер должен выполнить в течение каждого дня, чтобы считаться высокочастотным (HFT): (1) Торговать более чем 10,000 контрактов; (2) В конце дня иметь позицию не больше, чем 2% от проторгованного за день объема; (3) Иметь максимальное изменение портфеля по отношению к общему проторгованному объему менее чем 15%. Трейдер должен выполнить все три условия за конкретный день, чтобы в этот день считаться высокочастотным. Кроме того, чтобы относиться к категории HFT в рамках этого исследования, трейдер должен проявлять высокочастотную деятельность, по крайней мере, в 50% дней, когда он торгует и должен торговать, по крайней мере, в 50% возможных операционных дней.
Из более чем 30 000 счетов, согласно статье, только 31 подходит под это описание. Но эти трейдеры преобладают на рынке, забирая на себя 47% всего объема торговли и появляясь на одной или обеих торговых сторонах почти в 75% проданных/купленных контрактов. И они делают это с минимальным направленным действием: средний суточный портфель составляет всего 2% объема торговли, и ночной портфель среднего HFT-трейдера всегда нулевой.
Это небольшое количество трейдеров далее делится на категории, основанные на степени предоставления ликвидности. В любой сделке трейдер, потребляющий ликвидность – это трейдер, инициирующий сделку, отправляя ордер против того, который находится в стакане. Торговый контрагент (тот, кто ранее выставил лимитный ордер) является поставщиком ликвидности. Основываясь на этом критерии, авторы разделяют высокочастотных трейдеров на три подкатегории: агрессивные, смешанные и пассивные.
Чтобы считаться агрессивным, HFT-трейдер должен инициировать, по крайней мере, 40% торговых сделок, в которых участвует, и должна делать это, по крайней мере, в 50% торговых операционных дней. Чтобы считаться пассивным, HFT-трейдер должен инициировать менее чем 20% сделок, в которых участвует, и должен делать это, по крайней мере, в 50% операционных дней. HFT-трейдеры, которые не подходят под эти определения, относятся к смешанным.
В итоге рассматриваются 10 агрессивных, 11 смешанных, и 10 пассивных HFT-трейдеров.
Эта разнородность высокочастотных трейдеров противоречит общему утверждению, что такие трейдеры, как правило, являются поставщиками ликвидности. Фактически, авторы находят, что «некоторые HFT-трейдеры почти на 100% являются потребителями ликвидности, и они торгуют больше всего и являются самыми доходными».
Пользуясь изобилием данных, авторы смогли вычислить доходность, подверженность риску и меры работы с учетом рисков для всех фирм. Валовые прибыли значительны в среднем, но показывают сильное непостоянство у фирмы и в течение времени. В среднем HFT-трейдер зарабатывает $46 000 в день; агрессивные трейдеры еще более, чем вдвое. Стандартное отклонение прибыли в пять раз выше среднего, и авторы находят, что «во многие торговые дни они теряют деньги, некоторые HFT-трейдеры даже теряют более миллиона долларов за день».
Несмотря на непостоянность ежедневной прибыли, результаты деятельности высокочастотных трейдеров с учетом рисков производят глубокое впечатление.
HFT-трейдеры получают доходность выше среднего к доле риска, который берут на себя. Это верно в общем и для каждого типа трейдеров. В целом, средний коэффициент Шарпа для HFT, пересчитанный на год – 9.2. Для подкатегорий: агрессивные HFT-трейдеры (8.46) показывают самую низкую доходность с учетом рисков, в то время у пассивных HFT-трейдеров – немного лучше (8.56), а смешанные фирмы достигают наилучших результатов (10.46). Разброс велик – с интерквартильной широтой 2.23 к 13.89 для всех HFT-трейдеров. Тем не менее, даже нижний уровень доходность/риск для HFT в семь раз выше, чем коэффициент Шарпа для S&P 500 (0.31).
Это интересный результат, но есть серьезная проблема с интерпретацией доходность/риск. Авторы рассматривают частичный портфель каждой фирмы и поэтому не могут определить ее полную подверженность риску. Крайне вероятно, что фирмы торгуют одновременно на многих рынках, и их позиция/риск на одном рынке может быть усилена или компенсирована на другом. Вычисление коэффициента Шарпа имеет значение только когда осуществляется ко всему портфелю фирмы, а не к одному его отдельному компоненту. Например, портфель с низким риском и высоким коэффициентом Шарпа можно собрать из нескольких компонентов с высоким риском и низким коэффициентом Шарпа.
Если взять крайний случай, когда агрессивные трейдеры пытаются использовать арбитражные возможности между ценой фьючерсного контракта и наличной ценой фонда, который отслеживает индекс, то тогда авторы сильно переоценили бы риски трейдера, рассматривая только его позицию на фьючерсном рынке. На коротких интервалах такая стратегия привела бы к потерям на одном рынке, но возместила бы это и превысила прибыль на другом. На каждом отдельном рынке трейдер будет выглядеть имеющим сильный риск, однако его совокупное воздействие будет минимальным. На более длинном промежутке времени прибыль будет равномернее распределена между рынками, таким образом, доходность стратегии можно определить, судя лишь по одному рынку. Но такой подход рисует картину зависимости трейдера от риска, вводящую в заблуждение, поскольку ежедневные изменения доходности на одном рынке могут быть существенными.
Проблема усложняется тем, что возможны систематические различия между фирмами, зависящие от степени торговли на других рынках. Я подозреваю, что самые агрессивные фирмы фактически торгуют на многочисленных рынках в манере, которая снижает, а не усиливает их воздействие на изучаемом рынке. При таких обстоятельствах утверждение, что агрессивные фирмы «показывают самую низкую доходность с учетом рисков» не имеет под собой прочного основания.
Несмотря на эти проблемы интерпретации, документ чрезвычайно ценен, потому что служит основой для раздумий о суммарных затратах и прибыли высокочастотной торговли. Поскольку сумма контрактов на этом рынке сходится в ноль, любая прибыль, накапливающаяся у одной группы трейдеров, должна приходить за счет других.
Откуда приходит эта прибыль? Кроме HFT, оставшихся E-mini трейдеров поделим на четыре категории: Фундаментальные (вероятно, институциональные), Маркет-мейкеры, Мелкие (вероятно, розничные) и Случайные. Высокочастотные трейдеры забирают большую часть своей прибыли у Случайных трейдеров, но также и у Фундаментальных и Маркет-мейкеров. Мелкие трейдеры в частности несут наибольшие потери в пользу HFT в пересчете на один контракт.
Внутри класса высокочастотных трейдеров существует другая иерархия: смешанные фирмы проигрывают агрессивным, а пассивные фирмы проигрывают обоим другим типам.
Текущие расходы, таких трейдеров включают в себя платежи за текущие данные, компьютерные системы, совмещенные серверы, биржевые сборы и узкоспециализированный персонал. Большинство из этих затрат не масштабируется пропорционально объему торговли. Поскольку даже у наименее активных фирм должен быть положительный чистый доход, чтобы выжить, то прибыль самых агрессивных трейдеров поэтому должна быть очень существенной.
Размышляя о совокупных затратах и прибыли от всей этой деятельности, стоит вспомнить закон Богла (Bogle’s law):
Это железный закон рынка, неопровержимые правила арифметики: Валовый доход на рынке минус затраты на финансовое посредничество, равняется чистой прибыли, полученной участниками рынка.
Затраты других участников рынка высокочастотной торговли примерно соответствуют доходности этого маленького набора трейдеров. Что же взамен? Наиболее цитируемое — это определение цены и предоставление ликвидности. Кажется, что конечный результат ликвидности самых агрессивных трейдеров отрицателен даже при обычным состоянии рынка. Кроме того, даже по-обыкновению пассивные фирмы могут стать потребителями ликвидности при неблагоприятных условиях, когда ликвидность больше всего необходима, но ее поставка на исходе.
Что касается определения цены, высокочастотная торговля основана на стратегии извлечения информации из рыночных данных. Это может ускорить ответную реакцию на изменения в фундаментальных данных и удерживать цену постоянной через связанные активы. Но основной вклад в открытие цены делается теми, кто поставляет на рынок информацию о потенциале дохода открыто торгуемых компаний. Такие исследования не могут (пока) выполняться алгоритмически.
Многие направления торговой деятельности на финансовых рынках выгодны, но в совокупности эта деятельность убыточна, поскольку перетасовывает прибыль без заметного эффекта на производство или экономический рост. Джек Хиршлейфер (Jack Hirschleifer) высказал эту точку зрения еще в 1971 году, когда финансовый сектор был во много раз меньше. Джеймс Тобин (James Tobin) повторно выразил озабоченность приблизительно десятилетие спустя. Дэвид Глэснер (David Glasner), которому повезло учиться с Хиршлейфером, недавно описал проблему следующим образом:
Наш существующий раздутый финансовый сектор в основном построен на людях, охотящихся, ворующих, делающих все что только могут, лишь бы заполучить любые обрывки полезной информации — полезной, чтобы предугадать динамику цен, из которой можно извлечь выгоду. Но для общества чистая стоимость от всех ресурсов, израсходованных на этот лихорадочный, одержимый, маниакальный, всепоглощающий поиск информации, близка к нолю (не совсем ноль, но близко к нему), потому что прибыль от получения лучшей информации, главным образом, получена за счет издержек других трейдеров. Общество получает пользу от более быстрой корректировки цен к их уровням равновесия, и пользу от увеличенной ликвидности рынка, следующей из увеличенной объема торговли за счет приобретения новой информации. Но это все польза второго порядка на фоне прибылей, которые всего лишь отражают чьи-либо потери. Вот почему имеет место явное пере-инвестирование — возможно, сильно избыточное — в безумные поиски информации.
К этому я добавил бы следующее: слишком большое распространение стратегий добывания информации не только разорительно в совокупности, также оно может закончиться нестабильностью рынка. Любое изменение в стимулах, которое существенно удлиняет период владения и перемещает состав торговых стратегий к тем, которые передают, а не получают информацию, может как стабилизировать, так и увеличить темпы роста.
Источник:
Rajiv Sethi
Risk and Reward in High Frequency Trading