Strategien und Geheimnisse der High Frequency Trading (HFT) Firmen Geheimhaltung, Strategie und Geschwindigkeit sind die Begriffe, die beste Hochfrequenzhandel (HFT) Firmen definieren und in der Tat, die Finanzbranche im Allgemeinen, wie es heute existiert. HFT Unternehmen sind geheimnisvoll über ihre Art und Weise der Bedienung und Schlüssel zum Erfolg. Die wichtigen Menschen, die mit HFT assoziiert sind, haben gemeinhin in den Vordergrund geraten und lieber weniger bekannt sein, obwohl sich das jetzt ändert. Die Unternehmen in der HFT-Geschäft durch mehrere Strategien handeln und Geld verdienen. Die Strategien umfassen unterschiedliche Formen der Arbitrage-Index-Arbitrage. Volatilitäts-Arbitrage. Statistische Arbitrage und Fusion Arbitrage zusammen mit globalen Makro. Long-Shares Eigenkapital. Passive Markt machen, und so weiter. HFT basiert auf der extrem schnellen Geschwindigkeit von Computer-Software, Datenzugriff (NASDAQ TotalView-ITCH, NYSE OpenBook etc.) auf wichtige Ressourcen und Konnektivität mit minimaler Latenz (Verzögerung). Erfahren Sie mehr über die Arten von HFT-Unternehmen, ihre Strategien, um Geld zu verdienen, wichtige Spieler und vieles mehr. HFT Unternehmen verwenden in der Regel privates Geld, private Technologie und eine Reihe von privaten Strategien, um Gewinne zu generieren. Die Hochfrequenzhandelsgesellschaften können grob in drei Typen unterteilt werden. Die häufigste und größte Form der HFT-Firma ist die unabhängige Firma. Proprietärer Handel (oder Prop Handel) wird mit den Firmen eigenes Geld und nicht das der Kunden ausgeführt. LIkewise, die Gewinne sind für die Firma und nicht für externe Kunden. Einige HTF-Firmen sind ein Tochterunternehmen eines Broker-Dealer-Unternehmens. Viele der regulären Broker-Dealer-Unternehmen haben eine Sub-Bereich als proprietäre Handelsplätze bekannt, wo HFT erfolgt ist. Dieser Abschnitt ist von dem Geschäft getrennt, das die Firma für ihre regelmäßigen, externen Kunden tut. Schließlich fungieren auch die HFT-Gesellschaften als Hedgefonds. Ihr Hauptaugenmerk liegt darin, von den Ineffizienzen der Preisgestaltung bei Wertpapieren und anderen Assetkategorien mit Arbitrage zu profitieren. Vor der Volcker-Regel. Viele Investmentbanken hatten Segmente für HFT. Post-Volcker, keine Geschäftsbanken können eigene Handelsplätze oder solche Hedgefonds-Anlagen haben. Obwohl alle großen Banken ihre HFT-Geschäfte stillgelegt haben, sind einige dieser Banken immer noch mit Vorwürfen über mögliche HFT-bezogene Schäden in der Vergangenheit konfrontiert. Wie sie Geld verdienen Es gibt viele Strategien, die von den Anbietern Händler, um Geld für ihre Unternehmen einige sind ganz alltäglich, einige sind umstrittener. Diese Unternehmen handeln von beiden Seiten das heißt, sie Aufträge zum sowie des Verkaufs mit Limit-Orders kaufen, die über dem aktuellen Markt (im Falle des Verkaufs) sind und leicht unter dem aktuellen Marktpreis (im Falle des Kaufs). Der Unterschied zwischen den beiden ist der Gewinn sie taschen. So verwöhnen sich diese Unternehmen in der Marktwirtschaft nur, um Gewinne aus dem Unterschied zwischen dem Bid-Ask-Spread zu machen. Diese Transaktionen werden durch Hochgeschwindigkeits-Computer unter Verwendung von Algorithmen durchgeführt. Eine andere Einnahmequelle für HFT-Unternehmen ist, dass sie für die Bereitstellung von Liquidität durch die Electronic Communications Networks (ECN) und einige Börsen bezahlt werden. HFT-Unternehmen spielen die Rolle der Market Maker durch die Schaffung von Bid-Ask-Spreads, wickeln meist kostengünstige, hohe Volumen-Bestände (typische Favoriten für HFT) viele Male an einem einzigen Tag. Diese Unternehmen sichern das Risiko ab, indem sie den Handel quadrieren und einen neuen schaffen. (Siehe: Top-Aktien Hochfrequenz-Trader (HFTs) Pick) Eine andere Möglichkeit, diese Unternehmen Geld zu verdienen ist durch die Suche nach Preisdiskrepanzen zwischen Wertpapieren an verschiedenen Börsen oder Anlageklassen. Diese Strategie wird als statistisches Arbitrage bezeichnet, wobei ein proprietärer Händler auf der Suche nach vorübergehenden Inkonsistenzen der Preise an verschiedenen Börsen ist. Mit Hilfe von ultraschnellen Transaktionen profitieren sie von diesen kleinen Schwankungen, die viele nicht einmal bemerken. HFT-Unternehmen auch Geld verdienen, indem sie in Impulszündung. Das Unternehmen könnte darauf abzielen, eine Spike in den Preis einer Aktie durch eine Reihe von Trades mit dem Motiv der Gewinnung von anderen Algorithmus-Händler zu handeln, dass Aktien zu verursachen. Die Anstifter des gesamten Prozesses weiß, dass nach dem etwas künstlich schnellen Preisbewegung geschaffen, der Preis wieder die Normal und damit die Händler Gewinne durch eine Position frühzeitig zu nehmen und schließlich handeln, bevor es aus verpufft. (Related Reading: Wie der Retail-Investor profitiert von High Frequency Trading) Die Unternehmen, die in HFT engagieren oft Risiken im Zusammenhang mit Software-Anomalie. Dynamische Marktbedingungen, sowie Vorschriften und Compliance. Einer der glänzenden Instanzen war ein Fiasko, das am 1. August 2012 stattfand, was die Knight Capital Group zum Bankrott brachte - es verlor 400 Millionen in weniger als einer Stunde, nachdem die Märkte an diesem Tag eröffnet wurden. Die Handelsstörung, verursacht durch eine Störung des Algorithmus, führte zu unberechenbarem Handel und schlechten Aufträgen über 150 verschiedene Bestände. Das Unternehmen wurde schließlich gerettet. Diese Unternehmen müssen an ihrem Risikomanagement arbeiten, da sie eine hohe regulatorische Einhaltung sowie die Bewältigung operationeller und technologischer Herausforderungen erwarten. Die Firmen, die in der HFT-Industrie tätig sind, haben sich wegen ihrer geheimen Möglichkeiten, sich Dinge zu machen, einen schlechten Ruf erworben. Allerdings sind diese Unternehmen langsam vergießen dieses Bild und kommen heraus in den offenen. Der Hochfrequenzhandel hat sich in allen prominenten Märkten ausgebreitet und ist ein großer Teil davon. Quellen zufolge machen diese Firmen knapp 2 der Handelsunternehmen in den USA aus, machen aber rund 70 Handelsvolumen aus. Die HFT-Firmen haben viele Herausforderungen, denn immer wieder sind ihre Strategien in Frage gestellt worden und es gibt viele Vorschläge, die ihr Geschäft voranbringen könnten. Eine Verknüpfung, die Anzahl der Jahre zu schätzen, benötigt Ihr Geld bei einer bestimmten jährlichen Rendite verdoppeln (siehe compound annual. Der Zinssatz für ein Darlehen oder realisiert auf einer Anlage über einen bestimmten Zeitraum in Rechnung gestellt. Die meisten Zinssätze sind. Ein Investment-Grade-Sicherheit durch einen Pool von Anleihen, Darlehen und sonstige Vermögenswerte gesichert. CDOs sind nicht spezialisiert in einer Art von Schulden. das Jahr, in dem der erste Zustrom von Investitionskapital zu einem Projekt oder Unternehmen geliefert wird. Dies markiert, wenn das Kapital ist. Leonardo Fibonacci war ein italienischer Mathematiker im 12. Jahrhundert geboren, bekannt, die quotFibonacci Zahlen entdeckt zu haben, quot eine Sicherheit mit einem Preis, der davon abhängig ist, oder von einem oder mehreren zugrunde liegenden assets. Basics von Algorithmic Trading:.. Konzepte und Beispiele Der Algorithmus ist ein spezieller Satz klar definierter Anweisungen, die auf die Ausführung einer Aufgabe oder eines Prozesses abzielen. Algorithmischer Handel (automatisierter Handel, Black-Box-Handel oder einfach algo-Handel) ist der Prozess der Verwendung von Computern, Definierten Satz von Anweisungen für die Platzierung eines Handels, um Gewinne mit einer Geschwindigkeit und Häufigkeit zu erzeugen, die für einen menschlichen Händler unmöglich ist. Die definierten Regelsätze basieren auf Timing, Preis, Menge oder jedem mathematischen Modell. Neben den Gewinnchancen für den Trader macht algo-trading die Märkte liquider und macht den Handel systematischer, indem er emotionale menschliche Auswirkungen auf die Handelsaktivitäten ausschließt. Angenommen, ein Trader folgt diesen einfachen Handelskriterien: Kaufe 50 Aktien einer Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt über dem 200-Tage-Gleitdurchschnitt liegt. Verkaufe Aktien der Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt unter den 200-Tage-Gleitender Durchschnitt fällt Unter Verwendung dieses Satzes von zwei einfachen Anweisungen ist es einfach, ein Computerprogramm zu schreiben, das automatisch den Aktienkurs (und die gleitenden Durchschnittsindikatoren) überwacht und die Kauf - und Verkaufsaufträge platziert, wenn die definierten Bedingungen erfüllt sind. Der Händler muss nicht mehr eine Uhr für Live-Preise und Grafiken, oder legen Sie die Aufträge manuell zu halten. Das algorithmische Handelssystem tut es automatisch, indem er die Handelschance korrekt identifiziert. (Mehr zu den gleitenden Durchschnitten finden Sie unter: Einfache Bewegungsdurchschnitte machen Trends aus.) Algo-trading bietet die folgenden Vorteile: Handel zu bestmöglichen Preisen ausgeführt Sofortige und genaue Auftragsabwicklung (dadurch hohe Chancen bei der Ausführung auf gewünschten Ebenen) Trades Timing korrekt und sofort, um signifikante Preisänderungen zu vermeiden Reduzierte Transaktionskosten (siehe nachfolgendes Beispiel für die Implementierungsminderung) Gleichzeitige automatisierte Überprüfung mehrerer Marktbedingungen Reduziertes Risiko manueller Fehler bei der Platzierung der Trades Backtest des Algorithmus auf der Grundlage verfügbarer historischer und Echtzeitdaten Reduziert Möglichkeit von Fehlern durch menschliche Händler auf der Grundlage emotionaler und psychologischer Faktoren Der größte Teil des heutigen Algo-Handels ist der Hochfrequenzhandel (HFT), der versucht, eine große Anzahl von Aufträgen mit sehr schnellen Geschwindigkeiten auf mehrere Märkte und mehrere Entscheidungen zu setzen Parameter, basierend auf vorprogrammierten Anweisungen. Algo-Handel wird in vielen Formen von Handels - und Investitionstätigkeiten eingesetzt, darunter: mittel - bis langfristige Anleger oder Kaufbeteiligungen (Pensionskassen) , Investmentfonds, Versicherungsgesellschaften), die zwar in großen Mengen kaufen, die Aktienpreise aber nicht mit diskreten, großvolumigen Investitionen beeinflussen wollen. Kurzfristige Händler und Verkaufsseitenteilnehmer (Marktmacher, Spekulanten und Arbitrageure) profitieren von automatisierter Handelsausführung, algo-Handelshilfen, um genügend Liquidität für Verkäufer auf dem Markt zu schaffen. Systematische Trader (Trendfolger, Paare Händler, Hedgefonds etc.) finden es viel effizienter, ihre Handelsregeln zu programmieren und das Programm automatisch handeln zu lassen. Algorithmischen Handel bietet einen systematischeren Ansatz für den aktiven Handel als Methoden auf der Grundlage einer menschlichen Händler Intuition oder Instinkt. Algorithmische Handelsstrategien Jede Strategie für den algorithmischen Handel erfordert eine identifizierte Chance, die in Bezug auf ein verbessertes Ergebnis oder eine Kostensenkung rentabel ist. Die folgenden handelsstrategien werden im algo-handel verwendet: Die gebräuchlichsten algorithmischen handelsstrategien folgen den trends bei gleitenden durchschnitten. Kanal Ausbrüche. Preisniveaubewegungen und damit zusammenhängende technische Indikatoren. Dies sind die einfachsten und einfachsten Strategien, um durch den algorithmischen Handel zu implementieren, da diese Strategien keine Prognosen oder Preisvorhersagen beinhalten. Trades werden basierend auf dem Auftreten von wünschenswerten Trends initiiert. Die einfach und unkompliziert durch Algorithmen implementiert werden können, ohne in die Komplexität der Vorhersageanalyse einzutreten. Das oben genannte Beispiel für 50 und 200 Tage gleitenden Durchschnitt ist ein beliebter Trend nach Strategie. (Für mehr über Tendenzhandelsstrategien siehe: Einfache Strategien zur Aktivierung von Trends.) Der Kauf eines dualen börsennotierten Wertpapiers zu einem niedrigeren Kurs in einem Markt und der gleichzeitigen Veräußerung zu einem höheren Preis in einem anderen Markt bietet die Preisdifferenz als risikofreien Gewinn Oder Arbitrage. Der gleiche Vorgang kann für Aktien gegen Futures-Instrumente repliziert werden, da Preisunterschiede von Zeit zu Zeit bestehen. Die Implementierung eines Algorithmus zur Identifizierung solcher Preisunterschiede und die Platzierung der Aufträge ermöglicht profitable Chancen in effizienter Weise. Die Indexfonds haben definierte Perioden des Ausgleichs festgelegt, um ihre Bestände auf ihre Benchmark-Indizes zu bringen. Dies schafft profitable Chancen für algorithmische Händler, die auf erwarteten Trades, die 20-80 Basispunkte Gewinne in Abhängigkeit von der Anzahl der Aktien im Index-Fonds, kurz vor dem Index Fonds Rebalancing bieten zu profitieren. Solche Trades werden über algorithmische Handelssysteme für rechtzeitige Ausführung und beste Preise initiiert. Viele bewährte mathematische Modelle, wie die delta-neutrale Trading-Strategie, die den Handel auf Kombination von Optionen und die zugrunde liegenden Sicherheit ermöglichen. Wo Trades zum Ausgleich von positiven und negativen Deltas platziert werden, so dass das Portfolio-Delta auf Null gehalten wird. Die mittlere Reversionsstrategie basiert auf der Idee, dass die hohen und niedrigen Preise eines Vermögenswertes ein temporäres Phänomen sind, das periodisch auf ihren Mittelwert zurückgeht. Ermittlung und Definition einer Preisspanne und Implementierung Algorithmus auf der Grundlage, dass Trades automatisch platziert werden, wenn der Preis für Asset Pausen in und aus der definierten Bereich ermöglicht. Die volumengewogene durchschnittliche Preisstrategie bricht einen großen Auftrag auf und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf den Markt ab, indem sie spezifische historische Volumenprofile verwendet. Ziel ist es, die Order in der Nähe des volumengewichteten Durchschnittspreises (VWAP) auszuführen und damit den Durchschnittspreis zu nutzen. Die zeitgewichtete durchschnittliche Preisstrategie baut einen großen Auftrag auf und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf dem Markt unter Verwendung gleichmäßig geteilter Zeitschlitze zwischen einer Anfangs - und einer Endzeit frei. Ziel ist es, die Order in der Nähe des Durchschnittspreises zwischen der Start - und Endzeit durchzuführen, wodurch die Marktwirkung minimiert wird. Solange der Handelsauftrag nicht vollständig gefüllt ist, setzt dieser Algorithmus fort, Teilaufträge entsprechend der definierten Teilnahmequote und entsprechend dem auf den Märkten gehandelten Volumen zu senden. Die zugehörige Schrittstrategie sendet Aufträge zu einem benutzerdefinierten Prozentsatz des Marktvolumens und erhöht oder verringert diese Beteiligungsquote, wenn der Aktienkurs auf benutzerdefinierte Ebenen ankommt. Die Implementierungs-Defizit-Strategie zielt darauf ab, die Ausführungskosten eines Auftrags durch den Handel auf dem Real-Time-Markt zu minimieren, wodurch die Kosten der Bestellung eingespart werden und die Opportunitätskosten der verzögerten Ausführung profitieren. Die Strategie wird die angestrebte Beteiligungsquote erhöhen, wenn sich der Aktienkurs positiv entwickelt und sinkt, wenn der Aktienkurs sich negativ bewegt. Es gibt einige spezielle Klassen von Algorithmen, die versuchen, Ereignisse auf der anderen Seite zu identifizieren. Diese Sniffing-Algorithmen, die beispielsweise von einem Sell-Market-Hersteller genutzt werden, haben die eingebaute Intelligenz, um die Existenz von Algorithmen auf der Buy-Seite eines großen Auftrags zu identifizieren. Eine solche Erkennung durch Algorithmen hilft dem Marktmacher, große Orderchancen zu identifizieren und ihm zu ermöglichen, durch das Ausfüllen der Aufträge zu einem höheren Preis zu profitieren. Dies wird manchmal als Hightech-Front-Run bezeichnet. (Für mehr über Hochfrequenzhandel und betrügerische Praktiken, siehe: Wenn Sie Aktien kaufen, sind Sie in HFTs beteiligt.) Technische Anforderungen für Algorithmic Trading Die Umsetzung der Algorithmus mit einem Computer-Programm ist der letzte Teil, mit Backtesting clubbed. Die Herausforderung besteht darin, die identifizierte Strategie in einen integrierten EDV-gestützten Prozess umzuwandeln, der Zugang zu einem Handelskonto für die Auftragserteilung hat. Die folgenden werden benötigt: Programmierkenntnisse, um die erforderliche Handelsstrategie zu programmieren, angeheuerte Programmierer oder vorgefertigte Handelssoftware Netzwerkkonnektivität und Zugang zu Handelsplattformen, um die Aufträge zu vergeben Zugang zu Marktdatenfeeds, die durch den Algorithmus auf Gelegenheitsmöglichkeiten überwacht werden Bestellungen Die Fähigkeit und Infrastruktur, Backtest System einmal gebaut, bevor es live auf realen Märkten Erhältliche historische Daten für Backtesting, abhängig von der Komplexität der Regeln in Algorithmen implementiert Hier ist ein umfassendes Beispiel: Royal Dutch Shell (RDS) ist in Amsterdam gelistet (AEX) und der London Stock Exchange (LSE). Erstellen Sie einen Algorithmus, um Arbitrage-Chancen zu identifizieren. Hier sind einige interessante Beobachtungen: AEX-Geschäfte in Euros, während LSE in Sterling Pfund handelt Wegen der einstündigen Zeitverschiebung, öffnet AEX eine Stunde früher als LSE, gefolgt von beiden Börsen, die gleichzeitig für die nächsten paar Stunden gehandelt werden und dann nur im LSE Handel Die letzte Stunde als AEX schließt Können wir erkunden die Möglichkeit des Arbitrage-Handels auf der Royal Dutch Shell-Aktien auf diesen beiden Märkten in zwei verschiedenen Währungen aufgeführt Ein Computer-Programm, das aktuelle Marktpreise lesen können Preis-Feeds von LSE und AEX A forex Rate Feed für GBP-EUR-Umrechnungskurs Auftragsvergabe, die den Auftrag an den richtigen Austausch weiterleiten kann Rücktestfähigkeit auf historische Preisvorschübe Das Computerprogramm sollte folgende Schritte ausführen: Lesen Sie den eingehenden Preisvorschub des RDS-Bestands von beiden Börsen mit den verfügbaren Wechselkursen . Wandeln Sie den Preis einer Währung in einen anderen um. Wenn es eine ausreichend große Preisdiskrepanz gibt (Rabatt auf die Maklergebühren), die zu einer rentablen Chance führt, dann legen Sie den Kaufauftrag auf den günstigeren Devisenumtausch und Verkaufsauftrag auf höherer Kurswährung an Erwünscht, wird die Arbitrage Profit folgen Einfach und leicht Aber die Praxis der algorithmischen Handel ist nicht so einfach zu pflegen und auszuführen. Denken Sie daran, wenn Sie einen Algo-generierten Handel platzieren können, so können die anderen Marktteilnehmer. Infolgedessen schwanken die Preise in Milli - und sogar Mikrosekunden. In dem oben genannten Beispiel, was passiert, wenn Ihr Kaufhandel ausgeführt wird, aber verkaufen Handel nicht, wie die Verkaufspreise ändern sich durch die Zeit Ihre Bestellung trifft den Markt Sie werden am Ende sitzen mit einer offenen Position. So dass Ihre Arbitrage-Strategie wertlos. Es gibt zusätzliche Risiken und Herausforderungen: zum Beispiel Systemausfallrisiken, Netzwerkkonnektivitätsfehler, Zeitverzögerungen zwischen Handelsaufträgen und Ausführung und vor allem unvollständige Algorithmen. Je komplexer ein Algorithmus ist, desto strenger ist das Backtesting, bevor es in die Tat umgesetzt wird. Quantitative Analyse einer Algorithmen-Performance spielt eine wichtige Rolle und sollte kritisch untersucht werden. Seine spannende für die Automatisierung von Computern mit einer Vorstellung, um Geld zu machen mühelos gehen. Aber man muss sicherstellen, dass das System gründlich getestet wird und die erforderlichen Grenzen gesetzt sind. Analytische Händler sollten das Lernen von Programmierungs - und Gebäudesystemen selbst in Erwägung ziehen, um sicherzustellen, dass die richtigen Strategien in narrensicherer Weise umgesetzt werden. Eine vorsichtige Anwendung und gründliche Prüfung von algo-trading kann zu profitable Chancen führen. Englisch: eur-lex. europa. eu/LexUriServ/LexUri...0053: EN: HTML Eine Abkürzung zur Schätzung der Anzahl von Jahren, die erforderlich sind, um Ihr Geld mit einer gegebenen jährlichen Rendite zu verdoppeln (siehe zusammengesetzte jährliche Zinssätze), die auf einem Darlehen belastet oder auf einer Anlage über einen bestimmten Zeitraum realisiert werden Investment-Grade-Sicherheit durch einen Pool von Anleihen, Darlehen und andere Vermögenswerte gesichert. CDOs nicht in einer Art von Schulden spezialisiert. Das Jahr, in dem der erste Zustrom von Investitionskapital an ein Projekt oder ein Unternehmen geliefert wird. Dies markiert, wenn das Kapital ist. Leonardo Fibonacci war ein italienischer Mathematiker, geboren im 12. Jh. Es ist bekannt, dass er die "Fibonacci-Zahlen" entdeckt hat, eine Sicherheit mit einem Preis, der von einem oder mehreren zugrunde liegenden Vermögenswerten abhängig ist oder abgeleitet ist.
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