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高频交易(HFT)的崛起:对市场稳定性和流动性的影响

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高频交易(HFT)的崛起:对市场稳定性和流动性的影响

高频交易(HFT)的崛起:对市场稳定性和流动性的影响

Vantage Updated by Updated Mon, October 23 04:00

在2010年,据估计,HFT占美国所有交易的56%,欧洲交易的38%。与此同时,HFT在亚太地区也日益受欢迎,约有45%的东京股市交易归因于HFT,新加坡证券交易所也有大约26%的交易与HFT有关1。 

此外,全球对HFT的采用预计将继续增长。一份报告估计,全球HFT市场在2022年达到了8531.93亿美元。预计到2028年,市场规模将增长到13107.16亿美元,这一期间的复合年增长率为7.42%2。 

显然,HFT(以及AT)不仅仅是昙花一现。但HFT是什么,它将如何影响市场,随着它继续不可阻挡的崛起? 

理解HFT和AT3

高频交易(HFT)是自动交易的最新形式,它使用算法来扫描市场机会并在瞬间进行资本化。简而言之,HFT是自动交易(AT)的一种专业应用。但让我们回顾一下。 

在世纪之交,AT开始在交易员中流行起来,因为资金涌入了使金融证券在常规交易所之外进行交易的电子通讯网络。交易员(以及其他个人)可以订阅这些系统并通过电子方式输入订单,而不是在交易场地上争夺位置。 

这种交易过程的自动化带来了诸多好处,如提高了交易速度、降低了成本并减少了手工错误。 

改进的连接速度、更强大和复杂的计算机网络以及关键的监管变化等三个因素促进了AT提高其能力,从而产生了一种被称为HFT的专业扩展。 

此外,自动交易的世界不仅仅局限于HFT。MetaTrader 4中有无数的外汇机器人可供交易员直接安装和使用。 

高频交易(HFT)是如何执行的?4

HFT依赖算法以极高的速度进行大宗交易 – 仅需不到一秒钟的时间。HFT系统不仅仅是订单的快速执行,还能够分析市场以发现新兴趋势和即将发生的变化 – 然后生成并执行相应的订单,以有利的买卖价差进行交易。 

基本上,HFT是一个根据一组规则(即算法)运行的自动交易平台。虽然HFT的表现取决于程序中编写的规则,但它们真正的优势在于它们能够分析市场并进行适当交易的速度。 

HFT系统使交易员能够预测并击败市场趋势,但当然,这并非廉价之举。一个原因是需要将数据流馈送到HFT系统中,这需要交易员付费。 

因此,HFT通常由较大的参与者使用,如机构投资者、专有交易公司和对冲基金。然而,由于他们的买卖价差,这些参与者可能会在他们进行的交易中获得有利的回报,从而实现显著的利润。 

HFT的特点5

虽然没有HFT的正式定义,但有一些共同的特点值得注意。 

  • 使用非常高速和复杂的程序来生成、路由和执行订单 
  • 使用交易所和其他机构提供的共同定址服务和个人数据馈送,以最小化网络和其他延迟 
  • 非常短的时间框架来建立和清算头寸 
  • 提交大量订单,然后在提交后不久取消这些订单 
  • 尽量在交易日结束时保持尽可能平稳的头寸(即,不持有重大的未对冲头寸过夜) 

高频交易(HFT)的优点和缺点 

HFT为交易员提供了明显的优势,但它如何影响市场呢?嗯,就像任何具有改变游戏规则的创新一样,HFT可能会产生积极和消极的影响。 

  1. 高频交易(HFT)如何使市场受益6

    1. 提高市场效率
      • HFT的使用已经促使市场效率提高,表现为市场信息更快、更准确地反映在价格行动中。这是因为HFT能够让最新的价格在较短的时间间隔内更新。HFT的使用还导致了成本降低,这些成本降低会传递给通过共同基金间接投资市场的个人零售投资者。
    2. 增加流动性
      • 据观察,HFT允许的更高交易量与市场流动性的提高相对应。在某些市场中,HFT贡献了超过50%的股本成交量,发挥了在提供订单流动方面的关键作用,从而增加了流动性。 
    3. 更小的价差
      • 由于HFT使价格更频繁和更准确地更新,这有助于缩小买入价和卖出价之间的差距,并使交易员更具竞争力。来自NYSE Euronext的一项研究显示,2007年到2009年的报价价差低于2002年到2006年的价差,而后者是HFT相对较少的时期。
  2. 高频交易(HFT)可能存在的潜在缺点7

    1. 增加波动性 
      • 由于HFT极大地增加了每天的日内交易次数,这种交易方式引入了价格波动和短期波动。鉴于HFT策略的高普及率和交易量,这种效应会加剧。HFT也可能涉及立即进行买卖以触发其他公司的自动购买 – 一种一些批评家可能认为不道德的做法。 
    2. 交易前的抢先操作 
      • HFT的另一个批评是,一些程序寻找重复的交易模式,并通过以稍高的出价购买这些交易(被称为交易前抢先操作),然后转身以高价将同一证券出售给被抢先操作的一方。这对受影响方的回报和成本是不利的,通常是机构投资者。 
    3. 对小型投资者的不利 
      • 与HFT运营商相比,零售投资者和较小的交易员处于不利地位,因为他们没有访问共同定址设施和原始数据馈送等专门服务的能力。HFT公司也可能只是为了获得流动性回扣而进行交易,这种做法对零售或长期投资者没有增值。 

人工智能在高频交易(HFT)中的作用8 

对于外部人来说,HFT可能已经看起来像是由机器人执行的自动交易。因此,将AI工具与HFT集成,以提高这种交易方式的能力,可能并不是太远的未来。 

AI集成可以通过使用机器学习技术来更好地预测最佳交易时机,从而提高HFT的效率。AI还可以在广泛的历史数据上进行训练,以更好地识别价格最可能上涨的时刻。然后,AI模块提出的建议可以通过HFT立即和无缝地执行。 

另一方面,如果太多交易员最终使用相同的AI工具,以AI驱动的HFT策略可能会增加市场失败的风险。毕竟,当在相同的数据集上训练时,AI往往会得出相同的结论。这可能会导致太多交易员最终站在同一边的交易 – 而另一边的交易员不足,使订单更难成交。 

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高频交易如何影响市场的现实世界示例 

  1. 2010年5月6日的“闪崩”事件9
    1. 高频交易(HFT)对市场产生巨大影响能力的最显著例子之一发生在2010年。现在被称为2010年5月6日的“闪崩”事件中,道琼斯工业平均指数突然下跌近1,000点。 
    2. 在几分钟内,宝洁(P&G)、通用电气(GE)等家喻户晓的品牌看到了数千亿美元的市值蒸发。幸运的是,市场很快纠正了走势,当天仅下跌了3%。 
    3. 罪魁祸首被认为是美国共同基金公司Waddell and Reed,调查人员称其发起了价值41亿美元的卖单。这是通过使用自动化算法交易系统来卖出电子迷你合同造成的;混乱开始时,HFD系统开始购买和转售电子迷你合同,引发了一个影响其他股市的“烫手山芋”效应。 
  2. 2022年11月的虚假“免费胰岛素”推特事件10

    1. 在关于高频交易潜在风险的更近期的一个例子中,制药公司伊莉莉·莉莉(Eli Lilly)在一条虚假推文发布后损失了数十亿美元的股价。这个恶作剧使人们误以为伊莉莉·莉莉正在免费提供胰岛素 – 对于在美国没有医疗保险覆盖的糖尿病患者来说,每月不得不支付超过1,000美元的费用,这无疑是一个受欢迎的消息。 
    2. 这一事件发生是因为埃隆·马斯克(Elon Musk)考虑不周的策略,他以每月8美元的价格出售经过验证的Twitter账户,从而打开了设置大量冒名顶替账户的闸门。 
    3. 然而,虽然没有确凿的证据表明高频交易导致了抛售,但也不难想象,一些在伊莉莉·莉莉股票上使用的高频交易策略可能已经察觉到了即将发生的下跌并作出了相应的反应,导致股价下跌超过了4%。 
    4. 关键在于,虽然自动化系统能够实现超额表现,但当事情不可避免地出现问题时,它们也容易出现夸大的结果。对于像高频交易这样比人类反应更快的系统来说,这可能是一把双刃剑。 

结论:在效率和市场安全之间取得平衡 

归根结底,创新和进步是生活的一部分。那些不跟上步伐的人可能会冒着被抛在后面应对负面后果的风险。话虽如此,我们必须认识到,并非所有新颖的事物都是好的,我们不应该急于去抓住那些眼前的闪亮新玩具。 

相反,重要的是以谨慎的步伐前进,只处理那些有充分机会证明自己的最新趋势。 

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参考资料

  1. “High Frequency Trading: Evolution and the Future – CapGemini”. https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2017/07/High_Frequency_Trading__Evolution_and_the_Future.pdf. Accessed 11 Sept 2023.
  2. “High-frequency Trading Market Size, Current Insights and Demographic Trends 2023-2030 – MarketWatch”. https://www.marketwatch.com/press-release/high-frequency-trading-market-size-current-insights-and-demographic-trends-2023-2030-2023-06-19. Accessed 11 Sept 2023.
  3. “High Frequency Trading: Evolution and the Future – CapGemini”. https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2017/07/High_Frequency_Trading__Evolution_and_the_Future.pdf. Accessed 11 Sept 2023.
  4. “High-Frequency Trading: Overview and Examples – Investopedia”. https://www.investopedia.com/ask/answers/09/high-frequency-trading.asp. Accessed 11 Sept 2023.
  5. “High-Frequency Trading: Overview and Examples – Investopedia”. https://www.investopedia.com/ask/answers/09/high-frequency-trading.asp. Accessed 11 Sept 2023.
  6. “High Frequency Trading: Evolution and the Future – CapGemini”. https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2017/07/High_Frequency_Trading__Evolution_and_the_Future.pdf. Accessed 11 Sept 2023.
  7. “High Frequency Trading: Evolution and the Future – CapGemini”. https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2017/07/High_Frequency_Trading__Evolution_and_the_Future.pdf. Accessed 11 Sept 2023.
  8. “Will ChatGPT-powered Wall Street end in disaster? – Fortune”. https://fortune.com/2023/05/18/how-will-ai-chatgpt-change-stock-markets-high-frequency-trading-crashes/. Accessed 11 Sept 2023.
  9. “The 2010 ‘flash crash’: how it unfolded – The Guardian”. https://www.theguardian.com/business/2015/apr/22/2010-flash-crash-new-york-stock-exchange-unfolded. Accessed 11 Sept 2023.
  10. “Fake Eli Lilly Twitter Account Claims Insulin Is Free, Stock Falls 4.37% – Forbes”. https://www.forbes.com/sites/brucelee/2022/11/12/fake-eli-lilly-twitter-account-claims-insulin-is-free-stock-falls-43/?sh=378b48bb41a3. Accessed 11 Sept 2023.