residential utility bills: Potential Russian methods]. Ekonomika i upravlenie, 2013, no. 2 (88), pp. 65-70.
9. Kirsanov S. A. Kontsessionnye soglasheniya v sovremennoy Rossii [The concession agreements in modern Russia]. Upravlencheskie nauki, 2012, no. 1, pp. 25-33.
10. Chernyshov L. N. Dlya preodoleniya krizisa v ZhKKh neob-khodim programmnyy tselevoy podkhod [To overcome the crisis in the housing and communal services a program targeted approach is needed]. Zhurnal rukovoditelya i glav-nogo bukhgaltera ZhKKh, 2001, no. 8, p. 53.
11. Kozlova S. B. Finansirovanie kapital'nykh vlozheniy v zhil- m ishchno-kommunal'noe khozyaystvo v sovremennykh uslovi- h-yakh [Capital investments in housing and communal ser- < vices in modern conditions]. Mat. VI Mezhdunar. nauch. ^ konf. mol. uchenykh, aspir. i stud. "Molodezh' i ekonomika" i= [Proc. 6th int. sci. conf. young scientists, postgrad. and stud. < "Youth and Economics"]. 2009, vol. 3, pp. 72-75. ^
12. Gulia K. Unmanageable tap. Kommersant" Den'gi, 2011, no. m 36. Available at: http://www.kommersant.ru/doc/1770674. ^ (in Russ.). o
Влияние алгоритмической торговли на фондовый рынок
The Impact of Algorithmic Trading on the Stock Market
УДК 339.13
Досенко Елена Магомедовна
аспирант Санкт-Петербургского государственного университета 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., д. 7-9
Dosenko Elena Magomedovna
St. Petersburg State University
Universitetskaya Embankment 7-9,
St. Petersburg, Russian Federation, 199034
За последнее десятилетие в торговых оборотах крупнейших мировых бирж существенно увеличилась доля алгоритмических торговых систем. Причем на некоторых биржах уже более половины объема торгов формируется инвесторами, применяющими торговые алгоритмы. Такое широкое распространение алгоритмических систем приводит к значительным изменениям в биржевой инфраструктуре и процессе рыночного ценообразования. В статье рассматриваются важнейшие аспекты воздействия, оказываемого торговыми роботами на фондовый рынок, а также приводится анализ возможных последствий этого воздействия. Так, масштабное распространение алгоритмической торговли уже привело к существенному увеличению объемов торгов на крупнейших мировых биржах, сокращению спрэдов между лучшей ценой спроса и лучшей ценой предложения, а также привнесло на рынок дополнительную ликвидность. Однако алгоритмические торговые системы способны оказывать и негативное влияние на рынок, в том числе это выражается в возникновении периодов чрезмерно высокой рыночной волатильности, вызванной действиями гиперактивных торговых алгоритмов, в создании высокой нагрузки на производительность биржевых систем, в чрезмерной зависимости рынков от деятельности торговых роботов. Дальнейшее распространение алгоритмических систем может привести к непрогнозируемым последствиям. Поскольку при программировании торговых алгоритмов не принимаются в расчет фундаментальные факторы, их широкое использование может оказать негативное воздействие на рыночную эффективность. По результатам исследования можно сделать вывод, что алгоритмическая торговля оказывает важное положительное влияние на биржевую инфраструктуру,
однако ее широкое применение может нести в себе значительные риски для нормального функционирования всего фондового рынка.
Ключевые слова: алгоритмическая торговля, фондовый рынок, торговые роботы, биржи, инвестирование
The article discusses the impact of algorithmic trading (AT) on the global stock markets (SMs), noting its increased use in exchange trading over the last decade. On some markets, the commentary adds, AT maneuvers account for more than half of the investor-generated trading volume. The document suggests that growing dependence on AT ploys could lead to changes in the exchange infrastructures and in market-pricing procedures. The critique at this stage lists two of these changes: a reduction in market spreads — between best-bid and best-offer prices — and a growth in market liquidity. The paper then warns that spread of AT applications in SM turnovers could lead to negative consequences. The report says the latter might include hyperactive trading algorithms resulting from high market volatility. These might cause the stock exchanges to be overly reliant on robotic trading mechanisms (RTMs). The paper subsequently describes the major RTM facets that could affect the SMs, analyzing their impact on market trading and efficiency. The blueprint, in conclusion, has evaluated AT's impact on the exchange infrastructures, warning that its increased use might cause undue risks to proper market functioning.
Keywords: algorithmic trading, robotic trading mechanisms, stock market, exchange, investment
В настоящее время около половины сделок на мировых биржевых площадках заключается с использованием алгоритмических торговых систем (АТС). Доля автоматизированных сделок на Нью-Йоркской фондовой бирже по разным оценкам составляет 50-75% [1], а на Deutsche Börse — около 40% [2]. В соответствии с мировыми тенденциями развивается и российских фондовый рынок: доля алгоритмической торговли в биржевых оборотах на основной секции Московской биржи составляет более 40%, а на срочном рынке FORTS не некоторым оценкам ее доля уже превышает 50%. [3]
Масштабное распространение алгоритмической торговли уже оказало существенное воздействие на
g рыночную инфраструктуру, а тенденция увеличения ^ ее доли в торговом обороте бирж может привести к
< непрогнозируемым последствиям для финансового Ц рынка в целом.
0 Положительное влияние алгоритмической тор-к говли на фондовый рынок. Наиболее значимый эф-
1 фект от широкого распространения алгоритмической 5 торговли заключается в увеличении торговых оборотов на биржевых площадках. Так, в период роста
^ доли алгоритмической торговли на основной секции g Московской биржи в 2009-2013 гг. торговые оборо-х ты биржи увеличились с 1,2 трлн руб. до 24,7 трлн з руб. [4].
Е^ Рост торговых оборотов, происходящий благода-
< ря масштабному распространению АТС, приносит 1 на рынок дополнительную ликвидность, которая в
свою очередь делает рынки более прозрачными и здоровыми, а также ведет к увеличению количества участников торгов.
Об увеличении ликвидности на мировых рынках можно судить по значительному росту количества сделок. Так, на Лондонской фондовой бирже в январе 2005 г. этот показатель (в расчете на месяц) составил 3,7 млн, а в январе 2008 г., когда доля алгоритмической торговли на бирже достигла своего пика, — 20 млн. На основной секции Московской биржи в период основного роста доли алгоритмических операций число сделок возросло с 4,4 млн в январе 2008 г. до 13 млн в марте 2014 г. [Там же].
Важным положительным эффектом распространения алгоритмической торговли на фондовых рынках является сокращение спрэдов между лучшей ценой спроса и лучшей ценой предложения. Так, на Нью-Йоркской фондовой бирже за апрель 2007 г. — июль 2009 г. по сравнению с 2002-2006 гг. сокращение спрэдов по 100 наиболее торгуемым ценным бумагам составило от 7,5 до 46%, а в Системе автоматической котировки Национальной ассоциации дилеров по ценным бумагам США (NASDAQ) — от 6 до 48%. Отсутствие сужения спрэдов по менее ликвидным ценным бумагам, которые не используются АТС, служит, по мнению специалистов биржи, доказательством положительного воздействия алгоритмической торговли на рынок [1]. Оно объясняется активностью торговых роботов, которые способны выставлять до нескольких заявок в секунду, мгновенно реагируя на изменения рынка.
Другое важное положительное влияние алгоритмической торговли на рынок заключается в том, что она способствует нахождению и получению наилучших цен и является основным фактором, сдерживающим повышение уровня фрагментации (деление рынка на отдельные сегменты с параллельным ценообразованием на одни и те же активы). Фрагментация оказывает негативное воздействие на рынки с точки зрения размывания ликвидности и может быть вызвана самыми разными причинами, такими как конкуренция или действия регуляторов (в Европейском союзе их деятельность основывается на директиве «О рынках финансовых инструментов»). В 2009-2010 гг. считалось, что фрагментация рынков имеет тенденцию к усилению, однако последние 2 года ее уровень стабилизировался. Возможно, одной из причин сдерживания фрагментации на сегодняшний день является широкое распространение алгоритмической торговли.
Кроме вышеупомянутых воздействий АТС на фондовый рынок стоит отметить, что торговые роботы способны влиять и на рыночную волатильность, причем как с положительной, так и с отрицательной стороны.
Так, на немецкой бирже Deutche Börse 25 августа 2011 г. при сильном падении котировок (индекс DAX потерял 4% за 15 минут) торговые роботы начали скупать подешевевшие активы, что спасло рынок от дальнейшего падения [5]. В результате действий АТС за следующие несколько минут индекс отыграл обратно 2%. Таким образом, некоторые торговые алгоритмы способны сглаживать слишком сильные рыночные колебания.
Однако другие торговые алгоритмы способны, напротив, создавать чрезмерно высокую, неадекватную рыночную волатильность. Наиболее ярким примером резкого скачка волатильности, вызванного действиями торговых роботов, являются события, произошедшие 6 мая 2010 г. на американских фондовых рынках. На фоне неблагоприятных настроений, связанных с негативными новостями о европейских долговых проблемах, рынок открылся падением и к середине торгового дня индекс Dow Jones потерял 276 пунктов. По данным отчета, составленного впоследствии американской Комиссией по ценным бумагам и биржам (SEC), в 14:32 стандартного восточного времени (EST) крупный трейдер, имя которого не разглашалось, принял решение продать крупный пакет фьючерсных контрактов (75 000 контрактов общей стоимостью свыше 4,1 млрд долл. США) с использованием торгового алгоритма, что спровоцировало резкое падение котировок. По данным Комиссии по ценным бумагам и биржам США, фьючерсные контракты были скуплены другими высокочастотными алгоритмическими системами, запрограммированными на максимально быстрый выход из
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.