Señales De Comercio De Alta Frecuencia

Ilustración de Giacomo Marchesi A las 9:30 A. M. El 1 de agosto, un ejecutivo de software con una camisa de cuello abrochado y un llamativo reloj presionaron un botón en la Bolsa de Nueva York, provocando una campana que marcó el comienzo del día de negociación. Milisegundos después del comercio de apertura, los pedidos de compra y venta comenzaron a zapping a través de los servidores de los mercados con una velocidad alarmante. Los oficios eran obviamente inusuales. Llegaron en pequeños lotes de 100 acciones que involucraban cerca de 150 productos financieros diferentes, incluyendo muchas acciones que normalmente no ven en ninguna parte cerca de tanta actividad. En tres minutos, el volumen comercial se había más que duplicado con respecto al promedio de las semanas anteriores. Pronto complejos programas informáticos desplegados por las empresas financieras entraron en picado. Compraron acciones infravaloradas como las ventas inusuales llevó sus precios hacia abajo y vendió sobrevaluado como las compras impulsaron sus precios. Los algoritmos estaban haciendo una matanza, y los comerciantes humanos se metió en la recompensa también. En cuestión de minutos, una ola de alertas urgentes por correo electrónico inundó a altos funcionarios de la Securities and Exchange Commission. En Wall Street, funcionarios de NYSE se apresuraron a aislar la fuente de los extraños oficios. Mientras tanto, a través del río Hudson, en las oficinas de Jersey City de una firma financiera de tamaño mediano llamada Knight Capital. Un pánico se estaba estableciendo pulg Un programa que se suponía que se han desactivado en vez había ido rogue, explotando las órdenes comerciales que le estaban costando a Knight casi 10 millones por minuto. Y nadie sabía cómo cerrarlo. A este ritmo, la empresa sería insolvente dentro de una hora. Caballeros horrorizados empleados pasaron un agonizante 45 minutos cavando a través de ocho conjuntos de comercio y software de enrutamiento antes de que encontraron el código de fugitivo y lo neutralizó. Para entonces eran poco después de las 10 de la mañana y funcionarios de la Bolsa de Nueva York, otros importantes intercambios y la Financial Industry Regulatory Authority se reunían para una conferencia telefónica de emergencia. No terminó hasta las 4 de la madrugada. En los cuatro años transcurridos desde el colapso de Lehman Brothers llevó al sistema financiero global al borde del olvido, las nuevas tecnologías han cambiado Wall Street más allá del reconocimiento. A pesar de los esfuerzos de reforma, los mercados de hoy son más salvajes, menos transparentes y, lo más importante, más rápidos que nunca. Las bolsas de valores pueden ahora ejecutar operaciones en menos de la mitad de un millonésimo de segundos más de un millón de veces más rápido de lo que la mente humana puede tomar una decisión. Las empresas financieras implementan sofisticados algoritmos para luchar por fracciones de un centavo. Diseñado por los nerds de la física y los genios de la matemáticas conocidos como quants, estos programas explotan los movimientos minuciosos y los patrones a largo plazo en los mercados, comprando una acción en 1.00 y vendiéndola en 1.0001, por ejemplo. Haga esto 10.000 veces por segundo y los ingresos se suman. Constantemente moviéndose dentro y fuera de los valores para esas pequeñas hilachas de lucro y terminando el día de poseer nada, es conocido como comercio de alta frecuencia. Este churn rápido ha reducido el período medio de tenencia de un stock: Hace medio siglo que eran ocho años hoy es alrededor de cinco días. La mayoría de los expertos están de acuerdo en que los algoritmos de negociación de alta velocidad son ahora responsables de más de la mitad del comercio de Estados Unidos. Los programas informáticos envían y cancelan órdenes incansablemente en una campaña interminable para engañarse y superarse mutuamente, oa veces simplemente para desacelerarse mutuamente. También pueden inundar el mercado con órdenes comerciales falsas para deshacerse de los competidores, o liquidar de forma cautelosa una gran posición accionaria de una manera que no provoque un cambio de precios. Es un mundo en el que investingmdashif thats lo que usted llama la compra y venta de acciones de una empresa dentro de una cuestión de secondsmdashoften se reduce a lo rápido que puede comprar o descargar, no cuánto vale la empresa realmente vale la pena. Como la tecnología ha marcado el comienzo de un nuevo y valiente mundo en Wall Street, los organismos de vigilancia de las naciones permanecen detrás de la curva, incapaces de controlar eficazmente, y mucho menos regular, los mercados de hoy. Al igual que en 2008, cuando los reguladores sólo parecía darse cuenta después del hecho de la amenaza que plantea el estofado tóxico de la titulización, los chicos whiz financieros son una vez más un leapmdashahead stepmdashor. Disyuntor: Un mecanismo para cerrar el comercio cuando el mercado cae demasiado rápido o los valores individuales negocian dramáticamente fuera del rango normal. Piscinas oscuras: mercados de corredores que operan fuera de las bolsas de valores públicas que permiten a los inversores comerciar grandes cantidades de acciones de forma anónima. Período de retención: El tiempo que un inversor posee un valor. Latencia: Cuánto tiempo se tarda en ejecutar una transacción financiera a través de una conexión de red. Este invierno, dos compañías de tecnología esperan lanzar el enlace de menor latencia entre Illinois y Nueva Jersey, una cadena de 733 millas de torres de microondas para darle la vuelta a datos en 8,5 milisegundos de ida y vuelta. Liquidez: Un activo líquido puede ser fácilmente comprado o vendido sin cambiar en valuemdashash, por ejemplo, es más líquido que las existencias. Negocio patentado: cuando las instituciones financieras comercian en beneficio de sus empresas, en lugar de sus clientes. Las reformas financieras de Dodd-Frank imponen algunas restricciones al comercio de propiedad en los grandes bancos, pero abundan las lagunas. Quote relleno: Colocar y rescindir rápidamente un gran número de órdenes de compra o venta para confundir o retrasar a los comerciantes rivales. Difusión: En el comercio, comúnmente la diferencia entre el precio más alto que un comprador pagará y el precio más bajo que un vendedor tomará. El episodio del caballero era canario de la cuota en la mina, dice Michael Greenberger. Un profesor de derecho de la Universidad de Maryland y ex regulador en la Commodity Futures Trading Commission (CFTC). Hemos tenido suerte hasta ahora de que esto no haya sido más serio. Knight no era el peor de los casos. Ni siquiera cerca. Una gran cantidad de comercio de alta frecuencia es realizada por pequeñas empresas de propiedad comercial, sujeto a menos supervisión que las instituciones financieras de marca. Pero los grandes bancos también han intentado entrar en el acto. Imagine un algoritmo fugitivo en una empresa demasiado grande para fallar como Bank of America, que gestiona billones, no miles de millones, en activos. O, dice Bill Black. Un ex regulador federal que ayudó a investigar la crisis SampL de los años 80 y 90, imaginan algoritmos comerciales que causan series de cuotas de fallas en cascada, como el efecto dominó que siguió al colapso de Lehmans. Si estas cosas malas ocurren al mismo tiempo, dice él, las instituciones financieras pueden comenzar a fallar, incluso las muy grandes. No es una cuestión de si esto sucederá, advierte Black. Es una cuestión de cuándo. quot Años de errores y malas decisiones llevaron al colapso del 2008. Pero cuando ocurra la próxima crisis, puede que no se desarrolle durante meses, semanas o incluso días. Podría tomar segundos. Alpha, Nueva Jersey, es una aldea soñolienta en el Valle de Lehigh, cerca del río Delaware. En algún lugar de la ciudad (los propietarios no dirán exactamente dónde) es una de las 10 instalaciones de amplificación de 2.000 pies cuadrados que salpican el paisaje cada 75 millas entre Chicago y Nueva York, asegurando que las señales de fibra óptica viajan entre los dos Puntos tan claramente y rápidamente como sea posible. Difundir las redes. La empresa que opera la instalación, puede haber visto algo de poesía en las comunidades namemdashquotalphaquot es el término que los gerentes de inversión utilizan para describir el desempeño de una inversión después de ajustar por riesgo. Spread es parte de una creciente industria dedicada a proveer conexiones de hiperspeed para firmas financieras. Un comerciante más rápido puede vender a un precio más alto y comprar en uno más bajo porque él llega primero. Una conexión que es sólo un milisegundo más rápido que las competiciones podría aumentar las ganancias de las empresas de alta velocidad en hasta 100 millones por año, según una estimación. Debido a esto, las empresas comerciales están cada vez más empujando los límites para establecer las conexiones más rápidas entre centros comerciales como Nueva York, Chicago y Londres. Cada pie extra de cable de fibra óptica añade aproximadamente 1,5 nanosegundos de retardo cada milla adicional agrega 8 microsegundos. Es por eso que las empresas como Spread han vinculado los centros financieros entre sí por las rutas más cortas posibles. Spreads Alpha facilidad es uno de más de una docena de centros similares organizados a lo largo de la ruta de su 825 millas de largo, 300 millones de cable de fibra óptica entre Wall Street y la Bolsa Mercantil de Chicago. Spread, según informes, cobra a los comerciantes hasta 300.000 al mes para usar su red. Los intercambios como el NYSE cobran miles de dólares por mes a las empresas que quieren colocar sus servidores lo más cerca posible de los intercambios para aumentar las velocidades de transacción. Los expertos de la industria estiman que los comerciantes de alta velocidad gastaron más de 2 mil millones en infraestructura sólo en 2010. La necesidad de velocidad de los operadores se ha vuelto tan voraz que dos compañías están construyendo cables submarinos (precio: alrededor de 300 millones cada uno) a través del Atlántico, en un intento de unirse a Wall Street y la Bolsa de Londres por la ruta más corta y rápida posible. Cuando se complete en 2014, se espera que uno de los cables se afeite de cinco a seis milisegundos de operaciones transatlánticas. Pero, por qué parar allí? Un ingeniero comercial ha propuesto posicionar una línea de drones sobre el océano, donde desplegarán datos de microondas de uno a otro como la cadena de fuegos de señal de la cima de la montaña en El Señor de los Anillos. Qué punto dices, esto es lo suficientemente rápido? Pregunta Brent Weisenborn, ex vicepresidente de NASDAQ. La aceleración de Wall Street no puede separarse de la automatización de Wall Street. Desde los albores de la era de la computación, los humanos se han preocupado por el sofisticado sistema inteligente de inteligencia artificial, Skynet, el control Matrixmdashseizing. Pero los comerciantes, en su búsqueda de ese milésimo de millón de dólares, han cedido voluntariamente las riendas. Aunque los seres humanos siguen ejecutando los bancos y escribir el código, los algoritmos ahora hacen millones de llamadas de momento a momento en los mercados globales. Algunos incluso pueden aprender de sus errores. Desafortunadamente, las notas Weisenborn, una cosa que no se puede enseñar a una computadora es el juicio. Un conjunto de señales que los programas tienen que sopesar son innumerables órdenes comerciales que otros algoritmos envían y luego rescinden rápidamente. Hay un debate feroz sobre lo que estos oficios abortivos podría ser. Algunos especulan que son nuevos algoritmos que se están probando o feints estratégicos, el equivalente de sonar pings sondar el mercado para una respuesta. Algunos de los oficios falsos podrían ser dirigidos puramente a devorar el ancho de banda para frenar a los competidores. Hay, sin duda, antiguos comerciantes de alta velocidad que nos podrían decir, dice Black. "Si trabajé para la CFTC o la SEC, los estaría buscando para tratar de aprender lo que estaba pasando". En la tarde del 6 de mayo de 2010, los espectadores de CNBC podrían haber confundido los canales de programación de un éxito de taquilla apocalíptico. El Dow, que ya había perdido 400 puntos por las malas noticias de Europa, había caído de repente otro 600. Erin Burnett, con los ojos muy abiertos, gesticuló en las cartas para ilustrar la caída de 1.000 puntos. El típicamente maníaco Jim Cramer alcanzó un nuevo nivel de frenesí, gritando a los espectadores a buymdashBUYmdashProcter amp Gamble, que había caído un 25 por ciento, y moviendo su dedo en la pantalla: "Si esa acción está allí, sólo tienes que ir a comprarla. No puede estar allí. Eso no es un precio real. Los precios de casi todas las acciones y fondos negociados en bolsa se habían hundido en minutos. Unos 300 valores experimentaron giros salvajes, con operaciones ejecutadas a precios tan bajos como un centavo y tan altos como 100.000 por acción. Durante el mismo segundo, las acciones de la firma de consultoría Accenture cotizaron en 0,01 y 30. En lo que más tarde se denominó el quotflash, quot cerca de 1 billón de dólares en el valor de los accionistas fue aniquilado en cuestión de minutos antes de que el mercado se recuperara, 3 por ciento del día anterior. Casi cinco meses después, los reguladores concluirían que, en un día en que los operadores ya habían sido sacudidos por el número de la deuda griega, una sola orden de venta masiva ejecutada por un algoritmo perteneciente a una empresa en Kansas había desencadenado una serie de acontecimientos que Envió el mercado en una cola. El análisis representó el mercado de cuotas tan fragmentado y frágil que un solo gran comercio podría enviar acciones en una espiral repentina, informó el Wall Street Journal. Este GIF muestra el auge del comercio de alta frecuencia en el mercado de valores desde enero de 2007 hasta enero de 2012. Fuente: Nanex. El flash accidente estimuló a los reguladores a los espolones de acción, pero sólo puede hacer que un caballo galope tan rápido. Nadie en Washington hace un millón de dólares más por año para mover un milisegundo más rápido, y se nota. Hasta ahora, el Congreso y los organismos reguladores financieros de las naciones han hecho más mano-retorcerse que regular. En la moda clásica de Washington, cuando un subcomité del Senado celebró una audiencia a finales de septiembre sobre los quotrulos del camino para el comercio algorítmico, el único consenso que surgió fue que se necesitaban más audiencias. Gracias a la tecnología, nuestros mercados de valores son más eficientes y accesibles que nunca, dijo la presidenta de la entonces SEC Mary Schapiro en una mesa redonda de tecnología de mercado de octubre. Pero también sabemos que la tecnología tiene escollos. Y cuando no funciona muy bien, las consecuencias pueden ser graves. Imagínese lo que puede suceder si un semáforo automatizado parpadea en verde en lugar de en rojo, si una aleta de ala en un avión sube en lugar de hacia abajo, si una vía de ferrocarril cambia y envía el tren a la derecha en lugar de a la izquierda. , Pero para el momento en que Washington consigue una manija en la situación, algunos expertos temen, el daño ya se puede hacer. "Siempre estamos luchando contra el último incendio", dice Dave Lauer, un experto en tecnología de mercado que ha trabajado para firmas comerciales de alta velocidad. Si es un incendio de la SEC tiene que luchar, la agencia está trabajando con equipos que más recuerda a las brigadas de cubo. El New York Times ha llamado a los reguladores a la tecnología de base. David Leinweber. El director del Centro de Tecnología Financiera Innovadora del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, ha criticado a la SEC ya la CFTC por dirigir un museo quotIT y tomar casi cinco meses para analizar el accidente de flash, que fue esencialmente superado en cinco minutos. Un misterioso algoritmo se describió como ejecutar un quotlike un murciélago fuera del infierno en la metanfetamina de cristal con un cazador de toro rojo. Para mejorar su capacidad de monitoreo del mercado, la SEC ha tenido que recurrir a la industria mdashspecifically, una empresa llamada Tradeworx, De alta velocidad para un nuevo programa informático para analizar los datos comerciales. Ese programa, llamado Midas, estaba programado para entrar en línea a finales de 2012. Pero incluso Midas no dará a la SEC una imagen completa de los mercados. No ofrece datos sobre las denominadas reservas quotdark, en mercados privados donde los compradores y vendedores pueden comerciar de forma anónima, y ​​no dirá a la SEC quién es responsable de un determinado comercio. Para llenar esas lagunas, la SEC planea pedir a los participantes del mercado que envíen información completa sobre cada comercio en los mercados de los Estados Unidos, creando lo que se denomina una pista de auditoría consolidada. Pero la SEC no recibirá esta información en tiempo real. En su lugar, la información de auditoría será debida a las 8 de la mañana del día siguiente. Cuando esos datos entran, ya que tenemos cada paso, podremos reconstruirlo exactamente como sucede, dice Gregg Berman. Un ex-físico y asesor de la SEC que dirigió la investigación de la Agencia sobre el desplome del flash. Lo único que echamos de menos es la oportunidad de hacer algo el mismo día. Pero dado que un análisis robusto y defendible de incluso una pequeña porción del día de negociación sí mismo puede tomar muchos días, no damos mucho por esperar hasta el día siguiente para recibir un registro completo de los días events. quot El estudio de estos datos de mercado Ayudar a la agencia a desarrollar reglas para resolver los problemas en el mercado, pero sólo después de que ocurran. Mientras tanto, el mundo financiero es cada vez más acelerado, opaco, y francamente misterioso. La misma semana Schapiro habló en la mesa redonda de la SEC, un algoritmo consumió el 10 por ciento del ancho de banda del mercado bursátil estadounidense. Quotran como un murciélago del infierno en metanfetamina cristal con un cazador de toros rojos, para mezclar algunas metáforas, según Leinweber escribió en su blog Forbes. QuotIm generó 4 de la actividad de cotización del mercado de valores de EE. UU., pero el programa quotdidnt hacer un comercio único, la cancelación de cada orden. Eso es bastante extraño. Leinweber sospecha que el culpable era un nuevo algoritmo que estaba siendo probado, pero eso es sólo un guessmdashno uno sabe para seguro, menos de todo el SEC. Utilizó el quot10 de la capacidad de comunicaciones de nuestro mercado excesivamente cableado, señaló Leinweber. Cuatro de estos tipos podrían utilizar todo el mercado. Cosas de miedo. Hasta ahora, los problemas causados ​​por los algoritmos parecen ser principalmente accidentales. Pero, qué pasaría si alguien diseñara un programa destinado a causar estragos a John Bates, un informático que, a principios de los años 2000, diseñó software detrás de complicados algoritmos comerciales, teme que el tipo de herramientas que crea pueda terminar en manos equivocadas. Los temores del terrorismo algorítmico, en el que una organización criminal o terrorista bien financiada podrían encontrar una forma de causar una gran crisis de mercado, no son infundados, escribió en 2011. Este tipo de escenario podría causar caos para la civilización y ganancias para los malos Y debe constituir una cuestión de seguridad nacional. Pregunte a los cabilderos de Wall Street sobre cosas como fallas en cascada o terrorismo algorítmico y ellos le dirán que no se preocupe. Theyll nota que los costos de transacción nunca han sido más bajos y que el inversionista promedio puede ejecutar operaciones más rápido y más barato que nunca. En su opinión, el hecho de que Knight perdió 440 millones y no tomó el resto del sector financiero hacia abajo con él sugiere que el mercado no es casi tan frágil como dicen los detractores. Gracias a estos argumentos, y los cerca de 200 millones de Wall Street dedicados a cabildear al Congreso en torno al proyecto de ley de reforma financiera Dodd-Frank en 2010, esa ley no hizo casi nada para regular el comercio de alta velocidad. En ausencia de reglas reales, las salvaguardias más discutidas ahora son los interruptores quotkill o quotcircuit breakers que comienzan cuando un cierto umbral es violado. Después del lunes negro de 1987, cuando el Dow Jones cayó casi un cuarto en un día, la Bolsa de Nueva York instituyó disyuntores que interrumpían temporalmente el comercio cuando el mercado caía un 10 por ciento y lo cerraban por completo cuando caía un 30 por ciento. Ninguno de estos cajas fuertes, sin embargo, fue provocado por el flash crashmdashthe mercado cayó en un abrir y cerrar de ojos, pero cayó menos del 10 por ciento. Después de la caída del flash, la SEC implementó nuevos disyuntores que ponen en marcha cuando una acción individual experimenta cambios rápidos e inusuales en los precios. Pero ésos didnt previenen que el debaclemdashit del caballero era sobre todo volumen comercial, no precios inusuales, que costaron a compañía centenares de millones. Las nuevas normas de la SEC que entrarán en vigor en febrero dejarán de operar durante cinco minutos si los precios de las acciones individuales se mueven fuera de un rango establecido por más de 15 segundos. Pero esas son cuotas Band-Aid, se queja Lauer, el experto en tecnología. Los legisladores han propuesto un impuesto sobre las transacciones financieras para limitar la rotación de las transacciones de alta velocidad y aumentar los ingresos. La mayoría de los participantes en la mesa redonda de tecnología de mercado de octubre de los SEC respaldaron la idea de instalar más interruptores de matar en varios niveles para firmas individuales, acciones individuales y quizás para el mercado en su conjunto. Pero theres un problema: Si un interruptor de matar o disyuntor es automático, no hace nada para reintroducir el juicio humano. Por el contrario, si una persona tiene que tirar de un interruptor de matar, él o ella tiene que asumir la responsabilidad de hacer somdashwhich crea sus propios problemas. Nadie quiere ser el tipo que lloró lobo y te llevó a la primera página del Wall Street Journal, dice Black. Así que, si los interruptores de matar y los interruptores de circuito no previenen los problemas futuros (y ellos no tienen antes), cómo evitar el apocalipsis algorítmico Los reformadores están abogando por la cantidad de límites de velocidad. Una de sus propuestas implica la implementación de lo que podría ser visto como una regla de retrocesos temporales, exigiendo a las empresas comerciales que cumplan con los precios que cotizan por un período mínimo de tiempo, a menos que ejecuten el comercio o hagan una mejor oferta. Incluso una vida de cotización mínima de sólo 50 milisegundos habría eliminado el destello, dice Eric Hunsader. El CEO de Nanex. Una empresa que fabrica software para los comerciantes de alta velocidad. En una propuesta de más alcance, el diputado Peter DeFazio (D-Ore.) Y el senador Tom Harkin (D-Iowa) han propuesto imponer un impuesto sobre las transacciones financieras que sugieren un 0,03 por ciento sobre cada comercio, como una forma de desalentar el churn y Aumentando los ingresos. (Los Estados Unidos tenían ese impuesto hasta 1966.) Los economistas, los activistas, e incluso algunas finanzas grandes shotsmdashWarren Buffett entre themmdashhave endosaron la idea. Incluso en el nivel modesto que hemos propuesto, el impuesto aumentaría 35 mil millones al año, lo que sería utilizado para cubrir el déficit o ser utilizado para inversiones creadoras de empleo por parte del gobierno, me dijo DeFazio. Once países de la Unión Europea (aunque no el Reino Unido) están presionando con el ideamdashand theyve hablado de un impuesto tan alto como 0,1 por ciento. Los grupos de presión de Wall Street han empujado hacia atrás contra ambos límites de velocidad y traer detrás el impuesto de transacción. Pero a raíz del episodio de Knight, algunos expertos de la industria están expresando dudas sobre el statu quo. Creo que este último evento fue manejado mejor que el accidente de destello, pero la pregunta más grande es si nuestros mercados son adecuados para tratar con la tecnología que hay, Arthur Levitt Jr., ex presidente de la SEC y decano de la financiera , Dijo el New York Times en agosto. No creo que lo sean. Esta visión se está volviendo más ampliamente aceptada, incluso entre los CEO corporativos, los comerciantes y los propios constructores de algoritmos. Los jefes ejecutivos de empresas que cotizan en bolsa y que son contratados y despedidos en base a los precios de las acciones se preocupan cada vez más de que sus acciones puedan ser enviadas a una caída libre por un frenesí de alimentación algorítmica. Los mercados actuales han creado un mundo quiestamente inconexo entre lo que una empresa hace y lo que hace su acción, dijo el CEO de una compañía de mil millones de dólares, negociada en NYSE, a Mother Jones. Según Ben Willis, un comerciante de NYSE de largo plazo, cuando usted tiene a los jefes de las compañías de la fortuna 500 dice, ey, espere un minuto, individuos: Nuestras poblaciones parecen el infierno y. Nadie puede decirme con certeza quién está haciendo lo que mi acción y por qué, los críticos podrían ganar impulso político. Por otra parte, el sector financiero tiene un historial bastante sólido de la reforma de stymieing. Y, dado el grado en que los mercados financieros internacionales están entrelazados, la desaceleración de Wall Street marcaría la diferencia si se toman medidas similares en Londres y Hong Kong. A medida que los episodios de sacudidas de mercado se acumulan, incluso algunos de los genios tecnológicos que ayudaron a introducir Wall Street 2.0 ahora se preocupan por sus innovaciones funcionando amok. Wall Street Journal reportero Scott Pattersons libro sobre el comercio de alta velocidad, Dark Pools. Cuenta la historia de Spencer Greenberg, un joven genio de la matemática que construyó un algoritmo de comercio enormemente exitoso llamado Star, pero más tarde llegó a tener reservas sobre lo que había desatado en el mundo. En las manos de personas que no saben lo que están haciendo, Greenberg advirtió una reunión de comerciantes algorítmicos en 2011, el aprendizaje quotmachine puede ser desastroso. Un análisis de los patrones de comercio cuantitativo Un análisis cuantitativo De las manzanas patrones de comercio desde 1999. Apple ha tenido un historicamente débil 2016. Se esperaba más al alza. Apple tiene una probabilidad de 58.15 de superar a Nasdaq en los próximos 20 días. Un plazo de seis meses ofrece una oportunidad de 69,28 de rendimiento, mientras que un plazo de un año es de 65,47. En caso de una corrección, Apple debe ser comprado en alrededor de 106,3 USD, esperando un retorno 6 dentro de unos 15 días. Las inversiones largas de Apple se hacen mejor hacia el final de un día de negociación y después de una racha de tres días perdidos para maximizar los retornos. A continuación se presentan otros análisis y conclusiones. En este artículo, los lectores recibirán un análisis cuantitativo de los datos que analiza en detalle los patrones de comercio diario y el co-impulso de Apple (NASDAQ: AAPL) y Nasdaq (NASDAQ: QQQ). Como resultado, los lectores pueden utilizar la información derivada del conjunto de datos para identificar patrones clave en el comportamiento de los valores. La información clave en este artículo es identificar las probabilidades de regreso en serie, las estructuras intradía, cuánto tiempo y profundas correcciones en el stock de Apple son y cuándo ir por mucho tiempo, así como un análisis de co-momentum, en el que vamos a aprender lo probable es que Apple es Superar cualquier período de tiempo dado, lo bien que Apple captura Nasdaq al revés y la baja y cuándo emplear a Apple como una mejora de la cartera. La información cuantitativa proporcionada está destinada, por lo tanto, a las posiciones diarias y de balanceo, así como a los inversores que buscan patrones de entrada y salida apoyados estadísticamente. El artículo comienza con una simple introducción de la relación histórica entre Nasdaq y Apple, y tratará de obtener rápidamente información precisa sobre lo siguiente: Análisis de retorno: Probabilidades de positivos y negativos resultados después de ver los patrones en serie, así como las estadísticas intradía, Incluyendo el promedio de Manzanas y el promedio diario de cierre alto versus diario, el cierre diariamente bajo vs. el cierre diario, el cierre diariamente alto frente al cierre diario. Los patrones globales de retorno diario y sus probabilidades redondearán el análisis de retorno. Análisis de Riesgo: Medidas de riesgo y sensibilidad a los riesgos de valores, así como la reducción media, la duración media, la recuperación media y las tasas de recuperación de Apple. Co-Momentum: Capturas arriba y abajo, y probabilidades de que Apple supere al Nasdaq en diferentes marcos temporales hasta un año. El conjunto de datos comienza el 23 de junio de 1999 y consta de devoluciones hasta el 30 de septiembre de 2016. Por lo tanto, contiene dos grandes períodos de retiro, a saber, la burbuja puntocom y la crisis de 2007. Los datos también contienen los precios ajustados de apertura, alta, baja y de cierre de Apple Inc., así como los mismos conjuntos de datos para el futuro genérico de e-mini de Nasdaq-100. Además, el conjunto de datos sólo incluye los días de negociación en los que se negociaron ambos valores para permitir comparaciones de devolución válidas. De los 4.401 días de negociación, 58 fueron eliminados. Para el período de 1999 a 2016, Apple ha publicado un rendimiento anualizado de exactamente 28,50 mientras que exhibe una desviación estándar de 43,46. Esto contrasta con el rendimiento anualizado de Nasdaq de 4,96 con una desviación estándar de 29,01 desde 1999. Así, Apple supera con facilidad al Nasdaq en una base riesgo-rendimiento con una relación de Sharpe de 0,656 en comparación con el Nasdaq de 0,171. YTD, Apple tiene una rentabilidad anualizada de 12.38 con una desviación estándar mucho más baja de 25.43, por lo tanto una relación de sharpe de 0.487. Por lo tanto, sobre una base riesgo-retorno, Apple tiene mucho que ponerse al día para hacer, tanto en términos de retorno y volatilidad. El Nasdaq, por su parte, ha superado sus propias medidas históricas con una rentabilidad anualizada de 7,94 y una baja desviación estándar de 17,3, con una relación de sharpe de 0,46, mucho mejor que su histórico de 0,17. A partir del 9/30/2016, Apple también está en su peor contraposición histórico-riesgo de cinco años desde 1999, después de haber alcanzado su mejor nivel en 2011. El período de cinco años que finalizó en septiembre de 2006 ha tenido su mayor rendimiento, aunque también En su más alta desviación estándar histórica. El Nasdaq, como también se describe en mi artículo anterior, es por definición de comercio con una desviación estándar mucho menor y también ha visto saltos menos intensos en su comercio de riesgo de cinco años de riesgo-retorno desde 1999, como se puede ver a continuación: El día de negociación, Apple tiene una probabilidad de 51,76 de terminar el día positivo, mientras que el Nasdaq tiene una probabilidad de 53,32, naturalmente más alto para el momento de la diversificación. No existe una sola acción en el Nasdaq que tenga una mayor frecuencia al alza que el propio índice. Apple (Nasdaq) devuelve una media de 0,14 (0,04) por día, y una mediana de 0,09 (0,09). 25 de Manzanas vueltas son inferiores a -1,15 (-0,71), mientras que 75 es inferior a 1,44 (0,81), lo que pone de relieve el hecho de que Apple tiene una distribución de retorno muy asimétrica, y por supuesto también una beta superior. YTD, Apple ha regresado un promedio de 0,06 por día de negociación, mucho menor que su promedio histórico, mientras que la mediana sigue siendo un 0,09 igual. YTD, 25 de los rendimientos son inferiores a -0,69, mientras que 75 son inferiores a 0,85. Esto está en consonancia con la tesis general de que 2016 ha sido hasta ahora un período de retorno relativamente bajo y de baja volatilidad, fuera de los patrones históricos. En cualquier día de negociación dado, Apple retira 1,7 de su máximo intradiario, mientras que el retiro promedio es de 1,19. Por otro lado, Apple recupera un 1,62 promedio de su bajo con una mediana de 1,14. Esto nos indica que Apple cierra generalmente hacia el extremo inferior de la gama intradía por un margen de 0.08. El rango de comercio intradiario es un promedio bastante excepcional de 3,4 entre su alto y bajo y una mediana aún alta de 2,9. Donde poner estadísticamente apoyado stop-loss niveles será discutido más abajo, donde también veremos gráficamente la agrupación de retorno de Apple. Se hace evidente que tanto los días negativos (y los días en los que el VaR y ETL son golpeados) y los días positivos ocurren frecuentemente en una fila, por lo que me gustaría destacar algunas estadísticas alrededor de las devoluciones en serie: En promedio, Apple tiene 2.031 Punto 031) días positivos seguidos, la racha máxima de victorias fue de 12 días y el mínimo - por supuesto - uno. Si vemos un solo día positivo, hay una probabilidad de 45.21 esto será seguido por otro día positivo. Si vemos dos días positivos seguidos, hay una probabilidad de 56.07 de que habrá un tercer día positivo. Después de ver tres días positivos seguidos, hay una probabilidad de 49.65 de ver un cuarto día positivo. Esto es interesante, ya que podemos aprender que dos días positivos señales de una buena probabilidad de ver un tercero, algo que se puede utilizar para la apertura de posiciones largas después de dos días positivos. En promedio, Apple tiene 1.893 días negativos en una fila con una racha de pérdidas máxima de ocho días consecutivos. Después de un día negativo, hay una probabilidad de 51.52 que vemos un segundo día negativo, y una oportunidad de 52.43 para ver un tercio entonces. Sólo hay una oportunidad de 41.06 para ver un cuarto día negativo después de haber visto tres. A partir de esto, podemos ver que la compra de Apple después de tres días negativos en una fila tiene una probabilidad 58.94 de ser positivo al día siguiente. Con una probabilidad de 95, un día de negociación determinado no cerrará por debajo de -3.99, lo que significa que un nivel de pérdida de negociación soportado estadísticamente debe ponerse o mejor aún bajo este umbral. Mientras que esto funciona la mayoría de las veces, especialmente cuando vemos una temprana temprana intradía baja y posiciones abiertas largas allí, también es cierto que en el transcurso de un año, hay de hecho algunas ocurrencias cuando esta probabilidad 95 se supera, como usted puede Ver abajo, donde dibujé la línea de VaR basada en un marco de tiempo de un año: Inevitablemente, eso nos conduce a la próxima métrica de riesgo que se espera pérdida de cola, lo que indica una probabilidad de lo grandes pérdidas van a ser realmente y no sólo indicando Escribí este artículo yo mismo, y expresa mis propias opiniones. No estoy recibiendo compensación por ello (que no sea de Buscando Alpha). Utiliza algoritmos complejos para analizar múltiples mercados y ejecutar pedidos basados ​​en las condiciones del mercado. Normalmente, los operadores con las velocidades de ejecución más rápidas son más rentables que los operadores con velocidades de ejecución más lentas. Ruptura de Negocio de Alta Frecuencia - HFT El comercio de alta frecuencia se hizo popular cuando los intercambios empezaron a ofrecer incentivos para que las compañías añadieran liquidez al mercado. Por ejemplo, la Bolsa de Valores de Nueva York (NYSE) tiene un grupo de proveedores de liquidez llamado Proveedores de Liquidez Suplementaria (SLP) que intenta aumentar la competencia y la liquidez de las cotizaciones existentes en la bolsa. Como incentivo para las empresas, la NYSE paga una comisión o reembolso por proporcionar dicha liquidez. En julio de 2016, la rebaja promedio de SLP fue de 0,0019 para los valores cotizados en NYSE y NYSE MKT en NYSE. Con millones de transacciones por día, esto resulta en una gran cantidad de beneficios. El SLP fue introducido después del colapso de Lehman Brothers en 2008, cuando la liquidez era una preocupación importante para los inversionistas. Beneficios de HFT El mayor beneficio de HFT es que ha mejorado la liquidez del mercado y eliminado los diferenciales de oferta y demanda que previamente hubieran sido demasiado pequeños. Esto fue probado agregando honorarios en HFT, y como resultado, los spreads de oferta-demanda aumentaron. Un estudio evaluó cómo los spreads de oferta y demanda canadienses cambiaron cuando el gobierno introdujo los honorarios en HFT, y se encontró que los diferenciales bid-ask aumentaron 9. Las críticas de HFT HFT son polémicas y se han encontrado con algunas duras críticas. Ha reemplazado a una gran cantidad de intermediarios y utiliza modelos matemáticos y algoritmos para tomar decisiones, tomando la decisión humana y la interacción fuera de la ecuación. Las decisiones ocurren en milisegundos, y esto podría dar lugar a grandes movimientos del mercado sin razón. Como ejemplo, el 6 de mayo de 2010, el Dow Jones Industrial Average (DJIA) sufrió su mayor punto de caída intradía cada vez, disminuyendo 1.000 puntos y cayendo 10 en sólo 20 minutos antes de volver a subir. Una investigación gubernamental culpó a una orden masiva que desencadenó una liquidación para el accidente. Una crítica adicional de HFT es que permite a las grandes empresas a beneficio a expensas de los pequeños, o los inversores institucionales y minoristas.