Estratégias e Segredos das Empresas de Negociação de Alta Freqüência (HFT)

O sigilo, a Estratégia e a Velocidade são os termos que melhor definem as empresas de alta freqüência (HFT) e, de fato, a indústria financeira em geral, tal como existe hoje.

As empresas HFT são seguras sobre suas formas de operar e chaves para o sucesso. As pessoas importantes associadas à HFT evitam as luzes das pistas e preferem ser menos conhecidas, embora isso esteja mudando agora.

As empresas do negócio HFT operam através de múltiplas estratégias para negociar e ganhar dinheiro. As estratégias incluem diferentes formas de arbitragem - arbitragem de índice, arbitragem de volatilidade, arbitragem estatística e arbitragem de fusão, juntamente com macro global, equidade longa / curta, mercado de mercado passivo, e assim por diante.

A HFT confia na velocidade ultra rápida do software de computador, acesso a dados (NASDAQ TotalView-ITCH, NYSE OpenBook, etc.) a recursos importantes e conectividade com latência mínima (atraso).

Vamos explorar mais sobre os tipos de empresas HFT, suas estratégias para ganhar dinheiro, grandes players e muito mais.

As empresas HFT geralmente usam dinheiro privado, tecnologia privada e uma série de estratégias privadas para gerar lucros. As empresas comerciais de alta freqüência podem ser divididas em três tipos.

A forma mais comum e maior da empresa HFT é a empresa proprietária independente. A negociação exclusiva (ou "prop trading") é executada com o próprio dinheiro da empresa e não com os clientes. Por outro lado, os lucros são para a empresa e não para clientes externos. Algumas empresas da HTF são parte subsidiária de uma empresa de corretores. Muitas das empresas regulares de corretoras têm uma seção secundária conhecida como mesas de negociação proprietárias, onde o HFT está pronto. Esta seção está separada do negócio que a empresa faz para seus clientes externos regulares. Por último, as empresas HFT também operam como hedge funds. Seu foco principal é lucrar com as ineficiências nos preços entre títulos e outras categorias de ativos usando arbitragem.

Antes da regra de Volcker, muitos bancos de investimento tinham segmentos dedicados à HFT. Post-Volcker, nenhum banco comercial pode possuir mesas de negociação proprietárias ou quaisquer investimentos de hedge funds desse tipo. Embora todos os principais bancos tenham encerrado suas lojas de HFT, alguns desses bancos ainda estão enfrentando alegações sobre possíveis malversações relacionadas ao HFTs realizadas no passado.

Existem muitas estratégias empregadas pelos comerciantes de propriedade para ganhar dinheiro com suas empresas; alguns são bastante comuns, alguns são mais controversos.

Essas empresas negociam de ambos os lados, ou seja, eles fazem pedidos para comprar e vender usando pedidos de limite que estão acima do mercado atual (no caso de venda) e ligeiramente abaixo do preço de mercado atual (no caso de compra). A diferença entre os dois é o lucro que eles bolsam. Assim, essas empresas se dedicam à "criação de mercado" apenas para obter lucros com a diferença entre o spread de oferta e solicitação. Essas transações são realizadas por computadores de alta velocidade usando algoritmos. Outra fonte de renda para as empresas HFT é que eles são pagos por fornecer liquidez pelas Redes de Comunicações Eletrônicas (ECNs) e algumas trocas. As empresas HFT desempenham o papel de criadores de mercado, criando spreads de oferta e solicitação, produzindo principalmente preços baixos, estoques de alto volume (favoritos típicos para HFT) muitas vezes em um único dia. Essas empresas cercam o risco ao esquentar o comércio e criar um novo. (Veja: Seleção de Principais estoques de comerciantes de alta freqüência (HFTs)) Outra maneira dessas empresas ganhar dinheiro é procurando discrepâncias de preços entre títulos em diferentes bolsas ou aulas de ativos. Esta estratégia é chamada de arbitragem estatística, em que um comerciante proprietário está atento às inconsistências temporárias nos preços em diferentes trocas. Com a ajuda de transações ultra rápidas, eles capitalizam essas pequenas flutuações que muitos nem sequer percebem. As empresas HFT também ganham dinheiro ao se entregarem a uma ignição momentânea. A empresa pode ter como objetivo causar um pico no preço de um estoque, usando uma série de negócios com o motivo de atrair outros comerciantes de algoritmos para negociar esse estoque. O instigador de todo o processo sabe que após o movimento de preços rápidos "artificialmente criado", o preço reverte para o normal e, portanto, o comerciante ganha tomando uma posição no início e, eventualmente, trocando antes de sair. (Leitura relacionada: como o investidor varejista beneficia da negociação de alta freqüência)

O mundo da HFT tem jogadores que vão desde pequenas empresas até empresas de médio porte e grandes jogadores. Alguns nomes da indústria (sem pedido específico) são o Automated Trading Desk (ATD), a Chopper Trading, a DRW Holdings LLC, a Tradebot Systems Inc., a KCG Holdings Inc. (fusão da GETCO e Knight Capital), Susquehanna International Group LLP ( SIG), Virtu Financial, Allston Trading LLC, Geneva Trading, Hudson River Trading (HRT), Jump Trading, Five Rings Capital LLC, Jane Street, etc.

As empresas envolvidas em HFT enfrentam frequentemente riscos relacionados à anomalia de software, condições dinâmicas do mercado, bem como regulamentos e conformidade. Uma das instâncias flagrantes foi um fiasco ocorrido em 1 de agosto de 2012, que trouxe o Knight Capital Group perto da falência - perdeu US $ 400 milhões em menos de uma hora depois que os mercados abriram esse dia. A "falha comercial", causada por um mau funcionamento do algoritmo, levou a comércio errático e ordens ruins em 150 estoques diferentes. A empresa foi finalmente resgatada. Essas empresas devem trabalhar no gerenciamento de riscos, uma vez que é esperado que assegurem muita conformidade regulatória, além de enfrentar os desafios operacionais e tecnológicos.

Fundamentos do comércio algorítmico: conceitos e exemplos.

Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo.

O comércio algorítmico (negociação automatizada, negociação em caixa preta ou simplesmente algo-trading) é o processo de uso de computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para colocar um comércio para gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossíveis para um comerciante humano. Os conjuntos definidos de regras são baseados em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Além das oportunidades de lucro para o comerciante, o algo-trading torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática descartando impactos emocionais humanos nas atividades comerciais. (Para mais, consulte Picking the Right Algorithmic Trading Software.)

Suponha que um comerciante siga esses critérios de comércio simples:

Compre 50 ações de uma ação quando sua média móvel de 50 dias excede a média móvel de 200 dias. Vende ações da ação quando sua média móvel de 50 dias está abaixo da média móvel de 200 dias.

Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que monitorará automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e colocará as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante não precisa mais manter um relógio para preços e gráficos ao vivo, ou colocar as ordens manualmente. O sistema de negociação algorítmica automaticamente faz isso para ele, identificando corretamente a oportunidade comercial. (Para mais informações sobre as médias móveis, consulte Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.)

[Se você quiser saber mais sobre as estratégias comprovadas e pontuais que podem eventualmente ser trabalhadas em um sistema de comércio alorítico, confira o Curso de Torneio de Dia de Torneio da Invastopedia Academy. ]

Benefícios da negociação algorítmica.

A Algo-trading oferece os seguintes benefícios:

Negociações executadas com os melhores preços Posicionamento instantâneo e preciso da ordem comercial (com altas chances de execução nos níveis desejados) Negociações cronometradas corretamente e instantaneamente, para evitar mudanças de preços significativas Custos de transação reduzidos (veja o exemplo de falta de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em múltiplos condições de mercado Reduziu o risco de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base nos dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida a possibilidade de erros por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos.

A maior parte do dia-a-dia é a negociação de alta freqüência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em múltiplos mercados e múltiplos parâmetros de decisão, com base em instruções pré-programadas. (Para obter mais informações sobre o comércio de alta freqüência, consulte Estratégias e Segredos de Empresas de Negociação de Alta Freqüência (HFT).)

O Algo-trading é usado em muitas formas de atividades de comércio e investimento, incluindo:

Investidores de médio a longo prazo ou empresas de compra (fundos de pensão, fundos de investimento, companhias de seguros) que adquirem ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e de grande porte. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitragentes) se beneficiam da execução comercial automatizada; Além disso, ajudas de algo-trading na criação de liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Os comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, comerciantes de pares, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras comerciais e permitir que o programa seja comercializado automaticamente.

O comércio algorítmico proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que os métodos baseados na intuição ou instinto do comerciante humano.

Estratégias de negociação algorítmica.

Qualquer estratégia de negociação algorítmica exige uma oportunidade identificada que seja rentável em termos de melhoria de ganhos ou redução de custos. As seguintes são estratégias de negociação comuns usadas em algo-trading:

As estratégias de negociação algorítmicas mais comuns seguem as tendências em médias móveis, fuga de canais, movimentos no nível de preços e indicadores técnicos relacionados. Estas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar através de negociação algorítmica porque essas estratégias não envolvem fazer previsões ou previsões de preços. Os negócios são iniciados com base na ocorrência de tendências desejáveis, que são fáceis e direitas de implementar através de algoritmos sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo acima mencionado de média móvel de 50 e 200 dias é uma tendência popular seguindo a estratégia. (Para mais informações sobre as estratégias de negociação de tendências, consulte: Estratégias simples para capitalizar as tendências.)

Comprar um estoque cotado duplo a um preço mais baixo em um mercado e simultaneamente vendê-lo a um preço mais alto em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro ou arbitragem sem risco. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos de futuros, pois os diferenciais de preços existem de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar esses diferenciais de preços e colocar as ordens permite oportunidades lucrativas de forma eficiente.

Os fundos do índice definiram períodos de reequilíbrio para que suas participações fossem compatíveis com seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades rentáveis ​​para comerciantes algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos base, dependendo do número de ações no fundo do índice, apenas antes do reequilíbrio do fundo do índice. Essas negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços.

Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação neutra do delta, que permitem a negociação de combinações de opções e sua segurança subjacente, onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos, de modo que o portfólio delta seja mantido em zero.

A estratégia de reversão média baseia-se na ideia de que os preços altos e baixos de um bem são um fenômeno temporário que retorna periodicamente ao seu valor médio. Identificar e definir uma faixa de preço e implementar algoritmos com base em isso permite que os negócios sejam colocados automaticamente quando o preço do recurso entra e sai do seu alcance definido.

A estratégia de preços médios ponderados por volume quebra uma grande ordem e libera pedaços menores determinados dinamicamente da ordem para o mercado usando perfis de volume histórico específicos de estoque. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio ponderado do volume (VWAP), beneficiando assim o preço médio.

A estratégia de preço médio ponderado no tempo quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre o início e o fim do tempo. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre os horários de início e término, minimizando assim o impacto no mercado.

Até que a ordem comercial seja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com o índice de participação definido e de acordo com o volume negociado nos mercados. A "estratégia de etapas" relacionada envia ordens a uma porcentagem definida pelo usuário de volumes de mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge os níveis definidos pelo usuário.

A estratégia de falta de implementação visa minimizar o custo de execução de uma ordem através da negociação do mercado em tempo real, economizando assim o custo da ordem e beneficiando do custo de oportunidade da execução atrasada. A estratégia aumentará a taxa de participação direcionada quando o preço das ações se mover de forma favorável e diminuí-lo quando o preço das ações se mover de forma adversa.

Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar "acontecimentos" do outro lado. Esses "algoritmos de sniffing", usados, por exemplo, por um market maker market market têm a inteligência interna para identificar a existência de qualquer algoritmo no lado da compra de uma grande ordem. Essa detecção através de algoritmos ajudará o fabricante de mercado a identificar grandes oportunidades de ordem e permitir que ele se beneficie ao preencher os pedidos a um preço mais alto. Isso às vezes é identificado como front-running de alta tecnologia. (Para obter mais informações sobre negociação de alta freqüência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs.)

Requisitos técnicos para negociação algorítmica.

Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, batida com backtesting. O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta de negociação para fazer pedidos. São necessários os seguintes:

Conhecimento de programação de computador para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricado Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocar os pedidos Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de colocar pedidos A capacidade e infra-estrutura para voltar a testar o sistema uma vez construído, antes de entrar em operação em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo.

Aqui está um exemplo abrangente: o Royal Dutch Shell (RDS) está listado na Amsterdam Stock Exchange (AEX) e London Stock Exchange (LSE). Vamos construir um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes:

AEX negocia em Euros, enquanto a LSE negocia em libras esterlinas. Devido à diferença horária de uma hora, a AEX abre uma hora antes da LSE, seguido de ambas as trocas comerciais simultaneamente durante as próximas horas e depois de negociar apenas na LSE durante a última hora à medida que o AEX fecha .

Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem nas ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes?

Um programa de computador que pode ler os preços atuais do mercado Os feeds de preços de LSE e AEX A taxa de câmbio para a taxa de câmbio GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que podem rotear a ordem para a troca correta do recurso Back-testing em feeds históricos de preços.

O programa de computador deve executar o seguinte:

Leia o preço de entrada do estoque RDS de ambas as bolsas Usando as taxas de câmbio disponíveis, converta o preço de uma moeda para outra. Se houver uma discrepância de preço suficientemente grande (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade rentável, então coloque a compra ordem em troca de preços mais baixos e ordem de venda em troca de preços mais elevados Se as ordens forem executadas conforme desejado, o lucro de arbitragem seguirá.

Simples e fácil! No entanto, a prática de negociação algorítmica não é simples de manter e executar. Lembre-se, se você pode colocar um comércio gerado por algo, os outros participantes do mercado podem também. Conseqüentemente, os preços flutuam em milissegundos e até mesmo em microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se o seu comércio de compras for executado, mas o comércio de vendas não acontece à medida que os preços de venda mudam quando o seu pedido atinge o mercado? Você vai acabar sentado com uma posição aberta, tornando sua estratégia de arbitragem inútil.

Existem riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha do sistema, erros de conectividade de rede, atrasos de tempo entre ordens comerciais e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. O algoritmo mais complexo é o backtesting mais rigoroso antes de ser posto em ação.

The Bottom Line.

A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É excitante ir pela automação auxiliada por computadores com a noção de ganhar dinheiro sem esforço. Mas é preciso certificar-se de que o sistema está completamente testado e os limites exigidos são definidos. Os comerciantes analíticos devem considerar a aprendizagem de sistemas de programação e construção por conta própria, ter confiança em implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso eo teste completo de algo-trading podem criar oportunidades rentáveis. (Para mais informações, consulte Como codificar seu próprio robô Algo Trading.)

Comércio de alta freqüência: tudo o que você precisa saber.

No rescaldo do livro de Michael Lewis, "Flash Boys", houve um aumento renovado no interesse do High Frequency Trading. Infelizmente, muito disso é conflituoso, tendencioso, excessivamente técnico ou simplesmente errado. E uma vez que não podemos assumir que todos os interessados ​​foram seguidos nosso 5 anos de cobertura de um tópico que finalmente ganhou seu dia no foco público, abaixo é um resumo simples para todos.

Com certeza, o pensamento por trás da HFT dificilmente é revolucionário, ou mesmo novo. Embora hoje a HFT esteja estreitamente associada a computadores de alta velocidade, o HFT é um termo relativo, descrevendo como os participantes do mercado usam a tecnologia para obter informações e agir sobre isso, antes do resto do mercado. Perto do advento do telescópio, os comerciantes usariam telescópios e olhavam para o mar para determinar a carga de embarcações entrantes. Se o comerciante pudesse determinar quais os produtos que chegaram em breve a esses navios, eles poderiam vender o excesso de oferta no mercado antes que os bens recebidos pudessem introduzir a concorrência de preços.

Dito isto, a verdadeira proliferação de tecnologia na negociação, começou com seriedade na década de 1960 com a chegada do NASDAQ, a primeira troca de computadores que utilizam fortemente.

Ironicamente, enquanto uma certa forma de HFT existe há muito tempo, seu verdadeiro "potencial" foi revelado pela primeira vez em outubro de 1987 com o primeiro choque de flash do mercado inteiro, que resultou de uma propagação exponencial da negociação de programas, que agora está com HFT , ninguém realmente entendeu. E mesmo que alguns pensassem que a segunda-feira negra teria ensinado aulas de traders e reguladores, ele simplesmente acelerou a incursão de negociação computadorizada e algorihmica em mercados regulares, a tal ponto que o HFT agora representa quase três quartos de todo o volume de negociação baseado em troca , enquanto as piscinas escuras e outros "locais de intercâmbio" - ou mais mercados que não são facilmente acessíveis para a maioria - representam até 40% de todo o total de negócios por volume acima de 16% há seis anos.

A cronologia áspera da negociação algorítmica, da qual HFT é um subconjunto, é mostrada na linha de tempo abaixo.

Ao longo da última década, após as iniciativas regulatórias destinadas a criar concorrência entre os locais de negociação principalmente como resultado da revisão do Regulamento do Sistema Nacional de Mercado (ou reg NMS), o mercado de ações se fragmentou. A liquidez agora está dispersa em muitos locais de negociação de ações e piscinas escuras. Essa complexidade, combinada com os locais de negociação tornando-se eletrônica, criou oportunidades de lucro para jogadores tecnologicamente sofisticados. Os comerciantes de alta freqüência usam conexões de velocidade ultra-alta com locais de negociação e algoritmos de negociação sofisticados para explorar as ineficiências criadas pela nova estrutura de mercado e identificar padrões no comércio de terceiros que eles podem usar para sua própria vantagem.

Para os investidores tradicionais, no entanto, essas novas condições de mercado são menos bem-vindas. Os investidores institucionais se acham atrás desses novos concorrentes, em grande parte porque o jogo mudou e porque eles não possuem as ferramentas necessárias para competir efetivamente.

Em resumo: o papel do comerciante humano evoluiu. Eles também devem agora entender como funcionam vários métodos eletrônicos de negociação, quando usá-los e quando estar cientes daqueles que podem afetar negativamente seus negócios.

A concorrência no mercado foi iniciada com o regulamento do Sistema de Comércio Alternativo de 1998. Isso foi introduzido para fornecer um quadro para a concorrência entre os locais de negociação. Em 2007, o regulamento do Sistema Nacional de Mercado ampliou o quadro, exigindo que os comerciantes acessem o "melhor preço exibido" disponível em um mercado visível automatizado. Esses regulamentos visavam promover uma formação de preços eficiente e justa nos mercados de ações. À medida que novos locais competiam com sucesso para o volume comercial, a liquidez do mercado fragmentou-se em todos esses locais.

Os participantes do mercado que buscam liquidez são obrigados por obrigações regulatórias para acessar a liquidez visível ao melhor preço, o que pode exigir que incorporem novas tecnologias que possam acessar a liquidez fragmentada entre os locais de negociação. Essas tecnologias podem incluir tecnologia de roteamento e algoritmos que re-agregam liquidez fragmentada. Dark Pools - plataformas de negociação originalmente projetadas para negociar anonimamente grandes ordens de bloqueios eletronicamente - começaram a expandir seu papel e negociar pedidos menores. Isso permitiu que os negociadores internalizassem seu fluxo e investidores institucionais para esconder suas ordens de bloqueio de oportunistas de mercado.

O uso dessas tecnologias pode levar a vazamentos de informações comerciais que podem ser exploradas por comerciantes oportunistas. As informações são vazadas quando os algoritmos eletrônicos revelam padrões em suas atividades comerciais. Esses padrões podem ser detectados por HFTs que, em seguida, fazem comércios que lucram com eles. A concorrência por liquidez incentivou os locais de negociação a se deslocar do modelo de utilidade tradicional, onde cada lado de uma transação seria cobrado uma taxa, para os modelos onde os locais cobram pelos serviços tecnológicos, pagam os participantes para fornecer liquidez e cobram aos participantes que eliminam a liquidez. Muitos locais de negociação tornaram-se fornecedores de tecnologia.

Broker-dealers perceberam que eles são muitas vezes a parte que paga a taxa de execução comercial, que é usada pelos locais para pagar aos comerciantes oportunistas um desconto por fornecer liquidez. Para evitar o pagamento destas taxas e internalizar o seu valioso fluxo ativo não informado, especialmente dos clientes de varejo, os corretores também estabeleceram pools escuros. Ao internalizar o seu fluxo ou, em muitos casos, vendê-lo para empresas comerciais proprietárias, eles podem evitar pagar as taxas de negociação que os locais cobram pela remoção de liquidez de seus livros de encomendas.

A ironia é que, na sua tentativa de simplificar e simplificar o mercado com Reg ATS e Reg NMS, os reguladores criaram o melhor recurso de negociação, nodos de vazamento de informações e inúmeras oportunidades para anunciar blocos de pedidos tanto institucionais como de varejo.

Antes de continuarmos, vejamos talvez o conceito mais crítico e incompreendido em torno, um que os defensores do HFT estão bastante felizes em (ab) usar sem realmente entender o que isso significa.

Há mais: como explicamos em agosto de 2009, o termo correto para se concentrar não é liquidez, mas o Shortfall de implementação, também conhecido como Slippage, que é o pedágio que os HFTs coletam de investidores - isto é, em média, o custo de espalhar e avançar. Custos de falta de implementação (IS) - composto de 2 peças: Custos de atraso de tempo - Qualquer custo de atraso incorrido entre a decisão inicial (abrir no dia 1) e o preço do corretor. Pense nisso como o custo de Procurar Liquidez; e Custos de Impacto do Mercado - Mudança de preço entre o tempo que a Ordem é colocada junto ao corretor e o eventual preço de troca. (aqueles curiosos para aprender mais sobre as nuances podem fazê-lo neste link).

Por que a liquidez é tão crítica? Porque ele está de mãos dadas com o conceito de troca moderna, uma vez que a medida da liquidez consumada é uma variável chave na determinação do sucesso de qualquer local de comércio. Ele também mostra por que os HFTs nunca operam no vácuo, mas em simbiose explícita com trocas. Foi o Zero Hedge que apontou em 2012 que o HFT é um componente crítico de fluxos de receita cambial, variando em qualquer lugar entre 17% e todo o caminho até 32%.

É este link inextricável entre o local e os algos que dominam o local, o que levou muitos a sugerir - corretamente - que um dos principais culpados da proliferação de HFT é o modelo de negócios de troca dominante, conhecido como o modelo Maker-Taker, em que é pago pelo provedor de liquidez (em termos práticos, significa pagar aqueles que fornecem liquidez com ordens limitadas, mesmo que as ordens limitadas sejam apenas ordens subpenny "piscadas" que levem um bloco de ordem principal), ao mesmo tempo em que cobram compradores de liquidez (aqueles que tiraram liquidez com ordens de mercado). Isso está resumido no painel abaixo.

Não importa o motivo, uma coisa é certa: o uso da HFT explodiu.

Com os mercados de ações se tornando eletrônicos e os preços cotados pelo centavo (em oposição aos oitavos anteriores de dólar), os fabricantes de mercado tradicionais, "manuais", têm dificuldade em acompanhar as novas empresas tecnologicamente experientes. O campo de jogo foi inclinado em favor de HFTs, que usam computadores de alta velocidade, conectividade de baixa latência e feeds de dados diretos de baixa latência para perceber o alfa escondido. ou como alguns chamam isso - fronteira.

Os HFTs podem seguir estratégias ativas, passivas ou híbridas. Os HFTs passivos empregam estratégias de criação de mercado que procuram ganhar o spread de oferta / oferta e os descontos pagos pelos locais de negociação como incentivos para a postagem de liquidez. Eles fazem isso de forma eficiente em muitas ações simultaneamente, utilizando o potencial total de seu hardware, tecnologia fornecida pelo local e modelos estatísticos. Esta estratégia é comumente conhecida como Electronic Liquidity Provision (ELP), ou arbitragem de desconto.

Essas estratégias ELP também podem ser detectores de sinal. Por exemplo, quando as estratégias de ELP são afetadas negativamente por um preço que altera o spread atual de oferta / solicitação, isso pode indicar a presença de uma grande ordem de bloqueio institucional. Um HFT pode usar essas informações para iniciar uma estratégia ativa para extrair alfa dessa nova informação.

Os HFTs ativos monitoram o roteamento de grandes pedidos, observando a seqüência em que os acessos são acessados. Uma vez que uma grande ordem é detectada, o HFT irá negociar antes disso, antecipando o futuro impacto no mercado que normalmente acompanha pedidos consideráveis. O HFT fechará sua posição quando acreditar que a grande ordem acabou. O resultado dessa estratégia é que a HFT agora se beneficiou com o impacto da grande ordem. A preocupação com o investidor institucional, que originalmente apresentou a grande ordem, é que seu impacto no mercado é ampliado por essa atividade HFT e, assim, reduz seu alfa. Os HFTs mais sofisticados usam técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial para extrair alfa do conhecimento de estrutura de mercado e informações de fluxo de pedidos.

A presença ubíqua de HFT também significa que uma das principais considerações ao colocar uma ordem é "roteamento de ordem inteligente" que leva em consideração conceitos como arbitragem de latência e tamanho de ordem. Isso é simplificado no painel abaixo.

O que nos leva ao tópico de se todo o HFT é simples, legal e legal, e permitir que empresas como a Virtu publiquem "lucros", "negociando" lucros em 1.237 de 1.238 dias de negociação. A resposta - não. Pelo menos não explicitamente. A lista completa de estratégias HFT, discriminadas por seu impacto em várias partes interessadas, é mostrada abaixo. Novamente, pelo menos no papel, algumas estratégias são benéficas se, principalmente, para o investidor de varejo. A maior questão, no entanto, é - existe uma coisa como um investidor de varejo deixado no momento em que o volume de negociação do mercado caiu para mínimos da década, e onde o HFT agora compreende a maior parte do volume iluminado.

E, no papel, o HFT oferece benefícios, a realidade é que, na prática, as conseqüências da HFT são quase únicas negativas. Deixando de lado as implicações éticas de uma visão que é legal ou não, as consequências não desejadas muito maiores da HFT é que ela tornou os locais de negociação inerentemente muito mais instáveis ​​e propensos a falhas súbitas e inexplicadas. Colocando de lado as falhas do mercado de HFTs mais conhecidas, o "crash instantâneo" de maio de 2010, mais recentemente, o mercado sofreu vários eventos adversos como conseqüência do novo ambiente de mercado fragmentado, com fins lucrativos. Em alguns casos, esses eventos resultaram da interação imprevisível dos algoritmos de negociação; Em outros casos, eles foram o resultado de falhas de software ou hardware sobrecarregado.

PERDA DE CAPITAL DO CAVALEIRO - MAIS $ 450 MILHÕES + ONDAS DE NEGÓCIOS ACIDENTAIS.

Um mau funcionamento do software da Knight causou ondas de negócios acidentais para companhias listadas na NYSE. O incidente causou perdas de mais de US $ 450 milhões para Knight. A SEC posteriormente lançou uma investigação formal.

GOLDMAN SACHS - $ 10S DE MM + OPÇÕES TÉCNICAS DE IMPACTO DE GLITCH.

Uma atualização interna do sistema, resultando em falhas técnicas, impactou as opções de ações e ETFs, levando a negócios errados que estavam muito fora de linha com os preços de mercado. Os artigos sugerem que as negociações de opções erradas poderiam resultar em perdas de US $ 10 de milhões. Goldman Sachs afirmou que não enfrentou perda de material ou risco desse problema.

NASDAQ - HORÁRIO DE TRABALHO DE 3 HORAS POR EMISSÃO DE CONEXÃO.

Devido a uma questão de conexão, o NASDAQ chamou de parada comercial por mais de três horas, a fim de evitar condições comerciais injustas. Um erro de software aumentou erroneamente o envio de dados entre o Processador de Informações de Valores da NASDAQ e a NYSE Arca para além do dobro da capacidade da conexão. A falha do software também impediu que o sistema de backup interno do NASDAQ funcionasse corretamente.

NASDAQ - PROBLEMAS DE TRANSFERÊNCIA DE DADOS ÍNDICE DE CONGELAÇÃO POR 1 HORA.

Um erro durante a transferência de dados causou o congelamento do NASDAQ Composite Index por aproximadamente uma hora. Alguns contratos de opções vinculados aos índices foram interrompidos, embora nenhuma negociação de ações tenha sido impactada. Funcionários do NASDAQ afirmam que o problema foi causado por um erro humano. Embora o mercado não tenha sofrido perdas, esse mau funcionamento técnico - o terceiro em dois meses - levanta preocupações consideráveis.

O que nos leva ao ponto culminante de 50 anos de mudança de tecnologia, a saber, a mudança do relacionamento investidor-corretor.

Tradicionalmente, os investidores passaram seus esforços buscando alfa e os corretores foram encarregados de abastecer liquidez. A liquidez pode ser obtida através do mercado de cima ou da bolsa de valores. A bolsa de valores operava como uma utilidade que consolidava liquidez. Além de gerar alfa, a única decisão para um investidor era escolher um corretor para executar seus negócios. Hoje, os investidores ainda estão preocupados com a geração de alfa. No entanto, o processo de negociação necessário para executar suas estratégias alfa tornou-se mais complexo. O modelo de utilidade consolidado foi substituído por um mercado que é altamente fragmentado com sites com fins lucrativos que competem vigorosamente para a liquidez, que é provida principalmente por HFTs.

Este novo ambiente coloca os corretores em uma posição difícil. Eles têm a responsabilidade fiduciária de fornecer a melhor execução aos seus clientes. Isso exige que eles invistam em novas tecnologias para fornecer liquidez e se defenderem das estratégias de HFT. E porque muitos desses locais agora pagam descontos por liquidez, que é rapidamente fornecido por HFTs, os corretores geralmente são obrigados a pagar taxas ativas para o local. E ao mesmo tempo que os corretores estão incorrendo nesses custos, os investidores estão pressionando-os para reduzir as comissões.

Essas pressões sobre as margens dos corretores estão criando conflitos de interesse com seus clientes. Ao acessar locais com taxas de negociação mais baixas, ou tentar rotas de pedidos passivos por conta própria, os corretores podem reduzir seus custos operacionais. No entanto, essas rotas comerciais não são necessariamente melhores para os investidores.

Investidores sofisticados agora exigem informações de execução granular detalhando como seu fluxo de pedidos foi gerenciado pelo corretor para que eles possam garantir que eles estão recebendo a melhor execução. Enquanto os corretores fornecem relatórios de desempenho agregados, os investidores podem construir uma análise mais completa, incluindo a comparação de desempenho do corretor, usando informações mais granulares.

Resumido visualmente - Antes:

Então, colocando tudo em conjunto, qual é o estado atual do mercado? Ironicamente, quando tira todos os sinos e assobios da tecnologia moderna, tudo se volta para um conceito tão antigo quanto o primeiro mercado em si, a saber, o alfa, ou superando o mercado mais amplo.

Para encontrar o alfa escondido, é importante primeiro entender onde os participantes do mercado estão em relação à utilização da informação. A área de cinza claro no gráfico abaixo representa o investidor institucional típico, desempenhando o papel de "avestruz" ou "compilador", escolhendo ignorar as mudanças em torno deles ou usar informações apenas para tarefas básicas de conformidade. A maioria dos HFTs pertencem ao estágio "comandante" azul claro; Eles assumem o comando da informação ao seu redor e permitem que guiem seus negócios. Aproveitando a oportunidade de informação e encontrando alfa escondida, exige que uma empresa avance nas etapas de adaptação.

COMPLEXIDADE: isso mede a sofisticação do uso da informação na ação direcionada. Se a informação é o comércio de dados ou newsfeeds, ele pode ser usado de maneiras mais ou menos sofisticadas, desde aritmética simples até métodos estatísticos complexos, juntamente com uma forte compreensão estratégica. Os usos aritméticos visam não fornecer mais do que medidas contábeis básicas de valores, volumes e ganhos e perdas. Os métodos estatísticos visam identificar padrões em informações que podem ser usados ​​para orientar a negociação. A compreensão estratégica introduz a teoria do jogo, antecipando a reação de outros participantes do mercado quando um investidor emprega uma estratégia de comércio particular.

FREQÜÊNCIA: Cada comércio que um investidor faz fornece uma oportunidade para aprender. Reunir informações de todos os negócios, em oposição a alguns selecionados, ajuda a dar ao investidor uma melhor compreensão de como essas negociações podem realizar no futuro. Quanto mais frequente a análise, mais relevantes serão as descobertas.

ITERAÇÃO: As conclusões servem para um propósito somente se forem atuadas. A chave é usar informações para orientar ações cujos resultados são então analisados ​​e os resultados reaplicados. Isso cria um ciclo iterativo contínuo que impulsiona uma eficiência cada vez maior.

BREADTH: O compartilhamento de conhecimento com objetivos semelhantes (por exemplo, investidores institucionais que negociam grandes blocos) poderia levar a um processo de implementação de investimentos mais eficiente para todos os participantes. Trabalhando juntos, os investidores institucionais podem compartilhar a experiência e os dados de implementação da ordem de bloco, como um utilitário. O resultado disso poderia ajudar os investidores institucionais participantes a se defenderem das perdas de impacto no mercado e proteger as estratégias proprietárias.

As empresas HFT provavelmente se posicionarão no estágio 4, "comandante", pois são menos propensos a compartilhar qualquer informação em um conceito de utilidade; A execução comercial é o capital intelectual de seus proprietários. Os investidores institucionais, por outro lado, têm o potencial de chegar ao estágio 5, "otimizador". Para os investidores institucionais, seu capital intelectual proprietário geralmente está dentro de suas decisões de investimento, e não suas rotas de implementação comercial. Os investidores institucionais estão, portanto, mais dispostos a colaborar entre eles para trabalhar contra as estratégias comerciais que o causam impacto no mercado.

Independentemente da disposição de um investidor em relação a estratégias de negociação; alavancando tecnologia avançada ou comprometendo estratégias de negociação mais tradicionais, é importante perceber que o comércio avançado de tecnologia é a realidade de hoje. Os investidores precisam considerar fortemente tomar as medidas adequadas para se proteger contra as possíveis repercussões negativas de, além de posicionar-se para encontrar o alfa oculto dentro do mercado avançado de hoje.

Então, a linha inferior: HFT é legítimo. mas também muito mais. In fact, like the TBTF banks, HFT itself has become so embedded in the topological fabric of modern market structure, that any practical suggestions to eradicate HFT at this point are laughable simply because extricating HFT from a market - which indeed is rigged but not only by HFTs at the micro level, but more importantly by the Federal Reserve and global central banks at the macro - is virtually impossible without a grand systemic reset first. Which is why regulators, legislators and enforcers will huff and puff, and. end up doing nothing. Because if there is one thing the TBTF systemic participants have, is unlimited leverage to collect as much capital due to being in a position of systematic importance in a market, rigged or otherwise.

Finally, if push comes to shove, and the fate of HFT is threatened, watch out below, because if HFT's presence, glitchy as it may have been, led to the May 2010 flash crash and the subsequently unstable market which has exhibited at least one memorable crash every single month, then the threat of pulling the marginal trader which now accounts for 70% of all stock churn and volume (if certainly not liquidity) would have consequences comparable to the Lehman collapse.

Finally, for all those still confused by HFT, here is the ultimate simplification.

Source: Oliver Wyman, Hidden Alpha in Equity Trading.

Printer-friendly version Apr 7, 2014 8:23 AM 83.

How are those Japan futures looking?

These companies have to be fools to put billions on the line for this software mania when we've seen that they have problems getting Excel formulas correct.

Oh wait, I'm the fool. I forgot they're TBTF.

Gosh, it's all so complicated, way above my head.

My silver coins look so nice, so simple, such a bargain, no HFT worry, no counterparty risk, no Tums and sleepless nights.

Buy what Wall Steet hates. Or say they hate. Doesn't matter, it's a bargain.

This is the obvious result of capitalism. Just kidding liberals/RINOs! This is fascism.

In this simple (TLDR) piece, I found the last lines disturbing.

Now they are such a big part of the flow that yanking them would kill the market?

Nice, wait till the silent predator becomes a symbyote and then declare it bad.

So, now, when one dies, the whole thing dies.

"Gosh, it's all so complicated, way above my head."

ri muito. somehow I don't believe you.

Thats a compliment by the way ;-)

If you want very fast click, goto mouse properties and drag the slider to the extreeem right. That all you can do.

Yea, it really is nmewn.

Ok it's frontrunning, scalping trades a few pips up to a few cents when trades pass the HFT on their way to the exchange, I get that. And it's just at-market orders not range-bound orders (my terms), I get that. And it's done in a few milliseconds so it's not noticed in time stamps, I get that.

But those charts make my head swim. And I really don't care, I'm not in those markets.

I'm not dumb, show me an electrical schematic, give me a couple minutes with it, and I can tell you what you wana know about it.

I just don't care about this HFT stuff, not even academically, it doesn't affect me.

And it's nothing compared to humongous overt frontrunning Fed lets PDs do and trillions in bailouts and all that.

Btw, how did you come up with that strange handle? I can't even pronounce it.

my money (silver coin . ) says.

nmewn == enemy within.

i want to be on his side.

Willfully ignorant Amerikan. not a compliment by the way. And it does affect you.

No, it was a compliment.

This part is not academic: seeking local optima in a short time window means having no regard for the massive co-operative interfering pattern which can spike prices many large % in just a few seconds or minutes above where they should be, which rips off investors because prices return a few minutes later with massive losses to traders, or worse, cause flash-crashes which then force exchanges to halt, maybe reverse trades, or possibly let damages sit as they may which can chain-react to crash entire economies. That definitely affects you even with zero trades in the system. It's down -1000 in 5 minutes and if not restored will lead to dow -1500 the next day and if that's not rectified in 30 days it means some significant & damaging % loss of the work-force all across the economy.

And what's the difference between HFT and front-running again? Oh yeah, HFT is still legal. Thanks Eric (dick) Holder.

where r the regulators?

NEWSFLASH. FREE $$$$ FROM THE FED = Stocks going UP. and UP and UP! it's so cool and it NEVER FAILS.

Until the middle class loses half of their wealth again and then beg for MORE government.

"Japan futures", you ask? How about "iRobot futures" or "Soylent Green futures"?

Personally, I'm going long on "Guillotines futures" and short on "iBanker futures".

More than "haircuts" or "close shaves" may be eminent during the Big Correction. ;-)

is it possible that you have an ocular fetish?

it is a human thing.

Since we're being funny.

t shirts are important.

moar funny is always true too.

Nice one BM. Love the tempo and badass bass on that song :-) And the conga. Nobody uses congas anymore. Or such bold sounding guitars either!

i've got an interesting link for you. i'll leave it here and someplace more conspicuous. jackson makes great records, no doubt about it, great "session" musicians is a big part of it. jesse ed davis on guitar, him and david lindley often associated with great guitar tracks with jackson browne and others or their own. here is the link . . youtube/watch? v=q9Me42csgzU Life-Changing Clawhammer Guitar Demo - Steve Baughman.

has been said the "eyes are the window to the soul"

and i guess i may have taken that to heart early on.

for better or worser. the sight-vision thing seems to.

be a nearly infinite source of potential. there,

So the bubble grows larger and larger, no one but business scalping business, it sails away in to the distance taking what we laughingly call money with it. all that counts is reality. I mean come on billionaire what is that about. theft.

Summary of it all: The whole, and every market, is contolled by W. O.P. R.

"To you want to make a trade?!"

I think they can sum this up really easy:

HFT all you need to know.

Piece of shit day traders getting ripped off by even bigger pieces of shit HFT front running scalpers.

Both of these guys are the retailer investors enemy, so let them have at each other. Really good entertainment seeing them trying to pickpocket each other.

Piece of shit day traders getting ripped off by even bigger pieces of shit HFT front running scalpers.

The farking HFT advantage is not so much the aglor engines as it is the fact they trade in a completely different dimension than 1 minute tick yokels managing portfolios for John Q. Even that zany E-mini crowd gets a goo ass raping from them divine HFT putas . HFTs are the right had of god, They are the invisible hand, They are the fat finger, and "FLASH CRASHES" are not mistakes, they are an intentional gutting of of allocation traders working one minute tick with stupid stop loss 101 contrived trading models.

Buy or sale at market, well do ya, punk?. The HFT see all them "at market" orders on de queues and milk `em dry like a crank slut milks cocks in a meth lab.

Them HFT shops don't need to go go throgh no farking broker brpker, HFT operators don't seed no farking SEC ticket. HFT get to sift through the entire farking order queue. They don't pay no farking broker fees or execution fees.

THey can cancel "sniff 1em out" orders, on a dime, and reorder without batting a farking eye!

They don't even need no farking money - the FED prints it up for `em on demand. They can can flush the FX market in a nano, and then price up the ask at next nano.

It's not about transaction fees or taxes - it is all about the dominion acquired through a co-located pipe - and dat all it be!

What should the sign be on all equity, FX, futuresm and options exchanges?

Abandon hope all ye who enter here"

It's a suckers game, more etucal to bet on the outcome of a dog or cock fight than the price moves in paper that gas no value!

All you need to know about HFT: People making billions by performing no useful function for society. No value added. Disse Nuff.

Remember, the worlds largest creature the Blue Whale (not to be confused with the London Whale) gets that way by skimming off one of the worlds smallest.

What, no quote stuffing?

Five Years and still the best consumer analysis the average joe-sixpack can get!

Tyler gives it out for Free. and yet Tyler gets but a fringy-kind-of-Ht from the world of Finance.

Your ship has arrived on the world stage.

+1. If ZH keeps up the critical analysis there will be a time that ignoring ZH will become completely impossible.

Muito verdadeiro. I am seeing increasing references to ZH articles in mainstream media. stuff you can't find anywhere else. ZH kicks ass.

Unidos. we ALL Stand.

Divided. we ALL Fall.

Family and world community. will save us ALL!

Grace and gratitude for all you ALL express in the good written works here on ZH.

I m here to learn about what will happen in the future. Can't find a better source.

In order to learn something worthwhile here, you'd better put on appropriate headgear. (Yes, I am talking tin-foil, but to be honest, for best results it should at least be a massive Rhenium-hat.) ;-)

All you ndeed to know is that if you are a trader outside a HFT operation, the market is rigged.

All you need to know: It's a big rich club and you ain't in it.

(credit George Carlin)

"All you need to know is that if you are a trader outside a HFT operation, the market is rigged."

Shucks, the whole dad dern freaking matrix is rigged.

Who profits from war?

Excuse the fat finger.

Long live the free market! Regulations? We don't need them as the free market will sort things out for the best.

Criminals almost always rationalize their reasons for crime. At least I do.

I have three businesses and have notified Fidelity that unless they change there order flows I will take away there 401 k and payroll business with us. i hope everyone jumps on board and votes with there feet. PS TD Ameritrade has also been put on notice by me personally. Shame on them both.

I'll make it even simpler. It is insider trading. No different than a land speculator being tipped off to where the highway interchange is going or the next metro station, and buying up the land to sell to the uninformed for a profit.

Just faster, in smaller amounts, and more frequently.

So when liquidity makers can generate profits based on trades, they are no longer providing liquidity, they are generating profits.

High Frequency Scalping Strategies.

HFT scalping strategies enjoy several highly desirable characteristics, compared to low frequency strategies. A case in point is our scalping strategy in VIX futures, currently running on the Collective2 web site:

The strategy is highly profitable, with a Sharpe Ratio in excess of 9 (net of transaction costs of $14 prt) Performance is consistent and reliable, being based on a large number of trades (10-20 per day) The strategy has low, or negative correlation to the underlying equity and volatility indices There is no overnight risk.

Background on HFT Scalping Strategies.

The attractiveness of such strategies is undeniable. So how does one go about developing them?

It is important for the reader to familiarize himself with some of the background to high frequency trading in general and scalping strategies in particular. Specifically, I would recommend reading the following blog posts:

Execution vs Alpha Generation in HFT Strategies.

The key to understanding HFT strategies is that execution is everything. With low frequency strategies a great deal of work goes into researching sources of alpha, often using highly sophisticated mathematical and statistical techniques to identify and separate the alpha signal from the background noise. Strategy alpha accounts for perhaps as much as 80% of the total return in a low frequency strategy, with execution making up the remaining 20%. It is not that execution is unimportant, but there are only so many basis points one can earn (or save) in a strategy with monthly turnover. By contrast, a high frequency strategy is highly dependent on trade execution, which may account for 80% or more of the total return. The algorithms that generate the strategy alpha are often very simple and may provide only the smallest of edges. However, that very small edge, scaled up over thousands of trades, is sufficient to produce a significant return. And since the risk is spread over a large number of very small time increments, the rate of return can become eye-wateringly high on a risk-adjusted basis: Sharpe Ratios of 10, or more, are commonly achieved with HFT strategies.

In many cases an HFT algorithm seeks to estimate the conditional probability of an uptick or downtick in the underlying, leaning on the bid or offer price accordingly. Provided orders can be positioned towards the front of the queue to ensure an adequate fill rate, the laws of probability will do the rest. So, in the HFT context, much effort is expended on mitigating latency and on developing techniques for establishing and maintaining priority in the limit order book. Another major concern is to monitor order book dynamics for signs that book pressure may be moving against any open orders, so that they can be cancelled in good time, avoiding adverse selection by informed traders, or a buildup of unwanted inventory.

In a high frequency scalping strategy one is typically looking to capture an average of between 1/2 to 1 tick per trade. For example, the VIX scalping strategy illustrated here averages around $23 per contract per trade, i. e. just under 1/2 a tick in the futures contract. Trade entry and exit is effected using limit orders, since there is no room to accommodate slippage in a trading system that generates less than a single tick per trade, on average. As with most HFT strategies the alpha algorithms are only moderately sophisticated, and the strategy is highly dependent on achieving an acceptable fill rate (the proportion of limit orders that are executed). The importance of achieving a high enough fill rate is clearly illustrated in the first of the two posts referenced above. So what is an acceptable fill rate for a HFT strategy?

Fill Rates.

I’m going to address the issue of fill rates by focusing on a critical subset of the problem: fills that occur at the extreme of the bar, also known as “extreme hits”. These are limit orders whose prices coincide with the highest (in the case of a sell order) or lowest (in the case of a buy order) trade price in any bar of the price series. Limit orders at prices within the interior of the bar are necessarily filled and are therefore uncontroversial. But limit orders at the extremities of the bar may or may not be filled and it is therefore these orders that are the focus of attention.

By default, most retail platform backtest simulators assume that all limit orders, including extreme hits, are filled if the underlying trades there. In other words, these systems typically assume a 100% fill rate on extreme hits. This is highly unrealistic: in many cases the high or low of a bar forms a turning point that the price series visits only fleetingly before reversing its recent trend, and does not revisit for a considerable time. The first few orders at the front of the queue will be filled, but many, perhaps the majority of, orders further down the priority order will be disappointed. If the trader is using a retail trading system rather than a HFT platform to execute his trades, his limit orders are almost always guaranteed to rest towards the back of the queue, due to the relatively high latency of his system. As a result, a great many of his limit orders – in particular, the extreme hits – will not be filled.

The consequences of missing a large number of trades due to unfilled limit orders are likely to be catastrophic for any HFT strategy. A simple test that is readily available in most backtest systems is to change the underlying assumption with regard to the fill rate on extreme hits – instead of assuming that 100% of such orders are filled, the system is able to test the outcome if limit orders are filled only if the price series subsequently exceeds the limit price. The outcome produced under this alternative scenario is typically extremely adverse, as illustrated in first blog post referenced previously.

In reality, of course, neither assumption is reasonable: it is unlikely that either 100% or 0% of a strategy’s extreme hits will be filled – the actual fill rate will likely lie somewhere between these two outcomes. And this is the critical issue: at some level of fill rate the strategy will move from profitability into unprofitability. The key to implementing a HFT scalping strategy successfully is to ensure that the execution falls on the right side of that dividing line.

Implementing HFT Scalping Strategies in Practice.

One solution to the fill rate problem is to spend millions of dollars building HFT infrastructure. But for the purposes of this post let’s assume that the trader is confined to using a retail trading platform like Tradestation or Interactive Brokers. Are HFT scalping systems still feasible in such an environment? The answer, surprisingly, is a qualified yes – by using a technique that took me many years to discover.

To illustrate the method I will use the following HFT scalping system in the E-Mini S&P500 futures contract. The system trades the E-Mini futures on 3 minute bars, with an average hold time of 15 minutes. The average trade is very low – around $6, net of commissions of $8 prt. But the strategy appears to be highly profitable, due to the large number of trades – around 50 to 60 per day, on average.

Por enquanto, tudo bem. But the critical issue is the very large number of extreme hits produced by the strategy. Take the trading activity on 10/18 as an example (see below). Of 53 trades that day, 25 (47%) were extreme hits, occurring at the high or low price of the 3-minute bar in which the trade took place.

Overall, the strategy extreme hit rate runs at 34%, which is extremely high. In reality, perhaps only 1/4 or 1/3 of these orders will actually execute – meaning that remainder, amounting to around 20% of the total number of orders, will fail. A HFT scalping strategy cannot hope to survive such an outcome. Strategy profitability will be decimated by a combination of missed, profitable trades and losses on trades that escalate after an exit order fails to execute.

So what can be done in such a situation?

Manual Override, MIT and Other Interventions.

One approach that will not work is to assume naively that some kind of manual oversight will be sufficient to correct the problem. Let’s say the trader runs two versions of the system side by side, one in simulation and the other in production. When a limit order executes on the simulation system, but fails to execute in production, the trader might step in, manually override the system and execute the trade by crossing the spread. In so doing the trader might prevent losses that would have occurred had the trade not been executed, or force the entry into a trade that later turns out to be profitable. Equally, however, the trader might force the exit of a trade that later turns around and moves from loss into profit, or enter a trade that turns out to be a loser. There is no way for the trader to know, ex-ante, which of those scenarios might play out. And the trader will have to face the same decision perhaps as many as twenty times a day. If the trader is really that good at picking winners and cutting losers he should scrap his trading system and trade manually!

An alternative approach would be to have the trading system handle the problem, For example, one could program the system to convert limit orders to market orders if a trade occurs at the limit price (MIT), or after x seconds after the limit price is touched. Again, however, there is no way to know in advance whether such action will produce a positive outcome, or an even worse outcome compared to leaving the limit order in place.

In reality, intervention, whether manual or automated, is unlikely to improve the trading performance of the system. What is certain, however, is that by forcing the entry and exit of trades that occur around the extreme of a price bar, the trader will incur additional costs by crossing the spread. Incurring that cost for perhaps as many as 1/3 of all trades, in a system that is producing, on average less than half a tick per trade, is certain to destroy its profitability.

Successfully Implementing HFT Strategies on a Retail Platform.

For many years I assumed that the only solution to the fill rate problem was to implement scalping strategies on HFT infrastructure. One day, I found myself asking the question: what would happen if we slowed the strategy down? Specifically, suppose we took the 3-minute E-Mini strategy and ran it on 5-minute bars?

My first realization was that the relative simplicity of alpha-generation algorithms in HFT strategies is an advantage here. In a low frequency context, the complexity of the alpha extraction process mitigates its ability to generalize to other assets or time-frames. But HFT algorithms are, by and large, simple and generic: what works on 3-minute bars for the E-Mini futures might work on 5-minute bars in E-Minis, or even in SPY. For instance, if the essence of the algorithm is something as simple as: “buy when the price falls by more than x% below its y-bar moving average”, that approach might work on 3-minute, 5-minute, 60-minute, or even daily bars.

So what happens if we run the E-mini scalping system on 5-minute bars instead of 3-minute bars?

Obviously the overall profitability of the strategy is reduced, in line with the lower number of trades on this slower time-scale. But note that average trade has increased and the strategy remains very profitable overall.

More importantly, the average extreme hit rate has fallen from 34% to 22%.

Hence, not only do we get fewer, slightly more profitable trades, but a much lower proportion of them occur at the extreme of the 5-minute bars. Consequently the fill-rate issue is less critical on this time frame.

Of course, one can continue this process. What about 10-minute bars, or 30-minute bars? What one tends to find from such experiments is that there is a time frame that optimizes the trade-off between strategy profitability and fill rate dependency.

However, there is another important factor we need to elucidate. If you examine the trading record from the system you will see substantial variation in the extreme hit rate from day to day (for example, it is as high as 46% on 10/18, compared to the overall average of 22%). In fact, there are significant variations in the extreme hit rate during the course of each trading day, with rates rising during slower market intervals such as from 12 to 2pm. The important realization that eventually occurred to me is that, of course, what matters is not clock time (or “wall time” in HFT parlance) but trade time: i. e. the rate at which trades occur.

Wall Time vs Trade Time.

What we need to do is reconfigure our chart to show bars comprising a specified number of trades, rather than a specific number of minutes. In this scheme, we do not care whether the elapsed time in a given bar is 3-minutes, 5-minutes or any other time interval: all we require is that the bar comprises the same amount of trading activity as any other bar. During high volume periods, such as around market open or close, trade time bars will be shorter, comprising perhaps just a few seconds. During slower periods in the middle of the day, it will take much longer for the same number of trades to execute. But each bar represents the same level of trading activity, regardless of how long a period it may encompass.

How do you decide how may trades per bar you want in the chart?

As a rule of thumb, a strategy will tolerate an extreme hit rate of between 15% and 25%, depending on the daily trade rate. Suppose that in its original implementation the strategy has an unacceptably high hit rate of 50%. And let’s say for illustrative purposes that each time-bar produces an average of 1, 000 contracts. Since volatility scales approximately with the square root of time, if we want to reduce the extreme hit rate by a factor of 2, i. e. from 50% to 25%, we need to increase the average number of trades per bar by a factor of 2^2, i. e. 4. So in this illustration we would need volume bars comprising 4,000 contracts per bar. Of course, this is just a rule of thumb – in practice one would want to implement the strategy of a variety of volume bar sizes in a range from perhaps 3,000 to 6,000 contracts per bar, and evaluate the trade-off between performance and fill rate in each case.

Using this approach, we arrive at a volume bar configuration for the E-Mini scalping strategy of 20,000 contracts per bar. On this “time”-frame, trading activity is reduced to around 20-25 trades per day, but with higher win rate and average trade size. More importantly, the extreme hit rate runs at a much lower average of 22%, which means that the trader has to worry about maybe only 4 or 5 trades per day that occur at the extreme of the volume bar. In this scenario manual intervention is likely to have a much less deleterious effect on trading performance and the strategy is probably viable, even on a retail trading platform.

(Note: the results below summarize the strategy performance only over the last six months, the time period for which volume bars are available).

Observações finais.

We have seen that is it feasible in principle to implement a HFT scalping strategy on a retail platform by slowing it down, i. e. by implementing the strategy on bars of lower frequency. The simplicity of many HFT alpha generation algorithms often makes them robust to generalization across time frames (and sometimes even across assets). An even better approach is to use volume bars, or trade-time, to implement the strategy. You can estimate the appropriate bar size using the square root of time rule to adjust the bar volume to produce the requisite fill rate. An extreme hit rate if up to 25% may be acceptable, depending on the daily trade rate, although a hit rate in the range of 10% to 15% would typically be ideal.

Finally, a word about data. While necessary compromises can be made with regard to the trading platform and connectivity, the same is not true for market data, which must be of the highest quality, both in terms of timeliness and completeness. The reason is self evident, especially if one is attempting to implement a strategy in trade time, where the integrity and latency of market data is crucial. In this context, using the data feed from, say, Interactive Brokers, for example, simply will not do – data delivered in 500ms packets in entirely unsuited to the task. The trader must seek to use the highest available market data feed that he can reasonably afford.

That caveat aside, one can conclude that it is certainly feasible to implement high volume scalping strategies, even on a retail trading platform, providing sufficient care is taken with the modeling and implementation of the system.