4 Risiko Besar Algorithmic High-Frekuensi Trading
4 Risiko Besar Algorithmic High-Frekuensi Trading

4 Risiko Besar Algorithmic High-Frekuensi Trading

Deposit.redaksinet.com – Trading (atau “algormic” trading) mengacu pada penggunaan algoritma komputer (pada dasarnya satu set aturan atau instruksi untuk membuat komputer memberikan saham algorithmik) untuk perdagangan algorithm besar atau aset keuangan lainnya sementara meminimalisir dampak pasar seperti itu.

Perdagangan melibatkan penempatan perdagangan berdasarkan kriteria definisikan dan mengukir perdagangan-perdagangan ini menjadi lebih kecil agar harga saham atau aset tak berdampak signifikan.

Manfaat algorithmic trading jelas: memastikan “eksekusi terbaik” dari perdagangan karena meminimalkan elemen manusia, dan dapat digunakan untuk berdagang beberapa pasar dan aset jauh lebih efisien daripada pedagang daging dan tulang berharap untuk melakukannya.

Pemahaman Algorithmic High-Frekuensi

Perdagangan frekuensi tinggi (HFT) mengambil algorithmic trading ke tingkat yang berbeda sama sekali—menganggapnya sebagai “algorid pada Steroid. Seperti istilah yang menyiratkan, perdagangan frekuensi tinggi melibatkan menempatkan ribuan perintah dengan kecepatan buta.

Tujuannya adalah untuk membuat keuntungan kecil pada setiap perdagangan, sering dengan memanfaatkan perbedaan harga untuk saham yang sama atau aset di pasar yang berbeda.

HFT berlawanan dengan istilah tradisional jangka panjang, berinvestasi beli dan tahan, karena arbitrase dan Maket-making aktivitas yang HFT roti-dan-mentega umumnya terjadi dalam jendela waktu kecil sebelum perbedaan harga atau salah menghilang.

Algorithmic trading dan HFT menjadi bagian integral dari pasar keuangan akibat konvergensi beberapa faktor. Ini termasuk peran pertumbuhan teknologi di pasar sekarang, peningkatan kompleksitas instrumen keuangan dan produk, dan drive tanpa henti terhadap efisiensi yang lebih besar dalam eksekusi perdagangan dan biaya transaksi yang lebih rendah.

Sementara algorithmic trading dan HFT bisa dibilang meningkatkan likuiditas pasar dan konsistensi Harga, penggunaan mereka yang berkembang juga telah memberikan peningkatan risiko tertentu yang tidak dapat diabaikan.

Risiko terbesar: amplifikasi risiko sistemik

Salah satu risiko terbesar algorithmic HFT adalah salah satu yang berkaitan dengan sistem finansial. Sebuah laporan Juli 2011 oleh organisasi Komisi Sekuritas (IOSCO) Komite Teknis mencatat bahwa karena yang kuat interkages antara pasar keuangan, seperti yang di AS, algoritma.

Beroperasi di seluruh pasar dapat mengirimkan shame dari satu pasar ke depan, sehingga memperkuat resiko sistemikemia. Laporan menunjukkan kecelakaan kilat bulan Mei 2010 sebagai contoh utama dari risiko ini.1

Kecelakaan Flash mengacu pada 5% ke 6% terjun dan melambung di AS ekuitas besar dalam rentang beberapa menit di sore hari tanggal 6 Mei 2010. Dow Jones terjun hampir 1.000 poin pada basis per hari, yang pada saat itu adalah titik terbesar menurun pada catatan.2

Sebagai laporan IOSCO, banyak saham dan pertukaran dana (ETFs) menjadi kacau hari itu, jatuh antara 5% dan 15% sebelum memulihkan sebagian besar kerugian mereka.

Lebih dari 20.000 perdagangan dalam 300 securities dilakukan pada harga sebanyak 60% dari nilai-nilai mereka hanya saat sebelumnya, dengan beberapa perdagangan yang dijalankan dengan harga yang masuk akal, dari sekurang satu sen atau sebesar $100.000.

Ini aksi pasar yang tidak menentu yang luar biasa ini mengguncang investor, terutama karena terjadi hanya lebih dari satu tahun setelah pasar telah rebound dari terbesar mereka menurunnya lebih dari enam dekade.

Apakah” Spoofing ” berkontribusi pada kecelakaan Flash?

Apa yang menyebabkan perilaku aneh ini? Dalam laporan gabungan dirilis pada bulan September 2010, Komisi bursa dagang komoditas di masa depan menyalahkan pada $ 4,1-miliar program perdagangan oleh seorang pedagang di Kansas-berbasis perusahaan finansial.

3 tapi pada bulan April 2015, pihak berwenang AS menuntut pedagang harian London, Navinder Singh Sarao, dengan manipulasi pasar yang memberikan kontribusi pada kecelakaan itu.4 Sarao telah diekstradisi ke AS dan mengaku bersalah atas tuduhan itu.5

Sarao diduga menggunakan taktik yang disebut” spoofing, ” yang melibatkan volume besar perintah palsu dalam suatu aset atau turunan (Sarao menggunakan kontrak E-mini S&P 500 pada hari jatuhnya Flash) yang dibatalkan sebelum mereka diisi.

Ketika perintah palsu seperti skala besar muncul dalam Buku order, mereka memberikan pedagang lain kesan bahwa ada lebih besar membeli atau menjual bunga daripada ada dalam realitas, yang bisa mempengaruhi keputusan perdagangan mereka sendiri.5

Sebagai contoh, spoofer dapat menawarkan untuk menjual sejumlah besar saham dalam ABC saham dengan harga yang sedikit jauh dari harga saat ini. Ketika penjual lain melompat dalam pada tindakan dan harga semakin rendah, spoofer dengan cepat membatalkan perintah menjual mereka di ABC dan membeli saham sebagai gantinya.

Kemudian spoofer menempatkan dalam sejumlah besar perintah membeli untuk menaikkan harga ABC. Dan setelah ini terjadi, spoofer menjual mereka kepemilikan ABC, mengantongi keuntungan rapi, dan membatalkan spurious pesanan pembelian. Serap dan ulangi.

Banyak pengamat pasar telah skeptis terhadap klaim bahwa seorang pedagang sendiri dapat menyebabkan kecelakaan yang dihapus hampir semua triliun dolar harga pasar AS dalam beberapa menit.

Tapi apakah tindakan Sarao sebenarnya menyebabkan Flash Crash adalah topik untuk hari lain. Sementara itu, ada beberapa alasan yang valid .. .. mengapa algorithmic memperbesar resiko sistemik.

Mengapa Algorithmic Frekuensi Tinggi Amplify Resiko Sistemik?

Mengintensifkan Volatilitas

Pertama, sejak ada banyak aktivitas algorithmic HFT di pasar saat ini, yang mencoba keluar secara dinamis kompetisi adalah sifat yang dibangun dari banyak algoritma. Algoritma bisa bereaksi secara instan pada kondisi pasar.

Akibatnya, selama pasar yang penuh gejolak, algoritma mungkin sangat memperluas tawaran mereka (untuk menghindari dipaksa untuk mengambil posisi perdagangan) atau akan berhenti trading sama sekali, yang mengurangi likuiditas dan volatilitas exacatilitas.

Efek Riak

Mengingat peningkatan tingkat integrasi antara pasar dan kelas aset dalam ekonomi global, krisis di pasar besar atau kelas aset sering riak di pasar lain dan kelas aset dalam reaksi berantai.

Sebagai contoh, kecelakaan pasar properti Amerika menyebabkan resesi global dan krisis utang karena kepemilikan besar kertas sub-Perdana Amerika yang diadakan tidak hanya oleh bank-bank AS, tetapi juga oleh Eropa dan lembaga keuangan lainnya.

Contoh lain dari efek riak-riak adalah dampak merugikan pasar saham Cina, serta keruntuhan minyak mentah, pada equities global dari 2015 sampai Januari 20167

Ketidakpastian

Penyumbang HFT.., .. .. adalah kontributor terbesar pasar..,…., .. yang dapat memicu ketidakpastian investor dalam waktu dekat.., .. Ketika pasar tiba-tiba runtuh, investor bertanya-tanya tentang alasan untuk langkah dramatis seperti itu.

Selama kekosongan berita yang sering terjadi di saat seperti ini, pedagang besar (termasuk perusahaan HFT) akan memotong posisi perdagangan mereka untuk meningkatkan risiko kembali, memberikan tekanan yang lebih rendah pada pasar.

Leave a Reply

Your email address will not be published.