CC BY
36residential utility bills: Potential Russian methods]. Ekonomika i upravlenie, 2013, no. 2 (88), pp. 65-70.
9. Kirsanov S. A. Kontsessionnye soglasheniya v sovremennoy Rossii [The concession agreements in modern Russia]. Upravlencheskie nauki, 2012, no. 1, pp. 25-33.
10. Chernyshov L. N. Dlya preodoleniya krizisa v ZhKKh neob-khodim programmnyy tselevoy podkhod [To overcome the crisis in the housing and communal services a program targeted approach is needed]. Zhurnal rukovoditelya i glav-nogo bukhgaltera ZhKKh, 2001, no. 8, p. 53.
11. Kozlova S. B. Finansirovanie kapital'nykh vlozheniy v zhil- m ishchno-kommunal'noe khozyaystvo v sovremennykh uslovi- h-yakh [Capital investments in housing and communal ser- < vices in modern conditions]. Mat. VI Mezhdunar. nauch. ^ konf. mol. uchenykh, aspir. i stud. "Molodezh' i ekonomika" i= [Proc. 6th int. sci. conf. young scientists, postgrad. and stud. < "Youth and Economics"]. 2009, vol. 3, pp. 72-75. ^
12. Gulia K. Unmanageable tap. Kommersant" Den'gi, 2011, no. m 36. Available at: http://www.kommersant.ru/doc/1770674. ^ (in Russ.). o
Влияние алгоритмической торговли на фондовый рынок
The Impact of Algorithmic Trading on the Stock Market
УДК 339.13
Досенко Елена Магомедовна
аспирант Санкт-Петербургского государственного университета 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., д. 7-9
Dosenko Elena Magomedovna
St. Petersburg State University
Universitetskaya Embankment 7-9,
St. Petersburg, Russian Federation, 199034
За последнее десятилетие в торговых оборотах крупнейших мировых бирж существенно увеличилась доля алгоритмических торговых систем. Причем на некоторых биржах уже более половины объема торгов формируется инвесторами, применяющими торговые алгоритмы. Такое широкое распространение алгоритмических систем приводит к значительным изменениям в биржевой инфраструктуре и процессе рыночного ценообразования. В статье рассматриваются важнейшие аспекты воздействия, оказываемого торговыми роботами на фондовый рынок, а также приводится анализ возможных последствий этого воздействия. Так, масштабное распространение алгоритмической торговли уже привело к существенному увеличению объемов торгов на крупнейших мировых биржах, сокращению спрэдов между лучшей ценой спроса и лучшей ценой предложения, а также привнесло на рынок дополнительную ликвидность. Однако алгоритмические торговые системы способны оказывать и негативное влияние на рынок, в том числе это выражается в возникновении периодов чрезмерно высокой рыночной волатильности, вызванной действиями гиперактивных торговых алгоритмов, в создании высокой нагрузки на производительность биржевых систем, в чрезмерной зависимости рынков от деятельности торговых роботов. Дальнейшее распространение алгоритмических систем может привести к непрогнозируемым последствиям. Поскольку при программировании торговых алгоритмов не принимаются в расчет фундаментальные факторы, их широкое использование может оказать негативное воздействие на рыночную эффективность. По результатам исследования можно сделать вывод, что алгоритмическая торговля оказывает важное положительное влияние на биржевую инфраструктуру,
однако ее широкое применение может нести в себе значительные риски для нормального функционирования всего фондового рынка.
Ключевые слова: алгоритмическая торговля, фондовый рынок, торговые роботы, биржи, инвестирование
The article discusses the impact of algorithmic trading (AT) on the global stock markets (SMs), noting its increased use in exchange trading over the last decade. On some markets, the commentary adds, AT maneuvers account for more than half of the investor-generated trading volume. The document suggests that growing dependence on AT ploys could lead to changes in the exchange infrastructures and in market-pricing procedures. The critique at this stage lists two of these changes: a reduction in market spreads — between best-bid and best-offer prices — and a growth in market liquidity. The paper then warns that spread of AT applications in SM turnovers could lead to negative consequences. The report says the latter might include hyperactive trading algorithms resulting from high market volatility. These might cause the stock exchanges to be overly reliant on robotic trading mechanisms (RTMs). The paper subsequently describes the major RTM facets that could affect the SMs, analyzing their impact on market trading and efficiency. The blueprint, in conclusion, has evaluated AT's impact on the exchange infrastructures, warning that its increased use might cause undue risks to proper market functioning.
Keywords: algorithmic trading, robotic trading mechanisms, stock market, exchange, investment
В настоящее время около половины сделок на мировых биржевых площадках заключается с использованием алгоритмических торговых систем (АТС). Доля автоматизированных сделок на Нью-Йоркской фондовой бирже по разным оценкам составляет 50-75% [1], а на Deutsche Börse — около 40% [2]. В соответствии с мировыми тенденциями развивается и российских фондовый рынок: доля алгоритмической торговли в биржевых оборотах на основной секции Московской биржи составляет более 40%, а на срочном рынке FORTS не некоторым оценкам ее доля уже превышает 50%. [3]
Масштабное распространение алгоритмической торговли уже оказало существенное воздействие на
g рыночную инфраструктуру, а тенденция увеличения ^ ее доли в торговом обороте бирж может привести к
< непрогнозируемым последствиям для финансового Ц рынка в целом.
0 Положительное влияние алгоритмической тор-к говли на фондовый рынок. Наиболее значимый эф-
1 фект от широкого распространения алгоритмической 5 торговли заключается в увеличении торговых оборотов на биржевых площадках. Так, в период роста
^ доли алгоритмической торговли на основной секции g Московской биржи в 2009-2013 гг. торговые оборо-х ты биржи увеличились с 1,2 трлн руб. до 24,7 трлн з руб. [4].
Е^ Рост торговых оборотов, происходящий благода-
< ря масштабному распространению АТС, приносит 1 на рынок дополнительную ликвидность, которая в
свою очередь делает рынки более прозрачными и здоровыми, а также ведет к увеличению количества участников торгов.
Об увеличении ликвидности на мировых рынках можно судить по значительному росту количества сделок. Так, на Лондонской фондовой бирже в январе 2005 г. этот показатель (в расчете на месяц) составил 3,7 млн, а в январе 2008 г., когда доля алгоритмической торговли на бирже достигла своего пика, — 20 млн. На основной секции Московской биржи в период основного роста доли алгоритмических операций число сделок возросло с 4,4 млн в январе 2008 г. до 13 млн в марте 2014 г. [Там же].
Важным положительным эффектом распространения алгоритмической торговли на фондовых рынках является сокращение спрэдов между лучшей ценой спроса и лучшей ценой предложения. Так, на Нью-Йоркской фондовой бирже за апрель 2007 г. — июль 2009 г. по сравнению с 2002-2006 гг. сокращение спрэдов по 100 наиболее торгуемым ценным бумагам составило от 7,5 до 46%, а в Системе автоматической котировки Национальной ассоциации дилеров по ценным бумагам США (NASDAQ) — от 6 до 48%. Отсутствие сужения спрэдов по менее ликвидным ценным бумагам, которые не используются АТС, служит, по мнению специалистов биржи, доказательством положительного воздействия алгоритмической торговли на рынок [1]. Оно объясняется активностью торговых роботов, которые способны выставлять до нескольких заявок в секунду, мгновенно реагируя на изменения рынка.
Другое важное положительное влияние алгоритмической торговли на рынок заключается в том, что она способствует нахождению и получению наилучших цен и является основным фактором, сдерживающим повышение уровня фрагментации (деление рынка на отдельные сегменты с параллельным ценообразованием на одни и те же активы). Фрагментация оказывает негативное воздействие на рынки с точки зрения размывания ликвидности и может быть вызвана самыми разными причинами, такими как конкуренция или действия регуляторов (в Европейском союзе их деятельность основывается на директиве «О рынках финансовых инструментов»). В 2009-2010 гг. считалось, что фрагментация рынков имеет тенденцию к усилению, однако последние 2 года ее уровень стабилизировался. Возможно, одной из причин сдерживания фрагментации на сегодняшний день является широкое распространение алгоритмической торговли.
Кроме вышеупомянутых воздействий АТС на фондовый рынок стоит отметить, что торговые роботы способны влиять и на рыночную волатильность, причем как с положительной, так и с отрицательной стороны.
Так, на немецкой бирже Deutche Börse 25 августа 2011 г. при сильном падении котировок (индекс DAX потерял 4% за 15 минут) торговые роботы начали скупать подешевевшие активы, что спасло рынок от дальнейшего падения [5]. В результате действий АТС за следующие несколько минут индекс отыграл обратно 2%. Таким образом, некоторые торговые алгоритмы способны сглаживать слишком сильные рыночные колебания.
Однако другие торговые алгоритмы способны, напротив, создавать чрезмерно высокую, неадекватную рыночную волатильность. Наиболее ярким примером резкого скачка волатильности, вызванного действиями торговых роботов, являются события, произошедшие 6 мая 2010 г. на американских фондовых рынках. На фоне неблагоприятных настроений, связанных с негативными новостями о европейских долговых проблемах, рынок открылся падением и к середине торгового дня индекс Dow Jones потерял 276 пунктов. По данным отчета, составленного впоследствии американской Комиссией по ценным бумагам и биржам (SEC), в 14:32 стандартного восточного времени (EST) крупный трейдер, имя которого не разглашалось, принял решение продать крупный пакет фьючерсных контрактов (75 000 контрактов общей стоимостью свыше 4,1 млрд долл. США) с использованием торгового алгоритма, что спровоцировало резкое падение котировок. По данным Комиссии по ценным бумагам и биржам США, фьючерсные контракты были скуплены другими высокочастотными алгоритмическими системами, запрограммированными на максимально быстрый выход из приобретенных контрактов. Одни и те же позиции мгновенно меняли своих алгоритмических владельцев, создавая видимость подскочившего объема торгов. В итоге всего за несколько минут индекс Dow Jones рухнул на 998,5 пункта, S&P 500 потерял 8,6%, и, по оценкам экспертов, за четверть часа рынок потерял более 1 трлн долл. США [6]. К концу торговой сессии, однако, большая часть падения была отыграна.
Таким образом, одинаковые действия АТС привели к чрезмерному усилению начавшегося падения рынка, которое не имело под собой каких-либо экономических обоснований. Заявление Комиссии по ценным бумагам и биржам США вызвало беспокойство финансовых регуляторов во всем мире и инициировало дискуссию об ограничении деятельности торговых систем.
Отрицательное влияние алгоритмической торговли на фондовый рынок. Хотя алгоритмическая торговля оказывает значительное положительное влияние на фондовые рынки, ей также присущи и негативные аспекты влияния. В частности, следует упомянуть о высокой нагрузке на производительность биржевых систем, создаваемой гиперактивными торговыми алгоритмами, некоторые из которых способны подавать до нескольких десятков поручений в секунду. Но к реальным сделкам приводит лишь небольшая часть этих заявок.
С одной стороны, рост количества подаваемых торговыми алгоритмами заявок может способствовать увеличению ликвидности. С другой стороны, массированный поток заявок, генерируемых АТС, создает технологические риски функционирования биржевой инфраструктуры: перегружаются каналы связи и серверы брокерских систем, растет время обработки итоговой информации о торгах. Все это может приводить к задержкам получения рыночной информации, а также торможению постановки и исполнения заявок всех участников торгов.
Проблема перегрузки информационных биржевых и брокерских каналов особенно актуальна для российского фондового рынка, поскольку большинство мировых биржевых площадок заранее создают запас торговой производительности для привлечения алгоритмических трейдеров и, следовательно, увеличения торгового оборота. На российском же фондовом рынке основным средством борьбы с перегруженностью каналов связи является введение дополнительного комиссионного сбора. Так, с июня 2009 г. на рынке срочных инструментов FORTS для торговых роботов, подключающихся к бирже напрямую, действует ограничение количества трансакций за один торговый день — 2000, при превышении которого взимается дополнительный комиссионный сбор. В марте 2011 г. для ограничения деятельности гиперактивных торговых алгоритмов, осуществляющих большое количество мелких сделок с нулевой комиссией, на основной секции Московской биржи была введена минимальная комиссия по всем сделкам с ценными бумагами в размере 18 копеек за одну операцию. А с 1 августа 2012 г. Московская биржа ввела дополнительный комиссионный сбор за чрезмерное превышение количества подаваемых и снимаемых заявок над количеством совершенных сделок [4]. Данная мера направлена на ограничение активности торговых алгоритмов, деятельность которых сопряжена с выставлением большого количества заявок без заключения сделок в соизмеримом количестве.
По заявлению управляющего директора по развитию технологических систем Московской биржи А. Шляппо, после введения дополнительного комиссионного сбора за чрезмерное превышение количества заявок над количеством сделок объем заявок в секции фондового рынка, не приводящих к заключению сделки, сократился в 5 раз, а в секции валютного рынка — практически в 2 раза. До введения дополнительного сбора ежедневное количество заявок на этих рынках могло достигать 30-40 млн, что создавало периоды перегруженности биржевых серверов и каналов связи [7].
К другой группе факторов негативного влияния алгоритмической торговли на фондовый рынок можно отнести ущемление интересов неалгоритмических участников торговли. Некоторые системы алгоритмического трейдинга позволяют получать несправедливые преимущества по отношению к другим инвесторам. К преимуществам конкурентного характера относятся высокая скорость выставления заявок, возможность мгновенно обрабатывать большие объемы информации и др. Однако есть и другие, неконкурентные преимущества, такие как использование в АТС «сигнальных» (flash) заявок, информацию о которых биржа предоставляет отдельным участникам торгов за дополнительную плату до того, как они становятся известными остальным участникам рынка. Период, в течение которого заявка остается невидимой для других трейдеров, крайне мал и составляет обычно около 30 миллисекунд. Однако этого времени достаточно, чтобы АТС успели совершить соответствующие операции.
Таким образом, использование технологий сигнального трейдинга обеспечивает торговым роботам несправедливое преимущество по отношению к другим участникам торгов. Это приводит к тому, что классические инвесторы начинают чувствовать себя менее конкурентными на рынке, поскольку их возможности сильно ограничены по сравнению с АТС.
Помимо использования технологий сигнального трейдинга возможность просматривать и реагиро-
вать на заявки раньше основной массы участников g торгов может обеспечить подключение к биржевым ^ торгам напрямую. В этом случае торговый робот не < будет терять время на взаимодействие с брокером, ц получая информацию и направляя свои заявки, минуя о посредников. к
Другим негативным эффектом от масштабного ^ распространения алгоритмических торговых систем 5 является чрезмерная зависимость рынков от деятельности гиперактивных торговых роботов. Сбой в ^ системе одного такого робота может повлечь за собой g крайне негативные последствия для всего фондово- х го рынка. Примером такого воздействия является з рассмотренный выше случай падения американского ^ рынка 6 мая 2010 г. Подобные ситуации возникали и < на российском рынке. Так, 16 марта 2009 г. на сроч- 1 ном рынке FORTS во время вечерней сессии фьючерс на индекс РТС за полчаса упал на 9% до 582 пунктов (дневная сессия закрылась на уровне 647 пунктов), но к концу вечерней сессии он отыграл назад большую часть падения и закрылся на уровне 612,5 пункта. По заявлению специалистов биржи РТС, у участника торгов произошел сбой в работе его торгового робота, который в течение получаса совершал заведомо убыточные сделки, вызвав тем самым необоснованные рыночные колебания [8].
Дальнейшее распространение алгоритмической торговли и ее доли в торгах на фондовых рынках может привести к непрогнозируемым последствиям, поскольку специфика торговли с использованием АТС значительно отличается от классической механической торговли. Если до масштабного распространения алгоритмической торговли инструментами ценообразования на фондовом рынке были методы фундаментального и технического анализа, то растущая доля торговых роботов в оборотах бирж обуславливает изменения в самом характере рыночного ценообразования.
Поскольку АТС не принимают во внимание фундаментальные факторы при совершении операций, ввиду сложности их программирования и ориентированности на более долгосрочный период прогнозирования, цены рыночных активов в недалеком будущем могут перестать отражать их справедливую стоимость с фундаментальной точки зрения. В дальнейшем это может привести к рыночной неэффективности, поскольку расхождения рыночной и фундаментальной стоимости активов не будут устраняться рынком.
Методы технического анализа, хотя и могут быть описаны алгоритмически, не являются эффективными с точки зрения их использования при программировании торговых роботов. Использование новостного анализа в алгоритмической торговле тоже крайне затруднительно ввиду неформализованного характера новостной информации. Таким образом, если торговые работы займут лидирующие позиции на фондовом рынке, применимость всех традиционных подходов к прогнозированию рыночных цен может оказаться под вопросом.
Снижение эффективности традиционных методов прогнозирования может привести к отказу от их использования классическими трейдерами, что усугубит тенденцию к снижению рыночной эффективности. В результате фондовый рынок окажется неспособным выполнять одну из важнейших своих функций — оценочную. Если рыночные цены перестанут отображать влияние фундаментальных факторов, то капитализация компаний фактически перестанет зависеть от финансовых показателей их деятельности.
g События, произошедшие 6 мая 2010 г. на аме-^ риканском рынке фондовом рынке, свидетельству-
< ют о зарождении тенденции снижения рыночной Ц эффективности. В момент обвала рынка акции 27
0 компаний с капитализацией больше 50 млрд долл. к США потеряли в стоимости более 90%. Акции фонда
1 ¡Shares Russel 1000 Value Index Fund, капитал ко-S торой составлял 9,5 млрд долл., подешевели с 59
долл. до 8 центов [6]. Хотя этот эффект оказался ^ краткосрочным, сам факт того, что сделки с акциями g компаний совершались по цене крайне удаленной от х их справедливой стоимости, свидетельствует о вы-з соких рисках, которые несет в себе алгоритмическая Е^ торговля для справедливого процесса рыночного
< ценообразования.
Исходя из проведенного анализа влияния распространения алгоритмической торговли на фондовый рынок, можно сделать вывод о том, что торговые роботы оказывают важное положительное воздействие на рыночную инфраструктуру (повышение ликвидности и краткосрочной волатильности, сокращение спрэдов), но их масштабное распространение может нести в себе значительные риски для нормального функционирования всего фондового рынка. Такие риски едва ли могут стать причиной для отказа от алгоритмической торговли в целом, но ее влияние на фондовый рынок требует пристального внимания на стороны регуляторов.
Литература
1. Гутарева Е. Торговые роботы на зарубежных биржах // Биржевое обозрение. 2009. № 9 (69). С. 11-12.
2. S&P Ratings Direct: Deutsche Börse AG // Standart&Poor's: [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.boerse-frankfurt.de/arcmsdownload/62b0bd3ed5882929e172c0486 11adf46/CONTENT.pdf/Unternehmensrating.pdf.
3. ММВБ намерена приструнить торговых роботов // Аргументы и факты: [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.aif.ru/money/news/62504. (Дата обращения: 25.01.2014).
4. Официальный сайт Московской биржи; [Электронный ресурс]. Режим доступа: http: www.moex.com.
5. Jones S., Xydias A., Nazareth R. Stocks Fall After Selling Deluge in Germany // Bloomberg: [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.bloomberg.com/news/2011-08-25/asian-stocks-gain-on-economy-u-s-futures-fall-on-apple-yen-streng-thens.html.
6. Сейранян Т. Dow Jones установил рекорд падения // Ведомости: [Электронный ресурс]. Режим доступа: http:// www.vedomosti.ru/newsline/news/2010/05/07/1010094. (Дата обращения: 25.02.2014).
7. Руденко П. Биржа сэкономила на роботах: повышенные комиссионные сократили число спам-заявок // Коммерсантъ. 2012. № 168. С. 8.
8. Губейдуллина Г. Робот против рынка // Ведомости: [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.vedomosti. ru/newspaper/article/2009/03/18/186709.
References
1. Gutareva E. Torgovye roboty na zarubezhnykh birzhakh [Trading robots on foreign exchanges]. Birzhevoe obozrenie, 2009, no. 9 (69), pp. 11-12.
2. S&P Ratings Direct: Deutsche Borse AG. Standart&Poor's. Available at: http://www.boerse-frankfurt.de/arcmsdownloa d/62b0bd3ed5882929e172c048611adf46/CONTENT.pdf/ Unternehmensrating.pdf. Accessed February 15, 2014.
3. MICEX intends to rein in trading robots. Argumenty i fakty, July 20, 2010. Available at: http://www.aif.ru/money/ news/62504. (in Russ.).
4. Official website of Moscow Exchange. Available at: http:// www.moex.com/en/.
5. Jones S., Xydias A., Nazareth R. Stocks fall after selling deluge in Germany. Bloomberg, August 26, 2011. Available at: http:// www.bloomberg.com/news/2011-08-25/asian-stocks-gain-on-economy-u-s-futures-fall-on-apple-yen-strengthens.html.
6. Seyranyan T. Dow Jones set a record fall. Vedomosti, May 07, 2010. Available at: http://www.vedomosti.ru/newsline/ news/2010/05/07/1010094. (in Russ.).
7. Rudenko P. Exchange saved on robots: Higher commissions have reduced the number of spam applications. Kommersant", 2012, no. 168, p. 8. (in Russ.).
8. Gubeydullina G. Robot against the market. Vedomosti, March 18, 2009. Available at: http://www.vedomosti.ru/newspaper/ article/2009/03/18/186709. (in Russ.).
Научно-конгрессная деятельность СПбУУиЭ
В рамках реализации основной цели научно-конгрессной
деятельности в Санкт-Петербургском университете управления и экономики решаются следующие задачи:
• интеграция Университета в дискуссионное поле научной общественности регионов, России, зарубежных стран;
• закрепление и развитие ведущего научного направления Университета, связанного с исследованием проблем управления инновационным развитием регионов и корпоративных структур;
• повышение качества и актуальности, стимулирование и тематическая диверсификация научных исследований, проводимых в Университете;
• повышение научного уровня профессорско-преподавательского состава, активизация научной деятельности аспирантов и студентов, вовлечение молодежи в постановку и решение научных проблем управления и экономики;
• расширение и развитие партнерских отношений Университета с органами государственной власти и местного самоуправления, отечественными и зарубежными организациями и учреждениями науки, образования, управления, экономики, финансовыми структурами, профессиональными общественными организациями, фондами поддержки науки и образования и т. д.;
• развитие внутренних интеграционных научно-образовательных процессов Университета между факультетами, кафедрами и региональными институтами и филиалами; между учеными, преподавателями и аспирантами, студентами Университета.
Научно-конгрессная деятельность осуществляется в СПбУУиЭ в следующих основных формах:
• организация и проведение научных и научно-практических конференций и семинаров, круглых столов и дискуссий международного, общероссийского, межрегионального, регионального и межвузовского уровней, в том числе в рамках интеграционных связей с научными, производственными, образовательными и иными партнерами Университета;
• организация и проведение студенческих научных и научно-практических конференций и семинаров, круглых столов и дискуссий различного вида и уровня;
• участие официальных представителей Университета в работе научных конференций, форумов, круглых столов, семинаров, организуемых на территории России и за ее пределами.
Ежегодно расширяется участие ученых Университета в научных конференциях, семинарах, форумах различного уровня.
Научно-конгрессная деятельность была включена в число приоритетных задач Университета, и в его структуре был создан специализированный отдел координации НИР и организации конгрессной деятельности, в задачи которого входят инициирование, планирование, организация, координация и методическая поддержка деятельности по проведению научных конференций международного, межрегионального и регионального уровней (научно-конгрессной деятельности) в Университете, включая региональные институты и филиалы.
