CC BY
117
Фондовый рынок
УДК 336.76
влияние алгоритмической торговли на торговые системы фондового рынка России в посткризисный период
М. Р. ЩЕРБЕЛЬ, аспирант кафедры банков и банковских технологий E-mail: mikhail. shcherbel@gmail com Заочный финансово-экономический институт Финансового университета при Правительстве РФ
В статье отмечается, что происходящие изменения в мировой экономике в кризисный и посткризисный периоды оказывают свое влияние на фондовый рынок РФ. Наиболее актуальной задачей является решение проблемы развития и эффективного использования торговых систем на российских фондовых биржах. Проведен анализ происходящих процессов за период с 2008 по 2012 г. с использованием показателей, рассчитанных с помощью эконометрических методов. Выявлена тенденция развития российского рынка, заключающаяся в повышении интенсивности торгов и в восстановлении их объемов после кризиса 2008 г. на фоне снижения уровней волатильности.
Ключевые слова: фондовый рынок, электронная торговля ценными бумагами, алгоритмическая торговля, высокочастотная торговля, кризис, биржа, торговая система, инвестор, брокер, сделка, оборот, волатильность.
Анализ процессов и связанных с ними тенденций, происходящих в посткризисный период на мировых фондовых рынках и фондовом рынке России, выявляет более активное использование алгоритмических методов торговли, а также предпо-
лагает исследование основных факторов, влияющих на развитие систем алгоритмической торговли1.
Компьютеризированная торговля ценными бумагами стала называться систематической торговлей с того момента, когда компьютеры начали использоваться для обработки информации в реальном времени, а также для принятия решения о покупке и продаже. Для обеспечения оптимального исполнения заявок в систематической торговле были разработаны алгоритмы, имитирующие признанные стратегии традиционной торговли. На сегодняшний день под термином алгоритмическая торговля понимается систематический процесс исполнения заявок, т. е. процесс оптимизации принятия решений о покупке и продаже ценных бумаг, в то время как сами решения о покупке и продаже совершаются другой частью процесса систематической торговли или человеком - управляющим портфелем.
1 Алгоритмическая торговля (англ. algorithmic trading) - формализованный процесс совершения торговых операций на финансовых рынках с использованием компьютерных технологий на основе алгоритмов принятия решения по параметрам заявки: времени, цены, объема или других параметров, инициирующих заявку без участия человека.
Короткий Длинный
Период сохранения позиции
Рис. 1. Высокочастотная торговля в сравнении с алгоритмической (систематической) торговлей и традиционным долгосрочным инвестированием
На электронных финансовых рынках алгоритмическая торговля, или автоматизированная торговля (англ. automated trading) известна еще как алготорговля (англ. algo trading), блэкбокс-торговля (англ. black-box trading), или роботизированная торговля (англ. robo trading). Алгоритмическая торговля может использоваться для решения различных инвестиционных задач участников фондового рынка. Например, институциональные инвесторы применяют алгоритмическую торговлю для эффективного исполнения заявок с большими объемами, а частные трейдеры — для получения спекулятивного дохода. В зависимости от частоты совершения сделок алгоритмическую торговлю можно подразделить на высокочастотную торговлю и традиционное долгосрочное инвестирование (рис. 1).
Прогресс в компьютерной технологии привел к ускорению передачи и исполнения заявок, что повлияло на сокращение периода сохранения инвестиционной позиции на фондовом рынке. Новая инвестиционная дисциплина, называемая «высокочастотная торговля»2, появилась, как только было применено количественное моделирование обусловленного поведения рынка на больших объемах исторических данных. Анализ исторической
2 Высокочастотная торговля (англ. high-frequency trading) -торговая методология, определяемая как количественный анализ, используемый в компьютерных системах, обрабатывающих данные и принимающих с высокой скоростью торговые решения без переноса позиции на следующий торговый день.
эволюции торговли объясняет, как технологические прорывы влияли на финансовые рынки и способствовали появлению алгоритмической и высокочастотной торговли [13].
В США на долю высокочастотной торговли в 2009 г. пришлось порядка 73 % от общего объема торгов акциями [18]. Развитие высокочастотной торговли в России можно оценить по их долевому соотношению с обычными системами. В 2010 г. доля высокочастотных систем в обороте фондового рынка биржи ММВБ составляла порядка 11-13 %, а по числу заявок - 45 %. В 2010 г. на долю торговых роботов в обороте на срочном рынке РТС FORTS приходилось примерно 50 %, а их доля в общем количестве заявок в определенные моменты достигала 90 % [11].
Если на этапе с 2000 до середины 2009 г. основным двигателем развития электронной торговли ценными бумагами в России был рост оборотов фондового рынка, то в последующие годы, с середины 2009 до начала 2012 г., такого стремительного роста оборотов уже не наблюдалось.
На интервале времени с 2008 до середины 2009 г. происходило очень быстрое увеличение числа активных клиентов, прежде всего за счет ин-весторов-физлиц. Это подтверждается тем, что доля общего числа сделок, проведенных через Интернет на ММВБ по корпоративным ценным бумагам к декабрю 2009 г. достигла 95 % от общего числа всех сделок [10]. Соответственно, представляет интерес анализ процессов, происходивших на следующем за 2009 г. интервале времени.
Изменение соотношения физических лиц, юридических лиц, нерезидентов и клиентов, передавших свои средства в доверительное управление, можно оценить по количеству активных клиентов, зарегистрированных в системе торгов ММВБ (совершивших в течение месяца хотя бы одну сделку). На приведенном графике количество активных клиентских счетов по каждой группе на июнь 2007 г. принято за 100 % (см. рис. 2). До октября 2009 г. отмечается устойчивый рост числа физических лиц (показатель достиг максимума в 222 %). В дальнейшем этот показатель не увеличивался и колебался в диапазоне от 150 до 215 % с понижением к концу 2011 г.
230% 210 190 170 150 130 110 90 70 50
г -v/•-•■. ••* * У \ /\ А • 1 Ж ж И »^Х
л /.••.• • * • •'"л у \ и- •• -v
_ А у •V'.- /Л. « -7 • • • •
цу
4---- А д „ \ "
* ____—•
/ -$>' О'
/ ^ У
<5*
❖ >>
■Физические лица ■ Нерезиденты
■ Юридические лица Клиенты, передавшие свои средства в ДУ
Источник: [8].
Рис. 2. Количество активных клиентов, участвующих в системе торгов фондовой биржи ММВБ
Анализ абсолютного числа всех активных клиентов, совершавших операции в системе торгов фондовой биржи ММВБ на интервале времени с января 2008 по октябрь 2009 г., выявляет некоторые тенденции. Так, на начало 2008 г. на биржевом рынке ММВБ было зарегистрировано 81,2 тыс. активных клиентских счетов, а к октябрю 2009 г. их число увеличилось до 125,1 тыс. (рост составил 54 %). В дальнейшем происходят стабилизация числа активных клиентов и понижение этого показателя к концу 2011 г. (рис. 3).
Эффективность функционирования торговых систем на современном рынке ценных бумаг России подтверждается следующей особенностью: торго-130 000
120 000
110 000
100 000
90 000
80 000
70 000
60 000
«а .«Л
//
Л Г Г Г Л Г V ТЛ Т г т
Источник: [8].
Рис. 3. Количество активных клиентов, участвующих в системе торгов фондовой биржи ММВБ
вые системы смогли обеспечить массовый приход на рынок новых инвесторов-физ-лиц в 2008-2009 гг., что в конечном счете смогло компенсировать снижение активности нерезидентов. Интенсивность торгов не только не снизилась, но наоборот, в кризисный период существенно выросла. Если еще до октября 2008 г. максимальное число дневных сделок на фондовом рынке группы ММВБ составляло 392,7 тыс. [3], то в июне 2009 г. максимальное число дневных сделок достигло рекордного значения - 825,8 тыс. [4].
Оценить рост среднедневного числа сделок можно на основе данных, официально публикуемых ММВБ. Более чем 2-кратное увеличение данного показателя с середины 2008 г. до середины 2009 г. характеризует развитость и эффективность торговых систем, позволивших обеспечить требуемую производительность (рис. 4). Следует отметить, однако, что пиковое значение (558 тыс. сделок в день) было достигнуто в октябре 2009 г. при максимальном месячном количестве сделок в 12,27 млн, и после этого показатель стабилизировался в диапазоне от 380 до
560 тыс. сделок в день. Следующее максимальное значение (673 тыс. сделок в день) было достигнуто в октябре 2011 г. при максимальном месячном количестве сделок в 14,14 млн. Как показывает проведенное исследование, этот рост происходил на фоне снижения числа активных клиентов. Отмеченная тенденция свидетельствует о том, что на рынке ценных бумаг появился новый фактор, влияющий на
сч^ ^ ЛГ /Л-
>
т г Г Г
О # <Г <Р -О
700
600
500
400
300
200
100
V/ ^"ч^Ч
-----Л .Л-^____ ----- /
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
<\ гчЛ Лл ль
# ч
.г
V
Г Л
V
<г
.V &
$ с:
//
сч*
У 0°=
Г
& &
г л
Среднедневное число сделок на ММВБ, тыс. ед. Источник: [7].
о # #
>' # (З9
Среднедневной объем сделок на ММВБ, млрд руб.
Рис. 4. Объем и число сделок на рынке акций ФБ ММВБ
развитие электронной торговли ценными бумагами в России и рост оборотов фондового рынка.
Для анализа происходящих процессов на фондовом рынке России рассмотрим следующие показатели: объемы торгов и количество сделок в расчете на одного клиента. Для точности расчетов и правильности выводов будем рассматривать только активных клиентов.
Проведенный анализ данных показал, что к началу 2008 г. среднее число сделок, приходящихся на одного клиента, достигало 60. К середине 2009 г. этот показатель вырос до значения 105, а следующий максимум в 136 сделок пришелся на октябрь 2011 г. (рис. 5). На исследуемом интервале времени соотношение объемов торгов и среднего числа сделок на одного активного клиента характеризует частотную характеристику торговли. Наблюдается одновременный рост среднего числа сделок на одного клиента и объемов торгов, следовательно, можно судить об увеличении частоты торговли, т. е. об увеличении использования систематических и алгоритмических
методов торговли, в том числе и высокочастотных торговых стратегий.
С 2007 г. ММВБ ведет технологическую оптимизацию торговой системы. С этого момента биржа начала предоставлять новую техническую услугу -установку программного компонента «сервера доступа» в локальной сети участника торгов. Установка «сервера доступа» обеспечила значительное повышение общей производительности, надежности и безопасность системы программно-технических средств профессионального участника торгов на ФБ ММВБ [5]. Данное техническое решение было реализовано: в связи с требованиями рынка к производительности систем (к скорости обработки биржевых транзакций);
в связи с повышающейся нагрузкой на шлюз и, в конечном итоге, на серверы торговой системы ММВБ в результате роста числа клиентов (профессиональных участников) - брокеров, а также роста объема биржевой информации в результате увеличения активности клиентов, использующих алгоритмические, в том числе высокочастотные стратегии торговли.
140,0 130,0 120,0 110,0 100,0 90,0 80,0 70,0 60,0 50,0
А ЛЬ ЛЬ ЛЬ
„V .V • <$>• <$»•
•У
«Г
& &
V ^ Л
с^У
<$>• О*'
Источник: [8].
Рис. 5. Количество сделок в месяц в системе торгов фондовой биржи ММВБ, приходящихся на одного активного клиента
0
Группой ММВБ в 2010 г. на фондовом рынке была разработана и внедрена новая услуга: «привязка торговых счетов к идентификатору пользователя». Этот новый сервис ориентирован на участников, применяющих системы алгоритмической торговли ценными бумагами, для которых в результате этих нововведений был создан отдельный специализированный вход на фондовый рынок ММВБ. Данная политика Группы ММВБ направлена на обеспечение надежного функционирования действующих биржевых рынков, включая защиту биржевых рынков от технологических рисков. Одновременно с этим технологическая политика Группы ММВБ направлена на повышение производительности торговой платформы и на развитие функционала программно-технического комплекса ЗАО ММВБ (ПТК ММВБ), а также на расширение спектра сервисов, предоставляемых клиентам (англ. collocation - доступ) [6].
В 2011 г. был произвед перевод торговой системы ASTS ММВБ на новую платформу, в результате чего были снижены временные и увеличены количественные параметры системы (см. таблицу). Время исполнения транзакции уменьшилось почти в 10 раз, клиринговой операции - в 4-5 раз, время ответа на транзакцию для программного обеспечения клиента снизилось до 1 микросекунды при частоте 20 000 транзакций в секунду.
Для сравнения процессов, происходящих на фондовом рынке России, с зарубежными развитыми фондовыми рынками, рассмотрим изменение среднедневного числа сделок на Нью-Йоркской фондовой бирже (рис. 6). На американском рынке значительный рост ко-
параметры доступности торгово-клиринговой
системы asts биржи ммвв
параметр платформа PA-RISK платформа Intel под управлением ос Linux (внедрена в конце 2011 г.)
Время исполнения транзакции на ядре, микросекунды 250 27
Время клиринговых операций, микросекунды 40-50 Менее 10
Время получения ответа на транзакцию для ПО клиента, микросекунды 1 500 (темп < 1 000 транзакций/с) или 6 000 (темп > 2 000 транзакций/с) Менее 1 000 (темп < 20 000 транзакций/с)
Предельная частота транзакций в секунду 4 500 22 000
Время получения ответа на информационный запрос, миллисекунды 10-70 0,5-12
Источник: [12].
уровней 2007 г. В результате, после значительного роста в момент кризиса произошло восстановление докризисных значений. В России фондовый рынок развивается, и среднедневное число сделок продолжает увеличиваться (см. рис. 4), следовательно, в результате развития фондового рынка за счет повышения активности участников и роста использования алгоритмических систем торговли
личества сделок произошел в 2007 г. Число сделок увеличилось почти вдвое (с 5,96 млн ед. в ноябре 2006 г. до 11,27 млн ед. в августе 2007 г.) [16]. Следующий рост в 1,6 раза отмечался в 2008 г., когда в октябре среднедневное количество сделок достигло 18,43 млн. ед. Следует отметить, однако, что в 2009-2012 гг. произошло снижение значения данного показателя до
20,0 18,0 16,0 14,0 12,0 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0
0,0 j
(\V
Г
ft (А
t? JF Ж 4
«У V
<7 <s>
/
/
£
У
NV
-Среднедневное число сделок на Нью-йоркской фондовой бирже (NYSE Group), млн ед. (левая шкала) Среднедневной объем сделок на Нью-Йоркской фондовой бирже, млрд долл. США (правая шкала) рис. 6. Объем и число сделок на Нью-Йоркской фондовой бирже (NYSE Group)
происходит рост числа сделок на фондовом рынке Группы ММВБ.
Для сравнения проведем анализ биржевой информации по объему и числу сделок на Лондонской бирже в период с 2006 по 2012 г. (рис. 7). Значительный
1,00 0,90 0,80 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20
рост количества сделок на бирже LSE произошел также в 2007 г. - более чем 2-кратное увеличение (с 346 тыс. в декабре 2006 г. до 748 тыс. в ноябре 2007 г.) [15]. Следующий рост в 1,3 раза произошел в 2008 г., когда в октябре среднедневное количество сделок достигло 969 тыс. В 2009 г.
12,00
11,00
10,00
9,00
8,00
7,00
6,00
5,00
4,00
3,00
rsb г$>
к>
C\V
г
•У
NV
«у о1" С?' <$>' & <$>'
■Среднедневное число сделок на Лондонской фондовой бирже, млн ед. (левая шкала)
Среднедневной объем сделок на Лондонской фондовой бирже, млрд британских фунтов (правая шкала)
Рис. 7. Объем и число сделок на Лондонской фондовой бирже (ЬБЕ)
90 000 80 000 70 000 60 000 50 000 40 000 30 000 20 000 10 000 0
1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0
Су
? j3 /
' <Г <
£
<Г
<Г
■Среднедневное число сделок с российскими ценными бумагами на Лондонской фондовой бирже, млн ед. (левая шкала)
Среднедневной объем сделок на Лондонской фондовой бирже, млрд британских фунтов (правая шкала)
Рис. 8. Среднедневные число сделок и объемы на рынке Ь8Е (секция ЮВ) с учетом акций только российских компаний
наблюдалось снижение значения этого показателя до уровней 2007 г. В дальнейшем наблюдался постепенный рост с пиковыми значениями в 2010 и 2011гг. Таким образом, после значительного роста в момент кризиса происходит восстановление докризисных значений с последующим ростом. Одновременно с этим можно отметить, что среднедневные объемы торгов не восстанавливаются до докризисного уровеня.
На Лондонской бирже интересным для анализа и сравнения с динамикой на всей бирже в целом и на российской бирже ММВБ является секция IOB (International Order Book), на которой активно торгуются ADR (американские депозитарные расписки) на российские акции (Сбербанк России, Газпром, Роснефть, Лукойл и др.). Для этого проведем анализ исторических данных за период с 2006 по 2012 г. как по объему, так и по числу сделок в секции IOB Лондонской биржи по всем российским акциям, представленным на этом сегменте (рис. 8). На основе собранной
статистической информации можно сделать вывод о том, что на исследуемом интервале идет постоянный рост количества сделок в секции IOB (с 2007 и до конца 2011 г. среднедневное число сделок выросло с 2 700 до 70 000 - рост более чем в 25 раз) [14]. Результат анализа выявил постоянную положительную динамику роста числа среднедневных сделок в данном сегменте рынка. Одновременно с этим наблюдается, что среднедневные объемы торгов, значительно снизившиеся в момент кризиса 2008 г., восстановились до докризисного уровня к концу 2011 г.
Для дальнейшего анализа происходящих процессов на фондовом рынке РФ следует обратить внимание на такой показатель, как историческая волатильность. Уровень исторической волатильности предлагается рассчитывать на 30-дневном дневном интервале по дневным ценам закрытия индекса MICEXINDEXCF, публикуемым на сайте объединенной биржи ММВБ-РТС [9]. На представленном графике выделяется пиковый рост волатильности более чем в 5 раз (от значений в 20-30 до 160 % в сентябре-ноябре 2008 г. (рис. 9). В дальнейшем наблюдается постепенное снижение роста к концу 2010 г. -началу 2011 г., когда волатильность возвращается к значениям на уровне 20 % и ниже. С середины 2011 и до конца 2011 г. происходит рост волатильности до уровня, который соответствует 40 %.
Сравнивая процессы, которые происходили в одно и то же время на российских и международных фондовых рынках, рассмотрим график 3 0-дневной исторической волатильности индекса NYA крупнейшей мировой фондовой биржи NYSE (рис. 9). Данные для
Также пики волатильности (максимальные значения) имели сдвиг во времени - график волатильности российского фондового рынка достигал максимальных значений раньше, чем график волатильности американского рынка. Но на интервале времени с 2011 по 2012 г. график волатильности российского рынка не отличается столь существенно от графика волатиль-ности американского рынка. В августе-октябре 2011 г. волатильность фондового рынка РФ увеличивалась до 40 %. Однако при этом по данному показателю российский фондовый рынок не превысил американский, что указывает на произошедшие структурные изменения, в том числе и рост стабилизирующего воздействия алгоритмической торговли.
На анализируемом интервале времени (2007 -начало 2012 г.), таким образом, были выявлены следующие структурные изменения, проявившиеся на российском рынке. В 2011 - начале 2012 г. (при неизменном количестве активных клиентов) наблюдался регулярный рост количества сделок, регистрируемых на бирже ММВБ. В 2009 г. по сравнению с 2008 г. на 58 % выросло количество сделок, проходящих через брокерские системы приема заявок. Объем алгоритмической торговли в 2009 г. вырос на 25 % [1], а в начале 2012 г. был отмечен рост этого показателя до 40 %. Во время финансового кризиса, охватившего большинство стран мира в 2008-2009 гг., основным фактором роста числа сделок на фондовом рынке РФ был рост числа инвесторов-физлиц. По итогам января 2009 г. их доля в суммарном обороте вторичного рынка акций ФБ ММВБ выросла с 30 до 49 % [11]. В 2010 - начале 2012 гг. основным фактором развития
расчетов и построения графика публикуются на сайте NYSE Group [17]. Проведенное исследование позволяет сделать вывод, что максимумы на графике волатильности NYA в период с 2007 по 2010 г. в 2 раза меньше, чем максимумы волатиль-ности индекса ММВБ. Это характеризует российский рынок как развивающийся, которому присущи более высокие уровни волатильности в кризисные моменты.
165,00% 145,00 125,00 105,00 85,00 65,00 45,00 25,00 5,00
г0'
<<v
csV
csV
лГ? л!
/ / / / Л
<у <у <$> <у
г0- г0' г0- f г0'
т v т т т
30-дневная историческая волатильность Нью-Йоркской фондовой биржи (индекс NYSE Composit), % ■30-дневная историческая волатильность фондовой биржи ММВБ (индекс MICEX), %
рис. 9. Изменение исторической 30-дневной волатильности индексов ММВБ и Нью-Йоркской фондовой биржи (NYSE Composit)
торговли стал рост использования алгоритмических методов торговли.
В результате проведенного анализа были выявлены следующие тенденции, проявившиеся на фондовом рынке РФ в кризисный и посткризисный периоды (2008 - I кв. 2012 г.):
1) на начальном этапе (2008-2009 гг.) брокеры ориентировались на частных инвесторов - физических лиц для компенсации падения объемов торговли. Этот процесс сопровождался снижением брокерских комиссий со стороны крупных и финансово надежных брокеров для стимуляции роста количества клиентов (использование электронных торговых систем позволяет уменьшать затраты на обслуживание растущего количества клиентов, заявок и сделок);
2) в момент финансового кризиса объемы торгов снижаются, однако при этом количество сделок увеличивается: повышается нагрузка на торговые системы, возрастают требования к обработке большего количества информации в единицу времени;
3) в свою очередь первые две тенденции приводят, с одной стороны, к стимулированию внедрения новых технологий торговли, которые уже используются на международных фондовых рынках, а с другой стороны, к модернизации торговых систем, работающих на фондовом рынке РФ;
4) наблюдается движение российского рынка к повышению интенсивности торгов и восстановлению объемов торгов после кризиса 2008 г. на фоне снижения уровней волатильности. Спецификой этого процесса являются развитие и рост использования алгоритмических (в том числе и высокочастотных) методов торговли на фондовом рынке РФ, стимулирующих развитие торговых систем в следующих направлениях: способность работать с большими объемами информации; минимизация времени обработки и реакции на рыночные сигналы.
Список литературы
1. Байцур Г. Гиперактивные торговые автоматы на рынках Группы ММВБ - анализ влияния на общую активность торгов и технические риски участников // Биржевое обозрение. 2009. № 9. С. 7-10. URL: http://www. micex. m/file/bursereview/issue/BO_№9 (69) _2009.pdf (дата обращения: 14.04.2011).
2. ГейнцД., ТурчановскийД. Кризис на фондовом рынке - взгляд изнутри // Биржевое обозрение. 2009. № 2 (62). С. 10-13. URL: http://www. micex. ru/file/ bursereview/issue/78840/B0_№62 (62) _2009.pdf (дата обращения: 10.02.2011).
3. Годовой отчет группы ММВБ за 2008 г. Итоги 2008 г. C. 36-37. URL: http://www. micex. ru/articles/ file/4253/micex_2008.pdf (дата обращения: 14.03.2011).
4. Годовой отчет группы ММВБ за 2009 г. Фондовый рынок. Итоги года. С. 18. URL: http://www. micex. ru/articles/file/7648/MMVB2009reportRU. pdf (дата обращения: 17.03.2011).
5. Годовой отчет ММВБ 2007. С. 100. URL: www. micex. ru/articles/file/2635/micexgroup_2007.pdf (дата обращения: 15.03.2012).
6. Годовой отчет ММВБ 2010. С. 30. URL: http://fs. rts. micex. ru/files/376 (дата обращения: 23.04.2012).
7. ММВБ. Рынки. Фондовый рынок. Информация обязательная к раскрытию. URL: http://www. micex. ru/ markets/stock/disclosure (дата обращения: 15.04.2012).
8. ММВБ. Рынки. Фондовый рынок. Участники торгов. Клиенты участников торгов. URL: http://www. micex. ru/markets/stock/members/member_clients (дата обращения: 20.01.2012).
9. ММВБ / Индексы и котировки / Индексы и индикаторы / Индексы акций / Композитные индексы. URL: http://www. micex. ru/marketdata/indices/shares/composite (дата обращения: 04.03.2012).
10. Новости группы ММВБ // Биржевое обозрение. 2010. № 12 (72). C 20. URL: http://www. micex. ru/file/ bursereview/issue/90910/Б0_№ 12 (72) _2009.pdf (дата обращения: 15.03.2011).
11. Смородская П. ММВБ взялась за роботов // Газ. «Коммерсантъ». № 129 (4429). 20.07.2010.
12. Шляппо A., Байцур Г. Новации в торгово-кли-ринговой системе ASTS в 2011 г. URL: www. micex-nw. com/presentations/MMVB2011_Shlyappo. ppt (дата обращения: 23.05.2012).
13. Aldridge Irene. High-Frequency Trading: A Practical Guide to Algorithmic Strategies and Trading Systems. Wiley, 2009.
14. London Stock Exchange - International Order Book. URL: http://www. londonstockexchange. com/statistics/ historic/iob/iob. htm (дата обращения: 15.05.2012).
15. London Stock Exchange - Main Market Statistics. URL: http://www. londonstockexchange. com/statistics/ historic/main-market/main-market. htm (дата обращения: 10.05.2012).
16. NYSE Euronext / NYSE Statistics Archive. URL: http://www. nyse. com/financials/1022221393023.html (дата обращения: 20.02.2012).
17. NYSE, New York Stock Exchange. Investor Relations. Financials. Transactions / Statistics. URL: http://www.nyse. com/indexes/nyahist. csv (дата обращения: 12.03.2012).
18. Rob Iati. The Real Story of Trading Software Espionage. Advanced Trading. com. 10 July 2009. URL: http://www. advancedtrading. com/algorithms/218401501 (дата обращения: 20.01.2012).
