Lesk a bída HFT
Vysokofrekvenční obchodování bylo před 10 lety velmi výnosným byznysem. V roce 2009 vykázaly market makeři v USA tržby ve výši 7,2 miliard USD. Přibližně od roku 2013 se výnosy HFT firem, působících na amerických akciových trzích, stabilizovaly a rozhodně nedosahují „pohádkových“ hodnot z dřívějších let. Podle Tabb Group market makeři v USA vykázali v roce 2016 tržby ve výši 1,1 miliardy USD.
Jako klíčový rozdíl mezi úspěchem a neúspěchem lze v tomto odvětví považovat technologie. Konkurenceschopnost firmy je udržována investicemi do špičkového hardwaru, výjimečného a exkluzivního designu obchodních strategií a vysoce účinných algoritmů.
Rychlost je i nadále rozhodující pro úspěšné vysokofrekvenční obchodování. Síť Go West je projekt bezdrátových věží a optických vedení, která se táhnou od Chicaga po Tokio. Go West, podporovaný společnostmi jako Jump Trading, DRW Holdings a IMC Financial Markets, je nejnovější snahou posunout rychlost sítě dostupnou pro špičkové obchodníky blíže rychlosti světla.
Primárním problémem, kterému čelí odvětví HFT, je udržení konkurenční výhody. Výhody, které firma má, jsou poněkud omezeny pokrokem v moderních technologiích. Výsledné obchodní rychlosti budou nakonec omezeny rychlostí světla, jak bude čas postupovat. Objem obchodů poklesl a trhy jsou ve stavu nízké volatility.
V důsledku toho se některé firmy obracejí ke kryptoaktivům, jako je například bitcoin, aby zvýšily zisky tam, kde se ceny v průběhu dne mohou pohnout i o desítky procent.
Používané strategie statistické arbitráže a modely lineární regrese mohou vyžadovat zásadní přestavbu. Z určitého pohledu se může jevit, že celé odvětví HFT tradingu stagnuje a vyžaduje pobídku k inovacím.
Přijde inovace ze směru hlubokého učení (deep learning)?
Hluboké učení usiluje o přesnost. Jedná se o specializovanou formu strojového učení (ML) v oblasti umělé inteligence, která vykazuje schopnosti samoučení.
Pokud máme syrová data a úkol, který je třeba provést (jako je klasifikace objektu), neuronové sítě s hlubokým učením se naučí, jak účinně provádět daný úkol. Vylepšení normálních ML algoritmů, pomocí hlubokého učení přichází se škálovatelností dat. Přesnost ML algoritmů obvykle dosáhne v určitém bodě vrcholu, bez ohledu na množství dat, kterým je algoritmus vystaven.
Naopak, algoritmy hlubokého učení využívají výhod hlubokých neuronových sítí, jejichž predikce, klasifikace nebo přesnost shluků se stále zvyšuje, protože jsou vystaveny více datům. Neuronové sítě jsou volně modelovány podle neuronů lidského mozku. Tyto sítě jsou vrstvy logicky konstruovaných vzájemně propojených uzlů. Tím, že se ptají na binární pravdivé nebo nepravdivé otázky, nebo extrahují číselné hodnoty, jsou schopni kolektivně klasifikovat objekty nebo předvídat výsledky pomocí rozpoznávání vzorů.
V současné době lze do neuronové sítě zahrnout rostoucí počet uzlů, které spolu s výkonnými počítači a algoritmy využívají matematické vzorce k dosažení přesnějších výsledků.
Přinese hluboké učení novou vlnu vývoje a zisků pro sektor HFT?
Většina investorů by souhlasila s tím, že finanční trhy jsou nepředvídatelné. Pro většinu investorů je tedy načasování trhu prakticky a emocionálně nemožné. Pro lidi vstupuje do hry příliš mnoho faktorů, aby mohli důsledně předpovídat akciový trh. Možnost někoho nebo něčeho přiblížit se k dosažení tohoto cíle je nepochopitelná.
Hluboké učení by přesto mohlo přinést dobu, kdy by se k tomu investoři velmi přiblíží. Vytrénování na obrovském množství tržních dat by algoritmy hlubokého učení teoreticky mohly dosáhnout nemyslitelného. Přesné předpovídání cen akcií a pohybů na trhu by mohlo být v relativně krátkém čase realitou. Pro kvantitativní hedge fondy, investiční banky a soukromé tradingové firmy může být hluboké učení konkurenční výhodou potřebnou k oživení zisků z jejich HFT operací. Navíc, pokud by se podařilo do algoritmů zakomponovat ekonomická a politická data v reálném čase, mohlo by to vyústit v náhledy, které by ani ti nejchytřejší ekonomové a investoři nedokázali vytvořit.
Tým RoboMarkets
info@robomarkets.cz
+420 800 088 482
www.robomarkets.cz
Upozornění na rizika:
- Tento materiál a informace v něm obsažené slouží pouze pro informační účely a v žádném případě by neměly být považovány za poskytování investičního poradenství pro účely zákona o investičních společnostech 87 (I) 2017 Kyperské republiky, nebo jakoukoli jinou formu osobního poradenství nebo doporučení, která se týká určitých typů transakcí s určitými druhy finančních nástrojů.
- Minulá výkonnost není spolehlivým ukazatelem budoucích výsledků nebo budoucího výkonu.
