Vantaggi del trading algoritmico

Algo-trading offre i seguenti vantaggi:

• Le operazioni vengono eseguite ai migliori prezzi possibili.
• Il posizionamento degli ordini commerciali è immediato e preciso (c’è un’alta probabilità di esecuzione ai livelli desiderati).
• Le operazioni sono cronometrate correttamente e istantaneamente per evitare variazioni significative dei prezzi.
• Costi di transazione ridotti.
• Controlli automatizzati simultanei su più condizioni di mercato.
• Ridotto rischio di errori manuali durante l’immissione mestieri.
• Algo-trading può essere backtested utilizzando i dati storici e in tempo reale disponibili per vedere se si tratta di una strategia di trading praticabile.
• Ridotto la possibilità di errori da parte dei commercianti umani sulla base di fattori emotivi e psicologici.

La maggior parte degli algo-trading oggi è il trading ad alta frequenza (HFT), che tenta di capitalizzare l’immissione di un gran numero di ordini a velocità rapide su più mercati e più parametri decisionali basati su istruzioni preprogrammate.

Algo-trading è utilizzato in molte forme di attività di trading e di investimento, tra cui:

• Gli investitori a medio – lungo termine o le imprese buy-side-fondi pensione, fondi comuni di investimento, compagnie di assicurazione—utilizzano algo—trading per acquistare azioni in grandi quantità quando non vogliono influenzare i prezzi delle azioni con investimenti discreti e di grandi volumi.
• I trader a breve termine e i partecipanti sell-side-market maker (come le case di brokeraggio), gli speculatori e gli arbitrageur—beneficiano dell’esecuzione automatizzata delle negoziazioni; inoltre, l’algo—trading aiuta a creare liquidità sufficiente per i venditori sul mercato.
• Commercianti sistematici—seguaci di tendenza, hedge fund o commercianti di coppie (una strategia di trading neutrale rispetto al mercato che abbina una posizione lunga a una posizione corta in una coppia di strumenti altamente correlati come due titoli, exchange-traded funds (ETF) o valute)-trovano molto più efficiente programmare le loro regole di trading e lasciare che il programma scambi automaticamente.

Il trading algoritmico fornisce un approccio più sistematico al trading attivo rispetto ai metodi basati sull’intuizione o sull’istinto del trader.

Strategie di trading algoritmico

Qualsiasi strategia per il trading algoritmico richiede un’opportunità identificata che è redditizia in termini di guadagni migliorati o riduzione dei costi. Le seguenti sono le strategie di trading comuni utilizzati in algo-trading:

Trend-seguenti Strategie

Le strategie di trading algoritmico più comuni seguono le tendenze delle medie mobili, sblocchi dei canali, movimenti del livello dei prezzi, e relativi indicatori tecnici. Queste sono le strategie più semplici e più semplici da implementare attraverso il trading algoritmico perché queste strategie non comportano previsioni o previsioni di prezzo. Le operazioni vengono avviate in base al verificarsi di tendenze desiderabili, che sono facili e semplici da implementare attraverso algoritmi senza entrare nella complessità dell’analisi predittiva. L’utilizzo di medie mobili a 50 e 200 giorni è una strategia di tendenza popolare.

Opportunità di arbitraggio

L’acquisto di un titolo dual-quotato ad un prezzo inferiore in un mercato e contemporaneamente venderlo ad un prezzo più alto in un altro mercato offre il differenziale di prezzo come profitto privo di rischio o arbitraggio. La stessa operazione può essere replicata per azioni vs futures instruments come differenziali di prezzo esistono di volta in volta. L’implementazione di un algoritmo per identificare tali differenziali di prezzo e l’invio degli ordini in modo efficiente consente opportunità redditizie.

Riequilibrio dei fondi indicizzati

I fondi indicizzati hanno definito periodi di riequilibrio per portare le loro partecipazioni alla pari con i rispettivi indici di riferimento. Ciò crea opportunità redditizie per i trader algoritmici, che capitalizzano su operazioni previste che offrono profitti da 20 a 80 punti base a seconda del numero di titoli nel fondo indicizzato poco prima del riequilibrio del fondo indicizzato. Tali operazioni vengono avviate tramite sistemi di trading algoritmici per l’esecuzione tempestiva e i migliori prezzi.

Strategie basate su modelli matematici

Modelli matematici collaudati, come la strategia di trading delta-neutral, consentono il trading su una combinazione di opzioni e il titolo sottostante. (Delta neutral è una strategia di portafoglio composta da più posizioni con compensazione delta positivi e negativi – un rapporto che confronta la variazione del prezzo di un’attività, solitamente un titolo negoziabile, con la corrispondente variazione del prezzo del suo derivato—in modo che il delta complessivo delle attività in questione sia pari a zero.)

Trading Range (Mean Reversion)

Mean reversion strategy si basa sul concetto che i prezzi alti e bassi di un’attività sono un fenomeno temporaneo che ritorna periodicamente al loro valore medio (valore medio). L’identificazione e la definizione di una fascia di prezzo e l’implementazione di un algoritmo basato su di essa consentono di posizionare automaticamente le operazioni quando il prezzo di un bene entra e esce dal suo intervallo definito.

Volume-weighted Average Price (VWAP)

Volume-weighted Average Price strategy rompe un grande ordine e rilascia blocchi più piccoli determinati dinamicamente dell’ordine al mercato utilizzando i profili di volume storici specifici dello stock. L’obiettivo è quello di eseguire l’ordine vicino al prezzo medio ponderato per il volume (VWAP).

Time Weighted Average Price (TWAP)

Time-weighted Average Price strategy rompe un grande ordine e rilascia dinamicamente determinati pezzi più piccoli dell’ordine al mercato utilizzando fasce orarie equamente divise tra un tempo di inizio e di fine. L’obiettivo è quello di eseguire l’ordine vicino al prezzo medio tra i tempi di inizio e fine, riducendo al minimo l’impatto sul mercato.

Percentuale di volume (POV)

Fino a quando l’ordine commerciale non è completamente compilato, questo algoritmo continua a inviare ordini parziali in base al rapporto di partecipazione definito e in base al volume scambiato nei mercati. La relativa “strategia steps” invia ordini a una percentuale definita dall’utente dei volumi di mercato e aumenta o diminuisce questo tasso di partecipazione quando il prezzo delle azioni raggiunge livelli definiti dall’utente.

Implementation Shortfall

La strategia implementation shortfall mira a ridurre al minimo il costo di esecuzione di un ordine negoziando fuori dal mercato in tempo reale, risparmiando così sul costo dell’ordine e beneficiando del costo opportunità dell’esecuzione ritardata. La strategia aumenterà il tasso di partecipazione mirato quando il prezzo delle azioni si muove favorevolmente e diminuirlo quando il prezzo delle azioni si muove negativamente.

Al di là dei soliti algoritmi di trading

Ci sono alcune classi speciali di algoritmi che tentano di identificare “avvenimenti” dall’altra parte. Questi “algoritmi di sniffing” -utilizzati, ad esempio, da un market maker sell—side-hanno l’intelligenza integrata per identificare l’esistenza di qualsiasi algoritmo sul lato buy di un grande ordine. Tale rilevamento attraverso algoritmi aiuterà il market maker a identificare grandi opportunità di ordine e consentire loro di beneficiare riempiendo gli ordini ad un prezzo più elevato. Questo è talvolta identificato come high-tech front-running.

Requisiti tecnici per il trading algoritmico

L’implementazione dell’algoritmo utilizzando un programma per computer è la componente finale del trading algoritmico, accompagnata da backtesting (provare l’algoritmo su periodi storici di performance passate del mercato azionario per vedere se usarlo sarebbe stato redditizio). La sfida è trasformare la strategia identificata in un processo computerizzato integrato che abbia accesso a un conto di trading per l’immissione di ordini. Di seguito sono riportati i requisiti per il trading algoritmico:

• Computer-programmazione conoscenza per programmare la strategia di trading richiesto, programmatori assunti, o software di trading pre-made.
• Connettività di rete e accesso alle piattaforme di trading per effettuare ordini.
• Accesso ai feed di dati di mercato che verranno monitorati dall’algoritmo per le opportunità di effettuare ordini.
• La capacità e l’infrastruttura di eseguire il backtest del sistema una volta costruito prima che entri in funzione sui mercati reali.
• Dati storici disponibili per il backtesting a seconda della complessità delle regole implementate nell’algoritmo.

Un esempio di trading algoritmico

Royal Dutch Shell (RDS) è quotata alla Borsa di Amsterdam (AEX) e alla Borsa di Londra (LSE). Iniziamo costruendo un algoritmo per identificare le opportunità di arbitraggio. Ecco alcune osservazioni interessanti:

• AEX commercia in euro mentre LSE commercia in sterlina britannica.
• A causa della differenza di tempo di un’ora, AEX apre un’ora prima di LSE seguita da entrambe le borse che negoziano contemporaneamente per le prossime ore e poi negoziano solo in LSE durante l’ultima ora quando AEX chiude.

Possiamo esplorare la possibilità di negoziazione di arbitraggio sul titolo Royal Dutch Shell quotato su questi due mercati in due valute diverse?

Requisiti:

• Un programma per computer in grado di leggere i prezzi correnti di mercato.
• Prezzo alimenta sia da LSE e AEX.
• Un feed di tassi forex (foreign exchange) per GBP-EUR.
• Capacità di ordinare che può instradare l’ordine allo scambio corretto.
• Capacità di backtesting sui feed dei prezzi storici.

Il programma per computer dovrebbe eseguire quanto segue:

• Leggi il feed dei prezzi in entrata delle azioni RDS da entrambe le borse.
• Utilizzando i tassi di cambio disponibili, convertire il prezzo di una valuta all’altra.
• Se c’è una discrepanza di prezzo abbastanza grande (attualizzazione dei costi di intermediazione) che porta a un’opportunità redditizia, allora il programma dovrebbe posizionare l’ordine di acquisto sullo scambio a prezzo più basso e vendere l’ordine sullo scambio a prezzo più alto.
• Se gli ordini vengono eseguiti come desiderato, seguirà il profitto di arbitraggio.

Semplice e facile! Tuttavia, la pratica del trading algoritmico non è così semplice da mantenere ed eseguire. Ricorda, se un investitore può inserire un commercio generato da algo, così possono altri partecipanti al mercato. Di conseguenza, i prezzi oscillano in milli e persino microsecondi. Nell’esempio precedente, cosa succede se viene eseguito un buy trade ma il sell trade non lo fa perché i prezzi di vendita cambiano nel momento in cui l’ordine colpisce il mercato? Il commerciante sarà lasciato con una posizione aperta rendendo la strategia di arbitraggio inutile.

Ci sono ulteriori rischi e sfide come i rischi di guasto del sistema, errori di connettività di rete, ritardi temporali tra gli ordini commerciali e l’esecuzione e, più importante di tutti, algoritmi imperfetti. Più un algoritmo è complesso, più è necessario un backtesting rigoroso prima di essere messo in azione.