Щербель М.Р.

Конвергенция процессов развития высокочастотной торговли на зарубежных фондовых рынках и в России

Алгоритмическая торговля может использоваться для решения различных инвестиционных задач участников фондового рынка. Например, институциональный инвестор используют алгоритмическую торговлю для эффективного исполнения заявок с большими объемами, а частный инвестор для получения спекулятивного дохода. В зависимости от частоты совершения сделок алгоритмическую торговлю можно подразделять на высокочастотную торговлю и традиционное долгосрочное инвестирование. Прогресс в компьютерной технологии привел к ускорению передачи и исполнения заявок, что повлияло на сокращение периода сохранения позиции при инвестициях на фондовом рынке. Новая инвестиционная дисциплина, называемая «высокочастотная торговля», появилась, как только было применено количественное моделирование обусловленного поведения рынка на больших объемах исторических данных. Высокочастотная торговля (англ. high-frequency trading) — торговая методология, определяемая как количественный анализ, используемый в компьютерных системах обрабатывающих данные и принимающий с высокой скоростью торговые решения без переноса позиции на следующий торговый день.

В США, на долю высокочастотной торговли в 2009 году пришлось порядка 73% от общего объема торгов акциями [1]. Развитие высокочастотной торговли в России можно оценить по их долевому соотношению с обычными системами. В 2010 году доля высокочастотных систем в обороте фондового рынка биржи ММВБ составляла порядка 11-13%, а по числу заявок 45%. В 2010 году 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% [2].

Частотные характеристики торговли на макроуровне можно оценить по числу сделок. Официально публикуемые ММВБ данные позволяют провести расчеты и анализ такого параметра как среднедневное число сделок. Максимальное значение 673 тыс. сделок в день было достигнуто в октябре 2011 г. при максимальном месячном количестве сделок в 14,14 млн.

Для сравнения процессов, происходящих на фондовом рынке России с зарубежными развитыми фондовыми рынками, рассмотрим изменение среднедневного числа сделок NYSE Group. Значительный рост среднедневного числа сделок на американском рынке произошел в 2007-2008 гг. – трехкратное увеличение с 5,96 млн. в ноябре 2006 г. до 18,43 млн. в сентябре 2008 г. [3]. Но затем в 2009 – 2010 гг. происходит снижение значения этого показателя до уровней 2007 г. В России фондовый рынок развивается, и данный показатель не вернулся на докризисные уровни, следовательно, в результате развития фондового рынка произошел рост среднедневного количества сделок. Следует отметить, что этот рост происходил на фоне снижения числа активных клиентов. Данная тенденция говорит о том, что на рынке ценных бумаг появился новый фактор, влияющий на 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 на активного клиента. На начало 2008 г. показатель достигал значения в 60 сделок на клиента, а в октябре 2011 г. достиг максимума в 136 сделок. Соотношение объемов торгов и среднего числа сделок на одного активного клиента на исследуемом интервале времени характеризует частотную характеристику торговли. Наблюдаемый рост объемов торгов и среднего числа сделок на одного клиента, позволяет судить об увеличении частоты торговли, т.е. о росте использования систематических методов торговли, алгоритмических, в том числе и высокочастотных торговых стратегий на фондовом рынке России.

Литература:

1. Rob Iati, The Real Story of Trading Software Espionage. AdvancedTrading.com. 10 July 2009

2. Смородская П., ММВБ взялась за роботов, газета "Коммерсантъ", №129 (4429), 20.07.2010

3. NYSE Euronext/NYSE Statistics Archive.
URL: [сылка более недоступна} 25.03.2012)