ทางเลือกใหม่ถึงสูง

ในบางครั้งดูเหมือนว่าการซื้อขายที่มีความถี่สูงหรือ HFT จะเข้าครอบงำตลาดอย่างสมบูรณ์ ในปี 2010 HFT คิดเป็นสัดส่วนมากกว่า 60% ของมูลค่าส่วนทุนของสหรัฐ แต่แนวโน้มอาจจะลดลง ในปี 2552 ผู้ค้าที่มีความถี่สูงมีการเคลื่อนไหวประมาณ 3.25 พันล้านหุ้นต่อวัน ในปี 2012 มันเป็น 1.6 พันล้านต่อวันตาม Bloomberg ในขณะเดียวกันกำไรเฉลี่ยลดลงจาก“ ประมาณหนึ่งในสิบของเงินต่อหุ้นถึงยี่สิบของเงิน” รายงานระบุ

ในปี 2560 HFT คิดเป็นเพียงครึ่งหนึ่งของปริมาณทุนในประเทศทั้งหมด

ใน HFT คอมพิวเตอร์ที่ทรงพลังใช้อัลกอริธึมที่ซับซ้อนเพื่อวิเคราะห์ตลาดและดำเนินการซื้อขายที่รวดเร็วเป็นพิเศษซึ่งมักจะอยู่ในปริมาณมาก HFT ต้องการโครงสร้างพื้นฐานการซื้อขายขั้นสูงเช่นคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพพร้อมฮาร์ดแวร์ระดับสูงซึ่งมีค่าใช้จ่ายจำนวนมากและตัดเป็นกำไร และด้วยการเพิ่มการแข่งขันจึงไม่รับประกันความสำเร็จ บทความนี้จะดูว่าทำไมผู้ค้าจึงย้ายออกจาก HFT และกลยุทธ์ทางเลือกใดที่พวกเขาใช้อยู่ในขณะนี้

ทำไม HFT ถึงสูญเสียพื้นดิน

โปรแกรม HFT มีค่าใช้จ่ายเป็นจำนวนมากในการสร้างและบำรุงรักษา ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์ที่ทรงพลังต้องการการอัพเกรดบ่อยและค่าใช้จ่ายสูงซึ่งกินเป็นผลกำไร ตลาดมีพลวัตสูงและการเลียนแบบทุกอย่างในโปรแกรมคอมพิวเตอร์นั้นเป็นไปไม่ได้ อัตราความสำเร็จใน HFT ต่ำเนื่องจากข้อผิดพลาดในอัลกอริทึมพื้นฐาน

โลกของ HFT ยังรวมถึงการซื้อขายความถี่สูงพิเศษ ผู้ค้าที่มีความถี่สูงเป็นพิเศษจ่ายสำหรับการเข้าถึงการแลกเปลี่ยนที่แสดงราคาเสนอราคาเร็วกว่าตลาดอื่น ๆ เล็กน้อย ความได้เปรียบในช่วงต่อเวลาพิเศษนี้ทำให้ผู้มีส่วนร่วมในตลาดรายอื่นเสียเปรียบ สถานการณ์ดังกล่าวนำไปสู่การเรียกร้องการปฏิบัติที่ไม่เป็นธรรมและการต่อต้าน HFT ที่เพิ่มขึ้น

กฎระเบียบของ HFT ก็เข้มงวดขึ้นเช่นกัน ในปี 2013 อิตาลีเป็นประเทศแรกที่แนะนำภาษีพิเศษสำหรับการซื้อขายที่มีความถี่สูงและตามด้วยภาษีที่คล้ายคลึงกันในฝรั่งเศส

ตลาด HFT ก็มีผู้คนมากมายเช่นกัน บุคคลและผู้เชี่ยวชาญกำลังเจาะรูอัลกอริธึมที่ชาญฉลาดที่สุดเข้าหากัน ผู้เข้าร่วมยังใช้อัลกอริทึม HFT เพื่อตรวจจับและใช้อัลกอริทึมอื่น ๆ ผลลัพธ์สุทธิเป็นของโปรแกรมความเร็วสูงต่อสู้กันบีบผลกำไรบางเวเฟอร์มากยิ่งขึ้น

เนื่องจากปัจจัยดังกล่าวข้างต้นของโครงสร้างพื้นฐานที่เพิ่มขึ้นและค่าใช้จ่ายในการดำเนินการภาษีใหม่และกฎระเบียบที่เพิ่มขึ้นกำไรการซื้อขายความถี่สูงกำลังหดตัว อดีตผู้ค้าที่มีความถี่สูงกำลังเคลื่อนไปสู่กลยุทธ์การซื้อขายทางเลือก

ทางเลือกใหม่สำหรับ HFT

บริษัท ต่าง ๆ กำลังเคลื่อนไปสู่กลยุทธ์การซื้อขายที่มีประสิทธิภาพในการดำเนินการต่ำกว่าและไม่ก่อให้เกิดการควบคุมมากขึ้น

• การซื้อขายโมเมนตัม: ตัวบ่งชี้การวิเคราะห์ทางเทคนิคอายุที่อิงกับการระบุโมเมนตัมเป็นหนึ่งในทางเลือกที่นิยมในการ HFT การซื้อขายโมเมนตัมเกี่ยวข้องกับการตรวจจับทิศทางของการเคลื่อนไหวของราคาที่คาดว่าจะดำเนินต่อไประยะหนึ่ง (ไม่กี่นาทีจากที่ใดก็ได้จนถึงไม่กี่เดือน) เมื่ออัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์สัมผัสทิศทางผู้ซื้อขายทำการค้าหนึ่งหรือหลายเซที่มีการสั่งซื้อขนาดใหญ่ เนื่องจากคำสั่งซื้อจำนวนมากการเคลื่อนไหวของราคาที่แตกต่างกันเพียงเล็กน้อยก็ส่งผลให้กำไรที่หล่อเหลาอยู่ตลอดเวลา เนื่องจากตำแหน่งที่ขึ้นอยู่กับการซื้อขายโมเมนตัมจะต้องมีขึ้นในบางเวลาการซื้อขายอย่างรวดเร็วภายในไม่กี่มิลลิวินาทีหรือไมโครวินาทีไม่จำเป็น สิ่งนี้ช่วยประหยัดต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานได้อย่างมหาศาล การซื้อขายบนพื้นฐานข่าวอัตโนมัติ: ข่าวผลักดันตลาด การแลกเปลี่ยนสำนักข่าวและผู้ค้าข้อมูลทำเงินเป็นจำนวนมากเพื่อขายฟีดข่าวเฉพาะสำหรับผู้ค้า การซื้อขายอัตโนมัติตามการวิเคราะห์อัตโนมัติของรายการข่าวได้รับแรงผลักดัน ขณะนี้โปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถอ่านรายการข่าวและดำเนินการซื้อขายได้ทันที ตัวอย่างเช่นสมมติว่าหุ้นของ บริษัท ABC มีการซื้อขายที่ $ 25.40 ต่อหุ้นเมื่อรายการข่าวสมมุติต่อไปนี้เข้ามา: ABC ประกาศจ่ายเงินปันผล 20 เซนต์ต่อหุ้นโดยมีวันที่ 5 กันยายน 2558 เป็นผลให้ราคาหุ้นพุ่งขึ้น ด้วยจำนวนเงินปันผลเท่ากัน (20 เซ็นต์) ถึงประมาณ $ 25.60 โปรแกรมคอมพิวเตอร์จะระบุคำหลักเช่นเงินปันผลจำนวนเงินปันผลและวันที่และส่งคำสั่งซื้อขายทันที ควรตั้งโปรแกรมให้ซื้อหุ้น ABC เพื่อปรับขึ้นราคาที่ จำกัด (คาดไว้) ที่ $ 25.60 เท่านั้น กลยุทธ์ตามข่าวนี้สามารถทำงานได้ดีกว่า HFTs เนื่องจากคำสั่งเหล่านั้นจะถูกส่งในเสี้ยววินาทีส่วนใหญ่เป็นการอ้างอิงราคาในตลาดเปิดและอาจถูกดำเนินการในราคาที่ไม่เอื้ออำนวย นอกเหนือจากการจ่ายเงินปันผลแล้วการซื้อขายแบบอัตโนมัติที่ใช้ข่าวเป็นโปรแกรมสำหรับผลการประมูลโครงการผลประกอบการรายไตรมาสของ บริษัท การกระทำขององค์กรอื่น ๆ เช่นการแยกหุ้นและการเปลี่ยนแปลงของอัตราแลกเปลี่ยนสำหรับ บริษัท ที่มีความเสี่ยงสูงจากต่างประเทศ การซื้อขายที่ ใช้โซเชียลมีเดีย : การสแกนฟีดโซเชียลมีเดียตามเวลาจริงจากแหล่งที่รู้จักและผู้เข้าร่วมตลาดที่เชื่อถือได้เป็นอีกแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ในการซื้อขายอัตโนมัติ มันเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์การคาดการณ์ของเนื้อหาโซเชียลมีเดียเพื่อตัดสินใจซื้อขายและสั่งซื้อขาย ตัวอย่างเช่นสมมติว่า Paul เป็นผู้ดูแลสภาพคล่องที่มีชื่อเสียงสำหรับหุ้นสามตัวที่รู้จักกัน ฟีดสื่อโซเชียลเฉพาะของเขามีเคล็ดลับเรียลไทม์สำหรับหุ้นสามตัว ผู้เข้าร่วมตลาดที่ไว้วางใจ Paul สำหรับความเฉียบแหลมในการซื้อขายของเขาสามารถจ่ายเงินเพื่อสมัครรับฟีดเรียลไทม์ส่วนตัวของเขา การอัปเดตของเขาจะถูกป้อนเข้าสู่อัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์ซึ่งวิเคราะห์และแปลความหมายของเนื้อหาและแม้แต่เสียงที่ใช้ในภาษาของการอัปเดต นอกจากพอลแล้วยังมีผู้เข้าร่วมที่เชื่อถือได้อีกหลายคนซึ่งแบ่งปันเคล็ดลับเกี่ยวกับสต็อกเฉพาะ อัลกอริทึมจะรวบรวมการอัปเดตทั้งหมดจากแหล่งต่าง ๆ ที่เชื่อถือได้วิเคราะห์พวกมันสำหรับการตัดสินใจซื้อขายและในที่สุดก็ทำการซื้อขายโดยอัตโนมัติ การรวมฟีดการวิเคราะห์โซเชียลมีเดียเข้ากับอินพุตอื่น ๆ เช่นการวิเคราะห์ข่าวและผลลัพธ์รายไตรมาสสามารถนำไปสู่วิธีการที่ซับซ้อน แต่เชื่อถือได้ในการรับรู้อารมณ์ของตลาดในการเคลื่อนไหวของหุ้นโดยเฉพาะ การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ดังกล่าวเป็นที่นิยมอย่างมากสำหรับการซื้อขายระหว่างวันในระยะสั้น รูปแบบการพัฒนาเฟิร์มแวร์: ความเร็วเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับความสำเร็จในการซื้อขายด้วยความถี่สูง ความเร็วขึ้นอยู่กับการกำหนดค่าเครือข่ายและคอมพิวเตอร์ (ฮาร์ดแวร์) และพลังงานการประมวลผลของแอพพลิเคชั่น (ซอฟต์แวร์) แนวคิดใหม่คือการรวมฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์เพื่อสร้างเฟิร์มแวร์ซึ่งช่วยลดการประมวลผลและการตัดสินใจความเร็วของอัลกอริทึมอย่างมาก เฟิร์มแวร์ที่ปรับแต่งเองดังกล่าวถูกรวมเข้ากับฮาร์ดแวร์และได้รับการโปรแกรมสำหรับการซื้อขายอย่างรวดเร็วตามสัญญาณที่ระบุ วิธีนี้จะช่วยแก้ปัญหาความล่าช้าและการพึ่งพาเมื่อระบบคอมพิวเตอร์ต้องใช้งานแอพพลิเคชั่นต่าง ๆ มากมาย การชะลอตัวดังกล่าวได้กลายเป็นปัญหาคอขวดในการซื้อขายที่มีความถี่สูงแบบดั้งเดิม

บรรทัดล่าง

การพัฒนามากเกินไปโดยผู้เข้าร่วมมากเกินไปนำไปสู่ตลาดแออัด มัน จำกัด โอกาสและเพิ่มต้นทุนการดำเนินงาน แนวโน้มดังกล่าวนำไปสู่การลดลงของการซื้อขายความถี่สูง อย่างไรก็ตามผู้ค้ากำลังมองหาทางเลือกในการ HFT บางคนกลับสู่แนวคิดการค้าแบบดั้งเดิมและคนอื่น ๆ กำลังใช้ประโยชน์จากเครื่องมือและเทคโนโลยีการวิเคราะห์ใหม่