El fondo de grandes premios Simmons es una leyenda de los fondos de cobertura de Wall Street, que durante 20 años consecutivos ha ganado un promedio de 35% al año y, si se tiene en cuenta que el fondo tiene un 5% de gastos de administración y un 40% de extracción, tiene una tasa de rendimiento anual de más del 60%. Esta tasa de rendimiento es mucho más alta que la de Buffett y Soros.

La estrategia de Simmons consiste en utilizar modelos matemáticos y software de computadora potentes para realizar operaciones de alta frecuencia en diferentes productos de los mercados globales y obtener una diferencia de fluctuación mínima para obtener un beneficio sólido y continuo. Esta es una estrategia neutral en el mercado, menos afectada por los mercados alcistas y bajistas, y puede ganar dinero siempre que haya fluctuaciones. El Fondo de la Gran Medalla de Simmons puede obtener una tasa de rendimiento del 80% en el caso de la caída de los mercados globales durante la crisis financiera de 2008.

En conjunto, el comercio de alta frecuencia incluye principalmente las siguientes estrategias: comercio de reembolso de liquidez, comercio de algoritmos predatorios y estrategias de vendedores automáticos.

Para ilustrar con claridad la estrategia de negociación de alta frecuencia mencionada anteriormente, aquí se construye un caso que coincide muy bien con la negociación real. Un inversor institucional comprador decide comprar 10.000 acciones de XYZ a un precio de alrededor de 30 dólares, al igual que la mayoría de los inversores institucionales compradores, como los fondos comunes, fondos de pensiones, etc. La compra se introduce primero en su sistema de negociación algorítmica.

Transacciones de reembolso de liquidez

Para obtener más órdenes de negociación, todas las bolsas de valores en los Estados Unidos ofrecen un reembolso de los gastos de transacción a los corredores que crean liquidez, generalmente de 0.25 centavos por acción. No importa si se compra o se vende, siempre que la transacción sea exitosa, las bolsas pagan el reembolso al corredor original que proporciona la liquidez, mientras cobran un cargo más alto a los corredores que realizan operaciones con esa liquidez.

En este caso, supongamos que el precio de transacción mental del inversor institucional está entre \(30 y \)30.05. Si la primera compra en el sistema de negociación (por ejemplo, 100 acciones) se combina con éxito, se transacta a \(30. Así, la segunda compra en el sistema de negociación (por ejemplo, 500 acciones) salta a la vista. Supongamos que la compra también se combina con éxito, se transacta a \)30. Según la información de la transacción anterior, el sistema informático del comerciante de alta frecuencia que se especializa en estrategias de reembolso de liquidez puede detectar la existencia de otras compras posteriores de $30 de los inversores institucionales.

Tras el éxito de la transacción, los revendedores de rebote cambiaron inmediatamente la dirección de la transacción, vendiendo las 100 acciones que acaban de comprar por US\(30.01 al mismo precio, es decir, US\)30.01 en la ficha. Como el precio de las acciones de US$30 ya no existe, es muy probable que la ficha sea aceptada por los inversores institucionales.

De esta manera, a pesar de que los corredores de rebote no obtuvieron ganancias en toda la operación, obtuvieron una comisión de rebote de 0.25 centavos por acción ofrecida por la bolsa debido a que la segunda venta activa proporcionó liquidez al mercado. Por supuesto, la ganancia de 0.25 centavos por acción que obtuvieron los corredores de rebote fue a costa de 1.0 centavos más pagados por los inversores institucionales.

El comercio de algoritmos de caza

En los Estados Unidos, más de la mitad de las declaraciones de algoritmos de los inversores institucionales siguen el principio de la mejor oferta o oferta nacional de la SEC (National Best Bid or Offer, NBBO). Lo que se llama NBBO, es decir, cuando un cliente compra un título, el corredor de bolsa debe garantizar darle el mejor precio de venta existente en el mercado; también cuando un cliente vende un título, el corredor de bolsa debe garantizar darle el mejor precio de compra existente en el mercado. De acuerdo con este principio, cuando una oferta supera a otra en la orden debido a que el precio es más prioritario, se ajusta el precio de las acciones y se garantiza la conformidad con la anterior para poder realizar la segunda oferta.

Las estrategias de negociación de algoritmos de caza se basan en el estudio de las leyes históricas de cambio de los precios de las acciones mencionadas anteriormente. En general, la estrategia induce a los inversores institucionales a aumentar el precio de compra o reducir el precio de venta para bloquear las ganancias de las operaciones mediante la fabricación de precios artificiales.

En este caso, supongamos que el inversor institucional sigue el NBBO y el precio de transacción psicológica está entre \(30 y \)30.05. Al igual que el comerciante de reembolso de liquidez en el caso anterior, el comerciante de algoritmos de caza utiliza un procedimiento y una técnica muy similares para buscar órdenes de algoritmos potenciales de otros inversores. Después de que la computadora confirme la existencia de una factura de algoritmo con un precio de \(30 dólares, el procedimiento de negociación de algoritmos de caza lanza un ataque inmediato: reporta una factura de compra de \)30.01, lo que obliga al inversor institucional a subir rápidamente el precio de la orden de compra posterior a \(30.01; luego el comerciante de algoritmos de caza empuja el precio aún más alto a \)30.02, lo que induce al inversor institucional a seguir persiguiendo.

En este sentido, los operadores de algoritmos de caza impulsan el precio al precio máximo aceptable para los inversores institucionales de 30.05 dólares en un instante, y a este precio venden las acciones a los inversores institucionales. Los operadores de algoritmos de caza saben que el precio artificial de 30.05 dólares es generalmente difícil de mantener, por lo que realizan una compensación para obtener ganancias cuando el precio baja.

Las estrategias de marketing automático

Se sabe que la función principal de los operadores de mercado es proporcionar liquidez a los centros de intercambio. Al igual que los operadores de mercado ordinarios, los operadores de alta frecuencia de los operadores de mercado automáticos aumentan la liquidez al proporcionar órdenes de compra y venta al mercado. En contraste, generalmente operan de manera inversa con los inversores.

En este caso, supongamos que un inversor institucional envía una serie de compras a su sistema de negociación algorítmica con un precio de entre \( 30.01 y \) 30.03, sin que nadie lo sepa. Para detectar la existencia de órdenes potenciales, el sistema de computadora de alta velocidad de un comerciante de alta frecuencia de mercado automático comienza a emitir una oferta de venta de 100 acciones a $ 30.05. Como el precio es superior al precio máximo de los inversores, no puede provocar ninguna reacción, por lo que la oferta se retira rápidamente.

Las tres son las principales estrategias de intercambio de alta frecuencia, que requieren un rendimiento de computadoras y redes tan alto que algunas casas de cambio han instalado sus propias granjas de servidores muy cerca de las computadoras de las casas de cambio para reducir la distancia a la que las instrucciones de intercambio viajan a la velocidad de la luz a través de cables ópticos.

De hecho, el impacto de las operaciones de alta frecuencia en el mercado ha sido objeto de una intensa discusión entre los bancos de inversión. El informe del Banco de la Reserva Federal de Chicago señala que, aunque las operaciones de alta frecuencia también son beneficiosas para el mercado y pueden aumentar la liquidez del mercado de valores, pueden tener un impacto catastrófico en el mercado si se produce un error de procedimiento o una negligencia humana.

Otro problema es que el comercio de alta frecuencia implica problemas de equidad en el mercado, y que el equipo y la capacidad computacional que requiere el comercio de alta frecuencia es un umbral insalvable para los inversores pequeños y medianos, que pueden causar injusticias en el mercado.

　　在国内市场，目前基本上没有高频交易的土壤，股票市场是T+1，股指期货市场的持仓、交易频率都有很大的限制。商品期货市场可以做一些日内的短线交易，但是离高频交易尚且有很大的距离。从监管层的态度以及国内市场的发展来看，高频交易在国内短期内无法成为一个主要的交易方式。