높은 주파수 거래의 기대 수익

높은 주파수 거래의 기대 수익

요약

높은 주파수 거래에서 α를 정의하는 것은 낮은 주파수 거래에 비해 더 복잡합니다. 왜냐하면 모든 전략이 가격에 기반한 예측이 아니라 더 많은 조건과 그 사이의 상호 작용을 이해하는 것이 필요하기 때문입니다. 이 문서에서 우리는 높은 주파수 거래의 구성 요소와 높은 주파수 전략을 구현하는 거래 전략을 설명함으로써 높은 주파수 거래의 α 인접 모델을 개발했습니다. 결과는 높은 주파수 거래자가 예상되는 긍정적 인 수익을 창출하기 위해 빨리 필요하며 유동성을 제공하는 데 더 나은 이유를 보여줍니다. 우리는 높은 주파수 주식 데이터 샘플을 사용하여 실시 사례를 제공합니다.

높은 주파수 거래 (HFT) 에서 기대되는 수익이 수익의 핵심이다. 일반적으로 이러한 기대는 알파 (α) 라고 불린다. 알고리즘 전략은 인간 거래자에 비해 α의 일관성과 α를 얻는 빈도가 눈에 띄는 특징이다. 낮은 주파수 거래의 투자 문헌에서, α는 변동률을 정보 계수 (IC) 로 곱한 z의 분수와 같으며, z는 예측 신호에 대한 신뢰의 척도이다. 그러나, HFT에서는 모든 전략이 가격 예측에 기반한 것이 아니라 더 많은 조건과 그 사이의 상호 작용에 대한 이해가 필요하기 때문에, α를 정의하는 것이 다소 복잡하다.

이 문서에서는, 우리는 높은 주파수 거래의 α 배정 모델을 개발했습니다. 우리는 α의 구성 요소와 HFT 전략을 구현하는 거래 전략을 설명함으로써 이것을 달성했습니다. 이 구성 요소는 다음과 같습니다.

1. 기회
2. 취득
3. 효과적 인 차이
4. 이 모든 것은 우리가 할 수 있는 일입니다.

또한, 우리는 고주파 주식 데이터 샘플을 사용하는 사례를 제공합니다.

HFT의 α

HFT 산업에서는 절대수익을 1로 정의하는 경우가 많다. 회전이나 모방거래에서 발생하는 평균 절대수익은 (거래당 또는 시간 단위 기준으로) 회전 테스트 (α) 또는 모방거래 (α) 라고 적당히 불릴 것이다. 우리는 물론 회전 및/또는 모방거래 (α) 를 미래 (α) 를 믿는 이유 (즉, 전략이 실행되기 시작하면) 로 사용한다. 이 (α) 를 구성 요소로 분해하면 거래 전략을 개선할 수 있다.

아마도 만약 우리가 고주파 전략의 관점에서 출발한다면, 낮은 주파수 전략과 마찬가지로, 시장의 저효율성을 제거함으로써 주로 이익을 얻는 것이다. 그렇게 하는 과정에서, 모든 투자 전략에 영향을 미치는 동일한 기본 개념을 인식해야 한다: 얼마나 많은 기회를 잡을 수 있는가; 얼마나 많은 것을 얻을 수 있는가; 그것을 얻는 비용이 얼마인가?

기회 (O)

α에 대한 모든 논의의 출발점은 유통 가능한 가격 변화 또는 기회 (O) 이다. 주어진 특정 보유 기간 동안, 그 기간 동안의 가격 변화는 유통 수익을 나타냅니다. 이러한 변화를 측정하는 일반적인 방법은 매매 중간에 가격 변화의 기준 차이는입니다. 시장에 지속적인 접근을 필요로하는 포트폴리오 전략에 대한 표준 차이는 당연히 적절한 측정 기준입니다. 그러나 기회주의 HFT 전략 (특정 조건에서만 입장에 진입) 에 대해서는 다른 기회 측정 기준이 적합 할 수 있습니다. 예를 들어, 상품 거래 시, 90 지점의 변화, 심지어 고정된 센트 또는 수수의 변화). 그러나 다른 측정 기준이 없으면 표준 차이를 기회로 사용하는 것이 좋습니다.

취득 (C)

우리는 취득 (C) 를 예측 신호를 제외한 어떤 전략도 얻을 수 있는 더 일반적인 기회의 비율로 정의할 것이다. 포트폴리오 전략의 경우 취득은 IC×z 점수 (Grinold[1994]를 참조) 이다. 흔히 예측 수익을 실제 수익을 달성하는 것과 연관성을 측정하기 위해 사용된다. IC는 가격에 기반한 예측이기 때문에 IC의 모든 마이너스는 좋지 않다. 그러나, HFT에서 C의 마이너스는 타당할 가능성이 높으며, 연관성을 제외한 다른 측정 기준이 더 적합할 수도 있다.

효과적 인 차이 (SE)

낮은 주파수 거래에서, 사격 차이는 수요의 기회가 훨씬 더 크기 때문에 a의 구성 요소로 일반적으로 무시된다. 그러나, HFT에서는, 보유 기간이 짧고 사격 차이는 a에 큰 영향을 준다. 사격 차이는 단지 제안 (즉, 즉시 판매자가 받아야 할 가격) 와 요구 (즉, 즉시 구매자가 지불해야 할 가격) 사이의 차이는이다. 전통적 의미에서, Stoll (1978) 에서 언급한 바와 같이, 그것은 시장업자에게 지불되는 프리미엄으로 간주되며, 왜냐하면 그들은 지식으로 거래를 할 때 역선택의 위험을 감수하기 때문이다. 기회주의 거래 전략은 실행에 따라 S의 방향 또는 수익에 달려있다.

交易策略是指交易策略如何使用市价订单和限价订单来进入和退出金融工具的头寸。限价单是一种要求以低于（高于）账面最高买入（卖出）价进行交易的价格。这样的订单向市场的一方（无论是买入方还是卖出方）提供了流动性。限价订单是被动的，在它们与传入的有价卖出（买入）订单相匹配之前，一直留在交易所的限价订单簿中。市价单是指要求立即以最佳买入（卖出）价格立即进行交易的任何请求。此类订单需要流动性，并以市场价格为准。市价单可以是市价订单，也可以是价格超过账面最高出（卖）价4的限价订单.

왕래 거래의 주문 또는 주문제열 조합을 만드는 것은 세 가지 거래 전략을 정의한다. 취업 전략은 두 개의 팔 수 있는 주문을 사용하여 시장 입장을 진입하고 시장 입장을 종료한다. 취업 전략은 제한 주문을 사용하여 입장을 진입하고 시장 입장을 종료한다. 취업 전략은 한 제한 주문을 사용하여 입장을 종료한다. 다른 전략은 다른 매출 가격 S의 거래 비용을 발생시킨다. 취업 전략은 매출 거래의 매출 거래 비용 S의 두 배를 발생시킨다. 취업 전략은 매출 거래의 한 번에 걸쳐 S의 1 배의 거래를 발생시킨다. 취업 전략은 매출 거래의 한 번의 비용 S의 0배를 발생시킨다. 취업 전략은 매출 거래의 한 번의 비용 S의 0배를 발생시킨다. 취업 전략은 매출 거래의 한 번에 걸쳐 S의 매출 비용을 발생시킨다.

예를 들어, 그림 1에서 보이는 간단한 시장을 생각해보자. 내부시장, 즉 계좌의 가장 높은 지점, 99개의 제안과 100개의 제안, 사격 차이는 1개에 불과하다. (설명하기 위해, 우리는 이러한 수준에서의 수를 무시한다.) 100의 시장 가격에 입장을 구매하고 99의 시장 가격에 즉시 판매하는 취업-취업 전략을 채택하는 것, 단지 사격 S의 비용을 발생시키는 것만으로 한 포인트를 잃는 것.

그림 1: 가격 차이와 함께 시장의 단순화

마이크-테이크 (make-take) 를 이용한 거래 전략은 마이크-테이크 (make-take) 를 이용한 거래 전략은 마스크 (make-take) 를 이용한 거래 전략으로 마스크 (make-take) 을 이용한 거래 전략으로 마스크 (make-take) 를 이용한 거래 전략으로 마스크 (make-take) 를 이용한 거래 전략으로 마스크 (make-take) 를 이용한 거래 전략으로 마스크 (make-take) 를 이용한 거래 전략으로 마스크 (make-take) 를 이용한 거래 전략으로 마스크 (make-take) 를 이용한 거래 전략으로 마스크 (make-take) 를 이용한 거래 전략으로 마스크 (make-take) 를 이용한 거래 전략으로 마스크 (make-take) 를 이용한 거래 전략으로 마스크 (make-take) 를 이용한 거래 전략으로 마스크 (make-take) 를 이용한 거래 전략을 이용한 거래 전략으로 마스크 (make-take) 를 이용한 거래 전략으로 마스크 (make-take) 를 이용한 거래 전략으로 마스크 (make-take

유효한 환불 (RE)

주식 시장에서, 거래소는 일반적으로 유동성 있는 거래회사에 제한 주문서 책에 적립된 제한 주문을 통해 유동성 있는 거래회사에게 수수료를 지불한다. 이 수수료는 리버드 (R) 라고 한다. 유동성 있는 공급자가 거래에 대한 모든 이익으로 간주된다. 더 깊고 유동적인 시장을 갖는 것은 더 많은, 더 큰 기관 유동성 있는 수용자를 유치하여 거래량과 거래소 수수료를 증가시켜야 한다. 제한 주문을 실행하거나 일치시키면 거래회사는 리버드를 취득한다. 따라서 리버드는 거래의 중요한 구성 요소가 될 수 있다.

예상 수익 (α)

이 네 가지 구성 요소를 고려하면 HFT 전략의 α는 이제 다음과 같이 완전히 정의 될 수 있습니다.

공식 (,) 3) 에서, α는 기회를 얻는 것 빼기 거래에 드는 순비용과 같다. 이것은 수수료와 보증금을 무시하고, HFT에서는 수수료와 보증금이 보통 고정된다. 예를 들어, 증권사는 수수료 문제에 대해 걱정하지 않으며, 시장에 직접 진출하는 고주파 거래자는 보통 주식당 고정 수수료를 지불한다. 만약 이것이 어떤 회사의 다양한 전략을 결정하는 중요한 변수라면, 이것을 공식 (,) (3) 에 쉽게 추가할 수 있다.

전략의 중요성

공식의 () 3에서 복잡성은 각 부분의 값이 서로 의존한다는 것입니다. 숨겨진 상호 작용이 존재합니다. 이것을 고려한다면, 획득의 기회는 효과적 차이와 독립되지 않습니다:

1) 기회를 잡는 것은 빠르게 입점하고 가능한 한 최적의 시간으로 입장을 떠날 수 있는 기능이다. 2) 효과적 스피드는 거래 전략의 함수이다. 사람들은 스피드를 즉시 실행하고 지불할 수 있다. 또는 시장이 수동적인 가격 제한을 실행하도록 기다리는 것을 통해 스피드를 벌 수 있다.

따라서 유효한 이차를 얻기 위해서는 이미 획득된 기회의 일부를 희생해야 한다. 또는, 더 많은 기회를 획득하는 것은 유효한 이차를 지불하는 것을 의미한다. 전략은 중요합니다. 왜냐하면 획득 비율 C는 실행 속도와 함께 감소하기 때문입니다. 만약 우리가 이 세 가지 방법으로 실행된 거래 전략을 고려한다면, 우리는 전략의 a에 대한 영향을 볼 수 있습니다. 우리는 거래 전략이 다음과 같은 특징을 가지고 있다고 가정합니다:

• 평균 유지 시간은 60초입니다.
• 평균 매수 차이는 0.08인 8센트입니다.
• 60초의 보유 기간 동안 표준 오60의 오차는 0.09, 즉 9센트이다.
• R는 0.001이며, 이는 10 페니의 1/10이다.

예제1:Take-Take

만약 이 전략이 취업-취업 전략을 사용한다면, 유효가격차 SE는 0.08, RE는 0이다. 만약 C가 0.25이라면, 이 전략의 α는 -0.0575이다. 취업-취업 전략의 결과는 즉시 실행되고 모든 C×O를 포착하는 것이지만,?? S를 생성한다. 따라서, C×O가 S보다 커야 수익성 있는 전략이 있을 수 있다.

예제 2: 메이크-테이크

만약 이 전략이 메이크-테이크 전략을 사용한다면, 유효 가격 차이는 SE는 0이고, RE는 0.001이다. 만약 C가 0.10로 감소하면, 이 전략의 α는 0.01이다. 메이크-테이크 전략은 S를 발생시키지 않지만, 거래 개시 전까지 알 수 없는 지연을 초래한다.

예제 3: 메이크-메이크

만약 이 전략이 메이크-메이크 전략을 사용한다면, 유효한 가격 차이는 SE는 -0.08, RE는 0.002이다. 만약 C는 -0.05이라면, 이 전략의 α는 0.0775이다. 거래 양측의 대기시간과 양측의 역향 선택으로 인해 C의 값은 더욱 떨어진다. 이 경우, C가 마이너스일지라도, 차이와 환불은 예상값을 양으로 만든다. 메이크-메이크 전략은 S의 금액과 2×R의 대기시간으로 보상하므로, C가 마이너스일지라도 전략은 여전히 양 α를 가지고 있다.

이러한 상황은 유동성을 제공하는 전략에 대한 좋은 비전을 그려낸다. 그것은 역전 선택 사건이 발생했을 때 이러한 전략이 때때로 극심한 좌측 수익을 가져올 수 있다는 것을 고려하지 않는다. 특히 기술이 느린 경우이다. 이 상황은 나중에 더 자세히 논의할 것이다. 이 상황은 새로운 보유 기간이 매우 짧고 C값이 0에 가까운 수준에서 유지되는 거래 전략으로 이어진다. 이 두 전략은 역전 선택의 가능성을 줄이는 데 도움이 된다. 따라서 α는 OS+RE를 한다. 예제 3는 HFT 전략이 낮은 유동성을 제공하는 낮은 트레이더보다 왜 더 나은지 보여줍니다.

경험 자료 7 및 결과

공식의 특성과 각종 전략의 a에 대한 영향을 증명하기 위해, 우리는 2012년 1월 3일 애플 (AAPL) 의 데이터를 사용했다. 우리는 다양한 사례를 시도했지만 결과에는 질적 변화가 없었다. 데이터 세트는 나스닥의 한정 가격 주문판에 있는 모든 이벤트에 대한 모든 정보를 포함하고 있으며, 모든 추가, 취소 및 실행 동작을 포함하고 있다. 이 정보의 시간표는 나나초 수준이며, 따라서 우리는 모든 이벤트에 대한 정확한 시간 및 순서를 수행할 수 있다. 이 데이터를 활용하여, 우리는 매매 중간에 있는 가격 변화의 기준을 사용하여 매매 기회를 계산한다.

방금 설명한 자료를 사용하여, 당일의 평균 매수 차이는 S는 0.088704이며, 약 9센트입니다. 다른 보유 기간의 달러 표준 차이는 그림 2에서 나타납니다.

그림 2: 다른 보유 기간의 표준편차

도 2의 표준차이를 기회의 대안 지표로 사용해서, 우리는 공식을 이용해서 (3) C값의 α를 계산하여 -1에서 1까지의 범위에서 얻는다. (C=1의 경우는 논리적으로 케어너스 등의 의 불명인 거래자 과 동등하다.) 우리는 R=0을 가정한다. 도 3, 4 및 5은 세 가지 전략이 다른 보유 기간의 α를 나타낸다. 예를 들어, 도 3에서는 보유 기간이 1초이고, C=-1.00, O=0.0199, S=0.088704, R=0이라면, 취업-취업 전략의 경우, α의 값은 -0.109이며, 왼쪽 상단에 표시되어 있다. 도 3-5의 모든 그림에서 그림자 단위들은 모든 다른 단위들 중 a의 값을 긍정적으로 나타내거나, α는 0으로 나타낸다.

그림 3: 알파가 제시한 "Take-Take" 전략

그림 3에서 볼 수 있듯이, - 전략의 경우, C값이 믿을 수 없을 정도로 높을 때 (즉 0.75 또는 1.00) 또는 보유 기간이 상당히 길었을 때만, 적어도 HFT 기준으로, α가 긍정적이다. 실제로는, 높은 C값은 조금만 지나가는 기회를 쫓는 전략으로 사용될 수 있다. 가격 예측에 의존하는 전략의 경우, C값이 약 0.25보다 높을 때 발견하기가 어렵고, 20~30분 보유 기간은 높은 주파수 정의 범위를 벗어날 수 있다. 이러한 조합은 HFT 전략이 - 전략을 사용하여 α를 얻는 것을 어렵게 만든다. 구매 가격 차이 비용은 짧은 시간에 더 나은 예측으로 극복되기 어렵다.

그림 4: 알파가 제시한 메이크-테이크 전략

도 4에서 우리는 make-take 전략에 대해, α는 어떤 경우에도 양수라는 것을 볼 수 있다. 이것은 매우 분명하다. 왜냐하면 S=0일 때, positiveα를 얻는 것은 positiveα로 이어지고 negativeα를 얻는 것은 negativeα로 이어지기 때문이다. 그러나, 함축된 가정은 queue에서 실행을 기다리는 시간이 짧다는 것이다. 주문은 보통 몇 초, 심지어 몇 분 동안 queue에 머무르며, 이 시간 범위에서 α를 얻는 것을 배제한다. 물론, 한 사람의 기술이 빠르면 그의 주문이 queue에 서기 전에, 따라서 대기 시간이 짧아진다. 따라서, 빠른 속도는 거래회사가 더 짧은 시간에 α를 얻을 수 있게 한다.

그림 5: 알파가 제시한 메이크-메이크 전략

그림 5에서 우리는 메이크-메이크 전략의 경우, α는 거의 모든 C값에서 긍정적으로 나타난다는 것을 볼 수 있다. 심지어 C값이 음수일 경우에도, 기술 속도가 빠르면, 가격차의 가치는 기본적으로 어떤 전략이든 극복할 수 있다. 이전 예와 마찬가지로, 짧은 보유 기간과 관련된 positiveα를 얻을 수 있는 것은 제한 가격 주문을 빠르게 실행할 수 있느냐에 달려 있다. 이 현상은 단지 대기 시간이 짧을수록 지속될 수 있는 경우에만 발생할 수 있다. 즉, 당신은 항상 대기열의 앞쪽에 있다. 대기열 뒤에 서는 것은 실행을 위해 더 오래 기다린다는 것을 의미하며, 기다리는 시간이 길어질수록 역행 선택 8이 발생할 가능성이 높다.

속도의 영향

기술 속도는 이미 얻은 기회에 깊은 영향을 미칩니다. 첫째, 그림 6에서 보이는 것처럼 예측과 실제 가격 변화의 상관성은 시간이 지남에 따라 쇠퇴합니다. 이 쇠퇴는 예측 길이의 함수입니다. 그림 6은 10초의 지연 상태에서 1초와 5초의 예측의 쇠퇴를 보여줍니다. 따라서 실행에 대한 모든 지연은 획득에 부정적인 영향을 미칩니다. 따라서 많은 거래 전략이 실패할 것입니다.

그림 6: 시간이 지남에 따라 감소할 것으로 예상됩니다.

둘째, 실행 지연은 실현 기회의 계산에 영향을 미칠 수 있다. 속도 느림은 줄을 서는 것을 초래할 수 있다. (방향의 오류) 알고있는 거래에 비해 줄을 서는 거래는 종종 실행되기 쉽다. 역전 선택의 확률은 더 높고 실현 기회는 단순한 표준편차에서 보이는 것보다 더 나빠진다. 부정적인 취득 C가있는 전략은 불행하다. 그것은 쌓인 손실을 멈추기 위해 하나의 취득 거래를 필요로 할 수 있으며, 만들-제작 전략보다 더 나쁜 유효 가격 차이를 발생시킬 수 있다. 따라서, 매우 빠른 플레이어를 제외하고는, 그림 5의 만들-제작 전략을 사용하는 전략의 수익성은 환상적이다.

결론

HFT 전략은 복잡한 기대수익 공식에 직면한다. 그러나, α를 구성 요소로 분해함으로써, 거래 회사는 이익과 손실의 변수를 더 잘 이해할 수 있다. 물론, 이러한 변수는 구성 요소의 변수를 포함할 뿐만 아니라 고려해야 할 연관성도 포함된다. 이러한 연관성은 속도에 대한 요구를 설명한다. 기술 속도는 구성 요소가 큰 부정적 상관관계를 형성하지 않도록 돕고, 급속한 나선형 하락을 초래한다. α 방정식은 위험 관리자, 전략 수립자 및 규제 기관들이 HFT의 복잡성을 이해하는 데 도움이 된다.

참고자료

Grinold, R. C. 알파는 변동성 × IC × 점수입니다. 스톨, H. R. 증권 시장에서 딜러 서비스 제공. 고 주파수 거래 수익성에 대한 실증적 한계. Journal of Trading, 5 (2010), pp. 50-62.

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1. 일부 전략은 또한 기준에 대한 잔여 수익을 포함할 수 있습니다. 이 경우 우리의 방법이 쉽게 적용됩니다.
2. 매매 중간값은 매입값과 매출값을 2로 나누는 것이다. 표준차이는 보통 상수 이득의 표준차이다. 그러나 우리는 달러로 나타낸다.
3. 낮은 주파수 전략의 경우, C×O는 그린올드 (Grinold, 1984) 의 주장과 완전히 일치한다.
4. 만약 매입금리표의 한정값이 현재 계좌 상의 최고 한정값과 같거나 그보다 높다면, 거래금리표에 넣지 않고, 시장에서 판매한 가격의 나머지 한정값과 즉시 일치한다.
5. HFT에서는 거의 (만약 존재한다면) 취업-제작 전략이 사용되지 않습니다.
6. 우리는 가격과 시간 우선 순위를 가진 선진적 우선 순위 (FIFO) 라인을 가정합니다.
7. 이 자료를 제공한 Xambala, Inc.에 감사하고, NASDAQ에 이 자료를 저희 연구용으로 사용하도록 허락받았습니다.
8. 우리가 아직 해결하지 못한 복잡한 문제는, 대장 변동과 관련된 역행 선택이 항복 스톱 손실 거래로 이어질 수 있다는 것입니다.

원본 주소는:https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2553582

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