O Big Medal Fund da Simmons é um mito de um hedge fund de Wall Street que, por 20 anos consecutivos, tem uma média de 35% de lucro anual, e uma taxa de retorno de mais de 60% por ano, se considerarmos os 5% de taxas de administração e os 40% de levantamentos. Essa taxa de retorno é muito maior do que a de Buffett e Soros.

A estratégia de Simmons consiste em usar modelos matemáticos e software de computador poderosos para fazer negociações de alta frequência em diferentes produtos do mercado global, lucrando com pequenas diferenças de flutuação e, assim, obtendo um lucro consistente. Esta é uma estratégia de mercado neutro, que não é muito afetada pelo mercado de touros e ursos, e pode ganhar dinheiro sempre que houver flutuação.

Em termos globais, a negociação de alta frequência inclui principalmente as seguintes estratégias: negociação de reembolso de liquidez, negociação de algoritmos predatórios e estratégias de comerciantes automáticos.

Para esclarecer a estratégia de negociação de alta frequência acima, construímos aqui um caso que corresponde muito bem às negociações reais. Um investidor institucional do comprador decide comprar 10.000 ações da XYZ por cerca de US $ 30, como a maioria dos investidores institucionais do comprador, como fundos de investimento, fundos de pensão, etc. A compra é inicialmente inserida em seu sistema de negociação algorítmica.

Transações de reembolso de liquidez

Para obter mais ordens de negociação, todas as bolsas de valores dos EUA oferecem um certo reembolso de taxas de negociação para os corretores que criam liquidez, geralmente 0,25 centavo por ação. Se a transação for bem-sucedida, seja na compra ou na venda, a bolsa paga o reembolso ao corretor original que forneceu a liquidez, cobrando taxas mais altas aos corretores que usam essa liquidez para negociar.

Neste caso, suponha que o preço de transação mental do investidor institucional esteja entre US \( 30 e US \) 30,05. Se a primeira compra no sistema de negociação (por exemplo, 100 ações) for bem-sucedida, a transação será feita a US $ 30. Assim, a segunda compra no sistema de negociação (por exemplo, 500 ações) saltará.

Após o sucesso da transação, o rebatedor imediatamente ajustou a direção da transação e vendeu as 100 ações que havia comprado por US \( 30,01 pelo mesmo preço, ou seja, US \) 30,01 em uma lista de compra. Como o preço de US $ 30 em ações não existe mais, a lista de venda provavelmente será aceita por investidores institucionais.

Assim, apesar de não ter lucro durante todo o processo de negociação, o revendedor recebeu uma comissão de rebatimento de 0,25 centavo por ação oferecida pela bolsa, devido à liquidez fornecida ao mercado pelo segundo pedido de venda ativa. Naturalmente, o lucro de 0,25 centavo por ação obtido pelo revendedor foi obtido em troca de 1,0 centavo a mais pago pelos investidores institucionais.

Algoritmo de negociação de presas

Nos Estados Unidos, mais da metade dos relatórios de algoritmos de investidores institucionais seguem o Princípio da SEC de Melhor Oferta Nacional (National Best Bid or Offer, NBBO). O chamado NBBO, ou seja, quando os clientes compram títulos, os corretores devem garantir que dão o melhor preço de venda existente no mercado; Da mesma forma, quando os clientes vendem títulos, os corretores devem garantir que dão o melhor preço de compra existente no mercado.

A estratégia de negociação de algoritmos de caça foi concebida com base no estudo das leis históricas de variação do preço das ações acima mencionadas. Em geral, a estratégia induz investidores institucionais a aumentar o preço de compra ou reduzir o preço de venda, criando preços artificiais para bloquear os lucros da negociação.

Neste caso, suponha que os investidores institucionais seguem o NBBO e o preço de transação psicológica está entre US\( 30 e US\) 30,05. Como os comerciantes de reembolso de liquidez no caso anterior, os comerciantes de algoritmos de caça usam procedimentos e técnicas muito semelhantes para procurar por possíveis pedidos de algoritmos contínuos de outros investidores. Após a confirmação do computador da existência de uma lista de algoritmos com preço de US\( 30, o programa de negociação de algoritmos de caça lança um ataque imediato: relate uma lista de compra de US\) 30,01, forçando os investidores institucionais a elevar rapidamente o preço da lista de compra subsequente para US\( 30,01; e, em seguida, o comerciante de algoritmos de caça eleva ainda mais o preço para US\) 30,02, induzindo os investidores institucionais a continuar a perseguição.

Assim sendo, os negociadores de algoritmos de caça impulsionaram o preço para o preço máximo aceitável para os investidores institucionais de US \( 30,05 em um instante, e venderam as ações aos investidores institucionais a esse preço. Os negociadores de algoritmos de caça sabiam que os preços artificiais de US \) 30,05 eram geralmente difíceis de manter, e, portanto, fizeram uma compensação para obter lucro quando os preços caíram.

Estratégias de marketing automático

Como é sabido, a principal função de um comerciante de mercado é fornecer liquidez de negociação para o centro de negociação. Tal como os comerciantes de mercado comuns, os comerciantes de alta frequência de mercado automático aumentam a liquidez fornecendo ordens de compra e venda ao mercado. Diferentemente, eles geralmente operam de forma reversa com os investidores.

Neste caso, supondo que um investidor institucional emita uma série de compras para seu sistema de negociação algorítmica com preços entre US \( 30,01 e US \) 30,03, ninguém sabe disso. Para detectar a presença de pedidos potenciais, o sistema de computador de alta velocidade do comerciante de alta frequência do mercado automático começa a emitir um pedido de venda de 100 ações a US $ 30,05. Como o preço é superior ao preço máximo do investidor, não há reação, então o pedido de venda é rapidamente retirado.

Os três são as principais estratégias de negociação de alta frequência, que exigem muito do desempenho dos computadores e das redes, de modo que algumas agências de negociação instalaram seus próprios servidores (“server farms”) muito perto dos computadores das exchanges para reduzir a distância que as instruções de negociação viajam à velocidade da luz através de cabos ópticos.

Na verdade, o impacto da alta frequência de negociação no mercado tem sido muito debatido entre as instituições de investimento. O relatório do Federal Reserve Bank of Chicago aponta que, embora a alta frequência de negociação seja benéfica para o mercado e possa aumentar a liquidez do mercado de ações, pode ter um impacto catastrófico na condução do mercado se o procedimento for errado ou se a omissão for artificial.

Outro problema é que a negociação de alta frequência envolve questões de equidade de mercado, e o equipamento e a capacidade de computação necessários para a negociação de alta frequência são um limite que não pode ser ultrapassado por pequenos e médios investidores, que podem causar injustiça no 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。