במשך זמן מה זה נראה כאילו סחר בתדר גבוה, או HFT, ישתלט על השוק לחלוטין. בשנת 2010 HFT היוותה מעל 60% מהיקף המניות בארה"ב. אבל ייתכן שהמגמה הולכת ודעכה. בשנת 2009 סוחרים בתדירות גבוהה עברו כ- 3.25 מיליארד מניות ביום. ב -2012 היו אלה 1.6 מיליארד ביום, לפי בלומברג. במקביל, הרווחים הממוצעים ירדו מ"כעשירית אגורה למניה לעשרים עשר דולר ", צוין בדו"ח.
בשנת 2017 HFT היוותה קצת פחות ממחצית מכל היקף ההון המקומי.
ב- HFT מחשבים חזקים משתמשים באלגוריתמים מורכבים כדי לנתח שווקים ולבצע עסקאות סופר מהירות, בדרך כלל בנפחים גדולים. HFT דורש תשתיות סחר מתקדמות כמו מחשבים חזקים עם חומרה מתקדמת שעולות סכומי כסף עצומים וגוזרים לרווחים. ועם הגברת התחרות, ההצלחה אינה מובטחת. מאמר זה בודק מדוע הסוחרים מתרחקים מ- HFT ובאילו אסטרטגיות אלטרנטיביות הם משתמשים כעת.
מדוע HFT מאבדת קרקע
תוכנית HFT עולה הרבה כסף להקמה ותחזוקה. חומרת ותוכנת המחשב החזקה זקוקה לשדרוגים תכופים ויקרים שאוכלים לרווחים. השווקים דינאמיים מאוד, ושכפול הכל לתוכנות מחשב אינו אפשרי. שיעור ההצלחה ב- HFT נמוך בגלל שגיאות באלגוריתמים הבסיסיים.
עולם ה- HFT כולל גם מסחר בתדרים גבוהים במיוחד. סוחרים בתדירות גבוהה במיוחד משלמים עבור גישה לבורסה שמציגה הצעות מחיר מעט מוקדם יותר משאר השוק. יתרון הזמן הנוסף הזה מוביל את שאר משתתפי השוק לפעול בעמדת נחיתות. המצב הוביל לטענות על נהלים לא הוגנים והתנגדות הולכת וגוברת ל- HFT.
תקנות HFT גם מחמירות ביום. בשנת 2013 איטליה הייתה המדינה הראשונה שהכניסה מס מיוחד על מסחר בתדירות גבוהה ובעקבותיו היה מס דומה בצרפת.
גם שוק HFT הפך צפוף מאוד. אנשים ואנשי מקצוע מראים זה לזה את האלגוריתמים החכמים ביותר שלהם. המשתתפים אף פורסים אלגוריתמים HFT לגילוי והגברת אלגוריתמים אחרים. התוצאה נטו היא של תוכניות מהירות שנלחמות זו בזו, וסוחקות עוד יותר רווחים דקיקים יותר.
בגלל גורמים שהוזכרו לעיל של עלויות תשתיות וביצוע, מיסים חדשים ותקנות מוגברות, רווחי המסחר בתדירות גבוהה הולכים ומצטמצמים. סוחרים לשעבר בתדירות גבוהה עוברים לעבר אסטרטגיות מסחר באלטרנטיבות.
חלופות מתפתחות ל- HFT
חברות עוברות לעבר אסטרטגיות מסחר יעילות בעלות נמוכה שאינן מפעילות רגולציה רבה יותר.
- סחר במומנטום: אינדיקטור הניתוח הטכני הישן המבוסס על זיהוי מומנטום הוא אחת החלופות הפופולריות ל- HFT. סחר במומנטום כרוך בחישה של כיוון מהלכי המחירים שצפויים להימשך זמן מה (בין כמה דקות למספר חודשים). ברגע שאלגוריתם המחשבים מזהה כיוון, הסוחרים מציבים עסקאות מגוונות או מרובות עם הזמנות גדולות. בגלל כמות ההזמנות הגדולה, אפילו מהלכי מחיר דיפרנציאליים קטנים גורמים לרווחים נאים לאורך זמן. מכיוון שצריך להחזיק בעמדות המבוססות על מסחר במומנטום במשך זמן מה, אין צורך לבצע סחר מהיר בתוך אלפיות השנייה או מיקרו-שניות. זה חוסך מאוד בעלויות התשתית. מסחר אוטומטי מבוסס חדשות : חדשות מניעות את השוק. בורסות, סוכנויות חדשות וספקי נתונים מרוויחים כסף רב במכירת עדכוני חדשות ייעודיים לסוחרים. עסקאות אוטומטיות המבוססות על ניתוח אוטומטי של פריטי חדשות תפסות תאוצה. תוכנות מחשב מסוגלות כעת לקרוא פריטי חדשות ולבצע פעולות מסחר מיידיות בתגובה. לדוגמה, נניח שמניית ABC של החברה נסחרת ב -25.40 דולר למניה כאשר נכנסים הידיעות החדשות ההיפותטיות הבאות: ABC מכריזה על דיבידנד של 20 סנט למניה עם תאריך ה- 5 בספטמבר 2015. כתוצאה מכך מחיר המניה יעלה בסכום זהה של הדיבידנד (20 סנט) לכ- 25.60 $. תוכנית המחשב מזהה מילות מפתח כמו דיבידנד, סכום הדיבידנד והתאריך ומציבה הזמנת סחר מיידית. יש לתכנת אותו לרכוש מניות ABC רק לעליית המחירים המוגבלת (הצפויה) של $ 25.60. אסטרטגיה מבוססת חדשות זו יכולה לעבוד טוב יותר מ- HFT, מכיוון שההזמנות הללו צריכות להישלח בשבריר שנייה, לרוב על הצעות מחיר בשוק הפתוח ועלולות להתבצע במחירים לא טובים. מעבר לדיבידנדים, מסחר אוטומטי מבוסס חדשות מתוכנן לתוצאות של הצעות מחיר לפרויקט, תוצאות רבעוניות של החברה, פעולות עסקיות אחרות כמו פיצולי מניות ושינוי בשערי מט"ח עבור חברות עם חשיפה זרה גבוהה. מסחר מבוסס מדינות חברתיות: סריקת עדכוני מדיה חברתית בזמן אמת ממקורות ידועים ומשתתפי שוק מהימנים היא מגמה מתעוררת נוספת במסחר אוטומטי. זה כרוך בניתוח חזוי של תוכן המדיה החברתית בכדי לקבל החלטות מסחר ולבצע הזמנות סחר. לדוגמה, נניח שפול הוא יצרן שוק נחשב לשלושה מניות ידועות. עדכון המדיה החברתית הייעודי שלו מכיל טיפים בזמן אמת לשלושת המניות שלו. משתתפי השוק, אשר סומכים על פול על חריפות המסחר שלו, יכולים לשלם כדי להירשם כמנוי לעדכון הפרטי שלו בזמן אמת. העדכונים שלו מוזנים באלגוריתמים ממוחשבים המנתחים ומפרשים אותם לתוכן ואפילו לטון המשמש בשפת העדכון. יחד עם פול, יכולים להיות כמה משתתפים מהימנים נוספים, החולקים טיפים על מניה מסוימת. האלגוריתם צובר את כל העדכונים ממקורות מהימנים שונים, מנתח אותם לקבלת החלטות סחר ולבסוף ממקם את המסחר באופן אוטומטי. שילוב של ניתוח עדכוני מדיה חברתית עם תשומות אחרות כמו ניתוח חדשות ותוצאות רבעוניות, יכול להוביל לדרך מורכבת אך אמינה לחוש את מצב הרוח בשוק בתנועת מניות מסוימת. ניתוח חזוי כזה פופולרי מאוד למסחר תוך יומי לטווח קצר. דגם פיתוח קושחה: המהירות חיונית להצלחה במסחר בתדירות גבוהה. המהירות תלויה בתצורת הרשת והמחשב הזמינים (חומרה), וכוח העיבוד של יישומים (תוכנה). מושג חדש הוא לשלב את החומרה והתוכנה ליצירת קושחה, מה שמקטין את מהירות העיבוד וקבלת ההחלטות של האלגוריתמים בצורה דרסטית. קושחה מותאמת אישית כזו משולבת בחומרה ומתוכנת למסחר מהיר על סמך אותות מזוהים. זה פותר את בעיית העיכובים בזמן והתלות כאשר מערכת מחשב חייבת להריץ יישומים רבים ושונים. האטות כאלה הפכו לצוואר בקבוק במסחר בתדירות גבוהה המסורתית.
בשורה התחתונה
יותר מדי התפתחויות של יותר מדי משתתפים מוביל לשוק צפוף. זה מגביל הזדמנויות ומגדיל את עלות הפעילות. מגמות כאלה מובילות לירידת המסחר בתדירות גבוהה. עם זאת, סוחרים מוצאים אלטרנטיבות ל- HFT. חלקם חוזרים למושגי מסחר מסורתיים ואחרים מנצלים את כלי הניתוח והטכנולוגיה החדשים.
