목차
- 외환 시장 기본
- 알고리즘 거래의 기초
- 알고리즘 거래 및 외환
- 관련 위험
- 결론
거의 30 년 전, 외환 시장 (forex)은 전화, 기관 투자가, 불투명 한 가격 정보, 거래자 간 거래와 딜러-고객 거래 사이의 명확한 구분 및 낮은 시장 집중으로 특징 지워졌습니다.
오늘날 기술 발전으로 외환 시장이 변화했습니다. 소매 상인이 시장에 진입 할 수 있도록 컴퓨터를 통해 신속하게 거래를 할 수 있으며 실시간 스트리밍 가격으로 인해 투명성이 높아졌으며 딜러와 가장 정교한 고객 간의 구분이 최소화되었습니다.
또 다른 중요한 변화는 알고리즘 거래의 도입으로 외환 거래의 기능이 향상되었지만 위험을 초래할 수 있습니다., 우리는 외환 거래의 기본과 알고리즘 거래를 살펴보면서도 고유 한 위험을 지적함으로써 알고리즘 거래가 통화 거래에 가져다 준 몇 가지 장점을 알아볼 것입니다.
주요 테이크 아웃
- 1990 년대에 외환 시장은 월스트리트 전문가들 사이에서 스크린 기반 거래를 가장 먼저 즐기게되었으며, 지난 몇 년간 온라인 거래가 확대되어 일반 투자자와 거래자가 FX 거래 및 헤징을 할 수있게되었습니다. 다양한 거래 전략을 사용하여 FX 거래를 자동화하는보다 복잡한 알고리즘 거래 프로그램에 액세스 할 수도 있습니다. 자동화.
외환 시장 기본
외환 시장에서 통화 쌍은 인용 가격에 따라 다양한 거래량으로 거래됩니다. 기본 통화는 견적 통화로 가격이 제공됩니다. 외환은 세계에서 가장 크고 유동성이 높은 금융 시장으로 간주되며 하루 24 시간 주 5 일 거래됩니다.
외환 거래의 일일 전 세계 평균 거래량은 2017 년 기준 약 3 조 달러였습니다.이 거래의 대부분은 미국 달러, 유로 및 엔화로 이루어지며 개인 은행, 중앙 은행, 기업, 금융 회사, 개인 소매 상인과 연금 기금과 같은 대규모 기관 투자자.
외환 시장이 존재하는 주된 이유는 투기 거래가 특정 투자자의 주요 동기 일 수 있지만 사람들이 외국 상품과 서비스를 구매하기 위해 통화를 거래해야하기 때문입니다. 외환 시장에서의 활동은 실제 환율에 영향을 미치므로 특정 국가의 생산량, 고용, 인플레이션 및 자본 흐름에 크게 영향을 줄 수 있습니다. 이러한 이유로 정책 입안자, 대중 및 미디어는 모두 외환 시장에 관심을 갖고 있습니다.
알고리즘 거래의 기초
알고리즘은 기본적으로 정의 된 작업을 완료하도록 설계된 일련의 특정 규칙입니다. 금융 시장 거래에서 컴퓨터는 거래를 결정하는 타이밍, 가격 또는 수량과 같은 일련의 규칙을 특징으로하는 사용자 정의 알고리즘을 수행합니다.
금융 시장에는 네 가지 기본 유형의 알고리즘 거래가 있습니다.
- 통계 는 과거 시계열 데이터의 통계 분석을 기반으로 수익성있는 거래 기회를 찾는 알고리즘 전략을 나타냅니다. 자동 헤징 은 거래자의 위험에 대한 노출을 줄이기위한 규칙을 생성하는 전략입니다. 알고리즘 실행 전략은 시장 영향을 줄이거 나 거래를 빠르게 수행하는 등 사전 정의 된 목표를 실행하는 것을 목표로합니다. 직접 시장 접근 은 알고리즘 거래자가 여러 거래 플랫폼에 액세스하고 연결할 수있는 최적의 속도와 저렴한 비용을 설명합니다.
알고리즘 거래의 하위 범주 중 하나는 높은 빈도의 거래이며, 이는 거래 주문 실행 속도가 매우 빠릅니다. 고주파 거래는 점진적인 가격 변동의 밀리 초 이내에 거래하는 능력을 포함하여 거래자에게 상당한 이점을 제공 할 수 있지만 변동성 외환 시장에서 거래 할 때 특정 위험을 수반합니다.
외환 시장의 알고리즘 거래
지난 몇 년간 외환 시장에서 알고리즘 거래가 크게 성장한 것은 특정 프로세스를 자동화하고 외환 거래를 수행하는 데 필요한 시간을 줄여주는 알고리즘 때문이었습니다. 자동화에 의해 생성 된 효율성은 거래 주문 실행과 같은 이러한 프로세스를 수행하는 데 드는 비용을 줄입니다. 지정된 기간 동안 또는 특정 가격으로 주문을 실행하는 것과 같이 미리 정해진 기준에 따라 거래하는 알고리즘으로 거래 프로세스를 자동화하는 것이 수동 실행보다 훨씬 효율적입니다.
은행은 또한 전자 거래 플랫폼에서 통화 쌍의 가격을 업데이트하도록 프로그래밍 된 알고리즘을 활용했습니다. 이러한 알고리즘은 은행이 시장 가격을 인용 할 수있는 속도를 높이는 동시에 가격을 인용하는 데 소요되는 수동 작업 시간을 줄입니다.
일부 은행은 위험 노출을 줄이기 위해 알고리즘을 프로그래밍합니다. 알고리즘은 특정 통화의 일정한 수량을 유지하기 위해 은행이 구매 한 고객의 거래와 일치하도록 특정 통화를 판매하는 데 사용될 수 있습니다. 이를 통해 은행은 해당 통화를 보유하기 위해 사전에 지정된 수준의 위험 노출을 유지할 수 있습니다.
이러한 프로세스는 알고리즘에 의해보다 효율적으로 만들어 져서 일반적으로 거래 비용이 절감됩니다. 그러나 이것이 외환 알고리즘 거래의 성장을 이끈 유일한 요인은 아닙니다. 높은 빈도와 데이터를 신속하게 해석하고 주문을 실행할 수있는 기능의 조합으로 인해 거래자들은 통화 쌍 사이의 작은 가격 편차로 인한 차익 거래 기회를 이용할 수 있었기 때문에 알고리즘은 투기 거래에 점점 더 많이 사용되었습니다.
외환 시장에서 거래를 헤징하는 주요 방법은 현물 계약 및 통화 옵션을 이용하는 것입니다. 현물 계약은 즉시 배송되는 외화의 구매 또는 판매입니다. 알고리즘 플랫폼의 유입으로 인해 외환 스팟 시장은 2000 년대 초부터 크게 성장했습니다. 특히, 시장 가격에 반영된 정보의 빠른 확산으로 차익 거래 기회가 발생할 수 있습니다. 외환 시장에서 알려진 것처럼 삼각형 차익 거래는 여러 통화를 통해 한 통화를 다시 자체 통화로 변환하는 프로세스입니다. 알고리즘 및 고주파 거래자는 자동화 된 프로그램을 통해서만 이러한 기회를 식별 할 수 있습니다.
파생 상품으로서 외환 옵션은 다른 유형의 유가 증권 옵션과 유사한 방식으로 작동합니다. 외화 옵션은 구매자에게 미래의 특정 시점에 특정 환율로 통화 쌍을 사고 팔 수있는 권리를 부여합니다. 컴퓨터 프로그램에는 외화 거래를 방지하기위한 대안으로 자동화 된 이진 옵션이 있습니다. 이진 옵션은 다음 두 가지 결과 중 하나를 초래합니다. 거래는 0 또는 사전 결정된 행사가로 정산됩니다.
알고리즘 외환 거래와 관련된 위험
외환 거래의 안정성과 유동성을 위협 할 수있는 알고리즘 거래의 단점이 있습니다. 이러한 단점 중 하나는 시장 참여자의 거래 력 불균형과 관련이 있습니다. 일부 참가자는 다른 사람보다 훨씬 빠른 속도로 정보를 얻고 주문을 수행하기 위해 정교한 기술을 습득 할 수 있습니다. 알고리즘 기술의 이러한 불균형은 시장의 단편화와 시간의 흐름에 따른 유동성 부족으로 이어질 수 있습니다.
또한, 주식 시장과 외환 시장간에 근본적인 차이가 있지만, 2010 년 5 월 6 일 주식 시장 플래시 충돌을 악화시킨 동일한 고주파 거래가 외환 시장에 영향을 미칠 수 있다는 사실이 있습니다. 시장은 특정 시장 시나리오에 맞게 프로그래밍 되었기 때문에 시장이 급격히 변화하는 경우 알고리즘이 빠르게 반응하지 않을 수 있습니다.
이 시나리오를 피하기 위해 난기류 동안 시장을 모니터링하고 알고리즘 거래를 중단해야 할 수도 있습니다. 그러나 이러한 극한 상황에서 수많은 시장 참여자가 알고리즘 거래를 동시에 중단하면 변동성이 커지고 시장 유동성이 크게 감소 할 수 있습니다.
결론
알고리즘 거래는 효율성을 높이고 거래 통화 비용을 줄일 수 있었지만 위험이 추가되었습니다. 통화가 제대로 작동하려면 가치가 다소 안정적이고 유동성이 있어야합니다. 따라서 외환 시장은 가격 변동성이 낮은 유동성을 유지하는 것이 중요합니다.
많은 투자자들이 최근 몇 년 동안 발생한 알고리즘 거래 관련 문제에 비추어 외환 시장에서 더 큰 규제와 투명성을 요구하고 있습니다. 긍정적으로, 외환 알고리즘 거래 시스템의 채택이 증가함에 따라 외환 시장의 투명성을 효과적으로 높일 수 있습니다. 자동 헤징, 통계 분석, 알고리즘 실행, 직접 시장 접근 및 고주파 거래와 같은 알고리즘 거래 전략은 가격 불일치를 노출시켜 거래자에게 수익성있는 기회를 제공 할 수 있습니다.
그러나 미래의 알고리즘 외환 거래에서 전 세계 시장 참여자가 직면하는 문제는 위험을 줄이면서 이점을 극대화하는 변경 사항을 어떻게 적용 할 것인가입니다.
