알고리즘 거래 (또는 "알고"거래)는 큰 블록의 주식 또는 기타 금융 자산을 거래하는 데 컴퓨터 알고리즘 (기본적으로 컴퓨터가 주어진 작업을 수행하도록하는 일련의 규칙 또는 지침)을 사용하는 것을 말합니다. 거래. 알고리즘 거래에는 정의 된 기준에 따라 거래를 배치하고 이러한 거래를 더 작은 로트로 분할하여 주식 또는 자산 가격에 큰 영향을 미치지 않습니다.
알고리즘 거래의 이점은 분명합니다. 인적 요소를 최소화하기 때문에 "최상의 실행"을 보장하며, 육체 및 뼈 거래자가 원하는 것보다 훨씬 더 효율적으로 여러 시장과 자산을 거래하는 데 사용할 수 있습니다. (자세한 내용 은 알고리즘 거래 기본 사항: 개념 및 예 참조 ).
알고리즘 고주파 거래 란 무엇입니까?
고주파 거래 (HFT)는 알고리즘 거래를 전혀 다른 수준으로 끌어 올립니다. 스테로이드 거래를 알고리즘 거래라고 생각합니다. 이 용어가 의미하는 바와 같이, 고주파 거래는 맹목적으로 빠른 속도로 수천 건의 주문을하는 것을 포함합니다. 목표는 각기 다른 시장에서 동일한 주식 또는 자산에 대한 가격 불일치를 활용하여 각 거래에서 작은 이익을 얻는 것입니다. HFT의 빵앤 버터 인 차익 거래 및 시장 결정 활동은 일반적으로 가격 불일치 또는 불일치가 사라지기 전에 매우 작은 시간 내에 발생하기 때문에 HFT는 전통적인 장기 구매 매입 투자와 정반대입니다.
알고리즘 거래와 HFT는 몇 가지 요인의 수렴으로 인해 금융 시장에서 없어서는 안될 부분이되었습니다. 여기에는 현재 시장에서 기술의 역할이 커지고 금융 상품 및 제품의 복잡성이 증가하며 무역 실행의 효율성을 높이고 거래 비용을 낮추는 끊임없는 드라이브가 포함됩니다. 알고리즘 거래와 HFT는 시장 유동성과 자산 가격 책정 일관성을 향상 시켰음에도 불구하고, 그 사용이 증가함에 따라 아래에서 논의되는 것처럼 무시할 수없는 특정 위험이 발생했습니다.
가장 큰 위험: 전신 위험의 증폭
알고리즘 HFT의 가장 큰 위험 중 하나는 금융 시스템에 미치는 위험입니다. IOSCO (International Organization of Securities Commissions) 기술위원회의 2011 년 7 월 보고서에 따르면 미국과 같은 금융 시장 간의 강력한 상호 연계로 인해 여러 시장에서 작동하는 알고리즘이 한 시장에서 다른 시장으로 빠르게 충격을 전달할 수 있다고합니다. 따라서 전신 위험이 증폭됩니다. 이 보고서는 2010 년 5 월 플래시 크래시 (Flash Crash)를 이러한 위험의 주요 사례로 지적했습니다.
플래시 크래시는 2010 년 5 월 6 일 오후 몇 분 내에 5 % -6 % 급락 및 미국 주요 주식 지수 반등을 의미합니다. Dow Jones는 하루 종일 거의 1, 000 포인트가 떨어졌습니다. 시간은 기록상 가장 큰 점수 하락이었습니다. IOSCO 보고서에서 알 수 있듯이, 그날 수많은 주식과 ETF가 5 %에서 15 % 하락하여 손실을 대부분 복구했습니다. 300 개 증권의 20, 000 건이 넘는 거래는 그저 순간에 그들의 가치에서 60 % 나 떨어진 가격으로 이루어졌으며, 일부 거래는 1 페니 정도 또는 10 만 달러 정도의 불합리한 가격으로 실행되었습니다. 이 비정상적으로 불규칙적 인 거래 행위는 투자자들을 괴롭 혔습니다. 특히 60 년이 넘게 시장이 가장 큰 하락에서 반등 한 후 1 년이 넘었 기 때문입니다.
"스푸핑"이 플래시 충돌에 기여 했습니까?
이 기괴한 행동의 원인은 무엇입니까? 2010 년 9 월에 발표 된 공동 보고서에서 SEC와 원자재 선물 거래위원회는 캔사스에 위치한 뮤추얼 펀드 회사의 트레이더에 의한 41 억 달러의 단일 프로그램 거래에 대한 책임을 비난했습니다. 그러나 2015 년 4 월 미국 당국은 런던의 데이 트레이더 인 나빈 더 싱 사라 오 (Navinder Singh Sarao)에게 시장 조작으로 사고를 일으켰다. 혐의로 인해 사라는 체포되어 미국으로의 인도가 가능 해졌다
Sarao는 "스푸핑 (spoofing)"이라는 전략을 사용했다고 주장합니다.이 전략은 대량의 위조 주문을 자산이나 파생 상품 (Sarao가 Flash Crash 당일 E-mini S & P 500 계약을 사용하여 채워지기 전에 취소)에 배치하는 것을 포함합니다. 이러한 대규모 가짜 주문이 주문서에 표시되면 다른 거래자에게 실제보다 더 많은 구매 또는 판매 관심이 있으며, 이는 자신의 거래 결정에 영향을 줄 수 있다는 인상을줍니다.
예를 들어, spoofer는 현재 가격에서 약간 떨어진 가격으로 주식 ABC의 많은 주식을 판매하도록 제안 할 수 있습니다. 다른 판매자가 조치를 취하고 가격이 내려 가면, spoofer는 ABC에서 판매 주문을 신속하게 취소하고 대신 주식을 구매합니다. 그런 다음 Spoofer는 ABC의 가격을 높이기 위해 많은 수의 구매 주문을 넣습니다. 그리고 이런 상황이 발생하면 Spoofer는 ABC의 지분을 팔고 깔끔한 수익을 내고 가짜 구매 주문을 취소합니다. 헹구고 반복하십시오.
많은 시장 조사관들은 언젠가 상인이 한 손으로 충돌하여 몇 분 안에 미국 주식에 대한 1 조 달러의 시장 가치에 근접한 충돌을 일으킨다는 주장에 회의적이었습니다. 그러나 Sarao의 행동이 실제로 Flash Crash를 유발했는지 여부는 또 다른 주제입니다. 한편 알고리즘 HFT가 시스템 위험을 확대하는 데에는 몇 가지 정당한 이유가 있습니다.
알고리즘 HFT가 시스템 위험을 증폭시키는 이유는 무엇입니까?
알고리즘 HFT는 여러 가지 이유로 시스템 위험을 증폭시킵니다.
- 변동성 강화: 첫째, 오늘날 시장에는 많은 알고리즘 HFT 활동이 있기 때문에 경쟁 우위를 점하는 것은 대부분의 알고리즘에 내장 된 특성입니다. 알고리즘은 시장 상황에 즉각적으로 반응 할 수 있습니다. 결과적으로 소란스러운 시장에서 알고리즘은 입찰 포지션 스프레드를 크게 넓히거나 (거래 포지션을 취하지 않기 위해) 일시적으로 거래를 중단하여 유동성을 감소시키고 변동성을 악화시킬 수 있습니다. 파급 효과: 글로벌 경제에서 시장과 자산 군 간의 통합 수준이 높아짐에 따라 주요 시장이나 자산 군의 붕괴는 연쇄 반응으로 다른 시장과 자산 군에 파급되는 경우가 많습니다. 예를 들어, 미국 주택 시장 붕괴는 미국 서브 프라임 종이의 상당한 보유가 미국 은행뿐만 아니라 유럽 및 기타 금융 기관에 의해 개최 되었기 때문에 세계 경기 침체와 부채 위기를 초래했습니다. 이러한 파급 효과의 또 다른 예는 2015 년 8 월부터 2016 년 1 월까지 전 세계 주식에 대한 중국 주식 시장 붕괴와 원유 가격의 하락으로 인한 악영향입니다. 단기적으로 투자자의 불확실성을 초래하고 장기적으로 소비자 신뢰에 영향을 줄 수 있습니다. 시장이 갑자기 붕괴되면 투자자들은 그러한 극적인 움직임의 이유에 대해 궁금해합니다. 그러한시기에 종종 존재하는 뉴스 공백 동안, HFT 회사를 포함한 대기업은 위험을 축소하기 위해 거래 위치를 삭감하여 시장에 더 많은 압박을 가할 것입니다. 시장이 하락함에 따라 더 많은 스톱 손실이 발생하고이 부정적인 피드백 루프는 하향 나선형을 만듭니다. 이러한 활동으로 인해 약세 시장이 발전하면 주식 시장 부의 침식과 주요 시장 붕괴로 인한 경기 침체 신호로 인해 소비자 신뢰가 흔들립니다.
알고리즘 HFT의 다른 위험
- 잘못된 알고리즘: 대부분의 알고리즘 HFT 거래가 발생하는 눈부신 속도는 하나의 잘못된 또는 잘못된 알고리즘이 매우 짧은 기간 동안 수백만 건의 손실을 쌓을 수 있음을 의미합니다. 잘못된 알고리즘으로 인해 발생할 수있는 피해의 악명 높은 예는 2012 년 8 월 1 일 45 분 동안 4 억 4 천 5 백만 달러를 잃은 마켓 메이커 인 Knight Capital의 기사입니다. Knight의 새로운 거래 알고리즘은 약 수백만 건의 잘못된 거래를 만들었습니다. 150 개 종목, 더 높은 "요청"가격으로 구매하고 더 낮은 "입찰"가격으로 즉시 판매. (시장 제조사는 입찰 가격으로 투자자로부터 주식을 구매하고 제안 가격으로 판매합니다. 스프레드는 거래 수익입니다. 자세한 내용 은 입찰-폭포의 기본을 읽으십시오). 불행히도, 알고리즘 HFT의 초 고효율-알고리즘은 이러한 종류의 가격 불일치에 대해 시장을 지속적으로 모니터링합니다. 이는 경쟁 상인이 기사의 딜레마를 습득하고 활용했지만 기사 직원은 열광적으로 문제의 원인을 분리하려고 시도했습니다. 그들이 할 때까지 기사는 파산에 가까워졌으며, 결국 Getco LLC가 인수했습니다. 막대한 투자자 손실: 알고리즘 HFT에 의해 악화 된 변동성 변동은 투자자를 막대한 손실로 안장시킬 수 있습니다. 많은 투자자들이 현재 거래 가격에서 5 % 떨어진 수준으로 주식 보유에 대한 손절매 주문을 정기적으로합니다. 명백한 이유없이 (또는 아주 좋은 이유 때문에) 시장이 격차를 벌이면 이러한 손실이 발생합니다. 부상에 대한 모욕을 더하기 위해, 만약 주식이 짧은 순서로 반등한다면, 투자자는 불필요하게 거래 손실을 일으켰고 보유 지분을 잃었을 것입니다. Flash Crash와 Knight fiasco와 같은 비정상적인 시장 변동성 기간 동안 일부 거래는 취소되거나 취소되었지만 대부분의 거래는 그렇지 않았습니다. 예를 들어, Flash Crash 동안 거래 된 거의 20 억 개의 주식 중 대부분은 오후 2:40 PM 마감 (2010 년 5 월 6 일 Flash Crash가 시작된 시점)의 10 % 이내에 가격이 책정되었으며 이러한 거래는 계속 진행되었습니다. 오후 2:40 가격에서 60 % 이상 떨어진 가격으로 실행 된 총 550 만 주에 이르는 약 20, 000 건의 거래 만 취소되었습니다. 따라서 플래시 크래시 기간 동안 자신의 포지션에 5 %의 스톱 손실을 기록한 미국 블루칩의 주식 포트폴리오가 50 만 달러 인 투자자는 25, 000 달러가 될 것입니다. 2012 년 8 월 1 일, NYSE는 Knight 알고리즘이 그날 개장 가격의 30 %보다 높거나 낮은 가격으로 실행 되었기 때문에 기사 알고리즘이 실행될 때 발생한 6 개의 주식 거래를 취소했습니다. NYSE의 "명확하게 잘못된 실행"규칙은 그러한 거래를 검토하기위한 수치 지침을 명시합니다. ( 프로그램 거래의 위험성 참조). 시장 청렴성에 대한 신뢰 상실: 투자자는 청렴성에 대한 완전한 믿음과 확신을 가지고 있기 때문에 금융 시장에서 거래합니다. 그러나 Flash Crash와 같은 비정상적인 시장 변동성의 반복 된 에피소드는 이러한 신뢰를 흔들고 일부 보수적 인 투자자가 시장을 완전히 버릴 수 있습니다. 2012 년 5 월 Facebook의 IPO에는 수많은 기술 문제가 있었고 확인이 지연되었지만 2013 년 8 월 22 일 Nasdaq은 소프트웨어 문제로 인해 3 시간 동안 거래를 중단했습니다. 2014 년 4 월, IntercontinentalExchange Group의 2 개의 미국 옵션 거래소에서 컴퓨터 오작동으로 인해 약 20, 000 건의 잘못된 거래가 취소되었습니다. Flash Crash와 같은 또 다른 주요 폭발은 시장의 무결성에 대한 투자자의 신뢰를 크게 흔들 수 있습니다.
HFT 위험에 대한 대책
알고리즘 충돌 HFT의 위험을 강조하는 Flash Crash 및 Knight Trading "Knightmare"와 함께 거래소와 규제 기관은 보호 조치를 시행하고 있습니다. 2014 년 Nasdaq OMX Group은 사전 설정된 위험 노출 수준에 도달하면 거래를 중단 할 회원사들을 위해 "킬 스위치"를 도입했습니다. 많은 HFT 회사에는 특정 상황에서 모든 거래 활동을 중지 할 수있는 "킬 (kill)"스위치가 이미 있지만 Nasdaq 스위치는 불량 알고리즘에 대응하기위한 추가 수준의 안전성을 제공합니다.
1987 년 10 월 "블랙 먼데이"이후에 회로 차단기가 도입되었으며, 대량 매각시 시장 패닉을 진압하는 데 사용됩니다. SEC는 S & P 500 지수가 전날 오후 3시 25 분 (EST) 오후 7시 25 분 이전에 7 % 하락할 경우 회로 차단기가 작동 할 수 있도록 2012 년 개정 된 규칙을 승인했습니다. 오후 3시 25 분 이전에 13 % 급락하면 전체 시장에서 15 분이 더 중단되고 20 % 다이빙은 하루 종일 주식 시장을 폐쇄합니다.
2014 년 11 월, 상품 선물 거래위원회는 파생 상품에서 알고리즘 거래를 사용하는 회사에 대한 규정을 제안했습니다. 이러한 규정은 그러한 회사들에게 사전 거래 위험 통제를 요구하고 논쟁의 여지가있는 조항은 요청이있을 경우 정부가 프로그램의 소스 코드를 이용할 수 있도록 요구할 것입니다.
결론
알고리즘 HFT에는 많은 위험이 있으며 그 중 가장 큰 위험은 시스템 위험을 증폭시킬 수있는 잠재력입니다. 시장 변동성을 강화하려는 성향은 다른 시장으로 파급되어 투자자 불확실성을 유발할 수 있습니다. 비정상적인 시장 변동성에 대한 반복적 인 시합은 시장 무결성에 대한 많은 투자자의 신뢰를 약화시킬 수 있습니다.
