Strategien: Warten auf den Eisberg Algorithmischer Handel hat die Handelsmuster an den Kapitalmärkten radikal verändert. Die Transaktionsvolumina sind gestiegen und insbesondere in den Aktienmärkten sind einzelne Transaktionsgrößen gesunken. Debbie Williams, Vizepräsident der Capital Markets und Risk Management Practices bei Financial Insights, untersucht die Konsequenzen für das Risikomanagement und wie die Marktteilnehmer (oder Arent) auf die Herausforderungen reagieren. Wenn ein Finanzmarkt eine wesentliche strukturelle Veränderung in der Art und Weise durchläuft, in der er tätig ist, ergeben sich für die Teilnehmer in der Regel erhebliche Risiken des Risikomanagements. Allerdings bedeutet das nicht unbedingt, dass sie angemessen reagieren in Bezug auf die Überprüfung ihrer Risiken und Kontrollen. In gewisser Weise ist dies verständlich, da struktureller Wandel oft Dollar-Chancen hervorruft, die zwangsläufig Vorrang haben. Gerade bei algorithmischem Handel herrscht eine solche Situation vor, zumal sie Aktien betrifft. Die Dollar-Chance hierbei ist die Kosteneinsparung und die Verbesserung der betrieblichen Effizienz - vor allem für die sellside, die das Konzept hart prüft, da sie ihre Belegschaft nicht mehr auf der Grundlage der verfügbaren Ausführungsmargen rechtfertigen kann. Das primäre Risiko ist hier das operationelle Risiko. Mit so viel der gegenwärtigen Tätigkeit, die Austausch gehandelt wird, ist Kreditrisiko nicht normalerweise eine Hauptfuge des algorithmischen Handels. Ebenso werden bestehende Marktrisiken nicht wesentlich erweitert. (Man könnte argumentieren, dass ein Algorithmus, der schlecht theoretisch führt das Marktrisiko erhöht, sondern es stellt auch eine operationelle Risiko und es wird beschrieben als solche für die Zwecke dieser Diskussion.) Aus einer historischen Perspektive, die Omen sind nicht besonders ermutigend. Jedes Mal in der Vergangenheit, wo qualifiziertes Personal durch Technologie ersetzt worden ist, um Geld zu sparen, sind Probleme entstanden, wenn die entsprechenden Kontrollen nicht auch eingeleitet wurden. Zum Beispiel, nachdem Futures-Börsen zu elektronischen Ausführung bewegt, um auf die Kosten des Boden-Handels zu sparen, gab es eine Flut von Fett-Finger-Fehler - einige von ihnen sehr erheblich. Dies bedeutet nicht, dass die Einführung neuer Technologien von Natur aus schlecht ist - weit davon entfernt -, dass nur die damit verbundenen Risiken des Risikomanagements zu berücksichtigen sind. Einige der offensichtlichsten Risiken im Zusammenhang mit dem algorithmischen Handel sind: Ein Algorithmus, der auf eine bestimmte Art von Marktbedingungen abgestimmt ist und nicht mehr gültig ist. Ein Algorithmus, der überhaupt nicht ausgeführt wird oder nach einer Teilvollendung fehlschlägt und unbemerkt bleibt. Unsachgemäße oder unvollständige Qualität und Gewährleistung von Algorithmen, bei denen Codefehler zu fehlerhafter Ausführung führen. Ein weiteres verwandtes Thema ist, ob eine ausreichende Deckung für menschliche Händler geschaffen wurde, die mit der Überwachung der Algorithmen beauftragt sind. Eine zusätzliche Sorge, die für alle oben genannten Punkte gilt, ist genau, wann immer irgendwelche Probleme gefangen und behoben werden. Algorithmen haben das Front Office automatisiert, aber ein Großteil des Midback-Büros ist zumindest teilweise automatisiert. Wichtig ist hierbei das Order Management System (OMS), das effektiv als Leim zwischen Front - und Backoffices fungiert und bei zunehmendem Cross Asset Class Trading zunehmend kritisch wird. Der Haken ist, dass einige OMSs (vor allem jene, die im Haus entwickelt wurden) gut vor dem Beginn des algorithmischen Handels entworfen wurden. Sie kämpfen daher bereits mit dem wachsenden Nachrichtenvolumen im Zusammenhang mit dem Aktienhandel. In gewissem Sinne stellt sich zwei operationelle Risiken: Zum einen, dass die OMS sperren und möglicherweise Daten verloren gehen, zweitens, dass es auch als Werkzeug zum Einfangen und Markieren von Algorithmus-Fehlern, wie sie aufgeschlüsselt über unzureichend sein wird. In der Theorie, wird ein menschlicher Händler einen Teil dieser zweiten Rolle zu decken, aber in der Praxis ein Mensch kann nicht verfolgen alle von möglicherweise zehntausend Trades durch die Algorithmen erzeugt. Am besten werden sie wahrscheinlich auf Portfolioebene nachverfolgen und können daher nicht sofort einen Algorithmus feststellen - zumal wenn dem OMS die notwendigen Alerts fehlen. Während Technologie ist ein wichtiger Aspekt im algorithmischen und automatisierten Handel, die damit verbundenen Risiken Implikationen scheinen derzeit einen Rücksitz zu nehmen. Zum Beispiel liegt der Fokus in Bezug auf die Vernetzung in der Regel auf Angelegenheiten wie zum Beispiel als physisch nahe am Markt, um die Latenz zu minimieren. Im Gegensatz dazu neigt der Netzausfall aufgrund von Überlastung dazu, einen Rücksitz zu nehmen. Ein weiterer konsequent vernachlässigter Punkt ist das langfristige operationelle Risiko, dass die Systeminfrastruktur nicht mit dem Unternehmen Schritt hält. Wenn man an Risikomanagement-Konferenzen teilnimmt, ist es relativ alltäglich, Banken zu zitieren, die Themen wie Mitarbeiter-Diebstahl, unsachgemäße Geschäftspraktiken, Kunden-Eignung für Produkt - und Preisrisiken zitieren. Was Sie nie hören, ist die Frage der Infrastruktur verzögerten Geschäftsanforderungen, aber dies ist einer der Hauptgründe, warum Verluste auftreten. Ein klassisches Beispiel hierfür ist das Versäumnis, die interne Netzkapazität zu erweitern, um erhöhten Verkehr durch hochfrequenzalgorithmische Handelsaktivitäten zu ermöglichen. Während erhebliche Investitionen können in externe Anbindung an Ausführungsplätzen durchgeführt werden, ist es nicht ungewöhnlich, dass die gleiche LAN-Segment zu finden, verwendet werden sowohl kritische als Trading-Applikationen und Web-Browsing zu warten, Druck usw. Ein Grund der Fehler für die operativen Risiken von autoalgo zu planen Handel ist, dass operationelles Risiko als ein Konzept hat nicht wirklich viel Fortschritt seit 2000. Die operative Risiko-Management-Industrie kann ein Mandat haben, aber in Bezug auf die Technologie hat es Selbsteinschätzung Tools, die wenig mehr als verherrlicht Fragebögen. Die Verlustdatenausgabe von Risikoereignissen wird als ungespult in standardmäßige relationale Datenbanken abgelegt. Der Mangel an Fortschritt isnt vielleicht sehr überraschend, dass es nur zwei Gründe, die Marktteilnehmer in das Risikomanagement-Technologie investieren: Jemand - in der Regel ein Regulator - sie sagt, sie haben erkannt, dass es eine Möglichkeit ist, eine verbesserte Rendite mit er in der zu machen Mehrheit der Fälle ist es der erste Grund, der überwiegt - aber im Fall des algorithmischen Handels haben Regulierungsbehörden noch nicht ein spezifisches Interesse genommen. Im weiteren Sinne ist der algorithmische Handel potenziell sowohl von Sarbanes-Oxley als auch von Basel II abgedeckt. So ist zum Beispiel bei Sarbanes-Oxley die Erstellung und Prüfung von Kontrollen erforderlich, um ein erhebliches Risiko zu decken. Abgesehen von der Frage, ob eine bestimmte Organisation glaubt, dass ihr algorithmischer Handel ein erhebliches Risiko darstellt, gibt es ein eher grundlegendes Problem. Eine beträchtliche Anzahl großer institutioneller Anleger von institutionellen Anlegern unterliegt weder Basel II (falls sie nicht Banken sind) noch Sarbanes-Oxley. Sie sind daher unter keinen (sogar indirekten) regulatorischen Kompromissen zu tun, etwas über die operationellen Risiken des algorithmischen Handels. Vorläufig dürfte dies kein großes Problem sein, da diese Organisationen noch nicht in den algorithmischen Handel stürzen. (In der Tat, einige argumentieren könnte, dass die Aussicht durch zusätzliche operationelle Risiko anzunehmen, um eine abschreckende Wirkung gehandelt hat zu tun.) Bisher war die Masse der algorithmischen Handelsaktivitäten von der Verkäuferseite gekommen ist, wie sie ihre eigenen ausführen (und in geringerem Maße ) Ihre Kunden handelt. Da diese Unternehmen typischerweise diejenigen sind, die in der Lage sind, die Kosten für operationelle Risiken zu erbringen, sollte dies bis zu einem gewissen Grad - und nur vorerst - die Regulierungsbedenken verbessern. Derzeit sieht es so aus, als ob die operativen Risiken des algorithmischen Handels dem gut etablierten Muster für die Kapitalmärkte folgen werden - niemand wird viel tun, bis ein Großereignis eintritt. Während proprietäre sellside Tätigkeit in diesem Raum weiter überwiegt, kann dieses nicht von viel öffentlichem Interesse sein. Allerdings, sobald buyside Teilnahme nimmt (und die sellside hat die stärkste Motivation für die Förderung dieser), wird sich die Situation radikal ändern. Die Aussicht auf einen bedeutenden Fondsmanager, der aufgrund eines operativen Versagens in seinem algorithmischen Handel erhebliche Verluste an Retail-Kundenvermögen aufrechterhält, ist genau die Art von Situation, die wahrscheinlich viel größere regulatorische Interessen auslöst. Ob diese Perspektive eine Großrevision von operativen Risikoverfahren motiviert, bleibt abzuwarten. 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Als Beispiel nehmen wir an, dass ein Marktteilnehmer eine Order an der London Stock Exchange erteilt, um 1.000 Aktien der Aktie AAAA mit höchstens 120p pro Aktie zu kaufen, mit einem sichtbaren Anteil von 100 Aktien. Andere Händler sehen einen Kaufauftrag für 100 Anteile bei 120p, die anderen 900 bleiben dunkel oder versteckt. Wenn jemand einen Auftrag erteilt, um 100 Aktien bei 120 zu verkaufen, wird der sichtbare Teil erfüllt. Eine neue sichtbare Bestellung zum Kauf von 100 bei 120 wird auf dem Orderbuch erscheinen, und ein Auftrag, 800 Aktien zu kaufen, bleibt verborgen. Iceberg-Aufträge sind im Rahmen der Mifid-Regeln zugelassen, die die Transparenz des Wertpapierhandels in der Europäischen Union durch den Verzicht auf die Auftragsverwaltung auf die Transparenz vor dem Handel gewährleisten. Dieser Verzicht bedeutet, dass Aufträge aus dem Markt ausgeblendet werden können, wenn dies getan wird, um Handelsstrategien zu erleichtern, die ohne versteckte Aufträge durchgeführt werden könnten. Im Fall von Eisbergaufträgen bedeutet dies, dass ein Marktteilnehmer statt einer Eisberg-Order eine normale Limit Order setzen und diese bei jeder Erfüllung durch eine neue Order für denselben Betrag ersetzen kann. Da es keinen Unterschied in dem, was die anderen Marktteilnehmer sehen würden, macht die Eisberg-Bestellung es einfacher, diese Strategie automatisch durchzuführen, und gibt keinen unfairen Vorteil. Börsen entscheiden, welche zwischen mehreren Aufträgen auf dem gleichen Preisniveau zuerst mit Zeitpriorität durchgeführt werden sollen oder erstmals serviert werden. Im Fall von Eisbergordnungen hat der sichtbare Teil eine normale Priorität, aber der verborgene Teil hat eine niedrigere Priorität als jede sichtbare Ordnung. Dies bedeutet, dass ein Auftrag, der nach einer Eisberg-Ordnung platziert wird, nach dem sichtbaren Teil, aber vor dem verborgenen Teil ausgeführt wird. Für den Austausch von Mifid ist dieses Prioritätssystem eine gesetzliche Voraussetzung. Das Verfahren zur Bestimmung der Priorität zwischen den verborgenen Teilen der verschiedenen Eisbergordnungen variiert von Austausch zu Austausch. 1 FT Artikelanalyse Mit diesem Begriff sind keine Artikel verwandt Verwandte Begriffe EDITORrsquoS CHOICE Sie müssen JavaScript aktivieren, damit Sie dieses Video sehen können.
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