The world of high-frequency algorithmic trading

Содержание:

Введение

В отличие от графиков и логов, используемых для оценки глобальных трендов в течение дня, Viewer используется для анализа микроструктуры рынка, т.е. ситуаций на коротких промежутках времени длиной 1-1000 микросекунд. Viewer помогает отследить локальные тренды, проанализировать поведение стратегии в конкретный момент времени, посмотрев на стакан заявок и совершённые сделки.

Viewer также можно использовать для общего анализа инструмента: какой бывает минимальный спред (разница между лучшей bid- и ask-ценой), когда участники рынка наиболее активно ведут торги по этому инструменту, насколько стабильна цена за лот в течение дня и т.д.

Однако, основное предназначение Viewer — это анализ стратегии и разбор моментов существенного изменения ситуации на рынке. В частности, мы можем оценить результаты работы стратегии: совпадает ли её поведение с нашими ожиданиями? Верно ли отрабатывает стратегия в те моменты, где мы ожидаем получение прибыли? Этот инструмент помогает отловить баги в логике стратегии, детально разбирая её действия.

Viewer позволяет проанализировать все потенциально ошибочные действия стратегии. Стоит отметить, что эти «интересные» моменты достаточно тяжело искать, используя исключительно Viewer: нам на помощь приходят графики и логи, из которых мы можем найти нештатные ситуации, которые стоит подробно рассмотреть.

К примеру, если мы резко «просели» по суммарному результату, мы можем посмотреть, какие сделки ведут к потерям. Если мы набрали большую позу и сидим в ней продолжительное время (о том, почему это плохо, можно прочитать в нашей предыдущей статье), нам нужно посмотреть, какие были сделки на рынке, и как выглядел биржевой стакан в данный момент. Если наша стратегия стала проявлять меньшую активность на рынке, нам нужно понять причины случившегося: возможно, на рынке, в целом, стало меньше заявок и сделок, а возможно, стратегия неверно обрабатывает некоторый крайний случай и начинает торговать медленнее.

Наткнувшись на такие ситуации, мы можем посмотреть соответствующие моменты во Viewer, чтобы понять, в чём именно ошибается наша стратегия. Более того, мы можем сделать это очень удобным способом: нам не нужно вручную вводить время во Viewer, достаточно кликнуть на точку на графике и перейти в соответствующее место во Viewer.

Technology

Often likened to an arms race, high-frequency traders need the latest and best infrastructure to fight for every millisecond, or even nanosecond, advantage. As such, some of the software and open source technology that is used can be complex, ranging from Xilinx field-programmable gate arrays (FPGAs) and bespoke graphics processing units (GPUs) to deep machine learning, microwave networks and quantum computing.

Algorithms

The basis of high-frequency trading can be thought of as a more sophisticated version of MT4’s Expert Advisors (EAs) offered by day trading brokers, such as eToro. The algorithms behind high-frequency trading take market data, perform analysis and use indicators to signal an opportunity which the bot will use to make an order.

Creating algorithms can be more complicated than simpler forex day trading strategies written in Java. Often, using software calls upon a range of programming languages, with application programming interfaces (APIs) to integrate them.

Python is the most common language for quantitative analysis and trading, whereas R is a widely used language for data and statistical analysis and C++ is a complex language that allows for better and faster program structures. Some high-frequency traders also use other languages, such as Java, Matlab and C#.

Cryptocurrencies

High-frequency trading is not limited to use with stocks and forex markets; the concepts behind it can also be used with cryptocurrencies, such as Bitcoin. Cryptocurrencies are decentralised currencies, with no physical markets and data centres, instead operating through a network of servers.

In order to gain a co-location advantage similar to that with traditional markets, high-frequency traders use cloud-based virtual private servers (VPSs), which allow them to run their algorithms directly from the internet. This practice is extending to more and more ETFs and companies around the world, including India, Amsterdam and London.

Какие NFT токены покупать в 2021 году

Самый проверенный и надежный способ это покупка ТОП 5 — 10 самых крупных и популярных токенов NFT.

Для этого мы переходим на сайт https://coinmarketcap.com/nfts/ где и выбираем NFT для покупки, выписываем себе на листочек, что будем покупать.

ТОП-5 NFT самых популярных — Весна 2021

Итого мы будем покупать THETA, CHZ, ENJ, MANA, FLOW (доступен на Okex).

Почему стоит покупать NFT токены из ТОП 5 — ТОП 10 списка?

Так как NFT сектор очень молодой, лучше всего выбирать проверенные токены близкие к ТОПу по капитализации, ибо:

  1. Так как у них есть $$$, они более конкуренты.
  2. Более защищены от взлома и атак, хоть бывает ломают и ТОПов.
  3. С большой аудиторией в соц сетях — Сарафанное радио рулит.
  4. Менее подвержены проливам в -90% за один день — Более консервативны.
  5. С аналогично хорошей перспективой роста в 700% и более.

Далее для покупки NFT нам необходимо перейти на Спот Binance.

Potentials of High-Frequency and Algorithmic Trading

To be able to transact assets with the time of possession narrowed to one microsecond is a great task for a human, even via the command of a button. The human neurons are not designed to navigate signals at such speed and yet process the information, decide, and act. The need for such a speedy process of a transaction is the hand in glove relationship between high-frequency and algorithmic trading.

The projection of algorithmic trading was by sequential processing, but the application of parallel computing and neural networking is a promising step. Processing via several nodes, as it is in machine learning, with several inputs and outputs perfectly aligns with parallel computing. Thus, algorithmic trading is more likely to be parallel instead of sequential.

Another factor of importance is using Big Data. With the volume of transactions there are tons of information for analysis to decide a good or bad deal. The efficiency of the trading solutions will naturally increase with more data and, as a result, create a more efficient market. The data harvested will also be an advantage for machine learning.

Both high-frequency and algorithmic trading are fit for automation by AI. Most trading platforms are autonomous already, but there is always room for improvement. For instance, systems that analyze business information in the form of news will be a great trading tool.

AI will consolidate trading by harnessing and analyzing market patterns and behavior from the past. It will also be able to learn and adapt itself as the market conditions change, thereby creating a perfect tool for trading.

Critiques of HFT

HFT is controversial and has been met with some harsh criticism. It has replaced a number of broker-dealers and uses mathematical models and algorithms to make decisions, taking human decision and interaction out of the equation. Decisions happen in milliseconds, and this could result in big market moves without reason. As an example, on May 6, 2010, the Dow Jones Industrial Average (DJIA) suffered its largest intraday point drop ever, declining 1,000 points and dropping 10% in just 20 minutes before rising again. A government investigation blamed a massive order that triggered a sell-off for the crash.

An additional critique of HFT is it allows large companies to profit at the expense of the «little guys,» or the institutional and retail investors. Another major complaint about HFT is the liquidity provided by HFT is «ghost liquidity,» meaning it provides liquidity that is available to the market one second and gone the next, preventing traders from actually being able to trade this liquidity.

Competitive Advantage

The overriding theme in HFT is speed in the areas of order entry, order execution and reception of exchange or market-based data. They’re crucial components of HFT strategies and direct determinants of the ability to establish long-term profitability from operations.

To achieve a competitive advantage over other market participants in the arena of speed, HFT firms pursue «ultra-low latency» technologies. The term «ultra-low latency» refers to technologies that address issues pertaining to the time it takes to receive, assimilate and act upon market data. Ultra-low latency is achieved through optimising performance in two areas: the reception of exchange or market-based data, and market interaction.

In terms of data exchange, the method by which HFT firms reduce latency is through securing direct market access (DMA). This is the ability for a market participant to receive data from the exchange or market directly, without any third-party intervention. DMA provides a trader the ability to enter market orders directly into the exchange’s order book for execution. This is a crucial aspect of constructing an ultra-low latency trading platform, as its use ensures that the market participant is receiving data ahead of non-DMA users. As a result, the ability to interact within the marketplace ahead of the competition becomes possible.

In addition to securing DMA, HFT operations achieve a competitive advantage via ultra-low latency through the introduction of two vital inputs into the trading operation:

  • Automated proprietary trading algorithms: Commonly known as «black box» trading systems, these are complex algorithms based on numerous market variables that are used to generate signals identifying a potential trading opportunity. The signal is then traded automatically through programmed trading software.
  • Collocated servers: These are servers that are dedicated to the trader and hard-wired to the exchange or market being traded. They are physically located at the exchange or market, and provide DMA with greatly reduced latencies than those of remotely located servers.

When taken together, the use of «black box» trading systems in concert with collocated servers ensures a precise and timely interaction with the marketplace. This combination of inputs is referred to as «high-frequency trading DMA.»

Essentially, the competitive advantage that HFT firms enjoy over other market participants can be directly attributed to the substantial reduction of nearly all trading related latencies.

Положение дел с высокочастотным трейдингом сегодня

С 2009-го по 2012-й годы объемы прибыли от высокочастотной торговли снизились в 5 раз с 5 млрд до 1,25 млрд USD. С падением ликвидности на рынке в 2016-м году большое количество средних HFT-компаний ушли с рынка. Для успешного воплощения HFT-системы требуются генераторы сигналов, алгоритмы, оптимизирующие исполнение ордеров, алгоритмы управления рисками, оптимизации портфелей и тому подобное. HFT системы покрывают практически весь спектр задач, которые должен решать трейдер – от отбора торговых инструментов до исполнения ордеров, но делают это быстрее и качественней.

На сегодняшний день, не все рынки подходят для высокочастотной торговли. В соответствии c исследованиями Aite Group, на рынках акций наибольший процент алгоритмических участников, которые делают более 50% торгового оборота, на рынке фьючерсов — 40%, на рынке Форекс, на опционах и рынке бумаг с фиксированной доходностью намного ниже.

Алгоритмическая торговля превосходит торговлю с участием человека, алгоритмические фонды последовательно превосходят традиционные по показателям доходности в периоды кризисов.

Банк Credit Suisse опубликовал исследование о «реальной роли HFT торговли в современной экосистеме финансового рынка», где говорится о том, как высокочастотный трейдинг изменил положение дел на мировых биржах.

По оценке Credit Suisse, объем торгов, который приходится на операции доверительных управляющих и инвесторов, как активных, так и пассивных, на американском фондовом рынке почти не изменился на протяжении последних десяти лет (3-4 млрд. акций в день).

При этом общий объем торгов на биржах США в период после кризиса 2008 года увеличился более чем в два раза, что связывают с развитием HFT-торговли. Активность HFT-алгоритмов помогает соединить действующих на финансовом рынке людей, снижая время на ожидания контрагента. Развитие HFT оказало влияние и на размеры спредов. Спреды акций крупных компаний уменьшились, а средних наоборот, увеличились. Это говорит о спросе высокочастотников на акции ликвидных известных компаний.

Повышенная волатильность акций крупных и небольших компаний в последние годы наблюдается в различные периоды торгового дня. В начале торгов активнее изменяется цена акций не самых крупных компаний. Так происходит из-за того, что на определение честной (в данный момент) цены таких акций требуется больше времени. Однако к концу торговой сессии, напротив, такие акции ведут себя спокойнее, чем ценные бумаги крупных организаций.

Напротив, для акций крупных компаний, которые активно торгуются на рынке, иногда наблюдаются колебания цены, когда они многократно быстро меняются внутри спреда в конце торгового дня. Оба этих явления также связаны с деятельностью HFT.

Как правило, HFT-стратегии торговли направлены на извлечение прибыли из неэффективностей рынка, а не на участие в крупных движениях цен. Это выливается, в том числе, и в уменьшение крупных колебаний цен известных компаний, с которыми чаще совершают операции высокочастотные трейдеры.

Profit Potential from HFT

Exploiting market conditions that can’t be detected by the human eye, HFT algorithms bank on finding profit potential in the ultra-short time duration. One example is arbitrage between futures and ETFs on the same underlying index. 

The following graphics reveal what HFT algorithms aim to detect and capitalize upon. These graphs show tick-by-tick price movements of E-mini S&P 500 futures (ES) and SPDR S&P 500 ETFs (SPY) at different time frequencies.

The deeper that one zooms into the graphs, the greater price differences can be found between two securities that at first glance look perfectly correlated.

Please note that the axis for both instruments is different. The price differentials are significant, although appearing at the same horizontal levels.

So what looks to be perfectly in sync to the naked eye turns out to have serious profit potential when seen from the perspective of lightning-fast algorithms.

Benefits of HFT

HFT is beneficial to traders, but does it help the overall market? Some overall market benefits that HFT supporters cite include:

  • Bid-ask spreads have reduced significantly due to HFT trading, which makes markets more efficient. Empirical evidence includes that after Canadian authorities in April 2012 imposed fees that discouraged HFT, studies suggested that “the bid-ask spread rose by 9%,» possibly due to declining HFT trades.
  • HFT creates high liquidity and thus eases the effects of market fragmentation.
  • HFT assists in the price discovery and price formation process, as it is based on a large number of orders

Как работает HFT

Схематично процесс HFT делится на две части: предварительный анализ и собственно решение о сделке.

Чем больше трейдер знает о деятельности других участников рынка, тем легче ему принять решение и заработать на этом. Для всего этого используется «технический анализ», который включает в себя данные о ценах, условиях сделок и объемах торгов. Этим занимается отдельный робот, и эти данные используются для настройки алгоритмов торговли.

Для принятия решения в HFT целая куча стратегий для работы на биржах. Вот некоторые популярные.

Маркетмейкинг
Трейдер получает прибыль за счет спреда — разницы между спросом и предложением. Чем больше спред, тем больше прибыли в итоге. Суть этой стратегии в том, чтобы повысить конкуренцию между торговцами и инвесторами, сужая спред в различных активах. Такая стратегия широко распространена между крупными инвестиционными фирмами. Она позволяет повысить качество и привлекательность торговой площадки. Такой вид стратегии дает повышение рыночной ликвидности и «новые территории» для торговли.

Ликвидность — способность продать ценные бумаги быстро и без существенных потерь. Популярные акции уже имеют неплохую ликвидность, а вот в случае, когда они менее популярны, инвестору не так легко найти покупателя. Ему приходится дожидаться появления покупателя или согласиться на сделку по менее выгодной цене, которая предложена HFT-алгоритмом маркермейкера. Именно на этой разнице высокочастотник зарабатывает деньги. К тому же иногда маркетмейкеры получают дополнительную плату от торговых площадок за повышение ликвидности.

Фронтраннинг
В основе работы алгоритма лежит скорость заключения сделки, при обнаружении выгодных условий. Работу алгоритма можно поделить на два периода — мониторинг всех условий для выставления заявки и действие, когда заявка уже в работе.

Сначала происходит анализ на все крупные биды (цены спроса) выше заданного условия, и если такой объем находит система, то роботом выставляется заявка на один шаг выше этого ордера. Если же ордер убирается, то заявка, выставленная роботом, снимается, и мониторинг продолжается. Если объём передвигается, то робот тоже передвигается, при этом маневрируя, чтобы быть на шаг впереди.

Импульс зажигания
Стратегия применяется торговцами, чтобы спровоцировать участников торгов на быстрое совершение торговых операций. В тот момент, когда идет быстрое рыночное движение, разность между ценами заявок на продажу и на покупку на рынке быстро расширяется. Это создает выгодные условия для получения прибыли. 

Например, цена на покупку акции составляет $200, а цена на продажу — $200.01, а затем цена на покупку меняется на $199 и цена на продажу становится уже $200 за акцию. В таких условиях получается что цена продажи становится предыдущей ценой покупки, а исполнение последних оставшихся в очереди заявок на покупку по $200 позволят в итоге трейдеру перепродать акцию по $200. 

Статистический арбитраж
Нейтральная рыночная стратегия, которая приносит прибыль при любой ситуации неравенства на бирже. Стратегия основана на поиске несоответствий между ценами, за счет получения различных новостей, влияющих на финансовый рынок.

HFT алгоритм отслеживает цены и объемы торгов на разных биржах в преддверии значимых событий в поисках аномального поведения. По нему трейдер еще до появления официальной новости реагирует на отклонения и заключает сделку.

Арбитраж задержек
Он направлен на получение дохода за счет более раннего получения данных о финансовых инструментах. Чтобы иметь преимущество во времени, трейдеры размещают машины с алгоритмами как можно ближе к серверам биржи, в идеале в том же машинном зале.

Финансовые инструменты, применяемые на разных торговых площадках, взаимосвязаны между собой, и колебания цен на одной бирже влияют на все остальные. Во время торгов вся информация не может перемещаться моментально, например между биржами Чикаго и Нью-Йорка 1200 км. Во времени это около 5 миллисекунд. Торговые роботы на Нью-Йоркской площадке получают информацию с задержкой.

Обнаружение ликвидности
При этой стратегии высокочастотные роботы пытаются обнаружить крупные или скрытые заявки от обычных площадок и от автоматизированных систем еще до начала торгов. С этой целью роботы посылают на рынок небольшие заявки, отслеживая время их исполнения, таким образом отслеживая когда должна быть крупная сделка. 

FPGA Ultra-Low Latency Drivers

The programmability and extensive capacity of FPGA chips are certainly very important characteristics. But these are the hardware’s parallel architecture and deterministic nature that make it an ultimate solution for reducing round-trip latencies and thus increasing trade volumes.

Parallel Architecture

FPGA devices do not have a fixed processor architecture, including the operating system overhead and all the interfaces and interrupts typical to CPUs.

Processing paths in this hardware are parallel, which means different functions do not have to compete for the same operating resources. As a result, a single FPGA chip can have 10 or more control loops running on it simultaneously at different rates.

The parallel architecture of FPGA is the key behind its ability to rapidly execute buy and sell orders. Click To Tweet

The implementation of mathematical computations at a low level, however, is possible only with regards to simple algorithms that can be broken down into a set of tasks. Separate functional blocks can then be processed within different cycles.

The parallelism of FPGA devices also makes them very resilient. Not being affected by the software updates and changes typical for IT systems, the hardware is able to provide and maintain a high level of service at all times. Stable and self-contained in nature, an FPGA chip contributes to the smooth functioning of the whole HFT infrastructure.

Unlike FPGAs, generic processors are better at dealing with complex problems that require less parallelism. When it comes to high-frequency trading such problems, for instance, include calculating the total cost of the end buys, sells and cancels necessary to keep portfolios risk-adjusted.

Another example is the population of price and news sources into trading indicators to be subsequently used by traders and managers to decide on the correct adjustments to trading systems.

Determinism

The hardware implementation of an algorithm results in a high level of determinism. This means that even during the market bursts when the networks are overloaded with information, FPGA quickly transmits the data from the trading venue and back. Irrespective of the network conditions, the chip always passes through the same sequence of states, providing the same output for every given input.

Since the occurrence of random events within the processing paths is very limited, FPGA components deliver a repeatable and predictable processing latency. Moreover, a finite number of operating states guarantees a lower risk of functional errors and a complete test coverage. This gives users of the FPGA-accelerated systems a high confidence in the output integrity.

CPUs, on the other hand, are well-known for their processing randomness. This is due to the operating system and event driven interrupts which give a near-infinite number of path variations through the program flow. CPUs are then become indispensable when it comes to switching between different tasks and solving problems which are constantly changing both in size and in scope.

Рубеж первой статьи в блоге

Первая статья организаторов рассказала многое, до чего мне уже удалось добраться, но также содержала пару очень важных идей про уход с цены в случае, если оттуда массово уходят другие игроки, и про то, что можно не только ставить заявки на дальние цены, но и просунуть на лучшую, когда цена меняется. Первая идея была для меня очень актуальна, так как ситуации, когда выносят по рынку все заявки в стакане, очень сильно портили результат. По сути, это была единственная серьёзная проблема на тот момент. Боролся с этим я сначала временем. Известно, что подобные резкие скачки в цене бывают при открытии торговых площадок и в момент выхода новостей, например, 16:30 — очень популярное время для выхода новостей про макроэкономические показатели в США. Соответственно, я добавил условия, чтобы стратегия делала паузы в «опасные» временные интервалы. Результат стал лучше, но и сделок стало меньше. Вторая попытка была основана на том, что часто за круглыми значениями цены стоит большое количество стоп-заявок других игроков (психологически они склонны туда ставить). Добавил условия не торговать около круглых цен. Сделок стало сильно меньше. Следующая попытка была похитрее: я высчитывал среднюю цену, по которой только что вынесли весь стакан, и некоторое время держал противоположные заявки начиная именно с этой цены, а не с лучшей. Расчет был на то, что подобные скачки цены обычно быстро выкупают обратно. Это немного исправило ситуацию. Но минимальный результат в формуле расчета очков, тем не менее, продолжал портить общий результат, так как на мгновение стратегия уходила в сильный минус.

Вторая идея из статьи о выставлении заявки на лучшую цену, пока на ней мало чужих заявок, заставила меня немало поразмышлять. Я считал исторически за период среднее количество лотов, которые разбирают сразу же без дальнейшего изменения цены в обратную сторону. Предполагалось выставлять на лучшую цену, только тогда, когда на неё выставили больше лотов, чем рассчитанное среднее, умноженное на коэффициент-параметр. На тот момент идея казалась очень перспективной, но прироста результата не произошло. Возможно, я что-то упустил.

К тому времени мою стратегию потрепало изменение в симуляторе. Часто я выставлял заявки за пределы видимой зоны стакана. Оказалось, что подобные заявки автоматически попадали в начало очереди. Похоже, я был одним из немногих, кого серьёзно затронуло устранение этой уязвимости. Но тем не менее, после очередной оптимизации параметров стратегия всё ещё оставалась на первом месте.

Критика[править | править код]

Большое количество исследователей утверждает, что HFT и электронная торговля создают новые сложности для финансовых систем. Алгоритмическая и высокочастотная торговля сыграли значительную роль в моментальном (длительностью менее 5 минут) обвале рынков 6 мая 2010 года (2010 Flash Crash), когда высокочастотные поставщики ликвидности резко остановили операции. В нескольких европейских странах предлагалось ввести значительные ограничения или даже полный запрет на высокоскоростную торговлю из-за опасений по поводу волатильности. Также существуют мнения, что HFT-компании отнимают часть прибыли у инвесторов, когда инвестиционные фонды типа Index Fund проводят перебалансировку своих портфелей. Многие финансовые аналитики и исследователи отмечают, что HFT и автоматизированная торговля улучшают ликвидность рынков и снижают затраты на торги.

Что такое высокочастотный hft трейдинг и как его использовать на Форекс?

Свое начало высокочастотный hft трейдинг берет в конце 9о-х годов, когда комиссия «SEC» дала разрешение работать электронным торговым площадкам. Изначально, такой скальпинг проводился на масштабах времени длившихся буквально несколько секунд, но уже ближе к 2010 году, это время значительно уменьшилось и начало составлять сотни, а иногда и десятки микросекунд.

2 ЛУЧШИХ БРОКЕРА ОПЦИОНОВ, КОТОРЫХ ВЫБРАЛИ ВЫ!

Не требуется верификация! | обзор | отзывы | НАЧАТЬ ТОРГОВЛЮ С 10$
Депозит от 5$. Новый брокер! | обзор | отзывы | ПОПРОБОВАТЬ СИГНАЛЫ

РЕКОМЕНДУЕМ: ОНИ ОСТАЮТСЯ ЛИДЕРАМИ НА FOREX!

| Депозит от 0$. ТОП 2 ТС | ТОРГОВЫЕ УСЛОВИЯ | обзор | отзывы
| Депозит от 0$. ТОП 4 стратегии |   ТОРГОВЫЕ УСЛОВИЯ | обзор брокера

Депозит от 1$. Как получить для старта 1500$? БОНУС $1500 | обзор / отзывы

Высокочастотный hft трейдинг в современном понимании, является набором специальных техник при ведении торговли деривативами, акциями и валютами Форекс, когда огромный поток заявок от трейдеров отправляется на рынки с раунд-трипом меньшим, чем миллисекунда. Большое количество исследований показало, что в среднем трейдеры высокочастотники являются держателями акции не дольше 22 секунд. Высокочастотный hft трейдинг, используется трейдерами с целью завершить торговый день без наличия у них на руках ценных бумаг и открытых позиций и с достаточно большой прибылью.

Этот трейдинг, не предусматривает аккумуляции позиций и удержания их в течение ночи, поэтому мера вознаграждения и риска (потенциальный коэффициент Шарпа) при такой торговле в несколько раз выше, в сравнении с традиционными стратегиями типа «Buy and hold».

Как правило, hft трейдеры конкурируют только между собой, а не с долгосрочными инвесторами. И хотя они имеют очень низкую доходность по одной сделке, но благодаря большим объемам и количеству операций (могут исчисляться в миллионах) получают достаточно высокие доходы.

Одним из основных стимулов того, что стал развиваться высокочастотный hft трейдинг, послужило развитие так называемой стратегии «Front running», при использовании которой всевозможные задержки передачи приказов дают преимущество тем, кто обладает более ранним доступом к нужной информации, к примеру, использует канал связи с меньшими задержками.

Как осуществляется высокочастотный hft трейдинг?

Как же все происходит? Электронный высокочастотный hft трейдинг осуществляется посредством отсылки заявок на биржу Форекс в электронном виде. Эти заявки на продажу и покупку на бирже сопоставляются и открываются сделки. Мы можем видеть выставляемые заявки посредством так называемых фидов.

Фиды, представляют собой несжатые либо сжатые потоки данных, поставляемых некими независимыми организациями, к примеру, «OPRA» в реальном времени. Фиды содержат финансовую информацию по торговым инструментам и передаются участникам торгов посредством мультикаста с помощью стандартизированных протоколов, как правило, через Ethernet по UDP. На большинстве бирж используется стандартный протокол поставки данных о рынке «FIX» и «FAST».

Высокочастотный hft трейдинг возможен лишь в том случае, когда движок hft будет оптимизирован на абсолютно всех уровнях.

Чтобы уменьшить время задержки во время передачи по сети, задействуется «collocation», когда сервер hft устанавливается в непосредственной близости от биржевого шлюза. При этом фиды с данными должны поступать к серверу hft с минимальной задержкой. Также необходима очень эффективная обработка пакетов «FAST» и «UDP». Ну, и, конечно же, решение о создании заявок и их передаче, также должно приниматься и осуществляться с предельно минимальной задержкой.

ЛУЧШИЕ ФОРЕКС БРОКЕРЫ ПО ДАННЫМ «ИНТЕРФАКС»

2007 год. БОНУС $1500 НА СЧЕТ. |
СЕРВИС FXCOPY | обзор/отзывы

1998 год. ECN брокер!   CASHBASK ОТ АЛЬПАРИ | обзор / отзывы

2007 год. FinaCom.   КЕШБЭК ДО 14$ С ЛОТА! | обзор / отзывы

1997 год. Нацбанк РБ. Не для РФ!   50.000$ НА ДЕМО | обзор / отзывы

А ТАКЖЕ ЛУЧШИЕ БРОКЕРЫ БИНАРНЫХ ОПЦИОНОВ В 2021:

Депозит от 10$!
  ТОРГОВЛЯ БЕЗ ВЕРИФИКАЦИИ | обзор / отзывы

Копирование сделок!
  10.000 НА ДЕМО СЧЕТ | обзор / отзывы

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *