HFT a algotrading – na czym polega różnica?

Na przestrzeni ostatnich dekad rynki finansowe przeszły znaczącą transformację za sprawą rozwoju technologii. Coraz częściej decyzje inwestycyjne podejmują nie ludzie, ale komputery działające według zaprogramowanych algorytmów. Pojęcia takie jak handel algorytmiczny oraz handel o wysokiej częstotliwości (ang. High-Frequency Trading, HFT) weszły na stałe do słownika inwestorów. Choć bywają używane zamiennie, nie oznaczają tego samego – HFT jest specyficznym podzbiorem algotradingu, ukierunkowanym na maksymalną szybkość zawierania transakcji. Zrozumienie różnic między tymi podejściami jest istotne, zwłaszcza iż w tej chwili zdecydowana większość transakcji na giełdach (np. w USA czy na rynku Forex) odbywa się dzięki algorytmów. W poniższym artykule wyjaśniamy, czym dokładnie jest handel algorytmiczny i HFT, kto z nich korzysta, jak przebiegają takie transakcje, jakie niosą zalety i wady, a także porównujemy oba podejścia.

Czym jest handel algorytmiczny (algotrading)?

Handel algorytmiczny to metoda zawierania transakcji, w której decyzje o kupnie lub sprzedaży podejmowane są automatycznie przez program komputerowy według z góry zdefiniowanych instrukcji. Algorytm analizuje dane rynkowe w czasie rzeczywistym i w ułamku sekundy może określić, czy złożyć zlecenie – biorąc pod uwagę ustalone kryteria, takie jak cena, czas, wolumen czy aktualny trend. Innymi słowy, algorytm zastępuje człowieka w roli tradera: samodzielnie monitoruje rynek i reaguje na nadarzające się okazje inwestycyjne zgodnie z zaprogramowaną logiką.

Współcześnie algorytmy generują większość obrotu na giełdach. Przykładowo, według badań Bank for International Settlements (BIS) z 2022 roku, aż 75% transakcji na rynku walutowym Forex spot odbywało się w sposób algorytmiczny, bez bezpośredniego udziału człowieka. Z algotradingu korzystają przede wszystkim duże instytucje finansowe – banki inwestycyjne, fundusze hedgingowe, fundusze emerytalne – które używają algorytmów do realizacji zleceń zbyt dużych lub zbyt szybkich, by mógł je, w sposób optymalny, wykonać człowiek. Coraz częściej jednak także inwestorzy indywidualni sięgają po automatyczne strategie (choćby poprzez platformy tradingowe oferujące gotowe „boty”). Strategie algorytmiczne mogą być bardzo różnorodne – od animacji rynku (ang. market making) i arbitrażu międzyrynkowego po spekulacyjne podążanie za trendem cenowym. Wiele z nich opiera się na matematycznych modelach i analizie danych, a te najszybsze zaliczają się właśnie do kategorii HFT (handel wysokiej częstotliwości).

Dzięki wykorzystaniu komputerów handel algorytmiczny oferuje szereg korzyści. Przede wszystkim zapewnia błyskawiczną realizację zleceń – algorytm może reagować na zmiany rynkowe w ułamkach sekund, znacznie szybciej niż człowiek. Ponadto wyeliminowany zostaje czynnik emocjonalny: program działa według uprzednio zdefiniowanej logiki i nie ulega typowym ludzkim słabościom, takim jak strach przed stratą czy nadmierna chciwość. Usunięcie emocji i błędów ludzkich sprawia, iż transakcje są realizowane z większą precyzją i konsekwencją. Algorytmy potrafią również operować non-stop, 24 godziny na dobę, jeżeli jest taka potrzeba (np. na rynkach globalnych lub kryptowalutowych), co dla człowieka jest niewykonalne. Dla dużych graczy zaletą jest także możliwość efektywnego rozłożenia w czasie realizacji bardzo dużych zleceń, tak aby zminimalizować wpływ na cenę rynkową (tzw. optymalizacja egzekucji – np. algorytmy dzielące duże zlecenie na mniejsze części, realizowane stopniowo).

Z drugiej strony, automatyzacja handlu wiąże się z pewnymi ryzykami i wadami. Przede wszystkim algorytmy są tworzone przez ludzi – a więc mogą zawierać błędy lub działać w sposób nieprzewidziany w warunkach, których twórcy nie uwzględnili. Niewielka usterka w kodzie lub modelu może w krótkim czasie wygenerować olbrzymie straty, zwłaszcza iż program działa bezpośrednio i błyskawicznie.

Czym jest High-Frequency Trading (HFT)?

Handel wysokiej częstotliwości (ang. High-Frequency Trading, HFT) to szczególny rodzaj handlu algorytmicznego, w którym kluczowa jest prędkość zawierania transakcji. Strategia HFT polega na realizowaniu ogromnej liczby zleceń w skrajnie krótkim czasie – mierzonym w milisekundach, a choćby mikrosekundach. Algorytmy wysokiej częstotliwości wchodzą i wychodzą z pozycji błyskawicznie, często utrzymując je tylko przez ułamki sekundy, a celem jest uchwycenie minimalnych wahań cen. Zyski z pojedynczej transakcji bywają bardzo małe (rzędu ułamków procenta czy choćby kilku groszy), jednak przy tysiącach takich operacji dziennie sumują się one do znaczących kwot. Jak sama nazwa wskazuje, przewagą HFT jest pierwszeństwo czasowe – algorytmy o większej szybkości wykonania zleceń mają przewagę nad wolniejszymi.

HFT wymaga nie tylko sprytnych algorytmów, ale także najwyższej klasy infrastruktury informatycznej. Aby być szybszym od konkurencji, firmy stosujące HFT inwestują w ultraszybkie komputery i łącza oraz lokują swoje serwery jak najbliżej giełd (tzw. kolokacja) w celu zminimalizowania opóźnień przesyłania danych. Tego rodzaju handel jest domeną głównie dużych instytucji finansowych – wyspecjalizowanych firm tradingowych (często działających na własny rachunek), funduszy hedgingowych oraz banków inwestycyjnych. Ze względu na wysoki koszt technologii i poziom skomplikowania, dostęp do HFT mają zwykle tylko największe podmioty – przeciętny inwestor indywidualny nie jest w stanie samodzielnie konkurować na tym polu.

Zwolennicy handlu wysokiej częstotliwości podkreślają, iż przynosi on pewne korzyści dla rynku. Algorytmy HFT, działając jako animatorzy rynku (ang. market makerzy), wypełniają na bieżąco luki w arkuszu zleceń, zwiększając płynność i zmniejszając spread między ceną kupna, a sprzedaży. Dzięki temu transakcje dla innych uczestników rynku mogą być zawierane po bardziej korzystnych cenach. Niektóre giełdy wręcz zachęcają do aktywności HFT, oferując rabaty lub niższe opłaty dla animatorów zapewniających płynność. Ponadto strategie wysokiej częstotliwości błyskawicznie wychwytują nieefektywności cenowe i arbitrażowe – błędy wyceny, które normalnie mogłyby utrzymywać się dłużej, są korygowane w ułamkach sekund. Dla samych firm HFT atutem jest możliwość generowania zysków w oparciu o masę małych transakcji o wysokim prawdopodobieństwie sukcesu – jeżeli algorytm jest dobrze skonstruowany, może przynosić zyski bardzo regularnie.

Pomimo powyższych zalet, HFT bywa również ostro krytykowany. Główny zarzut to zwiększanie zmienności i ryzyka na rynku – algorytmy działające bez udziału człowieka w ułamkach sekund mogą wywołać niekontrolowane ruchy cen, gdy wiele z nich reaguje podobnie na te same sygnały. Błyskawicznie znikająca płynność potrafi pogłębiać gwałtowne spadki, tak jak było to na przykład we Flash Crash’u z 2010 roku, w którym indeks Dow Jones w ciągu kilku minut spadł o ok. 9%, po czym równie gwałtownie odrobił straty. Późniejsze analizy wykazały, iż do gwałtownej zmienności przyczynił się właśnie zautomatyzowany handel wysokiej częstotliowści, którego algorytmy zareagowały łańcuchowo na duże zlecenie sprzedaży.

Kolejna kwestia to równość szans na rynku. HFT faworyzuje tych graczy, którzy dysponują najnowocześniejszą technologią i dostępem do najszybszych danych. Inwestorzy posiadający wolniejsze łącza czy mniej zaawansowane narzędzia, nie są w stanie konkurować z firmami HFT, co rodzi pytania o równość szans (choć zawsze jest to trudna dyskusja, ponieważ rynki na wielu polach nie oferują “równości” swoim uczestnikom).

Z tych powodów handel wysokiej częstotliwości jest kontrowersyjny – część uczestników rynku postrzega go wręcz jako potencjalnie szkodliwy.

HFT a Alogtrading: Podsumowanie

Handel algorytmiczny to szerokie pojęcie obejmujące wszelkie zautomatyzowane strategie tradingowe – może dotyczyć transakcji o bardzo różnych horyzontach czasowych i jest wykorzystywany przez rozmaitych uczestników rynku.

High-Frequency Trading natomiast jest wąską specjalizacją w ramach algotradingu, skupioną na jak najszybszym zawieraniu ogromnej liczby transakcji w krótkim czasie.

Nie są to zatem synonimy. Główne różnice sprowadzają się do skali czasu (HFT operuje w mikrosekundach, podczas gdy algotrading może mieć zakres od sekund do choćby miesięcy), częstotliwości transakcji (HFT wykonuje ich nieporównywalnie więcej), a także wymagań technologicznych i profilu użytkowników (HFT jest domeną podmiotów dysponujących zaawansowaną infrastrukturą technologiczną).

Zarówno algotrading, jak i HFT, stały się nieodłączną częścią współczesnych giełd. Algorytmy nieodwracalnie zmieniły krajobraz rynków finansowych – zwiększając ich efektywność, ale też stawiając nowe wyzwania przed ich uczesnikami, w tym konieczność dostosowania się do okresowej, wyższej zmienności.

Poznanie różnicy między algotradingiem i HFT jest istotne z perspektywy zrozumienia tego jak działa giełda, ale może być także pierwszym krokiem do opracowania swojej własnej, zautomatyzowanej strategii inwestycyjnej. Tak bowiem, jak HFT jest w tej chwili domeną jedynie wyspecjalizowanych, dużych graczy, tak wykorzystanie algorytmów w tradingu dostepne jest dla wszystkich.