High Frequency Trading (HFT) – jaki ma wpływ na rynki?

High Frequency Trading (HFT), czyli handel wysokiej częstotliwości, to jedna z najbardziej zaawansowanych technik handlu na współczesnych rynkach finansowych. Stanowi on znaczną część obrotów giełdowych – w zależności od źródła i rynku, w niektórych przypadkach nawet 50-70%. Od czasów powstania w latach 80-tych, HFT zmienił zasady gry giełdowej, wprowadzając nowe sposoby analizy danych, sposoby handlu, a dla części graczy, także i wymagania technologiczne.

Rozwój HFT był i jest możliwy dzięki postępowi technologicznemu oraz przejściu giełd na systemy elektroniczne. O ile tradycyjny handel opiera się na podejmowaniu decyzji inwestycyjnych przez ludzi, HFT w pełni deleguje proces podejmowania decyzji na algorytmy komputerowe. To wywołało zarówno pozytywne zmiany – w postaci większej płynności rynków – jak i kontrowersje, w tym obawy o stabilność systemu finansowego.

HFT nie ogranicza się jedynie do dużych instytucji finansowych. w tej chwili wiele mniejszych podmiotów, korzystając z gotowych algorytmów i usług w chmurze, może uczestniczyć w tej grze. Jednakże rywalizacja z gigantami posiadającymi zaawansowaną infrastrukturę jest niezwykle trudna. W niniejszym artykule przeanalizujemy, czym jest HFT, jakie strategie w jego ramach są wykorzystywane, jakie niesie wyzwania i szanse oraz co oznacza dla “zwykłych” inwestorów.

Czym jest i jak działa High Frequency Trading?

High Frequency Trading to forma algorytmicznego handlu, gdzie transakcje są realizowane w czasie liczonym choćby w mikro- i milisekundach. Firmy i inwestorzy zajmujący się HFT bazują na trzech kluczowych elementach:

1. Algorytmy handlowe – Algorytmy to specjalnie zaprojektowane programy, które analizują dane rynkowe w czasie rzeczywistym i podejmują na ich podstawie decyzje handlowe. Są one zoptymalizowane pod kątem szybkości i precyzji, a ich celem jest znalezienie okazji rynkowych, które człowiek mógłby przeoczyć lub których nie jest fizycznie w stanie obsłużyć ze względu na ich charakter (transakcje w ramach HFT zachodzą w czasie od ułamków sekundy do kilku sekund). Algorytmy te potrafią analizować dziesiątki wskaźników jednocześnie, od cen otwarcia po zmiany wolumenu, by natychmiast wychwycić okazję w ramach określonej strategii inwestycyjnej. Algorytmy HFT w zdecydowanej większości opierają się na wykorzystaniu zaawansowanego aparatu matematycznego i modelach statystycznych, a ich stworzenie wymaga wiedzy lub współpracy ekspertów z dziedzin takich jak matematyka, informatyka i finanse.
2. Technologia niskiej latencji – W HFT kluczowa jest szybkość. Firmy inwestują w serwery kolokacyjne, umieszczane w pobliżu giełd, aby zminimalizować czas przesyłu danych. Latencja, czyli opóźnienie w przesyle informacji, jest redukowana do ułamkowych części sekundy. W praktyce oznacza to, iż firmy HFT uzyskują informacje o zmianach cenowych szybciej niż inni uczestnicy rynku, co pozwala im reagować jako pierwszym. Infrastruktura technologiczna HFT obejmuje szybkie łącza światłowodowe, dedykowane centra danych i zaawansowane oprogramowanie analityczne.
3. Dane rynkowe – HFT wykorzystuje ogromne ilości danych. Algorytmy analizują je w czasie rzeczywistym, aby wychwycić choćby najmniejsze anomalie cenowe. Coraz częściej firmy HFT korzystają też z alternatywnych źródeł danych, takich jak media społecznościowe, aby przewidywać reakcje rynku na najważniejsze wydarzenia (choć to akurat mocno zależne jest od strategii handlu w ramach HFT). Na przykład analiza sentymentu w mediach społecznościowych może pomóc przewidzieć, jak inwestorzy zareagują na publikacje wyników kwartalnych spółek.

Przykład transakcji w ramach HFT? jeżeli akcje spółki A handlowane są jednocześnie na giełdach w Nowym Jorku i Londynie, a ich cena na obu rynkach różni się o kilka centów, algorytm HFT może kupić taniej w jednym miejscu i sprzedać drożej w drugim. Ten proces, znany również jako arbitraż, jest jednym z fundamentalnych przykładów wykorzystania HFT. Jakie są inne strategie?

Typowe strategie HFT

HFT można wykorzystać do realizacji szeregu różnych strategii inwestycyjnych, z których każda wykorzystuje inne aspekty rynku. Przykładowo Market Making dostarcza płynności, składając oferty kupna i sprzedaży na aktywa finansowe. W ramach tej strategii algorytm zarabia na spreadzie, czyli różnicy między ceną kupna, a ceną sprzedaży. Kluczowym wyzwaniem w ramach tej strategii jest szybkie dostosowanie ofert w odpowiedzi na zmiany cen. Przykładowo, gdy cena akcji zmienia się w ułamku sekundy, algorytm musi natychmiast zmienić swoje zlecenia, by nie stracić przewagi. Market making wymaga też zarządzania ryzykiem, aby uniknąć strat w przypadku gwałtownych zmian cenowych.

Inną strategią jest Momentum Ignition. Choć w tej chwili jest ona nielegalna, warto poświęcić chwilę na jej zrozumienie. Strategia ta polega na inicjowaniu ruchu cenowego, który algorytm przewiduje jako korzystny. Przykładowo, HFT może przeprowadzić serię szybkich transakcji, aby wywołać wzrost ceny, który zainspiruje innych inwestorów do dalszych zakupów. Momentum Ignition bywa krytykowane jako strategia mogąca wpływać na manipulację rynku. Głośnym przykładem tego typu zagrań może być sprawa pewnego tradera z Londynu, Navindera Singh Sarao, który wykorzystał algorytm HFT do wywołania fałszywego popytu na kontrakty terminowe. Sarao stosował zautomatyzowany program handlowy oraz inne techniki do manipulowania rynkiem kontraktów futures E-mini S&P 500 na Chicago Mercantile Exchange (CME). Używana przez niego technika zwana „spoofingiem”, polegała na składaniu dużych zleceń giełdowych, których nie zamierzał zrealizować. Te fałszywe zlecenia miały na celu manipulowanie rynkiem i wywoływanie reakcji innych traderów, szczególnie algorytmów handlowych, na których Sarao zarabiał poprzez uprzednie zajęcie odpowiednich pozycji.

Wracając jednak do legalnych strategii tradingu HFT, wspomnieć należy o arbitrażu statystycznym. Polega na wykorzystaniu historycznych wzorców cenowych i statystycznych zależności pomiędzy aktywami. Na przykład, jeżeli dwie skorelowane akcje bądź inne, powiązane ze sobą instrumenty zwykle poruszają się w podobnym kierunku, ale nagle ich ceny zaczynają się istotnie różnić, algorytm może zakładać, iż ich ceny niedługo się wyrównają. Tego typu strategia wymaga zaawansowanej analizy danych historycznych i bardzo precyzyjnego modelowania.

Arbitraż latencyjny (z ang. latency arbitrage) z kolei, polega na wykorzystaniu opóźnień w przepływie danych między giełdami. jeżeli jedna giełda zaktualizuje cenę aktywów szybciej niż inna, HFT może dokonać transakcji zanim inni uczestnicy rynku zauważą zmianę. Tego typu arbitraż wymaga ogromnych inwestycji w infrastrukturę technologiczną, w tym ultraszybkie połączenia światłowodowe między rynkami w różnych częściach świata.

Inną popularną strategią jest arbitraż indeksowy to strategia polegająca na wykorzystaniu różnic cenowych między różnymi instrumentami powiązanymi z tym samym indeksem giełdowym, na przykład S&P 500. Inwestorzy zarabiają, identyfikując sytuacje, w których ceny akcji wchodzących w skład indeksu nie są zsynchronizowane z cenami kontraktów terminowych, ETF-ów lub opcji. Przykładowo załóżmy, iż kontrakty terminowe na S&P 500 są wyceniane wyżej niż koszyk akcji wchodzących w skład indeksu. W takiej sytuacji inwestor mógłby sprzedać kontrakty terminowe, jednocześnie kupując akcje, a następnie zrealizować zysk, gdy różnica cenowa się wyrówna. najważniejsze w tej strategii jest szybkie działanie i minimalizowanie kosztów transakcyjnych, ponieważ różnice cenowe są często niewielkie i gwałtownie znikają.

Z kolei wspomniany już wyżej handel oparty na wydarzeniach w HFT polega na błyskawicznej reakcji algorytmów na informacje płynące z rynku. Gdy pojawia się istotne wydarzenie, takie jak publikacja wyników kwartalnych spółki czy decyzja banku centralnego o stopach procentowych, algorytmy analizują dane w czasie rzeczywistym, oceniają ich wpływ na ceny aktywów i natychmiast dokonują transakcji. Na przykład, jeżeli spółka ogłasza wyniki znacznie lepsze od oczekiwań, algorytm może natychmiast kupić jej akcje, zanim ich cena wzrośnie. Podobnie, w przypadku informacji o sankcjach gospodarczych, algorytmy mogą gwałtownie sprzedać aktywa związane z dotkniętym rynkiem. Kluczowa jest tu szybkość działania, która pozwala algorytmom wyprzedzić reakcję innych uczestników rynku.

Każda z wymienionych strategii wymaga zaawansowanej infrastruktury technologicznej oraz głębokiej analizy danych. Ich efektywność zależy nie tylko od technologii, ale również od umiejętności zarządzania ryzykiem w dynamicznie zmieniającym się otoczeniu rynkowym.

Wpływ HFT na rynki giełdowe

HFT ma znaczący wpływ na sposób funkcjonowania rynków finansowych. W ramach animacji rynku (ang. Market Making), HFT dostarcza dodatkowej płynności, co oznacza, iż inwestorzy mogą łatwiej kupować i sprzedawać aktywa. Z drugiej jednak strony warto wiedzieć, iż w okresach kryzysowych algorytmy mogą wycofać się z rynku, co prowadzi do znacznego jej spadku i może prowadzić do pogłębienia się owego kryzysu. Dobrym przykładem takiego wydarzenia jest sytuacja z 2010 roku, kiedy to masowe wycofywanie się algorytmów z rynków przyczyniło się do tak zwanego „Flash Crash”. Zjawisko to wywołało lawinę regulacji, które miały na celu ograniczenie ryzyka podobnych incydentów w przyszłości.

Efektem ubocznym HFT jest również szybsze dyskontowanie informacji w cenach rynkowych, co sprawia, iż wyceny stają się bardziej precyzyjne. Z drugiej jednak strony, są też głosy krytyczne, sugerujące, iż nadmierna szybkość może powodować nieprzewidywalność rynku, szczególnie w momencie nagłych zmian cen. Rynek jednak z natury jest nieprzewidywalny, a ceny aktywów są wypadkową popytu i podaży wielu jego uczestników. Ten argument zdaje się zatem być lekko absurdalny.

Obecność HFT na giełdzie zmienia także sposób analizy danych rynkowych. Inwestorzy muszą brać pod uwagę szybsze ruchy cenowe oraz potencjalne zmiany w płynności wynikające z działania algorytmów. Warto też zauważyć, iż rola HFT nie ogranicza się jedynie do tradycyjnych rynków akcji – coraz większy wpływ ma on również na rynek obligacji, kontraktów terminowych i kryptowalut.

Regulacje i kontrowersje

HFT budzi wiele emocji w świecie finansów. Z jednej strony bowiem jest to po prostu sposób grania na giełdzie, którego efektem ubocznym jest poprawa efektywności rynków. Z drugiej strony jednak ściera się z obawami o stabilność systemu finansowego.

Najbardziej znanym wydarzeniem związanym z HFT jest wspomniany już „Flash Crash” z 6 maja 2010 roku, kiedy indeksy takie jak Dow Jones i S&P500 spadły w ciągu kilku minut o wówczas około 9%, by równie gwałtownie odbić w przeciągu następnych 30 minut (na koniec sesji 70% całego ruchu spadkowego zostało odrobione). To wydarzenie rozpoczęło się od zlecenia sprzedaży wartego 4,1 miliarda dolarów na kontrakty E-mini S&P 500, złożonego przez firmę Waddell & Reed. Zlecenie to, zaprogramowane bez uwzględnienia zmienności rynku, wywołało lawinową reakcję algorytmów HFT, które pogłębiły dalszą sprzedaż bądź usunęły zlecenia kupna z limitem (zlecenia z limitem w okresie spadków mają istotny wpływ na ewentualne “ustabilizowanie” ceny).

Spadek indeksu Dow Jones 06-05-2010 – “Flash Crash”. Źródło: Blogs.Cornell.edu

Algorytmy zaczęły masowo sprzedawać aktywa, próbując wyprzedzić spadki cen, co tylko zwiększyło presję na rynek. Gdy animatorzy rynku wycofali swoje oferty kupna, płynność niemal zniknęła, a ceny wielu akcji spadły do absurdalnie niskich poziomów. W ciągu 36 minut sytuacja się unormowała, ale incydent ujawnił kruchość rynku i nieprzewidywalne skutki handlu algorytmicznego.

Po Flash Crashu z 2010 roku regulatorzy podjęli szereg działań, aby zwiększyć stabilność rynku i ograniczyć ryzyko związane z handlem wysokiej częstotliwości. Wprowadzono system raportowania dla dużych traderów, co pozwala SEC na lepsze monitorowanie ich aktywności. Zakazano także manipulacyjnych praktyk, takich jak spoofing i layering (tworzenie iluzji głębokości rynku poprzez składanie wielu zleceń na różnych poziomach cenowych), które wcześniej zakłócały rynkową równowagę.

Jednym z kluczowych kroków podjętych po 2010 roku było wdrożenie bardziej zaawansowanych mechanizmów wstrzymywania handlu – tzw. „circuit breakers” – które zatrzymują rynek w przypadku gwałtownych wahań cen. Wprowadzony w 2012 roku mechanizm Limit Up–Limit Down ogranicza ekstremalne zmiany cen akcji w krótkim czasie.

Firmy HFT zostały zobowiązane do bardziej rygorystycznego zarządzania ryzykiem oraz dokładniejszego testowania swoich systemów, a giełdy wprowadziły limity na liczbę składanych zleceń, aby uniknąć przeciążenia.

Te zmiany miały na celu ochronę rynku przed nagłymi załamaniami, poprawę przejrzystości oraz zapobieganie manipulacjom. Jednak debata na temat skuteczności tych regulacji trwa, a regulatorzy stale dostosowują przepisy, aby sprostać nowym wyzwaniom w świecie handlu wysokiej częstotliwości.

Opisywane wydarzenie zwróciło również większą uwagę na krytyków HFT, którzy twierdzą, iż daje ono niesprawiedliwą przewagę firmom z dostępem do zaawansowanej technologii, kosztem inwestorów indywidualnych i mniejszych instytucji. Dodatkowo, wzrost znaczenia HFT wywołał pytania o długoterminową stabilność rynków oraz potencjalne konsekwencje dla całej gospodarki.

Przyszłość HFT: Trendy i możliwości

Handel wysokiej częstotliwości przez cały czas się rozwija, a jego przyszłość jest nierozerwalnie związana z postępem technologicznym. Wykorzystanie AI w HFT prawdopodobnie pozwoli na bardziej zaawansowaną analizę danych i tworzenie dokładniejszych modeli predykcyjnych. Algorytmy uczenia maszynowego mogą lepiej identyfikować wzorce na rynkach, co powinno zwiększyć efektywność strategii HFT.

Również komputery kwantowe mogą zrewolucjonizować przetwarzanie danych w ramach HFT. Dzięki swoim możliwościom obliczeniowym będą w stanie analizować jeszcze większe ilości danych, w krótszym czasie. Wraz z wykorzystaniem alternatywnych źródeł danych – takich jak dane satelitarne, sensory IoT czy media społecznościowe – komputery kwantowe będą szybciej reagować na zmiany na rynku.

Warto także nadmienić, iż algorytmy HFT są również szeroko wykorzystywane na rynku kryptowalut. Jego wysoka zmienność oraz fragmentaryzacja, stwarza liczne okazje do arbitrażu i innych strategii algorytmicznych.

Podsumowanie: Znaczenie HFT w inwestowaniu

Handel wysokiej częstotliwości fundamentalnie zmienił sposób, w jaki funkcjonują rynki finansowe. Jego rola w zwiększaniu płynności i efektywności cenowej jest niezaprzeczalna, choć nie jest to cel istnienia strategii HFT sam w sobie. Taki sposób handlu niesie również za sobą poważne ryzyka, czego przykładem jest opisany “Flash Crash” z roku 2010. Dla inwestorów zarówno początkujących, jak i średnio-zaawansowanych, najważniejsze jest zrozumienie, jak HFT wpływa na rynek, a w konsekwencji także i na ich decyzje inwestycyjne. Ważne jest, aby być świadomym mechanizmów działania HFT szczególnie w momentach dużych i gwałtownych odchyleń cen instrumentów, na których się handluje.