O banco da Inglaterra não vê risco sistêmico de algoritmos na sequência do crash flash do GBP Primeiro Publicado em 11 de outubro de 2017 Sterling é como a Sterling faz. Anil Kashyap, membro do Bank of Englands Financial Policy Committee, foi relatado comentando os eventos da manhã de sexta-feira em GBPUSD. Sim, as pessoas ainda estão falando sobre isso. Após a precipitada queda da taxa de libras esterlinas em relação ao dólar norte-americano nas primeiras horas da sexta-feira, 7 de outubro de 2017, as pessoas ainda estão lutando para entender o que realmente diminuiu. Falando sobre as implicações da mudança em como os mercados financeiros do Reino Unido são possivelmente percebidos, Kashyap não pensou que reflete sobre a estabilidade do sistema financeiro em geral, desde que haja um retorno. Na sua opinião, não é uma surpresa para algo assim acontecer no meio da noite, quando a liquidez é fina (especialmente em um par como GBPUSD). Ele acrescentou ainda que ele não viu preocupações com a saúde dos bancos do Reino Unido, mesmo que tal movimento não fosse revertido. Em outras palavras, ele pensou que os bancos na ilha estavam isolados em grande parte de grandes balanços em valor de GBP (o que provavelmente é verdadeiro até certo ponto). Ele colocou a questão aberta, independentemente de a corrida armamentista tecnológica subjacente ao comércio automatizado ser desejável para a sociedade em geral, mas ele não pensou que a negociação automatizada per se criou um fator de risco sistêmico para o sistema financeiro. Taxa bancária reduzida para 0,25. Pacote de medidas para fornecer o estímulo monetário adicional introduzido. Continuou Bank of England deixa a taxa bancária inalterada O Bank of England mantém a taxa bancária em 0,5 e o tamanho do programa de compra de ativos em 3,5 bilhões de libras esterlinas. Continuação Declaração do Governador do Banco da Inglaterra após o resultado do referendo da UE Itens relacionados A investigação do BoE descobre que o Citi exacerbou o flash da libra esterlina ICE Clear A Europa recebe autorização do EMIR O vice-governador Minouche Shafik deixa os itens populares do BOE Taxas da SEC Tradutores chineses com empresa de advocacia Pirateando o Grupo NRI Adquire a firma australiana ASG Luminex oferece acesso através de ITG Triton Blotter Eze Software abre escritório de Toronto Primeiro seguimento de ETF SampP 500 Índice de futuros de volatilidade de VIX em TWSE TP ICAP conclui aquisição de NEX, as ações começam a operar na LSE Copyright copy Automated Trader Ltd 2017 - Estratégias de Tecnologia de ConformidadeFour Grandes riscos de negociação algorítmica de alta freqüência A negociação algorítmica (ou algo comercial) refere-se ao uso de algoritmos de computador (basicamente um conjunto de regras ou instruções para fazer um computador executar uma determinada tarefa) para negociar grandes blocos de ações ou outros ativos financeiros enquanto Minimizando o impacto no mercado desses negócios. O comércio algorítmico envolve a colocação de negociações com base em critérios definidos e esculpir esses negócios em lotes menores, de modo que o preço do estoque ou do ativo não seja impactado significativamente. Os benefícios da negociação algorítmica são óbvios: garante a melhor execução de negócios porque minimiza o elemento humano e pode ser usado para trocar vários mercados e ativos de forma muito mais eficiente do que um comerciante de carne e osso poderia esperar. (Para mais, leia: Basics of Algorithmic Trading: conceitos e exemplos). O que é o comércio de alta frequência algorítmica A negociação de alta freqüência (HFT) leva a negociação algorítmica para um nível diferente, pense nisso como algo comercial em esteróides. Como o termo implica, o comércio de alta freqüência envolve a colocação de milhares de pedidos a velocidades extremamente rápidas. O objetivo é fazer pequenos lucros em cada comércio, muitas vezes capitalizando as discrepâncias de preços para o mesmo estoque ou ativo em diferentes mercados. A HFT é diametralmente oposta ao investimento tradicional a longo prazo, de compra e retenção, uma vez que as atividades de arbitragem e de criação de mercado que são pão e manteiga HFT geralmente ocorrem dentro de uma janela de tempo muito pequena, antes que as discrepâncias de preços ou desajustes desapareçam. A negociação algorítmica ea HFT tornaram-se parte integrante dos mercados financeiros devido à convergência de vários fatores. Estes incluem o crescente papel da tecnologia nos mercados atuais, a crescente complexidade dos instrumentos e produtos financeiros e o incessante impulso para uma maior eficiência na execução comercial e menores custos de transação. Embora a negociação algorítmica e a HFT possivelmente tenham melhorado a liquidez do mercado e a consistência do preço dos ativos, seu crescente uso também deu origem a certos riscos que não podem ser ignorados, conforme discutido abaixo. O maior risco: amplificação do risco sistêmico Um dos maiores riscos da HFT algorítmica é o que representa para o sistema financeiro. Um relatório de julho de 2017 do Comitê Técnico da Organização Internacional de Valores Mobiliários (IOSCO) observou que, devido às fortes inter-relações entre os mercados financeiros, como os dos algoritmos dos EUA que operam em mercados podem transmitir choques rapidamente de um mercado para o outro, Ampliando assim o risco sistêmico. O relatório apontou para o Flash Crash de maio de 2010 como um excelente exemplo desse risco. O Flash Crash refere-se à queda de 5-6 e ao rebote nos principais índices de ações dos EUA dentro de alguns minutos na tarde de 6 de maio de 2010. O Dow Jones mergulhou quase 1.000 pontos em uma base intradia, que na época era Os maiores pontos caem no registro. Como o relatório da IOSCO observa, inúmeras ações e fundos negociados em bolsa (ETFs) ficaram no dia anterior, caindo entre 5 e 15 antes de recuperar a maioria de suas perdas. Mais de 20.000 negócios em 300 títulos foram feitos a preços até 60 fora de seus valores meros momentos antes, com alguns negócios executados a preços absurdos, de até um centavo ou até 100.000. Essa ação de negociação excepcionalmente errática provocou os investidores, especialmente porque ocorreu pouco mais de um ano depois que os mercados se recuperaram de suas maiores quedas em mais de seis décadas. Spoofing Contribuir para o Flash Crash O que causou esse comportamento estranho Em um relatório conjunto divulgado em setembro de 2010, a SEC e a Commodity Futures Trading Commission condenaram a culpa em um único comércio de programas de 4.1 bilhões por um comerciante em um fundo mútuo baseado em Kansas Empresa. Mas em abril de 2017, as autoridades dos EUA acusaram um comerciante do dia baseado em Londres, Navinder Singh Sarao, com manipulação de mercado que contribuiu para o acidente. As acusações levaram à prisão de Saraos e à possível extradição para os EUA. Sarao alegadamente usou uma tática chamada falsificação, o que envolve a colocação de grandes volumes de ordens falsas em um ativo ou derivado (Sarao usou o contrato E-mini SampP 500 no dia do Flash Crash ) Que são cancelados antes de serem preenchidos. Quando tais ordens falsas de grande escala aparecem no livro de encomendas, eles dão a outros comerciantes a impressão de que há maiores interesses de compra ou venda do que na realidade, o que poderia influenciar suas próprias decisões comerciais. Por exemplo, um spoofer pode oferecer para vender um grande número de ações no estoque ABC a um preço que está um pouco longe do preço atual. Quando outros vendedores pulam na ação e o preço vai mais baixo, o spoofer rapidamente cancela suas ordens de venda no ABC e compra as ações em vez disso. Em seguida, o spoofer coloca em um grande número de ordens de compra para aumentar o preço do ABC. E depois disso ocorre, o spoofer vende suas participações da ABC, embolsando um lucro arrumado e cancela as ordens de compras espúrias. Enxague e repita. Muitos observadores do mercado ficaram céticos com a afirmação de que um comerciante de um dia poderia ter causado um acidente que eliminou cerca de um trilhão de dólares de valor de mercado para ações dos EUA em poucos minutos. Mas se a ação de Saraos realmente causou o Flash Crash é um tópico para outro dia. Enquanto isso, existem algumas razões válidas pelas quais a HFT algorítmica amplia os riscos sistêmicos. Por que a HFT algorítmica amplifica o risco sistêmico A HFT algorítmica amplifica o risco sistêmico por uma série de razões. Intensificação da volatilidade. Primeiro, uma vez que há uma grande atividade algorítmica HFT nos mercados atuais, tentando superar a concorrência é um traço interno da maioria dos algoritmos. Algoritmos podem reagir instantaneamente às condições do mercado. Como resultado, durante os mercados tumultuados, os algoritmos podem ampliar consideravelmente seus spreads de oferta e oferta (para evitar ser forçado a assumir posições de negociação) ou interromperão temporariamente a negociação, o que diminui a liquidez e exacerba a volatilidade. Efeitos de Ondulação. Dado o aumento do grau de integração entre os mercados e as classes de ativos na economia global, um colapso em um grande mercado ou classe de ativos geralmente se espalha em outros mercados e classes de ativos em uma reação em cadeia. Por exemplo, o crash do mercado imobiliário dos EUA causou uma recessão global e uma crise da dívida, porque as participações substanciais do papel sub-prime dos EUA foram realizadas não apenas pelos bancos dos EUA, mas também pelas instituições européias e outras instituições financeiras. Outro exemplo de tais efeitos de ondulação é o impacto prejudicial da queda no mercado de ações da Chinas, bem como o colapso nos preços do petróleo bruto, em ações globais de agosto de 2017 a janeiro de 2017. Incerteza. O HFT algorítmico é um contribuinte notável para a volatilidade exagerada do mercado, que pode invadir a incerteza dos investidores no curto prazo e afetar a confiança do consumidor no longo prazo. Quando um mercado subitamente colapsa, os investidores ficam perguntando sobre os motivos de um movimento tão dramático. Durante o vácuo de notícias que muitas vezes existe nesses momentos, os grandes comerciantes (incluindo as empresas HFT) reduzirão suas posições comerciais para reduzir os riscos, pressionando mais para baixo nos mercados. À medida que os mercados se movem para baixo, mais perdas de parada são ativadas, e esse loop de feedback negativo cria uma espiral descendente. Se um mercado urso se desenvolve por causa dessa atividade, a confiança do consumidor é abalada pela erosão da riqueza do mercado de ações e os sinais recessivos que emanam de uma grande crise do mercado. Outros Riscos de Algoritmos HFT Errant Algoritmos. A velocidade deslumbrante na qual ocorre a maior parte da negociação HFT algorítmica significa que um algoritmo erroneo ou defeituoso pode acumular milhões em perdas em um período muito curto. Um exemplo infame do dano que um algoritmo errado pode causar é o de Knight Capital, um fabricante de mercado que perdeu 440 milhões em um período de 45 minutos em 1 de agosto de 2017. Um novo algoritmo de negociação no Knight fez milhões de negociações defeituosas em cerca de 150 estoques, comprando-os no preço mais alto e vendendo-os instantaneamente pelo menor preço de oferta. (Observe que os criadores de mercado compram ações dos investidores ao preço da oferta e vendem para eles no preço da oferta, sendo o spread seu lucro comercial. Para mais informações, leia: The Basics of Bid-Ask Spread). Infelizmente, a hiper-eficiência do HFT algorítmico - em que os algoritmos monitoram constantemente os mercados apenas por este tipo de discrepância de preços - significou que os comerciantes rivais entraram e aproveitaram o dilema dos Cavaleiros, enquanto os funcionários do Knight tentaram freneticamente isolar a fonte do problema. No momento em que eles fizeram, Knight foi pressionado para a bancarrota, o que levou a sua eventual aquisição pela Getco LLC. Grandes Perdas de Investidores. Os oscilações da volatilidade piorados pelo HFT algorítmico podem montar investidores com grandes perdas. Muitos investidores rotineiramente colocam ordens stop-loss em suas participações em valores que são 5 longe dos preços atuais de negociação. Se a diferença de mercado para baixo sem motivo aparente (ou mesmo por um motivo muito bom), essas perdas de parada serão desencadeadas. Para adicionar insulto à lesão, se as ações subseqüentemente se recuperem em curto prazo, os investidores teriam incorrido nas perdas comerciais e perderam as suas participações. Enquanto algumas negociações foram revertidas ou canceladas durante crises de volatilidade incomum, como o Flash Crash e o fiasco do Knight, a maioria dos negócios não era. Por exemplo, a maioria dos quase dois bilhões de ações que negociaram durante o Flash Crash foram a preços dentro de 10 de suas 2:40 PM (o tempo em que o Flash Crash começou em 6 de maio de 2010), e esses negócios estavam em pé. Apenas cerca de 20.000 negócios, envolvendo um total de 5,5 milhões de ações que foram executadas a preços mais de 60 fora de seu preço de 2:40 PM, foram posteriormente cancelados. Então, um investidor com uma carteira de 500 mil ações de blue chips que teve 5 perdas de parada em suas posições durante o Flash Crash provavelmente seria 25,000. Em 1º de agosto de 2017, a NYSE cancelou negócios em seis ações que ocorreram quando o algoritmo Knight estava funcionando, porque foram executadas a preços 30 acima ou abaixo desse preço de abertura. A regra de execução claramente errática da NYSE estabelece as diretrizes numéricas para a revisão dessas negociações. (Veja: The Perils of Program Trading). Perda de confiança na integridade do mercado. Os investidores trocam os mercados financeiros por terem plena fé e confiança em sua integridade. No entanto, episódios repetidos de volatilidade incomum no mercado, como o Flash Crash, podem agitar essa confiança e levar alguns investidores conservadores a abandonar os mercados por completo. Em maio de 2017, o IPO do Facebook teve inúmeras questões de tecnologia e confirmações atrasadas, enquanto em 22 de agosto de 2017, a Nasdaq interrompeu a negociação por três horas devido a um problema com seu software. Em abril de 2017, cerca de 20 mil transações erradas tiveram que ser canceladas após um mau funcionamento do computador nas trocas de opções do IntercontinentalExchange Group Two U. S. Outra explosão importante, como o Flash Crash, poderia abalar a confiança dos investidores na integridade dos mercados. Medidas para combater riscos HFT com o Flash Crash e Knight Trading Knightmare destacando os riscos de HFT algorítmica, trocas e reguladores têm implementado medidas de proteção. Em 2017, o Nasdaq OMX Group introduziu um interruptor de morte para suas empresas membros que cortariam a negociação, uma vez que um nível de exposição de risco pré-estabelecido fosse violado. Embora muitas empresas de HFT já tenham interruptores de matar que possam interromper toda atividade comercial em determinadas circunstâncias, o switch Nasdaq fornece um nível adicional de segurança para contrariar algoritmos desonesto. Os disjuntores foram introduzidos após a segunda-feira negra em outubro de 1987, e são usados para reprimir o pânico do mercado quando há uma enorme venda. A SEC aprovou as regras revistas em 2017 que permitem que os disjuntores disparem se o índice SampP 500 cair 7 (do nível de fechamento dos dias anteriores) antes das 3:25 PM EST, o que interromperia o mercado durante 15 minutos. Um mergulho de 13 antes das 3:25 da tarde provocaria outra parada de 15 minutos em todo o mercado, enquanto um mergulho 20 fecharia o mercado de ações pelo resto do dia. Em novembro de 2017, a Commodity Futures Trading Commission propôs regulamentos para empresas que utilizam negociação algorítmica em derivativos. Esses regulamentos exigiriam que tais empresas possuam controles de risco pré-negociação, enquanto uma disposição polêmica exigiria que eles disponibilizassem o código fonte de seus programas ao governo, se solicitado. O Bottom Line Algorithmic HFT tem uma série de riscos, o maior dos quais é o seu potencial para amplificar o risco sistêmico. Sua propensão para intensificar a volatilidade do mercado pode atravessar outros mercados e estimular a incerteza dos investidores. Abordagens repetidas de volatilidade incomum no mercado poderiam acabar com a confiança de muitos investidores na integridade do mercado.
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