Управление инвестиционным портфелем в условиях современных информационных технологий Ермоленко Константин Юрьевич

Содержание к диссертации

Введение

Глава 1. Применение информационных технологий для обеспечения электронных торгов и реализации арбитражных сделок да финансовых рынках . 11

1.1 Электронные коммуникационные сети. 11

1.2 Торговые системы прямого доступа 19

1.3 Информационно-торговые системы на российском фондовом рынке 24

1.4 Информационно-торговая система quik 25

1.5 Информационно-торговая система netinvestor 29

1.6 Информационно-торговая система альфа-директ 31

1.7 Технология получения цен сделок в режиме реального времени с использованием торговых платформ прямого доступа 31

1.8 Реализация арбитражных сделок на финансовых рынках 35

Глава 2. Процедура сглаживания на основе решения некорректной задачи . 41

2.1 Процедура двухуровневой фильтрации 41

2.2 Процедура сглаживания 43

2.3 Процедура определения масштаба внутридневных колебаний цен 54

2.4 Построение торговых индикаторов на основе процедуры сглаживания 57

Глава 3. Проблема нестационарности и стохастические принципы построения управления инвестиционным портфелем . 65

3.1 Теоретические принципы конструирования стохастических систем управления 65

3.2 Примеры реализации стохастических систем управления на современных финансовых рынках 79

3.3 Эффект насыщения 82

3.4 Схема хеджирования основного счета 93

3.5 Многомерный случай 101

3.6 Программное обеспечение работы стохастических систем управления. программный комплекс online trader. 109

Заключение 117

Список литературы 119

• Информационно-торговые системы на российском фондовом рынке
• Технология получения цен сделок в режиме реального времени с использованием торговых платформ прямого доступа
• Построение торговых индикаторов на основе процедуры сглаживания
• Примеры реализации стохастических систем управления на современных финансовых рынках

Введение к работе

За последние несколько лет широкое распространение получили электронные коммуникационные сети (ECN), обеспечивающие оперативный доступ участников фондового рынка к международным биржевым площадкам, в частности к NASDAQ, NYSE, через различные торговые системы прямого доступа. Сравнительный анализ функционирования электронных систем прямого доступа дан в статье [20]. На российском рынке к подобного рода системам следует отнести систему прямого доступа к торговой площадке ММВБ через электронную систему QUIK.

Одновременно, в конце 2000 г., компании, владельцы электронных портов, обеспечили доступ, в том числе и рядовым участникам рынка (retail customers), к биржевой информации, включающей цены текущих сделок (тики) и их объемы, в режиме, позволяющем не только визуальное наблюдение, но и автоматическую обработку предоставляемой информации при помощи индивидуального программного обеспечения в режиме реального времени (online). До этих пор монополия на подобного рода услуги, связанная с передачей информации в указанном режиме была прерогативой международной компании DBC (Data Broadcasting Corporation), предоставляющей данные через спутниковые каналы связи, причем в сильно усеченном виде. Неполнота поставляемой пользователю информации объяснялась, прежде всего, высокой стоимостью передачи данных через спутниковые системы связи, что приводило к необходимости их существенного и, подчас, достаточно произвольного сокращения. Одновременно, ряд других компаний (таких, как ETrade, Fidelity, Datek) обеспечили передачу гораздо более полного потока данных через Интернет. Однако эти данные поставлялись, как правило, с недопустимой для работы в режиме on-line задержкой во времени.

При биржевой торговле с использованием ECN появляется уникальная возможность получения цен всех сделок и их объемы для последующей обработки при помощи индивидуального программного обеспечения в режиме реального времени, т.е. непосредственно сразу после совершения сделки в электронной системе торгов. Дело в том, что большинство торговых терминалов указанных ECN (например, Redi plus, Real Tick, Direct access) работают как DDE-серверы. Тем

самым становится реальной передача (экспорт) тиков и объемов сделок в другие приложения (Excel, Omega Trade Station, Meta Stock, программы собственной разработки) для их последующей автоматической обработки.

В первой главе диссертации дается обзор современного состояния основных возможностей, предоставляемых ECN и торговыми платформами прямого доступа.

Здесь необходимо отметить, что применение информационных технологий при управлении инвестиционным портфелем имеет два принципиальных аспекта. Первый связан с совершением арбитражных сделок, базирующихся исключительно на оперативности выставления автоматических заявок в ту или иную торговую систему. В последнем разделе первой главы диссертации приводится конкретный пример реализации применения арбитража при спекуляциях так называемыми комплексами, составленными из акций РАО «ЕЭС России» и фьючерсов на указанные ценные бумаги. Разработанная в диссертации технологическая цепочка автоматизированного выставления заявок, обеспечивающая многократное применение данного финансового инструмента, позволяет существенно повысить его эффективность.

Второй аспект использование информационных технологий связан с тем, что качественно новая услуга, предоставляемая участникам фондового рынка, инициировала ряд новых задач, связанных с обработкой и интерпретацией получаемых данных, а также построением систем управления, учитывающих особенности современных финансовых рынков. В частности, возникает естественный вопрос о существовании эффективных процедур сглаживания поступающих в индивидуальную торговую систему тиков и не использующих традиционные инструменты технического анализа, настраиваемых исходя из исторических данных. Дело в том, что сглаженная последовательность цен носит существенно более плавный и, следовательно, имеет более монотонный характер изменения, по сравнению с исходными данными. Соответственно, речь может идти о применимости «скальпирующих» торговых систем, совершающих большое количество внутридневных (intraday) спекулятивных сделок. Особенно это касается американского рынка, где сумма комиссионных определяется в основном абсолютными величинами, а не как процент от объема сделки.

В диссертации под скальпирующими технологиями понимаются любые торговые стратегии, основанные на совершении большого числа парных

спекулятивных сделок на рынке высоколиквидных ценных бумаг, каждая из которых совершается на как можно более коротком временном интервале соответствующем одностороннему, вверх или вниз, «характерному» движению цены. Из-за наличия сильной зашумленности присущей процессу изменения цен на любом высоколиквидном рынке, само понятие «характерное» нуждается в аккуратной и приводимой ниже расшифровке.

Однако, применение «скальпирующих» технологий, независимо от особенностей конкретной торговой системы, может быть эффективным только в том случае, если эффективна сама процедура сглаживания. Последнее означает, что получаемая в результате обработки исходных цен на некотором временном интервале цена, которую в дальнейшем будем называть котировальной ценой, должна быть, в большинстве случаев, конкурентоспособной по отношению к ценам текущих сделок на аналогичном последующем временном интервале. С формальной точки зрения вышесказанное подразумевает, что получаемая котировальная цена должна с высокой вероятностью попадать в отфильтрованный ценовой интервал («свечу») на последующем идентичном временном интервале. Необходимость предварительной фильтрации объясняется, в первую очередь, наличием так называемых инсайдерских сделок, заключаемых между отдельными участниками рынка по предварительной договоренности и фиксируемых в электронной системе торгов, при этом оперирующие через ECN остальные участники рынка не имеют возможности в них «вмешиваться». Как правило, цены таких сделок носят аномальный характер, и, разумеется, должны быть исключены из подвергаемого обработке реестра данных. Что касается упомянутого временного интервала, то естественно выбирать его значение как можно меньшим. Однако ограничения связанные с потребностью располагать минимально необходимым количеством статистических данных, наличием достаточно сильного движения цены, а также особенности самой технической системы определяют нижнюю границу такого интервала на современном американском рынке величиной порядка 1 минуты.

Необходимо отметить, что процедура сглаживания может иметь существенное значение и при реализации торговых стратегий, основанных на непрерывных моделях [39], путем их дискретизации. Выбор характеристик

ценовых масштабов при дискретизации может также основываться на реализации алгоритмов сглаживания.

Цель второй главы диссертации заключается в том, чтобы описать упомянутые вьппе принципиально новые процедуры фильтрации и сглаживания и на их основе дать соответствующий анализ состояния современного американского и российского фондового рынка.

Кроме того, предлагаемые в диссертации алгоритмы могут послужить основой для осуществления в автоматическом режиме и в реальном времени мониторинга по оценке эффективности «скальпирования» одновременно для большого количества ценных бумаг.

Наконец, в последнем разделе второй главы диссертации, на основе разработанной процедуры сглаживания, строятся торговые индикаторы на покупку/продажу пакета ценных бумаг. В отличие от широко применяемых в средствах технического анализа торговых индикаторов [55], основанных на методе скользящих средних (Moving Average, MACD и т.д.) и, таким образом, содержащих, вообще говоря, неограниченное количество параметров, настраиваемых исходя из исторических данных, предлагаемая процедура имеет фактически только одну «степень свободы» определяемую лишь частотой совершаемых сделок. Количество сделок, в свою очередь, зависит, главным образом, от размера комиссионных издержек и, соответственно, чем меньше последние, тем целесообразней пропорциональное увеличение числа совершаемых транзакций. Указанные обстоятельства представляются весьма важными, особенно в условиях современных нестабильных финансовых рынков, когда выбор настраиваемых параметров по историческим данным является, по существу, случайным.

Продолжая разговор о втором аспекте использования современных информационных технологий в части, касающейся создания принципиально новых систем управление инвестиционным портфелем, остановимся подробно на одной весьма важной проблеме, связанной с современными финансовыми рынками.

Дело в том, что нестабильность современных финансовых рынков заставляет пересмотреть многие традиционные схемы управления капиталом, базирующиеся как на фундаментальном и техническом анализе [24], [43], [47], так

и на бурно развивающейся на Западе в последнее десятилетие теории известной под названием «money management» [6].

Напомним, что основополагающим для классической теории управления капиталом, является фактическое предположение, часто формулируемое в неявном или завуалированном виде, о стационарном характере функции распределения [53], [57], определяющей вероятность выигрыша или проигрыша в каждой отдельно взятой парной (полностью обнуляющей позиции) сделке при использовании той или иной торговой стратегии. Естественно, что в современных условиях такое предположение начинает выглядеть весьма проблематичным.

Аналогичная трудность возникает при попытках использования нейронных сетей или, так называемых, систем искусственного интеллекта, базирующихся на принципах адаптивного управления. В свою очередь теория адаптивного управления исходит из того, что рассматриваемый объект содержит конечное число постоянных или относительно мало меняющихся во времени параметров, подлежащих непосредственной или опосредованной идентификации путем реализации управления по методу обратной связи [23], [1].

Разумеется, что применение методов оптимального управления при попытке решения поставленной задачи в реальных условиях конкретного рынка так же вызывает серьезные сомнения, поскольку даже на интуитивном уровне понятно, что «задним умом» всегда можно указать стратегию управления более прибыльную, чем реализованную в режиме реального времени. При этом модельные постановки типа задачи Мертона об оптимальном управлении инвестиционным портфелем с потреблением [22], [34], [54] и рассчитанные на использование методов динамического программирования [22], также используют стационарность параметров, входящих в стохастическое уравнение, определяющее изменение цены.

Наконец, применяемая в рамках режима самофинансирования так называемые «Free-lunch strategies», базирующиеся на стохастической модели ценообразования [32], [33], [35], [7], [40], [42], [48], [49] и получившие широкое распространение на Западе [41], [44], [45], [50] требуют оперативного и постоянного мониторинга волатильностей входящих в портфель ценных бумаг, изменение которых, в свою очередь, отличается крайней нестабильностью и носит,

по существу, случайный характер [36], [38], [51], [52]. Данное обстоятельство существенно затрудняет применение указанной системы управление на практике. По существу, в современных условиях управление может быть эффективным только в том случае, если в качестве обратной связи выступают только цены совершаемых в торговой системе сделок.

Таким образом, возникает естественное стремление, оставив в силе основную идею современной теории управления капиталом (для достижения приемлемой доходности, по возможности, экономно использовать предоставляемый финансовый ресурс), построить схему управления, не использующую в явном или неявном виде указанное выше предположение о существование некоторой стационарности или квазистационарности в характере изменения цен.

Роль подобных схем управления могут играть стохастические системы.

Принципиальным внешним отличием стохастической системы от привычных схем управления капиталом является, как правило, непарность совершаемых сделок, а именно, от открытия до закрытия позиции система может покупать и частично продавать различное количество акций, оставаясь при этом в рамках заданных бюджетных ограничений.

Главенствующим условием применения данной схемы управления капиталом является не первоначальный объем инвестированных средств, а наличие, пусть относительно небольшого, но непрерывного денежного потока, например, из общего потока поступающих прибылей инвестора, обеспечивающего диверсификацию общего бизнеса и направляемого на конкретный финансовый сегмент рынка. При достижении приемлемого уровня доходности дополнительные денежные средства, обеспечившие наряду с первоначальным объемом инвестированных средств, ее реализацию, могут по необходимости либо реинвестироваться, либо направляться на другие сегменты. Таким образом, гибкое маневрирование денежными потоками является основой успешного применения указанной схемы управления инвестиционным портфелем.

Однако, даже приостановка в силу ряда причин необходимой денежной подкачки в систему управления, первоначально занимающую длинную позицию, вовсе не означает прекращение спекуляций по достижению приемлемого уровня

доходности на общий объем вложенных денежных средств. В этой ситуации на другом субсчете, позволяющем избежать клиринговых сделок, начинают совершаться «короткие продажи» (short sales) на основе системы управления, занимающей короткую позицию, под залог уже приобретенных акций.

Таким образом, в стохастической системе управления отсутствует в традиционном смысле этого слова понятие «stop loss», означающее фиксирование убытков при достижении ими определенного заранее установленного уровня. Указанные системы не стараются «угадать» направление движения рынка, а обеспечивают «продавливание» средневзвешенной цены совершаемых сделок вниз или вверх, в зависимости от использования системы управления занимающей длинную или короткую позицию.

Основой успешного функционирования указанной системы управления является не движение цены акций вверх или вниз, а наличие их высокой ликвидности и внутридневной волатильности [39], [46], [56], [58] которые в силу высокой спекулятивности современного финансового рынка имеют тенденцию к росту.

В третьей главе диссертации обсуждается применяемая на практике стратегия управления портфелем, включающем несколько видов ценных бумаг (от одного до произвольного числа) и наличные деньги, базирующаяся лишь на весьма общих предположениях о стохастическом характере процесса ценообразования и обеспечивающая, при выполнении ряда, как правило, реально имеющих место условий относительно динамики цен акций и достаточном финансовом ресурсе, приемлемый асимптотический во времени рост прибыли. При этом существенно отметить, что предлагаемая в диссертации система управления в качестве обратной связи использует только цены совершаемых сделок.

Кроме того, для уменьшения «просадок» (drawdowns) основного счета а, главным образом для уменьшения объема подкачиваемых средств, используется специальная, описанная в третьей главе диссертации и реализуемая на отдельном субсчете схема хеджирования. Разумеется, что своеобразной «платой» за хеджирование является более низкий уровень суммарной доходности, получаемый по основной и вспомогательной системам.

Кроме того, роль хеджирующей системы относительно стохастической системы управления, занимающей длинную позицию, может осуществлять, как это показано в диссертации, и собственно стохастические системы управления, занимающие короткую позицию.

В конце третьей главы дается подробное описание системы Online Trader, разработанного в диссертации информационно-технологического программного комплекса, обеспечивающего работу стохастических систем управления в режиме реального времени.

Резюмируя все вышесказанное, подчеркнем основные аспекты диссертационной работы, такие как актуальность темы, научная новизна, личный вклад автора и апробация полученных результатов.

Актуальность темы обусловлена тем, что за последние несколько лет широкое распространение получили электронные коммуникационные сети (ECN), обеспечивающие оперативный доступ участников фондового рынка к международным биржевым площадкам через различные торговые системы прямого доступа. На российском рынке к подобного рода системам следует отнести системы прямого доступа к торговой площадке ММВБ. Качественно новая услуга, предоставляемая участникам фондового рынка, инициировала ряд новых задач, которые условно можно разделить на две группы. К первой группе относятся задачи, связанные с совершением арбитражных сделок, базирующихся исключительно на оперативности автоматического выставления заявок в ту или иную торговую систему. Вторая группа включает задачи, связанные с обработкой и интерпретацией получаемых данных, а также построением систем управления, учитывающих особенности современных финансовых рынков.

Научная новизна заключается в следующих выносимых на защиту результатах диссертации:

а) Дан аналитический обзор современного состояния основных возможностей, предоставляемых ECN и торговыми платформами прямого доступа.

б) Разработана процедура совершения арбитражных сделок, базирующихся исключительно на оперативности выставления автоматических заявок в конкретную торговую систему. Приведен конкретный пример применения арбитража при спекуляциях так называемыми комплексами, составленными из акций РАО «ЕЭС России» и фьючерсов на указанные ценные бумаги.

Разработанная в диссертации технологическая цепочка автоматизированного выставления заявок, обеспечивающая многократное применение данного финансового инструмента, позволяет существенно повысить его эффективность.

в) Построена эффективная процедура сглаживания поступающих в торговую систему ценовых данных. В отличие от традиционных инструментов технического анализа представленная процедура сглаживания не содержит параметров, настраиваемых по историческим данным.

г) Разработана применяемая на практике стратегия управления портфелем, включающем несколько видов ценных бумаг (от одного до произвольного числа) и наличные деньги, базирующаяся лишь на весьма общих предположениях о стохастическом характере процесса ценообразования и обеспечивающая, при выполнении ряда, как правило, реально имеющих место условий относительно динамики цен акций и достаточном финансовом ресурсе, приемлемый асимптотический во времени рост прибыли. При этом существенно отметить, что предлагаемая в диссертации система управления в качестве обратной связи использует только цены совершаемых сделок.

д) Дано подробное описание системы Online Trader, разработанного в диссертации информационно-технологического программного комплекса, обеспечивающего работу стохастических систем управления в режиме реального времени.

Личный вклад автора обусловлен полученными и перечисленными выше результатами диссертации, развивающими идеи и методы, сформулированные в работе [59].

Методы исследования включают в себя аппарат теории случайных процессов, стохастических дифференциальных уравнений, уравнений математической физики и теорию решения некорректных задач.

Апробация работы включает в себя две опубликованные научные работы [5], [9], одна из которых написана в соавторстве с научным руководителем, а вторая выполнена самостоятельно.

Информационно-торговые системы на российском фондовом рынке

Первые предложения систем торговли ценными бумагами через Интернет появились в России с развитием рьшка ГКО. Однако эти системы не получили большого распространения как из-за достаточно низкого уровня развития сетевой инфраструктуры, так и из-за недоверия инвесторов к Интернету. Кроме того подобные системы не позволяли напрямую выставлять заявки на биржу, а лишь передавали заявку брокеру. Толчком к развитию систем Интернет-торговли послужило создание Московской межбанковской валютной биржей (ММВБ) автоматического шлюза для ввода заявок и получения биржевой информации. Данный шлюз представляет собой специальный программно-аппаратный комплекс, предназначенный для передачи информации между торговой системой биржи и брокерскими компаниями. За первые два года существования шлюза доля операций, совершаемых как самими брокерскими компаниями, так и их клиентами, через Интернет выросла до 63%. При этом доля рынка брокеров, предлагающих услуги Интернет-торговли своим клиентам выросла до 44%. В настоящее время к торговой системе ММВБ подключено более сотни инвестиционных компаний и банков. Доминирующие позиции ММВБ на российском финансовом рынке сформировали уникальный профиль российских систем Интернет-торговли. На американском рынке электронные торговые системы развиваются независимо от традиционных бирж (например, NYSE или АМЕХ). Кроме того, для их регулирования существует отдельная нормативно-правовая база. В отличие от американской модели российские торговые системы прямого доступа привязаны к конкретным биржевым площадкам, а первые системы Интернет-торговли фактически представляли собой удаленные терминалы ММВБ.

Развитие российского финансового рьшка потребовало расширение функций систем электронной торговли. Вслед за ММВБ шлюзы открыли и другие биржи -Российская торговая система (РТС), биржа «Санкт-Петербург», Санкт-Петербургская валютная биржа (СПВБ). Следуя за развивающимся рынком появилось новое поколение систем прямого доступа, предоставляющее частному инвестору возможность работать на нескольких площадках.

В настоящее время на российском рынке информационно-торговых систем прямого доступа можно выделить три наиболее популярные платформы: QUIK, Netlnvestor и Альфа-Директ. Рассмотрим более подробно предоставляемые ими функциональные возможности, их достоинства и недостатки.

Электронная система QUIK (Quickly Updateable Information Kit) - это семейство информационно-торговых систем, обеспечивающих оперативное получение информации и участие в торгах через Интернет на основных сегментах российского финансового рынка.

На данный момент QUIK является наиболее популярной в России системой Интернет-торговли, ежедневно используемая более чем 150 банками и финансовыми компаниями. Система QUIK состоит из следующих основных компонентов: шлюз в торговую систему биржи, сервер QUIK, рабочее место администратора системы, рабочее место пользователя (клиента). Общая схема подключения и взаимодействия данных компонентов приведена на рис. 1.3.

Рассмотрим кратко какие функции выполняют перечисленные компоненты системы QUIK. Шлюз обеспечивает подключение системы к торговой системе биржи. Он передает информацию из торговой системы биржи о текущих котировках и состоянии заявок на покупку и продажу и передает заявки клиентов с сервера QUIK в торговую систему. Как показано на рисунке, система QUIK может быть подключена к торговым системам следующих бирж: Московская межбанковская валютная биржа (ММВБ): секция фондового рынка, включая режим переговорных сделок (РПС) и операции РЕПО; рынок государственных ценных бумаг; секция срочного рынка. Фондовая биржа РТС (Российская Торговая Система): биржевой рынок акций, срочный рынок FORTS, классический рынок акций в информационном режиме. Санкт-Петербургская валютная биржа (СПВБ): торги облигациями Санкт-Петербурга в фондовой секции. В процессе работы все данные, получаемые из торговых систем бирж, приходят через шлюз на сервер QUIK и распространяются всем подключенным в настоящий момент пользователям. Часть пользователей системы может находится в клиентском зале брокерской компании. В этом случае сервер QUIK транслирует котировки и остальную биржевую информацию по локальной сети. Однако, как правило, рабочие места большей части клиентов находятся за пределами брокерской компании. Эти клиенты получают данные от сервера QUIK по Интернету. В обратном направлении через сервер QUIK идет поток данных с заявками клиентов на совершение сделок. На сервере хранятся все данные клиентов, описывающие с какими инструментами и в каких объемах данный клиент может совершать сделки. В случае, если заявка, поступившая от клиента, не соответствует ограничениям, записанными в базе данных сервера, сервер не передает заявку в торговую систему биржи. При этом клиенту возвращается ответ с указанием причины отклонения его заявки. Регистрацию пользователей в системе осуществляет администратор системы QUIK. Кроме этого, он наделяет пользователей правами доступа к информации и правами совершения операций на бирже, следит за состоянием системы и подключениями пользователей. Остановимся подробнее на тех функциях, которые предоставляет рабочее место пользователя QUIK, т.е. та программа, с которой непосредственно работает частный инвестор, пользующийся услугой Интернет-трейдинга. Все множество функциональных возможностей системы можно условно разделить на три категории: функции для наблюдения рыночной информации, функции для участия в биржевых торгах и функции интеграции с другими приложениями в режиме реального времени. Для наблюдения за рыночной информацией рабочее место QUIK предоставляет следующие возможности: 1. Получение биржевой информации о ходе торгов на фондовом, валютном и срочном рынках с российских бирж в режиме реального времени. 2. Предоставление полного состояния очереди спроса и предложения по каждому торгуемому инструменту. 3. Отображение динамики изменения любого из параметров по каждому инструменту, а также динамики изменения расчетных биржевых индексов.

Технология получения цен сделок в режиме реального времени с использованием торговых платформ прямого доступа

На протяжении многих лет основным поставщиком финансовой информации в режиме реального времени являлась американская компания DBC (Data Broadcasting Corporation). Трансляция данных осуществляется через с использованием спутникового канала связи. С помощью программного продукта "DBC Signal" пользователь системы может получать на свой компьютер информацию с фондовых рынков Европы и Америки, 24-часовую информацию по рьшку валют FOREX, а также заголовки новостей ведущих мировых информационных систем, таких как «Доу-Джонс». Тем не менее, несмотря на то, что DBC предоставляет достаточно большой набор информации, использование данных, поставляемых этой системой имеет несколько существенных недостатков. Во-первых, для осуществления приема информации необходимо установить комплект оборудования для приема спутникового сигнала (спутниковая тарелка, декодер и т.д.) и осуществлять его постоянное обслуживание. Очевидно, что частный инвестор, желающий получить прямой доступ на рынок непосредственно из своего офиса, а не из диллингового зала брокерской компании, не сможет воспользоваться такой услугой. Кроме того, брокерская компания не сможет предоставить инвестору возможность удаленного доступа к получаемым через системы DBC Signal котировкам. Это связано с тем, что вся получаемая через спутниковый канал биржевая информация фактически является собственностью компании DBC и не может быть свободно ретранслирована брокерскими компаниями своим клиентам. Вторая причина неэффективности использования биржевых данных DBC связана с неполнотой передаваемой информации.

Как правило, инвестору требуется получать информацию лишь по нескольким инструментам, с которыми он работает. Источники данных DBC, напротив, ориентированы на передачу максимально большого объема информации со всех существующих мировых рынков: фондового, валютного, срочного. Поэтому в целях оптимизации трафика передаваемые данные фильтруются поставщиком информации произвольным образом без учета конкретных торговых стратегий, применяемых пользователями данной информации. Это приводит к тому, что инвестор, как правило, получает цены далеко не всех сделок по интересующим его активам. Данная проблема служит существенным препятствием на пути программной реализации и практического внедрения торговых стратегий управления капиталом, требующих поступления данных в полном объеме для их последующей обработки. Так неполнота поставляемых по DBC данных часто приводит к тому, что вместо реальной «зашумленной» кривой изменения цен, в реальности мы получаем некоторую сглаженную произвольным образом кривую. Фактически это означает искусственное уменьшение волатильности реальных значений цен. В конечном итоге, например, происходит резкое снижение эффективности работы стохастических систем управления, описанных в третьей главе диссертации, т.е. систем управления, основой функционирования которых являются высокие волатильности изменения ценовых кривых.

Решить проблему получения всей необходимой биржевой информации позволило внедрение торговых систем прямого доступа. В настоящий момент практически все из рассмотренных вьппе торговых платформ предоставляют возможность передачи данных в другие приложения для их последующей обработки. С помощью такого решение стало возможным преодолеть трудности, возникающие при использовании данных, поставляемых DBC Signal. Во-первых, отпала необходимость использования дорогостоящего спутникового оборудования. Для работы системы прямого доступа достаточно обычного Интернет-соединения. Во-вторых, используя систему Интернет-трейдинга, инвестор получает доступ к рынку непосредственно из своего офиса. В-третьих, получая данные из торговой платформы, возможно обрабатывать цены всех сделок, совершенных по интересующему нас инструменту.

Одной из первых возможность передачи данных во внешние приложения предоставила торговая система REDIPlus. В первых версиях данной системы информация передавалась с помощью стандартного механизма динамического обмена данными между приложениями (Dynamic Data Exchange, DDE). При запуске торговая система создает набор DDE-серверов, каждый из которых осуществляет передачу данных определенного вида: ценовая информация (включает цены последних сделок, лучшие цены спроса и предложения по конкретной ценной бумаги), информация по открытым позициям (размер портфеля, нереализованная прибыль или убыток), заголовки новостей, предоставляемые ведущими информационными агентствами. В настоящее время разработчики системы REDIPlus внедряют в торговую платформу программные элементы, функционирующие на основе модели многокомпонентных объектов (Component Object Model, СОМ) и технологии ActiveX. С помощью этих компонент стало возможным не только получать ценовую информацию из торговой системы, но и выставлять собственные заявки в автоматическом режиме. Компания Townsend Analytics в своей торговой платформе RealTick с первых же версий системы реализовала механизм передачи данных, который основан на применении модели многокомпонентных объектов (СОМ). Кроме того, для получения котировок в режиме реального времени создана специальная программная надстройка, позволяющая подключаться к торговому серверу и получать данные независимо от работы клиентского терминала RealTick.

Торговая платформа MetaTrader (производитель - MetaQuotes Software Corporation) предоставляет в распоряжение разработчика аналитических систем поддержки процесса принятия решений интерфейс прикладного программирования (Application Programming Interface, API), с помощью которого возможно создание полностью автоматизированных систем, которые могут без участия трейдера получать необходимую биржевую информацию, осуществлять ее обработку и отправлять заявки в торговую систему.

Следует отметить, что разработчики отечественных систем интернет-трейдинга в последнее время также стали уделять большое внимание оснащению своих платформ функциональными возможностями взаимодействия с внешними приложениями. Так информационно-торговая система QUIK, как упоминалось выше, позволяет экспортировать данные во внешнюю базу данных с помощью механизма ODBC. Кроме того QUIK позволяет выставлять собственные заявки в торговую систему в автоматическом режиме. Для этого достаточно записать необходимую информацию в специальном формате в текстовый файл. Система динамически проверяет поступление новых заявок и передает их в торговую систему биржи. В следующем разделе рассмотрен пример использования данной возможности системы QUIK применительно к реализации арбитражных операций на фондовом и срочном рынках.

Построение торговых индикаторов на основе процедуры сглаживания

Количество ценных бумаг, выставляемых на покупку или продажу определяется следующим образом. В качестве параметра системы задается базовое количество ценных бумаг, которым будет оперировать трейдер (в рассматриваемых примерах - 4000 бумаг). При поступлении сигнала на покупку осуществляется покупка ценных бумаг, исходя из того, чтобы в портфеле их находилось базовое количество ( в данном конкретном случае покупается либо 4000 бумаг, если до этого в портфеле бумаг не было, либо 8000 бумаг, если трейдер на момент получения сигнала находился в «короткой» позиции объемом минус 4000 бумаг). Аналогичным образом при поступлении сигнала на продажу осуществляется переход в «короткую» позицию. На рис. 2.7 изображен график изменения общей и чистой прибыли (Profit и Net Profit, соответственно), полученной при реализации представленной стратегии по акциям компании Dell в течение одной торговой сессии 24 февраля 2000 года. В таблице 2.4 представлены результаты реализации данной стратегии за период с февраля по март 2000 года (как и ранее, базовый временной интервал равен 1 минуте). С учетом средней стоимости акции на указанный момент времени порядка 40$ и «плеча» 1:2, предоставляемого брокером, размер инвестированных средств составляет около 80000$.

Как видно из таблицы 2.4, торговая система в среднем совершает большое количество сделок в течение одного торгового дня. Для уменьшения числа транзакций можно внести следующие два изменения в работу системы.

Во-первых, можно увеличить базовый временной интервал до двух минут и более. Результаты работы торговой системы на двухминутном временном интервале приведены в таблице 2.5.

Во-вторых, для сокращения числа формируемых системой сигналов можно задать минимально возможное изменение цены, требуемое для совершения торговой операции. В случае, если цена в течение базового временного интервала изменилась менее, чем на заданную величину, сделка не совершается. Такое минимально возможное изменение цены можно задавать как в абсолютных единицах (например, определять его равным характерному для данной ценной бумаги спрэду), так и в относительных (в процентах от текущей стоимости акции). В рассматриваемом примере минимально возможное изменение цены составляет 0,10% от ее текущего значения. Результаты работы торговой системы при данных параметрах (базовый временной интервал - 1 минута, требуемое изменение цены -не менее 0,10%) приведены в таблице 2.6.

Как видно из таблиц 2.5 и 2.6, введение дополнительных ограничений в работу торговой системы позволяет существенно сократить комиссионные издержки, что особенно важно для инвесторов с ограниченными финансовыми возможностями.

Следует заметить, что представленный индикатор для принятия торговых решений не содержит параметров, которые необходимо настраивать («оптимизировать») по историческим данным. Выбор базового временного интервала при решении данной конкретной задачи осуществляется только исходя из имеющихся технических и финансовых возможностей для совершения определенного количества сделок в течение торгового дня, и, соответственно, никак не зависит от характера изменения цен в прошлом. Величину минимально допустимого изменения цены следует задавать в размере характерного для данной конкретной ценной бумаги спрэда, который для большинства высоколиквидных акций имеет стабильное значение в течение длительного периода времени.

Примеры реализации стохастических систем управления на современных финансовых рынках

Программа Альфа-Директ, разработанная специалистами Альфа-Банка, представляет собой программно-аппаратный комплекс, созданный на основе архитектуры «клиент-сервер» и предназначенный для получения через Интернет в режиме реального времени информации с рынков и проведения активных операций с ценными бумагами. Аналогично рассмотренным выше платформам для Интернет-торговли, система Альфа-Директ предоставляет доступ к торгам на основных российский биржевых площадках (ММВБ, РТС, СПВБ). При этом передача клиентских заявок на покупку или продажу в торговую систему биржи осуществляется через единый сервер Альфа-Банка.

В отличие от системы Netlnvestor, система Альфа-Директ не предоставляет таких широких возможностей экспорта данных в другие приложения, кроме систем технического анализа MetaStock и Trade Station. Также отсутствует и встроенная система импорта клиентских заявок в систему. К отличительным особенностям данной системы следует отнести наличие гибко настраиваемых графиков, использующихся для представления данных за произвольные интервалы времени (включая данные за предшествующие дни) и построения некоторых индикаторов технического анализа. В связи с тем, что система Альфа-Директ разработана в Альфа-Банке, она имеет встроенный модуль перевода денежных средств клиента в режиме реального времени. В частности, система позволяет инвестору осуществить денежный перевод с торгового счета на счет в Альфа-Банке (или другом банке) или на пластиковую карту, эмитированную Альфа-Банком. Такая возможность, несомненно, привлекает многих частных инвесторов, особенно клиентов банка. Поэтому система Альфа-Директ уверенно сохраняет позиции в числе ведущих российских систем Интернет-трейдинга.

На протяжении многих лет основным поставщиком финансовой информации в режиме реального времени являлась американская компания DBC (Data Broadcasting Corporation). Трансляция данных осуществляется через с использованием спутникового канала связи. С помощью программного продукта "DBC Signal" пользователь системы может получать на свой компьютер информацию с фондовых рынков Европы и Америки, 24-часовую информацию по рьшку валют FOREX, а также заголовки новостей ведущих мировых информационных систем, таких как «Доу-Джонс». Тем не менее, несмотря на то, что DBC предоставляет достаточно большой набор информации, использование данных, поставляемых этой системой имеет несколько существенных недостатков. Во-первых, для осуществления приема информации необходимо установить комплект оборудования для приема спутникового сигнала (спутниковая тарелка, декодер и т.д.) и осуществлять его постоянное обслуживание. Очевидно, что частный инвестор, желающий получить прямой доступ на рынок непосредственно из своего офиса, а не из диллингового зала брокерской компании, не сможет воспользоваться такой услугой. Кроме того, брокерская компания не сможет предоставить инвестору возможность удаленного доступа к получаемым через системы DBC Signal котировкам. Это связано с тем, что вся получаемая через спутниковый канал биржевая информация фактически является собственностью компании DBC и не может быть свободно ретранслирована брокерскими компаниями своим клиентам. Вторая причина неэффективности использования биржевых данных DBC связана с неполнотой передаваемой информации.

Как правило, инвестору требуется получать информацию лишь по нескольким инструментам, с которыми он работает. Источники данных DBC, напротив, ориентированы на передачу максимально большого объема информации со всех существующих мировых рынков: фондового, валютного, срочного. Поэтому в целях оптимизации трафика передаваемые данные фильтруются поставщиком информации произвольным образом без учета конкретных торговых стратегий, применяемых пользователями данной информации. Это приводит к тому, что инвестор, как правило, получает цены далеко не всех сделок по интересующим его активам. Данная проблема служит существенным препятствием на пути программной реализации и практического внедрения торговых стратегий управления капиталом, требующих поступления данных в полном объеме для их последующей обработки. Так неполнота поставляемых по DBC данных часто приводит к тому, что вместо реальной «зашумленной» кривой изменения цен, в реальности мы получаем некоторую сглаженную произвольным образом кривую. Фактически это означает искусственное уменьшение волатильности реальных значений цен. В конечном итоге, например, происходит резкое снижение эффективности работы стохастических систем управления, описанных в третьей главе диссертации, т.е. систем управления, основой функционирования которых являются высокие волатильности изменения ценовых кривых.

Решить проблему получения всей необходимой биржевой информации позволило внедрение торговых систем прямого доступа. В настоящий момент практически все из рассмотренных вьппе торговых платформ предоставляют возможность передачи данных в другие приложения для их последующей обработки. С помощью такого решение стало возможным преодолеть трудности, возникающие при использовании данных, поставляемых DBC Signal. Во-первых, отпала необходимость использования дорогостоящего спутникового оборудования. Для работы системы прямого доступа достаточно обычного Интернет-соединения. Во-вторых, используя систему Интернет-трейдинга, инвестор получает доступ к рынку непосредственно из своего офиса. В-третьих, получая данные из торговой платформы, возможно обрабатывать цены всех сделок, совершенных по интересующему нас инструменту.

Одной из первых возможность передачи данных во внешние приложения предоставила торговая система REDIPlus. В первых версиях данной системы информация передавалась с помощью стандартного механизма динамического обмена данными между приложениями (Dynamic Data Exchange, DDE). При запуске торговая система создает набор DDE-серверов, каждый из которых осуществляет передачу данных определенного вида: ценовая информация (включает цены последних сделок, лучшие цены спроса и предложения по конкретной ценной бумаги), информация по открытым позициям (размер портфеля, нереализованная прибыль или убыток), заголовки новостей, предоставляемые ведущими информационными агентствами. В настоящее время разработчики системы REDIPlus внедряют в торговую платформу программные элементы, функционирующие на основе модели многокомпонентных объектов (Component Object Model, СОМ) и технологии ActiveX. С помощью этих компонент стало возможным не только получать ценовую информацию из торговой системы, но и выставлять собственные заявки в автоматическом режиме. Компания Townsend Analytics в своей торговой платформе RealTick с первых же версий системы реализовала механизм передачи данных, который основан на применении модели многокомпонентных объектов (СОМ). Кроме того, для получения котировок в режиме реального времени создана специальная программная надстройка, позволяющая подключаться к торговому серверу и получать данные независимо от работы клиентского терминала RealTick.

Торговая платформа MetaTrader (производитель - MetaQuotes Software Corporation) предоставляет в распоряжение разработчика аналитических систем поддержки процесса принятия решений интерфейс прикладного программирования (Application Programming Interface, API), с помощью которого возможно создание полностью автоматизированных систем, которые могут без участия трейдера получать необходимую биржевую информацию, осуществлять ее обработку и отправлять заявки в торговую систему.