Алгоритмическая торговля. Обзор ЦБ РФ

Инвестирование на рынке ценных бумаг сопряжено с множеством рисков, основным из которых является ценовой. На решение о покупке или продаже того или иного финансового инструмента влияет множество факторов, что увеличивает степень неопределенности результата инвестиционных действий. Некоторые участники рынка, получив определенный опыт, стремятся переложить все или часть из своих задач на автоматизированную торговую систему.

Алгоритмическая торговля – это строго формализованный механизм принятия решений о совершении торговых операций на финансовых рынках и их исполнении по заранее определенному алгоритму с использованием специализированных компьютерных программ. Алгоритмическая торговля позволяет многократно увеличить скорость и производительность обработки биржевой информации и совершения сделок, использовать сложные математические модели, требующие расчетов, которые человек не способен производить моментально, а также минимизировать влияние человеческого фактора на принятие торговых решений.

В современном виде алготрейдинг стал формироваться в 1980-х годах. В то время он был доступен исключительно крупным институциональным инвесторам, обладавшим большими вычислительными мощностями, финансовыми и интеллектуальными ресурсами. В основном это были маркет-нейтральные субститутные и статистические арбитражные , а также опционные стратегии . Со временем доступность высокопроизводительной вычислительной техники повышалась, и сейчас для построения алгоритмической стратегии достаточно обычного персонального компьютера. Программу, осуществляющую торговлю в автономном режиме, принято называть алгоритмом или роботом.

При классификации участников биржевой торговли по критерию продолжительности горизонта инвестирования выделяют, как правило, четыре основные группы. У каждой группы разные подходы к достижению одной цели – получить доход от своей деятельности. Классификация такого рода условна, поскольку каждый участник может применять стратегии, работающие на разных временных горизонтах.

К первой группе можно отнести участников рынка с длинным сроком инвестирования (месяцы и годы), которые формируют инвестиционные портфели и производят их ребалансировку с определенной периодичностью или в связи с изменениями рыночной конъюнктуры. К таким участникам относится большинство пенсионных и инвестиционных фондов, а также крупных институциональных инвесторов. Поскольку они являются держателями крупных позиций, набор позиций этими участниками и их закрытие не могут остаться незамеченными для других участников рынка. Такие участники рынка используют роботы с целью обеспечения оптимально быстрого набора позиции по удовлетворительной цене с минимальным влиянием собственных поручений на рыночную цену, при этом решения об инвестировании в тот или иной актив принимаются, как правило, управляющим или коллегиальным органом. В то же время в условиях повышенной неопределенности и недостатка ликвидности эффективность использования алгоритмов для оптимального исполнения крупной заявки снижается. Неэффективности, возникающие на рынке в моменты ребалансировки портфелей крупных участников, активно эксплуатируются другими группами участников рынка. Спектр возможностей для применения средств алгоритмической торговли на меньших временных интервалах (часы, дни, недели) возрастает.

Для участников, составляющих вторую группу, актуальной становится задача поиска трендов, долгосрочных и среднесрочных неэффективностей, оптимальных условий и цен для входа на определенный рынок и выхода из него. Таким образом, алгоритмическая торговля приобретает спекулятивную составляющую, а принятие решений, связанных с управлением позициями, может быть полностью передано торговому роботу. Инвесторы из этой группы могут использовать как направленные, так и нейтральные торговые стратегии. Алгоритмы при торговле на таких интервалах могут применяться очень широко: это могут быть краткосрочные и среднесрочные позиционные и рыночно-нейтральные стратегии, которые зачастую представляют собой модификации широко известных стратегий. Могут использоваться также стратегии, построенные на оригинальных математических моделях.

Третья группа участников характеризуется еще более коротким горизонтом инвестирования (секунды, минуты, часы). По мере уменьшения времени удержания позиции увеличивается количество данных, при обработке которых может быть обнаружена неэффективность. Срок существования этой неэффективности также снижается. Однако с количеством данных, подлежащих анализу, растет число стратегий, которые могут быть использованы. Участники, находящиеся в третьей группе, эксплуатируют краткосрочные состояния дисбаланса спроса и предложения на рынке, зарабатывая небольшие суммы на каждой сделке, но совершая большое количество операций. Такие участники используют роботы (часто это бывают полуавтоматические приводы), как правило, в нужные моменты для быстрого входа в рынок.

 

Современные технические возможности позволяют генерировать с одного счета 10 000 заявок в секунду. Временной горизонт, на котором работают такие системы, измеряется микросекундами.

Четвертая группа состоит из высокочастотных участников рынка. Высокочастотная торговля характеризуется использованием сложных вычислительных систем, автоматически генерирующих большое количество заявок в течение торговой сессии. Такие участники используют дорогостоящую инфраструктуру и прямое подключение к бирже для получения преимущества в скорости. Современные технические возможности позволяют генерировать с одного счета 10 000 заявок в секунду. Временной горизонт, на котором работают такие системы, измеряется микросекундами. В последнее время обсуждаются перспективы выхода на уровень наносекунд, однако такие скорости на данный момент все еще недостижимы ввиду ограниченности тактовой частоты процессора компьютера. Такая скорость обработки рыночной информации и выставления заявок дает возможность зарабатывать на минимальных колебаниях цен. Важно понимать, что высокочастотная торговля по определению является алгоритмической, в то же время высокочастотная торговля – более узкое понятие. Сложность оценки общемировой доли роботов в биржевых торгах состоит в методологии их идентификации. Существует несколько методологий идентификации высокочастотных алгоритмов по таким признакам, как использование колокации, малые временные рамки для открытия/закрытия позиций, генерация значительного объема заявок в течение торговой сессии, близкая к нулевой позиция на конец торговой сессии, высокие показатели отношения количества выставленных на биржу заявок к количеству заключенных на их основании сделок. Однако помимо высокочастотных торговых систем существует большое множество других алгоритмов, идентификация которых является более сложной задачей. Кроме того, нет единого мнения относительно того, можно ли считать заявки, выставленные с частичным использованием средств автоматизации, алгоритмическими. 

Существует большое количество классов стратегий, применяемых в алгоритмической торговле. Некоторые из них можно найти в открытых источниках, однако подробная информация о конкретной стратегии может являться интеллектуальной собственностью и обычно не раскрывается авторами в деталях. Кроме того, успешность работы алгоритма зачастую зависит от текущего состояния рынка. Алгоритмические стратегии можно классифицировать по частоте совершения сделок и по характеру формализованных идей, используемых в целях получения прибыли. Классификация условна, поскольку всегда есть возможность создать алгоритм, использующий преимущества разных классов стратегий. Критерии частоты пересекаются с инвестиционным горизонтом инвестора и описаны выше. По характеру идей, лежащих в основе алгоритмических стратегий, допустима следующая условная классификация (рис. 1). 

Парный и баскет-трейдинг (англ. Pair-trading, basket trading), или корреляционный трейдинг. Этот класс стратегий основан на существовании таких инструментов, ценовые ряды которых высоко скоррелированны. Динамика цен таких активов схожа и однонаправленна. В случае с парным трейдингом торговля всегда ведется двумя инструментами одновременно. Если инструментов становится больше, такую стратегию принято называть баскет-трейдингом. Для применения стратегии строится показатель отношения или разницы цен базовых инструментов. Полученное значение называют спредом. В большинстве случаев значение спреда колеблется в обозримом и прогнозируемом диапазоне, позволяя трейдеру относительно легко находить рыночные неэффективности. Для формирования парной позиции инвестор покупает один актив и продает другой, формируя таким образом позицию по синтетическому инструменту. На российском рынке примерами таких синтетических инструментов могут быть разнонаправленные позиции по фьючерсу на индекс РТС и корзину составляющих его акций, противоположные позиции по одной из ликвидных акций и фьючерсу на нее. Участник рынка рассчитывает получить прибыль от общей позиции по синтетическому инструменту, которая чаще всего сопряжена с получением убытка по одной составляющей синтетического инструмента и прибыли, превышающей убыток, по другой составляющей. Такая позиция считается маркет-нейтральной, поскольку результат общей позиции будет зависеть не от абсолютного изменения цен составляющих синтетического инструмента, а от их изменений друг относительно друга. Рыночные риски в такой стратегии ненулевые, но значительно ниже, чем при позиционном инвестировании. При этом доходность, соответственно, невысока.

Арбитражные стратегии (англ. Arbitrage). Суть таких стратегий заключается в получении небольшой безрисковой или почти безрисковой доходности за счет временной рыночной неэффективности (рис. 2).

При этом под неэффективностью могут пониматься разница цен на один и тот же инструмент на разных биржах, разница цен на опционы, разница цен фьючерсов на один базовый инструмент с разными датами экспирации. Такое различие возникает ввиду разной скорости распространения информации среди участников рынка, разностей во времени работы бирж, ликвидности рынков, объемов торговли. В текущих рыночных условиях из-за широкого распространения высокочастотных алгоритмов продолжительность существования таких неэффективностей крайне низка и в отдельных случаях может измеряться микросекундами. В отдельных аспектах такие стратегии пересекаются с корреляционными, поскольку арбитраж также подразумевает одновременную покупку одного и продажу другого инструмента.

Трендследящие стратегии (англ. Trend following) основаны на выявлении тренда в динамике ценовых значений инструмента с помощью различных математических индикаторов или технического и фундаментального анализа и дальнейшем следовании этому тренду. Важной особенностью таких стратегий является возможность их применения практически на любом временном горизонте. Единственным ограничением является наличие исторических значений цен на достаточно длинной дистанции. Такие стратегии лучше всего работают в период выраженного тренда на рынке.

Стратегии маркет-мейкинга (англ. Market making) предполагают выставление и постоянное поддержание котировочных заявок одновременно на покупку и продажу инструмента. В данном случае эксплуатируется принцип случайного блуждания цены на коротких временных промежутках. Другими словами, несмотря на наличие глобального тренда в ту или иную сторону, всегда будет иметь место некая дисперсия ценовых значений относительно общего вектора ценового движения. Использование таких колебаний и является задачей маркет-мейкера.

Стратегии на основе возврата к среднему (англ. Mean reversion) строятся на концепции, предполагающей регулярный возврат цены к некоему среднему уровню при условии рассмотрения достаточно продолжительной временной дистанции. Главной задачей таких стратегий является определение ожидаемого уровня возвращения цены. Процесс возвращения значений к среднему уровню в любых временных рядах обусловлен влиянием положительной или отрицательной обратной связи. Таким образом, важнейшим шагом становится анализ финансового инструмента на наличие или отсутствие реверсии. В случае ее наличия можно ожидать, что при приближении цены к верхнему или нижнему пределу увеличивается вероятность ее разворота. В таких стратегиях в качестве среднего значения зачастую используются понятия взвешенной по времени (англ. Time weighted) и по объему (англ. Volume weighted) средней цены (англ. Average price). Эти же индикаторы могут применяться в стратегиях корреляционного трейдинга и маркет-мейкинга. Стратегии, основанные на возврате к среднему, показывают самые хорошие результаты в периоды консолидации на рынке, когда нет однозначно идентифицируемого однонаправленного тренда.

Одной из самых распространенных высокочастотных стратегий является стратегия фронтраннинга (англ. Front running, дословно – забегание вперед). Она основывается на анализе ликвидности инструмента, текущих заявок на покупку и продажу, а также средних объемов сделок.

Высокочастотная торговля (англ. High frequency trading – HFT) – отдельный способ осуществления торговли, который позволяет реализовать и использовать любую из стратегий, перечисленных выше, но исполняемую на скоростях, находящихся за пределами человеческих возможностей. Низкие временные задержки в исполнении дают высокочастотным трейдерам преимущество в получении идеальной цены. Такое минимальное преимущество масштабируется за счет большого количества сделок. Одной из самых распространенных высокочастотных стратегий является стратегия фронтраннинга (англ. Front running, дословно – забегание вперед). Она основывается на анализе ликвидности инструмента, текущих заявок на покупку и продажу, а также средних объемов сделок. Концепция заключается в том, что большие заявки на покупку или продажу, как правило, не исполняются одномоментно, а за время их исполнения состоится еще несколько сделок между другими участниками по ценам, близким к цене крупной заявки. При этом велика вероятность, что цена некоторое время будет колебаться на уровне, близком к цене крупной заявки, формируя минимальные колебания, на которых может заработать HFT-алгоритм. В случае обнаружения большой заявки на покупку такой алгоритм выставляет свою небольшую заявку на покупку по цене немного выше, чем цена крупной заявки. После исполнения собственной покупки алгоритм сразу выставляет заявку на продажу по более высокой цене. При этом крупная заявка становится своеобразной защитой от резкого снижения цены. Для торговли, согласно такой стратегии, важным является анализ мгновенных состояний книги заявок на покупку и продажу, а не только значений ценовых рядов и индикаторов, построенных на их основе.

Важным элементом высокочастотного трейдера является его техническая инфраструктура. Для достижения такой скорости исполнения, которая даст ощутимое преимущество при исполнении заявок, необходимо дорогостоящее техническое обеспечение, основными компонентами которого являются центр обработки информации и принятия решений и каналы связи. Для достижения конкурентоспособной скорости и надежности передачи данных обычного интернет-подключения недостаточно. В таком случае к бирже можно подключиться путем прямого доступа к рынку (англ. Direct market access – DMA) и спонсируемого доступа (англ. Sponsored access – SA).

Преимущества прямого подключения перед обычным:

- получение высокоскоростного доступа к биржевой информации;

- снижение зависимости от технической инфраструктуры брокера, его стандартного программного обеспечения и, как следствие, снижение рисков возникновения технических сбоев;

- возможность индивидуальной настройки схемы подключения под нужды торгуемой стратегии.

В случае с DMA участник рынка получает доступ к торгам с использованием промежуточных серверов и инфраструктуры брокера или публичных биржевых серверов, которые подключены напрямую к ядру биржи. Такой способ подключения сохраняет техническую зависимость от инфраструктуры брокера, хотя и значительно повышает скорость передачи данных. В свою очередь, SA позволяет напрямую подключаться к бирже с помощью выделенных каналов связи, полностью минуя инфраструктуру брокера. Такая модель дает трейдеру возможность контролировать подключение, а исключение посредника и других участников рынка из схемы позволяет увеличить скорость передачи данных (рис. 3). 

Вариант 1 – самый простой и экономичный способ подключения. Он не требует затрат на инфраструктуру со стороны инвестора. Расходы связаны только с оплатой права на подключение. Такой способ обладает значительными недостатками, поскольку интернет-подключение не может обеспечить необходимой скорости и надежности получения и передачи данных. Это связано с большим количеством промежуточных маршрутизаторов и других звеньев инфраструктуры интернет-оператора, стоящих между торговым роботом и ядром биржи. Кроме того, появляется зависимость от инфраструктуры брокера, бесперебойность работы которой инвестор контролировать не может.

Вариант 2 позволяет практически полностью устранить риски, связанные с нестабильностью и низкой скоростью интернет-соединения, путем передачи данных через выделенный канал. Для этого торговый алгоритм должен быть размещен непосредственно в инфраструктуре брокера, что влечет за собой дополнительные операционные расходы по покупке сервера, на котором алгоритм будет размещаться, и на аренду места в дата-центре брокера (колокация). Недостатки данного способа связаны с использованием сервера и выделенного канала связи всеми клиентами брокера.

Вариант 3 – самый простой и дешевый вариант реализации DMA. Все операционные расходы инвестора – это плата за доступ к публичному промежуточному серверу. Значительным минусом такого подключения является ненадежная интернет-связь между торговым алгоритмом и публичным сервером биржи.

Вариант 4 позволяет исключить риск, связанный с интернет-соединением, поскольку торговый алгоритм размещается в биржевом дата-центре. Такой способ, по аналогии со способом 1, включает в себя расходы на покупку и размещение сервера, однако он дороже, поскольку позволяет инвестору миновать в схеме подключения лишнее звено – брокерскую инфраструктуру.

Вариант 5 – самый дорогой и надежный способ подключения (SA), при котором инвестор получает выделенный промежуточный сервер для размещения своего алгоритма и выделенный канал, напрямую подключенный к ядру биржи. 

Компания Knight Capital в 2012 году понесла убытки, составившие, по собственной оценке, $440 млн долл. Убытки были связаны с техническим сбоем в работе программного обеспечения, которое автоматически рассылало многочисленные ошибочные приказы. По некоторым данным, алгоритм компании должен был набрать позиции по нескольким акциям в течение пяти дней, однако в результате сбоя выполнил свою задачу в течение получаса.

Высокочастотная торговля несет в себе как явные, так и скрытые риски. Одним из основных можно назвать операционный риск, под которым подразумевается опасность технических сбоев, в случае возникновения которых алгоритм может значительно увеличить количество заявок или общий объем их потока. Ввиду технической возможности генерировать крайне высокое количество заявок ежесекундно, такой сбой в работе алгоритма может спровоцировать сбой в работе биржи, что может привести к приостановке торгов; при этом инвесторы не смогут своевременно исполнить свои заявки и понесут убытки. Кроме того, большие объемы заявок могут ощутимо повлиять на рыночные цены инструментов. Дополнительным аспектом операционного риска могут стать ошибки, допущенные при создании алгоритма, неучтенные особенности функционирования рынка, которые при определенных условиях могут привести к некорректному потоку заявок.

Одним из наиболее распространенных примеров операционного сбоя является случай, произошедший со специализирующейся на высокочастотной торговле компанией Knight Capital. Данная компания в 2012 году понесла убытки, составившие, по собственной оценке, $440 млн долл. Убытки были связаны с техническим сбоем в работе программного обеспечения, которое автоматически рассылало многочисленные ошибочные приказы. По некоторым данным, алгоритм компании должен был набрать позиции по нескольким акциям в течение пяти дней, однако в результате сбоя выполнил свою задачу в течение получаса. За этот период Knight Capital по некоторым акциям сгенерировала объем сделок, превышающий средневзвешенный в 5–20 раз. Сама компания после случившегося потеряла треть своей капитализации менее чем за три дня.

Другим известным случаем реализации операционного риска HFT считается произошедший 6 мая 2010 года «Flash crash» (англ. – быстрое падение). Цена индекса Dow Jones, формирующегося на основании стоимости акций 30 крупнейших компаний, торгующихся на NYSE (НьюЙоркская фондовая биржа, англ. – New York Stock Exchange), в течение 30 минут снизилась на 9% и вернулась к исходным значениям. В официальном совместном отчете SEC и CFTC сказано, что событие началось с крупной заявки на продажу, выставленной инвестиционным фондом Waddell & Reed, к которой агрессивно присоединились HFT-алгоритмы, спровоцировав столь быстрое падение.

К другим рискам высокочастотных систем можно отнести рост операционных издержек, мгновенное снижение рыночной ликвидности и намеренное манипулирование ценами. Для реализации последнего риска у HFT есть множество различных техник, идентифицированными и самыми распространенными из которых являются следующие.

«Спуфинг» (англ. – Spoofing) заключается в введении в заблуждение других участников рынка путем отправки и моментальной отмены большого количества заявок в одном направлении. Другие инвесторы, видя такой объем заявок, полагают, что на рынке появился крупный участник с намерением купить или продать крупный пакет. Однако в реальности такой интерес фиктивен, а поток заявок создается с резервированием крайне ограниченной суммы денег. Использование такой стратегии на финансовом рынке США стало незаконным в 2010 году согласно акту Додда –Франка [1]

«Наслаивание» (англ. – Layering) используется высокочастотными алгоритмами для искусственного смещения биржевых котировок внутри спреда с целью вынудить других участников рынка совершить сделку по выгодной для HFT цене. Выставляя реальную заявку на покупку, HFT-алгоритм в это же время последовательно выставляет множество заявок на продажу, заведомо не имея цели их исполнения. Заявки на продажу выставляются с постепенным снижением цен с целью сужения спреда и создания у других участников торгов впечатления присутствия на рынке игрока с крупной заявкой на продажу, провоцируя их продавать свои бумаги до того, как, по их мнению, цена не опустилась еще ниже. После исполнения первоначальной заявки на покупку алгоритм отменяет все неисполненные заявки на продажу и выставляет новую заявку с целью продать купленный только что пакет бумаг. Следующим шагом HFT выставляет множество заявок на покупку с повышающейся ценой, заставляя других участников покупать до тех пор, пока один из них не исполнит его заявку на продажу. Таким образом алгоритм может заработать внутри спреда несколько базисных пунктов. На весь цикл, как правило, уходит менее одной секунды. Такая деятельность преследуется Комиссией США по ценным бумагам и биржам (англ. – U.S. Securities and Exchange Commission) и Комиссией США по торговле товарными фьючерсами (англ. – U.S. Commodity Futures Trading Commission), а первые штрафы за «наслаивание» были выписаны еще в 2011 году в Великобритании. 

В последние годы отмечена тенденция к организации глобального регулирования участников финансового рынка, деятельность которых связана с алгоритмической торговлей либо предоставлением услуг и сервисов для осуществления алгоритмической торговли. Законодательными актами отдельных государств введены или заявлены определенные требования к таким лицам. При этом особое внимание зачастую уделяется именно высокочастотной торговле. Введение специальных требований к деятельности такого рода обусловлено преимущественно наличием особых рисков, связанных с тем, что сбой в работе торгового алгоритма может привести как к неконтролируемым действиям самого алгоритмического участника рынка, так и к нарушению нормального хода торгов. При этом обязанности по контролю и мониторингу активности алгоритмических и высокочастотных участников рынка, устанавливаемые специальными требованиями, распределяются между самими алгоритмическими участниками рынка, лицензированными инвестиционными компаниями, предоставляющими доступ к торгам, организаторами торгов и регуляторами финансовых рынков. 

Нормативные документы, связанные с регулированием деятельности агентов на организованных торгах, как правило, не устанавливают строгих требований к алгоритмическим участникам рынка, однако могут содержать некоторые методические рекомендации по контролю ими собственной торговой активности. Например, в мае 2013 года в Германии был утвержден законодательный акт «High Frequency Trading Act», устанавливающий требования к деятельности HFT на финансовых рынках Германии.

Данный акт содержит в том числе следующие требования к HFTучастникам рынка:

- обязательное лицензирование всех HFT алгоритмов у регулятора;

- каждая заявка HFT должна содержать идентификатор конкретного алгоритма, с использованием которого она была выставлена;

- HFT должны самостоятельно контролировать показатели Orders-to-Trades Ratio (соотношение объема заявок к объему сделок) для снижения нагрузки на биржи и регулировать HFT алгоритмы на основе данных показателей.

Правила торгов на биржах Германии соответствуют требованиям национального законодательства и вводят собственные нормативы контроля за HFT. Федеральный закон определяет только общие принципы регулирования и обязанности бирж по контролю за базовыми показателями НFT и микроструктуры рынка, однако определение конкретных количественных параметров и лимитов, которые нельзя превышать, а также пороговых значений, при превышении которых налагаются штрафы, является прерогативой бирж. Требования к лицензированным инвестиционным компаниям (участникам торгов) Требования к компаниям, предоставляющим клиентам доступ к организованным торгам, в основном направлены как на принятие мер особого контроля активности собственных клиентов, осуществляющих алгоритмическую высокочастотную торговлю, так и на поддержание ими актуальных сведений в отношении таких клиентов и их действий. В частности, в соответствии с Директивой MiFID II, действие которой распространяется на финансовые рынки Европейского союза, инвестиционные компании, предоставляющие прямой электронный доступ на биржу либо торговую площадку, нормативно обязаны иметь определенные эффективные системы контроля. Данные системы обязаны обеспечивать возможность контролировать деятельность клиентов, использующих прямой доступ на биржу / электронную площадку, на предмет нарушений каких-либо торговых лимитов и ограничений, а также содержание действий, которые могли бы нарушать нормальный ход торгов либо установленные организаторами правила торгов, в том числе в режиме реального времени. Кроме того, инвестиционные компании, предоставляющие прямой электронный доступ на биржу/торговую площадку, должны уведомлять о данном факте соответствующий регулирующий орган и компетентный орган данной биржи/площадки.

Биржи и торговые площадки сталкиваются с необходимостью обеспечивать корректность хода торгов при больших потоках информации, возникающих вследствие обмена сообщениями между биржевыми системами организаторов торгов и торговыми системами участников рынка, в первую очередь высокочастотными и алгоритмическими. В целях минимизации рисков нарушения корректности хода торгов организаторами торгов проводятся разнообразные виды стресстестирования, посредством которых в том числе производится оценка влияния повышенных нагрузок на механизмы их функционирования и производительность. В 2014 году американскими биржами CME, CBOT, NYMEX и COMEX был принят регулятивный документ Rule 575, который определил ряд торговых практик как нарушающие справедливый ход торгов. В приложении к данному документу приведены примеры отдельных схем выставления заявок и торговых практик, которые негативно влияют на справедливый ход проведения организованных торгов. Специфика определенных примеров предполагает использование HFT при реализации указанных схем. Некоторые биржи принимают собственные технологические и экономические меры для борьбы с недобросовестными практиками HFT. Такими мерами могут быть дополнительные комиссионные сборы за большое количество заявок, разница комиссии при добавлении/ изъятии ликвидности, ограничения по количеству торговых действий за определенный период, регулирование шага цены и установление минимального времени активности заявок, до истечения которого они не могут быть отменены. Последняя мера активно применятся в целях противодействия описанной выше стратегии «спуфинга» и связанных с ней моделями.

В российском законодательстве понятие HFT на данный момент не закреплено, деятельность HFT на финансовых рынках регулируется на общих основаниях: Федеральный закон от 22.04.1996 № 39-ФЗ «О рынке ценных бумаг» устанавливает в том числе требование о приоритетном осуществлении сделок по поручению клиента при совмещении организацией деятельности брокера и дилера; Федеральный закон от 27.07.2010 № 224-ФЗ «О противодействии неправомерному использованию инсайдерской информации и манипулированию рынком и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации» устанавливает запреты на деятельность, признаваемую манипулированием рынком, а также на неправомерное использование инсайдерской информации. При этом в регламентах ПАО Московская Биржа и ЗАО «ФБ ММВБ» утверждены определенные меры, предусматривающие дополнительные комиссионные сборы и возможность приостановки подачи заявок HFT-участниками рынка, демонстрирующими чрезмерно высокую торговую активность.


 

[1] Dodd-Frank Wall Street Reform and Consumer Protection Act, PUBLIC LAW 111–203—JULY 21, 2010 

Источник: Обзор регулирования финансового сектора, Выпуск 3, Банк России, 2016 год.