उच्च आवृत्ति व्यापार प्रणालियों

उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग सिस्टम डिजाइन और प्रक्रिया प्रबंधन उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग सिस्टम डिजाइन और प्रक्रिया प्रबंधन सलाहकार: रॉय ई। वेल्स्च विभाग: सिस्टम डिज़ाइन और प्रबंधन कार्यक्रम प्रकाशक: मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी दिनांक जारी किया गया: 2009 ट्रेडिंग फर्में आजकल डेटा खनन, कंप्यूटर मॉडलिंग और सॉफ्टवेयर विकास पर अत्यधिक निर्भर हैं। वित्तीय विश्लेषकों सॉफ्टवेयर और विनिर्माण उद्योगों में उन लोगों के लिए कई समान कार्य करते हैं। हालांकि, वित्त उद्योग ने अभी तक पूरी तरह से उच्च मानक सिस्टम इंजीनियरिंग चौखटे और प्रक्रिया प्रबंधन दृष्टिकोण अपनाए नहीं हैं जो सॉफ्टवेयर और विनिर्माण उद्योगों में सफल रहे हैं। उत्पाद डिजाइन, गुणवत्ता नियंत्रण, व्यवस्थित नवाचार और इंजीनियरिंग विषयों में पाए जाने वाले निरंतर सुधार के लिए पारंपरिक तरीकों को वित्त क्षेत्र में लागू किया जा सकता है। यह शोध से पता चलता है कि इंजीनियरिंग विषयों से प्राप्त ज्ञान उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग सिस्टम के डिजाइन और प्रक्रियाओं को कैसे सुधार सकता है। उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग सिस्टम गणना आधारित हैं ये सिस्टम स्वचालित या अर्ध स्वचालित सॉफ्टवेयर सिस्टम हैं जो स्वाभाविक रूप से जटिल हैं और उच्च परिशुद्धता डिजाइन परिशुद्धता की आवश्यकता होती है। एक उच्च आवृत्ति व्यापार प्रणाली का डिजाइन कई क्षेत्रों को जोड़ता है, जिसमें मात्रात्मक वित्त, सिस्टम डिजाइन और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग शामिल हैं। वित्त उद्योग में, जहां गणितीय सिद्धांत और व्यापारिक मॉडल अपेक्षाकृत अच्छी तरह से शोध करते हैं, इन डिजाइनों को वास्तविक व्यापारिक प्रथाओं में लागू करने की क्षमता निवेश कंपनियों प्रतिस्पर्धा की मुख्य तत्वों में से एक है। उच्च निष्पादन व्यापार प्रणालियों में निवेश के विचारों को प्रभावी ढंग से और कुशलता से परिवर्तित करने की क्षमता एक निवेश कंपनी को एक बड़ा प्रतिस्पर्धात्मक लाभ दे सकती है। (Cont।) यह थीसिस उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग सिस्टम डिजाइन, सिस्टम मॉडलिंग और सिद्धांतों से बना एक विस्तृत अध्ययन प्रदान करता है, और प्रबंधन सिस्टम विकास के लिए बैकटेस्टिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए विशेष जोर दिया जाता है, जो कि व्यापार प्रणाली के निर्माण में सबसे महत्वपूर्ण भागों माना जाता है। यह शोध सिस्टम इंजीनियरिंग मॉडल बनाता है जो विकास प्रक्रिया को निर्देशित करते हैं। यह इस थीसिस में संबोधित सिद्धांतों को सत्यापित और मान्य करने के लिए प्रयोगात्मक व्यापार प्रणालियों का भी उपयोग करता है। अंत में, यह शोध निष्कर्ष निकाला है कि सिस्टम इंजीनियरिंग सिद्धांत और चौखटे उच्च आवृत्ति व्यापार या मात्रात्मक निवेश प्रणाली को लागू करने के लिए सफलता की कुंजी हो सकते हैं। थीसिस (एसएम) - मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी, सिस्टम डिज़ाईन और मैनेजमेंट प्रोग्राम, 200 9। थिसिस के पीडीएफ संस्करण से कैटलॉग। ग्रंथ सूची के संदर्भ शामिल हैं (पृष्ठ 78-79) कीवर्ड: सिस्टम डिज़ाइन और प्रबंधन कार्यक्रम। मेरा अकाउंट उच्च-फ़्रीक्वेंसी ट्रेडिंग: एल्गोरिदमिक रणनीतियां और ट्रेडिंग सिस्टम के लिए एक प्रैक्टिकल गाइड उच्च आवृत्ति, एल्गोरिथम व्यापार की तेजी से और कभी-बदलती दुनिया के लिए हाथों की मार्गदर्शिका, कंप्यूटर की निरंतर प्रसार के चलते वित्तीय बाजार तेजी से नवाचार से गुजर रहे हैं एल्गोरिदम। इन घटनाक्रमों ने एक नया और उच्च-आवृत्ति, एल्गोरिथम व्यापार की तेजी से और कभी-बदलती दुनिया के लिए हाथों की एक मार्गदर्शिका बनाई है। वित्तीय बाजारों में तेजी से नवाचार चल रहा है, जिससे कंप्यूटर बिजली और एल्गोरिदम जारी रहेगा। इन घटनाओं ने उच्च आवृत्ति व्यापार नामक एक नया निवेश अनुशासन बनाया है। इस पुस्तक में व्यापारिक आवेश से व्यापार के मामलों के विकास और पूंजी के आवेदन और बाद के प्रदर्शन मूल्यांकन के विकास के माध्यम से, उच्च आवृत्ति व्यापार के सभी पहलुओं को शामिल किया गया है। इसमें कई मात्रात्मक व्यापारिक रणनीतियों भी शामिल हैं, जिनमें बाजार में माइक्रोस्ट्रक्चर, इवेंट आर्बिट्राज, और विचलन अंतरपणन शामिल हैं जो महान विवरण में चर्चा की गई हैं। उच्च आवृत्ति वाले ट्रेडिंग सिस्टम के निर्माण के लिए आवश्यक उपकरण और तकनीकों को शामिल करता है विवरण के बाद व्यापार विश्लेषण प्रक्रिया, मुख्य प्रदर्शन मानदंड और व्यापार गुणवत्ता मूल्यांकन सहित, प्रसिद्ध उद्योग पेशेवर आइरीन अल्ड्रिज द्वारा लिखित उच्च आवृत्ति व्यापार में ब्याज अतीत से विस्फोट हो गया है साल। इस पुस्तक में आपको बेहतर तरीके से समझने की जरूरत है कि यह कैसे काम करता है और आपके व्यापारिक प्रयासों के लिए इस दृष्टिकोण को लागू करने के लिए क्या ज़रूरी है। कम एक कॉपी मित्र समीक्षाएं प्राप्त करें यह देखने के लिए कि 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मिलती है। पूर्व और व्यापार जोखिम जांच सभी जोखिम चर को मॉनिटर करते हैं और जरूरत पड़ने पर अलर्ट ट्रिगर करते हैं, उपयोगकर्ताओं को ट्रेडों को समायोजित करने या गैर-अनुपालन के आदेश जारी करने पर ब्लॉक करने के लिए अनुमति दें। जोखिम सीमा प्रौद्योगिकी ने आदेश को मैन्युअल रूप से, एल्गोरिथम, एपीआई के माध्यम से या अन्य तृतीय-पक्ष ईएमएस से आरंभ किया। आदेशों का जोखिम मूल्यांकन ऑर्डर और निष्पादन डेटा और बाजार डेटा सहित उपलब्ध लेनदेन प्रवाह की जानकारी का एकत्रीकरण पर आधारित है। वास्तविक समय में गिरफ्तारी या नियंत्रण जोखिम कोई फर्क नहीं पड़ता कि, जहां या किसके साथ आप व्यापार करते हैं, आपकी फर्म जोखिम को कम कर सकता है जब व्यापार के पक्षों या व्यापक बाजार को किसी इरादे वाले आदेश से प्रतिकूल प्रभाव पड़ सकता है उदाहरण के लिए, आप कर सकते हैं: वसा-उंगली की गड़बड़ियों को रोकें ऐसे मीट्रिक के खिलाफ आदेश की तुलना करके प्रतिकूल बाज़ार प्रभाव से बचें, साधन की गणना औसत कारोबार मात्रा के रूप में धन, खातों, रणनीतियों, व्यापारियों और उपकरणों (सिक्योरिटीज) के लिए व्यक्तिगत जोखिम सहनशीलता निर्धारित करें गलत तरीके से रोकें पलायन एल्गोरिदम से ऑर्डर त्रुटि के लिए दर्ज किए गए आदेश की जांच करें या किसी भी प्रकार की जोखिम सहिष्णुता से अधिक हो, जैसे कि बहुत बड़ी स्थिति निकालनी है फ्लैग आदेश जो अन्य आंतरिक जोखिम सीमा से अधिक हो, फर्म चौड़ा जोखिम जोखिम का एक समेकित दृश्य प्राप्त करें जोखिम जोखिम क्लाइंट, अकाउंट, ट्रेडर, ट्रेडिंग डेस्क और एंटरप्राइज़ सहित कई स्तरों के लिए देखा जा सकता है। और अगर आपकी कंपनी एक से अधिक व्यापारिक अनुप्रयोगों का उपयोग करती है और कई दलालों के माध्यम से व्यापार करती है, तो इन्फ्राइच जोखिम सीमा प्रौद्योगिकी अन्य व्यापारिक प्रणालियों से जानकारी एकत्र कर सकती है और परिसंपत्ति वर्गों में वैश्विक जोखिम के जोखिम के एक एकत्रीय दृष्टिकोण को प्रदान कर सकती है। किसी भी कारोबारी माहौल में आसान तैनाती हमारे जोखिम नियंत्रण प्रौद्योगिकी को हमारे इन्फरीच टीएमएस में शामिल किया गया है। प्रस्तावना और हायफ्रेक बहु-दलाल व्यापार प्रणाली और अब यह अन्य ईएमएस और ओएमएस एस का उपयोग करने वाली कंपनियों के लिए एक अलग, स्वतंत्र मॉड्यूल के रूप में भी उपलब्ध है। इससे आपके संपूर्ण ऑर्डर फ्लो के लिए पूर्व-कॉन्फ़िगर जोखिम सीमा को मूल रूप से लागू करना संभव है। उच्च-आवृत्ति एल्गोरिदमिक इंजन अपने स्वयं के विशेष बुनियादी ढांचा का निर्माण और रखरखाव किए बिना कम-विलंबता, उच्च-आवृत्ति ट्रेडिंग एल्गोरिदम के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करें। हायफ्रेक्यू हमारी उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग सॉफ्टवेयर है जो इक्विटी, वायदा, विकल्प और विदेशी मुद्रा के लिए स्वचालित रणनीति-आधारित व्यापार का समर्थन करता है। यह सब-मिलिसेकंड लेटेंसी पर प्रति सेकंड हजारों ऑर्डर के जरिए की सुविधा के लिए सभी आवश्यक घटकों को प्रदान करता है। दलालों और अन्य प्रदाताओं से उच्च-आवृत्ति ट्रेडिंग एल्गोरिदम तक पहुंचें और परिसंपत्ति वर्गों में जटिल व्यापारिक रणनीतियों को लागू करें। ब्लैक-बॉक्स डेवलपमेंट पर्यावरण में स्वामित्व व्यापार रणनीतियों को तैयार, बैक-टेस्ट और तैनात करना। स्केलेबल, दलाल-तटस्थ वास्तुकला आपको कई रणनीतियों को एक साथ चलाने और विभिन्न स्थलों और दलाल डेटा केंद्रों पर एक से अधिक सर्वर पर तैनात करने में सक्षम बनाता है। हाईफ्रेक एचएफ़टीएफ सॉफ्टवेयर को एड-ऑन एचटीटीटी सॉफ्टवेयर को इन्फो-रेच ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म्स पर जोड़ता है जो उच्च स्पीड, हाई-थ्रिप्ट क्षमता को सुनिश्चित करने के लिए हमारे स्केलेबल, ट्री-स्तरीय आर्किटेक्चर और फिक्स इंजन का इस्तेमाल करता है। ऑर्डर को किसी भी वैश्विक निश्चिंत गंतव्य गंतव्य के लिए भेजा जा सकता है। हमारे हाइफ़्रेक एचएफटी सॉफ्टवेयर भी स्वतंत्र रूप से एक टर्नकी ब्लैक बॉक्स ट्रेडिंग समाधान के रूप में उपलब्ध है। ग्लोबल ब्रोकर फिक्स कनेक्टिविटी हमारी दलाल-तटस्थ वास्तुकला और विशाल ऑर्डर-रूटिंग नेटवर्क आपको कम से कम समय और लागत के साथ वैश्विक वित्तीय सूचना एक्सचेंज नेटवर्क (फिक्स) में किसी भी गंतव्य तक पहुंचने में सक्षम बनाता है। इन्फ्राइच वर्तमान में 140 से अधिक दलालों, ईसीएन, एमटीएफ, एक्सचेंज, एटीएस, डार्क पूल, एफएक्स डीलर्स और बैंकों और इक्विटी के लिए तरलता के अन्य प्रमुख वैश्विक स्रोतों से जोड़ता है। विकल्प। वायदा। विदेशी मुद्रा। निश्चित आय। ब्याज दर स्वैप आप ऑर्डर रूटिंग, डायरेक्ट मार्केट एक्सेस (डीएमए) और रणनीतियों सहित ब्रोकरेज सेवाओं की पूरी चौड़ाई तक पहुंच सकते हैं। एकाधिक परिसंपत्ति वर्गों में 500 से अधिक अपडेट किए गए दलाल निष्पादन एल्गोरिदम को एक सिंगल सिस्टम से एक्सेस किया जा सकता है, जिससे आप समय, संसाधन और लागत को बचा सकते हैं। बेहतर प्रदर्शन, विश्वसनीयता, कम विलंबता और उच्च थ्रूपुट सुनिश्चित करने के लिए, इन्फोरैक अपने स्वयं इन्फॉरिच फिक्स नेटवर्क (आईएफएन) के माध्यम से बाज़ार और ब्रोकर कनेक्टिविटी की आपूर्ति करता है। जबकि कई स्थलों को पहले ही प्रमाणित किया गया है, किसी भी अनुकूल गंतव्य के लिए फिक्स कनेक्टिविटी आसानी से स्थापित की जा सकती है। एक अतिरिक्त लाभ के रूप में, आईएफएन एक वास्तविक समय चेतावनी सुविधा प्रदान करता है जो व्यापारियों को सूचित करता है कि जब भी हमारे कनेक्टिविटी नेटवर्क में एक व्यापारिक गंतव्य अनजान हो जाता है या नहीं, तो कोई ऑर्डर या ऑर्डर संशोधन प्ले में है या नहीं। यह आपको एक उपलब्ध दलाल को आदेश को बाजार बंद होने से पहले अग्रेषित करने का अवसर देता है। जो अपनी ब्रोकर-रूटिंग फ़िक्स नेटवर्क को अनुकूलित और बनाए रखना चाहते हैं, उनके लिए आईएफएन सॉफ्टवेयर इन्फोरीक से खरीद के लिए उपलब्ध है। अधिक जानने के लिए, इन्फोरैक फाइनेंशियल इन्फोर्मेशन एक्सचेंज नेटवर्क पर जाएं वर्तमान में हमारे वित्तीय सूचना एक्सचेंज कनेक्टिविटी नेटवर्क के माध्यम से उपलब्ध ब्रोकर अल्गोस की आंशिक सूची देखने के लिए, ब्रोकर अल्गोस एक्ज़ीक्यूशन एल्गोरिदम पर जाएं एल्गोरिथम ट्रेडिंग अल्फा पीढ़ी और संरक्षण की तलाश में एक आवश्यक उपकरण है, और इन्फोरैक प्रौद्योगिकी को एक दिन से डिजाइन किया गया था ताकि इसे दक्षता के उच्चतम स्तर के साथ सक्षम किया जा सके। इसलिए हमारे टीएमएस और प्रील्यूड ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म दोनों में लोकप्रिय निष्पादन रणनीतियों के लिए पूर्व निर्मित एल्गोरिदम का एक सूट शामिल है। और हम स्रोत कोड की आपूर्ति करते हैं ताकि ग्राहक आसानी से कस्टमाइज़ और बैक-टेस्ट एल्गोरिदम को देख सकें। खरीदार-साइड व्यापारियों 40 से अधिक वैश्विक दलालों और तृतीय-पक्ष प्रदाताओं से भी अधिक से अधिक परिसंपत्ति वर्गों में 500 से अधिक अद्यतन निष्पादन एल्गोरिदम तक पहुंच सकते हैं। बहु-दलाल व्यापार निष्पादन मंच में निर्बाध एकीकरण के साथ InfoReach ग्राहकों को तेजी से बदलते और कट्टर रूप से प्रतिस्पर्धी बाजारों में लाभ प्राप्त कर सकते हैं। ब्लैक-बॉक्स ट्रेडिंग में अंतिम के लिए, इन्फोरैक उच्च-आवृत्ति रणनीतियों के निर्माण और तैनाती के लिए हमारे हायफ्रेक एल्गोरिथम इंजन प्रदान करता है। 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पोस्ट-ट्रेड एनालिटिक्स निष्पादन प्रदर्शन और लागत का आकलन करें। बड़े टोकरी और पोर्टफोलियो के लिए निष्पादन रणनीतियों की स्थापना के लिए पूर्व-व्यापार विश्लेषण का उपयोग करते समय दूसरा ऑपिनियन व्यापारियों के समय और टेडियम को भी पुर्ज करता है। सौ और हजार-साधन पोर्टफोलियो के साथ काम करते समय यह एक बड़ा लाभ हो सकता है। रीयल-टाइम ऑर्डर निष्पादन के लिए और सटीक अनुमान, दूसरा ऑपिन वास्तविक टीसीए सॉफ़्टवेयर से परे एक कदम है, वास्तविक समय के व्यापार और बाजार चर में नतीजे, वॉल्यूम, अस्थिरता और बाजार के रुझान के साथ-साथ एक इरादा आदेश निष्पादन की प्रगति। बाजार की स्थितियों और निष्पादन की स्थिति के आधार पर, यह भविष्यवाणी में किसी भी महत्वपूर्ण परिवर्तन के अनुमानों और अपडेट का फिर से अनुमान लगाता है। ट्रेडर्स अल्फा को आगे बढ़ाने और जोखिम को कम करने के लिए पूरे दिन अवशिष्ट ट्रेडों के लिए निष्पादन के कोर्स को समायोजित कर सकते हैं। अन्य प्रदाताओं के साथ निर्बाध एकीकरण द्वितीय राय InfoReach ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म के साथ एकीकृत होती है या एक स्वतंत्र, दलाल-तटस्थ सेवा के रूप में एपीआई के माध्यम से उपलब्ध है। साथ 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जिंदगी की तरह लग सकता है, लेकिन यह भी है कि वित्तीय आदान-प्रदान के माना जाता है कि अत्यधिक विनियमित नेटवर्कों में क्या हो रहा है क्योंकि व्यापारियों ने लाभ के लिए एक उच्च-स्तरीय उच्च-प्रदर्शन वाले कम्प्यूटर-संचालित 247 युद्ध में एक-दूसरे को गुस्सा दिलाया है। हाल ही के महीनों में दोनों दुनिया भी टकरा गईं जब एक समाचार एजेंसी के चहचहाना फ़ीड काट दिया गया और नकली समाचार पोस्ट करना शुरू कर दिया। स्टॉक की कीमतें संक्षिप्त अवधि तक कम हो गईं, जब तक व्यापारियों को पता नहीं था कि वास्तव में क्या हो रहा था, लेकिन भविष्य में वित्तीय प्रणाली में चलने के लिए अप्रासंगिक सूचनाओं के संभावित होने की संभावना अब सिद्ध हो गई है। अमेरिकी वैश्विक वित्तीय सेवा कंपनी नाइट कैपिटल ग्रुप ने कठिन रास्ता खोज लिया अगस्त 2012 में कंपनी के कंप्यूटर्स ने विचित्र कारोबारी फैसलों का निर्माण शुरू कर दिया- Wizzard Software - एक कंपनी की कीमत में चौगुनी चौगुनी और साथ ही साथ जनरल इलेक्ट्रिक जैसे बड़ी बड़ी कंपनियों की बोली को बोली लगाई। In a statement released afterwards Knight called the problem quota technology issuequot but it was one that cost some 440m44 forcing it to raise close to that amount from investors to stay in business before agreeing to a merger with international trading company Getco. Knight Capital Group used computer models to decide when and how to trade stocks. In the autumn44 the US Securities and Exchange Commission (SEC) launched an investigation to decide whether Knight tested its computer systems properly before loading code designed to talk to a new trading platform used by the New York Stock Exchange (NYSE). A couple of years earlier44 algorithmic trading came under the spotlight when US stock prices suddenly plunged for no apparent reason. The so-called 39Flash Crash39 (see bit. lyeandt-flashcrash ) saw blue-chip shares traded for a single cent. Traders looked on in horror as the markets seemed to disintegrate before their eyes and scoured the newsfeeds to find some reason for the sudden change in fortune. Nothing had gone wrong except for the trading systems themselves - once order was restored44 prices returned to previous levels. Even now44 no one can point a finger at exactly went wrong: the answer seems to be emergent behaviour with major contributory factors. The SEC and Commodities Trading Commission (CFTC) issued a report five months after the Flash Crash44 which drew intense criticism from some quarters44 not least because its critics claimed the two organisations lacked the technological infrastructure to analyse what went wrong in any detail. 39Arms race39 in fast trading In September 2012 David Lauer44 consultant at Better Markets44 told the US Senate committee: quotIn the US equity market44 we have seen first-hand glimpses of what can happen as overly complex systems interact in non-linear ways. quot A review by the CFTC argued that much blame lay with high-frequency trading (HFT) specialists: traders that use parallel computers - and sometimes dedicated hardware - to monitor the gushing feed of quotes and trades that exchanges generate44 and then use patterns within them to make a huge number of very small44 very fast trades. For HFT firms44 processing latency is the foe in stock-and-options trading. The quicker trading algorithms see the trades44 the faster they can react to them. The result has been something akin to an arms race built on computer and network hardware. Firms pay a premium to have their own high-speed computers sitting as close as possible to the trading venues in colocation facilities to minimise the communications time putting those using the standard 39consolidated39 feed - which first combines the many different data streams provided by exchanges before the updates are relayed - at a disadvantage. Colocation and fast parallel-processing hardware lets the HFT systems act rapidly on any incoming news of trades. Then44 in 201044 a 4bn sale of futures contracts based on the Standard amp Poors 500 index44 apparently broke the system. The attempt to sell-off a large position ran into trouble as there were not enough genuine buyers. Having bought into the contract44 it then became clear that with too few buyers prices would fall. The algorithms started to regard the bundle of contracts as a 39hot potato39. They continually bounced contracts between each other in the hope of not being the last one to hold as the price crashed - the assumed link between the SampP 500 futures and the underlying stocks then took out numerous blue-chip stocks. Although HFT algorithms did not trigger the initial decline44 the CFTC concluded they accelerated it to lightning speed. In his testimony to the US Senate44 Lauer pointed to abusive use of the data feeds with techniques known as 39quote stuffing39. It is a common and legal tactic to publish thousands of quotations in the hope of sniffing out another trader39s position they are quickly withdrawn if there is no response. Surprisingly perhaps traders are not penalised for offering up what are effectively 39fishing39 exercises for transactions44 as they are charged for executed trades not quotes44 making the dummy quotes effectively free. Quote stuffing goes further. It involves generating a huge volume of quotations on a given stock to quotslow down traders with inferior technologyquot44 according to Lauer. Trading software firm Nanex called one day39s unusual activity around Bank of America39s stock on the 2 November 2012 the 39Denial of Service Algo39. From the morning until just after lunch44 while quotations hovered around 144000 to 244000 per second44 trading continued more or less normally. But there were long bursts in which close to 2044000 quotations spammed the exchange39s real-time data feed44 effectively blocking all but a few actual trades. Nanex has published numerous incidents of what its people reckon are mini flash-crashes - sudden irregularities in trading caused by HFT. However44 in a 2011 Foresight report for the Department of Business44 Innovation and Skills (BIS)44 Terrence Hendershott of the Haas finance group at the University of California at Berkeley argued that the 2010 flash crash was mild compared to the Black Monday meltdown of 1987. quotOne can assert that October 1987 would have been a brief blip44quot Hendershott wrote44 quotif HFT had been prevalent at the timequot. Seeing HFT as the problem44 legislators are beginning to act44 as seen with the recent US Senate hearings. Across the Atlantic44 MEPs in the European Parliament voted for a bill that could curb the more abusive activities of algorithmic trading. The measure restricts the speed with which orders can be withdrawn from the market - they would have to remain on the system for more than 100ms. Mao Ye44 Chen Yao44 and Jiading Gai44 researchers from the University of Illinois at Urbana Champaign44 published a paper last August in which they claimed even orders with a life of just 50ms would be a reasonable limit without affecting the cost of trading. In their research they found up to 40 per cent of orders are cancelled in less than 50ms. However44 the EU legislation44 if implemented44 will not stop rapid-fire trading44 just attempt to rein it in a little. quotTechnology that was pioneered by HFT firms is now becoming mainstream44quot explained Dushyant Shahrawat44 senior research director of financial services intelligence provider TowerGroup in a recent seminar. quotLarge firms44 usually mutual firms44 are basically trying to benchmark themselves against what is cutting edge. They have been looking at what HFT firms have been doingquot. People such as Andrew Brooks44 head of US equity trading at financial adviser T Rowe Price Associates44 argue that co-location has created an uneven playing field that quotfavours those who can and will pay for itquot. Others argue that the advantage of colocation with exchanges is fast diminishing. Successful trading strategies generally wind up unsuccessful because too many jump on the bandwagon. Networks of influence Tabb Group39s analysis of profitability for HFT strategies peaked in 2009 at 7.2bn44 when HFT trades accounted for 61 per cent of market volume44 dropping to 1.8bn in 2012 with only a 10 per cent decline in HFT39s share of trading volume. To try to extend the reach of HFT44 computers increasingly use trading signals from exchanges thousands of miles apart and with an increasingly diverse range of data to eke out a trading advantage using statistical arbitrage. To be able to react faster44 financial users are clamouring for low-latency connections. At the speed at which the software attempts to operate44 the speed of light itself is a significant impediment. To link the two main financial centres in the US - Chicago and New York - Spread Networks dug its own trench44 quotthe straightest and shortest route possiblequot. The company claims it cut round-trip latency to 13.1ms. The 825-mile trench contains fibre-optic cable that lets trading houses44 unsatisfied with the latency that the existing telecom infrastructure could give them44 link their computers together. Even after completing the initial connection44 in late 2012 the company shortened the route further in some places to shave another 10039s off. The next move may be offshore. Researchers at the Massachusetts Institute of Technology (MIT) came up with a number of ideal computing locations around the world based on their relative proximity to trading venues44 some lay in the North Atlantic and Indian Ocean. Oil rigs that have emptied their wells could find new uses as homes for trading supercomputers. Even then44 at some point44 the latency advantage runs out. Tradeworx CEO Manoj Narang says: quotThe latencies in high-performance trading are rapidly approaching zero. There will be differentiation between trading strategies44 but speed is becoming less of a differentiator. The development of novel trading signals will matter more and more. quot The result is likely to be an explosion of data44 as if there is not a surfeit of feeds to process already. Today39s financial systems have to move and store massive amounts of data. Narang says the feeds his company analyses for its own trading system quotgenerate around 500GB per day of raw data and 120GB of compressed data44 with another 120GB from proprietary trading logs. You can39t analyse the compressed data directly: you need to pre-process. So we generally expend another 200GB of storage on that task. None of this includes backing up our data or snapshotting data. High-frequency trading strategies have to examine massive amounts of data to generate predictive signalsquot. The systems will not just rely on the feeds generated by the LSE44 NYSE and their peers. Even your tweets will be read by tomorrow39s algorithms to determine whether to buy and sell44 and for how much. Changes in sentiment expressed on social media could be enough to trigger sudden changes in price. It39s unclear as to whether the use of many more signals to determine when to trade will increase volatility. The April 2013 hack on the Associated Press Twitter feed triggered a 140-point drop in the Dow Jones index. Although prices recovered quickly the situation indicated how sensitive markets are to information disturbances. And this is in markets that create volatility simply from their own internal information feedback loops. According to Jean-Philippe Bouchaud44 chairman of Capital Fund Management and professor of physics at the 201cole Polytechnique44 just 5 per cent of the movements in stock prices today can be attributed to news of events outside the markets. The vast majority of jumps are caused by feedback loops from within the system. Bouchaud argues in his research work that the market structure itself is fragile because liquidity - the ability to satisfy both buyers and sellers - disappears so readily44 as it did in May 2010. Even if HFT itself is brought under control44 unforeseen circumstances could still have a devastating impact on algorithms44 the companies operating them44 and the taxpayers. quotAutomated non-HFT trading is more of a concern for stability as44 at times44 non-HFT strategies attempt to build or liquidate large positions quickly44 something that occurred on 6 May 201044quot wrote Haas39s Terrence Hendershott. He pointed to the collapse of Long-Term Capital Management more than a decade ago and the events of August 2007 - the 39Great Quant Meltdown39 - as examples of situations where highly profitable strategies suddenly go into reverse because market conditions change. To try to avoid unwittingly damaging the markets and avoid running up massive debts when the markets behave oddly44 Manoj Narang says Tradeworx uses Amazon39s cloud servers to test algorithms against historical trading data. quotFor high-frequency trading strategies we do not launch into production until we simulate and back-test them44quot Hendershott at Haas revealed. quotAnd you want to run strategies against real-world conditions. Our exchange market simulator is used to replicate the experience of the market system and all the regulations that go along with as well as the latencies of transferring data. We simulate all our trading strategies on this platform before it goes into production44 not just for normal operation but how they would fare under anomalous conditions. quot The missing link here is to the regulator44 says Tradeworx39s Narang - but that is set to change: quotThe other big criticism of high-frequency trading is regulators cannot police the market because they can39t see the market the way technically-advanced traders can. We39ve thought of a way to do that: contract to the SEC to give access to those systems to the regulators. quot The problem that faces regulators is that44 if the financial arms race continues at its current pace44 will they still be able to keep up As financial trading systems incorporate more data from the web44 they become more vulnerable to the attacks that plague the Internet. With a clear profit motive44 such attacks are likely to be far more subtle than the AP Twitter hack. Rather than target a single high-profile account44 hackers might attempt more widespread44 low-level attacks that attempt to push share prices in one direction44 cashing in when order is restored. Further information copy 2017 The Institution of Engineering and Technology. IET Services Limited is registered in England Registered Office Savoy Place, London, WC2R 0BL Registration Number 909719 IET Services Limited is trading as a subsidiary of the Institution of Engineering and Technology, which is registered as a Charity in England Wales (no 211014) and Scotland (no SC038698) Our sites use cookies to support some functionality, and to collect anonymous user data. Learn more about IET cookies and how to control them