Growth w stałym dochodzie futures algorytmiczny handel w JP Morgan gwałtownie przyspieszył w 2020 r., jak kupców po stronie kupna na całym świecie zwrócił się do banku inwestycyjnego uczenia maszynowego wyposażone algos zmagać się z intensywnej zmienności rynku.
W rozmowie z TRADE, Peter Ward, globalny szef kontraktów terminowych i opcji elektronicznej realizacji w JP Morgan, wyjaśnia, że podczas gdy zmienność przyczyniła się do niedawnego wzrostu, przyjęcie futures algo trading znacznie wzrosła z klientami w ciągu ostatnich kilku lat.
Od 2016 r. wolumeny kontraktów terminowych będących przedmiotem obrotu za pośrednictwem algos w JP Morgan wzrosły o 40% rok do roku. W rzeczywistości algos stanowi obecnie prawie 20% całkowitego przepływu transakcji kontraktów terminowych banku, co znacznie wzrosła z około 4-5% w 2016 i 2017 r., wynika z danych ujawnionych przez TRADE.
Okres intensywnej zmienności w 2020 r. z powodu globalnej pandemii odegrał kluczową rolę w skumulowanym przyjęciu kontraktów terminowych typu buy-side, ponieważ inwestorzy przyzwyczaili się do wykonywania na ekranie i płynności.
“Kiedy płynność jest trudniejsza do zaopatrywać i jest większa zmienność, wydajność wykonania staje się kwestionowana”, wyjaśnia Ward. “Klienci są zmuszeni przyjrzeć się obszarom problemowym w egzekucjach i wtedy konsultujemy się z nimi, aby dowiedzieć się, w jaki sposób wprowadzić tę wydajność. Może powinni rozważyć handel na wyższym wolumenie na otwarciu lub zamknięciu, a może siedzieć pierwsze pięć minut na gotówkę otwartą z powodu hałasu. Wszystko to możemy dostosować do nich.
“Myślę, że im więcej wyzwań widzą klienci w realizacji, tym więcej jest możliwości, abyśmy przyszli i im pomogli, a rozwiązaniem jest coraz bardziej dostosowany algorytm”.
Algorytmy dostosowane do niestandardowych stały się szczególnie popularne wśród przedsiębiorców w 2020 r. i w ostatnich latach. Wolumeny niestandardowych algos w JP Morgan wzrosły około trzykrotnie w każdym z ostatnich trzech lat, obok 21% wzrostu liczby niestandardowych algos w 2020 r. do prawie 50 dostosowywań, z blisko zera w 2017 r.
Flagowy algorytm poszukiwania płynności banku, znany jako Aqua, jest najczęstszą podstawą zmodyfikowanych parametrów klienta i personalizacji. Klasycznym przykładem dostosowywania jest sytuacja, w której klient chce podążać za określonym wzorcem handlowym, ale następnie przełączać pilność lub strategię w oparciu o wstępnie zdefiniowane wyzwalacze.
JP Morgan przebudował swoją platformę algo około pięciu lat temu, aby zapewnić stronie kupna większy wybór na temat parametry, które mogą ustawić po swojej stronie dla algorytmów, a także dalsze dostosowania, które elektroniczni handlowcy banku mogą skonfigurować w imieniu klientów. Ward dodaje, że pozwoliło to jego zespołowi na “bogatszy” dialog z klientami i popyt jest wyraźnie tam.
“Zawsze istniało zapotrzebowanie na dostosowane algos, nawet 10 lat temu było duże zapotrzebowanie”, mówi. “Po prostu nie mieliśmy wtedy skalowalnej drogi, aby dostosować algo do tego, czego naprawdę chciał klient. Powodem tego jest, gdy klient chce czegoś innego, potrzebowaliśmy programistów do kodu, a następnie zwolnić go do wdrożenia na platformie klienta, co zajmuje dużo czasu.”
Odszywowe uczenie się
Algorytm Aqua był ostatnio szczególnym obszarem zainteresowania JP Morgan. Wykorzystuje technologię określaną jako uczenie wzmacniające do tworzenia zaawansowanych sygnałów dotyczących wyznaczania tras i rozmieszczenia zamówień.
Dzięki uczeniu wzmacniającemu, które jest formą uczenia maszynowego, algorytm zasadniczo uczy się od siebie w czasie, patrząc wstecz na poprzednie sygnały, które wygenerował i ocenia wydajność. Sygnały będą dyktować, czy algo przechodzi przez rynek, czy pozostaje pasywny.
Wzmocnienie technologii uczenia się po raz pierwszy zastosowano do niedawno uruchomionego modelu Aqua, który koncentruje się na poruszaniu się po kwartalnych terminach, gdy wygasają kontrakty terminowe. Może to być okres dużych ilości i lotny czas dla przedsiębiorców, ponieważ każdy jest zazwyczaj toczenia w tym samym tygodniu do następnej daty wygaśnięcia. W ostatnich latach działalność ta ewoluowała od ręcznego, opartego na głosie handlu do bardziej elektronicznego handlu niskim poziomem dotyku.
“Wcześniej wiele z tego biznesu było realizowanych za pośrednictwem biur głosowych, a jednym z powodów było to, że systemy handlowe nie mogły obsługiwać produktów wielonogich”, mówi. “Ponieważ systemy te zostały opracowane w ciągu ostatnich kilku lat, odkryliśmy, że więcej tej działalności przenosi się na kanały elektroniczne.
“Duża ilość przechodzi na rolkach kalendarza, a wyzwaniem jest optymalizacja tego doświadczenia dla klientów, a nie narzucanie modelu handlu bez patrzenia na konkretny cel klienta.”
W odpowiedzi na trend i popyt klientów, JP Morgan opracował model swojej strategii Aqua, znany jako Roll Algo, który nie tak dawno temu został wydany na ostatniej liście skarbu USA w lutym. To było szczególnie popularne wśród kupców po stronie kupna, zgodnie z Ward.
“Roll Algo koncentruje się na maksymalizacji płynności i możliwości ustalania cen za pomocą sygnałów, które pomagają mu zrozumieć, kiedy przekroczyć spread. Jest to najważniejszy obszar, nad którym pracujemy i osiągnął największe zainteresowanie klientów.
“W lutym spisywał się naprawdę dobrze i w tym okresie było dużo obsługi klienta. Dzięki czemu algo nauczyło się wiele po drodze, więc możemy spodziewać się poprawy wyników w następnym kwartale.”
Roll Algo nie jest jedynym nowym dodatkiem do nowej linii strategii JP Morgan. Zaawansowane strategie, takie jak Target do handlu wokół gotówki lub futures zamknąć, Multi Leg Strategii handlu wieloma instrumentami w tym samym czasie w kontraktach terminowych i amerykańskich obligacji skarbowych, a opcje algos zostały również opracowane przez bank.
Wolumeny opcji na kontrakty terminowe wzrosły w 2020 r., ponieważ parkiety na głównych giełdach instrumentów pochodnych, takich jak CME, które ułatwiają handel opcjami, zostały zmuszone do zamknięcia. W rezultacie płynność przesunęła się na kanały niskodotykowe i elektroniczne, a klienci JP Morgan zaczęli zadawać więcej pytań na temat opcji handlowych za pomocą algorytmów.
“Opcje dotyczące wolumenów kontraktów terminowych odnotowały znaczny wzrost w branży w ciągu ostatnich kilku lat, a rok 2020 był przełomowy dla płynności na ekranie”, dodaje Ward.
“Z tym powiedział, że nadal istnieją wyzwania i niuanse do ich handlu i to, gdzie widzimy możliwości innowacji i pomóc naszym klientom w ich realizacji. Może to być za pomocą prostszych strategii typu Peg i Cross, a ostatecznie bardziej ukierunkowanych strategii przy użyciu delta lub zmienności odniesienia.”
JP Morgan oczekuje, że przyjęcie po stronie kupna handlu algo futures będzie nadal rosło w najbliższej przyszłości, będąc napędzanym przez bieżące zmiany na rynku i trendy w ciągu ostatnich kilku lat.
Wyraźne wymogi regulacyjne dotyczące najlepszej realizacji i rosnącego apetytu wśród strony kupna, aby sprostać wyzwaniom w kontraktach terminowych i strukturach rynku opcji, odegrały kluczową rolę w rozwoju tej tendencji. Najlepsza realizacja zasadniczo zmusza inwestorów do ustanowienia wskaźników do pomiaru wydajności i handlu za pomocą algorytmów może zapewnić skuteczny sposób, aby to zrobić.
Nowe produkty weszły również na rynek, na którym płynność jest dzielona na wielu rynkach, co stanowi wyzwanie w handlu tymi produktami. Ładne instrumenty pochodne, na przykład, są obecnie zbywalne zarówno w Singapurze i Indiach po Singapur Exchange (SGX) i Indii National Stock Exchange zakończył dwuletni spór, który postawił SGX przyszłości.
Inne zmiany, takie jak wydłużone godziny na rynkach kontraktów terminowych, oznaczają również, że jest teraz więcej godzin na handel, co często jest taką samą ilością wolumenu. Dodaj okresy zmniejszonej płynności i zwiększonej zmienności do mieszanki, handlowcy stopniowo poszukiwali strategii algorytmicznych i zautomatyzowanych rozwiązań dla spójnego wykonywania w produktach lotnych, a także na przykład podczas kierowania okresów rozliczeniowych.
To nie tylko JP Morgan, który podwaja się na wysiłki w futures algo handlu. W styczniu konkurencyjny bank inwestycyjny Citi wprowadził zestaw algorytmów realizacji, w tym flagową strategię arrival, dla rynków kontraktów terminowych na wszystkich głównych giełdach w USA, Europie i Regionie Azji i Pacyfiku.
W przeciwieństwie do JP Morgan, handlowcy elektroniczni w Citi obsługują wszystkie dostosowania algo w imieniu klientów. Szef emea futures elektronicznej realizacji w Citi, Gordon Ball, powiedział w tym czasie klienci nie chcą wprowadzić wiele parametrów do realizacji zamówienia. Dodał: “złożoność obsługi inteligentnego algorytmu i dostosowywania dostosowawczych dostosowawczych dostosowuje się do nas, aby nasi klienci mogli skupić się na swoich ogólnych celach inwestycyjnych i handlowych”.
Elsewhere, start-up założony przez byłego globalnego szefa handlu w AQR Capital Management, Hitesh Mittal, uruchomił własny zestaw algorytmów realizacji na początku 2020 roku, który ma na celu zmniejszenie kosztów po stronie kupna dzięki spersonalizowanym i wydajnym strategiom. W grudniu BestEx Research zabezpieczył 5 milionów dolarów finansowania, przygotowując się do wprowadzenia swoich algo na rynkach terminowych.
Wśród wyścigu zbrojeń w tej przestrzeni, JP Morgan’s Ward przewiduje, że tempo stałego dochodu futures algo trading przyjęcie, szczególnie dostosowane algos, będzie nadal w szybkim tempie w 2021 roku. Pozostaje znaczącym celem w JP Morgan, ponieważ różni klienci po stronie kupna również teraz używają algorytmów do handlu kontraktami terminowymi.
W ciągu ostatnich kilku lat rodzaj klienta po stronie kupna poszukujących algorytmicznej realizacji przesunął się z stosunkowo niewielkiej liczby dużych klientów funduszy hedgingowych na bardziej tradycyjnych menedżerów, w tym fundusze emerytalne, podmioty zarządzające aktywami i firmy ubezpieczeniowe.
“Pięć lat temu istniały kieszenie zainteresowane wykonaniem w ten sposób, w zależności od apetytu konkretnego przedsiębiorcy lub firmy. Teraz stało się znacznie bardziej powszechne, napędzany przez szersze elektronizacji na rynkach o stałym dochodzie, a także więcej firm inwestycyjnych przyjmujących bardziej wyraźne wskaźniki realizacji”, podsumowuje Ward.
Uczenie po maszynie futures algo skoki w JP Morgan pojawił się pierwszy na HANDLU.
0 Comments