Tag Archives: trading_rules

Articolo: Gli effetti dell’High Frequency Trading (HFT) sui mercati e sul Program Trading – Abstract (Italian Language)

In questo post presento l’abstract dell’articolo che sto scrivendo per il giornale istituzionale della SIAT (Societa’ Italiana di Analisi Tecnica), capitolo italiano dell’IFTA (International Federation of Technical Analysts). Ho gia’ scritto una serie di articoli e post sull’argomento HFT (che trovate piu’ sotto), e continuero’ a studiare approfonditamente e a scrivere su questo argomento.

L’articolo di cui riporto l’abstract qui sotto si intitola: “Gli effetti dell’High Frequency Trading (HFT) sui mercati e sul Program Trading

Abstract: L’High Frequency Trading (HFT), com’è noto, è molto diffuso sia in Europa che nei mercati Nord Americani, con stime di volume totale trattato che vanno dal 50% al 75%. Putroppo gli effetti dell’HFT sul mercato sono piuttosto negativi, specialmente nelle ripetute ed immancabili situazioni di stress, durante le quali gli effetti sul prezzo si compongono e moltiplicano. L’articolo descrive gli effetti dell’HFT sul mercato soffermandosi, in particolare, sulle cause di instabilitá del mercato sociali e  tecniche, sulla modifica della struttura del prezzo e sulle conseguenze nel comportamento dei trader professionisti. La presenza dell’HFT influenza anche l’efficacia del Program (o Algorithmic)Trading – anch’esso basato sull’utilizzo di metodi computerizzati — ma alcuni di questi algoritmi presentano effetti stabilizzanti sul mercato. Una parte del Program Trading, infatti, quello cui si fará riferimento, è basato su regole di causa-effetto che reagiscono a ben determinati livelli di prezzo. Tali regole sono evolute negli anni per adeguarsi perfettamente alle tipica risposta psicologica dei trader, presi come gruppo aggregato, che garantisce uno sviluppo del prezzo ordinato sui mercati caratterizzati da alti volumi. La presenza dell’HFT disturba i mercati, cui non e’ permesso funzionare correttamente causa la modifica della struttura del prezzo. L’emergere di una struttura debole del prezzo per via della presenza dell’HFT genera dinamiche che non permettono di ricompensare i trader che forniscono liquiditá al mercato, ma premiano solamente timing di ingresso perfetti, molto difficili da realizzare. L’ultima parte dell’articolo considera le possibili evoluzioni dell’HFT, anche in ambito tecnologico, e come i trader professionisti e retail possano difendersi dalla presenza dell’HFT se, come sembra, una piu’ decisa ed efficace regolamentazione del fenomeno non sará intrapresa dagli enti preposti.

Qui sotto la lista degli articoli pubblicati, in ambito HFT, sino ad ora:

Questi articoli sono apparsi nella mia Newsletter gratuita che invio ogni fine settimana ai miei sottoscrittori. Se ritenete quest’articolo interessante vi prego di condividerlo con amici e colleghi trader.

Anche questa settimana inviero’ il mid-week update con una video analisi del Dollar Index, del cambio Euro-Dollaro e dell’indice S&P500 (potete trovare qui l’sempio publicato il 7  Novembre, disponibile solo in lingua inglese), con incluso un aggiornamento dei piani di trading per l’Euro e l’indice S&P500. Per riceverlo leggete qui sotto e sottoscrivete la Newsletter gratuita. Grazie.

La newsletter normalmente contiene vari articoli che includono: una video-review del fine settimana sul cambio Euro-Dollaro e altre coppie forex (FibStalker View on Currencies), indici o commodities, articoli riguardanti il mio metodo di trading, commenti al mercato, piani di trading per l’Euro ed S&P500 e anche articoli, come quello appena letto, relativi all’HFT e Program Trading. Potete registrarvi qui per ricevere la newsletter gratuita settimanalmente, cosi’ da poter leggere i prossimi articoli su program trading e HFT. Normalmente non pubblico tutti gli articoli sul blog.

Sottoscrivete la mia Newsletter gratuita per ricevere idee e setup su forex, azioni e futures, imparare di piu’ sul mio metodo di analisi e trading e sulle modalita’ con cui analizzo il prezzo.

Thank you for subscribing should you decide to do so. Lots of other people are doing the same.

Leave a comment

Filed under Articles, Italiano (Italian language), Program Trading, Research Paper, Trading Method

Articolo: HFT e illiquidita’ nei mercati: “La Normalizzazione della Devianza” – Parte 4 (Italian Language)

Con questo articolo continuo la serie dedicata all’High Frequency Trading (HFT) e al Program Trading, dai quali derivo il mio vantaggio nel trading (edge). Nei precedenti articoli ho spiegato brevemente cosa siano l’HFT e il program trading. Quindi ho spiegato come il Program Trading fa una differenza nel mio trading e, infine, due settimane fa ho iniziato una nuova serie relativa all’illiquidita’ prodotta dalla presenza di HFT. L’HFT e’ davvero pericoloso per la salute dei mercati. Qui sotto la lista degli articoli pubblicati, in questo ambito, sino ad ora:

Nell’ultima parte della mia serie intitolata HFT e illiquidita’ nei mercati (parte 3) ho analizzato in maggiore dettaglio i cicli di feedback che sono alla base dell’instabilita’ nei mercati provocate dall’HFT. Questa settimana concludo la serie analizzando il processo sociale noto come normalizzazione della devianza e quali sono i suoi effetti sulla stabilita’ di mercato.

‘Alcuni ricercatori propongono che il “Flash Crash”, un evento presentatosi nei mercati finanziari americani il 6 maggio 2010, sia in effetti un’istanza di un cosidetto “fallimento o guasto normale”. Questi fallimenti sono stati gia’ identificati nei sistemi ingegnerizzati complessi e si tratta di importatii guasti di sistema che diventano quasi certi quando la complessita’ e l’interconnettivita’ del sistema cresce. Esempi passati di guasti normali includono gli incidenti che hanno bloccato l‘Apollo 13, gli incidenti che hanno provocato le esplosioni a Three Mile Island e Chernobyl, e le perdite dei due space-shuttle americani Challenger e Columbia.

I ricercatori sostengono che tali guasti di sistema, critici nei mercati finanziari sia su scala nazionale che globale, sono molto probabili in futuro, a meno che non siano intraprese azioni appropriate. Il fattore chiave di questa credenza e’ la tendenza umana nell’intraprendere un processo chiamato “normalizzazione della devianza“. Come spiegare in modo semplice questo concetto? Supponiamo che abbiano luogo degli eventi devianti che in precedenza sono stati sempre ritenuti capaci di portare ad un fallimentare disastro. Quando questi eventi si presentano ed in effetti nessun disastro ha luogo, c’e’ una tendenza a rivisitare l’opinione comune dei pericoli posti dall’evento deviante, assumendo che in effetti sia invece un evento normale. In questo modo l’evento deviante diventa “normalizzato“.

Il fatto che nessun effetto disastroso si sia mai presentato e’ assunto ad evidenza che nessun disastro e’ possibile o probabile se le medesime circostanze dovessero ripresentarsi in futuro. Questa linea di pensiero e’ errata, ma la sua erroneita’ e’ solamente dimostrata quando un disastro si presenta, confermando la valutazione originaria del pericolo posto dall’evento deviante.

In reazione al “Flash Crash” le borse mondiali hanno serrato i meccanismi di interruzione di circuito (circuit breakers). Tuttavia questi meccanismi presenti nelle maggiori borse mondiali non sono tra loro armonizzati, esponendo cosi opportunita’ di arbitraggio per lo sfruttamento delle differenze. Inoltre, i sistemi computerizzati e di telecomunicazione possono ancora presentare guasti, o essere sabotati da quanti si oppongono al sistema dei mercati e del capitale, e gli effetti sistemici di malfunzionamenti e guasti potrebbero non essere stati completamente sviscerati.

Gli interruttori di circuito introdotti certamente aiuteranno a gestire eventi avversi. Ma non ci sono garanzie che un altro evento, altrettanto straordinario, severo e veloce (o addirittura piu’ veloce) del Flash Crash non possa accadere in futuro. La normalizzazione della devianza puo’ essere un processo con profonde ramificazioni e perverso. Gli enti regolatori non hanno la fiducia degli operatori perche’ non sono stati in grado di prevedere e mitigare le cause della crisi dei mutui subprime americani e il prossimo fallimento del mercato potrebbe anche avere le proprie radici in altri aspetti del sistema, ad esempio un guasto nella tecnologia che presenta dei rischi e che, come per il Flash Crash, non ha chiari e noti precedenti.

I pericoli posti dalla normalizzazione della devianza e dai guasti normali sono inoltre amplificati nei mercati finanziari globali che sono abilitati dalla tecnologia e cio’ si verifica perche’ le rete di trader umani e computer globalmente interconnessa, o quanto la letteratura accademica definisce sistema di sistemi socio-tecnologici, cioe’ una mescolanza interconnessa di persone e sistemi computerizzati adattativi che interagiscono l’uno con l’altro, dove il sistema globale e’ composto di entita’ costituenti che sono esse stesse sistemi interamente dipendenti, senza un coordinamento ed una gestione centralizzata.

In conclusione, tali sistemi sono cosi’ radicalmente differenti dai tradizionali sistemi ingegnerizzati che non vi e’ la ben che minima scienza affermata o insegnamento di ingegneria che ci permetta di capire come gestire e controllare tali super-sistemi. La ricerca sino ad ora non fornisce alcuna evidenza diretta che l’High Frequency Trading basato sui computer abbia incrementato la volatilita’. Tuttavia, in alcune specifiche circostanze, cicli di feedback che si auto rinforzano all’interno di processo di gestione e controllo ben intenzionati possono amplificare i rischi interni e portare ad interazioni e risultati indesiderati. Questi cicli di feedback possono coinvolgere i sistemi di gestione del rischio e possono essere guidati da cambiamenti nel volume e nella volatilita’ del mercato, dalle notizie e dai ritardi nella distribuzione dei dati di riferimento (prezzo, denaro, lettera, ecc.). Una seconda causa di instabilita’ di mercato e’ di carattere sociale: la normalizzazione  della devianza introdotta in questo articolo, un processo oggi riconosciuto come un importante pericolo nell’ingegneria dei sistemi critici come l’areonautica militare e civile, e l’astronautica, che puo’ certamente influenzare i sistemi di trading computerizzati.

Questo articolo e’ apparso nella mia Newsletter gratuita che ho inviato domenica 2 Dicembre, 2012. Se ritenete quest’articolo interessante vi prego di condividerlo con amici e colleghi trader.

Anche questa settimana inviero’ il mid-week update con una video analisi del Dollar Index, del cambio Euro-Dollaro e dell’indice S&P500 (potete trovare qui l’sempio publicato il 7  Novembre, disponibile solo in lingua inglese), con incluso un aggiornamento dei piani di trading per l’Euro e l’indice S&P500. Per riceverlo leggete qui sotto e sottoscrivete la Newsletter gratuita. Grazie.

La newsletter normalmente contiene vari articoli che includono: una video-review del fine settimana sul cambio Euro-Dollaro e altre coppie forex (FibStalker View on Currencies), indici o commodities, articoli riguardanti il mio metodo di trading, commenti al mercato, piani di trading per l’Euro ed S&P500 e anche articoli, come quello appena letto, relativi all’HFT e Program Trading. Potete registrarvi qui per ricevere la newsletter gratuita settimanalmente, cosi’ da poter leggere i prossimi articoli su program trading e HFT. Normalmente non pubblico tutti gli articoli sul blog.

Sottoscrivete la mia Newsletter gratuita per ricevere idee e setup su forex, azioni e futures, imparare di piu’ sul mio metodo di analisi e trading e sulle modalita’ con cui analizzo il prezzo.

Thank you for subscribing should you decide to do so. Lots of other people are doing the same.

Leave a comment

Filed under Articles, Italiano (Italian language), Program Trading, Trading Method

HFT and illiquidity – Part 4 (English Language)

The below article continues a series dedicated to High Frequency Trading (HFT) and program trading, from which I derive my trading edge. In previous articles I have briefly explained what HFT and Program Trading are. A few weeks ago I have started a new series focusing on market illiquidity produced by the ever increasing presence of HFT. HFT is really dangerous for markets’ health. Hereunder the list of articles published so far:

Recently I have introduced an new series titled: “HFT and illiquidity” (find here part 1, part 2 and part 3)  focusing specifically on the problem of illiquidity, tightly connected to market crashes, caused by the overwhelming presence of High Frequency Trading (HFT). In the last article of this series below I will briefly report on the social process known as normalization of deviance and how it affects market stability.

‘Some researchers propose the “Flash Crash” event in the US financial markets on 6 May 2010 is in fact an instance of a “normal failure”. Such failures have previously been identified in other complex engineered systems and are major system-level failures that become almost certain as the complexity and interconnectedness of the system increases. Previous examples of normal failures include the accident that crippled the Apollo 13 moon mission, the nuclear-power accidents at Three Mile Island and Chernobyl, and the losses of the two US space-shuttles, Challenger and Columbia.

Researches argue that major systemic failures in the financial markets, at a national or global scale, can be expected in the future, unless appropriate steps are taken. The key factor in this belief is the natural human tendency to engage in a process that is called “normalization of deviance”. How can we easily explain that? Let’s say that some deviant event occurs that was previously thought to be highly likely to lead to a disastrous failure. When this event presents itself and it then happens that actually no disaster occurs, there is a tendency to revise the agreed opinion on the danger posed by the deviant event, assuming that in fact it is normal: so the “deviance” becomes “normalized”.

The fact that no disaster has yet occurred is taken as evidence that no disaster is likely if the same circumstances occur again in future. This line of reasoning is wrong, but it is only broken when a disaster does occur, confirming the original assessment of the threat posed by the deviant event.

As a reaction to the “Flash Crash”, exchanges have tightened the circuit-breaker mechanisms. But these mechanisms in each of the world’s major trading hubs are not harmonized, exposing arbitrage opportunities for exploiting differences. Moreover, computer and telecommunications systems can still fail, or be sabotaged by those who oppose the system, and the systemic effects of those failures may not have been fully thought through.

The new circuit breakers that were introduced will probably help managing adverse events. But there are no guarantees that another event, just as unprecedented, just as severe, and just as fast (or faster) than the Flash Crash cannot happen in future. Normalization of deviance can be a very deep-running, pernicious process. Regulators are not trusted because they were not able to foresee and mitigate the causes of the sub-prime crisis and the next market failure may well have roots in other aspect of the system, maybe a failure of risky technology that, like the Flash Crash, has no clear precedent.

The dangers posed by normalization of deviance and normal failures are if anything heightened in the technology-enabled global financial markets and that is because the globally interconnected network of human and computer traders, or what is known in the academic literature as a socio-technical system-of-systems, i.e., an interconnected mesh of people and adaptive computer systems interacting with one another, where the global system is composed of constituent entities that are themselves entire independent systems, with no single overall management or coordination.

Such systems are so radically different from traditional engineered systems that there is very little established science or engineering teaching that allows us to understand how to manage and control such super-systems. Research thus far provides no direct evidence that high frequency computer based trading has increased volatility. But, in certain specific circumstances, self-reinforcing feedback loops within well-intentioned management and control processes can amplify internal risks and lead to undesired interactions and outcomes. These feedback loops can involve risk-management systems, and can be driven by changes in market volume or volatility, by market news, and by delays in distributing reference data. A second cause of market instability is social: normalisation of deviance, a process recognised as a major threat in the engineering of safety-critical systems such aeroplanes and spacecraft, can also affect the engineering of computer based trading systems.’

The above article appeared on my free Newsletter sent out on Sunday, December the 2nd  along with other information typically including: a weekly review for the Dollar Index, the Euro-Dollar cross, and the S&P500 index, other forex pairs, commodities futures (FibStalker View on Currencies) and stocks, articles on my trading method, market commentaries and HFT/Program Trading articles like the one you have just read. Please, register here to receive the free weekly newsletter.

If you like this article, please share it with your friends and fellow traders. Thank you.

Leave a comment

Filed under Articles, English language, Newsletter, Program Trading

Articolo: HFT e illiquidita’ nei mercati – Parte 3 (Italian Language)

Con questo articolo continuo la serie dedicata all’High Frequency Trading (HFT) e al Program Trading, dai quali derivo il mio vantaggio nel trading (edge). Nei precedenti articoli ho spiegato brevemente cosa siano l’HFT e il program trading. Quindi ho spiegato come il Program Trading fa una differenza nel mio trading e, infine, due settimane fa ho iniziato una nuova serie relativa all’illiquidita’ prodotta dalla presenza di HFT. L’HFT e’ davvero pericoloso per la salute dei mercati. Qui sotto la lista degli articoli pubblicati, in questo ambito, sino ad ora:

Nell’ultima parte della mia serie intitolata HFT e illiquidita’ nei mercati (parte 2) ho fornito i risultati di alcune ricerche scientifico-economiche focalizzate sugli aspetti ed effetti dell’HFT. Questa settimana analizzo in maggiore dettaglio i cicli di feedback che sono alla base dell’instabilita’ nei mercati provocate dall’HFT. Nel prossimo articolo analizzero’ il processo sociale noto come normalizzazione della devianza e quali sono gli effetti sulla stabilita’ di mercato.

I cambiamenti e le fluttuazioni nel valore del mercato sono sempre da attendersi, tuttavia se un cambiamento e’ sufficientemente ampio o inatteso e tale da compromette fondamentalmente il processo di risparmio ed investimento, corrodendo la fiducia, allora il cambiamento puo’ essere considerato un evento che ha a che fare con la stabilita’ finanziaria. Ad esempio, benche’ fosse stato un evento intra-day il Flash Crash del 6 maggio 2010, quando il mercato azionario americano ha perduto 600 punti in 5 minuti e ha quindi riguadagnato quasi tutte le perdite nel corso di 30 minuti, l’evento ha contribuito a ridurre la fiducia nei mercati azionari in modo sufficiente da essere seguito, per diversi mesi, dalla fuoriuscita di capitali dai fondi comuni privati americani.

Il trading basato sui computer (CBT) puo’ adottare stili di trading che consumano liquidita’ (cioe’ aggressivi) o che forniscono liquidita’ (passivi). In quest’articolo ci focalizziamo sugli algoritmi aggressivi. Anche se i volumi giornalieri dei mercati sono ampi, il volume secondo-per-secondo puo’ non esserlo. Ad esempio, anche se il mercato forex ha un turnover di oltre 4 trilioni di dollari al giorno, in media cio’ corrisponde solamente a 2,7 milioni di dollari di volume al secondo per valute come il cambio Euro-Dollaro. Anche in un mercato con tali volume, un ordine sufficientemente grande puo’ avere una forte influenza sui prezzi, anche in base a quanti ordini sono presenti nel mercato (la cosidetta “profondita’ del book”) in quell’istante di tempo.

Per quanto riguarda la stabilita’ finanziaria, un aspetto significativo e’ la dinamica non-lineare. In parole povere, il modo in cui un sistema cambia nel tempo si definisce non lineare se un dato cambiamento di una variabile puo’ o portare ad un piccolo cambiamento in un’altra variablie od ad un piu’ grande cambiamento in una terza variabile, sulla base del valore corrente della prima variabile. La complessita’ dei sistemi finanziari e la rete di interazioni tra agenti (societa’, individui, enti regolatori, mercati, programmi, etc.) rende la dinamica piu’ complessa. Il problema e’ che le dinamiche non-lineari complesse di sistemi in rete e’, quando comparata con altri campi della scienza, in uno stadio corrispondente infantile con riferimento alle concrete predizioni possibili e alle affermazioni di affidabilita’. Questo rende il lavoro degli enti regolatori molto difficile.

I crash del mercato sono presenti da decadi come, ad esempio, la storia del Flash Crash del 1962; tuttavia il crash del 1987 offre una buona illustrazione del tipo di eventi sistemici che l’esecuzione meccanica di regole implementata negli algoritmi di HFT e’ capace di generare: quello fu un declino del mercato dovuto ai meccanismi di assicurazione sul portafoglio (risk management). In quell’occasione, per gestire il proprio rischio via via che gli indici azionari persero valore, gli assicuratori di portafoglio sono stati obbligati ad aggiustare il loro portafoglio azionario usato per bilanciare il rischio. Tuttavia, il valore di quelle azioni era anche utilizzato per calcolare il valore dell’indici di riferimento (es. S&P500 oppure Dow Jones) e vendere le azioni ha contribuito a deprimere i prezzi, e cio’ ha spinto gli indici a livelli piu’ bassi; questo ha quindi causato altri aggiustamenti dei portafogli azionari, che spingendo il livello degli indici a livelli ancor piu’ bassi. Questo ciclo positivo di feedback, cioe’ gli effetti di piccoli cambiamenti del prezzo che cliclano all’indietro su se stessi nel sistema e producono un cambiamento di prezzo piu’ grosso, che di nuovo cicla all’indietro, e cosi via’, ha avuto un effetto profondamente deleterio, portando ad un importante e significativa liquidazione forzata di azioni. Questo esempio mostra come sembri piu’ probabile che,  nonostante i loro benefici, HFT e CBT possano condurre, piu’ ovviamente, a sistemi finanziari non-lineari nelle quali le crisi e gli eventi critici hanno maggiore probabilita’ di presentarsi, anche in assenza di frequenti shock fondamentali esterni.

L’instabilita’ dei mercati finanziari potrebbe essere implicata da:

  1. incrementata sensibilita’ quando le dinamiche finanziarie diventano sufficientemente non-lineari cosicche’ risultati anche molto differenti possono risultare da piccoli cambiamenti di una o piu’ variabili correnti;
  2. problemi relativi alle informazioni, ove la struttura informativa puo’ esacerbare o ridurre i movimenti di mercato. Ad esempio, agenti maliziosi potrebbero diffondere informazione per coordinare e creare un attacco ad una istituzione, strumento finanziario o valuta se un segnale largamente osservato dal pubblico e’ sufficientemente cattivo;
  3. rischi endogeni, collegati all’emergenza di cicli di feedback positivi, nocivi e che si rinforzino mutualmente, simili a quelli illustrati nel caso del crash del 1987.

Ci sono differenti cicli di feedback che possono contribuire alla causa del rischio endogeno per l’instabilita’ di mercato. Questi cicli includono:

  • Ciclo di feedback di rischio, ove alcune istituzioni finanziarie sono colpite da perdite che le forzano ad abbassare il rischio nei loro portafogli e libri contabili, e che richiede la vendita di strumenti finanziari rischiosi. Un piccolo shock di natura fondamentale puo condurre ad una sproporzionata vendita forzata. Una versione di questo rischio si applica ai market makers basati su HFT: date le piccole posizioni e le condizioni operative che limitano molto il rischio negli algoritmi di HFT, perdite ed incrementi di rischio spingono l’HFT a ridurre l’inventario, cioe’ a vendere i titoli posseduti, contribuendo quindi a deprimere il prezzo, e creando le condizioni per ulteriori perdite ed aumento del rischio, chiundendo il ciclo.
  • Ciclo di feedback di volume, gli algoritmi di HFT possono creare direttamente effetti di feedback attraverso la loro tendenza a mantenere piccole posizioni per brevi periodi di tempo e quindi passare la “patata bollente” ad altri programmi di HFT generando ampi volumi fasulli con la posizione complessiva netta che difficilmente cambia. Gli strumenti finanziari in questo scenario circolerebbero velocemente all’interno del sistema, e questo incremento di volume produrrebbe la partenza di altri algoritmi istruiti a vendere in modo piu’ aggressivo in mercati con altissimi volumi, chiudendo il loop.
  • Ciclo di feedback di profondita’, ove un incremento iniziale di volatilita’, dovuto ad esempio a news, allarga lo spread denaro-lettera. A parita’ di condizioni, gli ordini in ingresso a mercato sono piu’ efficaci nel muovere il prezzo di riferimento del mercato ed incrementare la volatilita’ che, a sua volta, genera spread ancora piu’ ampi, e il ciclo si chiude.
  • Ciclo di feedback di news, ove alcuni sistemi di HFT includono dei componenti di ascolto delle notizie che scremano i titoli delle news e agiscono su di esse immediatamente. Ad esempio gli HFT comprano o vendono sulla base di dove i prezzi si trovano in relazione al valore corretto stimato dai programmi; se le transazioni dei sistemi di HFT sono riportate a loro volta nei flussi di notizie, scremati e prelevati da altri sistemi di HFT cio’ puo’ condurre a trade similari, e il ciclo si chiude.
  • Ciclo di feedback di ritardo, ove in un movimento al ribasso dei prezzi un piccolo ritardo nella quotazione dei prezzi puo’ spingere l’HFT a redirigere gli ordini verso un mercato apparantemente piu’ attraente, nonostante il fatto che i prezzi effettivi fossero piu’ bassi (sono solamente percepiti piu’ alti, e sembrano tali, a causa del ritardo). Un secondo ciclo di feedback rinforza il primo: via via che i ritardi scivolano sempre piu’ nel mercato e crescono, l’incremento dell’attivita’ generato dal precedente ciclo di feedback puo’ generare ulteriori disallineamenti nei timestamps (date e ora) denaro-lettera delle trade, chiudendo e amplificando il ciclo di feedback delle quotazioni.
  • Ciclo di feedback dell’indice, ove la volatilita’ estrema di azioni, componenti individuali di indici ed ETF, in qualche modo ha effetto sullo stesso mercato dell’indice o ETF e obbliga a pause nelle attivita’ di market making. Cosi’ i falsi prezzi dell’ETF, ora illiquido, forniscono un falso segnale di fattore sistematico, ciclando indietro sulle azioni e componenti individuali, quindi chiudendo il loop.

Questo articolo e’ apparso nella mia Newsletter gratuita che ho inviato domenica 18 Novembre. Se trovate quest’articolo interessante vi prego di condividerlo con amici e colleghi trader.

Piu’ tardi nella giornata di oggi inviero’ il mid-week update with con una video analisi del Dollar Index, del cambio Euro-Dollaro e dell’indice S&P500 (potete trovare qui l’sempio publicato il 7  Novembre, disponibile solo in lingua inglese), con incluso un aggiornamento dei piani di trading per l’Euro e l’indice S&P500.

Per riceverlo vi prego di leggere qui sotto. Grazie.

La newsletter normalmente contiene vari articoli che includono: una video-review del fine settimana sul cambio Euro-Dollaro e altre coppie forex (FibStalker View on Currencies), indici o commodities, articoli riguardanti il mio metodo di trading, commenti al mercato, piani di trading per l’Euro ed S&P500 e anche articoli, come quello appena letto, relativi all’HFT e Program Trading. Potete registrarvi qui per ricevere la newsletter gratuita settimanalmente, cosi’ da poter leggere i prossimi articoli su program trading e HFT. Normalmente non pubblico tutti gli articoli sul blog.

Leave a comment

Filed under Articles, Italiano (Italian language), Program Trading, Trading Method

HFT and illiquidity – Part 3 (English Language)

The present article continues a series dedicated to High Frequency Trading (HFT) and program trading, from which I derive my trading edge. In previous articles I have briefly explained what HFT and program trading are. Two weeks ago I have started a new series focusing on market illiquidity produced by the ever increasing presence of HFT. HFT is really dangerous for markets’ health. Hereunder the list of articles published so far:

‘Recently I have introduced an new series titled: “HFT and illiquidity” (part 1 and part 2) focusing specifically on the problem of illiquidity, tightly connected to market crashes, caused by the overwhelming presence of High Frequency Trading (HFT). In the below article I dwell a bit more the feedback loops responsible for market instability. In the next article I will analyze the social process known as normalisation of deviance and how it affects market stability.

Changes and fluctuations in market values are always to be expected, but if a change is sufficiently large or unexpected that it fundamentally impairs the saving/investment process, eroding confidence, then that change can be considered a financial stability event. For example, despite being an intra-day event, the “Flash Crash” of May the 6th, 2010, when the US equity market dropped by 600 points in 5 minutes and then regained almost all of the losses within 30 minutes, helped eroding confidence in stock markets sufficiently to be followed by several months of outflows from retail mutual funds in the US.

Computer based trading (CBT) may adopt liquidity-consuming (aggressive) or liquidity-supplying (passive) trading styles. We focus on the aggressive algorithms. Even if market daily volume is large, the second-by-second volume may not be. For instance, even a daily turnover of more than $4 trillion in the foreign exchange market on average corresponds to only $2.7 million second-by-second volume for major currency pairs like Euro-Dollar. Even in such a huge market, a sufficiently large order can temporarily sway prices, depending on how many other orders are in the market (the “depth” of the market) at that moment in time.

As far as financial stability is concerned, a significant aspect is the nonlinear dynamics. Put simply, this is how a system changes over time: it is nonlinear if a given change in one variable may either lead to a small change in another variable or to a large change in that other variable, depending on the current level of the first variable. The complexity of financial system and the network of interactions between agents (firms, individual, regulator, market exchanges, programs, etc.) also makes the dynamics more complicated. The problem is that complex nonlinear dynamics of networked systems is, in comparison to other fields, in its infancy with regards to concrete predictions and reliably statements. This makes regulators work very difficult.

Market crashes have been present since decades, like the story of a “Flash-Crash” type event in 1962; however the 1987 crash offers a good illustration for the sort of systemic events that mechanical rule-following –implemented in HFT – is able to generate: that market decline was portfolio-insurance-led. In order to hedge their risks, as stock indices dropped, portfolio insurers were required to adjust their holding of stocks used to balance risk. However, the values of those the stocks were used to calculate the value of the index and selling stocks depressed prices, and that pushed the index even lower; this then caused another adjustment of the stocks holdings, which pushed the index even lower still. This positive feedback loop, i.e. the effects of a small change looping back on themselves and triggering a bigger change, which again loops back, and so on, had a profoundly damaging effect, leading to major share sell-offs. This example shows that it seems more likely that, despite all its benefits, HFT and CBT may lead to more obviously nonlinear financial system in which crises and critical events are more likely to occur, even in the absence of frequent external fundamental shocks.

Financial market instability could be implied by:

  1. increased sensitivity where financial dynamics become sufficiently non-linear so that widely different outcomes can result from only small changes to one or more current variables;
  2. informational issues where the information structure can exacerbate or reduce market swings. For instance malicious agents could diffuse information to coordinate and create a ’bank-run‘ on an institution, a security or a currency if a given publicly observed signal is bad enough;
  3. endogenous risks, related to the emergence of positive, mutually reinforcing and pernicious feedback loops, similar to that illustrated in the case of the 1987 crash.

There are different feedback loops that can contribute to the endogenous risk cause for market instability. These loops include:

  • Risk feedback loop, whereas some financial institutions are hit by a loss that forces them to lower the risk they hold on their books, and that requires selling risky securities. A small initial fundamental shock can lead to disproportionate forced sales. Versions of this loop apply to HFT market makers: given the tight position and risk limits HFT operate under, losses and an increase in risk lead them to reduce their inventories, thereby depressing prices, creating further losses and risk, closing the loop.
  • Volume feedback loop, HFT algorithms may directly create feedback effects via their tendency to hold small positions for short time periods and then pass the “hot potato” to other HFTs algorithms generating very large, fictious volumes but the overall net position hardly changed at all. Financial instruments are circulating rapidly within the system, and this increase in volume triggers other algorithms which are instructed to sell more aggressively in higher volume markets, closing the loop.
  • Shallowness feedback loop, whereas an initial increase of volatility, for instance due to news, widens the spread. With everything else constant, incoming market orders are more able to move the market reference price and increase volatility, which in turn feeds back into yet more dispersed quotes, and the loop is closed.
  • News feedback loop, whereas some HFT systems include a news listener component that scans headlines for tags and acts upon them immediately. For instance HFTs buy or sell depending on where prices are relative to the HFT’s own perceived fair value; if the transactions of HFT systems are reported in news feeds, and picked up on by other HFT systems this can lead to similar trades and the loop is closed.
  • Delay feedback loop, whereas in a lower move a small quote lag in a market can push HFT into routing orders and bidding in the most attractive market, regardless of the fact that actual bids were lower. A second feedback loop then reinforces the first one: as delays creep in and grow, the increased flurry of activity arising from the previous feedback loop can cause further misalignments in bid/ask time stamps, closing and amplifying the pricing feedback loop.
  • Index feedback loop, whereas extreme volatility of the individual component securities spilled over into the ETF (exchange-traded fund) markets and led to pause pause their market making activities. Thus the illiquid/unreal ETF prices for aggregates provide false systematic factor signals, feeding back into the pricing of individual securities, and thereby closing the loop.’

The above article appeared on my free Newsletter sent out on Sunday, November the 18th along with other information typically including: a weekly review for the Euro-Dollar cross, and S&P500 and other forex pairs, indices or commodities futures (FibStalker View on Currencies) and stocks, articles on my trading method, market commentaries and HFT/Program Trading articles like the one you have just read. Please, register here to receive the free weekly newsletter.

If you like this article, please share it with your friends and fellow traders. Thank you.

Leave a comment

Filed under Articles, English language, Newsletter, Program Trading

HFT and illiquidity – Part 2 (English Language)

The present article continues a series dedicated to High Frequency Trading (HFT) and program trading, from which I derive my trading edge. In previous articles I have explained briefly what HFT and program trading are. Last week I have started a new series focusing on market illiquidity produced by the ever increasing presence of HFT. HFT is really dangerous for markets’ health. Hereunder the list of articles published so far:

‘As anticipated last week I have introduced an new series titled: “HFT and illiquidity” (part 1) that focus specifically on the problem of illiquidity, tightly connected to market crashes, caused by the overwhelming presence of High Frequency Trading (HFT). In the below article I will report on the results of some scientific-economic researches. In subsequent articles I will delve into some of the aspects and will provide some conclusions on this topic.

Computer based trading has transformed how financial markets operate. The volume of financial products traded through computer automated trading taking place at high speed and with little human involvement has increased dramatically in the past few years. For example, today, over one third of UK equity trading volume is generated through high frequency automated computer trading while in the US this figure is closer to three-quarters. Whilst the prevalence of computer based trading is not disputed, there are diverse views on the risks and benefits which it brings today, and how these could develop in the future. As anticipated, gaining a better understanding of these issues is critical as they affect the health of the financial services sector and the wider economies this serves. The increasingly rapid changes in financial markets mean that foresight is vital if a resilient regulatory framework is to be put in place. Following are three outcomes from some economic researches.

Outcome 1 – Economic research thus far provides no direct evidence that high frequency computer based trading has increased volatility. However, in specific circumstances, a key type of mechanism can lead to significant instability in financial markets with computer based trading (CBT): self-reinforcing feedback loops (the effect of a small change looping back on itself and triggering a bigger change, which again loops back and so on) within well-intentioned management and control processes can amplify internal risks and lead to undesired interactions and outcomes. The feedback loops can involve risk-management systems, and can be driven by changes in market volume or volatility, by market news, and by delays in distributing reference data. A second cause of instability is social: a process known as normalisation of deviance, where unexpected and risky events come to be seen as ever more normal (e.g. extremely rapid crashes, like the Flash Crash in 2010), until a disaster occurs.

Outcome 2 – Overall, liquidity has improved, transaction costs are lower, and market efficiency has not been harmed by computerised trading in regular market conditions. The nature of market making (i.e. the task of quoting both a buy and a sell price in a financial instrument or commodity held in inventory, hoping to make a profit on the bid-offer spread) has changed, shifting from designated providers to opportunistic traders. High frequency traders now provide the bulk of liquidity, but their use of limited capital combined with ultra-fast speed creates the potential for periodic illiquidity. Computer –driven portfolio rebalancing and deterministic algorithms create predictability in order flows. This allows greater market efficiency, but also new forms of market manipulation. Technological advances in extracting news will generate more demand for high frequency trading, while increased participation in this will limit its profitability.

Outcome 3 – Ongoing advances in the sophistication of ’robot‘ automated trading technology, and reductions in the cost of that technology, are set to continue for the foreseeable future. Today’s markets involve human traders interacting with large numbers of robot trading systems, yet there is very little scientific understanding of how such markets can behave. For time-critical aspects of automated trading, readily customisable, special-purpose silicon chips offer major increases in speed; where time is less of an issue, remotely-accessed ’cloud‘ computing services, offer even greater reductions in cost. Future trading robots will be able to adapt and learn with little human involvement in their design. Far fewer human traders will be needed in the major financial markets of the future.

In conclusion, there are researches putting focus on the causes of instability, both technical and social; some researches focus on the benefit of increased liquidity, but as we have seen in the first part of this series, the portion of human market participants reacts to the presence of HTF with a size back of their trades. Lastly, a thir group of researchers focuses on the technology advances indicating that the phenomen could even develop with less and less participation from humans. Next week I will continue to dwell on the outcomes illustrated so far.’

The above article appeared on my free Newsletter sent out last Sunday, November the 11th along with other information typically including: a weekly review for the Euro-Dollar cross, and S&P500 and other Forex, indices or commodities futures (FibStalker View on Currencies), articles on my trading method, market commentaries and HFT/Program Trading articles like the one you just read. Please, register here to receive the free weekly newsletter.

If you like this article, please share it with your friends and fellow traders. Thank you.

1 Comment

Filed under Articles, English language, Newsletter, Program Trading

Articolo: HFT e illiquidita’ nei mercati – Parte 2 (Italian Language)

Con questo articolo continuo la serie dedicata all’High Frequency Trading (HFT) e al program trading, dai quali derivo il mio vantaggio nel trading. Nei precedenti articoli ho spiegato brevemente cosa siano l’HFT e il program trading. La scorsa settimana ho iniziato una nuova serie relativa all’illiquidita’ prodotta dalla presenza di HFT. L’HFT e’ davvero pericolosa per la salute dei mercati. Qui sotto la lista degli articoli pubblicati sino ad ora:

La scorsa settimana ho introdotto una nuova serie intitolata HFT e illiquidita’ nei mercati (parte 1) che si occupa specificatamente del problema della illiquidita’ e dei crash di mercasto causati dall’incombente presenza dell’High Frequency Trading (HFT). In questo articolo ci concentreremo sui risultati di alcune ricerche scientifico-economiche. Negli articoli successivi approfondiremo alcuni aspetti e forniremo alcune conclusioni su questo tema.

Il trading basato sui computer ha trasformato le modalita’ con cui i mercati finanziari operano. Il volume dei prodotti finanziari tradati attraverso l’automazione computerizzata del trading che ha luogo a grandissime velocita’ e con pochissimo coinvolgimento di personale umano e’ incrementato in modo estremo negli ultimi anni. Ad esempio, oggi oltre un terzo del volume tradato in azioni della Gran Bretagna e’ generato attraverso l’HFT mentre, negli Stati Uniti, i volumi tradati con HFT sono quasi tre quarti, cioe il 75%. Mentre la prevalenza del trading basato su computer e’ fuori discussione, ci sono differenti punti di vista sui rischi e i benefici che oggi l’HFT porta e come esso potrebbe svilupparsi in futuro. Come anticipato, ottenere una migliore comprensione dei problemi causati dal fenomeno dell’HFT e’ critico perche’ esso influenza la salute del settore dei servizi finanziari e, piu’ ampiamente, le economie che esso serve. Vista la velocita’ dei cambiamenti nei mercati finanziari, la lungimiranza e’ vitale per mettere a punto una impalcatura regolatoria. Nel seguito riportiamo i risultati di ricerche economiche nel campo.

Risultato 1 – La ricerca economica fino ad ora non fornisce un’evidenza diretta del fatto che l’HFT basato sul trading computerizzato abbia prodotto un incremento di volatilita’. Tuttavia, in specifiche circostanze, c’e’ un meccanismo chiave che puo’ portare ad una significativa instabilita’ nei mercati finanziari con il trading basato su computer (CBT): si tratta dei cicli di feedback di auto-rinforzo — ben noti in ingegneria dei sistemi — cioe’ l’effetto di un piccolo cambiamento che cicla all’indietro su se stesso nel sistema e produce un cambiamento piu’ grande, che di nuovo ricicla nel sistema e produce un cambiamento ancora piu’ grande, e cosi via…) e che, entro processi di gestione e controllo progettati con intenzioni positive, possono amplificare i rischi interni e condurre ad interazioni e risultati non desiderati. I cicli di feedback possono coinvolgere sistemi di gestione del rischio e possono essere guidati da cambiamenti nel volume o nella volatilita’, dalle news di mercato, e da ritardi nella distribuzione dei dati di riferimento (prezzi, volumi, ecc.). Una seconda causa di instabilita’ e’ di tipo sociale: un processo noto come normalizzazione della devianza, ove eventi inattesi e rischiosi vengono ad essere visti e vissuti come sempre piu’ normali o comuni (ad esempio, crash di mercato estremamente rapidi, come il Flash Crash del 2010), fino a quando non avviene un disastro irrecuperabile.

Risultato 2 – Complessivamente la liquidita’ e’ migliorata, i costi di transazione sono piu’ bassi, e l’efficienza di mercato non e’ stata minacciata dal trading computerizzato, in condizioni di mercato normali. La natura del processo di market making — cioe’ il compito di quotare prezzi lettera e denaro in uno strumento o commodity tenuta in inventario, nella speranza di realizzare un profitto sulla base dello spread denaro-lettera — e’ invece cambiata, spostandosi da fornitori designati a trader opportunistici. L’HFT ora fornisce il grosso della liquidita’, ma l’utilizzo di capitale limitato combinato con una velocita’ elevatissima crea il potenziale per illiquidita’ periodica. Il bilanciamento di portafoglio basato su algoritmi computerizzati deterministici crea una certa prevedibilita’ del flusso di ordini di mercato. Se cio’ da una parte consente una maggiore efficienza di mercato, dall’altra consente anche nuove forme di manipolazione del mercato. Avanzamenti tecnologici nell’estrazione delle news genereranno piu’ domanda per gli algoritmi di HFT, mentre un incremento della partecipazione nell’uso di HFT ne limitera’ la profittabilita’.

Risultato 3 – Gli avanzamenti continui nella sofisticazione della tecnologia dei ‘robot’ automatizzati per il trading, assieme alla riduzione dei costi della tecnologia, sono destinati a continuare nel prossimo futuro. I mercati odierni vedono trader umani interagire con un gran numero di sistemi di trading robotizzati e, nonostante cio, c’e’ ancora una comprensione troppo limitata di come tali mercati possano comportarsi. Per l’uso con gli aspetti di velocita’  critici per il trading automatico, chip al silicone specializzati e pronti da configurare offrono significativi aumenti in velocita; nelle applicazioni in cui la velocita’ e’ meno importante, servizi di ‘cloud computing’ accessibili da remoto offrono una riduzione in costi ancora maggiore. I robot di trading futuri saranno in grado di adattarsi ed imparare con un limitatissimo coinvolgimento umano nella fase del loro disegno. Molti meno trader umani saranno necessari nel futuro sui principali mercati finanziari.

In conclusione, vi sono ricerche che pongo l’attenzione sulle cause di instabilita’, sia tecniche che sociali; alcune ricerche si focalizzano sui benefici dell’incremento di liquidita’ anche se, nella prima parte di questa serie,  abbiamo visto che quella porzione della partecipazione che consta di trader umani reagisce alla presenza dell’HFT riducendo la dimensione delle proprie posizioni. Infine, un terzo gruppo di ricercatori pone l’attenzione sugli avanzamenti tecnologici indicando che il fenomeno e’ destinato a svilupparsi ancora di piu’ con sempre minore partecipazione di trader umani. Nei prossimi articoli continuero’ a scavare sugli aspetti illustrati sino ad ora. E’ dunque chiaro che continuare a monitorare gli effetti dell’HFT ed i passi degli enti regolatori e della tecnologia sono chiave perche’ l’HFT puo’ seriamente modificare la liquidita’, cioe’ il funzionamento stesso dei mercati.

Questo articolo e’ apparso nella mia Newsletter gratuita che ho inviato domenica 11 Novembre. La newsletter normalmente contiene vari articoli che includono: una video-review del fine settimana sul cambio Euro-Dollaro e altre coppie forex (FibStalker View on Currencies), indici o commodities, articoli riguardanti il mio metodo di trading, commenti al mercato, piani di trading per l’Euro ed S&P500 e anche articoli, come quello appena letto, relativi all’HFT e Program Trading. Potete registrarvi qui per ricevere la newsletter gratuita settimanalmente, cosi’ da poter leggere i prossimi articoli su program trading e HFT. Normalmente non pubblico tutti gli articoli sul blog.

Se avete trovato questo articolo interessante, vi prego di lasciare un commento qui sotto e/o di condividerlo con i vostri amici e colleghi trader. Grazie.

Leave a comment

Filed under Articles, Italiano (Italian language), Program Trading, Trading Method