Algorithmische Trading-Systeme: Eine vielfältige Sicht der Adoption Transkription 1. Hawaii Internationale Konferenz über Systemwissenschaften Algorithmische Handelssysteme: Eine vielfältige Ansicht der Adoption David Bell Abteilung für Informationssysteme amp Computing, Brunel University, London, UK. Abstract Algorithmic Trading wurde für eine zunehmende Volatilität in einer Reihe von Finanzmärkten verantwortlich gemacht. Die Annahme und der Einsatz von algorithmischen Handelssystemen hat zugenommen, und dies dürfte sich fortsetzen, da Regulierung, Wettbewerb und Innovation die Entwicklung fortschrittlicher technologischer Instrumente vorantreiben. Experten und intelligente Systeme bieten die Mechanik sowohl für die Reaktion auf und Auswirkungen auf einen Finanzmarkt, der jetzt deutlich schneller und Betrieb über mehrere Zeitzonen und Märkte. Überraschenderweise ist ein Großteil dieser Innovation der Diskussion innerhalb der Forscherforschung der Informationssysteme entgangen. Dieses Papier erforscht diese wachsende Arena, indem sie mit hochrangigen Praktikern in der Industrie und mit Interviews und geerdeten Theorie (GT) - Analyse, um ihre Annahme Bedenken aufzudecken. Das Papier verallgemeinert diese Fragen innerhalb eines Rahmens und Leitlinien zur Unterstützung der algorithmischen Handelssystem Annahme, Einsatz und Entwicklung. 1. Einleitung Physikalische Handelsböden beginnen, den Vorhersagen von Freund 12 mit weniger Vertrauen auf menschliche Händler zu folgen. Die zunehmende Datenmenge, die durch die Finanzmärkte fließt, ist eine Ursache. Die Technologie hat auch eine Rolle gespielt, indem sie das Feld im Wertpapierhandel auslöste (ein Trend, der sich trotz der aktuellen globalen Konjunkturabschwächung voraussichtlich fortsetzen wird). Der elektronische Handel hat den Wertpapierhandel und die damit verbundene Finanzmarkttechnologie deutlich verändert, was zu einer Verschwommenheit von Grenzen zwischen Handelsfirmen und zur Beschleunigung von Wettbewerb und Effizienz innerhalb der Finanzmärkte führt 2.4.23,28. In Verbindung mit einer neuen Regulierung wie dem Reglement National Market System (RegNMS) und der Markets in Financial Instruments Directive (MIFID) ist ein größerer Bedarf an Transparenz und Geschwindigkeit der Ausführung auf Marktteilnehmer erforderlich. Technologische Innovationen zur Unterstützung dieser sich entwickelnden Geschäftstrends sind auf der Laide Gana, Abteilung für Informationssysteme amp Computing, Brunel University, London, UK. erhöhen, ansteigen. Balarkas 3 und Domowitz amp Yegerman 12 identifizieren, dass einige der sichtbareren Auswirkungen der Veränderungen an den Finanzmärkten, die Fragmentierung der bestehenden Märkte und die Schaffung neuer Liquiditätspools, die wiederum die Dringlichkeit für technologisch angetriebene Innovationen beschleunigt haben. Der Marktdruck, der zum Teil durch die Notwendigkeit einer erhöhten Transparenz und Geschwindigkeit der Ausführung bedingt ist, führte zu einer engeren Gewinnspanne. Dies wird weiter verschärft, da die technologischen Transformationen die weltweiten Finanzmärkte neu gestalten 11. Da die globalen Renditen auf den Finanzmärkten Anzeichen einer Schwächung aufweisen und Marktteilnehmer ihre Wachstumsprognosen im Lichte der jüngsten Kreditkrise anpassen, sehen Führungskräfte zunehmend auf ihre technologische Richtung Vermögenswerte als Kernmittel zur Erzielung von Geschäftswerten. Eine Neuerung, die allmählich in der elektronischen Handelsarena an Bedeutung gewann, ist die des algorithmischen Handels. Algorithmischer Handel ist definiert als ein System für die Durchführung von automatisiertem Handel mit Computerprogrammen, die innerhalb definierter Regeln arbeiten, die in Echtzeit auf Marktdaten und Nachrichten reagieren, um Trades über eine wachsende Zahl von Veranstaltungsorten wie traditionellen elektronischen Börsen, Multilateral Trading zu machen und auszuführen Einrichtungen (MTFs) und Electronic Communications Networks (ECNs) 15,18. Auf einer generischen Ebene kann der algorithmische Handel entweder die Handelsstrategie oder die programmierten Regeln sein, die die Kauf - und Verkaufsaktivitäten des Handelsunternehmens regeln. Alternativ kann der Ansatz spezifische Schreibtische eines Handelsunternehmens ausführen, um seine Aufträge innerhalb eines Marktes auszuführen, um die Marktauswirkungen zu reduzieren und die Handelsleistung durch den Einsatz automatisierter Handelswerkzeuge zu verbessern. Der algorithmische Handel wurde als Black-Box-Handel, Computerhandel, Programmhandel, Korbhandel und verbesserte Ausführung bezeichnet. 18. Es wurde weithin als fähig erklärt, signifikante Vorteile wie erhöhte Effizienz, Transparenz und Kapazität und vor allem Kostensenkung zu bieten Die Handelsausführungsprozesse 20. Diese Vorteile werden durch die Erhöhung der Geschwindigkeit, mit der Trades in den Handelsräumen durchgeführt werden können, realisiert und erfordert intelligente 12 IEEE DOI HICSS 2 Computer-Systeme anstatt Menschen zu erkennen und zu nutzen Markt Ungleichgewichte, die für sehr kurze Zeitrahmen existiert. Obwohl die algorithmische Handelsannahme zunimmt, heben die Praktiker hervor, dass die Kernanforderungen für die Implementierung erfolgreicher algorithmischer Handelssysteme: eine vollständig integrierte Infrastruktur mit geringer Latenzzeit, Datenbereinigung, Risikomanagement-Integration und Leistungsmessung, eine Entwicklungs - und Wartungsplattform, Basiert und die Fähigkeit, die Trade Execution Engine als integrierte Komponente dieser Infrastruktur zu haben. Hod 20 argumentiert, dass Leistung und Risikomanagement nicht in der algorithmischen Systementwicklung geopfert werden sollten. Bates et al. 6 hebt hervor, dass einer der Bereiche, auf die sich die algorithmische Handelsgemeinschaft konzentrieren muss, im Einsatz von algorithmischen Handelssystemen ist, um Regulierungs - und Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Um dies zu erreichen, müssen algorithmische Handelssysteme nicht nur in der Lage sein, die beste Ausführung zu erreichen Muss auch sicherstellen, dass Risikomanagement - und Compliance-Regeln eingebaut sind. Auf der Grundlage einer globalen Umfrage der Finanzmärkte wurden die Betreiber, das Risikomanagement und die verbesserte Performance als wesentliche Treiber für die Einführung technologieorientierter Innovationen identifiziert. 11. Fokussierung auf Risikomanagement und Performance, Dence Et al. 11 und Hod 20 identifizieren, dass die Kapitalmarktbetreiber sich auf die Risikoannahme und das Management bei der Einführung technologischer Innovationen konzentrieren müssen, um den Unternehmenswert und die notwendige Inanspruchnahme von algorithmischen Handelsinstrumenten abzuleiten. Dieses Papier nimmt einen explorativen Blick auf algorithmischen Handel aus der Perspektive der Technologie-Personal, die Bereitstellung und Verwaltung solcher Infrastruktur. Das Papier beginnt mit der Hintergrundabdeckung des elektronischen und algorithmischen Handels, bevor er die Interviews und die geerdeten Theorieforschungsmethoden nutzt. Eine Reihe von Interviews (mit hochrangigen Finanzkollegs) werden systematisch anhand fundierter Theorietechniken analysiert und daraus resultierende Theorien vorgeschlagen, die die Annahme und die damit verbundene Umsetzung solcher Systeme ansprechen. 2. Electronic Trading Hintergrund Historisch gesehen war der Handel bodengestützt mit Händlern, die sich an einem zentralen Standort treffen, in der Regel als Börse bezeichnet, um Geschäfte zu tätigen. Die am Handel beteiligten Prozesse erstreckten sich auf verschiedene Teile der Finanzorganisation und wurden in der Regel nicht automatisiert und integriert (siehe Abbildung 1 für eine Zusammenfassung dieser Prozesse). Um zu handeln, musste ein Händler von Grube zu Grube zu bewegen, um den besten Preis zu erhalten und Handel war in der Regel auf die Region, in der die Börse basiert beschränkt. In jüngster Zeit hat die Förderung von Innovationen in der Computer - und Kommunikationstechnologie ein phänomenales Wachstum im globalen elektronischen Auftrags-Routing, die Verbreitung von Angebots - und Handelsinformationen, neue Handelsmethoden und neue Arten von Handelssystemen 7,14,21,22 ermöglicht. Die Verabschiedung neuer Technologien und die kontinuierliche Innovation in den letzten drei Jahrzehnten führte zu einer Disintermediation von bestimmten Segmenten der Kapitalmärkte und der Geburt neuer Marktteilnehmer. Beispiele für systemische Internalisierer, ECNs und MTFs, die nun direkt mit traditionellen Börsen für den Auftragsablauf konkurrieren. Sie verwenden oft unterschiedliche Handelsmechanismen, um den Kauf und Verkauf von Aufträgen mit mehr Differenzierung in Bezug auf Ausführungspreis und Geschwindigkeit zu entsprechen. Abbildung 1. Trade Lifecycle Prozesse Viele behaupten, dass der elektronische Handel die Marktstruktur und Effizienz durch die Verbesserung des zentralisierten Marktzugangs und der Transparenz positiv beeinflusst hat, hat er auch die operativen und Informationseffizienzen der Finanzmärkte verbessert 4,17,23. Die Automatisierung an den Finanzmärkten hat zu Chancen geführt, wo sich Börsen von gemeinnützigen und gewinnorientierten Organisationen entwickeln können. Darüber hinaus kann die Entwicklung neuer Finanzprodukte zu niedrigeren Kosten erfolgen. 17. Die empirische Prüfung einer Reihe von Börsen hat gezeigt, Kostensenkung, erhöhte Effizienz, verbesserte Liquidität 8, 23. Marktmikrostruktur ist in ähnlicher Weise mit dem Werttausch innerhalb der Finanzmärkte und a Das Studium der Marktmikrostruktur hilft dabei, die Arbeitsprozesse eines Marktes zu beleuchten, wie sich diese Prozesse auf Transaktionskosten, Preise, Volumen und Handelsverhalten auswirken 35. BIS 4 betonte, dass der elektronische Handel typischerweise die Marktstruktur 3091 3 und die damit verbundene Architektur durch die Zentralisierung beeinflusst - Zeuge im Devisenmarkt. Hendershott 21 behauptet, dass elektronische Handelssysteme die Marktstruktur durch die Regeln für ihre Handelsausführungsmechanismen und die Höhe der Preis - und Angebotsdaten, die sie freigibt, beeinflussen. Handa et al. 19 erwähnt, dass bei der Bewertung des Wertes eines Handelssystems auf seine Informationsaggregationsverfahren geachtet werden muss, die die Auftragsabstimmung und die Ausführung des Handels umfassen. Unabhängig von der vorhandenen Marktstruktur müssen die modernen elektronischen Börsen den Kunden eine einzigartige Kombination aus Geschwindigkeit, Qualität, Preis und Gewissheit der Ausführung bieten, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Gramza 17 erklärt, dass der elektronische Handel auch andere Vorteile wie reduzierte Such-, Transaktions - und Produktionskosten, eine größere interne und Markteffizienz, eine verbesserte Preisentdeckung und Preistransparenz bietet. Zusätzliche Vorteile sind Geschwindigkeit der Ausführungsverbesserungen, Kapazität, Effizienz, Produktivität, Kosten, verbesserte Sicherheits - und Audit-Trails, Transparenz, Benutzerfreundlichkeit und das allgemeine Potenzial für die Demokratisierung des Investitionsprozesses und die Bereitstellung eines 24-Stunden-Marktes für einige Assetklassen, z. B. Devisen 24 Next Generation von Handelssystemen Forschung in Biologie und Naturwissenschaften hat auch Lösungen für die komplexen Probleme auf den Finanzmärkten 9,27,31,35 beeinflusst. Diese Systeme, die typischerweise evolutionär sind, sind bei der Lösung von Problemen der Optimierung und Effizienz in den Finanzmärkten beliebt. Lunga amp Marwala 29 bezieht sich auf den Finanzmarkt als komplexes, evolutionäres und nichtlineares dynamisches System, das oft durch Datenintensität, Lärm, nicht-stationäre, unstrukturierte, hohe Unsicherheit und verborgene Beziehungen und Zusammenhänge gekennzeichnet ist - die alle beeinflussen Faktoren für das Verhalten der Finanzmärkte. Turban et al. 40 beobachteten, dass fortschrittliche intelligente Rechenmethoden kombiniert werden können, um Lösungen zu liefern, die Geschwindigkeit, Fehlertoleranz und Anpassungsfähigkeit erfordern. Srikanth 37 beschreibt ein intelligentes Handelssystem als selbstoptimierendes adaptives System, das parametrisch ist und in der Lage ist, bei mehreren Risikotoleranzen und Datenfrequenzen in Betrieb zu treten und in der Lage zu sein, eine Mehrkriterienoptimierung über mehrere Assetklassen hinweg zu führen und den sich ändernden Marktbedingungen zu entsprechen. Mit Hilfe von genetischen Algorithmen und Methoden zur Entwicklung von algorithmischen Programmen zum Handel der Komponentenaktien 30 generierten überlegene Renditen im Vergleich zu einer passiven Anlagestrategie. Lunga-Verstärker Marwala 29 nutzen einen verbesserten inkrementellen Algorithmus, der durch Extrahieren neuer Informationen aus einem zusätzlichen Datensatz, der später verfügbar wird, ohne vorherige Kenntnisse zu erhalten und bietet Beweise für ein verbessertes Lernen, bessere Prognose und Handel Ergebnisse Algorithmische Trading Systems Annahme Da der Handel wird mehr elektronisch, die Das Verhalten des Bodenhändlers oder des menschlichen Händlers am Telefon wird einfacher und billiger, sich innerhalb eines Computerprogramms zu replizieren und dadurch eine gesteigerte Effizienz im gesamten Handelsprozess 32 zu erreichen. Zu diesem Zweck werden die Marktteilnehmer zunehmend ihre Anlagestrategien replizieren, ob lange oder kurz In Algorithmen, die dazu beitragen, das Timing, den Preis und die Menge der Aufträge dynamisch zu überwachen Marktbedingungen über verschiedene Wertpapiere und Handelsplätze reduzieren Markt Auswirkungen durch optimal (und manchmal zufällig) brechen große Aufträge in kleinere Stücke und genau verfolgen Benchmarks wie Volumen - (VWAP) über das Ausführungsintervall 22. McMahon amp Nunlist 32 behaupten, dass die Anforderung an Geschwindigkeit in heutigen elektronischen Märkten auf die Software, Hardware und Netzwerk-Infrastruktur fällt, die Händler mit den Börsen mit der Handelsdurchführungsgeschwindigkeit verbindet, die jetzt gemessen wird Der Unter-Millisekunden-Bereich. Die algorithmische Handelsannahme steigt, da die Liquiditätssteigerungen - vor allem die Aktien - und Devisenmärkte - zunehmen. Kaenel amp Brennan 25 hat festgestellt, dass ein Drittel des Handelsvolumens nun algorithmische Handelsinstrumente für Auftrags - und Handelsprozesse nutzt. Hendershott et al. 22 empirisch getestet die ursächliche Beziehung zwischen algorithmischen Handel und Liquidität mit einem normalisierten Maßnahme der NYSE elektronischen Nachrichtenverkehr als Proxy für den algorithmischen Handel und entdeckt, dass algorithmische Handel führte zu kleineren Handelsgrößen und geförderte Fragmentierung von Bestellgrößen mit dem Ziel der Verringerung der Markt Auswirkungen. Obwohl es ein Geheimnis unter algorithmischen Händlern und Algorithmus-Anbietern gibt, welche Art von Informationsalgorithmen beobachten, wird davon ausgegangen, dass Algorithmen die gemeinsamen Faktorpreisinformationen innerhalb eines Bestandes und über das gesamte Portfolio überwachen sowie das Vorhandensein anderer Algorithmen überwachen In einem Gebot, um den Auftragsfluss und Informationsmuster zu bestimmen, die durch solche Algorithmen erzeugt werden. Algorithmen werden nun verwendet, um Informationen aus Newsfeeds zu überwachen und sofort durch Anpassung der Handelsmuster zu reagieren - Regulatoren treten auch in die Debatte ein, indem sie Algorithmen zur Überwachung von Handelsmustern und Handelsdaten als Teil ihrer Überwachungsrolle verwenden. 39. Rostoker et al. 33 vorhandene Kernkomponenten des algorithmischen Handelssystems die zugrundeliegenden Algorithmen und mathematischen Modelle, die in der Lage sind, zu verarbeiten und 3092 4 viele Tausende von hochfrequenten, mehrdimensionalen und heterogenen Zeitreihendaten in Echtzeit zu analysieren. Mit einer algorithmischen Handelsstrategie, die Signale aus mehreren algorithmischen Strategien kombiniert, haben Silaghi et al. 36 beobachtete höhere Leistung. Srikanth 37 schlägt auch ein integriertes intelligentes Trading-System-Framework vor, das Lern-, Anpassungs-, Flexibilitäts-, Erklärungs - und Entdeckungsfähigkeiten mit evolutionären Programmiermodellen zur Lösung von Optimierungsproblemen besitzt. Barbosa et al. 5 beschreiben eine Infrastruktur für die Implementierung von algorithmischen Handelsagenten für den Devisenhandel mit einer Kombination von Fall-basierten Argumentation und regelbasierten Expertensystemen. Durch die Konzeption und Implementierung eines Echtzeit-Korrelations - und Analysesystems haben Rostoker et al. 33 untersuchte die Optimierung der Echtzeit-Börsen-Datenanalyse, um algorithmischen Handel und Wissensentdeckung in Hochdurchsatz-elektronischen Austausch mit dem Schlüssel zu helfen, die die Auffassung unterstützt, dass die Börse, wenn sie als komplexes System betrachtet wird, als ein Netzwerk modelliert werden kann, in dem Aktien Handeln als Knoten und Beziehungen zwischen den Aktien können als Links zwischen den Knoten angesehen werden. Die Arbeit zeigte, dass der algorithmische Handel die Korrelationsanalyse und die Clique-basierte Clustering-Analyse zwischen Aktien auf dem Markt auf Echtzeitbasis liefern könnte. Globale elektronische Konnektivität und außergewöhnliche Fortschritte in der Datenspeicherung und Rechenleistung haben einen unvergleichlichen Informationsfluss ermöglicht und die signifikanten Verarbeitungsmöglichkeiten in den Finanzmärkten heute (Lienbenberg 2002) unterstützt. Wettbewerb, Innovation und der Weg zur Kostensenkung sind zwingende Faktoren, die die Finanzmärkte drängen, um den elektronischen und algorithmischen Handel zu vergeben 7,24,41. Obwohl eine Reihe von Studien die Annahme eines algorithmischen Handels aus einer Handelsperspektive betrachtet haben, haben nur wenige die technologischen Umsetzungsprobleme berücksichtigt. 3. Forschungsansatz Ein interpretativer Ansatz wird verwendet, um Einblicke in die Informationssysteme und die damit verbundenen Prozesse im Spiel 26 aufzudecken. Eine Reihe von Interviewteilnehmern werden jeweils mit einer spezifischen Perspektive auf den algorithmischen Handel ausgewählt. Zwei allgemeine Fragen werden verwendet, um die Interviews zu öffnen und die Szene zu setzen, nämlich warum sind Handelsfirmen, die algorithmischen Handel annehmen Und was sind die Implikationen der algorithmischen Handel Annahme auf Marktstruktur und IS Architektur Weitere Fragen sind entworfen, um Bereiche zu erforschen, die in der Literatur hervorgehoben werden und helfen Bei der Untersuchung und Identifizierung von verallgemeinerten Handlungsmustern und Verhaltensweisen bei Praktikern bei der Annahme oder Betrachtung des algorithmischen Handels. Die Literatur hebt eine Reihe von Themen hervor: das Handelsumfeld (von Asset-Klassen bis Performance), die Technologie (Strategie, Systeme und Innovation) und die Kosten (vom Personal bis hin zur Business-Optimierung). Die Frage der Befragung ist in Tabelle 1 dargestellt und wird verwendet, um eine offene Diskussion um die oben genannten Fragen zu generieren. Es ist vorgesehen, dass die Befolgung von Fragen verwendet wird, um die Debatte zu verlängern, abhängig von den vorherigen Antworten des Befragten. Follow-on Interview-Fragen Wie hat die Verabschiedung von algorithmischen Handel auf Risikomanagement-Prozesse und - systeme beeinflusst. Praktizierende nutzen diese Systeme weiterhin in turbulenten Perioden. Sind die Praktiker in Zeiten der Marktturbulenzen zuversichtlich, welche Kriterien die Praktiker bei der Bewertung der Leistung verwenden Algorithmische Handelssysteme Sind Unternehmen, die ihre eigenen algorithmischen Handelssysteme im eigenen Haus entwickeln oder extern kaufen Warum sind Praktiker, die den besonderen Kauf versus bauen wählen Welche Aspekt der algorithmischen Handelssysteme betrachten die Kunden am wichtigsten Was ist der algorithmische Handel, der für Multi-Asset-Klasse geeignet ist und Praktiker sind Nutzung dieser Systeme für den Portfolio-Handel Welche Asset-Klassen ist der algorithmische Handel am meisten geeignet für Tabelle 1: Interview-Fragen Um die identifizierten Untersuchungsgebiete zu adressieren und die Forschungsziele zu operationalisieren, werden die Primärdaten während einer einstündigen eingehenden Interviews mit Praktikern gesammelt Wurden aufgrund ihrer Erfahrung im Wertpapierhandel und der elektronischen Systementwicklung ausgewählt. Die vorbereitete Liste der offenen Fragen wurde an jeden Teilnehmer im Voraus gesendet, um zu helfen, einige Struktur und Fokus zu den Interview-Sitzungen zu geben. Doch als die Interviews voranschritten, entstanden zusätzliche Bereiche als wichtig und erforderten weitere Diskussionen. Ein zusätzlicher Vorteil des semi-strukturierten Interview-Ansatzes war, dass es für die Erforschung dieser zusätzlichen Bereiche erlaubt 3093 5, die wichtig sind, um ein Verständnis der algorithmischen Handel Nutzung innerhalb der Branche zu gewinnen. Befragter Teilnehmer 1 Teilnehmer 2 Teilnehmer 3 Rolle Beschreibung Leiter IT, Financial Trading House Leiter IT, Exchange Services Head, Direct Feed Produkte Organisation Tabelle 2. Interviewpartner Profil Ein wichtiges unabhängiges Devisen-, Derivat-, Aktien - und Warenhandelshaus, das weltweit tätig ist. Eine führende europaweite Aktien-multilaterale Handelsfazilität (MTF) Ein globaler Marktdaten - und Softwareanbieter, der an die globale Finanzindustrie verkauft wird. Die geplante Theorie wird in dieser Forschung als Datenanalyse verwendet. Das Bauen der frühen Theorie wird durch das Durchbrechen von Bias und Annahmen durch einen von Interviews betriebenen Codierungsprozess durchgeführt. 38. Die Analyse basiert auf der Arbeit von Allan 1, der fünf Codierungsprozesse identifiziert: (1) Mikroanalyse-Codierung, (b) Schlüssel Punkt-Codierung, (c) Konzeption, (d) Kategorisierung und (e) Auftauchende Theorie. Die Mikroanalyse-Codierung erfolgt wortweise und line-of-line von Interview-Transkripten, die zeitaufwendig war und zu Zeiten der Codierung Verwirrung machen konnte. Das Ziel der Codierung ist es, die Konzepte zu identifizieren, zu entwickeln und zu verknüpfen, die die Bausteine sind Der Theorie Vor Beginn des Codierungsprozesses werden die elektronischen Interviewdatensätze zunächst in Interviewtranskripte transkribiert. Die Codierung 10,16,34,38 wird als systematisches Verfahren bei der Transformation von Daten in die Theorie in der geerdeten Theorieanalyse verwendet. Semistrukturierte Interviews wurden mit drei Teilnehmern durchgeführt, die jeweils unterschiedliche Bereiche in der Finanzhandelsgemeinschaft darstellen, siehe Tabelle 2 für das Profil der Teilnehmer. Die Teilnehmer (jeweils ein hochrangiges Mitglied ihrer jeweiligen Organisationen mit strategischem und operativem Umfang) werden ausgewählt, da sie wichtige Stakeholder-Gruppen innerhalb der Finanzmärkte darstellen und aus erster Hand Wissen und Erfahrung von elektronischen und algorithmischen Handelssystemen haben. Die Interview-Transkripte werden durch die Codierungsprozesse, die die Identifizierung, den Zusammenbruch und den Vergleich der in den Daten üblichen Codes beinhalten, durchgeführt, bis klar definierte Muster zu Konzepten und dann Kategorien geformt werden, die Einblick in das Verständnis der gestellten Fragen stellen. Die drei Interviews wurden aufgezeichnet und transkribiert, die Codierung und Datenanalyse wurde durch die Verwendung eines bekannten computergestützten qualitativen Datenanalyse-Software-Tools (CAQDAS) mit der Bezeichnung MAXQDA und f4 Software, siehe Abbildung 2 für den Screenshot der Werkzeugnutzung, unterstützt. Abbildung 2: Screenshot von computergestützten qualitativen Analyse-Tools Mit dem Interview-Daten transkribiert und dem ausgewählten Analyse-Tool begann der Codierungsprozess. 4. Geplante Theorieanalyse 4.1. Codierung Die Analyse der Interviewdaten nach der Transkription wurde unter Verwendung des Schlüsselpunktcodierungsverfahrens 1 durchgeführt. Dieser Ansatz wurde dem Mikroanalyseverfahren von Strauss und Corbin 38 bevorzugt, da die Schlüsselpunktcodierungsmethode als effizienter für die Identifizierung von Schlüsselproblemen bei der Menge von & lgr; Transkribierte Interviewdaten. Die Interviewdaten wurden wiederholt mit mehreren Pass-Throughs analysiert, um wichtige Punkte zu identifizieren und zu validieren. Die organisierten Transkripte werden line-by-line analysiert und fragenweise nach. Die Key-Point-Codierung erfolgt interviewee-by-interview. Abbildung 3 zeigt Beispiele für einige der wichtigsten Punkte und Codes, die aus den Transkripten identifiziert wurden. Schlüsselpunkte und Code werden mit einem InQnLn-Muster referenziert, wo ich Interviewee anzeigt, Q eine spezifische Frage anzeigt, L die Zeile im Transkript angibt und n die Anzahl der Vorkommen angibt. Dies bietet die Möglichkeit, die tatsächlichen Sätze durch die Transkripte zurückzuverfolgen. 1 Interview-Codierung Eine Zusammenfassung der identifizierten Codes wird in grafischer Form dargestellt. Der Schlüsselpunkt-Codierungsprozess für das erste Interview führte zu einer Liste von Schlüsselpunkten und Code (siehe Tabelle 3 Beispiele). 3014 6 Tag Key Point Code I1Q8L6n1 Latenzreduktion ist nicht die Hauptaufgabe oder Problem in der algorithmischen Handelssystementwicklung oder Adoption I1Q8L23n1 I1Q10L4n2 Ein wichtiges Anliegen ist, wie man mit den ständig wachsenden Volumina umgehen kann, die bei der Rollout-Technologie zum Einzelhandel enden werden Markt Mit der Verabschiedung des algorithmischen Handels wird auch das Profil der Personen auf dem Trading Floor ändern Tabelle 3. Key Point Coding Beispiel Latenz ist kein Thema für alle Datenmanagement ist eine zentrale Herausforderung Veränderung der Skill-Set Erhöhung der Quant-Know-how-Analyse Des Interviews 1 führte zu den folgenden Codes (Abbildung 3). Abbildung 3. Resultierende Codes (Teilnehmer 1) In den Abbildungen 3 bis 5 sind die von jeder der Interviewsitzungen abgeleiteten Codes dargestellt, an jedem Code wird ein Bezeichner angehängt und die Codes werden dann weiter analysiert und kombiniert. Abbildung 4. Ergebniscodes (Teilnehmer 2) Abbildung 5. Ergebniscodes (Teilnehmer 3) 4.3. Emergent Konzepte und Kategorien Konzeption und Kategorisierung beinhaltet die Verschmelzung von gemeinsamen Codes und nachfolgende Gruppierung unter Kategorien. Anfänglich gruppiert man in verwandte Themen von Schlüsselwortcodes und führt zu einem einzigen Konzept. Identifizierte Codes aus den drei Interviews wurden zusammengefasst und auf der Grundlage gemeinsamer Themen zusammengefasst, um zu den Kernkonzepten zu gelangen, die der Forscher als wiederkehrende Themen in den Daten identifiziert. Diese Konstante Vergleichstechnik wurde bei der Vergleichung der Konzepte aus jeder Fallstudie miteinander verwendet, um die wiederkehrenden Themen aus den Daten vollständig zu verfeinern. Die Konzepte werden manuell als Baumknoten gruppiert und hierarchisch strukturiert (Hoover amp Koerber, 2009). Die Codes, die das verwandte Thema haben, werden in Konzepte verschoben, die darauf hinweisen, dass sie im Interview mehr erwähnt wurden. Konzepte, die verwandte Themen haben, werden in eine Kategorie gruppiert. Schließlich treten dann Kategorien in der Teilnehmer-Transkriptanalyse auf, zB Eignung im Einsatz von IT und Skills und Personal. Die Konzepte, die unter ähnliche Themen fallen, wurden dann zusammen kategorisiert und ein Wiederholungsdurchlauf der Interviewdaten durchgeführt. Dieser iterative Prozess führte zur Identifizierung von zusätzlichen Codes und Konzepten und wurde fortgesetzt, bis der Forscher zufrieden war, dass die Codegenerierung aus den Interviewdaten vollständig gesättigt war. Die Konzepte wurden weiter überprüft und dann miteinander verglichen für gemeinsame Themen und die folgenden Kategorien, die sich anschließend aus den Daten ergeben, siehe Tabelle 4. KONZEPTE UND LTCONTRIBUTING CODESgt Steigende Adoption in der Branche ltKP1 KP2KP24gt Wettbewerbsfähige Notwendigkeit für alle Unternehmen ltKP1KP2KP24KP43KP45gt Marktweite Akzeptanz und Nutzung ltKP2KP3KP17KP18gt Laufende Antrieb für innovative Lösungen ltKP7KP14KP17KP21KP22KP23KP24gt Industrie Treiber ltKP14KP15KP20KP21KP39gt Personalabbau ltKP5KP6KP10KP11KP16gt Änderungen in Skillset des Personals ltKP3KP5KP6gt Bereitstellung von Portfolio-Risiko und Performance-Tools und metrische ltKP6KP9KP15KP24KP25KP28KP29KP30KP31KP34KP35gt Verbesserte Risikomanagementrahmen ltKP35 KP49gt Bereitstellung von Datenmanagement und Analyse-Tool ltKP9KP12KP13KP37gt Zugriff auf historische Daten ltKP37 KP48 KP50gt Robuste Handels - und Anlagestrategien ltKP12KP13KP14KP19KP22KP30KP31KP32KP33KP34KP36gt Anforderungen an komplexe Ereignisverarbeitungsfähigkeiten ltKP25KP27 gt Integration von Daten und Informationen über mehrere Bereiche hinweg ltKP11KP14gt Latenz ist kein Thema für alle ltKP8KP39gt Die Fähigkeit zur Ablösung und Liquiditätsaggregation ist der Schlüssel ltKP12KP32gt Gemeinsamer Ansatz über hochqualifizierte Teams und Disziplinen ltKP10, KP11, KP14gt Rapid Application Development Framework ltKP45 KP48gt KATEGORIEN Stabilität im Einsatz von Innovationstechnologie Marktstrukturveränderungen Skills and Staffing Risikomanagement Erweiterungen Datenmanagement Herausforderungen AlgorithmenStrategieentwicklung Wissensmanagement Ziele Leistungsziele Leistungsstandards Algorithmischer Handelssystem Entwicklungslebenszyklus Tabelle 4: Emergente Konzepte und Kategorien Alle Befragten Waren mit dem Risiko, sowohl innerhalb ihrer Organisationen und externen Markt 3095 7 Risiko, was in den zugehörigen Codes und Kategorie Risk Management Enhancements. Beispiel-Kommentare sind: Risikomanagementsysteme und - prozesse bleiben immer noch zurück, da die derzeitigen Systeme das Risiko in Echtzeit nicht messen oder berechnen können (Teilnehmer 1). Risikomanagementsysteme müssen entwickelt werden, um die Korrelation zwischen komplexen Ereignissen zu gewährleisten (Teilnehmer 2). Das Technologiepersonal und die Vermögenswerte waren Gesehen als Treiber der algorithmischen Handelsstrategie mit Algorithmenentwicklung und Assoziationszyklus als Kategorien identifiziert: Technologie ist der Mobilisator von neuen und innovativen Strategien (Teilnehmer 3) Ziele, dh algorithmische Handelssysteme sind diejenigen, die die erforderlichen Investitionen auf dem Markt erwerben. Der algorithmische Handel hat ein Mittel zur Replikation von Verhaltensweisen und Funktionen des Händlers geleistet und hat auch die Entwicklung von Handelsstrategien mit fortgeschrittenen künstlichen Intelligenzmodellen unterstützt. Diese Instrumente repräsentieren nun die Norm innerhalb der Finanzmärkte mit weit verbreiteter Annahme sowohl von Kauf - als auch von Verkaufsseitigen Praktikern, wobei das Potenzial dieser Innovation im Einzelhandel am Ende des Marktes außerhalb der Devisen - Allerdings scheint es, dass es eine Reihe von Risiken und Problemen gibt, trotz der enormen Leistungssteigerungen, die die elektronische Handelsentwicklung auf den Markt bringt. Es scheint ein echtes Bedürfnis für die Definition von regulatorischen und branchenbezogenen Standards zu geben. Als Folge einer technologieorientierteren Handelsplattform werden sich die Anforderungen an die Anforderungen an den Handelsteilnehmer ändern (Kombination von technischen und Marktkenntnissen und Fertigkeiten): Mit der Einführung des algorithmischen Handels wird sich das Profil der Personen auf dem Handelsboden ändern (Teilnehmer 1) 5. Adoption Framework Erhöhte Annahme des algorithmischen Handels wurde durch eine Kombination von Faktoren, die unter anderem die Regulierung, den Wettbewerb, die Suche nach Marktpraktikern für die Effizienz im Handelsprozess und die Verfügbarkeit der kapitalisierten Technologie, die die Innovation unterstützt (siehe Abbildung 6) . Die Fahrer entstanden aus einer Synthese von Literatur mit GT-Codierung. Trotz der Ängste in einigen Vierteln, dass Technologie in der Lage wäre, Menschen auf dem Handelsboden zu ersetzen, hat diese Forschung teilweise gezeigt, dass dies sehr unwahrscheinlich ist der Fall. Eine wesentliche Veränderung aber auf dem Kompetenzspektrum ist, dass das Trading-Floor wahrscheinlich quantitativ und hochspezialisiert wird. Die Interviews haben deutlich gezeigt, dass Technologie ein Enabler von Veränderung ist (und nicht die Veränderung in sich). Ein gemeinsames Missverständnis auch unter denen in der Industrie ist, dass die Technologie der Fahrer der geschäftlichen Bedürfnisse und Ziele war, die wir durch diese Forschung versucht haben, mit Praktikern zu engagieren und gezeigt, dass der Einsatz von Technologie tatsächlich von Geschäftsbedürfnissen getragen wird. Diese Realität wird weiter hervorgehoben durch die Tatsache, dass nur Technologien, die strategisches Geschäft unterstützen. Abbildung 6. Literatur Abgeleitete Adoptionstreiber Bei der Betrachtung der Annahme von algorithmischen Handelslösungen ergibt sich aus der Analyse, dass eine Anzahl wichtiger Bedenken bestehen. Die Technologie selbst ist sowohl in der Nutzung als auch in der Entwicklung, auch bei der Performance, ein Kernanliegen. Die Fähigkeit, diese Technologie in dynamische Marktumgebungen einzusetzen und ihre Evolution mit der richtigen operativen und strategischen Führung (Personalfähigkeit) zu unterstützen, stellt eine kritische Herausforderung dar, die die technologischen Fragen für die Menschen und die Umwelt (Markt), in der sie tätig ist, abbilden kann. Dies ist in Abbildung 7 grafisch dargestellt. Die kühnere Linie stellt die Notwendigkeit dar, die technologische Bereitstellung mit Umwelt - und menschlichen Beschränkungen in geeigneter Weise zu kombinieren. Eine zweite Kartierung ist erforderlich (gestrichelte Linie), zwischen den Unternehmen und der Infrastruktur, die mit dem Markt verbunden ist. Diese Notwendigkeit für eine zweidimensionale Abbildung ergibt sich aus den identifizierten Kontextkategorien. Marktstruktur und Fertigkeiten und Staffing sind zwei Beispiele der Kategorie 3096 8. Kategorien passen leicht in Segmente, mit zugrunde liegenden Codes, die Abhängigkeiten liefern. 4 Real-time risk exposure tracking between the front and back office (Real-time STP processing) Technology Capability Staff Capability Technology Performance Environment 5 Availability of pre-trade analytics and tools - to enhance predictiveness at a security or portfolio level 6 Ability to measure performance of an algorithmic strategy in real-time over the execution horizon. Figure 7. Algorithmic Trading Adoption Matrix 5.1 Recommendations for action One issue that was repeatedly mentioned is that the development and deployment of algorithmic trading systems often lacks an adequate risk management framework that supports both pre-trade and posttrade analysis. Risk management tools and techniques can be analyzed in all segments of the adoption matrix, including the mapping between the risk management required in a particular environment to the technology capability to undertake a particular approach. With the potential of algorithmic trading tools becoming available to the retail end of the market in other asset classes outside of foreign exchange, this paper proposes a number of recommendations in Table 5 to practitioners and regulators when evaluating decisions on whether to adopt and develop algorithmic trading strategies. If these requirements are incorporated into the algorithmic trading architecture, the authors believes that risk assumptions and mitigation will be further enhanced as the innovation and speed to market moves beyond the confines of Wall St. and the City of London. Again, the implementation recommendations in Table 5 originate from both literature and interview analysis and are also able to help the implementation team understand the functionalities required from a successful algorithmic trading platform. They can also be addressed in a more general sense within the wider adoption matrix in Figure 7. Recommendations The ability to re-aggregate fragmented liquidity 1 through solutions such as Smart Order Routing technology 2 Auto-hedging capabilities must be provided at both individual security and portfolio levels 3 Ability to back-test on historical and real-time data streams 7 Adoption of common standards for measuring and reporting on performance of algorithmic trading systems. Table 5. Implementation recommendations 6. Conclusion Algorithmic trading tools are now a competitive necessity and the research presented in this paper focuses on engaging with senior stakeholders in the marketplace. The paper explores algorithmic trading from a technological perspective in order to understand the issues around adoption and the implications of using such tools on performance and risk management. Analysis of the interview data using grounded theory techniques are presented as concepts and themes that emerge from the data. The application of grounded theory to coding is fully explored in a process of identifying issues facing the industry as well as areas that practitioners should focus on when deploying algorithmic trading systems. The key drivers for algorithmic trading are summarised, along with an adoption matrix and number of implementation recommendations. As mentioned, the research is exploratory and much work is still required if this elusive business domain is to be better understood. 7. References 1. G. Allan, A critique of using grounded theory as a research method. Electronic Journal of Business Research Methods, 2003, Volume 2, Issue 1 pp H. Allen, J. Hawkins and S. 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More information on the subject can be found in the Privacy Policy and Terms of Service. By closing this window the user confirms that they have read the information on cookie usage, and they accept the privacy policy and the way cookies are used by the portal. You can change the cookie settings in your browser. INFONA - science communication portal Algorithmic Trading Systems: A Multifaceted View of Adoption Algorithmic trading has been blamed for an increasing level of volatility in a number of financial markets. Adoption and deployment of algorithmic trading systems has increased and this is likely to continue, as regulation, competition and innovation drive the development of advanced technological tools. Expert and intelligent systems provide the mechanics for both reacting to and affecting a financial market that is now significantly faster and operating across multiple time zones and markets. Surprisingly, much of this innovation has escaped discussion within the Information Systems research community. This paper explores this growing arena by engaging with senior practitioners in the industry and using interviews and grounded theory (GT) analysis to uncover their adoption concerns. The paper generalises these issues within a framework and guidelines aimed at supporting algorithmic trading system adoption, deployment and development. Identifiers Change font size You can adjust the font size by pressing a combination of keys: CONTROL increase font size CONTROL ndash decrease font Navigate the page without a mouse You can change the active elements on the page (buttons and links) by pressing a combination of keys: TAB go to the next element SHIFT TAB go to the previous element Financed by the National Centre for Research and Development under grant No. SPI17706510 by the strategic scientific research and experimental development program: SYNAT - Interdisciplinary System for Interactive Scientific and Scientific-Technical Information.
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