Segunda-feira, 13 de agosto de 2012
Trazendo Ordem ao Caos Maquinado
Nota do Editor: o seguinte post foi escrito por Theo Hildyard, Arquiteto de Soluções, Market Surveillance at Progress Software foi originalmente publicado no TABB Forum.
Desde o 6 de maio de 2010 flash crash a questão das máquinas out-of-control negociação em mercados de ações globais tem feito manchetes mais e mais. Na semana passada, um fabricante de mercado norte-americano, Knight Capital, quase explodiu com um algoritmo rogue. Os pedidos de regulamentação estão crescendo mais alto e reguladores globalmente estão lutando para trazer ordem para um mercado automatizado que é cada vez mais caótico.
Na Índia, a Securities and Exchange Board está considerando a imposição de limites de velocidade em alta freqüência de negociação. A Hong Kong Securities and Futures Commission39; s CEO é muito interessada em regulamentar HFT e propõe que os algoritmos são testados anualmente. A Comissão de Valores Mobiliários e Investimentos da Austrália (ASIC) quer que os sistemas de negociação automatizados sejam testados. Na Europa, a Autoridade de Valores Mobiliários e Mercados (ESMA) está se preparando para acabar com todos os aspectos da negociação automatizada de algoritmos a CDS para venda a descoberto. E nos EUA, a Securities and Exchange Commission está apertando as regras sobre sistemas e programas de negociação automatizados, com o Knight Capital acrescentando a urgência.
As máquinas trocam entre 25% (Austrália) e 70% (EUA) do volume em bolsas de valores. A oportunidade de ganhar dinheiro depende da velocidade de seus sistemas de comércio junto com a inteligência de seus algos. A inovação algorítmica é fundamental para que as empresas de comércio de alta freqüência encontrem uma vantagem. Pesquisas feitas pelo Grupo AITE sugerem que a duração média de um algoritmo de negociação pode ser tão curto quanto três meses. Com essa pequena janela de oportunidades, as empresas de comércio devem projetar, testar e implantar novos algos numa base quase contínua. Não admira que haja problemas.
Quando permitimos que as máquinas tomassem as decisões para nós, é imperativo que as designemos para serem à prova de falhas. Testes em um ambiente não-produção devem ser obrigatórios, e back-testing deve ser exaustiva. Deficiente qualidade de due diligence e garantia de qualidade está produzindo conseqüências catastróficas. É nossa responsabilidade assegurar que nossas máquinas, ou robôs, se você quiser, não fazem mal.
Lembro-me da primeira lei de robótica do autor Isaac Asimov: "Um robô não pode ferir um ser humano ou, por inação, permitir que um ser humano venha a prejudicar". Os 39, harm39; Na Regra # 1 está acontecendo com o mercado. O flash crash limpou um trilhão de dólares fora das empresas listadas nos EUA39; Capitalização de mercado. Knight Capital39; s rogue algo limpou US $ 440 milhões fora de seu balanço e forçou a procurar por apoiantes, a fim de sobreviver.
Se algoritmos e sistemas de negociação foram programados com parâmetros de estilo Asimov, haveria muito menos problemas. Mas mesmo se você for a empresa mais conscienciosa lá fora, você não pode garantir que suas contrapartes também têm programado e testado seus sistemas e algos completamente. E continua a ser sua responsabilidade, para seus clientes, funcionários e acionistas, para garantir que essas contrapartes não fazem qualquer dano à sua linha de fundo ou reputação.
A catástrofe só pode ser evitada adicionando uma camada extra de controle no processo de negociação; Uma camada que monitora as contrapartes para algos rogue ou gordura dedos transações. Dessa forma, você tem cintos e cintas - controle sobre os sistemas de negociação interna e conscientização dos externos. Sim, haverá um pouco mais de latência. Mas isn39; t um pequeno latency hop melhor do que falência? 0160;
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