tomron87/hebrew-wikipedia-sentences-corpus huggingface dataset:
מסורת שבעל פה או ידע בעל פה היא צורת תקשורת אנושית שבה ידע, אמנות, רעיונות וחומר תרבותי מתקבלים, נשמרים ומועברים בעל פה מדור לדור.
העברת המסורת מתבצעת באמצעות דיבור או שיר ועשויה לכלול סיפורי פולקלור, בלדות, מזמורים, פרוזה או פיוטים.
משום שכותבי הסיפורים או השירים אינם ידועים, הם מכונים "עממי".
דרך זו מאפשרת לחברה להעביר את ההיסטוריה שבעל-פה, הספרות שבעל-פה, המשפט שבעל-פה וידע אחר לאורך דורות, לא בדרך כתובה, או במקביל לכתוב.
דתות כגון יהדות, בודהיזם, הינדואיזם וג'ייניזם השתמשו במסורת שבעל-פה, במקביל לכתב, כדי להעביר כתבי קודש, ידע כללי, מזמורים ומיתולוגיות מדור לדור.
מסורת שבעל פה כוללת מידע, זיכרונות וידע שחולקת קבוצת אנשים במשך דורות רבים, והיא אינה דומה לעדות או להיסטוריה שבעל-פה .
ככלל, "מסורת שבעל-פה" מתייחסת לזיכרון ולהעברה של ידע טקסטואלי ותרבותי ספציפי שנשמר, באמצעות אמירה קולית.
כדיסציפלינה אקדמית, היא מתייחסת הן לאובייקט של לימוד הן לשיטה שבה הם נלמדים.
לימוד המסורת שבעל-פה שונה מן הדיסציפלינה האקדמית של ההיסטוריה שבעל -פה, שהיא רישום של זיכרונות אישיים ותולדותיהם של אלו שחוו תקופות או אירועים היסטוריים.
מסורת שבעל פה נבדלת מחקר האוראליות המוגדרת כמחשבה והבעתה המילולית בחברות שבהן הטכנולוגיות של אוריינות (בעיקר כתיבה ודפוס) אינן מוכרות לרוב האוכלוסייה.
פולקלור הוא סוג של מסורת שבעל-פה, אך גם ידע שאינו פולקלור הועבר בעל פה וכך נשמר בהיסטוריה האנושית.
על פי ג'ון פולי, חוקר העוסק בהשוואת מסורות שבעל פה, המסורת שבעל פה הייתה מסורת אנושית עתיקה שניתן היה למצוא אותה "בכל פינות העולם".
ארכאולוגיה מודרנית חושפת ראיות למאמצים האנושיים שנעשו בתרבויות רבות על מנת לשמר ולהעביר אמנות וידע שהיו תלויים באופן מלא או באופן חלקי במסורת שבעל-פה.
באסיה, העברת הפולקלור והמיתולוגיות, כמו גם כתבי קודש בהודו העתיקה ובדתות הודיות שונות, הייתה על ידי המסורת שבעל פה, שנשמרה בדייקנות בעזרת טכניקות מנמוניקה משוכללות.
חוקרים שונים ובהם ג'ק גודי, טוענים כי הוודות אינן תוצר בלעדי של המסורת שבעל פה.
הם מבססים השקפה זו על ידי השוואת חוסר העקביות בגרסאות ספרותיות שהועברו מחברות אוראליות שונות כמו יוון, סרביה ותרבויות אחרות, וכך מבחינים כי הספרות הוודית עקבית ורחבה מדי מכדי שתורכב ותועבר בעל פה לדורות, מבלי שתירשם.
על פי דבריו של גודי, הטקסטים הוודים עשויים לכלול הן מסורת כתובה והן מסורת בעל פה, וכינה אותם "תוצרים מקבילים של חברה אוריינית".
ביוון העתיקה, המסורת שבעל פה הייתה מסורת דומיננטית.
מייקל גגארין טוען כי השירה האפית של הומרוס, הולחנה, הוצגה והועברה ברובה בעל פה.
בעוד שפולקלורים ואגדות נערכו מול קהל רחוק, המשוררים היו מחליפים את השמות בסיפורים לשמות של דמויות מקומיות או שליטים על מנת לתת לסיפורים נופך מקומי ובכך להתחבר לקהל, אך בכך הפכו את האותנטיות של ההיסטוריה המוטבעת במסורת שבעל פה ללא אמינה.
המחסור בטקסטים כתובים אודות המסורות הדתיות של היוונים והרומאים הוביל את החוקרים להניח כי הם היו פולחניים והועברו כמסורות שבעל-פה, אך יש חוקרים החולקים על כך שהטקסים המורכבים בתרבויות היווניות והרומניות העתיקות היו תוצר בלעדי של מסורת שבעל-פה .
התורה וספרות יהודית עתיקה אחרת, כתבי קודש יהודיים-נוצריים וטקסטים של המאות המוקדמות של הנצרות נטועים במסורת שבעל-פה, והמונח "אנשי הספר" הוא מושג מימי הביניים.
המסורת שבעל פה נטועה בנצרות ועדויות לכך ניתן למצוא בהצהרות מקראיות מרובות שנכתבו על ידי פאולוס השליח בהן הודה ב"מסורות שקדמו לו והועברו אליו" בעל פה.
מסורן גמד (שם מדעי: Pristis clavata) הוא מין של בטאי ממשפחת המסורניים החי במימי החופים הטרופיים של אוסטרליה.
מין זה הוא הקטן בבני משפחתו.
המסורן הגמד מגיע לאורך 3.2 מטר בממוצע.
הוא בעל סנפירי חזה רחבים ושטוחים, סנפיר גב מוגבה הממוקם היישר מעל סנפירי השת וזנב אנכי.
בראשו ישנו חרטום ארוך ודק המכוסה בקרוב לעשרים זוגות של שיניים דמויי-דוקרנים שעוזרים לו לנסר את טרפו ומתחת לראשו מצוי הפה.
צבעו של הדג ירוק בהיר-חום עד צהבהב והתחתית לבנה.
המסורן חי באזור הטרופי בין צפון-מזרח קווינסלנד בחצי האי כף-יורק ועד לפילבארה במערב.
בעבר אוכלוסייתו הייתה גדולה הרבה יותר והוא נמצא במרבית האזור האינדו פסיפי.
הוא מצוי בדרך כלל על קרקעית הים הרדודה בקרבת החופים, שפכי נהרות ולעיתים גם בקצה של כמה נהרות אך לזמן קצר.
באזורי גאות הוא יימצא בביצות מלוחות כמו בין עצי מנגרובים.
המסורן מחפש בעזרת איברים מיוחדים - אמפולות לורנציני, טרף הכולל דגים, סרטנים ורכיכות.
הוא הורג אותם בעזרת מכה חזקה ופתאומית מלסתו המשוננת.
כמו שאר המסורנים הוא משריץ צאצאים חיים.
המסורן מצוי בסכנת הכחדה בטבע עקב דיג לבשרו ולהפקת שמנים מגופו.
עם זאת האיום העיקרי עליו הוא רשתות הלוכדות אותו בטעות כשלל לוואי.
מסחור הוא התהליך של הצגת מוצר חדש או שיטת ייצור לשוק, כלומר, ההפכה שלו לזמין לקהל הרחב.
המונח נתפס לעיתים קרובות כהכנסת מוצר לשוק ההמוני, אך הוא כולל גם את המעבר משלב הפיתוח והמחקר לשוק החופשי, גם אם זה בקנה מידה מוגבל.
טשלב המתקדם במחקר ופיתוח, הדורש זמן והשקעה כספית, מכוון להפיכת המוצר או השיטה להצעה מסחרית משתלמת.
השקת מוצר חדש היא השלב הסופי בפיתוח מוצר חדש.
בנקודה זו, פרסום, קידום מכירות ומאמצים שיווקיים נוספים מעודדים את הביקוש המסחרי של המוצר או השיטה.
מעבר למסחור, שבו טכנולוגיות נכנסות לעולם העסקים, ישנו התהליך של התפשטות לצרכן, בו הטכנולוגיות הופכות לסחורות צרכניות, כפי שקרה למחשבים שעברו מהמעבדה לעולם העסקי ולאחר מכן לבית, לכיס או לגוף.
התהליך של מסחור מתחיל עם שלב הרעיונות, אשר רבים רואים אותו כפתח של משפך.
למרות שרבים מהרעיונות נכנסים לחלק העליון של המשפך, רק מעט מהם בסופו של דבר מתקדמים לכיוון היישום.
שלב הרעיון מנסה ליצור מוצרים ושירותים חדשים המספקים תשובה לדרישות הצרכנים שלא נענו עדיין, והעיצובים הפונקציונליים ביותר מתיישבים עם מודל העסק של החברה, על ידי הצעת יתרונות גבוהים בעלות נמוכה.
שלב הרעיון שואף לכלול תפיסה שיווקית המוכרת בשם "ארבעת ה-Ps", שמסמלת מוצר, מחיר, מקום וקידום מכירות.
לעיתים קרובות מתייחסים לזה כתערובת השיווק, חברות משתמשות בקונספט זה כדי לקבוע אילו מוצרים ליצור, באילו נקודות מחיר למכור אותם, את בסיס הלקוחות שהן מעוניינות לפנות אליו, ואת הקמפיינים השיווקיים שיתמרנו במטרה להוציא את הסחורה מהמדפים.
על מנת שמוצר פוטנציאלי יהיה מתאים למסחור, נדרש שמאמצי המחקר והפיתוח (R&D) יציגו דרגה של ערך ציבורי שעשוי להביא לזינוק ברווחיות עבור החברה.
בשלב התהליך העסקי, נעשות שיקולים בנוגע לאפשרות היישום, העלויות, והתכנון של אסטרטגיית מסחור אפשרית.
עם זאת, שלב הגורמים המעורבים בדרך כלל כולל חשיבה על מי הם הקהלים והגורמים המעורבים למוצר או שירות שמוסחרים.
כדי שהמסחור יצליח באמת, חובה על החברה לענות על צורכי הלקוחות והגורמים המעורבים כאחד.
מסחר בתדירות גבוהה הוא סוג של מסחר אלגוריתמי אוטומטי בתחום הפיננסים, המאופיין במסחר במהירות גבוהה, מחזורי מסחר גבוהים ויחסי הזמנה-לעסקה גבוהים, תוך שימוש בנתונים פיננסיים בתדירות גבוהה וכלי מסחר אלקטרוניים.
אין הגדרה אחידה למסחר בתדירות גבוהה, אך מאפייניו המרכזיים כוללים אלגוריתמים מתוחכמים, מיקום משותף (co-location) ואופק השקעה לטווח זמן קצר מאוד במסחר בניירות ערך.
מסחר זה משתמש באסטרטגיות מסחר קנייניות המבוצעות על ידי מחשבים כדי להיכנס ולצאת מפוזיציות בשניות או בשברי שנייה.
בשנת 2016, מסחר בתדירות גבוהה היווה בממוצע 40%-10% מנפח המסחר במניות וגם 15%-10% מנפח המסחר במט"ח ובסחורות.
סוחרים בתדירות גבוהה נכנסים ויוצאים מעמדות קצרות טווח בנפחים גבוהים ובמהירויות גבוהות, במטרה ללכוד רווחים של לעיתים שברי סנט בכל עסקה.
חברות HFT אינן צורכות כמויות משמעותיות של הון, אינן צוברות עמדות ואינן מחזיקות בתיקי השקעות מעבר ללילה.
כתוצאה מכך, למסחר בתדירות גבוהה יש פוטנציאל למדד שארפ גבוה פי עשרות מאסטרטגיות קנייה והחזקה מסורתיות.
סוחרים בתדירות גבוהה מתחרים בדרך כלל מול HFTs אחרים ולא מול משקיעים ארוכי טווח.
חברות HFT מפצות על מרווחי רווח נמוכים באמצעות נפחי מסחר גבוהים ביותר, לעיתים מיליונים של עסקאות.
גוף מחקר מהותי טען שמסחר בתדירות גבוהה ומסחר אלקטרוני מציבים אתגרים חדשים למערכת הפיננסית.
סוחרים אלגוריתמיים ובתדירות גבוהה נמצאו כתורמים לתנודתיות בקריסת הבזק של 6 במאי 2010, כאשר ספקי נזילות בתדירות גבוהה נסוגו במהירות מהשוק.
מספר מדינות באירופה הציעו לצמצם או לאסור מסחר בתדירות גבוהה בשל חששות מתנודתיות.
תלונות נוספות כנגד HFT כוללות את הטענה שחלק מחברות HFT גורפות רווחים ממשקיעים כאשר קרנות מחקות מאזנות מחדש את תיקיהן.
מסחר ממוחשב מהיר התפתח בהדרגה מאז 1983, כאשר נאסד"ק הציגה צורת מסחר אלקטרונית טהורה.
בתחילת המאה ה-21, זמן ביצוע עסקאות HFT היה מספר שניות, ואילו עד 2010 הוא קטן למילישניות ואף למיקרושניות.
באותה תקופה, מסחר בתדירות גבוהה היה עדיין נושא פחות מוכר מחוץ למגזר הפיננסי, כאשר מאמר שפורסם בניו יורק טיימס ביולי 2009 היה אחד הראשונים שהביא את הנושא לידיעת הציבור.
ב-2 בספטמבר 2013, איטליה הפכה למדינה הראשונה בעולם שהטילה מס המיועד במיוחד למסחר בתדירות גבוהה, בגובה 0.02% על עסקאות מניות שנמשכות פחות מחצי שנייה.
בתחילת שנות ה-2000, מסחר בתדירות גבוהה היווה פחות מ-10% מהזמנות המניות, אך חלק זה החל לצמוח במהירות.
על פי נתונים מ-NYSE, נפח המסחר גדל בכ-164% בין 2005 ל-2009, כאשר מסחר בתדירות גבוהה עשוי להיות אחראי לכך.
ברבעון הראשון של 2009, סך הנכסים המנוהלים בקרנות גידור עם אסטרטגיות מסחר בתדירות גבוהה עמד על 141 מיליארד דולר, ירידה של כ-21% משיאם לפני השיא של משבר הסאבפריים.
עם זאת, רוב ה-HFTs הגדולים הם למעשה חברות LLC בבעלות מספר קטן של משקיעים.
אסטרטגיית התדירות הגבוהה הפכה פופולרית לראשונה על ידי Renaissance Technologies, המשתמשת גם בהיבטים כמותיים וגם ב-HFT במסחר שלה.
חברות בתדירות גבוהה רבות הן עושות שוק ומספקות נזילות לשוק, מה שמוריד תנודתיות ומסייע לצמצום מרווחי הצעה-ביקוש, ובכך הופך את המסחר וההשקעה לזולים יותר עבור משתתפי שוק אחרים.
בארצות הברית ב-2009, חברות מסחר בתדירות גבוהה היוו 2% מכ-20,000 החברות הפועלות, אך היו אחראיות ל-73% מנפח הזמנות המניות.
בנק אנגליה מעריך אחוזים דומים עבור נתח השוק בבריטניה ב-2010, תוך הצעה שבאירופה HFT מהווה כ-40% מנפח הזמנות המניות ובאסיה כ-5–10%, עם פוטנציאל לצמיחה מהירה.
לפי ערך, הוערך ב-2010 על ידי חברת הייעוץ Tabb Group כי HFT מהווה 56% ממסחר המניות בארצות הברית ו-38% באירופה.
עם התרחבות השימוש באסטרטגיות HFT, ייתכן שיהיה קשה יותר ליישם אותן בצורה רווחית.
לפי הערכה של פרדרי ויינס מאוניברסיטת פרדו, הרווחים ממסחר בתדירות גבוהה בארצות הברית ירדו משיא מוערך של 5 מיליארד דולר ב-2009 לכ-1.25 מיליארד דולר ב-2012.
אף על פי שחלק הנפח המיוחס ל-HFT ירד בשוקי המניות, הוא נשאר נפוץ בשוקי החוזים.
על פי מחקר מ-2010 של Aite Group, כרבע מנפח החוזים העתידיים העולמי הגיע מסוחרים מקצועיים בתדירות גבוהה.
ב-2012, לפי מחקר של TABB Group, HFT היווה יותר מ-60% מנפח שוק החוזים בבורסות בארצות הברית.
מסחר בתדירות גבוהה הוא מסחר כמותי המאופיין בתקופות החזקה קצרות של התיק.
כל החלטות הקצאת התיק מתבצעות על ידי מודלים כמותיים ממוחשבים.
הצלחת אסטרטגיות מסחר בתדירות גבוהה מונעת במידה רבה על ידי היכולת לעבד בו-זמנית כמויות גדולות של מידע, דבר שסוחרים אנושיים רגילים אינם מסוגלים לעשות.
אלגוריתמים ספציפיים נשמרים בסוד על ידי בעליהם.
רבים מהאלגוריתמים המעשיים הם למעשה ארביטראז'ים פשוטים שניתן היה לבצע בעבר בתדירות נמוכה יותר - התחרות מתרחשת בעיקר דרך מי שמבצע אותם הכי מהר ולא דווקא מי שיוצר אלגוריתמים חדשניים.
הסוגים הנפוצים של מסחר בתדירות גבוהה כוללים מספר סוגים של עשיית שוק, ארביטראז' אירועים, ארביטראז' סטטיסטי וארביטראז' השהיה.
רוב אסטרטגיות המסחר בתדירות גבוהה אינן הונאה, אלא מנצלות סטיות זעירות משיווי משקל בשוק.
על פי הוועדה לניירות ערך ובורסות של ארצות הברית:
קיימת חפיפה משמעותית בין "עושה שוק" ו"חברת HFT".
חברות HFT מאפיינות את עסקיהן כ"עשיית שוק" – קבוצת אסטרטגיות מסחר בתדירות גבוהה הכוללות הצבת הזמנת מגבלה למכירה (או הצעה) או הזמנת מגבלה לקנייה (או ביקוש) כדי להרוויח את מרווח ההצעה-ביקוש.
בכך, עושי שוק מספקים צד נגדי להזמנות שוק נכנסות.
אף שתפקיד עושה השוק מולא באופן מסורתי על ידי חברות מומחיות, סוג זה של אסטרטגיה מיושם כעת על ידי מגוון רחב של משקיעים, הודות לאימוץ נרחב של גישה ישירה לשוק.
כפי שצוין במחקרים אמפיריים, התחרות המחודשת בין ספקי נזילות גורמת לצמצום מרווחי השוק האפקטיביים, ולכן להפחתת עלויות עקיפות עבור משקיעים סופיים.
הבחנה קריטית היא שעושי שוק אמיתיים אינם יוצאים מהשוק לפי שיקול דעתם ומחויבים שלא לעשות זאת, בעוד שחברות HFT אינן כפופות למחויבות דומה.
חלק מחברות המסחר בתדירות גבוהה משתמשות בעשיית שוק כאסטרטגיה העיקרית שלהן.
Automated Trading Desk (ATD), שנרכשה על ידי סיטיגרופ ביולי 2007, הייתה עושת שוק פעילה, שהיוותה כ-6% מסך הנפח הן ב-NASDAQ והן בבורסת ניו יורק.
בניית אסטרטגיות עשיית שוק כרוכה בדרך כלל במודל מדויק של מיקרו-מבנה השוק יחד עם טכניקות בקרה סטוכסטית.
אסטרטגיות אלו נראות קשורות באופן הדוק לכניסתן של זירות מסחר אלקטרוניות חדשות.
מחקר אקדמי על כניסתה של Chi-X לשוק המניות האירופי מראה כי השקתה התלכדה עם HFT גדול שעשה שוק בשימוש בשני השווקים, NYSE-Euronext והשוק החדש, Chi-X.
המחקר מראה כי השוק החדש סיפק תנאים אידיאליים לעשיית שוק של HFT, עמלות נמוכות (כלומר, הנחות עבור הצעות מחיר שהובילו לביצוע) ומערכת מהירה, אך ה-HFT היה פעיל באותה מידה בשוק הקיים כדי לפרוק עמדות לא אפסיות.
כניסת שוק חדש והגעת HFT הראו גם שיפור משמעותי בהיצע הנזילות.
הצפת הצעות מחיר היא צורה של מניפולציה פסולה בשוק שבה משתמשים סוחרים בתדירות גבוהה והיא כפופה לפעולות משמעתיות.
היא כרוכה בהזנה ונסיגה מהירה של מספר רב של הזמנות בניסיון להציף את השוק, וליצור בלבול בשוק והזדמנויות מסחר לסוחרים בתדירות גבוהה.
מידע רב מוטמע באופן לא מכוון בנתוני השוק, כגון הצעות מחיר ונפחים.
על ידי התבוננות בזרם של הצעות מחיר, מחשבים מסוגלים לחלץ מידע שעדיין לא הגיע למסכי החדשות.
מאחר שכל המידע על הצעות מחיר ונפח הוא ציבורי, אסטרטגיות כאלו תואמות לחלוטין את כל החוקים הרלוונטיים.
מסחר סינון הוא אחת מאסטרטגיות המסחר בתדירות גבוהה הפרימיטיביות יותר, הכרוכה במעקב אחר כמויות גדולות של מניות לשינויי מחיר משמעותיים או יוצאי דופן או פעילות נפח.
זה כולל מסחר על הכרזות, חדשות או קריטריונים של אירועים אחרים.
תוכנה תייצר הזמנת קנייה או מכירה בהתאם לאופי האירוע המבוקש.
מסחר טיק לעיתים קרובות שואף לזהות את תחילתן של הזמנות גדולות המוצבות בשוק.
לדוגמה, הזמנה גדולה מקרן פנסיה לקנייה תתבצע במשך מספר שעות או אפילו ימים, ותגרום לעליית מחיר עקב עלייה בביקוש.
ארביטראז'ר יכול לנסות לזהות זאת, לקנות את נייר הערך, ואז להרוויח ממכירה חזרה לקרן הפנסיה.
אסטרטגיה זו הפכה לקשה יותר מאז כניסתן של חברות ביצוע מסחר ייעודיות בשנות ה-2000, המספקות מסחר אופטימלי עבור קרנות פנסיה ואחרות, שנועדו במיוחד להסיר את הזדמנות הארביטראז'.
קבוצה נוספת של אסטרטגיות מסחר בתדירות גבוהה מנצלת סטיות זמניות צפויות ממערכות יחסים סטטיסטיות יציבות בין ניירות ערך.
ארביטראז' סטטיסטי בתדירויות גבוהות משמש באופן פעיל בכל ניירות הערך הנזילים, כולל מניות, אג"ח, חוזים עתידיים, מט"ח וכו'.
אסטרטגיות כאלו עשויות לכלול גם אסטרטגיות ארביטראז' קלאסיות, כגון שוויון ריבית מכוסה בשוק המט"ח, המספקת מערכת יחסים בין המחירים של אג"ח מקומית, אג"ח במטבע זר, מחיר ספוט של המטבע ומחיר של חוזה עתידי על המטבע.
מסחר בתדירות גבוהה מאפשר ארביטראז'ים דומים באמצעות מודלים מורכבים יותר הכוללים הרבה יותר מארבעה ניירות ערך.
קבוצת TABB מעריכה כי הרווחים השנתיים המצטברים של אסטרטגיות ארביטראז' בתדירות גבוהה עלו על 21 מיליארד דולר ב-2009, אף שמחקר של פרדו מעריך כי הרווחים לכל מסחר בתדירות גבוהה היו 5 מיליארד דולר ב-2009.
ארביטראז' מדד מנצל קרנות מחקות מדד המחויבות לקנות ולמכור כמויות גדולות של ניירות ערך ביחס לשינויים במשקלותיהן במדדים.
אם חברת HFT מסוגלת לגשת ולעבד מידע המנבא שינויים אלו לפני קרנות המחקות, היא יכולה לקנות ניירות ערך לפני המחקות ולמכור אותם אליהן ברווח.
חדשות החברה בפורמט טקסט אלקטרוני זמינות ממקורות רבים, כולל ספקים מסחריים כמו בלומברג, אתרי חדשות ציבוריים ופידים של טוויטר.
מערכות אוטומטיות יכולות לזהות שמות חברות, מילות מפתח ולעיתים סמנטיקה כדי לבצע עסקאות מבוססות חדשות לפני שסוחרים אנושיים יכולים לעבד את החדשות.
קבוצה נפרדת של אסטרטגיות מסחר בתדירות גבוהה מסתמכת באופן בלעדי על טכנולוגיית גישה ישירה לשוק בהשהיה נמוכה במיוחד.
באסטרטגיות אלו, מדעני מחשב מסתמכים על מהירות כדי להשיג יתרונות זעירים בארביטראז' של פערי מחירים בנייר ערך מסוים הנסחר בו-זמנית בשווקים שונים.
היבט נוסף של אסטרטגיית השהיה נמוכה היה המעבר מסיבים אופטיים לטכנולוגיית מיקרוגל וגלי רדיו קצרים לרשתות למרחקים ארוכים.
המעבר לשידור מיקרוגל נבע מכך שמיקרוגלים הנעים באוויר סובלים מהפחתה של פחות מ-1% במהירות בהשוואה לאור הנע בוואקום, בעוד שבסיבים אופטיים רגילים האור נע איטי בכ-30%.
במיוחד מאז 2011, חברות המעורבות ב-HFT השקיעו מאוד בתשתית מיקרוגל לשידור נתונים בקשרים מרכזיים כמו בין ניו יורק לשיקגו, וכן בין לונדון לפרנקפורט, דרך בלגיה באמצעות רשת של אנטנות לשעבר של הצבא האמריקאי.
עם זאת, שידור מיקרוגל דורש הפצה בקו ראייה, שקשה למרחקים ארוכים, מה שדוחף חלק מחברות HFT להשתמש ברדיו גלים קצרים במקום זאת.
אותות רדיו גלים קצרים יכולים להישלח למרחקים ארוכים יותר, אך נושאים פחות מידע; ב-2020, שותף בקרן גידור צוטט בבלומברג ניוז כאומר שרוחב הפס של גלים קצרים אינו מספיק לשידור הזנות מלאות של ספר הזמנות עבור אסטרטגיות השהיה נמוכה.
חברות גם בחנו שימוש בלוויינים לשידור נתוני שוק.
אסטרטגיות מסחר בתדירות גבוהה עשויות להשתמש במאפיינים המופקים מהזנות נתוני שוק כדי לזהות הזמנות שפורסמו במחירים לא אופטימליים.
הזמנות כאלו עשויות להציע רווח לצדדים הנגדיים שסוחרים בתדירות גבוהה יכולים לנסות להשיג.
דוגמאות למאפיינים אלו כוללות את גיל ההזמנה או את גודלי ההזמנות המוצגות.
מעקב אחר מאפייני הזמנות חשובים עשוי גם לאפשר לאסטרטגיות מסחר לחזות בצורה מדויקת יותר את המחיר העתידי של נייר ערך.
השפעות המסחר האלגוריתמי ובתדירות גבוהה הן נושא למחקר מתמשך.
מסחר בתדירות גבוהה מעורר חששות רגולטוריים כתורם לשבריריות השוק.
הרגולטורים טוענים שפרקטיקות אלו תרמו לתנודתיות בקריסת הבזק של 2010, ומגלים כי בקרות הסיכונים מחמירות הרבה פחות עבור עסקאות מהירות יותר.
חברי התעשייה הפיננסית טוענים בדרך כלל כי מסחר בתדירות גבוהה משפר משמעותית את נזילות השוק, מצמצם מרווחי הצעה-ביקוש, מוריד תנודתיות ומפחית את עלויות המסחר וההשקעה עבור משתתפי שוק אחרים.
ספקי נזילות אלגוריתמיים עשויים פשוט לכבות את המכונות שלהם כאשר השווקים צונחים כלפי מטה."
בספטמבר 2011, ספקית נתוני השוק Nanex LLC פרסמה דו"ח שטען ההפך.
הם בחנו את כמות תעבורת ההצעות לעומת ערך העסקאות במשך 4.5 שנים וראו ירידה של פי 10 ביעילות.
בעל Nanex הוא מתנגד גלוי של מסחר בתדירות גבוהה.
דיונים רבים על HFT מתמקדים אך ורק בהיבט התדירות של האלגוריתמים ולא בהיגיון קבלת ההחלטות שלהם (שנשמר בדרך כלל בסוד על ידי החברות שמפתחות אותם).
זה מקשה על משקיפים לזהות מראש תרחישי שוק שבהם HFT יפחית או יגביר תנודות מחירים.
תעבורת הצעות המחיר הגוברת לעומת ערך המסחר עשויה להצביע על כך שיותר חברות מנסות להרוויח מטכניקות ארביטראז' בין שווקים שאינן מוסיפות ערך משמעותי באמצעות הגברת נזילות כאשר נמדדות באופן גלובלי.
שווקים אוטומטיים לחלוטין כמו NASDAQ, Direct Edge ו-BATS בארצות הברית צברו נתח שוק משווקים פחות אוטומטיים כמו NYSE.
יתרונות לגודל במסחר אלקטרוני תרמו להפחתת עמלות ודמי עיבוד עסקאות, ותרמו למיזוגים בינלאומיים ואיחוד של בורסות פיננסיות.
מהירויות החיבור למחשבים, הנמדדות במילישניות או מיקרושניות, הפכו חשובות.
התחרות מתפתחת בין בורסות לזמני עיבוד המהירים ביותר להשלמת עסקאות.
לדוגמה, ב-2009 בורסת לונדון רכשה חברת טכנולוגיה בשם MillenniumIT והכריזה על תוכניות ליישם את פלטפורמת Millennium Exchange שלה שלטענתם יש לה זמן השהיה ממוצע של 126 מיקרושניות.
זה מאפשר רזולוציית תיוג זמן של תת-מילישנייה של ספר הזמנות.
תוכנות תוכנות מדף מאפשרות רזולוציה של ננו-שניות של תיוגי זמן באמצעות שעון GPS עם דיוק של 100 ננו-שניות.
ההוצאות על מחשבים ותוכנות בתעשייה הפיננסית עלו ל-26.4 מיליארד דולר ב-2005.
קריסת הבזק של 6 במאי 2010
קריסת שוק המניות הקצרה אך הדרמטית של 6 במאי 2010 נחשבה בתחילה כנגרמת על ידי מסחר בתדירות גבוהה.
מדד דאו ג'ונס התעשייתי צנח להפסד הנקודות התוך-יומי הגדול ביותר שלו, אך לא באחוזים, בהיסטוריה, רק כדי להתאושש מחלק גדול מאותם הפסדים תוך דקות.
לאחר הקריסה, מספר ארגונים טענו כי מסחר בתדירות גבוהה לא היה האשם, ואף עשוי היה להיות גורם מרכזי במזעור והפיכה חלקית של קריסת הבזק.
CME Group, בורסת חוזים עתידיים גדולה, קבעה כי, בכל הנוגע לחוזים עתידיים על מדדי מניות הנסחרים ב-CME Group, החקירה שלה לא מצאה תמיכה לרעיון שמסחר בתדירות גבוהה קשור לקריסה, ואף קבעה כי היה לו אפקט מייצב שוק.
עם זאת, לאחר כמעט חמישה חודשי חקירות, נציבות ועדת ניירות ערך של ארצות הברית (SEC) ונציבות הסחר בחוזים עתידיים (CFTC) פרסמו דו"ח משותף שזיהה את הסיבה שהובילה לרצף האירועים שהוביל לקריסת הבזק ומסקנה כי פעולות של חברות מסחר בתדירות גבוהה תרמו לתנודתיות במהלך הקריסה.
הדו"ח מצא כי הסיבה הייתה מכירה בודדת של 4.1 מיליארד דולר בחוזים עתידיים על ידי קרן נאמנות, שזוהתה כ־Waddell & Reed Financial, בניסיון אגרסיבי לגדר את עמדת ההשקעה שלה.
הדו"ח המשותף ציין גם כי "HFTs התחילו לקנות במהירות ואז למכור מחדש חוזים זה לזה – יוצרות אפקט נפח של 'תפוח אדמה חם' כאשר אותן עמדות הועברו במהירות הלוך וחזור." המכירות המשולבות של Waddell וחברות בתדירות גבוהה הורידו במהירות "את מחיר ה-E-mini ב-3% תוך ארבע דקות בלבד".
ככל שהמחירים בשוק החוזים ירדו, הייתה השפעה נוספת על שוקי המניות שבהם "הנזילות בשוק התאדה כי המערכות האוטומטיות המשמשות את רוב החברות כדי לעמוד בקצב השוק הושהו" או נסוגו מהשווקים לחלוטין.
הדו"ח המשותף ציין אז כי "סוחרים ממוחשבים אוטומטיים בשוק המניות כבו כאשר זיהו את העלייה החדה בקנייה ומכירה." ככל שסוחרים בתדירות גבוהה ממוחשבים יצאו משוק המניות, היעדר הנזילות שנוצר "...גרם למניות של חברות בולטות כמו Procter & Gamble ו־Accenture להיסחר עד לשפל של סנט או לגבוה של $100,000".
בעוד שחלק מהחברות יצאו מהשוק, חברות בתדירות גבוהה שנשארו בשוק החריפו את ירידות המחירים כי הן "'הגבירו את המכירה האגרסיבית שלהן' במהלך הירידה".
בשנים שלאחר קריסת הבזק, חוקרים אקדמיים ומומחים מה-CFTC הצביעו על מסחר בתדירות גבוהה כמרכיב אחד בלבד במבנה השוק האמריקאי המורכב שהוביל לאירועים של 6 במאי 2010.
ב-2015, הרגולטור של האיחוד האירופי, רשות ניירות ערך ושווקים אירופית, הציע תקני זמן שיחולו על האיחוד, שיסנכרנו את שעוני המסחר בצורה מדויקת יותר "לננו-שנייה, או מיליארדית השנייה" כדי לחדד את הרגולציה של זמן השהיה משער לשער – "המהירות שבה זירות מסחר מאשרות הזמנה לאחר קבלת בקשת מסחר".
שימוש בתגי זמן מפורטים יותר יאפשר לרגולטורים להבחין טוב יותר בסדר שבו מתקבלות ומבוצעות בקשות מסחר, לזהות שימוש לרעה בשוק ולמנוע מניפולציה פוטנציאלית של שוקי ניירות ערך אירופיים על ידי סוחרים המשתמשים במחשבים ורשתות מתקדמים, חזקים ומהירים.
על פי הסופר וולטר מאטלי, יכולתם של הרגולטורים לאכוף את החוקים ירדה משמעותית מאז 2005 עם העברת תקנת מערכת השוק הלאומית (Reg NMS) על ידי ה-SEC.
כתוצאה מכך, תפקידה כמעט מונופוליסטי של NYSE כקובעת חוקי המניות נפגע והפך את הבורסה לאחת מבורסות רבות הפועלות ברחבי העולם.
השוק הפך מפוצל וגרעיני יותר, וכך גם הגופים הרגולטוריים, ומאחר שבורסות המניות הפכו לישויות המבקשות גם למקסם רווחים, זו עם הרגולטורים המקלים ביותר זכתה, והפיקוח על פעילויות הסוחרים אבד.
פרגמנטציה זו הועילה מאוד למסחר בתדירות גבוהה.
מסחר בתדירות גבוהה כולל סוגים רבים ושונים של אלגוריתמים.
מחקרים שונים דיווחו כי סוגים מסוימים של מסחר בתדירות גבוהה לעשיית שוק מפחיתים תנודתיות ואינם מהווים סיכון מערכתי, ומפחיתים עלויות עסקה עבור משקיעים קמעונאיים, מבלי להשפיע על משקיעים ארוכי טווח.
מחקרים אחרים, שסוכמו ב-Aldridge, Krawciw, 2017 מוצאים כי אסטרטגיות מסחר בתדירות גבוהה הידועות כ"אגרסיביות" שוחקות נזילות וגורמות לתנודתיות.
מסחר בתדירות גבוהה היה נושא למיקוד ציבורי עז ומחלוקת מאז קריסת הבזק של 2010. לפחות כלכלן זוכה פרס נובל אחד, מייקל ספנס, סבור כי יש לאסור מסחר בתדירות גבוהה.
מסמך עבודה מצא כי "נוכחות מסחר בתדירות גבוהה הפחיתה משמעותית את התדירות והחומרה של חוסר התאמות מחיר בסוף היום".
בדו"ח משותף על קריסת הבזק של 2010, SEC ו-CFTC קבעו כי "עושי שוק וספקי נזילות אחרים הרחיבו את מרווחי ההצעה שלהם, אחרים צמצמו את הנזילות המוצעת, ומספר משמעותי נסוגו לחלוטין מהשווקים" במהלך הקריסה.
פוליטיקאים, רגולטורים, חוקרים, עיתונאים ומשתתפי שוק העלו חששות משני צדי האטלנטי.
הדבר הוביל לדיונים האם עושי שוק בתדירות גבוהה צריכים להיות כפופים לסוגים שונים של רגולציות.
בנאום ב-22 בספטמבר 2010, יו"ר ה-SEC מרי שפירו אותתה כי הרשויות בארצות הברית שוקלות להכניס רגולציות המכוונות למסחר בתדירות גבוהה.
היא אמרה, "לחברות מסחר בתדירות גבוהה יש יכולת עצומה להשפיע על היציבות והשלמות של שוקי המניות.
עם זאת, חברות מסחר בתדירות גבוהה כפופות למעט מאוד חובות, בין אם כדי להגן על יציבות זו על ידי קידום המשכיות מחירים סבירה בתקופות קשות, ובין אם כדי להימנע מהחרפת תנודתיות המחירים." היא הציעה רגולציה שתחייב סוחרים בתדירות גבוהה להישאר פעילים בשווקים תנודתיים.
יו"ר SEC מאוחרת יותר, מרי ג'ו וייט, דחתה טענות כי לסוחרים בתדירות גבוהה יש יתרון מובנה בשווקים.
מנהל שותף ב-SEC, גרג ברמן, הציע כי הדיון הנוכחי על מסחר בתדירות גבוהה חסר פרספקטיבה.
בנאום באפריל 2014, ברמן טען: "זה הרבה יותר מסתם אוטומציה של הצעות וביטולים, למרות ההתמקדות לכאורה בלעדית בנושא זה על ידי חלק גדול מהתקשורת ומבקרי שוק שונים.
(...) אני חושש שזה עשוי להיות ממוקד מדי וצר מדי."
מכתב של הפדרל ריזרב של שיקגו מאוקטובר 2012, שכותרתו "כיצד לשמור על בטיחות השווקים בעידן של מסחר מהיר", מדווח על תוצאות סקר של כמה עשרות אנשי מקצוע בתעשייה הפיננסית, כולל סוחרים, ברוקרים ובורסות.
בקרות הסיכונים היו חלשות יותר במסחר בתדירות גבוהה, בגלל לחץ זמן תחרותי לבצע עסקאות ללא בדיקות בטיחות מקיפות יותר המשמשות בדרך כלל בעסקאות איטיות יותר.
"לחלק מהחברות אין תהליכים מחמירים לפיתוח, בדיקה ופריסה של קוד המשמש באלגוריתמי המסחר שלהם."
"אלגוריתמים מחוץ לשליטה היו נפוצים יותר ממה שצפו לפני המחקר ולא היו דפוסים ברורים לגבי הסיבות שלהם."
מכון CFA, אגודה גלובלית של אנשי מקצוע בתחום ההשקעות, דגל ברפורמות בנוגע למסחר בתדירות גבוהה, כולל:
קידום נוהלי ניהול סיכונים פנימיים חזקים ובקרות על אלגוריתמים ואסטרטגיות המופעלות על ידי חברות HFT.
זירות מסחר צריכות לחשוף את מבנה העמלות שלהן לכל משתתפי השוק.
הרגולטורים צריכים לטפל במניפולציה בשוק ובאיומים אחרים על שלמות השווקים, ללא קשר למנגנון הבסיסי, ולא לנסות להתערב בתהליך המסחר או להגביל סוגים מסוימים של פעילויות מסחר.
בורסות הציעו סוג של הזמנה שנקראת הזמנת "פלאש" (ב-NASDAQ היא נקראה "Bolt" בבורסת Bats), שהרשתה להזמנה לנעול את השוק (לפרסם באותו מחיר כמו הזמנה בצד השני של ספר הזמנות) לזמן קצר (5 מילישניות).
סוג הזמנה זה היה זמין לכל המשתתפים, אך מאחר שחברות HFT הסתגלו לשינויים במבנה השוק מהר יותר מאחרים, הן יכלו להשתמש בו כדי "לקפוץ בתור" ולהציב את הזמנותיהן לפני שסוגי הזמנות אחרים הורשו לסחור במחיר הנתון.
רוב הבורסות אינן מציעות מסחר פלאש, או הפסיקו אותו.
עד מרץ 2011, הבורסות NASDAQ, BATS ו-Direct Edge הפסיקו כולן להציע את פונקציונליות התחרות לשיפור המחיר שלהן (המכונה בדרך כלל "טכנולוגיית פלאש/מסחר").
במרץ 2012, הרגולטורים קנסו את Octeg LLC, יחידת עשיית שוק המניות של חברת המסחר בתדירות גבוהה Getco LLC, ב-450,000 דולר.
Octeg הפרה את חוקי Nasdaq ולא הצליחה לשמור על פיקוח ראוי על פעילויות מסחר המניות שלה.
הקנס נבע מבקשה של Nasdaq OMX מהרגולטורים לחקור את הפעילות ב-Octeg LLC מהיום שלאחר קריסת הבזק של 6 במאי 2010 ועד דצמבר שלאחר מכן.
Nasdaq קבעה כי חברת הבת של Getco לא סיפקה פיקוח סביר על המסחר בתדירות גבוהה המונע על ידי אלגוריתמים.
באוקטובר 2013, הרגולטורים קנסו את Knight Capital ב-12 מיליון דולר בגין תקלה במסחר שהובילה לקריסתה.
נמצא כי Knight הפרה את חוק הגישה לשוק של ה-SEC, שהיה בתוקף מאז 2010 כדי למנוע טעויות כאלה.
הרגולטורים קבעו כי חברת HFT התעלמה מעשרות הודעות שגיאה לפני שמחשביה שלחו מיליוני הזמנות לא מכוונות לשוק.
Knight הפסידה מעל 460 מיליון דולר מטעויות המסחר שלה באוגוסט 2012 שגרמו להפרעה בשוק המניות האמריקאי.
בספטמבר 2014, חברת HFT Latour Trading LLC הסכימה לשלם קנס של ה-SEC בסך 16 מיליון דולר.
Latour היא חברת בת של חברת המסחר בתדירות גבוהה מבוססת ניו יורק Tower Research Capital LLC.
על פי צו ה-SEC, במשך לפחות שנתיים Latour העריכה בחסר את כמות הסיכון שנטלה עם פעילויות המסחר שלה.
על ידי שימוש בחישובים שגויים, Latour הצליחה לקנות ולמכור מניות מבלי להחזיק מספיק הון.
לעיתים, חברת הבת של Tower Research Capital היוותה 9% מכל מסחר המניות בארצות הברית.
ה-SEC ציינה כי המקרה הוא הקנס הגדול ביותר עבור הפרה של חוק ההון הנקי.
בתגובה לרגולציה מוגברת, כגון על ידי FINRA, חלק טענו כי במקום לקדם התערבות ממשלתית, יהיה יעיל יותר להתמקד בפתרון שמפחית אסימטריות מידע בין סוחרים ותומכיהם; אחרים טוענים כי הרגולציה אינה מחמירה מספיק.
ב-2018, האיחוד האירופי הציג את רגולציית MiFID II/MiFIR.
ב-12 בינואר 2015, ה-SEC הכריזה על קנס של 14 מיליון דולר כנגד חברת בת של BATS Global Markets, מפעילת בורסה שהוקמה על ידי סוחרים בתדירות גבוהה.
חברת הבת Direct Edge לא חשפה כראוי סוגי הזמנות בשתי הבורסות שלה, EDGA ו-EDGX.
בורסות אלו הציעו שלוש וריאציות של הזמנות ולא תיארו במדויק את סדר העדיפות שלהן ביחס להזמנות אחרות.
ה-SEC מצאה כי הבורסות חשפו מידע מלא ומדויק על סוגי ההזמנות "רק לחלק מהחברים, כולל חברות מסחר בתדירות גבוהה מסוימות שסיפקו קלט לגבי אופן פעולת ההזמנות".
התלונה הוגשה ב-2011 על ידי חיים בודק.
בינואר 2015, UBS הסכימה לשלם 14.4 מיליון דולר ליישוב האשמות שלא חשפה סוג הזמנה שאפשר לסוחרים בתדירות גבוהה לקפוץ לפני משתתפים אחרים.
ה-SEC קבעה כי UBS לא חשפה כראוי לכל המנויים של הבריכה האפלה שלה "את קיומו של סוג הזמנה ששיווקה כמעט באופן בלעדי לעושי שוק וחברות מסחר בתדירות גבוהה".
UBS הפרה את החוק על ידי קבלת ודירוג מאות מיליוני הזמנות במחירים בעלי מרווחים של פחות מסנט אחד, דבר האסור על פי תקנת NMS.
סוג ההזמנה שנקרא PrimaryPegPlus אפשר לחברות HFT "להציב הזמנות במחירי תת-סנט שקפצו לפני הזמנות אחרות שהוגשו במחירי סנט שלמים חוקיים".
ביוני 2014, חברת המסחר בתדירות גבוהה Citadel LLC נקנסה ב-800,000 דולר בגין הפרות שכללו הצפת הצעות מחיר.
פעולת המשמעת של Nasdaq קבעה כי Citadel "לא מנעה מהאסטרטגיה לשלוח מיליוני הזמנות לבורסות עם מעט מאוד או ללא ביצועים".
צוין כי Citadel "שלחה פרצי הודעות הזמנה מרובות, תקופתיות, בקצב של 10,000 הזמנות בשנייה, לבורסות.
פעילות ההודעות המוגזמת הזו, שכללה מאות אלפי הזמנות עבור יותר מ-19 מיליון מניות, התרחשה שתיים עד שלוש פעמים ביום."
ביולי 2013, דווח כי Panther Energy Trading LLC נדרשה לשלם 4.5 מיליון דולר לרגולטורים בארצות הברית ובבריטניה בגין האשמות שפעילויות המסחר בתדירות גבוהה של החברה מניפולטו את שוק הסחורות.
אלגוריתמי המחשב של Panther הציבו וביטלו במהירות הצעות וביקושים בחוזים עתידיים, כולל נפט, מתכות, שיעורי ריבית ומטבעות זרים, כך אמרה נציבות הסחר בחוזים עתידיים של ארצות הברית.
באוקטובר 2014, הבעלים היחיד של Panther, מייקל קוסיה, הואשם בשישה סעיפי הונאה בסחורות ושישה סעיפי "ספוף".
כתב האישום קבע כי קוסיה תכנן אסטרטגיית מסחר בתדירות גבוהה ליצירת רושם כוזב של נזילות זמינה בשוק, "ולגרום באופן הונאי למשתתפי שוק אחרים להגיב למידע השוק המטעה שיצר".
ב-7 בנובמבר 2019, דווח כי Tower Research נדרשה לשלם 67.4 מיליון דולר בקנסות ל-CFTC ליישוב האשמות ששלושה סוחרים לשעבר בחברה עסקו בספוף לפחות ממרץ 2012 עד דצמבר 2013. החברה מבוססת ניו יורק נכנסה להסכם דחיית תביעה עם משרד המשפטים.
באוקטובר 2014, Athena Capital Research LLC נקנסה במיליון דולר בגין האשמות במניפולציה במחירים.
חברת המסחר המהיר השתמשה ב-40 מיליון דולר כדי לתמרן את מחירי הסגירה של אלפי מניות, כולל eBay, כך אמרו הרגולטורים בארצות הברית.
חברת HFT Athena מניפולטה מחירי סגירה המשמשים בדרך כלל למעקב אחר ביצועי המניות עם "מחשבים בעלי עוצמה גבוהה, אלגוריתמים מורכבים ועסקאות מהירות", כך אמרה ה-SEC.
הפעולה הרגולטורית היא אחד ממקרי המניפולציה בשוק הראשונים נגד חברה העוסקת במסחר בתדירות גבוהה.
דיווח של בלומברג ציין כי תעשיית ה-HFT "מוצפת בהאשמות שהיא מרמה משקיעים איטיים יותר".
בינואר 2023, Citadel Securities נקנסה ב-11.88 מיליארד וון (9.66 מיליון דולר) על ידי הרגולטור הפיננסי של דרום קוריאה בגין עיוות מחירי מניות עם שימוש בהזמנות מיידיות או מבוטלות ומילוי פערים במחירי הביקוש.
ביולי 2020, Citadel Securities נקנסה ב-700,000 דולר על ידי FINRA בגין מסחר לפני הזמנות לקוחות.
פלטפורמות מסחר ממוחשבות מתקדמות ושערי שוק הופכות לכלים סטנדרטיים של רוב סוגי הסוחרים, כולל סוחרים בתדירות גבוהה.
מתווכי-סוחרים מתחרים כעת על ניתוב זרימת הזמנות ישירות, בדרך המהירה והיעילה ביותר, למטפל הקו, שם היא עוברת סדרה קפדנית של מסנני סיכונים לפני שהיא מגיעה לזירת הביצוע.
גישה ישירה לשוק בהשהיה נמוכה במיוחד (ULLDMA) היא נושא חם בקרב מתווכים וספקי טכנולוגיה כגון גולדמן זקס, קרדיט סוויס, ו-UBS.
בדרך כלל, מערכות ULLDMA יכולות לטפל בנפחים גבוהים של הזמנות ומתהדרות במהירויות ביצוע הזמנות (מכפתור "שלח הזמנה" לקבלת אישור) של 10 מילישניות או פחות.
ביצועים כאלה מושגים באמצעות שימוש בהאצת חומרה או אפילו עיבוד חומרה מלא של נתוני שוק נכנסים, בשילוב עם פרוטוקולי תקשורת מהירים, כגון 10 Gigabit Ethernet או PCI Express.
באופן ספציפי יותר, חלק מהחברות מספקות מכשירי חומרה מלאים המבוססים על טכנולוגיית FPGA כדי להשיג עיבוד נתוני שוק מקצה לקצה בתת-מיקרושניות.
סוחרים בצד הקנייה עשו מאמצים לרסן אסטרטגיות HFT טורפניות.
בראד קצויאמה, מייסד שותף של IEX, הוביל צוות שיישם את THOR, מערכת ניהול הזמנות ניירות ערך שמפצלת הזמנות גדולות לתת-הזמנות קטנות יותר שמגיעות בו-זמנית לכל הבורסות באמצעות עיכובים מכוונים.
זה מונע במידה רבה דליפת מידע בהפצת ההזמנות שסוחרים מהירים יכולים לנצל.
ב-2016, לאחר ש-Intercontinental Exchange ואחרים לא הצליחו למנוע את אישור ה-SEC להשקת IEX ולאחר שנכשלו בניסיון לתבוע כפי שאיימו לעשות בנוגע לאישור ה-SEC, Nasdaq השיקה מוצר "מכשול מהירות" משלה כדי להתחרות עם IEX.
על פי מנכ"ל Nasdaq רוברט גרייפלד, "הרגולטור לא היה צריך לאשר את IEX מבלי לשנות את החוקים שדרשו שהצעות מחיר יהיו גלויות מיד".
מכשול המהירות של IEX – או האטת המסחר – הוא 350 מיקרושניות, מה שה-SEC פסק שהוא בתוך פרמטר "גלוי מיד".
ההאטה מבטיחה לפגוע ביכולת של HFT "לעיתים קרובות לבטל עשרות הזמנות עבור כל עסקה שהם מבצעים".
מחוץ למניות בארצות הברית, מספר זירות מסחר במט"ח נקודתי בולטות, כולל ParFX, EBS Market, ו-Refinitiv FXall, יישמו "מכשולי מהירות" משלהם כדי לרסן או להגביל פעילות HFT.
בניגוד לעיכוב באורך קבוע של IEX ששומר על הסדר הזמני של ההודעות כפי שהתקבלו על ידי הפלטפורמה, מכשולי המהירות של זירות המט"ח הנקודתיות ממיינים מחדש הודעות כך שההודעה הראשונה שהתקבלה אינה בהכרח זו שמעובדת ראשונה להתאמה.
בקצרה, מכשולי המהירות של זירות המט"ח הנקודתיות שואפים להפחית את היתרון של משתתף שמהיר יותר מאחרים, כפי שתואר במסמכים אקדמיים שונים.
מסחר אוטומטי הוא סוג של מסחר אלגוריתמי שמשתמש בתוכנת מחשב ליצירת פקודות קנייה ומכירה ומגיש אותן באופן אוטומטי לעושה שוק או לבורסה.
תוכנת המחשב תייצר פקודות באופן אוטומטי על בסיס קבוצת כללים מוגדרת מראש, תוך שימוש באסטרטגיית מסחר המבוססת על ניתוח טכני, חישובים סטטיסטיים ומתמטיים מתקדמים או קלט ממקורות אלקטרוניים אחרים.
מערכות מסחר אוטומטיות אלו משמשות בעיקר בנקי השקעות וקרנות גידור, אך זמינות גם למשקיעים פרטיים באמצעות כלים מקוונים פשוטים.
הערכה היא ש-70% עד 80% מכלל העסקאות בבורסה מתבצעות באמצעות תוכנות מסחר אוטומטיות, בניגוד למסחר ידני.
מערכות מסחר אוטומטיות משמשות לעיתים קרובות עם מסחר אלקטרוני במרכזי שוק אוטומטיים, כולל רשתות תקשורת אלקטרוניות, "בריכות אפלות" (Dark Pool), ובורסות אוטומטיות.
מערכות מסחר אוטומטיות ופלטפורמות מסחר אלקטרוניות יכולות לבצע משימות חוזרות במהירויות גבוהות בהרבה מכל מקבילה אנושית.
בקרות סיכונים ומנגנוני הגנה מסורתיים שהסתמכו על שיקול דעת אנושי אינם מתאימים למסחר אוטומטי, ודבר זה גרם לבעיות כמו התרסקות הבזק של 2010. בקרות חדשות כגון מגבלות מסחר או 'מפסקי מעגל' הוטמעו בחלק מהשווקים האלקטרוניים כדי להתמודד עם מערכות מסחר אוטומטיות.
מערכת המסחר האוטומטית קובעת האם יש להגיש פקודה על בסיס, לדוגמה, מחיר השוק הנוכחי של אופציה ומחירי קנייה ומכירה תאורטיים.
מחירי הקנייה והמכירה התאורטיים נגזרים, בין היתר, ממחיר השוק הנוכחי של הנייר ערך הבסיסי של האופציה.
טבלת חיפוש מאחסנת מגוון של מחירי קנייה ומכירה תאורטיים עבור טווח נתון של מחיר שוק נוכחי של נייר הערך הבסיסי.
בהתאם, ככל שמחיר נייר הערך הבסיסי משתנה, ניתן לאנדקס מחיר תאורטי חדש בטבלת החיפוש, ובכך להימנע מחישובים שהיו מאטים החלטות מסחר אוטומטיות.
מערכת מסחר אוטומטית מבוזרת משתמשת בהודעות מובנות לייצוג כל שלב במשא ומתן בין יצרן שוק (מציע מחיר) וקונה או מוכר פוטנציאלי (מבקש).
מעקב אחר מגמות הוא אסטרטגיית מסחר המבוססת על החלטות קנייה ומכירה לפי מגמות שוק נצפות.
במשך שנים, צורות שונות של מעקב אחר מגמות התפתחו, כמו תוכנת סוחר הצב.
בניגוד לתחזית פיננסית, אסטרטגיה זו אינה מנבאת תנועות שוק.
במקום זאת, היא מזהה מגמה בשלב מוקדם של היום ולאחר מכן סוחרת באופן אוטומטי לפי אסטרטגיה מוגדרת מראש, ללא קשר לשינויים כיווניים.
מעקב אחר מגמות זכה לפופולריות בקרב ספקולנטים, אך נותר תלוי בשיקול דעת אנושי ידני להגדרת כללי מסחר ותנאי כניסה/יציאה.
מציאת האסטרטגיה ההתחלתית האופטימלית היא חיונית.
מעקב אחר מגמות מוגבל על ידי תנודתיות השוק וקושי בזיהוי מדויק של מגמות.
לדוגמה, הנוסחה הבאה יכולה לשמש לאסטרטגיית מעקב אחר מגמות:
"נניח מרחב הסתברות שלם (Ω, F, P).
תן ל- לסמן את מחיר המניה בזמן המקיים את המשוואה
כאשר הוא שרשרת מרקוב דו-מצבית, הוא שיעור התשואה הצפוי במשטר הוא התנודתיות הקבועה, הוא תנועה בראונית סטנדרטית, ו- ו- הם הזמנים ההתחלתיים והסופיים, בהתאמה".
ה-VWAP מחושב באמצעות הנוסחה הבאה:
הוא מחיר ממוצע משוקלל לפי נפח
הוא כל עסקה בודדת שמתבצעת במהלך התקופה המוגדרת, למעט עסקאות צולבות ועסקאות סל צולבות".
"סדרת זמן מתמשכת החוזרת לממוצע יכולה להיות מיוצגת על ידי משוואה דיפרנציאלית סטוכסטית של אורנשטיין-אולנבק:
כאשר הוא קצב החזרה לממוצע, הוא הערך הממוצע של התהליך, הוא השונות של התהליך ו- הוא תהליך וינר או תנועה בראונית."
המושג של מערכת מסחר אוטומטית הוצג לראשונה על ידי ריצ'רד דונצ'יאן ב-1949, כאשר השתמש בקבוצת כללים לקנייה ומכירה של קרנות.
דונצ'יאן הציע מושג חדשני שבו עסקאות יתחילו באופן אוטונומי בתגובה לעמידה בתנאי שוק מוגדרים מראש.
בהיעדר טכנולוגיה מתקדמת באותה תקופה, צוותו של דונצ'יאן נאלץ לבצע תרשימי שוק ידניים ולהעריך את התאמת ביצוע עסקאות מבוססות כללים.
אף על פי שההליך המייגע הזה היה רגיש לטעויות אנוש, הוא הניח את הבסיס לפיתוח עתידי של מסחר בנכסים פיננסיים.
לאחר מכן, בשנות ה-80, המושג של מסחר מבוסס כללים (מעקב אחר מגמות) הפך לפופולרי יותר כאשר סוחרים מפורסמים כמו ג'ון הנרי החלו להשתמש באסטרטגיות כאלה.
באמצע שנות ה-90, כמה דגמים היו זמינים לרכישה.
כמו כן, שיפורים בטכנולוגיה הגבירו את הנגישות למשקיעים קמעונאיים.
מאוחר יותר, ג'סטין-ניאל סווארט השתמש בשיטת מסחר מבוססת אינדיקטור דונצ'יאן למעקב אחר מגמות לאופטימיזציה של תיק השקעות בניתוח שוק החוזים העתידיים של דרום אפריקה.
הצורה המוקדמת של מערכת מסחר אוטומטית, המורכבת מתוכנה המבוססת על אלגוריתמים, ששימשה באופן היסטורי על ידי מנהלי כספים ומתווכים.
תוכנה מסוג זה שימשה לניהול אוטומטי של תיקי לקוחות.
עם זאת, השירות הראשון לשוק חופשי ללא פיקוח הושק ב-2008 והיה בזעזוע על ידי ג'ון שטיין.
מאז, מערכת זו השתפרה עם ההתפתחות בתעשיית ה-IT.
בסביבות 2005, מסחר העתקה (Copy Trading) ומסחר מראה (Mirror Trading) הופיעו כצורות של מסחר אלגוריתמי אוטומטי.
מערכות אלו אפשרו לסוחרים לשתף את היסטוריית המסחר ואסטרטגיות שלהם, אותם סוחרים אחרים יכלו לשכפל בחשבונותיהם.
אחת החברות הראשונות שהציעו פלטפורמת מסחר אוטומטית הייתה טרדנסי ב-2005 עם תוכנת "מירור טריידר".
תכונה זו אפשרה לסוחרים להגיש את אסטרטגיותיהם, ולאפשר למשתמשים אחרים לשכפל כל עסקה שהופקה על ידי אסטרטגיות אלו בחשבונותיהם.
לאחר מכן, פלטפורמות מסוימות אפשרו לסוחרים לחבר את חשבונותיהם ישירות כדי לשכפל עסקאות באופן אוטומטי, ללא צורך לקודד אסטרטגיות מסחר.
מאז 2010, מתווכים מקוונים רבים שילבו מסחר העתקה בפלטפורמות האינטרנט שלהם, כגון EToro, זולוטרייד, איונדו וטרדאו.
מסחר העתקה נהנה מהחלטות מסחר בזמן אמת וזרימת פקודות ממשקיעים אמינים, המאפשר לסוחרים פחות מנוסים לשכפל עסקאות מבלי לבצע את הניתוח בעצמם.
מערכת מסחר אוטומטית מנהלת נכסים עצומים ברחבי העולם.
ב-2014, יותר מ-75 אחוז ממניות המניות שנסחרו בבורסות בארצות הברית (כולל בורסת ניו יורק ונאסד"ק) נבעו מפקודות של מערכות מסחר אוטומטיות.
מסחר אוטומטי, או מסחר בתדירות גבוהה, מעורר חששות רגולטוריים כתורם לשבריריות השוק.
רגולטורים בארצות הברית פרסמו הודעות הדנות במספר סוגים של בקרות סיכונים שניתן להשתמש בהן כדי להגביל את היקף השיבושים הללו, כולל בקרות פיננסיות ורגולטוריות למניעת כניסה של פקודות שגויות כתוצאה מתקלה במחשב או טעות אנוש, הפרת דרישות רגולטוריות שונות, וחריגה ממגבלת אשראי או הון.
השימוש באסטרטגיות מסחר בתדירות גבוהה (HFT) גדל באופן משמעותי במהלך השנים האחרונות ומניע חלק ניכר מהפעילות בשווקים בארצות הברית.
אף על פי שרבות מאסטרטגיות ה-HFT הן לגיטימיות, חלקן אינן ועשויות לשמש למסחר מניפולטיבי.
אסטרטגיה תיחשב כבלתי לגיטימית או אף בלתי חוקית אם היא גורמת לשיבוש מכוון בשוק או מנסה לתפעל אותו.
אסטרטגיות כאלה כוללות "אסטרטגיות הצתת מומנטום": הונאה ושכבות כאשר משתתף בשוק מגיש פקודה לא אותנטית בצד אחד של השוק (בדרך כלל, אך לא תמיד, מעל ההצעה או מתחת לביקוש) בניסיון לפתות משתתפי שוק אחרים להגיב לפקודה הלא אותנטית ולאחר מכן לסחור עם פקודה אחרת בצד השני של השוק.
הן מכונות גם אסטרטגיות טורפניות/פוגעניות.
בהתחשב בהיקף ההשפעה הפוטנציאלית של פרקטיקות אלה, הפיקוח על אלגוריתמים פוגעניים נותר בראש סדר העדיפויות של הרגולטורים.
רשות התעשייה הפיננסית (FINRA) הזכירה לחברות המשתמשות באסטרטגיות HFT ואלגוריתמי מסחר אחרים את חובתן להיות ערניות בעת בדיקת אסטרטגיות אלה לפני ואחרי ההשקה כדי להבטיח שהאסטרטגיות לא יביאו למסחר פוגעני.
FINRA מתמקדת גם בכניסה של פעילות HFT ואלגוריתמית בעייתית דרך משתתפים ממומנים שמתחילים את פעילותם מחוץ לארצות הברית.
בהקשר זה, FINRA מזכירה לחברות את חובות הפיקוח והבקרה שלהן תחת כלל גישה לשוק של ה-SEC והודעה לחברים 04-66, וכן בעיות פוטנציאליות הקשורות לטיפול בחשבונות כאלה כחשבונות לקוחות, מניעת הלבנת הון, ורמות מרווח כפי שהודגש בהודעה רגולטורית 10-18 והתראת סיכונים של משרד הבדיקות והבחינות של ה-SEC מתאריך 29 בספטמבר 2011.
FINRA מבצעת פיקוח לזיהוי מניפולציה חוצת-שווקים וחוצת-מוצרים של מחיר ניירות ערך בסיסיים.
מניפולציות כאלה נעשות בדרך כלל באמצעות אלגוריתמי מסחר פוגעניים או אסטרטגיות שסוגרות עמדות אופציות קיימות במחירים נוחים או מקימות עמדות אופציות חדשות במחירים משתלמים.
היו מספר תקלות במסחר אלגוריתמי שגרמו לשיבושים משמעותיים בשוק.
אלו מעוררות חשש לגבי יכולתן של חברות לפתח, ליישם ולפקח ביעילות על מערכותיהן האוטומטיות.
FINRA הצהירה כי היא תעריך האם הבדיקות והבקרות של חברות הקשורות למסחר אלגוריתמי ואסטרטגיות מסחר אוטומטיות אחרות הולמות לאור התחייבויות הפיקוח של הוועדה לניירות ערך ובורסות של ארצות הברית והחברות.
הערכה זו עשויה ללבוש צורה של בחינות וחקירות ממוקדות.
חברות יידרשו לטפל בשאלה האם הן מבצעות בדיקות עצמאיות, נפרדות וחזקות לפני יישום של אלגוריתמים ומערכות מסחר.
כמו כן, ייבדק האם הצוות המשפטי, התאמות והתפעולי של החברה בודק את העיצוב והפיתוח של האלגוריתמים ומערכות המסחר לצורך עמידה בדרישות משפטיות.
FINRA תבדוק האם החברה עוקבת באופן פעיל אחר אלגוריתמים ומערכות מסחר לאחר שהוכנסו למערכות ייצור ולאחר ששונו, כולל נהלים ובקרות המשמשות לזיהוי שימושים פוטנציאליים במסחר פוגעני כגון מכירות כביסה, סימון, שכבות ואסטרטגיות הצתת מומנטום.
לבסוף, חברות יצטרכו לתאר את גישתן לניתוק כלל-חברתי או מתגי "הריגה", וכן נהלים להגיב לתקלות מערכת קטסטרופליות.
דוגמאות לשיבושי שוק משמעותיים כוללות את הדברים הבאים:
ב-6 במאי 2010, מדד דאו ג'ונס 30 התעשייתי ירד בכ-1,000 נקודות (כ-9 אחוזים) ושחזר את ההפסדים הללו תוך דקות.
זו הייתה הנדנדה השנייה בגודלה בנקודות (1,010.14 נקודות) והירידה הגדולה ביותר בנקודות ביום אחד (998.5 נקודות) על בסיס תוך-יומי בהיסטוריה של המדד.
שיבוש שוק זה נודע כהתרסקות הבזק של 2010 והביא לרגולטורים בארצות הברית להוציא תקנות חדשות לשליטה בגישה לשוק המושגת דרך מסחר אוטומטי.
נפחי המסחר זינקו בעניינים רבים כל כך, שקרן הסל SPDR S&P 500 (סימול: SPY), שהוא בדרך כלל נייר הערך הנסחר ביותר בארצות הברית, הפך לנייר הערך ה-52 הכי נסחרת באותו יום, לפי אריק הונסדר, מנכ"ל שירות נתוני השוק ננקס.
מניות קנייט סגרו בירידה של 62 אחוזים כתוצאה מטעות המסחר וקנייט קפיטל כמעט קרסה.
קנייט הגיעה לבסוף להסכם להתמזג עם גטקו, חברת מסחר בתדירות גבוהה משיקגו.
מסחר אלגוריתמי הוא שיטה לביצוע פקודות מסחר באמצעות הוראות מסחר מתוכנתות מראש אוטומטיות, המשלבות משתנים כגון זמן, מחיר ונפח.
סוג זה של מסחר מנסה לנצל את המהירות ומשאבי החישוב של מחשבים בהשוואה לסוחרים אנושיים.
במאה ה-21, המסחר האלגוריתמי צבר פופולריות הן בקרב סוחרים פרטיים והן בקרב סוחרים מוסדיים.
מחקר משנת 2019 הראה כי כ-92% מהמסחר בשוק המט"ח בוצע על ידי אלגוריתמי מסחר ולא על ידי בני אדם.
המסחר האלגוריתמי נמצא בשימוש נרחב על ידי בנקי השקעות, קרנות פנסיה, קרנות נאמנות וקרנות גידור, אשר עשויות להזדקק לפיזור ביצוע של פקודה גדולה או לביצוע עסקאות מהירות מדי עבור סוחרים אנושיים.
עם זאת, הוא זמין גם לסוחרים פרטיים באמצעות כלים קמעונאיים פשוטים.
המונח "מסחר אלגוריתמי" משמש לעיתים כמונח נרדף ל"מערכת מסחר אוטומטית".
מערכות אלה כוללות מגוון של אסטרטגיות מסחר, חלקן מבוססות על נוסחאות ותוצאות ממתמטיקה פיננסית, ולעיתים קרובות מסתמכות על תוכנה מיוחדת.
דוגמאות לאסטרטגיות המשמשות במסחר אלגוריתמי כוללות מסחר שיטתי, עשיית שוק, פיזור בין-שוקי, ארביטראז', או ספקולציה טהורה, כגון מעקב אחר מגמות.
רבות מהן נכללות בקטגוריה של מסחר בתדירות גבוהה (HFT), המאופיינת במחזור גבוה ויחסי פקודה-למסחר גבוהים.
אסטרטגיות HFT משתמשות במחשבים המקבלים החלטות מורכבות לביצוע פקודות על סמך מידע המתקבל באופן אלקטרוני, לפני שסוחרים אנושיים מסוגלים לעבד את המידע שהם צופים בו.
כתוצאה מכך, בפברואר 2013, הוועדה למסחר בחוזים עתידיים (CFTC) הקימה קבוצת עבודה מיוחדת שכללה אקדמאים ומומחים מהתעשייה כדי לייעץ ל-CFTC כיצד להגדיר בצורה הטובה ביותר HFT.
מסחר אלגוריתמי ו-HFT גרמו לשינוי דרמטי במיקרו-מבנה השוק ובמורכבות ואי-הוודאות של הדינמיקה המקרו-שוק, במיוחד בדרך שבה מסופקת נזילות.
לפני הופעת למידת המכונה, השלב המוקדם של מסחר אלגוריתמי כלל חוקים מתוכנתים מראש שנועדו להגיב לתנאי שוק ספציפיים.
סוחרים ומפתחים קידדו הוראות המבוססות על מדדים טכניים כגון מדד החוזק היחסי (RSI), ממוצעים מתקדמים (Moving Averages), כדי לאפשר ביצוע אוטומטי של פקודות קנייה או מכירה.
שינוי משמעותי במסחר האלגוריתמי התרחש עם אימוץ למידת המכונה, ובמיוחד למידת חיזוק עמוקה (DRL), המאפשרת למערכות להסתגל באופן דינמי לתנאי השוק הנוכחיים.
בניגוד לדגמים קודמים, DRL משתמשת בסימולציות כדי לאמן אלגוריתמים, ומאפשרת להם ללמוד ולשפר את האלגוריתם באופן איטרטיבי.
מחקר משנת 2022 של אנאסרי ואחרים הראה כי מסגרת ה-DRL "לומדת מדיניות הסתגלותית על ידי איזון בין סיכונים ותגמולים, ומצטיינת בתנאים תנודתיים שבהם מערכות סטטיות נכשלות".
יכולת ההסתגלות העצמית הזו מאפשרת לאלגוריתמים להתאים לשינויים בשוק, ומספקת יתרון משמעותי על פני מסחר אלגוריתמי מסורתי.
במקביל ל-DRL, אלגוריתמי שינוי כיוון (DC) מייצגים התקדמות נוספת המתמקדת באירועי שוק מרכזיים במקום במרווחי זמן קבועים.
מחקר משנת 2023 של אדגבוי, קמפורידיס ואוטרו מסביר כי "אלגוריתמי DC מזהים מעברי מגמה עדינים, משפרים את תזמון המסחר והרווחיות בשווקים סוערים".
אלגוריתמים אלו מזהים מעברי מגמה עדינים כגון מגמות עולות או היפוכים, משפרים את תזמון המסחר והרווחיות בשווקים תנודתיים.
גישה זו לוכדת את הזרימה הטבעית של תנועת השוק משיאים גבוהים לנמוכים.
בפועל, אלגוריתם DC פועל על ידי הגדרת שתי מגמות: עולה או יורדת, המופעלות כאשר המחיר חורג מסף מסוים ולאחר מכן מגיעה תקופת אישור (overshoot).
מבנה האלגוריתם מאפשר לסוחרים לזהות ייצוב של מגמות בדיוק גבוה יותר.
DC מיישר את המסחר עם קצבים תנודתיים ובלתי יציבים של השוק.
על ידי התאמת המסחר לקצבים הבסיסיים של השוק, DC משפר את הדיוק, במיוחד בשווקים תנודתיים שבהם אלגוריתמים מסורתיים נוטים לשגות בהערכת המומנטום עקב נתונים במרווחי זמן קבועים.
ההתקדמות הטכנולוגית במסחר האלגוריתמי מביאה עמה אתגרים אתיים משמעותיים בנוגע להגינות ולשוויון בשוק.
החשש המרכזי הוא הגישה הלא שוויונית לטכנולוגיה זו.
מסחר בתדירות גבוהה, אחת הצורות המובילות של מסחר אלגוריתמי, מסתמך על רשתות מהירות במיוחד, שרתים ממוקמים משותפים וזרמי נתונים חיים, הזמינים בעיקר למוסדות גדולים כגון קרנות גידור, בנקים להשקעות ומוסדות פיננסיים אחרים.
גישה זו יוצרת פער בין משתתפי השוק, כאשר סוחרים קמעונאיים אינם מסוגלים להתחרות במהירות ובדיוק של מערכות אלו.
מעבר לבעיית אי השוויון, נושא נוסף נוגע לפוטנציאל למניפולציה בשוק.
אלגוריתמים אלו יכולים לבצע עסקאות כגון הצבת וביטול פקודות במהירות כדי להטעות משתתפים אחרים.
דוגמה לכך היא התרסקות הבזק של 2010. התרסקות זו התרחשה עקב פעילות אלגוריתמית והתאוששה חלקית לאחר מכן.
פעילות במהירות גבוהה מעבר לפיקוח אנושי מטשטשת את קווי האחריות.
כאשר מתרחשות התרסקויות, לא ברור מי נושא באחריות: המפתחים, המוסדות המשתמשים בהם או הרגולטורים.
מערכות אלו יכולות להגביר את תנודתיות השוק, ולעיתים להשאיר סוחרים קמעונאיים חשופים לתנודות מחירים פתאומיות ללא הכלים הדרושים להתמודדות.
ביקורות בגופי חדשות מצביעים כי הדבר מרכז את העושר בידי קומץ חברות חזקות, ועלול להגדיל את הפערים הכלכליים.
דוגמה לכך היא יחידים או חברות עם המשאבים הדרושים שמרוויחים על ידי ביצוע עסקאות מהירות, תוך דחיקת סוחרים קטנים לשוליים.
מנגד, ישנם יתרונות כגון הגברת נזילות השוק והפחתת עלויות העסקה.
הדבר יוצר מאבק אתי: האם החתירה לשוק יעיל גוברת על הסיכון להנצחת אי השוויון?
מאמצי האיחוד האירופי להתמודד עם חששות אלו הובילו לפעולה רגולטורית.
כללים אלו מחייבים בדיקות קפדניות של מסחר אלגוריתמי ודורשים מחברות לדווח על שיבושים משמעותיים.
גישה זו נועדה למזער מניפולציות ולשפר את הפיקוח, אך האכיפה מהווה אתגר.
עם התפתחות המסחר האלגוריתמי, הסוגיות האתיות הופכות למורכבות יותר.
הממוחשבות של זרימת הפקודות בשווקים הפיננסיים החלה בתחילת שנות ה-70, כאשר בורסת ניו יורק הציגה את מערכת "הפניית הפקודות המיועדות" (DOT).
מערכת SuperDOT הוצגה ב-1984 כגרסה משודרגת של DOT.
שתי המערכות אפשרו ניתוב אלקטרוני של פקודות למקום המסחר המתאים.
מערכת "דיווח אוטומטי לפתיחה" (OARS) סייעה למומחים לקבוע את מחיר הפתיחה לניקוי השוק (SOR; ניתוב פקודות חכם).
עם עלייתם של שווקים אלקטרוניים לחלוטין, הוצג מסחר תוכנות, המוגדר על ידי בורסת ניו יורק כפקודה לקנייה או מכירה של 15 מניות או יותר בשווי כולל של מעל מיליון דולר אמריקאי.
בפועל, עסקאות תוכנתיות תוכנתו מראש כדי להיכנס או לצאת מעסקאות באופן אוטומטי בהתבסס על גורמים שונים.
בשנות ה-80, תוכנות מסחר הפכו לנפוצים במסחר בין שוקי ה-S&P 500 למניות וחוזים עתידיים באסטרטגיה המכונה ארביטראז' מדד.
במקביל, ביטוח תיק השקעות בפרופורציה קבועה תוכנן ליצור אופציית מכר סינתטית על תיק מניות על ידי מסחר דינמי בחוזים עתידיים של מדד מניות בהתבסס על מודל מחירי אופציות Black–Scholes.
אסטרטגיות אלו, שלעיתים נקראות בפשטות "תוכנות מסחר", הואשמו על ידי רבים (למשל, דוח בריידי) כגורם להחמרה או אפילו התחלה של התרסקות שוק המניות של 1987. עם זאת, ההשפעה של מסחר מונחה מחשב, על התרסקויות שוק אינה ברורה ונדונה רבות בקהילה האקדמית.
הנוף הפיננסי השתנה שוב עם הופעתם של רשתות תקשורת אלקטרוניות (ECN) בשנות ה-90, שאפשרו מסחר במניות ומטבעות מחוץ לבורסות מסורתיות.
הגידול בנזילות השוק הוביל לסוחרים מוסדיים לפצל פקודות לפי אלגוריתמים מחשביים כדי לבצע פקודות במחיר ממוצע טוב יותר.
מדדי מחיר ממוצעים אלו נמדדים ומחושבים על ידי מחשבים באמצעות מחיר ממוצע משוקלל לפי זמן או לעיתים קרובות יותר על ידי מחיר ממוצע משוקלל לפי נפח.
עידוד נוסף לאימוץ מסחר אלגוריתמי בשווקים הפיננסיים הגיע ב-2001 כאשר צוות חוקרים מ-IBM פרסם מאמר בכנס בינלאומי משותף לבינה מלאכותית שבו הראו כי בגרסאות ניסוייות של מכרזות אלקטרוניות המשמשות בשווקים הפיננסיים, שתי אסטרטגיות אלגוריתמיות (ה-MGD של IBM וה-ZIP של Hewlett-Packard) הצליחו באופן עקבי להתעלות על סוחרים אנושיים.
בשנת 2005, מערכת הרגולציה הלאומית לשוק הוצגה על ידי ה-SEC כדי לחזק את שוק המניות.
שינוי זה שינה את אופן המסחר של חברות עם כללים כמו כלל המסחר דרך, המחייב פרסום וביצוע אלקטרוני של פקודות שוק במחיר הזמין הטוב ביותר, ובכך מונע ממתווכים להרוויח מהפרשי מחירים בעת התאמת פקודות קנייה ומכירה.
עם פתיחת שווקים אלקטרוניים נוספים, הוצגו אסטרטגיות מסחר אלגוריתמיות נוספות.
אסטרטגיות אלו מיושמות בקלות רבה יותר על ידי מחשבים, שכן הם יכולים להגיב במהירות לשינויי מחירים ולעקוב אחר מספר שווקים בו זמנית.
ברוקרים רבים הציעו אסטרטגיות מסחר אלגוריתמיות ללקוחותיהם – תוך הבחנה ביניהן לפי התנהגות, אפשרויות ומיתוג.
יישומים אלו אימצו שיטות מגישות השקעה כמו ארביטראז', ארביטראז' סטטיסטי, מעקב אחר מגמות, וחזרה לממוצע.
בשווקים הפיננסיים הגלובליים המודרניים, מסחר אלגוריתמי ממלא תפקיד מכריע בהשגת יעדים פיננסיים.
כמעט 30 שנה, סוחרים, בנקים להשקעות, קרנות השקעה וגופים פיננסיים אחרים השתמשו באלגוריתמים כדי לזקק וליישם אסטרטגיות מסחר.
השימוש באלגוריתמים בשווקים הפיננסיים גדל משמעותית מאז אמצע שנות ה-90, אם כי התרומה המדויקת לנפחי המסחר היומיים נותרה לא מדויקת.
התקדמות טכנולוגית ומסחר אלגוריתמי אפשרו הגדלת נפחי עסקאות, הפחתת עלויות, שיפור ביצועי תיק ההשקעות ושיפור השקיפות בשווקים הפיננסיים.
על פי דוח פעילות מט"ח מאפריל 2019, לשוקי המט"ח היה מחזור יומי של 6.6 טריליון דולר אמריקאי, עלייה משמעותית לעומת 5.1 טריליון דולר ב-2016.
במרץ 2014, Virtu Financial, חברת מסחר בתדירות גבוהה, דיווחה שבמהלך חמש שנים החברה כולה הייתה רווחית ב-1,277 מתוך 1,278 ימי מסחר, והפסידה כסף רק ביום אחד, מה שממחיש את היתרונות של מסחר מיליוני פעמים במגוון מכשירים בכל יום מסחר.
שליש מכל עסקאות המניות באיחוד האירופי ובארצות הברית ב-2006 הונעו על ידי תוכניות אוטומטיות, או אלגוריתמים.
גם שוקי המט"ח כוללים מסחר אלגוריתמי פעיל, כאשר כ-80% מהפקודות ב-2016 היו כאלה (לעומת כ-25% ב-2006).
שוקי החוזים העתידיים נחשבים קלים יחסית לשילוב במסחר אלגוריתמי, כאשר כ-40% ממסחר האופציות בוצע באמצעות אלגוריתמים ב-2016. שוקי האג"ח נעים לעבר גישה רבה יותר לסוחרים אלגוריתמיים.