+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Финансы и кредит»
 

Включен в перечень ВАК по специальностям

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.1. Экономическая теория
5.2.3. Региональная и отраслевая экономика
5.2.4. Финансы
5.2.5. Мировая экономика
5.2.6. Менеджмент


ЭКОНОМИЧЕСКИЕ,
ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.2. Математические, статистические и инструментальные методы в экономике

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

Eastview
eLIBRARY.RU
Biblioclub

Развитие алгоритмической торговли на мировых финансовых рынках: причины, тенденции и перспективы

т. 23, вып. 9, март 2017

PDF  PDF-версия статьи

Получена: 21.12.2016

Получена в доработанном виде: 11.01.2017

Одобрена: 25.01.2017

Доступна онлайн: 15.03.2017

Рубрика: Рынок ценных бумаг

Страницы: 532-548

https://doi.org/10.24891/fc.23.9.532

Володин С.Н. кандидат экономических наук, доцент, Департамент финансов, факультет экономических наук, Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики, Москва, Российская Федерация 
svolodin@hse.ru

Якубов А.П. аналитик лаборатории анализа финансовых рынков, факультет экономических наук, Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики, Москва, Российская Федерация 
apyakubov@edu.hse.ru

Предмет. Анализ программ государственных регуляторов и бирж по стимулированию развития нового рыночного сегмента – алгоритмической торговли. Подробно исследуются меры законодательного и технологического характера, применяемые на ведущих мировых финансовых рынках.
Цели. Изучение опыта мировых рынков по стимулированию развития сегмента алгоритмической торговли позволяет оценить общие перспективы данного направления совершения биржевых операций. Ввиду того, что крупнейшие финансовые организации во всем мире активно переориентируются на применение роботизированных систем при биржевой торговле, данная тема имеет сегодня особую актуальность. Понимание общего характера используемых мер и инструментов может способствовать внедрению лучших практик и на отечественном финансовом рынке.
Методология. Проведен анализ релевантного законодательства, внутренних регламентов бирж, мнений экспертов; систематизирована аналитическая информация в данной области.
Результаты. В ходе исследования было продемонстрировано, что успешному развитию сегмента алгоритмической торговли способствовали принимаемые законодательные и технологические меры. Их особенности показывают заинтересованность регуляторов и бирж в дальнейшем развитии алгоритмических биржевых операций.
Выводы. Показано, что наблюдаемый характер мер по стимулированию алгоритмической торговли демонстрирует общую тенденцию перехода биржевых рынков на полную автоматизацию совершения торговых операций с помощью роботизированных систем. Применяемые по отношению к данному сегменту меры регулятивного характера чаще всего оказывают значимый положительный эффект на его развитие. В итоге можно ожидать дальнейшего увеличения роли алгоритмических систем на рынке, а значит – усиления тех воздействий на биржевую торговлю, которые они оказывают. Полученные в работе результаты могут быть использованы специалистами регулирующих организаций, бирж, а также сотрудниками инвестиционных и брокерских компаний, которые применяют алгоритмические системы для осуществления биржевых операций.

Ключевые слова: фондовый рынок, алгоритмическая торговля, положительное влияние, стимулирование развития

Список литературы:

  1. Твардовский В. Тенденции алгоритмической торговли в России. URL: Link.
  2. Gerig A. High-Frequency Trading Synchronizes Prices in Financial Markets. Dera Working Paper Series, Securities and Exchange Commission, US, 2015. URL: Link.
  3. Boehmer E., Fong K., Wu J. International Evidence on Algorithmic Trading. AFA 2013 San Diego Meetings Paper, 2015. URL: Link##.
  4. Chaboud A., Chiquoine B., Hjalmarsson E., Vega C. Rise of the Machines: Algorithmic Trading in the Foreign Exchange Market. Journal of Finance, 2014, vol. 69, no. 5, pp. 2045–2084. doi: 10.1111/jofi.12186.
  5. Hendershott T., Riordan R. Algorithmic Trading and the Market for Liquidity. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 2013, vol. 48, no. 4, pp. 1001–1024. doi: 10.1017/S0022109013000471
  6. Jones C. What Do We Know About High-Frequency Trading? Columbia Business School Research Paper, 2013, no. 13-11. URL: Link##.
  7. Pagnotta E., Philippon T. Competing on Speed. SSRN Working Paper, 2016. URL: Link.
  8. Goldstein M., Kumar P., Graves F. Computerized and High-Frequency Trading. Financial Review, 2014, vol. 49, no. 2, pp. 177–202.
  9. Гутарева Е. Торговые роботы на зарубежных рынках. URL: Link.
  10. Твардовский В. Тенденции и перспективы алгоритмической торговли в России. URL: Link.
  11. Gomber P., Arndt B., Lutat M., Uhle T. High-Frequency Trading. URL: Link.
  12. Shorter G., Miller R. High-Frequency Trading: Background, Concerns, and Regulatory Developments. Congressional Research Service, 2014. URL: Link.
  13. Korsmo Ch.R. High-Frequency Trading: A regulatory strategy. University of Richmond Law Review, 2014, vol. 48, pp. 523–609. URL: Link.
  14. Angel J., Harris L., Spatt C. Equity Trading in the 21st Century. Quarterly Journal of Finance, 2011, vol. 1, no. 1. doi: Link
  15. Красин Ю. Эволюция биржевой торговли: от Джесса Ливермора до торговых роботов, или есть ли место для индивидуального инвестора на современном биржевом рынке? URL: Link.
  16. Cohan P. Quantopian Wants to Turn Stock Trading Algorithmic. URL: Link.
  17. Cendrowski S. Quant Trading Comes to Main Street. URL: Link.

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8709 (Online)
ISSN 2071-4688 (Print)

Свежий номер журнала

т. 30, вып. 3, март 2024

Другие номера журнала