しばらくの間、高周波取引が完全に市場を引き継ぐかのように見えました。 2010年には、高頻度取引が米国株式の60％以上を占めた。しかし、この傾向は衰えている可能性があります。ブルームバーグの記事によると、高頻度取引の上昇と下降については、「2009年には、高頻度トレーダーは1日に約3億2500万株を移動した。 2012年には、1日に16億人でした。 「同時に、平均利益は、1株あたり10分の1から1ペンスの20分の1に減少した。 "

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高頻度取引では、強力なコンピュータは複雑なアルゴリズムを使用して市場を分析し、通常は大量の超高速取引を実行します。高頻度の取引には、高性能のハードウェアを搭載した強力なコンピュータのような高度な取引インフラストラクチャが必要であり、膨大な金額のコストと利益への犠牲を払う必要があります。競争の激化に伴い、成功は保証されません。この記事では、トレーダーが高頻度取引から離脱している理由と、現在使用している代替戦略について説明します。

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高頻度取引が失われている理由

高頻度取引プログラムは、確立と維持に膨大な費用がかかります。強力なコンピュータのハードウェアとソフトウェアは、利益を食べる頻繁でコストのかかるアップグレードが必要です。市場は非常に動的であり、すべてをコンピュータプログラムに複製することは不可能です。高周波取引の成功率は、実装されている基礎となるアルゴリズムのエラーのために低くなっています。

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高周波取引の世界には超高周波取引も含まれています。超高周波のトレーダーは、マーケットの残りの部分よりも少し早い価格相場を示すエクスチェンジへのアクセスを支払う。この余分な時間の利点は、不利な立場にある他の市場参加者につながります。このような状況は、不公平な慣行や高頻度取引への対抗措置の主張につながっている。

日に日に高頻度の取引規制も厳しくなっています。 2013年には、イタリアは高周波取引に関する特別税を導入した最初の国であり、フランスで同様の課税が行われた。

高頻度取引市場も非常に混雑しています。個人と専門家はスマートなアルゴリズムをお互いに打っています。参加者は、高頻度の取引アルゴリズムを導入して、他のアルゴリズムを検出して非公開にすることさえできます。最終的には、高速プログラムが互いに戦い合い、ウェーハの薄い利益をさらに圧迫します。インフラストラクチャーや執行費用の増加、新規税制の導入、規制の強化などの要因により、高頻度のトレーディング収益は縮小している。以前の高頻度トレーダーはオルタナティブ取引戦略に向かっています。

高周波トレーディングの新興代替品

企業は、より大きな規制を引き起こさない、効率的で低コストのトレーディング戦略に向かっている。

Momentum Trading

• ：モメンタム識別に基づく年齢の技術分析指標は、高頻度取引の一般的な選択肢の1つです。モメンタム取引は、しばらくの間（数分から数ヶ月の間）継続すると予想される価格変動の方向を感知することを伴う。コンピュータアルゴリズムが方向を感知すると、トレーダは1つまたは複数の互い違いの取引を大規模な注文で配置する。大量の注文のために、わずかな差額の価格の動きでさえ、時間の経過とともにハンサムな利益をもたらす。運動量取引に基づくポジションはしばらく維持される必要があるため、ミリ秒またはマイクロ秒以内の迅速な取引は必要ありません。これにより、インフラストラクチャのコストが大幅に削減されます。 （モメンタム取引の紹介とモメンタム取引に関する情報とアドバイスをもっと見る） 自動化されたニュースベースの取引
• ：ニュースが市場を動かす。交換所、報道機関、データベンダーは、トレーダーに専用のニュースフィードを販売するために多くのお金を費やしています。ニュース項目の自動分析に基づく自動取引が勢いを増しています。コンピュータプログラムは、今やニュースアイテムを読んで、即座に取引アクションを取ることができるようになりました。たとえば、ABCの株価が25ドルで取引されているとします。以下の仮説的なニュース項目が来ると、1株あたり4ドルとなります。ABC Inc.は、2015年9月5日の期限付きで1株当たり20セントの配当を宣言します。その結果、株価は同額の配当セント）を約25ドルにまで引き上げた。コンピュータプログラムは、配当、配当金の金額および日付のようなキーワードを識別し、即座の取引注文を配置する。 ABC株式を25ドルの限定的な価格上昇にのみ購入するようにプログラムする必要があります。このニュースベースの戦略は、頻度の高い取引よりもうまくいく可能性があります。これらの注文は、主に公開市場価格の見積もりで送信され、不利な価格で処分される可能性があります。配当以外にも、ニュースベースの自動取引は、プロジェクトの入札結果、会社の四半期ごとの業績、株式分割などの企業行動、外国人被曝の高い企業の為替レートの変更などのためにプログラムされています。 ソーシャルメディアフィードベースの取引
• ：既知の情報源および信頼できる市場参加者からのリアルタイムソーシャルメディアフィードをスキャンすることは、自動取引の新たな傾向でもあります。ソーシャルメディアコンテンツの予測分析を行い、取引の決定を下し、取​​引注文を行う。たとえば、ポールは3つの既知の株式の評判の高いマーケットメーカーであると仮定します。彼の専属ソーシャルメディアフィードには、3つの株式のリアルタイムヒントが含まれています。ポールを取引の洞察のために信頼している市場参加者は、プライベートのリアルタイムフィードを購読するために支払いを行うことができます。彼の更新は、更新の言語で使用されるコンテンツやトーンのためにそれらを分析し、解釈するコンピュータアルゴリズムに送られる。Paulと一緒に、特定の株式に関するヒントを共有する信頼できる参加者がいくつかあります。アルゴリズムは、さまざまな信頼できるソースからのすべての更新を集計し、取引の決定のために分析し、最終的に自動的に取引を配置します。ニュース分析や四半期ごとの結果など、ソーシャルメディアフィード分析を他のインプットと組み合わせることで、特定の株の動きに関する市場の気分を感知する複雑で信頼性の高い方法につながる可能性があります。このような予測分析は、短期間の日中取引にとって非常に一般的です。 ファームウェア開発モデル
• ：高周波取引の成功には速度が不可欠です。速度は、使用可能なネットワークとコンピュータの構成（ハードウェア）、およびアプリケーション（ソフトウェア）の処理能力に依存します。新しいコンセプトは、ハードウェアとソフトウェアを統合してファームウェアを形成することで、アルゴリズムの処理速度と意思決定速度を大幅に低下させます。このようなカスタマイズされたファームウェアは、ハードウェアに統合され、識別された信号に基づいて迅速な取引を行うようにプログラムされる。これは、コンピュータシステムが多くの異なるアプリケーションを実行しなければならない場合の時間遅延および依存性の問題を解決する。このような減速は、従来の高周波取引のボトルネックになっています。 結論

あまりにも多くの参加者による開発が多すぎると、過密市場につながる。機会が制限され、運用コストが増加します。このような傾向は、高周波取引の減少につながっています。しかし、トレーダーは高頻度取引の代替案を探しています。あるものは伝統的な取引の概念に戻り、他のものは新しい分析ツールや技術を利用しています。