DAFEX达菲官网|小菲达人3.0AIT智能投顾|跟单|托管|SKR托底保本的理财|达菲VIP系统
每一次时代浪花都能造就一批富翁,不玩信仰,不做韭菜。适可而止,有本有利。前瞻性布局,抢占财富风口。不推倒重来就是快。一年做三个项目远不如三年做一个项目。
文章1031浏览81545本站已运行252

DEME外汇经纪人金小雅揭秘:人工智能正在重新定义外汇市场

现代外汇市场发展与交易技术发展紧密关联,本文以伦敦外汇市场为主线探讨交易技术与外汇市场发展的关系。

一、上世纪90年代交易技术革命与伦敦外汇市场发展

自1992年以来,越来越多的外汇交易业务迁移到电子交易平台,交易技术改变了同业市场、一般商业银行、全球大型经纪商(大型投资银行)、非银市场参与者(如中央银行、非金融企业和个人投资者)的交易方式,同时为算法交易(高频交易)提供了可靠的技术支持。

外汇市场受全球经济金融环境影响显着,但外汇市场成交量总体保持增长。伦敦外汇市场的日均交易量由1995年的4640亿美元上升至2017年的2.81万亿美元。在此过程中,电话交易方式已处于淘汰边缘,电子交易系统成为主流技术;外汇市场突破了银行同业市场范围,成为了虚拟的电子通讯网络。如今,外汇市场已是高效、透明、灵活、多层次的竞争市场代名词。

电子交易平台从一开始就处于激烈的竞争中。1992年4月,路透社首次推出了具有指令自动撮合功能的路透经纪系统(Reuters Dealing 2000-02,1999年升级为Dealing 3000 Xtra,2013年后被汤森路透Eikon取代);1997年6月,路透终端推出了远期交易。

1993年,多家国际大银行联合推出了电子经纪系统(ElectronicBroking Services,2006年6月被全球最大的同业经纪公司ICAP收购),以挑战路透的垄断地位。经过多年的竞争,路透交易系统主导了英联邦国家的货币交易,如英镑、加元、澳大利亚元、新西兰元和几种新兴市场国家货币,而电子经纪系统主攻欧元、日元和瑞士法郎。

新系统的价格发现过程完全领先基于电话的直接交易。电子交易系统特别适合于500万美元及以下的交易,因此很快在即期外汇市场上大获成功,1998年其市场份额为30%,2001年上升至70%。

2000-2006年期间,许多银行和金融公司积极运用信息技术开发客户端交易市场(B2C)。多家银行联合推出第三方平台,帮助终端客户同时获得几家银行的报价信息,如外汇通、Currenex、FXAll等。与此同时,全球主要银行大量投资自营性交易平台,通过电子通讯网络连接做市商和终端客户(如大公司和资产管理公司),利用平台向客户提供做市商的外汇报价和交易数据。如瑞士联合银行外汇交易员(FX Trader)于2000年上线;巴克莱资本集团的巴外汇(BARX)于2001年运作等。这些银行还通过白色标签(White Labelling)技术拓展中小银行客户市场。

交易技术的发展也推动了外汇零售市场业务的发展。网上外汇交易服务商(也称为零售业务集成商或流动性集成商)将小额交易汇聚为大额交易,然后在流动性强的同业市场对冲头寸。2001年时,外汇零售交易份额微乎其微,但到2010年其日均交易已达1250~1500亿美元,占全球即期市场的8%~10%。

交易技术的发展丰富了交易方式,电子系统成为主流趋势。

首先,语音经纪业务增长停滞,因为除了大额交易需要电话沟通外,其余交易可直接在交易平台上完成。

其次,单家银行的自营交易系统和多家银行的电子交易系统抢占了近三成业务,后者的业务发展势头尤其被看好。

再次,银行同业外汇市场的交易占比由2008年4月的65.42%(市商直接交易+客户直接交易+电子经纪业务)跌至2017年4月的54.79%。

最后,大型银行向机构投资者提供的经纪业务(Prime brokerage)上升势头明显。2008年4月,该项业务占比仅为10.5%,到2017年4月已上升到23.8%。

二、近年来人工智能兴起与外汇市场发展

当前人工智能的强势崛起将进一步改变外汇市场的未来格局。

首先,提升外汇交易自动化水平符合银行自身发展需要。目前外汇市场主要做市商银行的成本与收入比率超过63%,面临着削减成本的巨大压力,而外汇交易全自动化是重要的解决方案。

巴克莱银行95%的即期交易从交易到结算都由自动化程序完成,而瑞士联合银行约三分之二的交易通过其Neo平台处理。自动化外汇交易具有更好的客户体验、更低的成本和更好的控制三大作用,完全顺应了当前金融科技的发展趋势。据估计,2012-2016年间全球12家大银行的外汇交易部门削减了约四分之一的前台销售、交易和研究岗位;2025年,西方十国货币的外汇市场将全部实现电子化。

其次,人工智能有助于降低银行合规成本,满足监管当局有关外汇定价和收费更加透明化的监管要求。

前几年,花旗银行、汇丰银行、摩根大通、苏格兰皇家银行、瑞士联合银行等多家银行卷入外汇操纵案,并分别被英国金融行为监管局(Financial Conduct Authority)和美国商品期货交易委员会(CFTC)处以17亿和14亿美元的巨额罚款。

另外,非法预先交易(front running)和最后一眼规则(当交易不利时,做市商拒绝按报价成交)频频发生,损害了外汇市场的信誉,引起了监管当局的高度关注。自动化交易可降低传统交易方式中的人为因素,最大限度杜绝了价格操纵丑闻。

针对国际外汇市场的违规现象,国际清算银行于2017年5月颁布了《全球外汇准则》;为加强统一监管,欧盟于2018年1月实施《金融市场工具指引II》(Marketsin Financial instruments Directive II)。可以预见,银行合规成本还会上升,人工智能一方面降低了人工成本,另一方面通过加快机构经营改革,更有利于行业重组。

第三,人工智能极大提升了信息处理能力。

外汇交易主要通过信息交换与数据处理形成策略。宏微观经济消息分分钟影响汇率变化,而外汇交易策略又是基于对交易数据的分析和判断。在这方面,人工智能大显神威。

例如,高盛公司下属的Kensho软件能够更快、更可靠地解读和分析大量数据。因为其深度的学习能力,Kensho能够自动收集和解读最新信息,并在两三分钟之内弹出分析报告。例如,美国劳工部通常每月第一个周五上午8:30发布上个月全国就业报告,Kensho能在两分钟完成分析,并根据以往的市场反应预测外汇市场的表现。在8:35这份研究报告就可发送给高盛职员。

展望未来,实时分析(Personetics)、机器学习和预测分析(H2O)、深度学习(IBM Watson)、自然语言加工与输出(narrative science)、视频/图像/图表分析(3VR)等技术将彻底改变外汇市场交易。

金融科技促使外汇交易向更加快速、稳定和公平方向发展。目前,世界顶级经纪公司正计划修建芝加哥—东京高速数据传送网,以加快同时在芝加哥商品交易所集团下属交易所和以日本交易所集团下属交易所挂牌的日经225股票指数期货的数据传输,通过促进套利交易,提升市场定价效率。新加坡金融管理局鼓励外汇市场主要做市商将撮合和定价设备安置在新加坡,使市场参与者能获得更好的流动性。

交易技术仍在不断完善之中,未来超低延时(Ultra-low latency)、可以升级性(scalable)、大额业务处理能力(如每秒处理10万条以上信息)、交易撮合能力(如每秒钟可持续处理4万个交易指令)、开放性应用技术等将全面提升外汇市场的运作水平。

三、交易技术变革与外汇市场效率的关系

受益于交易技术的不断改善,外汇市场业务以批发市场为基础向客户零售市场发展,市场参与者范围不断扩大,不仅有传统的大型商业银行和投资银行参与,更有其他银行、机构投资者和高净值个人投资者踊跃加入。

也由于市场流动性极其充裕,交易成本下降,现在的客户投资者所享受的买卖差价几乎等同于十多年前银行同业市场的水平。

外汇市场上交易的货币种类不断增多,发达国家货币虽仍是流动性较强的货币,也保持了较大的市场份额,但新兴市场经济的货币正日益受到市场参与者的欢迎。值得一提的是,随着我国的国力增强,人民币的市场地位日益提升,已趋近瑞士法郎和加拿大元。

交易技术发展改变了外汇市场的参与者结构。外汇做市商银行的市场份额维持在40%左右,其它银行交易下滑,两者合占65%,而“其它金融机构”的市场份额呈现明显的上升势头,其市场份额由2008年4月的21.53%上升至2017年的30.85%。相比之下,非金融机构的市场份额不断萎缩,这再度表明,跟上世纪三十年代一样,95%以上的外汇交易与实际需求无关。换言之,外汇市场是一个投机性很强的市场。交易技术还丰富了外汇交易策略,催生了算法交易和高频交易。

外汇交易技术改进直接降低了交易成本。在银行同业市场,按主要货币成交量加权的买卖价差呈下降趋势。在EBS系统,当外汇市场交投活跃时,买卖价差低于1个基点。上世纪八九十年代,公司客户所支付的价差是同业价差的20倍,甚至在2001年其价差仍然达3倍,现在价差几乎消失了。虽然客户端的买卖价差变化较大,但有时客户端享受的价差水平与同业批发市场几乎相差无几,且交叉盘(如欧元对澳元或欧元对日元)的点差也在缩小。

四、DEME智能外汇交易平台

DEME是将深度机器学习结合到金融交易的一组人工智能算法,DEME的前身是一套商业银行的风险控制计量模型,例如它可以实时监控信用卡持卡人的消费习惯,作出风控判断。如果一张信用卡大部分消费为商超消费,偶发的奢侈品消费时,将综合时间和地点等等因子,则可能触发风险控制。2018年5月,得益于神经网络算法的成熟,DEME开始进入以外汇远期套保为起点的金融风险对冲领域,同时建立了DEME Banking Center(DemeBC)对其进行维护和拓展开发。

DEME大部分时候用于估计无法观测的数据,其核心是最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,简称EM),学术上,这是一个在已知部分相关变量的情况下,估计未知变量的迭代技术。而在实际交易中,这样的预估技术可以应用的范围很多,交易的本质就是对未来价格的预期,例如DEME可以容易的实现获取多种交叉货币对汇率的情况下,预测多种对冲套利方案的最优成功率等等。

想了解更多外汇知识和项目,加VX微❤:14101166;

上一篇:
下一篇:

相关推荐

添加新评论

隐藏边栏