技术推动企业外汇算法用量增长
2017-01-24 01:17:36 来源：数汇金融 作者：
企业使用算法外汇交易的总量似乎与企业外汇活动下降的总体趋势背道而驰。
据格林威治联合公司2015年全球外汇服务调查结果显示，通过算法交易开展外汇外汇业务的公司比例从2014年的27%增至2015年的33%。
增长的动力是外汇算法技术方面的投资，以及电子化平台和应用程序性能的提升。
Aite Group高级分析师Javier Paz指出，近年来，单交易商平台上和多银行场所中执行的企业外汇交易量相对稳定。
去年，英国，特别是美国，非电子化企业外汇活动下降，这表明通过算法开展的业务的比例有所增长。
MahiFX的MFX Vector 产品销售主管GuyHopkins说，企业的兴趣日益浓厚，关于此类解决方案的营销举措也有所增多。
Hopkins说：“这表明各类客户的算法采用量都有所提升，企业希望以与其他买方客户相同的方式实现外汇成本的最小化，而且越来越不希望在询价型平台上支付很大的价差。”
“银行，以及这些机构的销售人员，也在寻求实现差异化的方式，而高质量的算法产品是理想的解决方式。因此，算法正在被更积极的推广。”
除了在日常财资运作方面算法的有效性，企业客户还认识到算法在引人注目的事件驱动的交易方面的价值潜力。
经验丰富的银行交易员仍有很大一部分在为客户推进此类交易，但是算法目前被用于管理市场风险的方式，而且无需识别企业对其他市场参与者的意图。
BestX共同创始人Pete Eggleston解释说，企业用于选择算法策略的这一标准受具体最佳执行政策和目标的影响。
他说：“因为涉及到多个因素，以及可用产品数量众多，决策流程并不容易。在这方面，一致的分析可以有助于做出更明智的决策。”
“标准可能包括执行类型、基准目标和成本，而后者尤为难以判断，因为网络性能比整体费用更重要。”
财务部门不会专注于增加参数，也不会就交易风险进行赔偿，因此，与针对时间点测量的基准—例如到达价格— 相比，以一些具有代表性的方法跟踪市场的策略—例如时间加权平均价和成交量加权平均价—更受欢迎。企业往往会尽可能的选择被动模式。
ADS Securities全球电子外汇业务联合主管Bryan Seegers说：“我们面对的企业一般规模庞大，如果他们直接进入市场，市场影响将非常大。”
准确数据
算法使交易能够以前所未有的速度进行，但是对准确的报价数据具有高度依赖性。
Corvil首席业务发展官David Murray指出，报价数据最重要的因素是报价的时间，或者说是报价首次创建和传递至企业两个时间点之间的差距。
他说：“过时报价意味着算法无法及时执行，因此报价时间是需要考虑的一个至关重要的指标。如果算法在报价方面无充足的数据，或者不知道报价是否过时，就不会实现最优化的执行。”
银行已经在交易后交易成本分析方面做出巨大投入，显示了算法的执行质量，但是，人们日益意识到提供商自己的交易成本分析还远远不够。
据MahiFX的Hopkins称，某种形式的独立分析是必要的——不仅能确认执行性能，而且还能将其放入其他提供商的性能背景下。
Aite Group的Paz认为，缺少报价数据将导致算法爬行缓慢，在报价活动低迷的时期，祭出迅疾的“毒蛇”算法毫无意义。
他说：“这就像是在交易量低迷的市场，你却期望订单能够抢先执行，能够寻找到对手方。”
还有风险因素需要考虑。按照定义，算法是复杂的自动交易策略，甚至是时间加权平均价格和成交量加权平均价格这样看似简单的策略在基础设施、连接和专业技术上也要求众多层次。
Hopkins建议，算法用于可能无法了解所使用的不同策略的全部指标。
他说：“在这方面，严谨、比较式的评估变得绝对重要，能够明确证明，部署的算法是根据性能选择。”
资本市场合规解决方案专业提供商b-next 的首席执行官Wolfgang Fabisch认为，需要一种新的监测方式。
他最后说：“除了保护市场、行业和客户不受欺诈交易者活动的侵害，我们必须提升对算法活动的了解。我们需要明白：算法是如何编写的，是由谁编写的，他们是否受到外部因素的操纵和冲击。”
“监测范围将拓展至法律工作和IT安全，首席合规官将必须相应扩大职责范围。”
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