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Does Algorithmic Trading Improve Liquidity?T. Hendershott, C. Jones e A. Menkveld (2011)

Daniel, Michael e Pedro

Mestrado em Teoria EconomicaUniversidade de Sao Paulo

Apresentacao, 2014

Daniel, Michael e Pedro (IPE/USP) Does Algorithmic Trading Improve Liquidity? Apresentacao, 2014 1 / 34

A pergunta

Esta no ttulo. Algotrading (AT) melhora a liquidez? Deve serencorajado?


Introducao

Toda etapa do processo de trading esta altamente automatizada:Reducao de custos para os intermediarios e de friccoes. Tecnologiapotencialmente permite maior eficiencia e melhora a liquidez.

AT: Uso de algoritmos de computador para tornar certas decisoes detransacao automaticas. Incio em meados de 90 e foi responsavel em2009 por 73% do volume de trading nos EUA.

Antes: Gerente de fundo que desejasse comprar grande quantidade deacoes deveria acionar um broker para procurar uma contraparte paratoda a quantidade ou floor broker para quebrar a ordem. Comtecnologia, mais facil e barato replicar floor trader com um programade computador fazendo AT.


Introducao

Hoje: Todo broker tem um pacote de algoritmos para seus investidoresque os ajuda a` executar ordens de quaisquer combinacoes de acoes.

Algoritmos determinam timing, preco, quantidade, rotatividade dasordens, inclusive buscando benchmarks como o VWAP no intervalo deexecucao.Ao buscarem posicao desejada, podem funcionar tanto comodemandantes quanto ofertantes de liquidez.

AT nesse paper incorpora todos participantes que usam algoritmospara submeter e cancelar ordens. Foco na execucao, pois dadosinformam ordens submetidas e canceladas.


Introducao

Contribuicao: Primeira analise emprica para questao se AT e salutarpara qualidade do mercado.

AT e liquidez aumentaram muito desde 1990. Com tendenciascoincidentes, tentador concluir que AT e parcialmente responsavelpelo aumento da liquidez.

Prob: AT pode aumentar tanto demanda quanto oferta de liquidez.Pode levar a quedas de braco improdutivas, quando tanto ofertantesquanto demandantes de liquidez investem em algoritmos melhores paratirar vantagem um do outro, resultando na queda nao intencional deliquidez do mercado.


Literatura

Poucos abordam AT diretamente: Efeitos da mudanca daagressividade dos algoritmos nos custos de trading, comparacao decustos de execucao para diferentes provedores de algoritmos, relacaoentre AT e volatilidade no mercado internacional e contribuicao deAT para price discovery na bolsa alema.

Topicos Relacionados:

Modelos teoricos com agentes heterogeneos: provedores e tomadoresde liquidez, onde espera-se que AT facilite a entrada de ofertantesadicionais de liquidez, aumentando a competicao.Desenvolvimento e adocao de AT envolve consideracoes estrategicas.Algoritmos podem implementar monitoramento e ajuste eficientes deordens limites.AT pode ser usado por traders que tentam acumular passivamente ouliquidar uma posicao muito grande.


Dados: AT e Liquidez na NYSE de Fev2001 a Dez2005

Fim em 2005, pois apos isso houve grandes mudancas estruturais naNYSE.

Foco no regime pos decimalizacao, porque a mudanca para o tickmnimo de 1 centavo foi uma quebra estrutural que alterou todo opanorama de trading, incluindo metricas de liquidez e estrategias desubmissao de ordens.

Acoes ordinarias com registros no TAQ e CRSP e que estiverampresentes durante todo o perodo amostral (manter painel balanceadoe evitar captar a baixa liquidez de uma acao que desaparece). Logo,nao ha mudancas na composicao.

Acoes com preco medio menor que $5 e maior que $1.000 saoremovidas.

Final: Observacoes mensais de 943 acoes.

Sort em quintis de market cap. Q1 sao as large-cap e Q5 as small-cap.Variaveis usadas sao 99% limitadas(tratamento para outliers).


Proxy para ATNao observa-se diretamente se ordem foi gerada por algoritmo

Algoritmos nao dependem de intermediarios humanos. Geram ordensmandadas eletronicamente para foro de trading. Logo, proxy e a taxade trafego de mensagens eletronicas.

Trafego inclui submissoes de ordens, cancelamentos e relatorios detrade do sistema NYSE SuperDOT e capturado na base SOD .Exclui quoting de especialistas e todas ordens manuseadas por um floorbroker.

Como houve aumento no volume de trading no mesmo intervalo, naousa-se dados de trafego puros. Sem normalizacao, medida capturariaapenas aumento no trading e nao mudanca na natureza do trading.

algo tradi ,t e o # de mensagens eletronicas a cada $100 de volumetransacionado = - Volume transacionado em centenas de dolaresnumero de mensagens . (robusto a`normalizacao por numero de trocas ou numero de cancelamentos)


Figura 1

1A: Evolucao do trafego de mensagens no tempo. Apos decimalizacaono incio de 2001, Q1 tem 35 mensagens por minuto em um dia detrading. No final de 2005, 250 por minuto.

1B: Volume de trading $7000 por mensagem eletronica em 01, caindopara $1100 no fim de 05. Padrao para smaller-caps e parecido.Proxy pode capturar mudancas nas estrategias de trading.Aumentaria se participantes escolhessem submeter e cancelar ordensmais frequentemente. Tambem aumentaria se algoritmos modificadospara slice and diceordens maiores em pedacos menores.

Util, pois queremos capturar aumentos na intensidade de submissoese cancelamentos de ordens por traders que usam algortmos, assimcomo o aumento na fracao de participantes que usam algoritmos.


Figura 1: Aumento monotonico de AT


Medidas de LiquidezQuoted e effective half-spreads, 5 e 30min realized spreads, 5 e 30min price impacts

Effective spread: Diferenca entre o midpoint dos quotes de bid e ask eo atual preco de transacao. Quanto maior, menos lquida e a acao.

Para a t-esima transacao da acao j, effective half spread e:

espreadjt = qjt(pjt mjt)/mjtOnde qjt e indicadora = 1 se transacao buyer-initiated e -1 paraseller-initiated e mjt e o quote midpoint no momento da transacao.

Calcula-se para cada acao a cada dia e depois uma share-weightedaverage de todas as transacoes daquele dia. Para cada mes, mediasimples entre os dias. We also measure share-weighted quoted depthat the time of each transaction in thousands of dollars.


Medidas de Liquidez

Fig2: Medidas de liquidez melhoram, mas nao tao monotonicamentequanto AT.

Fig2:

Se spread diminui quando AT aumenta, natural decompor spread paradeterminar se menor spread implica em menor renda para provedoresde liquidez ou menores perdas brutas para demandantes por liquidezinformados.

Estima-se rendas para provedores de liquidez usando spread realizadode 5 minutos, que assume que provedor de liquidez pode fechar suaposicao no quote midpoint 5 minutos apos a transacao:

rspreadjt = qjt(pjt mj ,t+5min)/mjtAnalogo para 30 minutos.


Medidas de Liquidez

Mede-se perdas brutos para demandantes de liquidez devido a` selecaoadversa, usando o impacto do preco de uma transacao de 5 min:

adv selectionjt = qjt(mj ,t+5min mjt)/mjtAnalogo para 30 minutos.

Note que espreadjt = rspreadjt + adv selectionjtFig3: Componentes do spread caem de 2001 a 2005. Maiorparticipacao na queda dos spreads e devido a` queda nas perdas naselecao adversa pelos demandantes de liquidez.

Fig3:

Dependendo do tamanho do quintil considerado, 75% a 90% dadiminuicao do spread.


Regressao natural seria:

Lit = i + Ait + Xit + itOnde: Lit sao variaveis de liquidez; Ait AT e Xit variaveis de controle paracondicoes de mercado.

Prob: AT e escolha endogena dos traders, i.e, pode depender daliquidez.

Goldstein e Kavjecz(2004): Humanos usados mais frequentemente emmercados ilquidos e volateis.Logo, e estimado com vies via OLS. Necessario achar IV que afetaAT, mas nao correlacionada com it .

Objetivo e entender efeito da oferta algortmica de liquidez naqualidade de mercado, usando dummy de autoquote comoinstrumento para AT em um painel.


Autoquote

Autoquote como resposta a` reducao do tick mnimo para 1 centavono comeco de 2001, parte da decimalizacao que levou a inside quotea cair muito.

Liquidity quote para cada acao deveria ser mostrada junto com omelhor bid e oferta. The NYSE liquidity quote was designed toprovide a firm bid and offer for substantial size, typically at least15,000 shares, accessible immediately.

Autoquote: inovacao para algotraders, pois update automatico doquote daria feedback mais imediato sobre potenciais termos de troca.Permitiu ofertantes de liquidez algortmica notar rapidamente umaabnormally wide inside quote e prover liquidez de acordo, via umaordem limite.

Introducao foi por fases, iniciadas com 6 acoes ativas large-cap em29/01/2003. Durante os dois meses seguintes, 200 acoes foramincorporadas, sendo o resto incorporado em 27/05/2003.

Fig4:


Importancia do processo de phase-in

Permite excluir todas mudancas na liquidez de mercado e identificar oefeito causal de AT, comparando acoes ja com autoquote, com acoessem autoquote, por meio de metodologia diff-in-diff.

Metodologia IV incorpora dados antes e depois da adocao doautoquote para acao, logo efeito estimado de AT na liquidezincorpora transicao. Logo, mesmo que phase-in e determinado poroutro criterio, metodologia emprica permanece valida.

Para introducao do autoquote ser um instrumento valido, nao podeestar correlacionado com o termo de erro da equacao de liquidez. Naosignifica que tenha que ser aleatorio. Restricao e violada somente se ocalendario de autoquote e relacionado a` mudancas especficas a` firmacontemporaneas, i.e, liquidez idiossincratica que nao e devido a`mudancas no AT. So aconteceria se existissem choques temporarios,mas suficientemente persistentes na liquidez idiossincratica.

Requer-se que autoquote afete liquidez somente via AT, o que nao epossvel de ser testado com os dados disponveis.


O Impacto de AT na liquidezPainel diarios de acoes ordinarias

Amostra de 2/12/2002 (2 meses antes do autoquote comecar) ate31/07/2003(2 meses apos ultima incorporacao ao autoquote).

Filtro de precos: Excludas menores que 5$ e maiores que 1.000$.Mantem-se apenas acoes com ao menos 21 negociacoes por dia emcada dia dos 8 meses da amostra. Restam 1082 acoes.

Painel mais balanceado do que o de 5 anos das figuras 1-3.

Sort baseado em capitalizacao de mercado e variaveis novamente99.9% winsorized.

Fig1: Trafego de mensagem aumenta 50% nos quantis mais ativos, amedida que autoquote introduzido.

Nao baseia-se nesse aumento na time-series de AT. Na verdade,inclui-se efeitos fixo de acoes de tempo(dummy de dia) paraidentificar o efeito da mudanca na estrutura de mercado atraves dasua introducao por etapas. Implica comparacao entre mudancas nasacoes com autoquote e acoes sem autoquote.


Tabela 2

Mit = i + t + Qit + itMit : Medida de AT. Qit e dummy = 0 antes da introducao do autoquote.i efeito fixo de acao e t dummy de dia.

Autoquote aumenta trafego de mensagens em 2 mensagens porminuto na media (2.35). Em dez-2002, o mes anterior ao autoquote,havia 36 mensagens por minuto. Logo, autoquote causou aumento de6% no trafego na media.

Resultados mais fortes para large-caps(Q1), consistente comconhecimento de que AT prevalecia mais para as acoes mais lquidas eativas.

Autoquote tambem leva a` mais AT, exceto nos menores quintis.

Nao ha relacao consistente entre autoquote e turnover, volatilidade epreco da acao.


Tabela 2


Especificacao basica

Lit = i + t + Ait + Xit + itPainel diario de 1082 acoes, em janela de 8 meses, durante aimplementacao do autoquote.

Lit : Medidas de liquidez share volume-weighted e em pontos base ouem quoted depth em mil dolares. Ait e medida algo tradit .

Ha efeito fixo de acao(i ) e dummy de tempo(t). Controles (Xit)sao turnover, volatilidade baseada no range diario do preco, o inversodo preco da acao e o log do market cap. (Resultados robustos a`exclusao dos controles).


Tabela 3A: Quoted e Effective Spreads e Quoted Depth

Resultados mais crveis para larger-caps (Q1 e Q2): Autoquotemostra que um aumento na oferta de liquidez alogrtmica diminui osspreads quoted e efetivo.

Para Q1, coeficiente do IV e -0.53. Logo, aumento de 1 unidade emAT, implica em queda no spread de 0.53 bp. Aumento de 1 dp dealgo tradit e 4.54 ou $454 e esta associado a` (4.54 0.53 =)2.41 bpde queda nos spreads(quase 50% do quoted spread medio de 5.19para Q1).

Coeficiente nao e significante de Q3 a Q5: Autoquote fracamentecorrelacionada com AT nesses quintis. Ou,algoritmos menos usadosnessas acoes, tal que autoquote tem pequeno efeito na qualidadedesses mercados.

Quoted depth tambem cai com autoquote. Pode refletir apenas umamenor quantidade quotada. Mas nao, reducao de depth e pequenarelativa a` diminuicao do spread.


Tabela 3A


Tabela 3B: Explorando a queda no depth

Autoquote associada a` menor effective spread controlando paratamanho. Ordena-se transacoes em bins baseados em tamanho,calcula-se spreads efetivos para essas transacoes e estima-se modelopara cada trade size bin.

Para quintis altos, AT diminui spread efetivo para transacoes menoresque 5000 acoes. (ate espread3it)

Se mais AT significa que ordens maiores sao mais quebradas, entaomesmo que o spread efetivo diminua para transacoes individuais, oimpacto agregado do preco da ordem total pode aumentar. (???)

Obs: Painel nao IV, com dummy de autoquote faz que spreads sejammenores nos 3 maiores quintis.


Tabela 3B


Tabela 3C:Fontes de melhora na liquidez

Spreads efetivos menores podem vir de menor renda por transacaopara os provedores de liquidez ou de menores perdas brutas devido a`demandantes de liquidez informados.

Decompoe-se spread efetivo em spread realizdo e componente deselecao adversa para entender a fonte da melhora da liquidez sobautoquote, calculados em horizonte de 5 e 30 minutos.

De Q1 a Q3, spread realizado aumenta apos autoquote, indicandoque provedores de liquidez estao ganhando maiores rendas. Essas saomais do que compensadas por uma queda no price impact: provedoresde liquidez estao perdendo menos para demandantes de liquidez aposautoquote.

Surpreendente: Esperado que ofertantes de liquidez algortmicaseriam low-cost que passariam a competir com especialista e floor sobautoquote, tal que melhora da liquidez geral viesse por meio dareducao da renda dos provedores.


Tabela 3C


Tabela 4Quais provedores de liquidez se beneficiam mais?

A partir da taxa de participacao dos especialistas para cada acao acada dia, examinam se autoquote mudou o market share de provisaode liquidez do especialista.

Para Q1, especialistas participam menos sob autoquote, sugrindo quesao outros provedores de liquidez que capturam a renda gerada.

Para Q1 e Q2, autoquote confirma que maior AT e uma das causaspara menores tamanhos medios das transacoes.

Desvantagens da decomposicao do spread efetivo: 5 e 30 min saomedidas arbitrarias de ponto no futuro e ignoram outras transacoesque podem ter acontecido nesses perodos. Robusto a` approachtransacao por transacao que leva em conta persistente no fluxo deordens.


Tabela 4


AT e price discovery: trades x quotes

Constroem VAR para separar movimentos nos precos relacionados a`transacoes(private-information) dos nao relacionados(publicinformation).

Duas equacoes: Uma para evolucao trade-by-trade do quotemidpoint(inclui quote contemporanea) e outra para a persistencia dofluxo de ordens.

Sendo qjt o indicador buy(+1)-sell(-1) para transacao t na acao j, rjto log retorno baseado no quote midpoint da acao j de t-1 a t,inverte-se um VAR(10) para um VMA:


AT e price discovery

Efeito permanente no preco de uma inovacao e: a(L)rt + b(L)qtcov(rt , qt) = 0 e variancia desse componente random walk e:2w = (i=0 ai)22r + (i=0 bi)22q 1o termo captura mudancas nopreco nao relacionadas a`s transacoes e 2o termo captura componentede price discovery relacionado a` transacoes recentes.

Multiplica-se variancias resultantes pelo numero de trades cada diapara ter decomposicao da variancia diaria em log-mudancas do precoeficiente.

Resposta acumulada do preco quotada a` choque de uma unidade dotempo na 2a eq. e medida de selecao adversa: i=0 biO VAR a impulso resposta acumulada e os dp sao estimados paracada acao a cada dia. Impulso resposta acumulada e os dprelacionados a` transacao caem na 1a metade de 2003, mas o dp naorelacionado nao muda com autoquote: Com autoquote, maisinformacao e incorporada nos precos sem transacoes.

Fig5:


Tabela 5

Com Q1 adotando autoquote e aumento exogeno em AT, medida deimpulso resposta de selecao adversa cai. Ha menos price discoveryrelacionada a` trade e mais nao relacionada a` trade.

Para quintis altos, AT tem efeito economico importante na naturezado price discovery: Aumento de 1 dp de AT leva a` reducao de(4.54*0.22=)1.00% no dp diario dos retornos trade-correlated.


Tabela 5


Interpretacao

Algoritmos podem levar em conta informacao no preco vinda de fatorcomum e ajustar trading e quoting conformemente.

Alguns algoritmos sao desenhados para se sobrepor a` outrosalgoritmos ou identificar fluxos de ordem e outros padroes deinformacao nos dados.

Apesar de terem altos custos fixos, nao ha custo marginal paraalgoritmos monitorarem informacao publica e ajustar suas ordens equotes. Aumento no uso de algoritmos leva a` mudancas no precoeficiente serem mais reveladas por update de quote do que por trade.

Se traders algortmicos tem mais poder de mercado, aumento em ATleva a maiores rendas a` ofertantes de liquidez(maior spread realizado).Plausvel, mas nao oferecem evidencia adicional. No LP, essas rendascaem.


Conclusao

Usando como instrumento a introducao de autoquoting, nos 5 anosapos decimalizacao, AT aumentou e mercados ficaram mais lquidos.

Aumento de AT diminuiu selecao adversa e quantidade de pricediscovery relacionada a` trading.

AT diminui os custos de trading e aumenta a informatividade dasquotes.

Surpreendentemente, rendas aos ofertantes de liquidez aumentamtemporariamente com AT.

Ressalvas:Perodo estudado foi de alta de precos. Sera que AT e oferta deliquidez algortmica sao beneficos em tempos mais turbulentos?Aumento de AT contribuiu para queda no depth. Queda no depthdificulta habilidade de transacionar grandes quantidades sem custossubstanciais. Outras inovacoes podem superar esses efeitos.

Importancia para reguladores: E benefico gerar competicao entreofertantes de liquidez algortmica.


Figura 3


Figura 4


Figura 2Quoted half spread


Figura2Depth


Figura 2Effective half spread


Figura 5Impulso resposta


Figura 5Inovacoes trade-correlated


Figura 5Inovacoes nao trade correlated


Apndice

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