Risco sistêmico de negociação de alta frequência

O CLS Blue Sky Blog.

Blog da Columbia Law School sobre Corporações e Mercado de Capitais.

A negociação de alta frequência aumenta o risco sistêmico?

A cotação e negociação de alta frequência (HFQ) tornou-se um fenômeno global. Ele é baseado na redução do tempo de atraso - conhecido como latência - entre o envio do pedido e a execução ou cancelamento, de modo que o resultado do pedido seja relatado quase instantaneamente. Vários contratempos no mercado, no entanto, chamaram a atenção dos reguladores para o HFQ [1]. Se eles têm alguma coisa com que se preocupar é uma questão que procuramos responder em nosso recente artigo, disponível aqui.

O documento enfoca a introdução da plataforma de negociação de alta velocidade Arrowhead pela Bolsa de Valores de Tóquio (TSE) em janeiro de 2010. A plataforma reduziu a latência de seis segundos para dois milissegundos e tornou o HFQ possível no TSE pela primeira vez. Em abril de 2011, a participação de mercado do HFQ subiu de inexistente para 36% (Relatório Anual do TSE, 2011). O rácio de cotação para negociação mais do que duplicou após o lançamento do Arrowhead. A introdução súbita e exógena de HFQ no TSE fornece um experimento limpo e um fértil campo de pesquisa para avaliar diretamente o impacto do HFQ nos mercados dos EUA, onde até mesmo o aumento gradual da participação de mercado do HFQ é confundido por outros eventos.

Vários pesquisadores investigaram o impacto do HFQ em medidas de qualidade do mercado, como liquidez e custo de negociação, mas houve menos foco em como o HFQ afeta o risco sistêmico. Embora o HFQ possa aumentar a volatilidade, não está claro se o HFQ afeta a gravidade das perdas do tipo de iliquidez episódica observada durante o Flash Crash de maio de 2010 nos EUA (Easley, Lopez de Prado e O & # 8217; Hara, 2011). aumentando os riscos sistêmicos.

Em nossa pesquisa, examinamos condições de mercado estressantes quando os riscos sistêmicos são mais relevantes. Como a latência reduzida da Arrowhead afetou os riscos sistemáticos de negociação, como risco de propagação de choque, risco de cúmulo, risco de atrito de Limite Order Book (LOB) e risco de cauda? [2] Também desenvolvemos medidas de risco sistêmico baseadas em correlações, flow, e Adrian e Brunnermeier (2011) CoVaR. ∆CoVaR mede o componente de risco sistêmico que se move com o sofrimento de uma empresa em particular.

Nossa análise vai além das medidas tradicionais de qualidade de mercado. Isso é importante, porque o HFQ e a baixa latência alteram a natureza dos dados observáveis ​​quando os fornecedores de liquidez usam estratégias de ordem curta e de equilíbrio misto injetando ruído endógeno no fluxo de ordens para ocultar suas informações. Para quantificar o verdadeiro estado do LOB, calculamos medidas como a inclinação do LOB e o custo do imediatismo (COI), que tendem a ser mais estáveis ​​do que os spreads do Best and Offer (NBBO), e também são mais relevantes para os demandantes de liquidez. com tamanhos de pedidos maiores que o volume fornecido pelas melhores citações. [3] Essas medidas de LOB são particularmente relevantes em mercados de ritmo acelerado, em que os pedidos freqüentemente sobem ou descem o LOB. [4] A mudança na inclinação do LOB (∆SLOPE) mede a resiliência (ou seja, a taxa na qual o LOB é reabastecido) do LOB completo enquanto o COI mede de forma abrangente tanto o spread entre os preços de compra e venda quanto a profundidade do LOB (Jain e Jiang, 2014). Com nossas medidas avançadas, também estudamos os efeitos distintos da baixa latência na cotação de alta frequência versus negociação de alta frequência. Enquanto os riscos sistêmicos associados à negociação de alta frequência resultam da demanda agressiva por liquidez, os riscos sistêmicos da cotação de alta frequência provêm do cancelamento ou ausência de cotações de fornecedores de liquidez.

Os novos resultados estão relacionados aos riscos do HFQ. Mostramos que o HFQ tornado possível pela Arrowhead amplifica o risco sistêmico, aumentando o risco de propagação de choque, o risco de enchimento de cotação, o risco de atrito de LOB e o risco de cauda. A incidência de volatilidade extraordinária em todo o mercado em grandes grupos de ações, como ocorreu durante o Flash Crash em 6 de maio de 2010, nos EUA, é de interesse regulatório significativo. As respostas regulatórias a eventos sistemicamente arriscados, como falhas de flash, incluem um disjuntor de estoque único ou limites no movimento para cima ou para baixo de um único estoque, mas não se concentram explicitamente em medidas de riscos sistêmicos ou correlacionados. Descobrimos que o Arrowhead aumenta ainda mais a exposição ao risco sistêmico durante os eventos de risco de cauda, ​​o que pode potencialmente levar a uma situação de mercado altamente desestabilizadora. Uma implicação de nossa descoberta é que os mercados de baixa latência podem se beneficiar de recursos de segurança como interruptores de interrupção, disjuntores e testes de software rigorosos, que impedem a proliferação de riscos de um estoque para outro e para o sistema comercial em geral. Concentrando-nos na condição de mercado extremamente negativa, podemos destacar que, enquanto descobertas anteriores sobre a contribuição do HFQ para a qualidade do mercado discutidas no início deste artigo são aplicáveis ​​na maioria dos períodos normais, é necessária atenção especial para lidar com o impacto negativo do HFQ. durante eventos de cauda.

Também investigamos se o aumento do HFQ da Arrowhead afeta as medidas de qualidade do mercado no Japão, semelhante ao impacto do HFQ na qualidade do mercado relatado em estudos que usam dados dos EUA. Esses efeitos incluem aumento da velocidade de negociação, aumento do volume e do número de negociações e aumento da liquidez de LOB. A similaridade desses efeitos tradicionais de qualidade de mercado do HFQ no Japão e nos EUA indica que nossos resultados referentes ao impacto do HFQ nos riscos sistemáticos de negociação também são aplicáveis ​​a outros mercados.

O aumento do risco sistêmico de negociações e cotações correlatas em um ambiente de alta velocidade requer atenção e ferramentas especiais. Nosso estudo fornece uma estrutura para analisar os riscos de microestrutura sistêmica do HFQ que podem ser usados ​​em pesquisas futuras para avaliar a eficácia da nova estrutura regulatória, incluindo as regras de disjuntor de estoque único ou limite de limite máximo para baixo que foram uma resposta ao mercado. eventos de volatilidade extraordinária ampla ou sistêmica. Em resumo, a negociação em alta velocidade aumenta significativamente os riscos sistêmicos de maneira semelhante a um acidente de carro em uma rodovia. Ele exige medidas de segurança robustas nos níveis dos comerciantes individuais e dos sistemas de negociação.

[1] Na Alemanha, a Lei sobre comércio de alta frequência entrou em vigor em 2012-2013. (regulamento. fidessa / ataglance / alemão-alta-frequência-trading-act /). A França introduziu um imposto comercial de alta frequência em 2012. A Itália seguiu o exemplo com um imposto HFQ em setembro de 2013. Há um imposto sobre transações financeiras mais amplo sendo considerado por onze países da Zona do Euro (marketmedia / HFQ-makes-last-stand-in-europe - como-ftt-e-mifid-ii-edge-closer /). Nos regulamentos dos EUA, incluem-se a regra 15c3-5 (SEC. gov / runs / final 2011/34-64748 fr. pdf) de acesso ao mercado da SEC e limit-down down-limite (nasdaqtrader / content / MarketRegulation / LULD_FAQ. pdf). O TSE não possui tais regulamentações.

[2] O risco de propagação de choque é o risco de uma falha do sistema devido à falha de um determinado estoque. O risco de recheio de cotação é o risco de congestionamento do mercado devido à submissão de um número difícil de pedidos ao livro de pedidos de limite (LOB). O risco de atrito de LOB é o risco de um ressecamento rápido de liquidez. O risco de cauda capta a reação do mercado durante as condições de mercado extremamente negativas.

[3] A medida do declive do LOB é definida como a média ponderada da variação na quantidade fornecida no LOB por mudança de unidade no preço. O COI capta o fato de que os demandantes de liquidez incorrem em custos cumulativos progressivamente maiores, já que a profundidade disponível no topo do LOB em mercados rápidos torna-se insuficiente para executar integralmente o pedido. Para a medida de custo de transação do COI, as informações de LOB médio ponderado para execuções em vários pontos de preço resultantes da subida ou descida do livro são usadas em vez de no topo dos spreads de solicitação de compra do LOB. O cálculo de ambas as medidas é descrito em detalhes abaixo.

[4] Um Limit Order Book (LOB) é um registro de ordens de limite não executadas, classificadas com base no preço e na prioridade de tempo. Uma ordem de compra de mercado (venda) com um tamanho de pedido maior que o volume fornecido pela parte superior do LOB (melhores cotações), sobe (desce) o LOB.

Este post vem até nós de Pankaj Jain e Thomas McInish, professores da Universidade de Memphis & # 8211; Faculdade Fogelman de Negócios e Economia, e Professor Pawan Jain na Universidade de Wyoming & # 8211; Faculdade de Negócios. É baseado em seu recente artigo, “A Alta Frequência de Negociação Aumenta o Risco Sistêmico?”, Disponível aqui.

A negociação de alta frequência aumenta o risco sistêmico?

44 páginas Publicado em: 31 Jul 2016

Pankaj K. Jain.

Universidade de Memphis - Faculdade de Negócios e Economia de Fogelman.

Pawan Jain.

Universidade de Wyoming - Faculdade de Negócios - Departamento de Economia e Finanças; Universidade Central de Michigan.

Thomas H. McInish.

Universidade de Memphis - Faculdade de Negócios e Economia de Fogelman.

Data de gravação: 29 de julho de 2016.

Em 2010, a Bolsa de Valores de Tóquio, a maior bolsa de valores sediada fora dos Estados Unidos, lançou uma nova plataforma de negociação, a Arrowhead. Essa plataforma foi projetada para reduzir a latência e aumentar cotação e negociação co-localizada de alta frequência (HFQ) de zero a 36% do volume de negociação. Durante eventos de cauda representando condições extremas de mercado, o HFQ correlacionado de baixa latência pode levar a riscos sistêmicos, como colapsos de flash, que não foram suficientemente abordados na literatura. Neste artigo, nosso estudo fornece uma estrutura para avaliar se o HFQ aumenta os riscos sistêmicos e aponta para a necessidade de incorporar correlações e métodos de CoVaR na regulação desses riscos por meio de disjuntores e outras regulamentações.

Palavras-chave: Negociação de alta frequência, Liquidez, Correlação, Risco Sistêmico, Ponta de Flecha, CoVaR.

Quatro grandes riscos de negociação algorítmica de alta frequência.

O comércio algorítmico (ou "algo") refere-se ao uso de algoritmos de computador (basicamente um conjunto de regras ou instruções para fazer um computador realizar uma determinada tarefa) para negociar grandes blocos de ações ou outros ativos financeiros, minimizando o impacto de mercado de tais ações. comércios. O comércio algorítmico envolve a colocação de negociações com base em critérios definidos e a divisão desses negócios em lotes menores para que o preço do estoque ou ativo não seja afetado significativamente.

Os benefícios do comércio algorítmico são óbvios: ele garante a "melhor execução" dos negócios porque minimiza o elemento humano e pode ser usado para negociar múltiplos mercados e ativos com muito mais eficiência do que um comerciante de carne e osso poderia esperar fazer. (Para mais, leia: Noções básicas de negociação algorítmica: conceitos e exemplos).

O que é negociação algorítmica de alta frequência?

O trading de alta frequência (HFT) leva a negociação algorítmica para um nível diferente - pense nisso como negociação de algo em esteróides. Como o termo implica, a negociação de alta frequência envolve a colocação de milhares de pedidos a velocidades incrivelmente rápidas. O objetivo é obter lucros minúsculos em cada negociação, muitas vezes capitalizando as discrepâncias de preço para o mesmo estoque ou ativo em diferentes mercados. A HFT é diametralmente oposta ao tradicional investimento de longo prazo, comprar e manter, uma vez que as atividades de arbitragem e de criação de mercado que são o pão com manteiga geralmente ocorrem dentro de um intervalo de tempo muito pequeno, antes que as discrepâncias de preço ou descasamentos desapareçam.

O comércio algorítmico e o HFT tornaram-se parte integrante dos mercados financeiros devido à convergência de vários fatores. Isso inclui o papel crescente da tecnologia nos mercados atuais, a crescente complexidade dos instrumentos e produtos financeiros e o impulso incessante para uma maior eficiência na execução do comércio e menores custos de transação. Embora a negociação algorítmica e a HFT indubitavelmente tenham melhorado a liquidez do mercado e a consistência de precificação de ativos, seu uso crescente também deu origem a certos riscos que não podem ser ignorados, como discutido abaixo.

O Maior Risco: Ampliação do Risco Sistêmico.

Um dos maiores riscos da HFT algorítmica é o que ela representa para o sistema financeiro. Um relatório de julho de 2011 do Comitê Técnico da Organização Internacional de Comissões de Valores (IOSCO) observou que, devido às fortes interligações entre os mercados financeiros, como os dos EUA, os algoritmos que operam nos mercados podem transmitir choques rapidamente de um mercado para outro. , ampliando assim o risco sistêmico. O relatório apontou o Flash Crash de maio de 2010 como um excelente exemplo desse risco.

O Flash Crash refere-se ao mergulho de 5% -6% e rebote nos principais índices de ações nos EUA dentro de alguns minutos na tarde de 6 de maio de 2010. O Dow Jones despencou quase 1.000 pontos em uma base intraday, que naquele momento o tempo foi seus maiores pontos cair no registro. Como observa o relatório da IOSCO, inúmeras ações e fundos negociados em bolsa (ETFs) entraram em colapso naquele dia, caindo entre 5% e 15% antes de recuperar a maior parte de suas perdas. Mais de 20.000 negócios em 300 títulos foram feitos a preços de até 60% de seus valores meros momentos antes, com alguns negócios sendo executados a preços absurdos, de apenas um centavo ou tão alto quanto $ 100.000. Esta ação comercial extraordinariamente errática sacudiu os investidores, especialmente porque ocorreu pouco mais de um ano depois que os mercados se recuperaram de suas maiores quedas em mais de seis décadas.

"Spoofing" contribuiu para o Flash Crash?

O que causou esse comportamento bizarro? Em um relatório conjunto divulgado em setembro de 2010, a SEC e a Commodity Futures Trading Commission atribuíram a culpa a um único programa de US $ 4,1 bilhões por um trader de uma empresa de fundos mútuos do Kansas. Mas em abril de 2015, as autoridades dos EUA acusaram um comerciante de dia de Londres, Navinder Singh Sarao, com manipulação de mercado que contribuiu para o acidente. As acusações levaram a prisão de Sarao e possível extradição para os EUA.

Sarao supostamente usou uma tática chamada "spoofing", que envolve colocar grandes volumes de pedidos falsos em um ativo ou derivativo (Sarao usou o contrato do E-mini S & P 500 no dia do Flash Crash) que são cancelados antes de serem preenchidos . Quando tais ordens falsas aparecem em grande escala na carteira de pedidos, elas dão a outros traders a impressão de que há maior interesse de compra ou venda do que há na realidade, o que poderia influenciar suas próprias decisões de negociação.

Por exemplo, um falsificador pode se oferecer para vender um grande número de ações em ações da ABC a um preço um pouco distante do preço atual. Quando outros vendedores entram em ação e o preço cai, o falsificador rapidamente cancela suas ordens de venda na ABC e compra a ação. Em seguida, o spoofer coloca em um grande número de ordens de compra para elevar o preço do ABC. E depois disso, o falsificador vende suas ações da ABC, embolsa um lucro e cancela as falsas ordens de compra. Enxague e repita.

Muitos observadores do mercado têm duvidado da afirmação de que um dia um trader poderia ter causado, sozinha, uma queda que perto de um trilhão de dólares de valor de mercado para as ações dos EUA em questão de minutos. Mas se a ação de Sarao realmente causou o Flash Crash é um tópico para outro dia. Enquanto isso, existem algumas razões válidas pelas quais o HFT algorítmico amplia os riscos sistêmicos.

Por que a HFT algorítmica amplifica o risco sistêmico?

O HFT algorítmico amplifica o risco sistêmico por vários motivos.

Intensificando a Volatilidade: Primeiro, uma vez que há uma grande quantidade de atividade algorítmica de HFT nos mercados atuais, tentar superar a concorrência é um traço embutido da maioria dos algoritmos. Algoritmos podem reagir instantaneamente às condições do mercado. Como resultado, durante os mercados tumultuados, os algoritmos podem ampliar consideravelmente seus spreads bid-ask (para evitar serem forçados a assumir posições de negociação) ou interromperão temporariamente a negociação, o que diminui a liquidez e exacerba a volatilidade. Ripple Effects: Dado o grau crescente de integração entre mercados e classes de ativos na economia global, um colapso em um mercado importante ou classe de ativos, muitas vezes, se propaga para outros mercados e classes de ativos em uma reação em cadeia. Por exemplo, o colapso do mercado imobiliário norte-americano causou uma recessão global e uma crise de endividamento, porque participações substanciais de papéis sub-prime norte-americanos foram detidas não apenas por bancos dos EUA, mas também por instituições financeiras europeias e outras. Outro exemplo de tais efeitos de ondulação é o impacto negativo do crash da bolsa de valores da China, bem como o colapso nos preços do petróleo bruto, em ações globais de agosto de 2015 a janeiro de 2016. Incerteza: HFT algorítmico é um contribuinte notável para a volatilidade exagerada do mercado, que pode alimentar a incerteza dos investidores a curto prazo e afetar a confiança do consumidor a longo prazo. Quando um mercado de repente entra em colapso, os investidores ficam se perguntando sobre as razões de um movimento tão dramático. Durante o vácuo de notícias que muitas vezes existe nesses momentos, os grandes traders (incluindo as empresas de HFT) reduzirão suas posições de negociação para diminuir o risco, colocando uma pressão mais baixa sobre os mercados. À medida que os mercados se movem para baixo, mais perdas são ativadas, e esse ciclo de feedback negativo cria uma espiral descendente. Se um mercado em baixa se desenvolve por causa de tal atividade, a confiança do consumidor é abalada pela erosão da riqueza do mercado de ações e pelos sinais recessivos que emanam de um grande colapso do mercado.

Outros riscos de HFT algorítmico.

Algoritmos Errantes: A velocidade deslumbrante em que ocorre a maioria das transações algorítmicas de HFT significa que um algoritmo errôneo ou defeituoso pode acumular milhões em perdas em um período muito curto. Um exemplo infame do dano que um algoritmo errante pode causar é o da Knight Capital, uma formadora de mercado que perdeu US $ 440 milhões em um período de 45 minutos em 1 de agosto de 2012. Um novo algoritmo de negociação na Knight fez milhões de negócios defeituosos em cerca de 150 ações, comprando-as pelo preço mais alto e vendendo-as instantaneamente pelo menor preço de "oferta". (Observe que os criadores de mercado compram ações de investidores a preço de compra e vendem a eles pelo preço de oferta, sendo o spread seu lucro comercial. Para mais, leia: Os Fundamentos da Oferta Bid-Ask). Infelizmente, a hipereficiência da HFT algorítmica - em que os algoritmos monitoram constantemente os mercados apenas por esse tipo de discrepância de preços - significava que os operadores rivais se aproveitaram do dilema de Knight enquanto os funcionários da Knight tentavam freneticamente isolar a fonte do problema. Quando o fizeram, a Knight foi empurrada para perto da falência, o que levou à sua eventual aquisição pela Getco LLC. Grandes perdas do investidor: As oscilações de volatilidade agravadas por HFT algorítmicos podem sobrecarregar os investidores com enormes perdas. Muitos investidores rotineiramente colocam pedidos de stop-loss em suas ações em níveis que são 5% de distância dos preços correntes de negociação. Se os mercados se mantiverem sem razão aparente (ou mesmo por uma boa razão), esses stop-losses seriam acionados. Para piorar a situação, se as ações subseqüentemente se recuperarem em curto prazo, os investidores incorreriam desnecessariamente em perdas comerciais e perderiam suas participações. Enquanto alguns negócios foram revertidos ou cancelados durante surtos incomuns de volatilidade do mercado, como o Flash Crash e o fiasco de Knight, a maioria dos negócios não era. Por exemplo, a maioria dos quase dois bilhões de ações negociadas durante o Flash Crash estava com preços dentro de 10% de seu fechamento às 14:40 (o tempo em que o Flash Crash começou em 6 de maio de 2010), e esses negócios permaneceram. Apenas cerca de 20.000 negócios, envolvendo um total de 5,5 milhões de ações que foram executadas a preços de mais de 60% de seu preço de 14h40, foram posteriormente cancelados. Assim, um investidor com uma carteira de ações de US $ 500.000 em empresas americanas que tiveram 5% de perdas em suas posições durante o Flash Crash seria provavelmente de US $ 25.000. Em 1 de agosto de 2012, a NYSE cancelou negócios em seis ações que ocorreram quando o algoritmo Knight estava em desuso porque foram executados a preços 30% acima ou abaixo do preço de abertura daquele dia. A regra "Execução claramente errônea" da NYSE indica as diretrizes numéricas para revisar tais negociações. (Veja: Os Perigos do Programa de Negociação). Perda de Confiança na Integridade do Mercado: Os investidores negociam nos mercados financeiros porque têm total confiança e confiança em sua integridade. No entanto, episódios repetidos de volatilidade incomum no mercado, como o Flash Crash, poderiam abalar essa confiança e levar alguns investidores conservadores a abandonar completamente os mercados. Em maio de 2012, o IPO do Facebook teve vários problemas de tecnologia e confirmações atrasadas, enquanto em 22 de agosto de 2013, a Nasdaq parou de operar por três horas devido a um problema com seu software. Em abril de 2014, perto de 20.000 negociações incorretas tiveram que ser canceladas após um mau funcionamento do computador nas duas trocas de opções nos EUA do IntercontinentalExchange Group. Outra grande explosão como o Flash Crash poderia abalar grandemente a confiança dos investidores na integridade dos mercados.

Medidas para Combater os Riscos HFT.

Com o Flash Crash e o Knight Trading "Knightmare" destacando os riscos da HFT algorítmica, as trocas e os reguladores vêm implementando medidas de proteção. Em 2014, o Nasdaq OMX Group introduziu um "kill switch" para suas firmas-membro, que interromperia a negociação uma vez que um nível pré-estabelecido de exposição ao risco fosse violado. Enquanto muitas empresas de HFT já possuem switches "kill" que podem interromper toda a atividade de negociação sob certas circunstâncias, o switch Nasdaq fornece um nível adicional de segurança para combater algoritmos não autorizados.

Os disjuntores foram introduzidos depois de "Black Monday", em outubro de 1987, e são usados ​​para acalmar o pânico do mercado quando há uma enorme venda. A SEC aprovou regras revisadas em 2012 que permitem que os disjuntores entrem em ação se o índice S & P 500 cair 7% (do nível de fechamento do dia anterior) antes das 15:25 EST, o que interromperia as negociações em todo o mercado por 15 minutos. Um mergulho de 13% antes das 15:25 geraria mais 15 minutos de parada em todo o mercado, enquanto um mergulho de 20% fecharia o mercado de ações pelo resto do dia.

Em novembro de 2014, a Commodity Futures Trading Commission (Comissão de Negociação de Futuros de Commodities) propôs regulamentações para as empresas que usam negociação algorítmica em derivativos. Essas regulamentações exigiriam que tais empresas tivessem controles de risco pré-negociação, enquanto uma disposição controvertida exigiria que disponibilizassem o código-fonte de seus programas ao governo, se solicitado.

The Bottom Line.

O HFT algorítmico apresenta vários riscos, sendo o maior deles o seu potencial para amplificar o risco sistêmico. Sua propensão para intensificar a volatilidade do mercado pode repercutir em outros mercados e alimentar a incerteza dos investidores. Repetidas crises de volatilidade incomum no mercado podem acabar corroendo a confiança de muitos investidores na integridade do mercado.

A negociação de alta frequência aumenta o risco sistêmico? ☆

Destaques.

A plataforma Arrowhead introduz cotação e negociação de alta frequência (HFQ e HFT) no Japão.

As regras atuais e literatura não abordam suficientemente HFQ & amp; HFT

CoVAQ e CoVAR medem a contribuição de uma ação para os riscos sistêmicos da microestrutura.

O HFQ e o HFT correlacionados com baixa latência aumentam os riscos sistêmicos de microestrutura.

Em 2010, a Bolsa de Valores de Tóquio, a maior bolsa de valores sediada fora dos Estados Unidos, lançou uma nova plataforma de negociação, a Arrowhead. Essa plataforma reduziu a latência e aumentou cotação e negociação de alta freqüência (HQC) de zero a 36% do volume de negociação. Durante eventos de cauda representando condições extremas de mercado, o HFQ correlacionado de baixa latência pode levar a riscos sistêmicos, como colapsos de flash, que não foram suficientemente abordados na literatura. Neste artigo, nosso estudo fornece uma estrutura para avaliar se o HFQ aumenta os riscos sistêmicos e aponta para a necessidade de incorporar correlações e métodos CoVaR na regulação desses riscos por meio de disjuntores e outras regulamentações.

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Negociação de Alta Frequência: Manipulação do Mercado e Riscos Sistémicos de uma Perspectiva da UE.

98 Páginas Enviada: 15 Jul 2012 Última revisão: 9 Feb 2017.

Diego Leis

Universidade de Zurique - Rechtswissenschaftliches Institut (Faculdade de Direito)

Data de Escrita: 29 de fevereiro de 2012.

A negociação de alta frequência é o tópico de uma discussão acirrada, já que o funcionamento geral dos mercados financeiros está sob maior escrutínio em tempos de incerteza econômica. O objetivo deste artigo é explicar o surgimento da negociação de alta frequência e abordar a problemática da manipulação de mercado e do risco sistêmico a partir de uma perspectiva regulatória.

Palavras-chave: Negociação de Alta Frequência, Manipulação de Mercado, Flash Crash, MiFID 2.0.