รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเทรดความถี่สูง (HFT)

1. การเทรดความถี่สูง (HFT) คืออะไร?

HFT คือรูปแบบหนึ่งของการเทรดเชิงอัลกอริทึม ซึ่งใช้คอมพิวเตอร์สมรรถนะสูงและอัลกอริทึมที่ซับซ้อนเพื่อส่งคำสั่งจำนวนมากในความเร็วระดับสูงมาก โดยทั่วไปบริษัทที่ทำ HFT มักถือสถานะในช่วงเวลาสั้นมาก มักอยู่ในระดับไมโครวินาทีหรือมิลลิวินาที โดยมีเป้าหมายเพื่อทำกำไรจากความคลาดเคลื่อนของราคาเพียงเล็กน้อย หรือจากความไม่มีประสิทธิภาพของตลาด

จุดเด่นสำคัญของ HFT:

• ความเร็ว: อัลกอริทึมของ HFT สามารถวิเคราะห์ข้อมูลตลาดและส่งคำสั่งเทรดในเวลาไมโครวินาที ซึ่งเร็วกว่าผู้เทรดมนุษย์อย่างมาก
• ปริมาณ: บริษัทที่ทำ HFT จะส่งคำสั่งเทรดจำนวนมหาศาล มักคิดเป็นสัดส่วนที่มีนัยสำคัญของปริมาณการซื้อขายทั้งหมดในตลาด
• ระยะเวลาการถือครองที่สั้นมาก: โดยทั่วไปสถานะของ HFT จะถูกถือไว้ในช่วงเวลาสั้นมาก มักเพียงไม่กี่วินาทีหรือมิลลิวินาทีเท่านั้น
• อัลกอริทึมที่ซับซ้อน: อัลกอริทึมของ HFT มีความซับซ้อนและมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยใช้แบบจำลองทางสถิติและคณิตศาสตร์ขั้นสูงเพื่อระบุและใช้ประโยชน์จากโอกาสในการเทรด

2. เทคโนโลยีที่ทำให้ HFT เกิดขึ้นได้:

เทคโนโลยีสำคัญหลายอย่างช่วยสนับสนุนให้เกิด HFT ได้แก่:

• การวางเซิร์ฟเวอร์ร่วม (Colocation): บริษัทที่ทำ HFT จะนำเซิร์ฟเวอร์ไปติดตั้งไว้ในศูนย์ข้อมูลเดียวกันกับตลาดแลกเปลี่ยนที่ตนเทรดด้วย วิธีนี้จะลดระยะทางที่ข้อมูลต้องเดินทาง ช่วยลดความหน่วง (latency ซึ่งเป็นเวลาที่ใช้ในการส่งผ่านข้อมูล) และทำให้การประมวลผลคำสั่งเทรดทำได้เร็วขึ้น
• เครือข่ายความหน่วงต่ำ (Low-Latency Networks): บริษัทที่ทำ HFT ใช้เครือข่ายเฉพาะทางที่มีความหน่วงต่ำเพื่อเชื่อมต่อเซิร์ฟเวอร์ของตนเข้ากับตลาดแลกเปลี่ยน เครือข่ายเหล่านี้ถูกปรับให้เหมาะกับความเร็ว และสามารถส่งข้อมูลได้ในระดับไมโครวินาที
• การประมวลผลแบบสมรรถนะสูง (High-Performance Computing): อัลกอริทึมของ HFT ต้องใช้คอมพิวเตอร์ที่ทรงพลังพร้อมฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง เช่น field-programmable gate arrays (FPGAs) เพื่อประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก และส่งคำสั่งเทรดได้อย่างรวดเร็วในระดับที่แทบจะเรียกได้ว่าทันที

3. บทบาทของ HFT ในตลาด Forex:

HFT มีบทบาทสำคัญในตลาด Forex โดยช่วยเพิ่มสภาพคล่อง ลดส่วนต่างราคา (spread) และทำให้ตลาดมีประสิทธิภาพมากขึ้น อย่างไรก็ตาม HFT ยังถูกวิพากษ์วิจารณ์ว่าอาจทำให้ความผันผวนของตลาดรุนแรงขึ้น และสร้างความได้เปรียบที่ไม่เป็นธรรมให้กับบริษัทที่ทำ HFT

• การเพิ่มสภาพคล่อง: บริษัทที่ทำ HFT มักทำหน้าที่เป็นผู้ให้สภาพคล่อง (market makers) โดยการเสนอราคา bid และ ask สำหรับคู่สกุลเงินอย่างต่อเนื่อง วิธีนี้ช่วยให้แน่ใจว่าตลาดยังมีทั้งผู้ซื้อและผู้ขายพร้อมให้บริการอยู่เสมอ
• การค้นพบราคา (Price Discovery): อัลกอริทึมของ HFT สามารถวิเคราะห์ข้อมูลตลาดได้อย่างรวดเร็วและตรวจพบความคลาดเคลื่อนของราคา ซึ่งนำไปสู่การค้นพบราคาได้เร็วขึ้นและตลาดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
• ความผันผวน: HFT อาจมีส่วนทำให้ตลาดผันผวน โดยเฉพาะในช่วงที่สภาพคล่องต่ำหรือเมื่อเกิดแรงกดดันต่อสภาวะตลาด
• Flash Crashes: ในบางกรณีที่พบไม่บ่อย อัลกอริทึมของ HFT อาจทำให้เกิด flash crashes ซึ่งเป็นการปรับลดราคาที่เกิดขึ้นอย่างฉับพลันและรุนแรง อันเกิดจากกระบวนการขายเป็นลูกโซ่ของคำสั่งเทรด

4. ข้อพิจารณาด้านกฎระเบียบ:

เนื่องจากความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจาก HFT หน่วยงานกำกับดูแลจึงได้นำมาตรการต่าง ๆ มาใช้เพื่อบรรเทาผลกระทบเชิงลบ ซึ่งมาตรการเหล่านี้รวมถึง:

• เบรกเกอร์วงจร (Circuit Breakers): คือการหยุดการเทรดชั่วคราวที่จะถูกกระตุ้นเมื่อราคาขยับเร็วเกินไป เพื่อให้ตลาดมีเวลาปรับสภาพและป้องกันผลกระทบต่อเนื่องจากความผันผวนที่รุนแรง
• การเฝ้าระวังตลาด (Market Surveillance): หน่วยงานกำกับดูแลจะติดตามกิจกรรมของ HFT อย่างใกล้ชิดเพื่อระบุและป้องกันการเทรดที่มีลักษณะบิดเบือนหรือเป็นการเอาเปรียบ เพื่อให้ตลาดดำเนินไปอย่างเป็นธรรมและมีระเบียบ
• เวลาพักขั้นต่ำของคำสั่ง (Minimum Resting Times): บางตลาดแลกเปลี่ยนกำหนดให้บริษัทที่ทำ HFT ต้องเก็บคำสั่งไว้ในระบบเป็นระยะเวลาขั้นต่ำ ก่อนที่จะสามารถยกเลิกหรือปรับเปลี่ยนได้ มาตรการนี้มีเป้าหมายเพื่อป้องกันพฤติกรรมเช่น quote stuffing ซึ่งเป็นการที่ผู้เทรดส่งคำสั่งจำนวนมากเข้าไปในตลาดแล้วทำการยกเลิกอย่างรวดเร็ว อาจทำให้เกิดการเคลื่อนไหวของราคาแบบเสมือน (artificial)

5. กลยุทธ์ที่ใช้ใน HFT:

บริษัทที่ทำการเทรดความถี่สูงใช้กลยุทธ์หลากหลายเพื่อสร้างความได้เปรียบในตลาด ได้แก่:

• การทำตลาด (Market Making): บริษัทที่ทำ HFT ทำหน้าที่เป็นผู้ให้สภาพคล่อง โดยการเสนอราคา bid และ ask สำหรับคู่สกุลเงินอย่างต่อเนื่อง พวกเขาทำกำไรจากส่วนต่างระหว่างราคาทั้งสองนี้ โดยสร้างกำไรเล็กน้อยจากจำนวนครั้งของการเทรดที่มากมาย
• สถิติอาร์บิทราจ (Statistical Arbitrage): กลยุทธ์นี้เกี่ยวข้องกับการระบุและใช้ประโยชน์จากความคลาดเคลื่อนของราคาในหลักทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์กัน ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมของ HFT อาจตรวจพบความคลาดเคลื่อนชั่วคราวระหว่างหุ้นกับสัญญาซื้อขายล่วงหน้าที่สอดคล้องกัน แล้วดำเนินการเทรดเพื่อทำกำไรจากส่วนต่าง
• การเทรดข่าว (News Trading): อัลกอริทึมของ HFT สามารถวิเคราะห์พาดหัวข่าวและการประกาศข้อมูลเศรษฐกิจแบบเรียลไทม์ ทำให้ตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่ส่งผลต่อราคาได้เร็วกว่าในกรณีของผู้เทรดมนุษย์ ส่งผลให้มีข้อได้เปรียบในการจับการเคลื่อนไหวของราคาในระยะสั้นที่เกิดจากข่าว
• การวิเคราะห์กระแสคำสั่งซื้อขาย (Order Flow Analysis): บริษัทที่ทำ HFT วิเคราะห์ข้อมูลกระแสคำสั่งซื้อขาย ซึ่งรวมถึงขนาดและทิศทางของคำสั่งที่ถูกส่งเข้าสู่ตลาด เพื่อคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาในระยะสั้น เมื่อสังเกตได้ถึงรูปแบบในสมุดคำสั่ง (order book) พวกเขาสามารถคาดการณ์ได้ว่าตลาดมีแนวโน้มจะเคลื่อนไปทิศทางใด และดำเนินการเทรดให้สอดคล้อง

6. ผลกระทบของ HFT ต่อผู้เทรดรายย่อย:

การเติบโตของ HFT ได้ก่อให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับผลกระทบต่อผู้เทรดรายย่อย บางฝ่ายเชื่อว่า บริษัทที่ทำ HFT มีข้อได้เปรียบอย่างไม่เป็นธรรมเนื่องจากเทคโนโลยีที่เหนือกว่าและการเข้าถึงข้อมูลตลาด อย่างไรก็ตาม อีกฝ่ายหนึ่งให้เหตุผลว่า HFT ช่วยเพิ่มสภาพคล่องและประสิทธิภาพของตลาด ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อผู้เข้าร่วมตลาดทุกกลุ่ม

ประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้นกับผู้เทรดรายย่อย:

• ส่วนต่างราคาที่แคบลง: HFT อาจทำให้ส่วนต่างราคา bid/ask แคบลง ช่วยลดต้นทุนการเทรดสำหรับผู้เทรดรายย่อย
• สภาพคล่องที่เพิ่มขึ้น: HFT สามารถเพิ่มสภาพคล่องในตลาด ทำให้ผู้เทรดรายย่อยเข้าและออกจากการเทรดได้ง่ายขึ้นที่ราคาซึ่งต้องการ
• การประมวลผลที่รวดเร็วขึ้น: อัลกอริทึมของ HFT สามารถส่งคำสั่งเทรดได้ในความเร็วสูงมาก ซึ่งอาจช่วยให้ผู้เทรดรายย่อยได้ราคาที่ดีกว่า

ข้อเสียที่อาจเกิดขึ้นกับผู้เทรดรายย่อย:

• ความผันผวนที่เพิ่มขึ้น: HFT อาจมีส่วนทำให้ตลาดมีความผันผวนมากขึ้น ทำให้ผู้เทรดรายย่อยจัดการความเสี่ยงและคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาได้ยากขึ้น
• Flash Crashes: อัลกอริทึมของ HFT อาจทำให้เกิด flash crashes ส่งผลให้ผู้เทรดรายย่อยที่เผลออยู่ฝั่งตรงข้ามกับทิศทางตลาดได้รับความสูญเสียอย่างมีนัยสำคัญ
• การเข้าถึงเทคโนโลยีที่ไม่เท่าเทียม: ผู้เทรดรายย่อยอาจไม่ได้เข้าถึงเทคโนโลยีความเร็วสูงและข้อมูลตลาดในระดับเดียวกับบริษัทที่ทำ HFT ซึ่งอาจทำให้พวกเขาเสียเปรียบ