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sabato 30 dicembre 2017

TRADING, CRIPTO TRADING E LIQUIDITA’ PT.2

Per la prima parte, clicca qui.
Un key driver nel processo di scelta degli ordini che inseriamo sulle piattaforme è ovviamente la liquidità
Lo spread è uno dei liquidity-based factor che dovremmo osservare prima di comprare/vendere un qualsiasi asset.  Più alto è il bid-ask spread maggiore sarà il costo di un market-order. Quando lo spread si allarga dovremmo evitare di usare market order (rimpiazzandoli con i limit) nonché ridurre l’aggressività operativa per come definita al post precedente. Quando si restringe, invece, possiamo optare anche per gli hidden orders (disponibili sui mercati tradizionali anche se ho il dubbio che qualche exchange offra ai soli clienti istituzionali API features tramite le quali inserirli) al fine di provare a sfruttare l’aumento delle probabilità di ottenimento dell’eseguito riducendo al contempo i rischi di segnalazione.
L’order book è un’ importante fonte di informazioni in quanto ci comunica in tempo reale l’ammontare di liquidità disponibile. Più precisamente, la profondità ci segnala quella immediatamente disponibile per il trading in un dato range di prezzo; l’imbalance corrisponde alla differenza tra le quantità offerte in acquisto e vendita, mentre l’order book height indica il price impact massimo potenziale nell’ ipotesi in cui inviassimo a mercato un ordine destinato a ad attingere liquidità su tutti i livelli visibili.
Tendenzialmente, allorquando la profondità diminuisce, i traders utilizzano più diffusamente i limit orders anziché i market orders. Anche la differenza tra la profondità delle due sides è significativa con riguardo all’ aggressività del trader. Infatti:
·         maggiore è la profondità della propria side, maggiore sarà l’aggressività del trader;
·         maggiore è la profondità della side opposta, minore sarà l’aggressività del trader.
Quanto sopra è conseguenza diretta della priorità prezzo-temporale a cui risultano essere informati i matching engines delle piattaforme negoziali (tradizionali e cripto).  Infatti, se la side del book è affollata, gli ordini limit già piazzati hanno priorità temporale il che significa che, a parità di prezzo, un nuovo limit order avrebbe una probabilità di esecuzione minore. Al fine di ottenere l’eseguito il trader, alternativamente:
·         immetterà un ordine limit prezzato più aggressivamente;
·         immetterà un ordine a mercato anziché uno limit.
Al contrario, coloro i quali saranno intenzionati ad immettere un ordine sulla book side meno affollata tenderanno ad essere più passivi perché ad essere aggressivi saranno coloro i quali si troveranno ad operare sulla side più affollata.
Anche gli squilibri (imbalances) assumono un certo rilievo: se ci trovassimo dinanzi ad un sell imbalance, i venditori saranno più aggressivi (spingeranno il prezzo verso il basso) ed i compratori più passivi. A dire il vero, i venditori tendono ad essere più liquidity-driven dei compratori nel senso che tendono ad essere più aggressivi, laddove ritenessero probabile una discesa dei prezzi, in presenza di una buy side profonda. Perché? Perché non vendere quando il mercato scende equivale a perdere soldi mentre non comprare quando il mercato sale equivale ad un mancato profitto.

Anche gli hidden orders tendono ad essere prezzati più aggressivamente quando la propria side risulti essere affollata; viceversa, la condizione microstrutturale della side opposta non incide sul pricing degli hidden orders.
Un altro importante fattore liquidity driven che sino a qualche anno fra avremmo dovuto osservare prima di inserire un ordine era il trade flow.
Il trade flow consta di due elementi: il volume e la frequenza. Quanto più elevato risulta il volume scambiato tanto più elevata sarà l’aggressività degli ordini. Il volume conferma o smentisce l’esistenza di un trend: maggior volumi in trend positivi conducono ad una maggiore aggressività dei buy orders e viceversa.
Una maggior  frequenza è invece associata ad una maggior aggressività dei sell orders vista la sensibilità di questa ai clusters di liquidità esistenti sulla side opposta. Tuttavia, l’incremento del trading algoritmico e la presenza di un’ average order size piuttosto contenuta hanno portato ad un incremento del trading flow ma anche ad un deterioramento della sua significatività informativa a causa dell’ aumento del noise, specie su timeframes ridotti.

Altri due liquidity proxies tradizionali per azioni ed obbligazioni sono, rispettivamente, la capitalizzazione di mercato ed il rating. In tal senso è opportuno notare come gli hidden orders vengano utilizzati con maggior frequenza in caso di operatività sulle small caps, il cui mercato è poco liquido e quindi il rischio di segnalazione maggiore. Infatti, l’hidden liquidity è correlata inversamente sia al trading volume che alla capitalizzazione di mercato. 
Post scritto ascoltando.