Fazzaco > 要訊 > 摩根大通調查顯示，FX Algo Trading中Corona-Led Uptick 摩根大通調查顯示，FX Algo Trading中Corona-Led Uptick 來源: Finance Magnates 2020-05-06 摩根大通（JPMorgan）進行的客戶調查顯示，自2020年3月以來，由于冠狀病毒帶動的波動性促使外匯交易者尋求提高交易效率，算法執行工具在外匯交易中的使用已大大增加。 與其他資產類別一樣，外匯市場對COVID-19大流行的反應也令人擔憂，其波動性令人擔憂。報告稱，由於最近的動盪，摩根大通的客戶開始尋求所謂的自適應算法，該算法基於允許增量學習的機器學習模型。隨著交易者尋求競爭優勢，這導致外匯市場參與者對算法的採用激增。 隨著外匯市場參與者採用通過人工智能和機器學習增強的複雜分析功能，3月份通過算法執行了超過60％的票面金額超過1000萬美元的交易。相比之下，一年前不到50％的交易是因為算法交易的潛在好處變得越來越明顯，而對沖基金和真實貨幣賬戶正在引領這種趨勢。 “針對特定價格的挑戰不斷增加，市場影響風險增加，適應性算法邏輯中客戶滿意度的提高以及與時間風險有關的擔憂的減少，都是適應性和預定訂單得到更廣泛使用的一些促成因素而不是基於限價的訂單。”報告說。 外匯市場的採用率保持平穩一段時間以來，人們廣泛預測外匯市場參與者會採用算法。但是，儘管發表了很多出版物，但頗有影響力的研究機構格林威治協會（Greenwich Associates）在最新調查中透露，即使算法交易在其他市場激增，近幾年來，算法中的算法採用率也保持持平。 這家美國研究公司報告說，經過多年的停滯，外匯交易中的算法交易普及率仍然比股票及其他類別的交易要慢。 更具體地說，雖然近兩分之一的股票市場參與者正在使用算法交易，但只有37％的買方外匯交易員使用算法交易。此外，算法交易僅佔算法策略用戶進行的總交易量的22％。 在這份報告中，這家位於康涅狄格州的公司將外匯吸收率較低歸因於缺乏貿易披露要求。結果，貨幣交易者無法訪問有關定價和執行的通用數據，從而無法為股票算法提供信息。它進一步解釋說，經過多年觀察他們的股票同行將業務轉移到算法交易之後，許多外匯市場參與者的交易實際上是源自二階對沖，而不是alpha生成器。因此，儘管有節省成本和風險管理的潛力，但是這限制了許多外匯交易者增加對算法的使用。 從更深入的角度看，該研究進一步表明，不到一半的外匯交易者使用基準來衡量交易績效。而且儘管如此，交易成本分析（TCA）工具的增加在其他資產類別中的表現也非同尋常，更少的外匯投資者最終親自加入了TCA庫。
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