Чому автоматизована торгівля швидко концентрується на ринку ф'ючерсів

Автоматизовані торги мають свої справжні переваги, що походять з самої структури ринку.

3 березня голова Комісії з торгівлі товарними ф’ючерсами США (CFTC) Майкл Селіг на конференції “Майбутнє фінансів” в Інституті Мілкена заявив, що CFTC незабаром представить набір регуляторних рамок для криптовалютних безстрокових контрактів, мета яких полягає в тому, щоб поступово повернути цей торговий продукт, який раніше майже повністю домінувався офшорними біржами, на внутрішній ринок США. Ця заява є продовженням постійних зусиль американського ринку протягом минулого року. У липні 2025 року Coinbase запустила для роздрібних користувачів США ф’ючерсні продукти, що регулюються CFTC; у грудні 2025 року Cboe запустила безперервні ф’ючерсні продукти на біткойн та ефір; у березні 2026 року Coinbase ще більше розширила асортимент продуктів для неамериканських користувачів, представивши безстрокові ф’ючерси на акції. Ми можемо бачити, що безстрокові ф’ючерси поступово стають основною інфраструктурою для виконання торгівлі деривативами, а США прискорюють заповнення цієї ніші.

AI-торгівля часто подається як більш розумний спосіб торгівлі криптовалютами. Але якщо зосередитися на реальному застосуванні, вона дійсно більше підходить для ф’ючерсного ринку. Ф’ючерсні контракти природно мають такі структурні особливості, як стандартизація, маржинальна основа, щоденне котирування та симетрія для коротких і довгих позицій, що робить систематичне виконання простішим, ніж на спотовому ринку. Логіка спотової торгівлі часто переплітається з такими питаннями, як зберігання, розрахунок і запозичення активів (якщо ви хочете коротко продати). Ф’ючерси знімають ці тягарі. Капітал і стратегії автоматизованих торгів все більше концентруються на ринку деривативів, безстрокові контракти займають більшість частки в обсязі торгівлі криптографічними деривативами, і ця тенденція не є несподіваною.

Роздрібні трейдери прискорено переходять від копіювання сигналів до автоматизованого виконання. Люди, які раніше копіювали сигнали в групах Telegram, тепер починають підписуватися на торгові роботи, а деякі навіть починають будувати систематичні стратегії самостійно. Вбудований в ф’ючерсний ринок маржинальний механізм та стандартизація на рівні контрактів роблять цей перехід найбільш реальним.

Ф’ючерсний ринок надає те, чого не може надати спотовий ринок

Спотова торгівля означає безпосереднє володіння активами. Навіть на біржі з чіткими правилами виконання та пріоритетом ціни і часу алгоритмам потрібно обробляти питання, пов’язані з зберіганням, розрахунком та запозиченням активів, які можуть суттєво відрізнятися залежно від платформи (якщо ви хочете коротко продати).

Ф’ючерсні контракти відокремлюють ці етапи від торгової логіки. Базуючись на маржі, щоденному котируванні та природній симетрії коротких і довгих позицій, одна й та сама стратегія може безпосередньо виражати думку в обох напрямках. Розмір позиції стає регульованим параметром, прив’язаним до маржі, а ліміти ризику безпосередньо кореспондують з маржевими порогами. Модель має більш детальну регуляцію в управлінні ризиками та позиціями, параметри є більш чіткими.

Для автоматизованих стратегій ця різниця безпосередньо змінює способи управління ризиками, розрахунку позицій і виконання. Регуляторні рамки розглядають маржу та щоденне котирування як основні механізми ф’ючерсного ринку, що проявляється у стандартизованих умовах, централізованому розрахунку, маржі як забезпеченню виконання та щоденних розрахунках. Ці механізми надають ф’ючерсному ринку ліквідність і масштабованість, а також полегшують перетворення його в систему торгівлі на основі правил.

Безстрокові контракти не мають дати закінчення. Фінансова ставка (зазвичай розраховується кожні вісім годин) виконує функцію прив’язки, повертаючи ціну безстрокових контрактів ближче до спотової ціни. Розрахунок ставки базується на недавній ціновій різниці між ф’ючерсами та спотовими цінами. Для систематичних стратегій фінансова ставка є додатковою змінною стану. Вона в реальному часі відображає нахил позицій і розподіл важелів між биками та ведмедями. Цей сигнал неможливо отримати на спотовому ринку.

Тільки на ринку деривативів є такі сигнали

Даних, які виникають на ф’ючерсному ринку, немає в спотовому ордер-бук. Це є найменш оціненим причинами, чому автоматизовані торги схиляються до деривативів.

Базис (різниця в ціні між спотовим та ф’ючерсним ринком) та фінансова ставка (грошові потоки, які регулярно сплачуються сторонами в безстрокових контрактах) є важливими сигналами для оцінки рівня відхилення ринку деривативів та напрямку важелів. Вони повідомляють моделі, наскільки далеко деривативи від основного активу та в якому напрямку нахиляються важелі. Модель може використовувати це відхилення як вхідну ознаку, сигнал управління ризиками або обидва варіанти.

Обсяг торгів надає другу рівень інформації про наміри ринку. Коли безстрокові контракти займають більшість у обсязі та відкритих позиціях біткойн-ф’ючерсів, вбудована інформація про позиції в деривати є найбільш щільною в усьому ринку. Мікроструктурні моделі, каскадні ліквідації та індикатори емоцій часто вперше з’являються на ф’ючерсному ринку, оскільки учасники висловлюють свої оцінки через важелі. Для моделі найбільш щільні сигнали часто є найціннішими для навчання.

На рівні виконання це також так. Стандартизація специфікацій контрактів у ф’ючерсному ордер-бук, чіткі правила виконання та детальні дані ордер-бук природно підходять для машинного навчання. Оптимізація виконання, моделювання ордер-бук — ці застосування машинного навчання в ринку деривативів співіснують зі структурою ринку. У спотовій архітектурі це більше нагадує додаткові можливості, що накладаються.

Чому встановлення цін має значення для автоматизованих торгів

Ще одна часто недооцінена перевага полягає в тому, що ф’ючерси зазвичай домінують в установленні цін.

Дослідження динаміки цін спотового та ф’ючерсного ринків неодноразово показували, що у звичайних ринкових умовах ф’ючерси вносять більшість внеску в установлення цін. Коли з’являються арбітражні сигнали, цей відсоток ще більше зростає. На ринку криптовалют стандартні показники установлення цін вказують на домінування ф’ючерсів. Відхилення між ф’ючерсами та спотовими цінами може передбачити подальшу динаміку спотових цін, але навпаки не працює. Інформація зазвичай спочатку відображається у ф’ючерсах, а потім передається на спот, при цьому існує затримка в часі.

Ринок валют надає корисний орієнтир. У періоди низької прозорості на спотовому ринку ф’ючерси показують непропорційний обсяг інформації, іноді випереджаючи спотовий ринок на кілька хвилин. Після підвищення прозорості спотового ринку частка інформації поступово повертається до спотового ринку, де ринковий дизайн і прозорість визначають, де концентруються обізнані капітали. Ф’ючерсні торгові майданчики, як централізоване, регульоване середовище цінових торгів, мають природну прозорість, що приваблює такі капітали. Для систематичних моделей зв’язок між станом ринку та торговими діями легше вивчити в місцях, де сигнали зосереджені.

Для AI бути кращим не означає бути більш безпечним для всіх

Ф’ючерси стискають час. Важіль одночасно збільшує прибутки та збитки. Маржа є гарантією виконання, коли рахунок падає нижче рівня підтримки маржі, трейдери повинні додати змінну маржу. У крипто безстрокових контрактах сам контракт є високолевереджевим інструментом, деталі захисту замовлень (наприклад, якщо різниця між останньою ціною контракту та розумною базовою ціною перевищує поріг, замовлення на прибуток або збиток буде відхилено) безпосередньо впливають на результати виконання будь-якого робота, який працює на цій платформі.

Кілька речей є непоступливими для автоматизованих систем. Припущення щодо сліпого зниження мають бути обережними, моніторинг виконання має бути постійним, а сприйняття маржинальної моделі має бути чітким. Одна позиція може бути ліквідована в той час, коли на інших платформах є ще кошти, в залежності від того, використовується чи ні поодинока або загальна маржа. Ці ризики не зникнуть лише тому, що виконавцем є алгоритм. Системи, що проектуються навколо них, можуть обмежити ризик. Системи, що ігнорують їх, зрештою будуть піддані ризику, який буде масштабуватися.

AI насправді потребує структури; прогностична здатність — лише одна частина цього. Термін “структура” означає, що навіть у випадку ринкових порушень, ви знаєте, як він буде працювати.

Що це означає

Взаємозв’язок автоматизованих стратегій і ф’ючерсного ринку сприяє появі нового роду платформ для торгівлі ф’ючерсами. Ці платформи з самого початку будуються навколо інфраструктури деривативів, автоматизовані можливості вбудовані в торгову архітектуру.

OneBullEx є прикладом цієї ідеї. Його 300 SPARTANS безпосередньо працюють на власній ф’ючерсній інфраструктурі, чиста вартість та історична продуктивність можуть бути відстежені, аудовані. OneALPHA перетворює введення природної мови в розгорнуті ф’ючерсні стратегії, дозволяючи користувачам без коду також входити в систематичну торгівлю. Якщо ринок сам по собі вже надає стандартизацію, сигнали та ризикову архітектуру, необхідні для систематичних стратегій, то платформа повинна будуватися навколо цієї структури з самого першого дня.

Більше ніж будь-яка окрема платформа, важливіша загальна тенденція. AI-орієнтовані торги найбільше ймовірно спочатку зріють на ф’ючерсному ринку, оскільки ф’ючерси природно призначені для структурованого виконання.

AI продовжить еволюцію, але та дисципліна, яка справді йому потрібна, — це не нове вираження. Ф’ючерсний ринок, в свою чергу, був створений саме для цієї дисципліни.