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Colocation and fast parallel-processing hardware lets the HFT systems act rapidly on any incoming news of trades. Then44 in a 4bn sale of futures contracts based on the Standard amp Poors index44 apparently broke the system. The attempt to sell-off a large position ran into trouble as there were not enough genuine buyers.

Having bought into the contract44 it then became clear that with too few buyers prices would fall. The algorithms started to regard the bundle of contracts as a 39hot potato They continually bounced contracts between each other in the hope of not being the last one to hold as the price crashed - the assumed link between the SampP futures and the underlying stocks then took out numerous blue-chip stocks.

In his testimony to the US Senate44 Lauer pointed to abusive use of the data feeds with techniques known as 39quote stuffing It is a common and legal tactic to publish thousands of quotations in the hope of sniffing out another trader39s position they are quickly withdrawn if there is no response.

Surprisingly perhaps traders are not penalised for offering up what are effectively 39fishing39 exercises for transactions44 as they are charged for executed trades not quotes44 making the dummy quotes effectively free. Quote stuffing goes further.

It involves generating a huge volume of quotations on a given stock to quotslow down traders with inferior technologyquot44 according to Lauer. Trading software firm Nanex called one day39s unusual activity around Bank of America39s stock on the 2 November the 39Denial of Service Algo From the morning until just after lunch44 while quotations hovered around to per second44 trading continued more or less normally.

But there were long bursts in which close to quotations spammed the exchange39s real-time data feed44 effectively blocking all but a few actual trades. Nanex has published numerous incidents of what its people reckon are mini flash-crashes - sudden irregularities in trading caused by HFT.

Across the Atlantic44 MEPs in the European Parliament voted for a bill that could curb the more abusive activities of algorithmic trading. The measure restricts the speed with which orders can be withdrawn from the market - they would have to remain on the system for more than ms. Mao Ye44 Chen Yao44 and Jiading Gai44 researchers from the University of Illinois at Urbana Champaign44 published a paper last August in which they claimed even orders with a life of just 50ms would be a reasonable limit without affecting the cost of trading.

In their research they found up to 40 per cent of orders are cancelled in less than 50ms. However44 the EU legislation44 if implemented44 will not stop rapid-fire trading44 just attempt to rein it in a little.

They have been looking at what HFT firms have been doingquot. People such as Andrew Brooks44 head of US equity trading at financial adviser T Rowe Price Associates44 argue that co-location has created an uneven playing field that quotfavours those who can and will pay for itquot. Others argue that the advantage of colocation with exchanges is fast diminishing. Successful trading strategies generally wind up unsuccessful because too many jump on the bandwagon. Networks of influence Tabb Group39s analysis of profitability for HFT strategies peaked in at 7.

To try to extend the reach of HFT44 computers increasingly use trading signals from exchanges thousands of miles apart and with an increasingly diverse range of data to eke out a trading advantage using statistical arbitrage.

To be able to react faster44 financial users are clamouring for low-latency connections. At the speed at which the software attempts to operate44 the speed of light itself is a significant impediment. To link the two main financial centres in the US - Chicago and New York - Spread Networks dug its own trench44 quotthe straightest and shortest route possiblequot. The company claims it cut round-trip latency to The mile trench contains fibre-optic cable that lets trading houses44 unsatisfied with the latency that the existing telecom infrastructure could give them44 link their computers together.

Even after completing the initial connection44 in late the company shortened the route further in some places to shave another s off.

The next move may be offshore. Researchers at the Massachusetts Institute of Technology MIT came up with a number of ideal computing locations around the world based on their relative proximity to trading venues44 some lay in the North Atlantic and Indian Ocean.

Oil rigs that have emptied their wells could find new uses as homes for trading supercomputers. Even then44 at some point44 the latency advantage runs out.

There will be differentiation between trading strategies44 but speed is becoming less of a differentiator. The development of novel trading signals will matter more and more. Today39s financial systems have to move and store massive amounts of data. Narang says the feeds his company analyses for its own trading system quotgenerate around GB per day of raw data and GB of compressed data44 with another GB from proprietary trading logs.

You can39t analyse the compressed data directly: So we generally expend another GB of storage on that task. None of this includes backing up our data or snapshotting data. High-frequency trading strategies have to examine massive amounts of data to generate predictive signalsquot.

Even your tweets will be read by tomorrow39s algorithms to determine whether to buy and sell44 and for how much. Changes in sentiment expressed on social media could be enough to trigger sudden changes in price. It39s unclear as to whether the use of many more signals to determine when to trade will increase volatility.

Although prices recovered quickly the situation indicated how sensitive markets are to information disturbances. And this is in markets that create volatility simply from their own internal information feedback loops. According to Jean-Philippe Bouchaud44 chairman of Capital Fund Management and professor of physics at the cole Polytechnique44 just 5 per cent of the movements in stock prices today can be attributed to news of events outside the markets.

The vast majority of jumps are caused by feedback loops from within the system. Bouchaud argues in his research work that the market structure itself is fragile because liquidity - the ability to satisfy both buyers and sellers - disappears so readily44 as it did in May Even if HFT itself is brought under control44 unforeseen circumstances could still have a devastating impact on algorithms44 the companies operating them44 and the taxpayers.

He pointed to the collapse of Long-Term Capital Management more than a decade ago and the events of August - the 39Great Quant Meltdown39 - as examples of situations where highly profitable strategies suddenly go into reverse because market conditions change.

To try to avoid unwittingly damaging the markets and avoid running up massive debts when the markets behave oddly44 Manoj Narang says Tradeworx uses Amazon39s cloud servers to test algorithms against historical trading data. Our exchange market simulator is used to replicate the experience of the market system and all the regulations that go along with as well as the latencies of transferring data. We simulate all our trading strategies on this platform before it goes into production44 not just for normal operation but how they would fare under anomalous conditions.

We39ve thought of a way to do that: With a clear profit motive44 such attacks are likely to be far more subtle than the AP Twitter hack. Rather than target a single high-profile account44 hackers might attempt more widespread44 low-level attacks that attempt to push share prices in one direction44 cashing in when order is restored. Further information copy The Institution of Engineering and Technology.

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