Sadržaj[Sakrij][Prikaži]
Mnogi od nas, uključujući investitore, sve više se oslanjaju na kompjutere i tehnologiju nego ikada ranije. Uz pomoć algoritamskog trgovanja, sve veći broj investitora iskorištava ono što smatraju optimalnim tržišnim okolnostima kako bi postali mnogo bogatiji.
Algoritamsko trgovanje, često poznato kao algo trgovanje, je vrsta trgovanja dionicama koja koristi složene matematičke modele i formule za obavljanje brzih, automatiziranih finansijskih transakcija.
Ima za cilj da pomogne investitorima da izvrše određene finansijske strategije što je brže moguće kako bi maksimizirali prinose. Iako postoje neke značajne prednosti algoritamskog trgovanja, postoje i određene opasnosti koje treba uzeti u obzir.
Čitajte dalje kako biste saznali sve što trebate znati o algo trgovanju.
Šta je algoritamsko trgovanje?
Algoritamsko trgovanje je tehnika trgovanja koja koristi složene matematičke alate kako bi pomogla trgovcima da donose odluke o transakcijama na finansijskim tržištima. Potreba za učešćem ljudskog trgovca je minimalna u ovoj vrsti sistema, što rezultira veoma brzim donošenjem odluka. Ovo omogućava algoritmu da kapitalizira sve šanse za ostvarivanje profita koje se pojave na tržištu daleko prije nego što ih trgovac može vidjeti.
Budući da veliki institucionalni investitori trguju velikim brojem dionica, oni u velikoj mjeri koriste algoritamsko trgovanje. Poznato je i kao algo trgovanje, trgovanje crnom kutijom i drugi slični naslovi, a uvelike se oslanja na tehnologiju. Popularnost je porasla tokom prethodnih nekoliko godina.
Algoritamsko trgovanje (takođe poznato kao algo-trading) je praksa upotrebe kompjuterski vođenih matematičkih modela za izvršenje naloga na osnovu unapred definisanih kriterijuma bez korišćenja ljudske interakcije. Algoritamsko trgovanje su prvo prihvatile velike finansijske organizacije kao što su investicione banke, ali je tek nedavno postalo dostupno redovnim trgovcima.
istorija
Kasnih 1980-ih i 1990-ih pojavila su se finansijska tržišta sa potpuno elektronskim izvršenjem i uporedivim elektronskim komunikacionim mrežama. U Sjedinjenim Državama, decimalizacija, koja je smanjila minimalnu veličinu tiketa sa 1/16 dolara (0.0625 USD) na 0.01 USD po dionici, možda je potaknula algoritamsko trgovanje promjenom mikrostrukture tržišta dopuštajući manje razlike između cijena ponude i ponude, smanjujući market mejkeri trguju prednosti i povećavaju tržišnu likvidnost.
Sve do 1998. Komisija za hartije od vrijednosti (SEC) Sjedinjenih Država (SAD) dozvoljavala je elektronske razmjene, otvarajući vrata kompjuteriziranom visokofrekventnom trgovanju. HFT može izvršiti transakcije 1000 puta brže od osobe. Od tada je visokofrekventno trgovanje (HFT) postalo popularno.
Kako funkcioniše?
Metoda ili zbirka specificiranih pravila koja su namijenjena za izvođenje određenog procesa naziva se algoritam. Algoritamsko trgovanje koristi kompjuterske programe za obavljanje trgovanja po visokim stopama i obima u zavisnosti od skupa unapred definisanih parametara, kao što su cene akcija i tržišne okolnosti.
Trgovac, na primjer, može koristiti algoritamsko trgovanje kako bi brzo izvršio naloge kada određena dionica dosegne ili padne ispod određene cijene. Na osnovu takvih situacija, algoritam može odlučiti koliko dionica kupiti ili prodati. Kad god postoji program, trgovac može sjediti i opustiti se, znajući da će transakcije biti izvršene automatski nakon što unaprijed definisani kriterijumi budu zadovoljeni.
Algoritamske strategije trgovanja
Algoritamske strategije trgovanja su nekoliko metoda za izvođenje najprofitabilnijih algoritamskih transakcija. Iako je svaka strategija različita, mehanizam za obavljanje Algo trgovanja ostaje dosljedan. Svaka ruta je konstruisana tako da prima tokove podataka realnog tržišta sa berze, a zatim generiše nalog za trgovinu koristeći unapred definisani blok pravila ili logike. Trgovinski nalog uključuje sve karakteristike, kao što su sorta, strana i iznos.
Svaka strategija funkcioniše na unapred određen način kako bi trgovcu obezbedila tačno izvršenje algoritama za obavljanje transakcije. Proučite sljedeću listu popularnih metoda i njihova objašnjenja za bolje razumijevanje:
- Strategije arbitraže
- Statističke strategije
- Market Making strategije
- Strategije trgovanja zasnovane na sentimentu
- Momentum Strategies
- machine Learning Trading Strategies
Strategije arbitraže
Ovaj pristup podrazumijeva korištenje prednosti finansijskog instrumenta ili pogrešne cijene imovine na dva različita tržišta. Imovina kojom se trguje po jednoj cijeni na jednom tržištu, ali po znatno višoj cijeni na drugom tržištu je primjer strategije arbitraže. Kao rezultat toga, ako ste kupili predmet po nižoj cijeni, sada ga možete prodati po većoj cijeni na tržištu.
Na ovaj način ćete završiti sa profitom bez preuzimanja rizika. Kao rezultat toga, ovo je scenario u kojem izvršavate brojne transakcije na jednoj imovini u isto vrijeme za profit, bez rizika povezanog zbog dispariteta cijena.
Statističke strategije
Statističke arbitražne tehnike, koje se zasnivaju na hipotezi srednje reverzije, obično se koriste u parovima. Takve metode predviđaju ostvarivanje dobiti od statističke pogrešne procjene jedne ili više imovine na osnovu projektovane vrijednosti.
Trgovanje u parovima je primjer statističke arbitraže u kojoj gledamo omjer ili raspon između cijena dvije kointegrirane dionice. Ako vrijednost spreada premašuje predviđeni raspon, kupujete dionicu koja je podbacila i prodajete onu koja je nadmašila u uvjerenju da će se spread vratiti na svoj uobičajeni nivo. Statistička arbitraža može funkcionirati sa stotinu ili više dionica u svom portfelju koje su kategorizirane na osnovu različitih varijabli i mogu biti potpuno automatizirane u pogledu analize i izvršenja.
Market Making strategije
Ova tehnika doprinosi povećanju likvidnosti tržišta. Market mejker, često velika institucija, omogućava veliki obim naloga za kupovinu i prodaju trgovanja. Obrazloženje da su tvorci tržišta glavne institucije je zato što postoji veliki broj uključenih hartija od vrijednosti. Kao rezultat toga, pojedinačni posrednik možda neće biti u mogućnosti da omogući potreban obim.
Tokom ovog procesa, kreatori tržišta kupuju i prodaju dionice određenog skupa firmi. Posao svakog market mejkera uključuje prikazivanje kupovnih i prodajnih cijena za određeni broj dionica. Kada kupac da narudžbu, market mejker je ispunjava prodajom akcija iz sopstvenih zaliha. Kao posljedica toga, finansijska tržišta ostaju likvidna, što investitorima i trgovcima olakšava kupovinu i prodaju. Ovo obuhvata značaj market mejkera u garantovanju dovoljne trgovine.
Strategije trgovanja zasnovane na sentimentu
Tehnika trgovanja sentimentom je zauzimanje pozicija na tržištu na osnovu toga da li tržištem dominiraju bikovi ili medvjedi. Ova tehnika trgovanja može biti zasnovana na momentumu, što znači da investiramo visoko i prodajemo visoko ako je tržište bikovsko, ili obrnuto ako je tržište medvjedasto.
Tehnika trgovanja sentimentom može čak biti suprotna ili vraćanje srednje vrijednosti, tj. suprotna sentimentu tržišta. Suprotno tome ide ideja da kada postoji određeno ponašanje mase u pogledu sigurnosti, to rađa određene pogrešne cijene koje se mogu iskoristiti (precijeniti već preovlađujući rast sigurnosti) i da nakon velikog bika slijedi pad cijena vrijednosnih papira zbog korekcija ili poroka. obrnuto.
Momentum Strategies
Ove metode profitiraju od tržišnih fluktuacija analizirajući tržišni trend. Kao rezultat toga, pokušava kupiti skupo i prodati visoko kako bi ulaganje u dionice učinilo profitabilnim. Kada je u pitanju ulaganje vrijednosti, ono pokušava da se vrati na srednju vrijednost ili prosjek kad god odstupi od nje.
Ulaganje zamaha se dešava tokom ovog perioda jer se dešava pre pojave srednje vrednosti. Momentum funkcionira zbog velikog broja emocionalnih prosudbi drugih trgovaca na tržištu dok cijene odstupaju od srednje vrijednosti. Kao rezultat toga, korist nastaje zbog predrasuda u ponašanju drugih i emocionalnih grešaka.
Jedina kvaka ovdje je da trendovi mogu brzo preokrenuti i uništiti dobitak zamaha, čineći ove metode izuzetno promjenjivim. Kao rezultat toga, ključno je pravilno organizirati kupovinu i prodaju kako bi se spriječili gubici. Ovo se može postići korištenjem odgovarajućih strategija upravljanja rizikom koje mogu ispravno pratiti ulaganje i poduzeti korake za zaštitu od lošeg kretanja cijena.
Strategije trgovanja sa mašinskim učenjem
machine Learning odnosi se na proučavanje algoritama i specifičnog skupa obrazaca koje kompjuterski sistemi koriste za donošenje trgovačkih izbora na osnovu tržišnih podataka. Ovaj termin je izveden iz nauke o “prepoznavanju obrazaca” i naglašava činjenicu da kompjuteri uče bez eksplicitnog podučavanja.
Imajte na umu da ljudi kreiraju/inicijaliziraju softver, a onda je na AI (Umjetna inteligencija) da se vremenom poboljša. Kao rezultat toga, ljudsko učešće je uvijek neophodno. Prednost je u tome što modeli zasnovani na mašinskom učenju procjenjuju ogromne količine podataka velikom brzinom i uključuju se u samopoboljšanje.
Tehnički zahtevi
Implementacija pristupa korišćenjem kompjuterskog programa, praćeno testiranjem unazad, je poslednji korak u algoritamskom trgovanju (isprobavanje algoritma na istorijskim periodima prošlih performansi na berzi da bi se videlo da li bi njegovo korišćenje bilo isplativo).
Cilj je transformisati opisanu metodu u integrisanu automatizovanu operaciju koja uključuje pristup trgovačkom računu na koji se mogu postavljati nalozi. Za algoritamsko trgovanje moraju biti zadovoljeni sljedeći zahtjevi:
- Unajmljeni programeri ili gotov softver za trgovanje su sve opcije za kreiranje potrebnog plana trgovanja.
- Pristup tokovima tržišnih podataka, koje će algoritam pratiti radi potencijalnih šansi za plasman naloga.
- Pristup trgovačkim sistemima i internet konekcijama za postavljanje naloga.
- Sposobnost i infrastruktura za backtestiranje sistema nakon što je kreiran prije nego što se pusti u proizvodnju na stvarnim razmjenama.
- Na osnovu zamršenosti pravila algoritma, istorijski podaci su dostupni za testiranje unazad.
Vrhunske algoritamske platforme za trgovanje
1. AlgoTrader
Blockchain tehnologija transformira finansijska tržišta i potrebe klijenata. Njihova platforma za trgovanje na institucionalnom nivou omogućava bankama, diskrecionim i kvantitativnim fondovima da ostvare puni potencijal digitalne i kripto imovine.
Oni pružaju najbolje izvršenje za vaše klijente tako što defragmentiraju likvidnost putem veza za izvršenje na cijelom tržištu. AlgoTrader je tržišni lider u institucionalnoj infrastrukturi trgovanja i izvršenja, kao i u upravljanju portfoliom za digitalnu i tradicionalnu imovinu, zahvaljujući besprijekornim sučeljima s glavnim skrbničkim i osnovnim bankarskim provajderima.
2. Kuants
Kuants je prvi i jedini Financial-Tech u Indiji Platforma za trgovanje dionicama, pružajući individualnim i institucionalnim klijentima razvoj i automatizaciju strategija trgovanja i ulaganja.
Kuants pruža potpuni sistem testiranja unazad za razvoj strategija trgovanja sa lakim klikovima i strukturom zasnovanom na izrazu koja omogućava trgovcima dionicama i investitorima da izgrade i implementiraju metode trgovanja za nekoliko minuta.
3. Algobulls
Pružalac platforme za trgovanje koja nudi potpuno automatizirano algoritamsko trgovanje kao i informacije o berzi spremne za korištenje. Tehnologija kompanije nudi sistematsko algoritamsko trgovanje sa potpunom automatizacijom i bez učešća operatera, omogućavajući stratezima i trgovcima da obavljaju nepristrasno automatizovano trgovanje.
pros
- Povećana brzina: Jedna od glavnih prednosti algo trgovanja je povećana brzina koju pruža. Algoritmi su u stanju da analiziraju širok spektar karakteristika i tehničkih indikatora u djeliću sekunde i izvrše transakciju trenutno. Povećana brzina postaje veoma bitna jer trgovci mogu uhvatiti fluktuacije cijena čim se dogode.
- Povećana tačnost: Još jedna važna prednost algo trgovanja je ta što zahtijeva manje ljudske interakcije. Ovo značajno smanjuje vjerovatnoću grešaka. Algoritmi se verificiraju i ponovno provjeravaju, a ljudske greške nemaju nikakvog utjecaja na njih. Moguće je da trgovac pogreši i pogrešno proceni tehničke indikatore; ali, u idealnim situacijama, kompjuterski algoritmi ne prave takve greške. Kao rezultat toga, poslovi se izvršavaju precizno.
- Smanjen trošak: Algo trgovanje omogućava izvršavanje velikih količina trgovina u kratkom vremenskom periodu. Kao rezultat toga, završavaju se brojni poslovi, a troškovi transakcije se smanjuju.
- Automatizacija procesa odabira sredstava: Sve u svemu, odabir sredstava, izvršenje naloga i ulaz i izlaz postaju sistematičniji uz pomoć algo trgovanja. Pretvara se u postupak korak po korak za izvršavanje instrukcija. Trgovanje zbog toga postaje mnogo objektivnije i pojednostavljeno.
- Mogućnost testiranja unazad: Novi algoritmi se inicijalno testiraju korištenjem historijskih podataka. Ovo pomaže u određivanju da li će plan biti efikasan ili ne. Strategija se može promijeniti i fino podesiti na osnovu rezultata backtest-a kako bi se zadovoljile potrebe trgovca. Pristup je učinjen održivim, a svi zakoni su apsolutni i ne mogu se tumačiti.
Cons
- Ovisnost o tehnologiji: Glavni nedostatak algo trgovanja je njegovo oslanjanje na tehnologiju. U mnogim situacijama, nalozi za trgovanje se pohranjuju na računar, a ne na server. To znači da ako internetska veza ne uspije, nalog neće biti izvršen. Ovo podriva cijeli koncept algo trgovanja. U takvim slučajevima, trgovci gube šanse i rizikuju gubitak novca. Postoje značajni sistemski problemi sa algo trgovinom, što može rezultirati masovnim krahom cijelog tržišta.
- Zahtjevi za resurse: Dok algo trgovina pomaže u smanjenju troškova transakcije, ona također dodaje značajnu količinu troškova. Trgovci moraju biti opremljeni vrhunskim resursima, imati pristup serveru i graditi algoritme koristeći skupe tehnologije. Drugi značajan trošak je trošak izvora podataka, koji pomaže u formulisanju strategija unutar dana.
- Razumijevanje procesa programiranja: Algo trgovanje zahtijeva razvoj algoritama od strane trgovaca. Nisu svi investitori tehnički potkovani. Kao rezultat toga, možda će morati ili naučiti nove procese ili zaposliti nekoga. Zbog zahtjeva za tehničkim znanjem, algo trgovanje je izuzetno složeno za javnost.
- Algoritmi imaju izuzetno kratak vijek trajanja: Gotovo 98 posto algoritama ima vrlo kratak vijek trajanja. Oni rade dok ne postanu odgovarajući, a onda naglo prestaju s radom na tržištu koje se brzo mijenja. Kao rezultat toga, moraju se popraviti ili ponovo izgraditi. Razvoj algoritma i strategije je kontinuirani proces koji uključuje stalno praćenje, poboljšanje i ponovno pronalaženje.
- Potreban je stalni nadzor: Idealna slika algo trgovanja je da su algoritmi unapred programirani i da trgovac može biti daleko od svog kompjutera na duži period. Međutim, to nije slučaj. Trgovac mora nastaviti provjeravati sistem za bilo kakve mehaničke poteškoće kao što su veze, nestanci struje i tako dalje.
zaključak
Algo trgovina je visoko konkurentan sektor u kojem tehnologija igra ključnu ulogu. Aktivnost trgovanja se brže povećava uz pomoć algoritamskog sistema trgovanja. Međutim, to u potpunosti ovisi o tehnologiji.
Iako ima nekoliko prednosti, postoje i neki nedostaci. Prije nego što donesete odluku o kupovini i prodaji finansijskih instrumenata, najbolje je kombinirati tehnike algo trgovanja sa ljudskim donošenjem odluka.
Ostavite odgovor