Kaundan[Itago][Ipakita]
Daghan kanato, lakip ang mga tigpamuhunan, nahimong mas nagsalig sa mga kompyuter ug teknolohiya kaysa kaniadto. Uban sa tabang sa algorithmic trading, nagkadaghan nga mga tigpamuhunan ang nagpahimulos sa ilang gituohan nga labing maayo nga kahimtang sa merkado aron mahimong labi ka adunahan.
Algorithmic trading, kasagaran nailhan nga algo trading, mao ang usa ka matang sa stock trading nga naggamit sa komplikado mathematical mga modelo ug mga pormula sa pagpahigayon sa high-speed, automated pinansyal nga mga transaksyon.
Kini nagtumong sa pagtabang sa mga tigpamuhunan sa pagpatuman sa pipila ka mga estratehiya sa panalapi sa labing paspas nga paagi aron mapadako ang mga pagbalik. Samtang adunay pipila ka hinungdanon nga mga bentaha sa algorithmic trading, adunay usab mga piho nga peligro nga ikonsiderar.
Basaha aron mahibal-an ang tanan nga kinahanglan nimo mahibal-an bahin sa pamatigayon sa algo.
Unsa ang algorithmic trading?
Ang Algorithmic nga trading usa ka teknik sa pamatigayon nga naggamit sa komplikado nga mga himan sa matematika aron matabangan ang mga negosyante nga makahimo mga desisyon sa transaksyon sa mga merkado sa pinansya. Ang panginahanglan alang sa partisipasyon sa usa ka tawo nga negosyante gamay ra sa kini nga matang sa sistema, nga nagresulta sa paspas kaayo nga paghimog desisyon. Gitugotan niini ang algorithm sa pagpahimulos sa bisan unsang mga kahigayonan nga makaganansya nga motumaw sa merkado sa wala pa kini makita sa usa ka negosyante nga tawo.
Tungod kay ang dagkong mga tigpamuhunan sa institusyon nagbaligya sa daghang mga bahin, gigamit nila ang daghang algorithmic trading. Nailhan usab kini nga algo trading, black-box trading, ug uban pang parehas nga titulo, ug kini nagsalig kaayo sa teknolohiya. Kini mitubo sa pagkapopular sa miaging pipila ka tuig.
Ang algorithmic trading (nailhan usab nga algo-trading) mao ang praktis sa paggamit sa mga modelo sa matematika nga gipadagan sa kompyuter aron ipatuman ang mga order base sa gitakda nang daan nga pamatasan nga wala gigamit ang interaksyon sa tawo. Ang algorithmic nga pamatigayon una nga gihangop sa mga dagkong organisasyon sa pinansya sama sa mga bangko sa pamuhunan, apan bag-o lang kini nahimo nga magamit sa mga regular nga negosyante.
Kasaysayan
Sa ulahing bahin sa dekada 1980 ug 1990, ang mga merkado sa panalapi nga adunay hingpit nga elektronik nga pagpatuman ug susama nga mga network sa komunikasyon sa elektroniko mitumaw. Sa Estados Unidos, ang desimalisasyon, nga nakapakunhod sa minimum nga gidak-on sa marka gikan sa 1/16 sa usa ka dolyar (US$0.0625) ngadto sa US$0.01 kada bahin, mahimong nakadasig sa algorithmic trading pinaagi sa pag-usab sa market microstructure pinaagi sa pagtugot sa mas gagmay nga mga kalainan tali sa bid ug mga presyo sa tanyag, merkado-makers trading bentaha ug sa pagdugang sa merkado liquidity.
Hangtod sa 1998, ang Securities and Exchange Commission (SEC) sa United States (US) nagtugot sa elektronik nga pagbayloay, nga nagbukas sa pultahan alang sa computerized high-frequency trading. Ang HFT makahimo sa mga transaksyon nga 1000 ka beses nga mas paspas kaysa usa ka tawo. Sukad niadto, ang high-frequency trading (HFT) nahimong popular.
Unsang paagi kini sa trabaho?
Ang usa ka pamaagi o koleksyon sa mga piho nga mga lagda nga gituyo aron sa paghimo sa usa ka proseso gitawag nga usa ka algorithm. Ang Algorithmic trading naggamit sa mga programa sa kompyuter aron ipatuman ang mga patigayon sa taas nga rates ug volume depende sa set sa predefined parameters, sama sa stock prices ug market circumstances.
Ang usa ka negosyante, pananglitan, mahimong mogamit ug algorithmic trading aron mapatuman dayon ang mga order kung ang usa ka stock naigo o nahulog sa ubos sa usa ka piho nga presyo. Base sa maong mga sitwasyon, ang algorithm mahimong magdesisyon kon pila ka bahin ang paliton o ibaligya. Sa matag higayon nga ang usa ka programa anaa sa lugar, ang negosyante mahimong molingkod ug magpahayahay, nahibal-an nga ang mga transaksyon awtomatik nga ipatuman sa higayon nga matagbaw ang gitakda nang daan nga mga criteria.
Algorithmic nga mga estratehiya sa pamatigayon
Ang mga estratehiya sa pamatigayon sa algorithm mao ang daghang mga pamaagi alang sa pagpatuman sa labing mapuslanon nga mga transaksyon sa algorithm. Bisan kung lahi ang matag estratehiya, ang mekanismo sa pagbuhat sa Algo trading nagpabilin nga makanunayon. Ang matag ruta gitukod aron kini makadawat sa tinuod nga merkado nga mga sapa sa datos gikan sa pagbinayloay ug dayon makamugna og order sa pamatigayon gamit ang usa ka gitakda nang daan nga bloke sa mga lagda o lohika. Ang order sa pamatigayon naglakip sa tanan nga mga kinaiya, sama sa matang, kilid, ug kantidad.
Ang matag estratehiya naglihok sa usa ka gitino nang daan nga paagi aron mahatagan ang negosyante og eksaktong pagpatuman sa mga algorithm alang sa paghimo sa usa ka transaksyon. Susiha ang mosunod nga listahan sa popular nga mga pamaagi ug ang ilang mga pagpasabot alang sa mas maayong pagsabot:
- Mga Estratehiya sa Arbitrage
- Estratehiya sa Estadistika
- Mga Estratehiya sa Paghimo sa Merkado
- Mga Istratehiya sa Pagbaligya nga Gibase sa Sentiment
- Mga Istratehiya sa Momentum
- machine Pagkat-on trading Strategies
Mga Estratehiya sa Arbitrage
Kini nga pamaagi naglakip sa pagpahimulos sa usa ka instrumento sa panalapi o sayop nga pagpresyo sa asset sa duha ka managlahing merkado. Ang usa ka asset nga nagbaligya sa usa ka presyo sa usa ka merkado apan sa usa ka labi ka taas nga presyo sa lain nga merkado usa ka pananglitan sa usa ka estratehiya sa arbitrage. Ingon usa ka sangputanan, kung gipalit nimo ang butang sa mas mubu nga presyo, mahimo nimo kini ibaligya sa mas taas nga presyo sa merkado.
Niining paagiha, makahuman ka nga adunay ganansya nga wala’y peligro. Ingon usa ka sangputanan, kini usa ka senaryo diin imong gipatuman ang daghang mga transaksyon sa usa ka asset sa parehas nga oras alang sa usa ka ganansya, nga wala’y kalambigitan nga peligro tungod sa mga kalainan sa presyo.
Estratehiya sa Estadistika
Ang mga teknik sa arbitrage sa estadistika, nga gibase sa mean reversion hypothesis, kasagarang gigamit nga pares. Ang ingon nga mga pamaagi nagpaabut nga makaganansya gikan sa estadistika nga sayop nga pagpresyo sa usa o daghang mga kabtangan base sa giplano nga kantidad.
Ang pares trading usa ka pananglitan sa Statistical Arbitrage diin kita nagtan-aw sa ratio o mikaylap tali sa mga presyo sa duha ka cointegrated equities. Kung ang kantidad sa pagkaylap milapas sa gitagna nga sakup, imong gipalit ang stock nga wala’y nahimo ug ibaligya ang usa nga milabaw sa pagtuo nga ang pagkaylap mobalik sa naandan nga lebel. Ang estadistika nga arbitrage mahimong molihok sa usa ka gatos o daghan pa nga mga stock sa portfolio niini nga gi-categorize base sa lainlaing mga variable ug mahimong hingpit nga awtomatiko bahin sa pagtuki ug pagpatuman.
Mga Estratehiya sa Paghimo sa Merkado
Kini nga teknik nakatampo sa pagdugang sa liquidity sa merkado. Ang usa ka magbubuhat sa merkado, kasagaran usa ka dako nga institusyon, makahimo sa usa ka dako nga gidaghanon sa pagpalit ug pagbaligya sa mga order sa pamatigayon. Ang katarungan alang sa mga taghimo sa merkado nga mga dagkong institusyon tungod kay adunay daghang gidaghanon sa mga securities nga nahilambigit. Ingon nga resulta, ang usa ka indibidwal nga tigpataliwala mahimong dili makahimo sa pagpadali sa gikinahanglan nga gidaghanon.
Atol niini nga proseso, ang mga taghimo sa merkado mopalit ug magbaligya sa mga bahin gikan sa usa ka hugpong sa mga kompanya. Ang matag trabaho sa tighimo sa merkado naglakip sa pagpakita sa mga presyo sa pagpalit ug pagbaligya alang sa usa ka piho nga gidaghanon sa mga stock. Kung ang usa ka pumapalit nagbutang usa ka order, ang taghimo sa merkado nagtuman niini pinaagi sa pagbaligya sa mga bahin gikan sa kaugalingon nga stockpile. Ingon usa ka sangputanan, ang mga merkado sa pinansya nagpabilin nga likido, nga naghimo nga mas simple alang sa mga tigpamuhunan ug mga negosyante sa pagpalit ug pagbaligya. Kini naglangkob sa kamahinungdanon sa mga market makers sa paggarantiya sa igo nga patigayon.
Mga Istratehiya sa Pagbaligya nga Gibase sa Sentiment
Usa ka teknik sa trading sa sentimento mao ang pagkuha sa mga posisyon sa merkado base sa kung ang merkado gidominar sa mga toro o oso. Kini nga teknik sa pamatigayon mahimong base sa momentum, nga nagpasabut nga kita mamuhunan og taas ug magbaligya og taas kung ang merkado kusog, o vice versa kung ang merkado mao ang bearish.
Ang teknik sa pagnegosyo sa sentimento mahimo’g kontrarian o nagbalikbalik, ie supak sa sentimento sa merkado. Ang usa ka kontrarian nakakuha gikan sa ideya nga kung adunay piho nga pamatasan sa mga tawo bahin sa seguridad, kini nagpanganak sa pipila nga mapahimuslanon nga sayop nga pagpresyo (pagsobra sa presyo sa kaylap nga pagtaas sa seguridad) ug nga ang usa ka dako nga toro gisundan sa usa ka pagkunhod sa mga presyo sa seguridad tungod sa mga pagtul-id o bisyo. sukwahi.
Mga Istratehiya sa Momentum
Kini nga mga pamaagi makaganansya gikan sa pag-usab-usab sa merkado pinaagi sa pag-analisar sa uso sa merkado. Ingon usa ka sangputanan, kini misulay sa pagpalit og taas ug pagbaligya og taas aron mahimo nga mapuslanon ang stock investment. Kung bahin sa pagpamuhunan sa kantidad, kini mosulay sa pagbalik sa mean o average bisan unsang orasa nga kini motipas gikan niini.
Ang momentum nga pagpamuhunan mahitabo niining panahona tungod kay kini mahitabo sa wala pa ang pagtunga sa mean reversion. Ang momentum naglihok tungod sa taas nga gidaghanon sa emosyonal nga mga paghukom nga gihimo sa ubang mga negosyante sa merkado samtang ang mga presyo nagtipas gikan sa mean. Ingon usa ka sangputanan, ang kaayohan mahitabo tungod sa mga pagpihig sa pamatasan ug emosyonal nga mga sayup sa uban.
Ang usa nga nakuha dinhi mao nga ang mga uso dali nga makabalik ug makaguba sa mga kadaugan sa momentum, nga naghimo niini nga mga pamaagi nga labi ka dali. Ingon usa ka sangputanan, hinungdanon ang husto nga paghan-ay sa mga pagpalit ug pagbaligya aron malikayan ang mga pagkawala. Mahimo kini pinaagi sa paggamit sa angay nga mga estratehiya sa pagdumala sa peligro nga makamonitor sa pagpamuhunan ug makahimo mga lakang aron mapanalipdan batok sa dili maayo nga paglihok sa presyo.
Mga Estratehiya sa Pagpamaligya sa Machine Learning
machine Pagkat-on nagtumong sa pagtuon sa mga algorithm ug usa ka espesipikong hugpong sa mga sumbanan nga gigamit sa mga sistema sa kompyuter sa paghimog mga pagpili sa pamatigayon base sa datos sa merkado. Kini nga termino gikuha gikan sa siyensya sa "pag-ila sa pattern," ug kini nagpasiugda sa kamatuoran nga ang mga kompyuter nakakat-on nga wala'y klaro nga gitudlo.
Timan-i nga ang mga tawo naghimo/nag-initialize sa software, ug kini naa sa AI (Artipisyal nga Intelligence) aron mapauswag ang kaugalingon sa paglabay sa panahon. Tungod niini, gikinahanglan kanunay ang pag-apil sa tawo. Ang bentaha dinhi mao nga ang mga modelo nga nakabase sa Machine Learning nagtimbang-timbang sa daghang mga datos sa paspas nga tulin ug nag-apil sa pagpauswag sa kaugalingon.
Teknikal nga mga kinahanglanon
Ang pag-implementar sa pamaagi gamit ang computer program, gisundan sa backtesting, mao ang kataposang lakang sa algorithmic trading (pagsulay sa algorithm sa makasaysayanong mga panahon sa nangaging performance sa stock-market aron masuta kung ang paggamit niini makaganansya).
Ang tumong mao ang pagbag-o sa gihulagway nga pamaagi ngadto sa usa ka integrated automated nga operasyon nga naglakip sa access sa usa ka trading account diin ang mga order mahimong ibutang. Ang mosunod nga mga kinahanglanon kinahanglan matagbaw alang sa algorithmic trading:
- Ang mga gi-hire nga developer o andam nga software sa pamatigayon mao ang tanan nga mga kapilian sa paghimo sa gikinahanglan nga plano sa pamatigayon.
- Pag-access sa mga sapa sa datos sa merkado, nga bantayan sa algorithm alang sa potensyal nga mga kahigayonan sa pagbutang sa order.
- Pag-access sa mga sistema sa pamatigayon ug mga koneksyon sa internet alang sa pagbutang mga order.
- Ang kapabilidad ug imprastraktura sa pag-backtest sa sistema sa higayon nga kini nahimo sa wala pa kini ibutang sa produksyon sa aktuwal nga pagbayloay.
- Pinasukad sa kakuti sa mga lagda sa algorithm, ang datos sa kasaysayan magamit alang sa pag-backtest.
Nanguna nga algorithmic trading platforms
1. AlgoTrader
Ang teknolohiya sa Blockchain nagbag-o sa mga merkado sa pinansya ug mga panginahanglanon sa kliyente. Ang ilang institutional-grade nga plataporma sa trading makapahimo sa mga bangko, discretionary ug quantitative nga mga pondo nga makaamgo sa hingpit nga potensyal sa digital ug crypto-assets.
Naghatag sila sa labing kadaghan nga pagpatuman sa imong mga kliyente pinaagi sa pag-defragment sa pagkatubig pinaagi sa mga koneksyon sa pagpatuman sa tibuuk nga merkado. Ang AlgoTrader mao ang nanguna sa merkado sa patigayon sa institusyonal ug imprastraktura sa pagpatuman, ingon man ang pagdumala sa portfolio alang sa digital ug tradisyonal nga mga kabtangan, salamat sa hapsay nga mga interface nga adunay mga mayor nga kustodiya ug panguna nga mga tagahatag sa bangko.
2. Kuants
Ang Kuants mao ang una ug bugtong Financial-Tech sa India Platform sa Stock Trading, paghatag sa indibidwal ug institusyonal nga mga kliyente sa pagpalambo ug automation sa trading ug mga estratehiya sa pagpamuhunan.
Naghatag ang Kuants og usa ka bug-os nga backtesting system alang sa pagpalambo sa mga estratehiya sa pamatigayon nga adunay dali nga mga pag-klik ug usa ka istruktura nga gibase sa ekspresyon nga nagtugot sa mga negosyante sa stock ug mga tigpamuhunan sa pagtukod ug pagpatuman sa mga pamaagi sa pamatigayon sa pila ka minuto.
3. Mga Algobull
Tagahatag sa usa ka plataporma sa pamatigayon nga nagtanyag sa hingpit nga awtomatiko nga algorithmic nga pamatigayon ingon man ang andam nga gamiton nga impormasyon sa stock market. Nagtanyag ang teknolohiya sa kompanya og sistematikong algorithmic trading nga adunay bug-os nga automation ug wala’y pag-apil sa operator, nga gitugotan ang mga strategist ug mga magpapatigayon nga himuon ang wala’y kaluoy nga awtomatiko nga pamatigayon.
pros
- Dugang nga tulin: Usa sa mga mayor nga bentaha sa algo trading mao ang dugang speed nga gihatag niini. Ang mga algorithm makahimo sa pag-analisar sa usa ka halapad nga mga kinaiya ug teknikal nga mga indikasyon sa usa ka tipik sa usa ka segundo ug ipatuman dayon ang transaksyon. Ang gipausbaw nga katulin nahimong hinungdanon kaayo tungod kay ang pag-usab-usab sa presyo mahimong madakpan sa mga negosyante sa diha nga kini mahitabo.
- Nadugangan ang katukma: Ang laing importante nga bentaha sa algo trading mao nga kini nagkinahanglan og gamay nga interaksyon sa tawo. Makapamenos kini pag-ayo sa posibilidad sa mga kasaypanan. Ang mga algorithm gipamatud-an ug gisusi pag-usab, ug ang mga sayup sa tawo walay epekto niini. Mahunahunaan alang sa usa ka negosyante nga masayop, ug sayup nga pagsusi sa mga teknikal nga indikasyon; apan, sa maayo nga mga sitwasyon, ang mga algorithm sa kompyuter dili makahimo sa ingon nga mga sayup. Ingon usa ka sangputanan, ang mga deal gihimo nga tukma.
- Mikunhod ang gasto: Algo trading nagtugot alang sa pagpatuman sa taas nga gidaghanon sa mga patigayon sa usa ka mubo nga panahon. Ingon usa ka sangputanan, daghang mga deal ang nahuman, ug ang mga gasto sa transaksyon mikunhod.
- Automation sa proseso sa pagpili sa asset: Sa kinatibuk-an, ang pagpili sa asset, pagpatuman sa order, ug pagsulod ug paggawas nahimong mas sistematiko sa tabang sa algo trading. Nagbalhin kini sa usa ka lakang sa lakang nga pamaagi alang sa pagpatuman sa mga panudlo. Ang pamatigayon nahimong mas tumong ug gipasimple tungod niini.
- Kapabilidad sa pag-backtest: Ang mga bag-ong algorithm sa sinugdan gi-backtest gamit ang historical data. Makatabang kini sa pagtino kung epektibo ba o dili ang plano. Ang estratehiya mahimong mabag-o ug maayo nga pag-ayo base sa mga sangputanan sa backtest aron matubag ang mga panginahanglanon sa negosyante. Ang pamaagi gihimo nga praktikal, ug ang tanan nga mga balaod hingpit ug dili mahubad.
disbentaha
- Pagsalig sa teknolohiya: Ang nag-unang disbentaha sa algo trading mao ang pagsalig niini sa teknolohiya. Sa daghang mga sitwasyon, ang mga order sa trading gitipigan sa kompyuter kaysa sa server. Kini nagpasabot nga kung ang koneksyon sa internet mapakyas, ang order dili ipatuman. Gipahuyang niini ang tibuuk nga konsepto sa pamatigayon sa algo. Sa ingon nga mga higayon, ang mga negosyante mawad-an sa mga higayon ug peligro nga mawad-an sa salapi. Adunay mahinungdanong sistematikong mga isyu sa algo trading, nga mahimong moresulta sa dagkong flash collapses sa tibuok merkado.
- Mga kinahanglanon sa kapanguhaan: Samtang ang algo trading makatabang sa pagpakunhod sa gasto sa transaksyon, nagdugang usab kini og dakong kantidad sa gasto. Ang mga negosyante kinahanglan nga adunay mga high-end nga mga kapanguhaan, adunay access sa server, ug magtukod og mga algorithm gamit ang mahal nga mga teknolohiya. Ang usa pa ka hinungdanon nga gasto mao ang gasto sa mga feed sa datos, nga nagtabang sa paghimo sa mga estratehiya sa intraday.
- Pagsabut sa proseso sa programming: Algo trading nagkinahanglan sa pagpalambo sa algorithms sa mga magpapatigayon. Dili tanan nga mga tigpamuhunan nahibal-an sa teknikal. Ingon usa ka sangputanan, mahimo nga kinahanglan nila nga magkat-on sa mga bag-ong proseso o mogamit usa ka tawo. Tungod sa kinahanglanon alang sa teknikal nga kahibalo, ang pamatigayon sa algo labi ka komplikado alang sa publiko.
- Ang mga algorithm adunay hilabihan ka mubo nga kinabuhi: Hapit 98 porsyento sa mga algorithm adunay mubo kaayo nga kinabuhi. Nagtrabaho sila hangtod nga sila angayan, unya kalit nga mihunong sa pagtrabaho sa usa ka paspas nga pagbag-o sa merkado. Ingon nga resulta, kini kinahanglan nga ayohon o tukoron pag-usab. Ang algorithm ug pag-uswag sa estratehiya usa ka padayon nga proseso nga naglakip sa kanunay nga pagmonitor, pagpaayo, ug pag-imbento.
- Gikinahanglan ang kanunay nga pagmonitor: Ang sulundon nga hulagway sa algo trading mao nga ang mga algorithm na-pre-program ug ang negosyante mahimong layo sa iyang computer sa taas nga mga panahon. Apan, dili kini mao ang kahimtang. Ang negosyante kinahanglan nga magpadayon sa pagsusi sa sistema alang sa bisan unsang mekanikal nga mga kalisud sama sa mga koneksyon, pagkawala sa kuryente, ug uban pa.
Panapos
Ang pamatigayon sa Algo usa ka labi ka kompetisyon nga sektor diin ang teknolohiya adunay hinungdanon nga papel. Ang kalihokan sa pamatigayon mas paspas nga nagdugang sa tabang sa algorithmic trading system. Bisan pa, kini hingpit nga nagsalig sa teknolohiya.
Samtang kini adunay daghang mga bentaha, adunay pipila nga mga disbentaha sa pagdula usab. Sa dili pa mopili bahin sa pagpalit ug pagbaligya sa mga instrumento sa panalapi, labing maayo nga isagol ang mga teknik sa pamatigayon sa algo sa paghimog desisyon sa tawo.
Leave sa usa ka Reply