Indholdsfortegnelse[Skjule][At vise]
Mange af os, inklusive investorer, bliver mere afhængige af computere og teknologi end nogensinde før. Ved hjælp af algoritmisk handel udnytter et stigende antal investorer, hvad de mener er optimale markedsforhold, til at blive meget rigere.
Algoritmisk handel, ofte kendt som algohandel, er en form for aktiehandel, der bruger komplicerede matematiske modeller og formler til at udføre højhastigheds, automatiserede finansielle transaktioner.
Det har til formål at hjælpe investorer med at udføre visse finansielle strategier så hurtigt som muligt for at maksimere afkastet. Selvom der er nogle væsentlige fordele ved algoritmisk handel, er der også visse farer at overveje.
Læs videre for at finde ud af alt, hvad du behøver at vide om algohandel.
Hvad er algoritmisk handel?
Algoritmisk handel er en handelsteknik, der bruger komplekse matematiske værktøjer til at hjælpe handlende med at træffe transaktionsbeslutninger på de finansielle markeder. Nødvendigheden af en menneskelig erhvervsdrivendes deltagelse er minimal i denne form for system, hvilket resulterer i meget hurtig beslutningstagning. Dette gør det muligt for algoritmen at udnytte eventuelle profitchancer, der opstår på markedet, langt før en menneskelig erhvervsdrivende kan se dem.
Fordi store institutionelle investorer handler med et stort antal aktier, gør de udstrakt brug af algoritmisk handel. Det er også kendt som algo-handel, black-box-handel og andre lignende titler, og det er stærkt afhængig af teknologi. Det er vokset i popularitet i løbet af de foregående år.
Algoritmisk handel (også kendt som algo-handel) er praksis med at bruge computerdrevne matematiske modeller til at udføre ordrer baseret på foruddefinerede kriterier uden brug af menneskelig interaktion. Algoritmisk handel blev først omfavnet af store finansielle organisationer såsom investeringsbanker, men det er først for nylig blevet gjort tilgængeligt for almindelige handlende.
Historie
I slutningen af 1980'erne og 1990'erne opstod finansmarkeder med fuldstændig elektronisk eksekvering og sammenlignelige elektroniske kommunikationsnetværk. I USA kan decimalisering, som reducerede den mindste tick-størrelse fra 1/16 af en dollar (0.0625 USD) til 0.01 USD pr. markedsskabere handler fordel og øger markedslikviditeten.
Indtil 1998 tillod Securities and Exchange Commission (SEC) i USA (USA) elektroniske udvekslinger, hvilket banede døren for computeriseret højfrekvent handel. HFT kan udføre transaktioner 1000 gange hurtigere end en person. Siden da er højfrekvent handel (HFT) vokset i popularitet.
Hvordan virker det?
En metode eller samling af specificerede regler beregnet til at udføre en bestemt proces kaldes en algoritme. Algoritmisk handel bruger computerprogrammer til at udføre handler med høje kurser og volumener afhængigt af et sæt foruddefinerede parametre, såsom aktiekurser og markedsforhold.
En erhvervsdrivende kan for eksempel anvende algoritmisk handel til at udføre ordrer hurtigt, når en bestemt aktie rammer eller falder under en specificeret pris. Baseret på sådanne situationer kan algoritmen bestemme, hvor mange aktier der skal købes eller sælges. Når et program er på plads, kan den erhvervsdrivende læne sig tilbage og slappe af, vel vidende at transaktioner vil blive udført automatisk, når de foruddefinerede kriterier er opfyldt.
Algoritmiske handelsstrategier
Algoritmiske handelsstrategier er flere metoder til at udføre de mest profitable algoritmiske transaktioner. Selvom hver strategi er adskilt, forbliver mekanismen til at udføre Algo-handel konsekvent. Hver rute er konstrueret, så den modtager realmarkedsdatastrømme fra børsen og derefter genererer en handelsordre ved hjælp af en foruddefineret blok af regler eller logik. Handelsordren inkluderer alle karakteristika, såsom sortering, side og mængde.
Hver strategi fungerer på en forudbestemt måde for at give den erhvervsdrivende en nøjagtig udførelse af algoritmer til at foretage en transaktion. Undersøg følgende liste over populære metoder og deres forklaringer for en bedre forståelse:
- Arbitrage strategier
- Statistiske strategier
- Market Making Strategier
- Sentiment-baserede handelsstrategier
- Momentum strategier
- Maskinelæring Trading Strategies
Arbitrage strategier
Denne tilgang indebærer at drage fordel af et finansielt instruments eller aktivs forkerte prissætning på to adskilte markedspladser. Et aktiv, der handles til én pris på et marked, men til en væsentlig højere pris på et andet marked, er et eksempel på en arbitragestrategi. Som et resultat, hvis du havde købt varen til en lavere pris, kan du nu sælge den til en højere pris på markedet.
På denne måde slutter du med en fortjeneste uden at tage nogen risiko. Som følge heraf er dette et scenarie, hvor du udfører adskillige transaktioner på et aktiv på samme tid for en fortjeneste, uden risiko forbundet på grund af prisforskelle.
Statistiske strategier
Statistiske arbitrageteknikker, som er baseret på middelreversionshypotesen, bruges typisk i par. Sådanne metoder forudser at drage fordel af statistisk forkert prisfastsættelse af et eller flere aktiver baseret på forventet værdi.
Parhandel er et eksempel på statistisk arbitrage, hvor vi ser på et forhold eller spredning mellem kurserne på to kointegrerede aktier. Hvis værdien af spændet overstiger det forudsagte interval, køber du den aktie, der har underperformeret og sælger den, der har udmærket sig i troen på, at spændet vil vende tilbage til sit sædvanlige niveau. Statistisk arbitrage kan fungere med hundrede eller flere aktier i sin portefølje, der er kategoriseret baseret på en række variabler og kan være fuldt automatiseret med hensyn til både analyse og udførelse.
Market Making Strategier
Denne teknik bidrager til øget markedslikviditet. En market maker, ofte en stor institution, muliggør et stort antal købs- og salgsordrer. Begrundelsen for, at market makers er store institutioner, er, at der er et stort antal værdipapirer involveret. Som følge heraf er en individuel mellemmand muligvis ikke i stand til at lette den nødvendige mængde.
Under denne proces køber og sælger market makers aktier fra et bestemt sæt af virksomheder. Hver market makers job inkluderer at vise købs- og salgspriser for et bestemt antal aktier. Når en køber afgiver en ordre, opfylder market maker den ved at sælge aktier fra sit eget lager. Som følge heraf forbliver de finansielle markeder likvide, hvilket gør det lettere for investorer og handlende at købe og sælge. Dette indkapsler markedsskabernes betydning for at garantere nok handel.
Sentiment-baserede handelsstrategier
En følelseshandelsteknik er at tage positioner på markedet baseret på, om markedet er domineret af tyre eller bjørne. Denne handelsteknik kan være momentum-baseret, hvilket betyder, at vi investerer højt og sælger højt, hvis markedet er bullish, eller omvendt, hvis markedet er bearish.
Teknikken til handel med sentiment kan endda være modstridende eller middel-tilbagevendende, dvs. i modsætning til markedsstemning. En kontrarian vinder af den forestilling, at når der er en vis crowdadfærd med hensyn til sikkerhed, afføder det visse udnyttelige fejlpriser (overpris en allerede udbredt stigning i sikkerhed), og at en stor tyr følges af et fald i værdipapirpriser på grund af korrektioner eller laster. omvendt.
Momentum strategier
Disse metoder drager fordel af markedsudsving ved at analysere markedets tendens. Som et resultat forsøger den at købe højt og sælge højt for at gøre aktieinvesteringen rentabel. Når det kommer til værdiinvestering, forsøger den at vende tilbage til gennemsnittet eller gennemsnittet, når det afviger fra det.
Momentuminvestering finder sted i denne periode, fordi det sker før fremkomsten af middel tilbagevenden. Momentum fungerer på grund af det høje antal følelsesmæssige vurderinger foretaget af andre handlende på markedet, mens priserne afviger fra gennemsnittet. Som et resultat opstår fordelen på grund af andres adfærdsmæssige skævheder og følelsesmæssige fejl.
Den ene fangst her er, at tendenser hurtigt kan vende og ødelægge momentumgevinster, hvilket gør disse metoder ekstremt flygtige. Som følge heraf er det afgørende at arrangere køb og salg på passende vis for at forhindre tab. Dette kan opnås ved at bruge passende risikostyringsstrategier, der kan overvåge investeringen korrekt og tage skridt til at beskytte mod dårlige kursbevægelser.
Machine Learning Trading Strategier
Maskinelæring refererer til studiet af algoritmer og et specifikt sæt af mønstre, som computersystemer bruger til at træffe handelsvalg baseret på markedsdata. Dette udtryk er afledt af videnskaben om "mønstergenkendelse", og det understreger det faktum, at computere lærer uden at blive undervist eksplicit.
Bemærk, at mennesker opretter/initialiserer softwaren, og det er så op til AI (Kunstig intelligens) for at forbedre sig selv over tid. Som et resultat er menneskelig involvering altid nødvendig. Fordelen her er, at Machine Learning-baserede modeller evaluerer enorme mængder data med høje hastigheder og engagerer sig i selvforbedring.
Tekniske krav
Implementering af tilgangen ved hjælp af et computerprogram, efterfulgt af backtesting, er det sidste trin i algoritmisk handel (at prøve algoritmen på historiske perioder med tidligere aktiemarkedsydelser for at se, om det ville have været rentabelt at bruge den).
Målet er at transformere den beskrevne metode til en integreret automatiseret operation, der inkluderer adgang til en handelskonto, hvor ordrer kan afgives. Følgende krav skal være opfyldt for algoritmisk handel:
- Lejede udviklere eller færdiglavet handelssoftware er alle muligheder for at oprette den nødvendige handelsplan.
- Adgang til markedsdatastrømme, som algoritmen vil overvåge for potentielle ordreplaceringschancer.
- Tilgængelighed til handelssystemer og internetforbindelser til afgivelse af ordrer.
- Evnen og infrastrukturen til at backteste systemet, når det først er oprettet, før det sættes i produktion på egentlige børser.
- Baseret på forviklingen af algoritmens regler er historiske data tilgængelige for backtesting.
Top algoritmiske handelsplatforme
1. AlgoTrader
Blockchain-teknologien transformerer finansmarkeder og kundernes behov. Deres handelsplatform af institutionel kvalitet gør det muligt for banker, skønsmæssige og kvantitative fonde at realisere det fulde potentiale af digitale og kryptoaktiver.
De giver den bedste eksekvering for dine kunder ved at defragmentere likviditet gennem markedsdækkende eksekveringsforbindelser. AlgoTrader er markedsleder inden for institutionel handels- og eksekveringsinfrastruktur samt porteføljestyring for digitale og traditionelle aktiver takket være sømløse grænseflader med større depot- og kernebankudbydere.
2. Kuants
Kuants er Indiens første og eneste Financial-Tech Aktiehandelsplatform, der giver individuelle og institutionelle kunder udvikling og automatisering af handels- og investeringsstrategier.
Kuants leverer et komplet backtesting-system til udvikling af handelsstrategier med lette klik og en udtryksbaseret struktur, der giver aktiehandlere og investorer mulighed for at bygge og implementere handelsmetoder i løbet af få minutter.
3. Algobuller
Udbyder af en handelsplatform, der tilbyder fuldstændig automatiseret algoritmisk handel samt brugsklar aktiemarkedsinformation. Virksomhedens teknologi tilbyder systematisk algoritmisk handel med fuld automatisering og ingen operatørinvolvering, hvilket giver strateger og handlende mulighed for at udføre lidenskabsløs automatiseret handel.
FORDELE
- Øget hastighed: En af de største fordele ved algohandel er den øgede hastighed, det giver. Algoritmerne er i stand til at analysere en lang række karakteristika og tekniske indikatorer på en brøkdel af et sekund og udføre transaktionen øjeblikkeligt. Den øgede hastighed bliver meget vigtig, da prisudsving kan blive fanget af handlende, så snart de opstår.
- Øget nøjagtighed: En anden vigtig fordel ved algohandel er, at det kræver mindre menneskelig interaktion. Dette reducerer risikoen for fejl markant. Algoritmerne verificeres og kontrolleres igen, og menneskelige fejl har ingen effekt på dem. Det er tænkeligt for en erhvervsdrivende at begå en fejl og fejlagtigt vurdere de tekniske indikatorer; men i ideelle situationer laver computeralgoritmer ikke sådanne fejl. Som et resultat udføres aftaler præcist.
- Reducerede omkostninger: Algohandel giver mulighed for at udføre store mængder handler på kort tid. Som følge heraf gennemføres adskillige handler, og transaktionsomkostningerne reduceres.
- Automatisering af aktivudvælgelsesprocessen: Samlet set bliver aktivudvælgelse, ordreudførelse og ind- og udgang mere systematisk ved hjælp af algohandel. Det udvikler sig til en trin-for-trin procedure til at udføre instruktioner. Handel bliver meget mere objektiv og forenklet på grund af dette.
- Mulighed for backtesting: Nye algoritmer testes i første omgang ved hjælp af historiske data. Dette hjælper med at afgøre, om planen vil være effektiv eller ej. Strategien kan ændres og finjusteres baseret på resultaterne af backtesten for at imødekomme den erhvervsdrivendes behov. Tilgangen gøres levedygtig, og alle love er absolutte og kan ikke fortolkes.
ULEMPER
- Afhængighed af teknologi: Den største ulempe ved algohandel er dens afhængighed af teknologi. I mange situationer gemmes handelsordrer på computeren i stedet for serveren. Dette indebærer, at hvis internetforbindelsen svigter, vil ordren ikke blive udført. Dette underminerer hele algohandelskonceptet. I sådanne tilfælde mister handlende chancer og risikerer at miste penge. Der er betydelige systemiske problemer med algohandel, som kan resultere i massive flashkollaps af hele markedet.
- Ressourcekrav: Selvom algohandel hjælper med at reducere transaktionsomkostningerne, tilføjer det også en betydelig mængde udgifter. De handlende skal være udstyret med avancerede ressourcer, have adgang til serveren og bygge algoritmer, der anvender dyre teknologier. En anden væsentlig omkostning er prisen på datafeeds, som hjælper med at formulere intradag-strategier.
- Forståelse af programmeringsprocessen: Algohandel nødvendiggør udvikling af algoritmer af handlende. Ikke alle investorer er teknisk kyndige. Som følge heraf skal de måske enten lære nye processer eller ansætte nogen. På grund af kravet om teknisk viden er algohandel ekstremt komplekst for offentligheden.
- Algoritmer har en ekstremt kort levetid: Næsten 98 procent af algoritmerne har en meget kort levetid. De arbejder, indtil de er egnede, for derefter pludselig at ophøre med at arbejde på et hurtigt skiftende marked. Som følge heraf skal de repareres eller genopbygges. Algoritme- og strategiudvikling er en kontinuerlig proces, der inkluderer konstant overvågning, forbedring og genopfindelse.
- Konstant overvågning påkrævet: Det ideelle billede af algohandel er, at algoritmerne er forprogrammerede, og den erhvervsdrivende kan være væk fra sin computer i længere perioder. Dette er dog ikke tilfældet. Den erhvervsdrivende skal fortsætte med at kontrollere systemet for eventuelle mekaniske vanskeligheder såsom forbindelser, strømafbrydelser og så videre.
Konklusion
Algohandel er en meget konkurrencepræget sektor, hvor teknologi spiller en afgørende rolle. Handelsaktiviteten stiger hurtigere ved hjælp af det algoritmiske handelssystem. Det er dog helt afhængig af teknologi.
Selvom det har flere fordele, er der også nogle ulemper på spil. Før du træffer et valg om køb og salg af finansielle instrumenter, er det bedst at kombinere algo-handelsteknikker med menneskelig beslutningstagning.
Giv en kommentar