Sisukord[Peida][Näita]
Paljud meist, sealhulgas investorid, sõltuvad arvutitest ja tehnoloogiast rohkem kui kunagi varem. Algoritmilise kauplemise abil kasutab üha suurem hulk investoreid nende arvates optimaalseid turutingimusi, et saada palju rikkamaks.
Algoritmiline kauplemine, sageli tuntud kui algokauplemine, on aktsiakauplemise liik, mis kasutab kiirete automatiseeritud finantstehingute tegemiseks keerulisi matemaatilisi mudeleid ja valemeid.
Selle eesmärk on aidata investoritel teatud finantsstrateegiaid võimalikult kiiresti ellu viia, et maksimeerida tulu. Kuigi algoritmilisel kauplemisel on mõningaid olulisi eeliseid, tuleb arvestada ka teatud ohtudega.
Lugege edasi, et teada saada kõike, mida peate algokaubanduse kohta teadma.
Mis on algoritmiline kauplemine?
Algoritmiline kauplemine on kauplemistehnika, mis kasutab keerulisi matemaatilisi tööriistu, et aidata kauplejatel teha finantsturgudel tehinguotsuseid. Inimkaupleja osalemise vajadus on sellises süsteemis minimaalne, mille tulemuseks on väga kiire otsuste tegemine. See võimaldab algoritmil ära kasutada kõiki turul avanevaid kasumivõimalusi palju enne, kui inimkaupleja neid näeb.
Kuna suured institutsionaalsed investorid kauplevad suure hulga aktsiatega, kasutavad nad laialdaselt algoritmilist kauplemist. Seda tuntakse ka kui algokauplemist, musta kastiga kauplemist ja muid sarnaseid pealkirju ning see sõltub suuresti tehnoloogiast. Selle populaarsus on viimastel aastatel kasvanud.
Algoritmiline kauplemine (tuntud ka kui algokauplemine) on tava, kus kasutatakse arvutipõhiseid matemaatilisi mudeleid, et täita etteantud kriteeriumidel põhinevaid korraldusi ilma inimtegevuseta. Algoritmilise kauplemise võtsid esmalt omaks suured finantsorganisatsioonid, näiteks investeerimispangad, kuid tavakauplejatele on see kättesaadavaks tehtud alles hiljuti.
ajalugu
1980ndate lõpus ja 1990ndatel tekkisid täielikult elektroonilise täitmise ja võrreldavate elektrooniliste sidevõrkudega finantsturud. Ameerika Ühendriikides võis detsimaliseerimine, mis vähendas minimaalse linnukese suurust 1/16 dollarilt (0.0625 USA dollarilt) 0.01 dollarile aktsia kohta, soodustada algoritmilist kauplemist, muutes turu mikrostruktuuri, võimaldades väiksemaid erinevusi pakkumis- ja pakkumishindade vahel, vähendades turutegijad kauplevad ja suurendavad turu likviidsust.
Kuni 1998. aastani lubas Ameerika Ühendriikide (USA) väärtpaberi- ja börsikomisjon (SEC) elektroonilisi börse, sillutades ukse arvutipõhisele kõrgsageduslikule kauplemisele. HFT suudab tehinguid sooritada 1000 korda kiiremini kui inimene. Sellest ajast alates on kõrgsageduskauplemine (HFT) muutunud populaarsemaks.
Kuidas see toimib?
Meetodit või teatud reeglite kogumit, mis on mõeldud teatud protsessi läbiviimiseks, nimetatakse algoritmiks. Algoritmiline kauplemine kasutab arvutiprogramme, et sooritada tehinguid kõrgete intressimäärade ja mahtudega sõltuvalt eelnevalt määratletud parameetrite komplektist, nagu aktsiahinnad ja turuolud.
Näiteks võib kaupleja kasutada algoritmilist kauplemist, et täita korraldusi kiiresti, kui teatud aktsia saavutab või langeb alla kindlaksmääratud hinna. Selliste olukordade põhjal võib algoritm otsustada, kui palju aktsiaid osta või müüa. Kui programm on paigas, saab kaupleja rahulikult istuda, teades, et tehingud sooritatakse automaatselt, kui eelmääratletud kriteeriumid on täidetud.
Algoritmilised kauplemisstrateegiad
Algoritmilised kauplemisstrateegiad on mitu meetodit kõige kasumlikumate algoritmiliste tehingute tegemiseks. Kuigi iga strateegia on erinev, jääb Algo kauplemise mehhanism järjepidevaks. Iga marsruut on üles ehitatud nii, et see võtab börsilt vastu reaalturu andmevoogusid ja genereerib seejärel kauplemiskorralduse, kasutades eelnevalt määratletud reeglite või loogikaplokki. Kauplemistellimus sisaldab kõiki omadusi, nagu sortimine, külg ja summa.
Iga strateegia toimib etteantud viisil, et pakkuda kauplejale tehingu tegemiseks vajalike algoritmide täpset täitmist. Parema mõistmise huvides uurige järgmist populaarsete meetodite loendit ja nende selgitusi.
- Arbitraažstrateegiad
- Statistilised strateegiad
- Turutegemise strateegiad
- Sentimendipõhised kauplemisstrateegiad
- Momentumi strateegiad
- Masinõpe Trading Strategies
Arbitraažstrateegiad
See lähenemisviis hõlmab finantsinstrumendi või vara väärhinnangu ärakasutamist kahel erineval turul. Vara, mis kaubeldakse ühel turul ühe hinnaga, kuid teisel turul oluliselt kõrgema hinnaga, on arbitraažistrateegia näide. Selle tulemusel, kui ostsite kauba madalama hinnaga, võite selle nüüd turul kõrgema hinnaga müüa.
Sel viisil saate kasumit ilma riske võtmata. Selle tulemusena on tegemist stsenaariumiga, mille puhul teete ühe varaga korraga mitu tehingut kasumi saamiseks, ilma et sellega kaasneks hinnaerinevustest tulenevaid riske.
Statistilised strateegiad
Statistilise arbitraaži tehnikaid, mis põhinevad keskmise pöördumise hüpoteesil, kasutatakse tavaliselt paarikaupa. Sellised meetodid eeldavad tulu teenimist ühe või mitme vara statistilisest väärhinnangust, mis põhineb prognoositud väärtusel.
Paarkauplemine on statistilise arbitraaži näide, milles vaatleme kahe koosintegreeritud aktsia hindade suhet või vahet. Kui hinnavahe väärtus ületab prognoositud vahemikku, ostate kehvemini tootnud aktsia ja müüte selle, mis on silma paistnud, uskudes, et vahe naaseb tavapärasele tasemele. Statistiline arbitraaž võib toimida saja või enama aktsiaga portfellis, mis on kategoriseeritud erinevate muutujate alusel ja mida saab nii analüüsi kui ka täitmise osas täielikult automatiseerida.
Turutegemise strateegiad
See meetod aitab suurendada turu likviidsust. Turutegija, sageli suur institutsioon, võimaldab sooritada tohutul hulgal ostu- ja müügikorraldusi. Põhjus, miks turutegijad on suured institutsioonid, seisneb selles, et tegemist on suure hulga väärtpaberitega. Selle tulemusena ei pruugi üksikvahendaja olla võimeline vajalikku mahtu hõlbustama.
Selle protsessi käigus ostavad ja müüvad turutegijad teatud ettevõtete aktsiaid. Iga turutegija töö hõlmab teatud arvu aktsiate ostu- ja müügihindade kuvamist. Kui ostja esitab tellimuse, täidab turutegija selle, müües aktsiaid enda varudest. Selle tulemusena jäävad finantsturud likviidseks, muutes investoritel ja kauplejatel ostmise ja müümise lihtsamaks. See kirjeldab turutegijate tähtsust piisava kaubavahetuse tagamisel.
Sentimendipõhised kauplemisstrateegiad
Sentiment-kauplemistehnika on turul positsioonide võtmine, mis põhineb sellel, kas turul domineerivad pullid või karud. See kauplemistehnika võib olla impulsipõhine, mis tähendab, et me investeerime kõrgelt ja müüme kõrgelt, kui turg on tõusuteel, või vastupidi, kui turg on langus.
Sentimentidega kauplemistehnika võib olla isegi vastuoluline või vaenulik, st vastupidine turu sentimendile. Vastupidine võidab arusaama, et kui turvalisuse osas esineb teatud rahvahulk, sünnitab see teatud ärakasutavat väärhinnakujundust (ülehinnatakse niigi levinud turvalisuse tõusu) ja et suurele härjale järgneb väärtpaberihindade langus korrektsioonide või pahede tõttu. vastupidi.
Momentumi strateegiad
Need meetodid saavad turu kõikumisest kasu, analüüsides turu suundumusi. Selle tulemusena püüab ta osta kõrgelt ja müüa kõrgelt, et muuta aktsiainvesteering kasumlikuks. Kui rääkida väärtusest investeerimisest, siis üritab see naasta keskmise või keskmise juurde igal ajal, kui sellest kõrvale kaldub.
Investeerimine toimub sel perioodil, kuna see toimub enne keskmise tagasipöördumise tekkimist. Momentum toimib seetõttu, et teised turul tegutsevad kauplejad teevad palju emotsionaalseid hinnanguid, samal ajal kui hinnad kalduvad keskmisest kõrvale. Selle tulemusena tekib kasu teiste käitumuslike eelarvamuste ja emotsionaalsete vigade tõttu.
Üks konks siin on see, et suundumused võivad hoogu kiiresti tagasi pöörata ja hävitada, muutes need meetodid äärmiselt muutlikuks. Seetõttu on kahjude vältimiseks kriitilise tähtsusega ostmine ja müük õigesti korraldada. Seda saab saavutada sobivate riskijuhtimisstrateegiate abil, mis suudavad investeerimist õigesti jälgida ja astuda samme, et kaitsta end halva hinnaliikumise eest.
Masinõppe kauplemisstrateegiad
Masinõpe viitab algoritmide ja teatud mustrite kogumi uurimisele, mida arvutisüsteemid kasutavad turuandmete põhjal kauplemisvalikute tegemiseks. See termin on tuletatud "mustrituvastuse" teadusest ja rõhutab tõsiasja, et arvutid õpivad ilma selgesõnalise õpetamiseta.
Pange tähele, et inimesed loovad/initsialiseerivad tarkvara ja seejärel on see AI (Tehisintellekt), et end aja jooksul parandada. Seetõttu on inimeste osalus alati vajalik. Siin on eeliseks see, et masinõppel põhinevad mudelid hindavad suurel kiirusel tohutuid andmekoguseid ja tegelevad enesetäiendamisega.
Tehnilised nõuded
Arvutiprogrammi abil lähenemisviisi rakendamine, millele järgneb tagantjärele testimine, on algoritmilise kauplemise viimane samm (algoritmi katsetamine varasemate aktsiaturu tulemuste ajalooliste perioodide põhjal, et näha, kas selle kasutamine oleks olnud tulus).
Eesmärk on muuta kirjeldatud meetod integreeritud automatiseeritud toiminguks, mis sisaldab juurdepääsu kauplemiskontole, kus saab korraldusi esitada. Algoritmilise kauplemise jaoks peavad olema täidetud järgmised nõuded:
- Palgatud arendajad või valmis kauplemistarkvara on kõik võimalused vajaliku kauplemisplaani koostamiseks.
- Juurdepääs turu andmevoogudele, mida algoritm jälgib võimalike tellimuste esitamise võimaluste osas.
- Juurdepääs kauplemissüsteemidele ja Interneti-ühendustele tellimuste esitamiseks.
- Võimalus ja infrastruktuur süsteemi tagasitestimiseks, kui see on loodud, enne kui see tegelikel börsidel tootmisse pannakse.
- Algoritmi reeglite keerukuse põhjal on ajaloolised andmed saadaval järeltestimiseks.
Parimad algoritmilised kauplemisplatvormid
1. AlgoTrader
Plokiahela tehnoloogia muudab finantsturge ja klientide vajadusi. Nende institutsionaalse tasemega kauplemisplatvorm võimaldab pankadel, valikulistel ja kvantitatiivsetel fondidel realiseerida digitaalsete ja krüptovarade kogu potentsiaali.
Need pakuvad teie klientidele parimat täitmist, defragmenteerides likviidsuse kogu turgu hõlmavate täitmisühenduste kaudu. AlgoTrader on turuliider institutsionaalse kauplemise ja täitmise infrastruktuuri, samuti digitaalsete ja traditsiooniliste varade portfellihalduse vallas tänu sujuvatele liidestele peamiste depoo- ja põhipanganduse pakkujatega.
2. Kuants
Kuants on India esimene ja ainus finantstehnoloogia Aktsiate kauplemisplatvorm, pakkudes üksik- ja institutsionaalsetele klientidele kauplemis- ja investeerimisstrateegiate väljatöötamist ja automatiseerimist.
Kuants pakub täielikku tagasitestimissüsteemi kauplemisstrateegiate väljatöötamiseks lihtsate klikkide ja väljendipõhise struktuuriga, mis võimaldab aktsiakauplejatel ja investoritel mõne minutiga kauplemismeetodeid luua ja rakendada.
3. Algobullid
Kauplemisplatvormi pakkuja, mis pakub täielikult automatiseeritud algoritmilist kauplemist ja ka kasutusvalmis börsiteavet. Ettevõtte tehnoloogia pakub süstemaatilist algoritmilist kauplemist täieliku automatiseerimisega ja ilma operaatori kaasamiseta, võimaldades strateegidel ja kauplejatel teostada kiretut automatiseeritud kauplemist.
Plusse
- Suurenenud kiirus: Algokaubanduse üks peamisi eeliseid on selle pakutav suurenenud kiirus. Algoritmid on võimelised sekundi murdosa jooksul analüüsima laia valikut omadusi ja tehnilisi näitajaid ning sooritama tehingu hetkega. Suurenenud kiirus muutub väga oluliseks, kuna kauplejad võivad hinnakõikumised tabada kohe, kui need ilmnevad.
- Suurem täpsus: Algokaubanduse teine oluline eelis on see, et see nõuab vähem inimestevahelist suhtlemist. See vähendab oluliselt vigade tõenäosust. Algoritme kontrollitakse ja kontrollitakse uuesti ning inimlikud vead ei mõjuta neid. On mõeldav, et kaupleja teeb vea ja hindab ekslikult tehnilisi näitajaid; kuid ideaalolukordades ei tee arvutialgoritmid selliseid vigu. Selle tulemusena tehakse tehingud täpselt.
- Vähendatud kulud: Algo kauplemine võimaldab sooritada suures koguses tehinguid lühikese aja jooksul. Selle tulemusena sõlmitakse arvukalt tehinguid ja vähenevad tehingukulud.
- Varade valiku protsessi automatiseerimine: Üldiselt muutuvad algokauplemise abil varade valik, tellimuste täitmine ning sisenemine ja väljumine süstemaatilisemaks. See hõlmab juhiste täitmise samm-sammulist protseduuri. Tänu sellele muutub kauplemine palju objektiivsemaks ja lihtsamaks.
- Tagasitestimise võimalus: uusi algoritme testitakse algselt ajalooliste andmete põhjal. See aitab kindlaks teha, kas plaan on tõhus või mitte. Strateegiat saab muuta ja peenhäälestada vastavalt tagasitesti tulemustele, et see vastaks kaupleja vajadustele. Lähenemisviis muudetakse elujõuliseks ja kõik seadused on absoluutsed ja neid ei saa tõlgendada.
Miinused
- Sõltuvus tehnoloogiast: Algokaubanduse peamine puudus on selle sõltuvus tehnoloogiast. Paljudel juhtudel salvestatakse kauplemiskorraldused pigem arvutisse kui serverisse. See tähendab, et Interneti-ühenduse katkemisel tellimust ei täideta. See õõnestab kogu algo kauplemise kontseptsiooni. Sellistel juhtudel kaotavad kauplejad võimalused ja riskivad raha kaotada. Algokauplemisega kaasnevad olulised süsteemsed probleemid, mis võivad kaasa tuua kogu turu tohutu kiire kokkuvarisemise.
- Ressursinõuded: Kuigi algokauplemine aitab tehingukulusid vähendada, lisab see ka märkimisväärselt kulutusi. Kauplejad peavad olema varustatud tipptasemel ressurssidega, neil peab olema juurdepääs serverile ja nad peavad koostama algoritme, kasutades kalleid tehnoloogiaid. Teine märkimisväärne kulu on andmevoogude maksumus, mis aitab koostada päevasiseseid strateegiaid.
- Programmeerimisprotsessi mõistmineAlgokauplemine nõuab kauplejate poolt algoritmide väljatöötamist. Kõik investorid ei ole tehniliselt teadlikud. Selle tulemusena võivad nad kas õppida uusi protsesse või kedagi tööle võtta. Tehniliste teadmiste nõude tõttu on algokauplemine avalikkuse jaoks äärmiselt keeruline.
- Algoritmide eluiga on äärmiselt lühike: Peaaegu 98 protsenti algoritmidest on väga lühikese elueaga. Nad töötavad seni, kuni nad sobivad, seejärel lakkavad kiiresti muutuval turul töötamast. Sellest tulenevalt tuleb need parandada või ümber ehitada. Algoritmi ja strateegia väljatöötamine on pidev protsess, mis hõlmab pidevat jälgimist, täiustamist ja taasleiutamist.
- Vajalik pidev jälgimine: Ideaalne pilt algokauplemisest on see, et algoritmid on eelprogrammeeritud ja kaupleja võib pikemat aega arvutist eemal olla. See pole aga nii. Kaupleja peab jätkama süsteemi kontrollimist mehaaniliste probleemide (nt ühendused, elektrikatkestused jne) suhtes.
Järeldus
Algo kauplemine on tiheda konkurentsiga sektor, kus tehnoloogial on oluline roll. Kauplemisaktiivsus suureneb algoritmilise kauplemissüsteemi abil kiiremini. See sõltub aga täielikult tehnoloogiast.
Kuigi sellel on mitmeid eeliseid, on sellel ka mõned puudused. Enne finantsinstrumentide ostmise ja müügi osas valiku tegemist on kõige parem kombineerida algokauplemistehnikad inimese otsustusprotsessiga.
Jäta vastus