Table of Contents[Ferstopje][Toanje]
In protte fan ús, ynklusyf ynvestearders, wurde mear ôfhinklik fan kompjûters en technology dan ea earder. Mei help fan algoritmyske hannel profitearje in tanimmend oantal ynvestearders fan wat se leauwe as optimale merkomstannichheden om folle riker te wurden.
Algoritmyske hannel, faak bekend as algo-hannel, is in soarte fan hannelshannel dy't yngewikkelde wiskundige modellen en formules brûkt om hege snelheid, automatisearre finansjele transaksjes út te fieren.
It is fan doel ynvestearders te helpen by it útfieren fan bepaalde finansjele strategyen sa rap mooglik om rendeminten te maksimalisearjen. Wylst d'r wat wichtige foardielen binne foar algoritmyske hannel, binne d'r ek bepaalde gefaren te beskôgjen.
Lês troch om alles te finen wat jo witte moatte oer algo-hannel.
Wat is algoritmyske hannel?
Algoritmyske hannel is in hannelstechnyk dy't komplekse wiskundige ark brûkt om hannelers te helpen transaksjebesluten te meitsjen op finansjele merken. De needsaak foar dielname fan in minsklike hanneler is minimaal yn dit soarte systeem, wat resulteart yn heul rappe beslútfoarming. Hjirmei kin it algoritme profitearje fan alle kânsen dy't winst meitsje dy't op 'e merk ûntsteane fier foardat in minsklike hanneler se kin sjen.
Om't grutte ynstitúsjonele ynvestearders hannelje yn in enoarm oantal oandielen, meitsje se wiidweidich gebrûk fan algoritmyske hannel. It is ek bekend as algo trading, black-box trading, en oare ferlykbere titels, en it is sterk ôfhinklik fan technology. It is yn 'e foargeande jierren groeid yn populariteit.
Algoritmyske hannel (ek wol algo-hannel neamd) is de praktyk fan it brûken fan kompjûter-rune wiskundige modellen om oarders út te fieren basearre op foarôf definieare kritearia sûnder minsklike ynteraksje te brûken. Algoritmyske hannel waard earst omearme troch grutte finansjele organisaasjes lykas ynvestearringsbanken, mar it is pas koartlyn beskikber steld foar reguliere hannelers.
Skiednis
Oan 'e ein fan' e 1980's en 1990's ûntstiene finansjele merken mei folslein elektroanyske útfiering en fergelykbere elektroanyske kommunikaasjenetwurken. Yn 'e Feriene Steaten kin desimalisearring, dy't de minimale tickgrutte fermindere fan 1/16 fan in dollar (US $ 0.0625) nei US $ 0.01 per oandiel, miskien algoritmyske hannel oanmoedige hawwe troch de mikrostruktuer fan 'e merk te feroarjen troch lytsere ferskillen tusken bied- en oanbiedingsprizen mooglik te meitsjen, en ferminderjen merkmakkers hannelsfoardiel en fergrutsjen fan merklikiditeit.
Oant 1998 tastien de Securities and Exchange Commission (SEC) fan 'e Feriene Steaten (FS) elektroanyske útwikselingen, wêrtroch't de doar foar kompjûterisearre hannel mei hege frekwinsje wie. HFT kin transaksjes 1000 kear rapper útfiere as in persoan. Sûnt dy tiid is hannel mei hege frekwinsje (HFT) yn populariteit groeid.
Hoe wurket it?
In metoade of kolleksje fan spesifisearre regels bedoeld om in bepaald proses út te fieren wurdt in algoritme neamd. Algoritmyske hannel brûkt kompjûterprogramma's om hannelingen út te fieren mei hege tariven en voluminten ôfhinklik fan in set fan foarôf definieare parameters, lykas oandielprizen en merkomstannichheden.
In hanneler kin bygelyks algoritmyske hannel brûke om oarders fluch út te fieren as in bepaalde stock trefft of falt ûnder in spesifisearre priis. Op grûn fan sokke situaasjes kin it algoritme beslute hoefolle oandielen te keapjen of ferkeapje. Wannear't in programma yn plak is, kin de hanneler efteroer sitte en ûntspanne, wittende dat transaksjes automatysk sille wurde útfierd as de foarôf definieare kritearia foldien binne.
Algoritmyske hannelstrategyen
Algoritmyske hannelstrategyen binne ferskate metoaden foar it útfieren fan de meast rendabele algoritmyske transaksjes. Hoewol elke strategy is ûnderskieden, bliuwt it meganisme foar it útfieren fan Algo-hannel konsekwint. Elke rûte is sa konstruearre dat it gegevensstreamen fan echte merk ûntfangt fan 'e útwikseling en genereart dan in hannelsopdracht mei in foarôf definieare blok fan regels of logika. De hannelsopdracht omfettet alle skaaimerken, lykas soarte, side en bedrach.
Elke strategy wurket op in foarbeskaaide manier om de hanneler in krekte útfiering fan algoritmen te jaan foar it meitsjen fan in transaksje. Undersykje de folgjende list mei populêre metoaden en har ferklearrings foar in better begryp:
- Arbitrage strategyen
- Statistyske strategyen
- Market Making Strategies
- Sentimint-basearre hannelstrategyen
- Momentum Strategyen
- Machine Learning Trading Strategies
Arbitrage strategyen
Dizze oanpak omfettet it foardieljen fan in finansjeel ynstrumint as mispriis fan in asset op twa ûnderskate merkplakken. In asset dat hannelet tsjin ien priis op ien merk, mar tsjin in substansjeel hegere priis op in oare merk is in foarbyld fan in arbitragestrategy. As gefolch, as jo it artikel tsjin in legere priis hawwe kocht, kinne jo it no ferkeapje foar in hegere priis yn 'e merke.
Op dizze manier sille jo einigje mei winst sûnder risiko's te nimmen. As gefolch is dit in senario wêryn jo tagelyk ferskate transaksjes op ien asset útfiere foar winst, sûnder risiko ferbûn troch priisferskillen.
Statistyske strategyen
Statistyske arbitragetechniken, dy't basearre binne op 'e gemiddelde weromkearhypoteze, wurde typysk yn pearen brûkt. Sokke metoaden ferwachtsje profitearje fan statistyske misprizen fan ien of mear aktiva basearre op projekteare wearde.
Pair trading is in foarbyld fan Statistical Arbitrage wêryn wy sjogge nei in ferhâlding of sprieding tusken de prizen fan twa koïntegrearre oandielen. As de wearde fan 'e sprieding grutter is as it foarseine berik, keapje jo de oandiel dy't ûnderprestearre hat en ferkeapje dejinge dy't útblinkt yn it leauwen dat de sprieding weromkomt nei syn gewoane nivo. Statistyske arbitrage kin funksjonearje mei hûndert of mear oandielen yn har portefúlje dy't wurde kategorisearre op basis fan in ferskaat oan fariabelen en kinne folslein automatisearre wurde oangeande sawol analyse as útfiering.
Market Making Strategies
Dizze technyk draacht by oan ferhege merkliquiditeit. In merkmakker, faaks in grutte ynstelling, makket in enoarm folume fan hannelsopdrachten foar keapjen en ferkeapjen mooglik. De reden foar merkmakkers as grutte ynstellingen is om't d'r in grut oantal weardepapieren belutsen binne. As gefolch kin in yndividuele intermediair it nedige folume net fasilitearje.
Tidens dit proses keapje en ferkeapje merkmakkers oandielen fan in bepaalde set fan bedriuwen. De taak fan elke merkmakker omfettet it werjaan fan keap- en ferkeapprizen foar in spesifyk oantal oandielen. As in keaper in bestelling pleatst, foltôget de merkmakker it troch oandielen te ferkeapjen út syn eigen stockpile. As gefolch bliuwe finansjele merken flüssig, wat it makliker makket foar ynvestearders en hannelers om te keapjen en te ferkeapjen. Dit omfettet de betsjutting fan merkmakkers by it garandearjen fan genôch hannel.
Sentimint-basearre hannelstrategyen
In sentimint hannelstechnyk nimt posysjes yn 'e merke op basis fan oft de merk wurdt dominearre troch bollen of bearen. Dizze hannelstechnyk kin momentum-basearre wêze, wat betsjut dat wy heech ynvestearje en heech ferkeapje as de merk bullish is, of oarsom as de merk bearish is.
De technyk foar sentiminthannel kin sels tsjinstridich wêze as gemienlik weromdraaiend, dws tsjinoer merksentimint. In tsjinoerstelde wint út it idee dat as d'r beskaat publykgedrach is oangeande feiligens, it berte jout oan bepaalde eksploitbere misprizen (te hege priis fan in al foarkommende stiging yn feiligens) en dat in grutte bolle wurdt folge troch in fal yn feiligensprizen fanwege korreksjes of ûndeugd versa.
Momentum Strategyen
Dizze metoaden profitearje fan merkfluktuaasjes troch de trend fan 'e merk te analysearjen. As resultaat besiket it heech te keapjen en heech te ferkeapjen om de ynvestearingsinvestearring rendabel te meitsjen. As it giet om ynvestearjen yn wearde, besiket it op elk momint werom te gean nei it gemiddelde as gemiddelde as it derfan ôfwikt.
Momentum ynvestearje komt yn dizze perioade foar, om't it foarkomt foardat it ûntstean fan gemiddelde weromkomst. Momentum wurket fanwegen it hege oantal emosjonele oardielen makke troch oare hannelers yn 'e merke wylst prizen ôfwike fan it gemiddelde. As resultaat komt it foardiel foar fanwegen gedrachsfoaroardielen en emosjonele flaters fan oaren.
De iene fangen hjir is dat trends fluch kinne omkeare en ferneatigje momentumwinsten, wêrtroch dizze metoaden ekstreem flechtich binne. As gefolch is it kritysk om keapjen en ferkeapen passend te regeljen om ferliezen te foarkommen. Dit kin berikt wurde fia it brûken fan passende risikobehearstrategyen dy't de ynvestearring korrekt kinne kontrolearje en stappen kinne nimme om te beskermjen tsjin minne priisbeweging.
Machine Learning Trading Strategies
Machine Learning ferwiist nei de stúdzje fan algoritmen en in spesifike set fan patroanen dy't kompjûtersystemen brûke om hannelskeuzes te meitsjen basearre op merkgegevens. Dizze term is ôflaat fan 'e wittenskip fan "patroanherkenning", en it beklammet it feit dat kompjûters leare sûnder eksplisyt te learen.
Tink derom dat minsken de software oanmeitsje / inisjalisearje, en it is dan oan AI (Artificial Intelligence) om himsels oer de tiid te ferbetterjen. Dêrtroch is minsklike belutsenens altyd needsaaklik. It foardiel hjir is dat Machine Learning-basearre modellen evaluearje enoarme hoemannichten gegevens mei rappe snelheden en meidogge oan selsferbettering.
Technyske easken
It ymplementearjen fan 'e oanpak mei in kompjûterprogramma, folge troch backtesting, is de lêste stap yn algoritmyske hannel (it algoritme útprobearje op histoaryske perioaden fan prestaasjes fan ferline stock-merken om te sjen oft it gebrûk dêrfan rendabel west hie).
It doel is om de beskreaune metoade te transformearjen yn in yntegreare automatisearre operaasje dy't tagong hat ta in hannelskonto wêr't oarders kinne wurde pleatst. De folgjende easken moatte foldien wurde foar algoritmyske hannel:
- Ynhierde ûntwikkelders as klearmakke hannelssoftware binne alle opsjes foar it meitsjen fan it nedige hannelsplan.
- Tagong ta merkgegevensstreamen, dy't it algoritme sil kontrolearje foar mooglike kânsen foar pleatsing fan bestellingen.
- Tagonklikheid foar hannelsystemen en ynternetferbiningen foar it pleatsen fan oarders.
- De mooglikheid en ynfrastruktuer om it systeem werom te testen as it ienris makke is foardat it yn produksje wurdt op aktuele útwikselingen.
- Op grûn fan 'e yngewikkeldheid fan' e regels fan it algoritme binne histoaryske gegevens beskikber foar backtesting.
Top algoritmyske hannelsplatfoarms
1. AlgoTrader
Blockchain-technology transformeart finansjele merken en klantbehoeften. Harren ynstitúsjoneel-grade hannelsplatfoarm stelt banken, diskresjonêre en kwantitative fûnsen yn steat om it folsleine potensjeel fan digitale en krypto-aktiva te realisearjen.
Se leverje de grutste útfiering foar jo kliïnten troch liquiditeit te defragmentearjen fia merkwiid útfieringsferbiningen. AlgoTrader is de merklieder yn ynstitúsjonele hannel en útfiering ynfrastruktuer, likegoed as portefúljebehear foar digitale en tradisjonele aktiva, tank oan naadleaze ynterfaces mei grutte custody en core banking providers.
2. Kuants
Kuants is de earste en ienige Financial-Tech fan Yndia Stock Trading platfoarm, it jaan fan yndividuele en ynstitúsjonele kliïnten mei de ûntwikkeling en automatisearring fan hannels- en ynvestearingsstrategyen.
Kuants biedt in folslein backtesting-systeem foar it ûntwikkeljen fan hannelstrategyen mei maklike klikken en in ekspresje-basearre struktuer wêrmei hannelshannelers en ynvestearders hannelsmetoaden bouwe en ymplementearje yn in kwestje fan minuten.
3. Algobullen
Oanbieder fan in hannelsplatfoarm dat folslein automatisearre algoritmyske hannel biedt en ek klear te brûken beursynformaasje. De technology fan it bedriuw biedt systematyske algoritmyske hannel mei folsleine automatisearring en gjin belutsenens fan 'e operator, wêrtroch strategen en hannelers unpassive automatisearre hannel kinne útfiere.
pros
- Ferhege snelheid: Ien fan 'e grutte foardielen fan algo-hannel is de ferhege snelheid dy't it leveret. De algoritmen binne yn steat om in breed oanbod fan skaaimerken en technyske yndikatoaren yn in fraksje fan in sekonde te analysearjen en de transaksje direkt út te fieren. De ferbettere snelheid wurdt heul essensjeel, om't priisfluktuaasjes kinne wurde fongen troch hannelers sa gau as se foarkomme.
- Ferhege krektens: In oar wichtich foardiel fan algo-hannel is dat it minder minsklike ynteraksje fereasket. Dit ferminderet de kâns op flaters signifikant. De algoritmen wurde ferifiearre en opnij kontrolearre, en minsklike flaters hawwe gjin effekt op harren. It is oannimlik foar in hanneler om in flater te meitsjen, en de technyske yndikatoaren ferkeard beoardielje; mar, yn ideale situaasjes, kompjûter algoritmen net meitsje sokke flaters. As gefolch wurde deals presys útfierd.
- Reduzearre kosten: Algo-hannel soarget foar de útfiering fan hege hoemannichten hannelingen yn in koarte perioade fan tiid. As gefolch wurde tal fan deals foltôge, en transaksjekosten wurde fermindere.
- Automatisearring fan it proses foar seleksje fan aktiva: Oer it algemien wurde assetseleksje, útfiering fan bestelling, en yngong en útgong systematysker mei help fan algo-hannel. It giet oer in stap-foar-stap proseduere foar it útfieren fan ynstruksjes. Hannelje wurdt hjirtroch folle objektiver en ferienfâldige.
- Backtesting kapasiteit: Nije algoritmen wurde yn earste ynstânsje backtested mei help fan histoaryske gegevens. Dit helpt by it bepalen oft it plan effektyf sil wêze of net. De strategy kin feroare wurde en fyn ôfstimd op basis fan 'e útkomsten fan' e backtest om te foldwaan oan 'e behoeften fan' e hanneler. De oanpak wurdt libbensfetber makke, en alle wetten binne absolút en kinne net ynterpretearre wurde.
Cons
- Ofhinklikens fan technology: It wichtichste neidiel fan algo-hannel is har fertrouwen op technology. Yn in protte situaasjes wurde hannelsopdrachten opslein op 'e kompjûter ynstee fan op' e server. Dit hâldt yn dat as de ynternetferbining mislearret, de opdracht net wurdt útfierd. Dit ûndermynt it hiele konsept fan algohannel. Yn sokke gefallen ferlieze hannelers kânsen en riskearje jild te ferliezen. D'r binne wichtige systemyske problemen mei algo-hannel, wat kin resultearje yn massive flitsende ynstoarten fan 'e heule merk.
- Resource easken: Wylst algo-hannel helpt om transaksjekosten te ferminderjen, foeget it ek in signifikant bedrach oan kosten ta. De hannelers moatte wurde útrist mei hege-ein boarnen, hawwe tagong ta de tsjinner, en bouwe algoritmen mei help fan djoere technologyen. In oare wichtige kosten binne de kosten fan gegevensfeeds, dy't helpe by it formulearjen fan intraday-strategyen.
- Begryp fan it programmearring proses: Algo-hannel fereasket de ûntwikkeling fan algoritmen troch de hannelers. Net alle ynvestearders binne technysk belibbe. As gefolch dêrfan moatte se miskien nije prosessen leare of immen yn tsjinst nimme. Fanwegen de eask foar technyske kennis is algo-hannel ekstreem kompleks foar it publyk.
- Algoritmen hawwe in ekstreem koarte libbensdoer: Hast 98 prosint fan de algoritmen hawwe in hiel koarte libbensdoer. Se wurkje oant se gaadlik binne, en stopje dan abrupt te wurkjen yn in rap feroarjende merk. Dêrtroch moatte se reparearre of ferboud wurde. Algoritme- en strategyûntwikkeling is in kontinu proses dat konstante tafersjoch, ferbettering en reinventing omfettet.
- Konstante tafersjoch nedich: It ideale byld fan algo-hannel is dat de algoritmen foarprogrammearre binne en de hanneler kin foar langere perioaden fan syn kompjûter wêze. Dit is lykwols net it gefal. De hanneler moat trochgean mei it kontrolearjen fan it systeem foar meganyske swierrichheden lykas ferbinings, stroomûnderbrekken, ensfh.
Konklúzje
Algo-hannel is in heul konkurrearjende sektor wêryn technology in krityske rol spilet. De hannelsaktiviteit nimt rapper ta mei help fan it algoritmyske hannelssysteem. It is lykwols folslein ôfhinklik fan technology.
Wylst it hat ferskate foardielen, der binne ek guon neidielen op it spul. Foardat jo in kar meitsje oer it keapjen en ferkeapjen fan finansjele ynstruminten, is it it bêste om algo-hannelstechniken te kombinearjen mei minsklike beslútfoarming.
Leave a Reply