Tartalomjegyzék[Elrejt][Előadás]
Sokan közülünk, beleértve a befektetőket is, egyre jobban függünk a számítógépektől és a technológiától, mint valaha. Az algoritmikus kereskedés segítségével egyre több befektető használja ki az általuk optimálisnak tartott piaci körülményeket, hogy sokkal gazdagabbá váljon.
Az algoritmikus kereskedés, amelyet gyakran algo kereskedésnek is neveznek, egy olyan tőzsdei kereskedés, amely bonyolult matematikai modelleket és képleteket használ a nagysebességű, automatizált pénzügyi tranzakciók lebonyolításához.
Célja, hogy segítse a befektetőket bizonyos pénzügyi stratégiák lehető leggyorsabb végrehajtásában a hozam maximalizálása érdekében. Bár van néhány jelentős előnye az algoritmikus kereskedésnek, bizonyos veszélyeket is figyelembe kell venni.
Olvasson tovább, hogy megtudjon mindent, amit az algo kereskedésről tudnia kell.
Mi az az algoritmikus kereskedés?
Az algoritmikus kereskedés egy olyan kereskedési technika, amely összetett matematikai eszközöket használ, hogy segítse a kereskedőket a tranzakciós döntések meghozatalában a pénzügyi piacokon. A humán kereskedő részvételének szükségessége egy ilyen rendszerben minimális, ami rendkívül gyors döntéshozatalt eredményez. Ez lehetővé teszi az algoritmus számára, hogy kihasználja a piacon felmerülő nyereségszerzési lehetőségeket, sokkal azelőtt, hogy egy emberi kereskedő látná azokat.
Mivel a nagy intézményi befektetők nagyszámú részvényrel kereskednek, széles körben alkalmazzák az algoritmikus kereskedést. Algo kereskedésnek, black-box kereskedésnek és más hasonló címeknek is nevezik, és erősen támaszkodik a technológiára. Az elmúlt néhány évben egyre népszerűbb lett.
Algoritmikus kereskedés (más néven algo-trading) a számítógép által futtatott matematikai modellek felhasználásának gyakorlata a megbízások előre meghatározott kritériumok alapján történő végrehajtására emberi beavatkozás nélkül. Az algoritmikus kereskedést először a nagy pénzügyi szervezetek, például a befektetési bankok ölelték fel, de csak mostanában tették elérhetővé a rendszeres kereskedők számára.
Történelem
Az 1980-as és 1990-es évek végén teljesen elektronikus végrehajtással és hasonló elektronikus kommunikációs hálózatokkal rendelkező pénzügyi piacok jöttek létre. Az Egyesült Államokban a decimalizálás, amely egy dollár 1/16-áról (0.0625 USD) részvényenként 0.01 USD-ra csökkentette a minimális jelölést, ösztönözhette az algoritmikus kereskedést azáltal, hogy megváltoztatta a piaci mikrostruktúrát azáltal, hogy lehetővé tette a vételi és ajánlati árak közötti kisebb különbségeket, csökkentve ezzel. az árjegyzők kereskedési előnye és a piaci likviditás növelése.
1998-ig az Egyesült Államok (USA) Értékpapír- és Tőzsdefelügyelete (SEC) engedélyezte az elektronikus tőzsdéket, megnyitva ezzel a kaput a számítógépes nagyfrekvenciás kereskedés előtt. A HFT 1000-szer gyorsabban tud tranzakciókat végrehajtani, mint egy személy. Azóta a nagyfrekvenciás kereskedés (HFT) népszerűsége nőtt.
Hogyan működik?
Egy adott folyamat végrehajtására szolgáló módszert vagy meghatározott szabályok gyűjteményét algoritmusnak nevezzük. Az algoritmikus kereskedés számítógépes programokat használ a kereskedések magas árfolyamon és mennyiségben történő végrehajtására, előre meghatározott paraméterek készletétől függően, mint például a részvényárak és a piaci körülmények.
Egy kereskedő például alkalmazhat algoritmikus kereskedést a megbízások gyors végrehajtására, amikor egy bizonyos részvény eléri vagy alább kerül egy meghatározott ár alá. Az ilyen helyzetek alapján az algoritmus eldöntheti, hogy hány részvényt vásároljon vagy adjon el. Amikor egy program működik, a kereskedő hátradőlhet és lazíthat, tudva, hogy a tranzakciók automatikusan végrehajtásra kerülnek, amint az előre meghatározott feltételek teljesülnek.
Algoritmikus kereskedési stratégiák
Az algoritmikus kereskedési stratégiák számos módszert kínálnak a legjövedelmezőbb algoritmikus tranzakciók végrehajtására. Bár minden stratégia eltér egymástól, az Algo kereskedés végrehajtásának mechanizmusa egységes marad. Mindegyik útvonal úgy van megszerkesztve, hogy valós piaci adatfolyamokat fogadjon a tőzsdétől, majd egy előre meghatározott szabály- vagy logikablokk segítségével kereskedési megbízást generál. A kereskedési megbízás tartalmazza az összes jellemzőt, például a rendezést, az oldalt és az összeget.
Mindegyik stratégia előre meghatározott módon működik, hogy biztosítsa a kereskedő számára az algoritmusok pontos végrehajtását a tranzakció végrehajtásához. A jobb megértés érdekében vizsgálja meg a népszerű módszerek alábbi listáját és magyarázataikat:
- Arbitrázs stratégiák
- Statisztikai stratégiák
- Piacteremtési stratégiák
- Hangulat-alapú kereskedési stratégiák
- Lendületstratégiák
- Gépi tanulás Trading Strategies
Arbitrázs stratégiák
Ez a megközelítés magában foglalja egy pénzügyi eszköz vagy eszköz hibás árazásának kihasználását két különböző piacon. Az arbitrázsstratégia egyik példája az olyan eszköz, amely egy piacon egy áron, de egy másik piacon lényegesen magasabb áron kereskedik. Ennek eredményeként, ha alacsonyabb áron vásárolta meg a terméket, most magasabb áron értékesítheti a piacon.
Ily módon kockázatvállalás nélkül nyereséget érhet el. Ennek eredményeként ez egy olyan forgatókönyv, amelyben egyszerre több tranzakciót hajt végre egy eszközzel nyereség érdekében, anélkül, hogy az árkülönbségekből eredő kockázatot jelentene.
Statisztikai stratégiák
A statisztikai arbitrázs technikákat, amelyek az átlagos reverziós hipotézisen alapulnak, jellemzően párban alkalmazzák. Az ilyen módszerek előrevetítik, hogy egy vagy több eszköz statisztikailag hibás árazásából profitálnak a tervezett érték alapján.
A páros kereskedés egy példa a statisztikai arbitrázsra, amelyben két együtt integrált részvény árfolyamának arányát vagy szórást vizsgáljuk. Ha a szpred értéke meghaladja az előre jelzett tartományt, akkor megvásárolja az alulteljesítő részvényt, és eladja azt, amelyik abban a hitben jeleskedett, hogy a spread visszatér a megszokott szintre. A statisztikai arbitrázs száz vagy több részvényrel is működhet a portfóliójában, amelyek különféle változók alapján vannak kategorizálva, és teljesen automatizálhatóak mind az elemzés, mind a végrehajtás tekintetében.
Piacteremtési stratégiák
Ez a technika hozzájárul a piaci likviditás növekedéséhez. Egy árjegyző, gyakran egy nagy intézmény, hatalmas mennyiségű vételi és eladási kereskedési megbízást tesz lehetővé. Az az indok, hogy az árjegyzők nagy intézménynek minősüljenek, mert nagyszámú értékpapírról van szó. Ennek eredményeként előfordulhat, hogy egy egyéni közvetítő nem tudja elősegíteni a szükséges mennyiséget.
E folyamat során az árjegyzők bizonyos cégek részvényeit vásárolják és adják el. Minden árjegyző feladata egy adott számú részvény vételi és eladási árának megjelenítése. Amikor a vevő megbízást ad, azt az árjegyző a saját készletéből származó részvények eladásával teljesíti. Ennek következtében a pénzügyi piacok likvidek maradnak, ami megkönnyíti a befektetők és a kereskedők számára az adásvételt. Ez magában foglalja az árjegyzők jelentőségét az elegendő kereskedelem garantálásában.
Hangulat-alapú kereskedési stratégiák
A hangulatkereskedési technika az alapján foglal el pozíciókat a piacon, hogy a piacot bikák vagy medvék uralják. Ez a kereskedési technika lehet lendület alapú, ami azt jelenti, hogy magasan fektetünk be és magasan adunk el, ha a piac emelkedő, vagy fordítva, ha a piac csökken.
A hangulatkereskedési technika lehet akár ellentmondásos vagy rosszindulatú, azaz ellentétes a piaci hangulattal. Egy ellenkezõ nyer abból a felfogásból, hogy amikor bizonyos tömeges viselkedés a biztonsággal kapcsolatban, az bizonyos kihasználható félreárazást szül (túlárazás a már elterjedt biztonsági emelkedést), és hogy egy nagy bikát az értékpapírok áresése követ, korrekciók vagy rossz dolgok miatt. fordítva.
Lendületstratégiák
Ezek a módszerek a piaci trendek elemzésével profitálnak a piaci ingadozásokból. Ennek eredményeként megkísérel magas áron vásárolni és magas áron eladni annak érdekében, hogy a részvénybefektetés jövedelmező legyen. Amikor az értékbefektetésről van szó, akkor megpróbál visszatérni az átlaghoz vagy az átlaghoz, amikor eltér attól.
A lendületes befektetés ebben az időszakban fordul elő, mert az átlagos visszafordulás megjelenése előtt történik. A Momentum azért működik, mert a többi kereskedő sok érzelmi ítéletet hoz a piacon, miközben az árak eltérnek az átlagtól. Ennek eredményeként a haszon mások viselkedési elfogultságai és érzelmi hibái miatt következik be.
Az egyetlen bökkenő itt az, hogy a trendek gyorsan megfordíthatják és megsemmisíthetik a lendületnövekedést, ami rendkívül ingataggá teszi ezeket a módszereket. Ennek eredményeként kritikus fontosságú a vételek és eladások megfelelő megszervezése a veszteségek elkerülése érdekében. Ez megfelelő kockázatkezelési stratégiák alkalmazásával valósítható meg, amelyek megfelelően figyelemmel kísérik a befektetést, és lépéseket tesznek a rossz ármozgások elleni védelem érdekében.
Gépi tanulási kereskedési stratégiák
Gépi tanulás olyan algoritmusok és minták egy meghatározott halmazának tanulmányozására utal, amelyeket a számítógépes rendszerek a piaci adatokon alapuló kereskedési döntések meghozatalára használnak. Ez a kifejezés a „mintafelismerés” tudományából származik, és hangsúlyozza azt a tényt, hogy a számítógépek anélkül tanulnak, hogy kifejezetten tanítanák őket.
Vegye figyelembe, hogy az emberek létrehozzák/inicializálják a szoftvert, és ezután az AI (Mesterséges Intelligencia), hogy idővel javítsa önmagát. Ebből kifolyólag az emberi részvétel mindig szükséges. Ennek az az előnye, hogy a gépi tanuláson alapuló modellek hatalmas mennyiségű adatot értékelnek ki nagy sebességgel, és részt vesznek az önfejlesztésben.
Technikai követelmények
Az algoritmusos kereskedés utolsó lépése a megközelítés számítógépes program segítségével történő megvalósítása, majd az utólagos tesztelés (az algoritmus kipróbálása a múltbeli tőzsdei teljesítmények történelmi periódusai alapján, hogy kiderüljön, jövedelmező lett volna-e a használata).
A cél az, hogy a leírt módszert integrált automatizált műveletté alakítsuk, amely magában foglalja a kereskedési számlához való hozzáférést, ahol megbízásokat lehet adni. Az algoritmikus kereskedéshez a következő követelményeknek kell teljesülniük:
- Bérelt fejlesztők vagy kész kereskedési szoftverek mind lehetőséget jelentenek a szükséges kereskedési terv elkészítésére.
- Hozzáférés a piaci adatfolyamokhoz, amelyeket az algoritmus figyelni fog a lehetséges rendelési lehetőségek tekintetében.
- Hozzáférés a kereskedési rendszerekhez és internetkapcsolatokhoz a rendelések leadásához.
- Az a képesség és infrastruktúra, amely lehetővé teszi a rendszer utólagos tesztelését, miután az már létrejött, mielőtt ténylegesen gyártásba kerülne.
- Az algoritmus szabályainak bonyolultsága alapján a múltbeli adatok rendelkezésre állnak az utólagos teszteléshez.
Legjobb algoritmikus kereskedési platformok
1. AlgoTrader
A blokklánc technológia átalakítja a pénzügyi piacokat és az ügyfelek igényeit. Intézményi szintű kereskedési platformjuk lehetővé teszi a bankok, diszkrecionális és mennyiségi alapok számára, hogy kihasználják a digitális és kriptoeszközökben rejlő lehetőségeket.
A likviditás töredezettségmentesítésével a piac egészére kiterjedő végrehajtási kapcsolatokon keresztül a legjobb végrehajtást biztosítják ügyfelei számára. Az AlgoTrader piacvezető az intézményi kereskedési és végrehajtási infrastruktúra, valamint a digitális és hagyományos eszközök portfóliókezelésében, köszönhetően a fő letétkezelői és központi banki szolgáltatókkal való zökkenőmentes interfészeknek.
2. Kuants
A Kuants India első és egyetlen pénzügyi technológiája Tőzsdei kereskedési platform, egyéni és intézményi ügyfelek részére kereskedési és befektetési stratégiák fejlesztését és automatizálását.
A Kuants teljes utólagos tesztelési rendszert biztosít kereskedési stratégiák kidolgozásához, egyszerű kattintással és kifejezés-alapú struktúrával, amely lehetővé teszi a tőzsdei kereskedők és a befektetők számára, hogy percek alatt kereskedési módszereket építsenek ki és alkalmazzanak.
3. Algobulls
Teljesen automatizált algoritmikus kereskedést, valamint használatra kész tőzsdei információkat kínáló kereskedési platform szolgáltatója. A cég technológiája szisztematikus algoritmikus kereskedést kínál teljes automatizálással és üzemeltetői beavatkozás nélkül, lehetővé téve a stratégák és kereskedők számára, hogy szenvedélytelenül automatizált kereskedést hajtsanak végre.
Érvek
- Megnövelt sebesség: Az algo kereskedés egyik fő előnye az általa nyújtott megnövelt sebesség. Az algoritmusok képesek a jellemzők és műszaki mutatók széles skálájának elemzésére a másodperc törtrésze alatt, és a tranzakció azonnali végrehajtására. A megnövelt sebesség rendkívül fontossá válik, mivel az áringadozásokat azonnal elkaphatják a kereskedők.
- Fokozott pontosság: Az algo kereskedés másik fontos előnye, hogy kevesebb emberi interakciót igényel. Ez jelentősen csökkenti a hibák valószínűségét. Az algoritmusokat verifikálják és újraellenőrzik, az emberi hibák nem befolyásolják őket. Elképzelhető, hogy a kereskedő hibázik, és tévesen értékeli a technikai mutatókat; de ideális helyzetben a számítógépes algoritmusok nem követnek el ilyen hibákat. Ennek eredményeként az ügyleteket precízen bonyolítják le.
- Csökkentett költségek: Az Algo kereskedés lehetővé teszi nagy mennyiségű kereskedés rövid időn belüli lebonyolítását. Ennek eredményeként számos ügylet kötődik, és a tranzakciós költségek csökkennek.
- Az eszközkiválasztási folyamat automatizálása: Összességében az eszközök kiválasztása, a megbízások végrehajtása, valamint a be- és kilépés szisztematikusabbá válik az algo kereskedés segítségével. Az utasítások végrehajtásának lépésről lépésre történő végrehajtására irányul. Emiatt sokkal objektívebbé és egyszerűbbé válik a kereskedés.
- Visszatesztelési képesség: Az új algoritmusok kezdetben visszatesztelésre kerülnek előzményadatok felhasználásával. Ez segít annak eldöntésében, hogy a terv hatékony lesz-e vagy sem. A stratégia módosítható és finomhangolható a backtest eredményei alapján, hogy megfeleljen a kereskedő igényeinek. A megközelítés életképessé válik, és minden törvény abszolút és nem értelmezhető.
Hátrányok
- Technológiától való függés: Az algo kereskedés fő hátránya a technológiára való támaszkodás. Sok esetben a kereskedési megbízások a számítógépen, nem pedig a szerveren tárolódnak. Ez azt jelenti, hogy ha az internetkapcsolat meghibásodik, a megbízás nem kerül végrehajtásra. Ez aláássa az egész algo kereskedési koncepciót. Ilyen esetekben a kereskedők esélyeket veszítenek, és pénzvesztést kockáztatnak. Jelentős rendszerszintű problémák merülnek fel az algo kereskedésben, ami az egész piac hatalmas összeomlásához vezethet.
- Erőforrásigény: Az algo kereskedés segít csökkenteni a tranzakciós költségeket, de jelentős kiadást is növel. A kereskedőknek csúcsminőségű erőforrásokkal kell rendelkezniük, hozzá kell férniük a szerverhez, és drága technológiákat alkalmazó algoritmusokat kell készíteniük. Egy másik jelentős költség az adatfolyamok költsége, amelyek segítenek a napon belüli stratégiák kialakításában.
- A programozási folyamat megértése: Az Algo kereskedés szükségessé teszi a kereskedők algoritmusok kidolgozását. Nem minden befektető műszakilag hozzáértő. Ennek eredményeként előfordulhat, hogy új folyamatokat kell megtanulniuk, vagy valakit alkalmazniuk kell. A technikai tudás követelménye miatt az algo-kereskedelem rendkívül összetett a lakosság számára.
- Az algoritmusok élettartama rendkívül rövid: Az algoritmusok csaknem 98 százaléka nagyon rövid élettartamú. Addig dolgoznak, amíg alkalmasak nem lesznek, majd hirtelen abbahagyják a munkát a gyorsan változó piacon. Ennek eredményeként meg kell javítani vagy újjá kell építeni. Az algoritmus- és stratégiafejlesztés egy folyamatos folyamat, amely magában foglalja a folyamatos monitorozást, fejlesztést és újragondolást.
- Folyamatos felügyelet szükséges: Az algo kereskedés ideális képe az, hogy az algoritmusok előre be vannak programozva, és a kereskedő hosszabb ideig távol lehet a számítógépétől. Ez azonban nem így van. A kereskedőnek továbbra is ellenőriznie kell a rendszert bármilyen mechanikai probléma, például csatlakozások, áramkimaradás stb.
Következtetés
Az Algo-kereskedelem rendkívül versenyképes ágazat, amelyben a technológia kritikus szerepet játszik. A kereskedési tevékenység gyorsabban növekszik az algoritmikus kereskedési rendszer segítségével. Ez azonban teljes mértékben a technológiától függ.
Bár számos előnye van, vannak hátrányai is. Mielőtt döntene a pénzügyi eszközök vásárlásáról és eladásáról, a legjobb, ha az algo kereskedési technikákat emberi döntéshozatallal kombinálja.
Hagy egy Válaszol