Tebulu ọdịnaya[Zoo][Gosi]
Ọtụtụ n'ime anyị, gụnyere ndị na-etinye ego, na-adabere na kọmputa na teknụzụ karịa mgbe ọ bụla ọzọ. Site n'enyemaka nke ịzụ ahịa algọridim, ọnụ ọgụgụ na-arịwanye elu nke ndị na-etinye ego na-eji ihe ha kwenyere na ọ bụ ọnọdụ ahịa kachasị mma iji ghọọ ọgaranya.
Azụmahịa algorithmic, nke a na-akpọkarị ahịa algo, bụ ụdị azụmaahịa nke na-eji ụdị mgbakọ na mwepụ gbagwojuru anya na usoro iji mee nnukwu ọsọ ọsọ, azụmahịa ego akpaaka.
Ọ na-achọ inyere ndị na-etinye ego aka n'imepụta atụmatụ ego ngwa ngwa dị ka o kwere mee iji bulie nloghachi. Ọ bụ ezie na enwere ụfọdụ uru dị ịrịba ama maka ịzụ ahịa algọridim, enwerekwa ihe egwu ụfọdụ ị ga-atụle.
Gụkwuo ka ịchọta ihe niile ịchọrọ ịma gbasara ịzụ ahịa algo.
Gịnị bụ algọridim trading?
Azụmahịa Algorithmic bụ usoro azụmaahịa na-eji ngwa mgbakọ na mwepụ dị mgbagwoju anya iji nyere ndị ahịa aka ịme mkpebi azụmahịa n'ahịa ego. Mkpa maka ntinye aka nke onye na-ere ahịa mmadụ dị ntakịrị na ụdị usoro a, na-ebute mkpebi ngwa ngwa. Nke a na-enye ohere ka algọridim wee nweta ohere ọ bụla na-enweta uru nke na-ebilite n'ahịa dị anya tupu onye na-ere ahịa mmadụ enwee ike ịhụ ha.
N'ihi na nnukwu ụlọ ọrụ na-etinye ego na-azụ ahịa n'ọtụtụ mbak, ha na-eji ahia algorithmic eme ihe nke ukwuu. A makwaara ya dị ka ahia algo, ịzụ ahịa igbe ojii, na aha ndị ọzọ yiri ya, ọ dabere na teknụzụ. Ọ toro na ewu ewu n'ime afọ ole na ole gara aga.
Azụmahịa algorithmic (nke a makwaara dị ka algo-trading) bụ omume nke iji ụdị mgbakọ na mwepụ na-eme kọmputa iji mebie iwu dabere na njirisi akọpụtagoro na-ejighị mmekọrịta mmadụ. Ndị otu nnukwu ụlọ ọrụ na-ahụ maka ego dị ka ụlọ akụ itinye ego na-anakwere azụmaahịa Algorithmic nke mbụ, mana ọ bụ naanị n'oge na-adịbeghị anya emere ka ọ dịrị ndị ahịa mgbe niile.
History
N'ọgwụgwụ 1980s na 1990s, ahịa ego nwere mkpochapụ eletrọnịkị zuru oke yana netwọk nkwukọrịta eletrọnịkị yiri ya pụtara. Na United States, decimalization, nke belatara nha nke kacha nta site na 1/16 nke dollar (US $ 0.0625) gaa na US $ 0.01 kwa òkè, nwere ike ịkwado ịzụ ahịa algọridim site n'ịgbanwe microstructure ahịa site n'ikwe ka obere ọdịiche dị n'etiti ọnụahịa na inye ọnụ ahịa, ibelata. ndị na-eme ahịa na-ere ahịa uru na ịba ụba ahịa ahịa.
Ruo 1998, Securities and Exchange Commission (SEC) nke United States (US) kwere ka mgbanwe elektrọnik, na-emeghe ụzọ maka ịzụ ahịa ugboro ugboro na kọmputa. HFT nwere ike ime azụmahịa 1000 ngwa ngwa karịa mmadụ. Kemgbe ahụ, azụmaahịa dị elu (HFT) etoola na ewu ewu.
Olee otú ọ na-arụ ọrụ?
A na-akpọ usoro ma ọ bụ nchịkọta nke iwu akọwapụtara iji mee otu usoro, algọridim. Azụmahịa Algorithmic na-eji mmemme kọmputa na-eme azụmaahịa n'ọkwa dị elu na mpịakọta dabere n'usoro akọwapụtara nke ọma, dị ka ọnụ ahịa ngwaahịa na ọnọdụ ahịa.
Dịka ọmụmaatụ, onye na-ere ahịa nwere ike were trading algọridim iji mezuo iwu ngwa ngwa mgbe ngwaahịa ụfọdụ dara ma ọ bụ daa n'okpuru ọnụ ahịa akọwapụtara. Dabere n'ọnọdụ ndị dị otú ahụ, algọridim nwere ike ikpebi oke oke ị ga-azụ ma ọ bụ ree. Mgbe ọ bụla mmemme dị, onye na-ere ahịa nwere ike ịnọdụ ala ma zuru ike, ebe ọ maara na a ga-eme azụmahịa na-akpaghị aka ozugbo enwere afọ ojuju nke akọwapụtara.
Atụmatụ azụmaahịa algorithmic
Atụmatụ ịzụ ahịa algọridim bụ ụzọ dị iche iche maka ịme azụmahịa algorithmic kacha baa uru. Agbanyeghị na atụmatụ ọ bụla dị iche, usoro maka ịme azụmaahịa Algo ka na-agbanwe agbanwe. A na-arụ ụzọ ọ bụla ka ọ na-enweta ezigbo data data sitere na mgbanwe wee mepụta usoro ahia site na iji ngọngọ nke iwu ma ọ bụ mgbagha. Usoro ahia na-agụnye njirimara niile, dị ka ụdị, akụkụ na ego.
Atụmatụ ọ bụla na-arụ ọrụ n'ụzọ eburula ụzọ nye onye na-ere ahịa ihe nhazi nke algọridim maka ịme azụmahịa. Nyochaa ndepụta ndị a nke ụzọ ewu ewu na nkọwa ha maka nghọta ka mma:
- Atụmatụ ikpe ikpe
- Atụmatụ mgbakọ na mwepụ
- Atụmatụ Ime Ahịa
- Atụmatụ ịzụ ahịa dabere n'echiche
- Atụmatụ oge
- Igwe ihe igwe trading Strategies
Atụmatụ ikpe ikpe
Ụzọ a gụnyere iji ngwá ọrụ ego ma ọ bụ mwepu akụ na ụba n'ahịa abụọ dị iche iche. Akụrụngwa na-ere ahịa n'otu ọnụ ahịa n'otu ahịa mana na ọnụ ahịa dị elu n'ahịa ọzọ bụ ihe atụ nke atụmatụ mkpezi ikpe. N'ihi ya, ọ bụrụ na ị zụtara ihe ahụ na ọnụ ala dị ala, ị nwere ike ree ya ugbu a maka ọnụ ahịa ka ukwuu n'ahịa.
N'ụzọ dị otú a, ị ga-emecha na-erite uru na-enweghị ihe ize ndụ ọ bụla. N'ihi ya, nke a bụ ihe atụ nke ị na-eme ọtụtụ azụmahịa n'otu akụ n'otu oge maka uru, na-enweghị ihe ize ndụ metụtara n'ihi ọdịiche ọnụahịa.
Atụmatụ mgbakọ na mwepụ
A na-eji usoro nkwubi okwu ngụkọ ọnụ, nke gbadoro ụkwụ na nhụta ntughari, na ụzọ abụọ. Ụzọ ndị dị otú ahụ na-atụ anya irite uru site na ọnụ ahịa ndekọ ọnụ ọgụgụ nke otu akụ ma ọ bụ karịa dabere na uru a tụrụ anya.
Azụmahịa ụzọ abụọ bụ ihe atụ nke Statistical Arbitrage nke anyị na-ele anya nha ma ọ bụ gbasaa n'etiti ọnụ ahịa equities abụọ jikọtara ọnụ. Ọ bụrụ na uru nke mgbasa ahụ gafere oke amụma, ị na-azụta ngwaahịa na-arụ ọrụ nke ọma ma ree nke ọma na nkwenye na mgbasa ahụ ga-alaghachi na ọkwa ọ na-emebu. Mkpebi mgbakọ na mwepụ nwere ike iji otu narị ebuka ma ọ bụ karịa rụọ ọrụ na pọtụfoliyo ya nke ekewapụtara dabere n'ụdị mgbanwe dị iche iche yana enwere ike ịmezi ya nke ọma gbasara ma nyocha na igbu.
Atụmatụ Ime Ahịa
Usoro a na-enye aka n'ịba ụba ahịa ahịa. Onye na-eme ahịa, na-abụkarị nnukwu ụlọ ọrụ, na-enyere aka ịzụrụ na ire ahịa dị ukwuu. Ebumnuche maka ndị na-eme ahịa bụ nnukwu ụlọ ọrụ bụ n'ihi na enwere ọnụọgụ nchekwa dị ukwuu. N'ihi ya, onye na-emekọrịta ihe n'otu n'otu nwere ike ọ gaghị enwe ike ịkwado ụda dị mkpa.
N'oge usoro a, ndị na-ere ahịa na-azụta ma na-ere òkè n'aka ụlọ ọrụ ụfọdụ. Ọrụ onye ọ bụla na-eme ahịa gụnyere igosipụta ọnụ ahịa ịzụrụ na ire maka ọnụ ọgụgụ ebuka akọwapụtara. Mgbe onye na-azụ ahịa nyere iwu, onye na-ere ahịa na-emezu ya site n'ire mbak sitere na nkwakọ ngwaahịa nke ya. N'ihi ya, ahịa ego na-anọgide na-abụ mmiri mmiri, na-eme ka ọ dị mfe maka ndị na-etinye ego na ndị ahịa ịzụrụ na ire. Nke a na-agụnye mkpa nke ndị na-emepụta ahịa na-ekwe nkwa ịzụ ahịa zuru oke.
Atụmatụ ịzụ ahịa dabere n'echiche
Usoro ahia nke mmetụta na-ewere ọnọdụ n'ahịa dabere na oke ehi ma ọ bụ anụ ọhịa bea na-achị ahịa. Usoro ịzụ ahịa a nwere ike ịbụ ngwa ngwa dabere, nke pụtara na anyị na-etinye ego dị elu ma na-ere ahịa dị elu ma ọ bụrụ na ahịa ahụ dị elu, ma ọ bụ ọzọ ma ọ bụrụ na ahịa ahụ na-agba ọsọ.
Usoro ịzụ ahịa mmetụta nwere ike bụrụ ihe megidere ma ọ bụ na-atụgharị, ntụgharị megide echiche ahịa. A contrarian uru site n'echiche bụ na mgbe e nwere ụfọdụ ìgwè mmadụ omume banyere nchekwa, ọ na-amụ ụfọdụ exploitable mispricing (overpricing na-ama prevalent ịrị na nchekwa) na a nnukwu ehi na-esote ọdịda nke nchekwa ahịa n'ihi mgbazi ma ọ bụ omume ọjọọ. ozo.
Atụmatụ oge
Ụzọ ndị a na-erite uru site na ngbanwe ahịa site n'ịtụle usoro ahịa ahụ. N'ihi ya, ọ na-anwa ịzụrụ ihe dị elu ma na-ere ihe dị elu iji mee ka ego nkwụnye ego na-aba uru. A bịa n'ihe gbasara itinye ego n'uru, ọ na-anwa ịlaghachi na nkezi ma ọ bụ nkezi oge ọ bụla ọ si na ya pụọ.
Ntinye ego oge na-eme n'ime oge a n'ihi na ọ na-eme tupu mmalite nke ntụgharị pụtara. Oge na-arụ ọrụ n'ihi ọnụ ọgụgụ dị elu nke ikpe mmetụta uche nke ndị ahịa ndị ọzọ na-azụ ahịa na-eme mgbe ọnụ ahịa na-apụ na nke pụtara. N'ihi ya, uru ahụ na-apụta n'ihi mkparị omume nke ndị ọzọ na mmejọ mmetụta uche.
Ihe ejidere ebe a bụ na usoro nwere ike gbanwee ngwa ngwa wee bibie uru dị egwu, na-eme ka ụzọ ndị a na-agbanwe agbanwe. N'ihi ya, ọ dị oke mkpa ịhazi ịzụrụ ihe na ire ere iji gbochie mfu. Enwere ike mezuo nke a site na iji atumatu njikwa ihe egwu dabara adaba nke nwere ike nyochaa itinye ego n'ụzọ ziri ezi wee mee ihe iji chebe megide mmegharị ọnụ ahịa ọjọọ.
Atụmatụ ịzụ ahịa igwe
Igwe ihe igwe na-ezo aka na ọmụmụ algọridim na otu usoro nke usoro kọmputa na-eji eme nhọrọ ịzụ ahịa dabere na data ahịa. Okwu a sitere na sayensị nke “nghọta ụkpụrụ,” ọ na-emesikwa eziokwu ahụ ike na kọmpụta na-amụta ihe n’agụghị ya nke ọma.
Rịba ama na ụmụ mmadụ na-emepụta / malite ngwa ngwa, ma ọ bụ ruo AI (Amamịghe echiche) imeziwanye onwe ya ka oge na-aga. N'ihi ya, itinye aka mmadụ dị mkpa mgbe niile. Uru dị ebe a bụ na ụdị dabere na mmụta igwe na-enyocha oke data na ọsọ ọsọ wee tinye aka na nkwalite onwe ya.
Nka chọrọ nka
Ịmepụta usoro site na iji mmemme kọmputa, na-esote azụ azụ azụ, bụ nzọụkwụ ikpeazụ na ịzụ ahịa algọridim (na-anwale algọridim na oge akụkọ ihe mere eme nke ngwaahịa ngwaahịa ahịa gara aga iji hụ ma iji ya ga-aba uru).
Ebumnuche bụ ịgbanwe usoro akọwara ka ọ bụrụ ọrụ agbakwunyere akpaghị aka nke gụnyere ịnweta akaụntụ azụmaahịa ebe enwere ike itinye iwu. A ghaghị imeju ihe ndị a chọrọ maka ịzụ ahịa algọridim:
- Ndị mmepe goro ego ma ọ bụ ngwanrọ azụmaahịa emebere ya bụ nhọrọ niile maka imepụta atụmatụ azụmaahịa achọrọ.
- Ịnweta iyi iyi data ahịa, nke algọridim ga-enyocha maka ohere ntinye iwu nwere ike.
- Ịnweta usoro ịzụ ahịa yana njikọ ịntanetị maka ịnye iwu.
- Ikike na akụrụngwa iji kwado usoro ahụ ozugbo emebere ya tupu etinye ya na mmepụta na mgbanwe n'ezie.
- Dabere na mgbagwoju anya nke iwu algọridim, data akụkọ ihe mere eme dị maka nyocha azụ.
Usoro azụmaahịa algorithm kacha elu
1. AlgoTrader
Nkà na ụzụ Blockchain na-agbanwe ahịa ego na mkpa ndị ahịa. Usoro ịzụ ahịa ụlọ ọrụ ha na-eme ka ụlọ akụ, ego na-akpachapụ anya na ọnụọgụ ego nwee ike ịghọta ikike nke dijitalụ na crypto-assets.
Ha na-enye ndị ahịa gị ogbugbu kacha mma site n'imebi oke ego site na njikọ mkpochapụ ahịa. AlgoTrader bụ onye ndu ahịa na azụmaahịa ụlọ ọrụ na akụrụngwa igbu egbu, yana njikwa Pọtụfoliyo maka akụ dijitalụ na ọdịnala, ekele maka njikọta enweghị nkebi nwere nnukwu njide na ndị na-eweta ụlọ akụ.
2. Kuants
Kuants bụ India mbụ na naanị Financial-Tech Ikpokoro ahia ahia ahia, na-enye ndị ahịa n'otu n'otu na ụlọ ọrụ mmepe na akpaaka nke ịzụ ahịa na itinye ego.
Kuants na-enye usoro azụghachi azụ zuru oke maka ịmepụta atụmatụ ịzụ ahịa na ntinye dị mfe na nhazi okwu nke na-enye ndị ahịa ngwaahịa na ndị na-etinye ego aka ịmepụta na mejuputa usoro ịzụ ahịa n'ime nkeji nkeji.
3. Algobulls
Onye na-enye usoro ịzụ ahịa nke na-enye azụmaahịa algorithmic akpaaka kpamkpam yana ozi ahịa ngwaahịa dị njikere iji. Teknụzụ ụlọ ọrụ ahụ na-enye ịzụ ahịa algọridim sistemụ arụmọrụ yana akpaaka zuru oke na enweghị ọrụ ọ bụla, na-ekwe ka ndị na-azụ ahịa na ndị na-ere ahịa rụọ azụmaahịa akpaaka enweghị mmasị.
Uru
- Mbara ọsọ ọsọ: Otu n'ime uru ndị bụ isi nke ịzụ ahịa algo bụ mmụba ọsọ ọ na-enye. Algọridim nwere ike nyochaa ọtụtụ njirimara na ihe ngosi nka n'ime obere nkeji ma na-eme azụmahịa ahụ ozugbo. Ọsọ nke emelitere na-adị oke mkpa ebe ọ bụ na ndị ahịa nwere ike ijide ngbanwe ọnụahịa ozugbo ha mere.
- Enwekwu ezi: Uru ọzọ dị mkpa nke algo trading bụ na ọ na-achọ obere mmekọrịta mmadụ na ibe ya. Nke a na-ebelata nke ukwuu ohere nke mmejọ. A na-enyocha algọridim ndị ahụ ma nyochaa ya, na njehie mmadụ enweghị mmetụta na ha. Ọ bụ echiche maka onye na-ere ahịa mehiere, ma jiri nlezianya nyochaa ihe ngosi teknụzụ; ma, n'ọnọdụ dị mma, algọridim kọmputa adịghị eme ụdị njehie ahụ. N'ihi ya, amụọ na-rụrụ kpọmkwem.
- Ego belatara: Azụmahịa Algo na-enye ohere iji mebie ọnụ ahịa dị elu n'ime obere oge. N'ihi ya, a na-emecha ọtụtụ nkwekọrịta, na ọnụ ahịa azụmahịa na-ebelata.
- Akpaaka nke usoro nhọrọ akụrụngwa: N'ozuzu, nhọrọ akụrụngwa, mkpochapụ iwu, na ụzọ mbata na ọpụpụ na-aghọwanye usoro site n'enyemaka nke ịzụ ahịa algo. Ọ na-abanye n'ime usoro nzọụkwụ maka ime ntuziaka. Ịzụ ahịa na-aghọwanye ihe ebumnobi ma dị mfe n'ihi nke a.
- Ikike nleba anya: A na-eji data akụkọ ihe mere eme emeghachite algọridim ọhụrụ. Nke a na-enyere aka ịchọpụta ma atụmatụ a ọ ga-adị irè ma ọ bụ na ọ gaghị adị irè. Enwere ike gbanwee atụmatụ a ma dozie ya nke ọma dabere na nsonaazụ nke backtest iji gboo mkpa nke onye na-ere ahịa. A na-eme usoro a ka ọ dị irè, na iwu niile zuru oke na enweghị ike ịkọwa ya.
ọghọm
- Ndabere na teknụzụ: Ihe kachasị njọ nke ịzụ ahịa algo bụ ịdabere na nkà na ụzụ. N'ọtụtụ ọnọdụ, a na-echekwa iwu ịzụ ahịa na kọmputa karịa ihe nkesa. Nke a pụtara na ọ bụrụ na njikọ ịntanetị daa, a gaghị eme iwu ahụ. Nke a na-emebi echiche azụmaahịa algo niile. N'ọnọdụ ndị dị otú ahụ, ndị na-azụ ahịa na-efunahụ ohere na ohere na-efunahụ ego. Enwere nnukwu nsogbu sistemu na ịzụ ahịa algo, nke nwere ike bute nnukwu ndakpọ ọkụ nke ahịa niile.
- Ihe akụrụngwa chọrọ: Ọ bụ ezie na ịzụ ahịa algo na-enyere aka ibelata ọnụ ahịa azụmahịa, ọ na-agbakwụnyekwa nnukwu ego efu. Ndị ahịa ahụ ga-enwerịrị akụrụngwa dị elu dị elu, nweta ihe nkesa, wee wuo algọridim na-eji teknụzụ dị oke ọnụ. Ọnụ ego ọzọ dị ịrịba ama bụ ọnụ ahịa ntanetịime data, nke na-enyere aka ịmepụta atụmatụ intraday.
- Ịghọta usoro mmemme: Algo trading na-eme ka mmepe nke algọridim site n'aka ndị ahịa. Ọ bụghị ndị ọchụnta ego niile nwere ọgụgụ isi na teknụzụ. N'ihi ya, ọ ga-adị ha mkpa ịmụta usoro ọhụrụ ma ọ bụ were mmadụ n'ọrụ. N'ihi ihe achọrọ maka ihe ọmụma teknụzụ, ịzụ ahịa algo dị mgbagwoju anya maka ọha na eze.
- Algorithms nwere ogologo ndụ dị mkpụmkpụ: Ihe fọrọ nke nta ka ọ bụrụ pasent 98 nke algọridim nwere ogologo ndụ dị mkpụmkpụ. Ha na-arụ ọrụ ruo mgbe ha ga-adabara, wee kwụsị na mberede ịrụ ọrụ n'ahịa na-agbanwe ngwa ngwa. N'ihi ya, a ghaghị ịrụzi ma ọ bụ wughachi ha. Algorithm na mmepe atụmatụ bụ usoro na-aga n'ihu na-agụnye nleba anya mgbe niile, nkwalite na mweghachi.
- Achọrọ nlekota mgbe niile: Foto dị mma nke ịzụ ahịa algo bụ na algọridim eburu ụzọ mee ihe na onye na-ere ahịa nwere ike ịpụ na kọmputa ya ruo ogologo oge. Otú ọ dị, nke a abụghị ikpe. Onye na-ere ahịa ga-aga n'ihu na-elele usoro ahụ maka nsogbu ọrụ ọ bụla dị ka njikọ, nkwụsị ọkụ, na ihe ndị ọzọ.
mmechi
Azụmahịa Algo bụ ngalaba asọmpi dị ukwuu nke teknụzụ na-arụ ọrụ dị oke mkpa. Ọrụ ịzụ ahịa na-abawanye ngwa ngwa site n'enyemaka nke usoro ịzụ ahịa algọridim. Agbanyeghị, ọ dabere kpamkpam na teknụzụ.
Ọ bụ ezie na ọ nwere ọtụtụ uru, enwerekwa ụfọdụ ọghọm dị na egwuregwu. Tupu ịme nhọrọ maka ịzụrụ na ire ngwa ego, ọ kacha mma ijikọta usoro ịzụ ahịa algo na mkpebi mmadụ.
Nkume a-aza