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Molti di noi, compresi gli investitori, stanno diventando più dipendenti che mai dai computer e dalla tecnologia. Con l'aiuto del trading algoritmico, un numero crescente di investitori sta approfittando di quelle che ritengono essere condizioni di mercato ottimali per diventare molto più ricchi.
Il trading algoritmico, spesso noto come algo trading, è un tipo di trading di azioni che utilizza complicati modelli matematici e formule per condurre transazioni finanziarie automatizzate ad alta velocità.
Mira ad assistere gli investitori nell'esecuzione di determinate strategie finanziarie il più rapidamente possibile per massimizzare i rendimenti. Sebbene ci siano alcuni vantaggi significativi nel trading algoritmico, ci sono anche alcuni pericoli da considerare.
Continua a leggere per scoprire tutto ciò che devi sapere sull'algo trading.
Cos'è il trading algoritmico?
Il trading algoritmico è una tecnica di trading che utilizza strumenti matematici complessi per aiutare i trader a prendere decisioni sulle transazioni nei mercati finanziari. La necessità della partecipazione di un trader umano è minima in questo tipo di sistema, risultando in un processo decisionale estremamente rapido. Ciò consente all'algoritmo di sfruttare tutte le possibilità di profitto che si presentano sul mercato molto prima che un trader umano possa vederle.
Poiché i grandi investitori istituzionali negoziano un numero enorme di azioni, fanno ampio uso del trading algoritmico. È anche noto come algo trading, black box trading e altri titoli simili e dipende fortemente dalla tecnologia. È cresciuto in popolarità negli ultimi anni.
Il trading algoritmico (noto anche come algo-trading) è la pratica di utilizzare modelli matematici gestiti da computer per eseguire ordini basati su criteri predefiniti senza utilizzare l'interazione umana. Il trading algoritmico è stato adottato per la prima volta dalle principali organizzazioni finanziarie come le banche di investimento, ma solo di recente è stato reso disponibile ai trader regolari.
Storia
Alla fine degli anni '1980 e '1990 sono emersi mercati finanziari con esecuzione completamente elettronica e reti di comunicazione elettronica comparabili. Negli Stati Uniti, la decimalizzazione, che ha ridotto la dimensione minima del tick da 1/16 di dollaro (0.0625 USD) a 0.01 USD per azione, potrebbe aver incoraggiato il trading algoritmico alterando la microstruttura del mercato consentendo differenze più piccole tra i prezzi bid e offer, riducendo vantaggio commerciale dei market maker e aumento della liquidità del mercato.
Fino al 1998, la Securities and Exchange Commission (SEC) degli Stati Uniti (USA) consentiva gli scambi elettronici, aprendo la strada al trading computerizzato ad alta frequenza. HFT può eseguire transazioni 1000 volte più velocemente di una persona. Da allora, il trading ad alta frequenza (HFT) è cresciuto in popolarità.
Come funziona?
Un metodo o una raccolta di regole specificate intese a eseguire un determinato processo è chiamato algoritmo. Il trading algoritmico utilizza programmi per computer per eseguire operazioni a tassi e volumi elevati a seconda di una serie di parametri predefiniti, come i prezzi delle azioni e le circostanze del mercato.
Un trader, ad esempio, può utilizzare il trading algoritmico per eseguire rapidamente gli ordini quando un determinato titolo raggiunge o scende al di sotto di un prezzo specificato. Sulla base di tali situazioni, l'algoritmo può decidere quante azioni acquistare o vendere. Ogni volta che è in atto un programma, il trader può sedersi e rilassarsi, sapendo che le transazioni verranno eseguite automaticamente una volta soddisfatti i criteri predefiniti.
Strategie di trading algoritmiche
Le strategie di trading algoritmico sono diversi metodi per eseguire le transazioni algoritmiche più redditizie. Sebbene ogni strategia sia distinta, il meccanismo per eseguire il trading Algo rimane coerente. Ogni percorso è costruito in modo da ricevere flussi di dati dal mercato reale dallo scambio e quindi generare un ordine commerciale utilizzando un blocco predefinito di regole o logica. L'ordine commerciale include tutte le caratteristiche, come ordinamento, lato e importo.
Ogni strategia opera in un modo predeterminato per fornire al trader un'esatta esecuzione degli algoritmi per effettuare una transazione. Esaminare il seguente elenco di metodi popolari e le relative spiegazioni per una migliore comprensione:
- Strategie di arbitraggio
- Strategie statistiche
- Strategie di Market Making
- Strategie di trading basate sul sentimento
- Strategie di momentum
- machine Learning Strategie di Trading
Strategie di arbitraggio
Questo approccio implica sfruttare uno strumento finanziario o il prezzo errato di un asset in due mercati distinti. Un'attività che viene scambiata a un prezzo in un mercato ma a un prezzo sostanzialmente più alto in un altro mercato è un esempio di strategia di arbitraggio. Di conseguenza, se avevi acquistato l'articolo a un prezzo inferiore, ora puoi venderlo a un prezzo maggiore sul mercato.
In questo modo finirai con un profitto senza correre rischi. Di conseguenza, questo è uno scenario in cui esegui numerose transazioni su un asset contemporaneamente per un profitto, senza alcun rischio associato a causa delle disparità di prezzo.
Strategie statistiche
Le tecniche di arbitraggio statistico, che si basano sull'ipotesi di reversione della media, sono tipicamente utilizzate in coppia. Tali metodi prevedono di trarre profitto da una valutazione errata statistica di uno o più asset in base al valore previsto.
Il pair trading è un esempio di arbitraggio statistico in cui osserviamo un rapporto o uno spread tra i prezzi di due azioni cointegrate. Se il valore dello spread supera l'intervallo previsto, acquisti il titolo che ha sottoperformato e vendi quello che ha eccelso nella convinzione che lo spread tornerà al livello abituale. L'arbitraggio statistico può funzionare con un centinaio o più titoli nel suo portafoglio classificati in base a una varietà di variabili e può essere completamente automatizzato sia per quanto riguarda l'analisi che l'esecuzione.
Strategie di Market Making
Questa tecnica contribuisce ad aumentare la liquidità del mercato. Un market maker, spesso una grande istituzione, consente un volume enorme di ordini di compravendita. Il motivo per cui i market maker sono istituzioni importanti è perché c'è un vasto numero di titoli coinvolti. Di conseguenza, un singolo intermediario potrebbe non essere in grado di facilitare il volume necessario.
Durante questo processo, i market maker acquistano e vendono azioni di un determinato insieme di aziende. Il lavoro di ogni market maker include la visualizzazione dei prezzi di acquisto e di vendita per un numero specifico di azioni. Quando un acquirente effettua un ordine, il market maker lo soddisfa vendendo azioni dalle proprie scorte. Di conseguenza, i mercati finanziari rimangono liquidi, rendendo più semplice per investitori e trader acquistare e vendere. Ciò racchiude l'importanza dei market maker nel garantire un sufficiente commercio.
Strategie di trading basate sul sentimento
Una tecnica di sentiment trading consiste nel prendere posizioni nel mercato in base al fatto che il mercato sia dominato da rialzisti o ribassisti. Questa tecnica di trading potrebbe essere basata sul momentum, il che significa che investiamo in alto e vendiamo in alto se il mercato è rialzista, o viceversa se il mercato è ribassista.
La tecnica del sentiment trading potrebbe anche essere contrarian o mean-reverting, ovvero contraria al sentiment di mercato. Un contrarian trae vantaggio dall'idea che quando c'è un certo comportamento della folla in materia di sicurezza, dà origine a determinati errori di prezzo sfruttabili (sovraprezzo un aumento già prevalente dei titoli) e che un grande toro è seguito da un calo dei prezzi dei titoli a causa di correzioni o vizi versa.
Strategie di momentum
Questi metodi traggono profitto dalle fluttuazioni del mercato analizzando l'andamento del mercato. Di conseguenza, tenta di acquistare in alto e vendere in alto per rendere redditizio l'investimento azionario. Quando si tratta di investire nel valore, tenta di tornare alla media o alla media ogni volta che si discosta da essa.
L'investimento di slancio si verifica durante questo periodo perché si verifica prima dell'emergere dell'inversione media. Momentum opera a causa dell'elevato numero di giudizi emotivi espressi da altri trader sul mercato mentre i prezzi si discostano dalla media. Di conseguenza, il beneficio si verifica a causa dei pregiudizi comportamentali e degli errori emotivi degli altri.
L'unico problema qui è che le tendenze possono invertire rapidamente e distruggere i guadagni di slancio, rendendo questi metodi estremamente volatili. Di conseguenza, è fondamentale organizzare in modo appropriato gli acquisti e le vendite per evitare perdite. Ciò può essere ottenuto mediante l'utilizzo di adeguate strategie di gestione del rischio in grado di monitorare correttamente l'investimento e adottare misure per proteggersi da cattive variazioni di prezzo.
Strategie di trading di apprendimento automatico
machine Learning si riferisce allo studio degli algoritmi e di un insieme specifico di modelli che i sistemi informatici utilizzano per fare scelte di trading basate sui dati di mercato. Questo termine deriva dalla scienza del "riconoscimento del modello" e sottolinea il fatto che i computer apprendono senza essere esplicitamente istruiti.
Nota che gli esseri umani creano/inizializzano il software, e quindi spetta all'IA (Intelligenza Artificiale) per migliorarsi nel tempo. Di conseguenza, il coinvolgimento umano è sempre necessario. Il vantaggio qui è che i modelli basati su Machine Learning valutano enormi quantità di dati a velocità elevate e si impegnano nell'auto-miglioramento.
Requisiti tecnici
L'implementazione dell'approccio utilizzando un programma per computer, seguito dal backtesting, è il passaggio finale del trading algoritmico (provare l'algoritmo su periodi storici di performance del mercato azionario passate per vedere se il suo utilizzo sarebbe stato redditizio).
L'obiettivo è trasformare il metodo descritto in un'operazione automatizzata integrata che includa l'accesso a un conto di trading in cui è possibile effettuare ordini. Per il trading algoritmico devono essere soddisfatti i seguenti requisiti:
- Gli sviluppatori assunti o il software di trading già pronto sono tutte opzioni per creare il piano di trading necessario.
- Accesso ai flussi di dati di mercato, che l'algoritmo monitorerà per potenziali possibilità di piazzamento degli ordini.
- Accessibilità ai sistemi di trading e connessioni internet per effettuare ordini.
- La capacità e l'infrastruttura di eseguire il backtest del sistema una volta creato prima che venga messo in produzione negli scambi effettivi.
- Sulla base della complessità delle regole dell'algoritmo, i dati storici sono disponibili per il backtesting.
Le migliori piattaforme di trading algoritmico
1. QualcosaTrader
La tecnologia blockchain sta trasformando i mercati finanziari e le esigenze dei clienti. La loro piattaforma di trading di livello istituzionale consente a banche, fondi discrezionali e quantitativi di realizzare il pieno potenziale degli asset digitali e crittografici.
Forniscono la massima esecuzione per i tuoi clienti deframmentando la liquidità attraverso connessioni di esecuzione a livello di mercato. AlgoTrader è leader di mercato nel trading istituzionale e nell'infrastruttura di esecuzione, nonché nella gestione del portafoglio per asset digitali e tradizionali, grazie a interfacce senza interruzioni con i principali fornitori di custodia e core banking.
2. Kuants
Kuants è la prima e unica tecnologia finanziaria dell'India Piattaforma di compravendita di azioni, fornendo a clienti individuali e istituzionali lo sviluppo e l'automazione di strategie di trading e investimento.
Kuants fornisce un sistema di backtesting completo per lo sviluppo di strategie di trading con semplici clic e una struttura basata sull'espressione che consente ai trader di azioni e agli investitori di creare e implementare metodi di trading in pochi minuti.
3. Algobulli
Fornitore di una piattaforma di trading che offre trading algoritmico completamente automatizzato e informazioni sul mercato azionario pronte all'uso. La tecnologia dell'azienda offre trading algoritmico sistematico con automazione completa e nessun coinvolgimento dell'operatore, consentendo a strateghi e trader di eseguire trading automatizzato spassionato.
Vantaggi
- Velocità aumentata: Uno dei maggiori vantaggi dell'algo trading è la maggiore velocità che fornisce. Gli algoritmi sono in grado di analizzare un'ampia gamma di caratteristiche e indicatori tecnici in una frazione di secondo ed eseguire la transazione istantaneamente. La maggiore velocità diventa estremamente essenziale poiché le fluttuazioni dei prezzi possono essere rilevate dai trader non appena si verificano.
- Maggiore precisione: Un altro importante vantaggio dell'algo trading è che richiede una minore interazione umana. Ciò riduce notevolmente la probabilità di errori. Gli algoritmi vengono verificati e ricontrollati e gli errori umani non hanno alcun effetto su di essi. È ipotizzabile che un trader commetta un errore e valuti erroneamente gli indicatori tecnici; ma, in situazioni ideali, gli algoritmi dei computer non commettono tali errori. Di conseguenza, gli affari vengono eseguiti con precisione.
- Costo ridotto: Il trading Algo consente l'esecuzione di quantità elevate di operazioni in un breve periodo di tempo. Di conseguenza, numerosi accordi vengono completati e i costi di transazione vengono ridotti.
- Automazione del processo di selezione degli asset: Nel complesso, la selezione degli asset, l'esecuzione degli ordini e l'ingresso e l'uscita diventano più sistematici con l'aiuto dell'algo trading. Si trasforma in una procedura passo passo per l'esecuzione delle istruzioni. Il trading diventa molto più obiettivo e semplificato per questo motivo.
- Capacità di backtesting: i nuovi algoritmi vengono inizialmente sottoposti a backtest utilizzando dati storici. Questo aiuta a determinare se il piano sarà efficace o meno. La strategia può essere modificata e perfezionata in base ai risultati del backtest per soddisfare le esigenze del trader. L'approccio è reso praticabile e tutte le leggi sono assolute e non possono essere interpretate.
Svantaggi
- Dipendenza dalla tecnologia: Il principale svantaggio dell'algo trading è la sua dipendenza dalla tecnologia. In molte situazioni, gli ordini di trading vengono archiviati sul computer anziché sul server. Ciò implica che in caso di interruzione della connessione a Internet, l'ordine non verrà eseguito. Questo mina l'intero concetto di trading di algoritmi. In questi casi, i trader perdono opportunità e rischiano di perdere denaro. Ci sono problemi sistemici significativi con il trading di algoritmi, che possono portare a massicci crolli flash dell'intero mercato.
- Requisiti di risorse: Sebbene l'algo trading aiuti a ridurre i costi di transazione, aggiunge anche una notevole quantità di spesa. I trader devono essere dotati di risorse di fascia alta, avere accesso al server e costruire algoritmi che impiegano tecnologie costose. Un altro costo significativo è il costo dei feed di dati, che aiutano nella formulazione di strategie intraday.
- Comprendere il processo di programmazione: Il trading di algoritmi richiede lo sviluppo di algoritmi da parte dei trader. Non tutti gli investitori sono tecnicamente esperti. Di conseguenza, potrebbero aver bisogno di apprendere nuovi processi o assumere qualcuno. A causa della richiesta di conoscenze tecniche, il trading di algoritmi è estremamente complesso per il pubblico.
- Gli algoritmi hanno una durata estremamente breve: Quasi il 98 percento degli algoritmi ha una durata molto breve. Lavorano finché non sono adatti, quindi smettono improvvisamente di lavorare in un mercato in rapida evoluzione. Di conseguenza, devono essere riparati o ricostruiti. Lo sviluppo di algoritmi e strategie è un processo continuo che include monitoraggio, miglioramento e reinvenzione costanti.
- È richiesto un monitoraggio costante: L'immagine ideale dell'algo trading è che gli algoritmi sono preprogrammati e il trader potrebbe essere lontano dal suo computer per lunghi periodi. Tuttavia, questo non è il caso . Il commerciante deve continuare a controllare il sistema per eventuali difficoltà meccaniche come connessioni, interruzioni di corrente e così via.
Conclusione
L'algo trading è un settore altamente competitivo in cui la tecnologia gioca un ruolo fondamentale. L'attività di trading aumenta più velocemente con l'ausilio del sistema di trading algoritmico. Tuttavia, dipende interamente dalla tecnologia.
Sebbene abbia diversi vantaggi, ci sono anche alcuni svantaggi in gioco. Prima di scegliere se acquistare e vendere strumenti finanziari, è meglio combinare le tecniche di trading algoritmico con il processo decisionale umano.
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