ສາລະບານ[ເຊື່ອງ][ສະແດງ]
ພວກເຮົາຫຼາຍຄົນ, ລວມທັງນັກລົງທຶນ, ກໍາລັງເປັນທີ່ເພິ່ງພາອາໄສຄອມພິວເຕີແລະເຕັກໂນໂລຢີຫຼາຍກວ່າແຕ່ກ່ອນ. ດ້ວຍຄວາມຊ່ອຍເຫລືອຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic, ຈໍານວນນັກລົງທຶນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນກໍາລັງໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກສິ່ງທີ່ພວກເຂົາເຊື່ອວ່າເປັນສະຖານະການຕະຫຼາດທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຈະກາຍເປັນອຸດົມສົມບູນຫຼາຍ.
ການຊື້ຂາຍ Algorithmic, ມັກເອີ້ນວ່າການຊື້ຂາຍ algo, ແມ່ນປະເພດຂອງການຊື້ຂາຍຫຼັກຊັບທີ່ນໍາໃຊ້ແບບຈໍາລອງທາງຄະນິດສາດທີ່ສັບສົນແລະສູດເພື່ອດໍາເນີນທຸລະກໍາທາງດ້ານການເງິນແບບອັດຕະໂນມັດທີ່ມີຄວາມໄວສູງ.
ມັນມີຈຸດປະສົງເພື່ອຊ່ວຍເຫຼືອນັກລົງທຶນໃນການປະຕິບັດຍຸດທະສາດທາງດ້ານການເງິນບາງຢ່າງໄວເທົ່າທີ່ຈະໄວໄດ້ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຜົນຕອບແທນສູງສຸດ. ໃນຂະນະທີ່ມີບາງຂໍ້ໄດ້ປຽບທີ່ສໍາຄັນຕໍ່ການຊື້ຂາຍ algorithmic, ຍັງມີອັນຕະລາຍບາງຢ່າງທີ່ຈະພິຈາລະນາ.
ອ່ານເພື່ອຄົ້ນຫາທຸກຢ່າງທີ່ເຈົ້າຕ້ອງການຮູ້ກ່ຽວກັບການຊື້ຂາຍ algo.
ການຊື້ຂາຍ algorithmic ແມ່ນຫຍັງ?
ການຊື້ຂາຍ Algorithmic ແມ່ນເຕັກນິກການຊື້ຂາຍທີ່ໃຊ້ເຄື່ອງມືທາງຄະນິດສາດທີ່ສັບສົນເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ພໍ່ຄ້າເຮັດການຕັດສິນໃຈເຮັດທຸລະກໍາໃນຕະຫຼາດການເງິນ. ຄວາມຈໍາເປັນສໍາລັບການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງພໍ່ຄ້າຂອງມະນຸດແມ່ນມີຫນ້ອຍໃນລະບົບການຈັດລຽງນີ້, ເຮັດໃຫ້ມີການຕັດສິນໃຈຢ່າງໄວວາ. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ algorithm ລົງທຶນໃນໂອກາດສ້າງກໍາໄລໃດໆທີ່ເກີດຂື້ນໃນຕະຫຼາດໄກກ່ອນທີ່ພໍ່ຄ້າຂອງມະນຸດຈະເຫັນພວກມັນ.
ເນື່ອງຈາກວ່ານັກລົງທຶນສະຖາບັນຂະຫນາດໃຫຍ່ຊື້ຂາຍໃນຈໍານວນຮຸ້ນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ, ເຂົາເຈົ້ານໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic. ມັນຍັງເປັນທີ່ຮູ້ຈັກເປັນການຊື້ຂາຍ algo, ການຊື້ຂາຍກ່ອງສີດໍາ, ແລະຫົວຂໍ້ທີ່ຄ້າຍຄືກັນອື່ນໆ, ແລະມັນອີງໃສ່ເຕັກໂນໂລຢີຫຼາຍ. ມັນໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນໃນຄວາມນິຍົມໃນໄລຍະສອງສາມປີຜ່ານມາ.
ການຊື້ຂາຍ Algorithmic (ຊຶ່ງເອີ້ນກັນວ່າ algo-trading) ແມ່ນການປະຕິບັດຂອງການນໍາໃຊ້ແບບຈໍາລອງທາງຄະນິດສາດທີ່ໃຊ້ໃນຄອມພິວເຕີເພື່ອປະຕິບັດຄໍາສັ່ງໂດຍອີງໃສ່ເງື່ອນໄຂທີ່ກໍານົດໄວ້ກ່ອນໂດຍບໍ່ມີການນໍາໃຊ້ການໂຕ້ຕອບຂອງມະນຸດ. ການຊື້ຂາຍ Algorithmic ໄດ້ຖືກຍອມຮັບຄັ້ງທໍາອິດໂດຍອົງການຈັດຕັ້ງທາງດ້ານການເງິນທີ່ສໍາຄັນເຊັ່ນ: ທະນາຄານການລົງທຶນ, ແຕ່ມັນມີພຽງແຕ່ບໍ່ດົນມານີ້ເຮັດໃຫ້ພໍ່ຄ້າປົກກະຕິ.
ປະຫວັດສາດ
ໃນທ້າຍຊຸມປີ 1980 ແລະ 1990, ຕະຫຼາດການເງິນທີ່ມີການປະຕິບັດທາງອີເລັກໂທຣນິກຢ່າງສົມບູນ ແລະ ເຄືອຂ່າຍການສື່ສານເອເລັກໂຕຼນິກທີ່ທຽບເທົ່າໄດ້ປະກົດຂຶ້ນ. ຢູ່ໃນສະຫະລັດ, ການທົດສະນິຍົມ, ເຊິ່ງຫຼຸດລົງຂະຫນາດຫມາຍຕິກຕໍາ່ສຸດທີ່ຈາກ 1/16 ຂອງເງິນໂດລາ (0.0625 ໂດລາສະຫະລັດ) ເປັນ 0.01 ໂດລາຕໍ່ຫຸ້ນ, ອາດຈະຊຸກຍູ້ໃຫ້ການຊື້ຂາຍແບບສູດການຄິດໄລ່ໂດຍການປ່ຽນແປງໂຄງສ້າງຈຸລະພາກຂອງຕະຫຼາດໂດຍການອະນຸຍາດໃຫ້ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງການສະເຫນີລາຄາແລະການສະເຫນີລາຄາຫນ້ອຍລົງ, ການຫຼຸດຜ່ອນ. ຕະຫຼາດຜູ້ຜະລິດໄດ້ປຽບການຄ້າແລະເພີ່ມສະພາບຄ່ອງຂອງຕະຫຼາດ.
ຈົນກ່ວາ 1998, ຄະນະກໍາມະການຫຼັກຊັບແລະຕະຫຼາດຫຼັກຊັບ (SEC) ຂອງສະຫະລັດ (ສະຫະລັດ) ໄດ້ອະນຸຍາດໃຫ້ແລກປ່ຽນເອເລັກໂຕຣນິກ, ປູປະຕູສໍາລັບການຊື້ຂາຍຄວາມຖີ່ສູງດ້ວຍຄອມພິວເຕີ. HFT ສາມາດດໍາເນີນການທຸລະກໍາ 1000 ເທື່ອໄວກວ່າຄົນ. ນັບຕັ້ງແຕ່ນັ້ນມາ, ການຊື້ຂາຍຄວາມຖີ່ສູງ (HFT) ໄດ້ເຕີບໃຫຍ່ຂຶ້ນໃນຄວາມນິຍົມ.
ມັນເຮັດວຽກແນວໃດ?
ວິທີການຫຼືການລວບລວມກົດລະບຽບທີ່ລະບຸໄວ້ເພື່ອດໍາເນີນຂະບວນການສະເພາະໃດຫນຶ່ງແມ່ນເອີ້ນວ່າ algorithm. ການຊື້ຂາຍ Algorithmic ໃຊ້ໂປລແກລມຄອມພິວເຕີເພື່ອປະຕິບັດການຊື້ຂາຍໃນອັດຕາທີ່ສູງແລະປະລິມານໂດຍອີງຕາມຊຸດຂອງຕົວກໍານົດການທີ່ກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າ, ເຊັ່ນ: ລາຄາຫຼັກຊັບແລະສະຖານະການຕະຫຼາດ.
ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ພໍ່ຄ້າອາດຈະໃຊ້ການເທຣດແບບ algorithmic ເພື່ອປະຕິບັດຄໍາສັ່ງຢ່າງໄວວາເມື່ອຫຼັກຊັບທີ່ແນ່ນອນຕີຫຼືຫຼຸດລົງຕໍ່າກວ່າລາຄາທີ່ກໍານົດໄວ້. ອີງຕາມສະຖານະການດັ່ງກ່າວ, ສູດການຄິດໄລ່ອາດຈະຕັດສິນໃຈວ່າມີຈໍານວນຮຸ້ນທີ່ຈະຊື້ຫຼືຂາຍ. ເມື່ອໃດກໍ່ຕາມທີ່ໂຄງການຢູ່ໃນສະຖານທີ່, ພໍ່ຄ້າສາມາດນັ່ງພັກຜ່ອນ, ຮູ້ວ່າການເຮັດທຸລະກໍາຈະຖືກປະຕິບັດໂດຍອັດຕະໂນມັດເມື່ອເງື່ອນໄຂທີ່ກໍານົດໄວ້ກ່ອນແມ່ນພໍໃຈ.
ຍຸດທະສາດການຊື້ຂາຍລະບົບສູດການຄິດໄລ່
ຍຸດທະສາດການຊື້ຂາຍລະບົບສູດການຄິດໄລ່ແມ່ນຫຼາຍວິທີການເພື່ອດໍາເນີນການທຸລະກໍາ algorithmic ທີ່ມີກໍາໄລຫຼາຍທີ່ສຸດ. ເຖິງແມ່ນວ່າແຕ່ລະຍຸດທະສາດແມ່ນແຕກຕ່າງກັນ, ກົນໄກການປະຕິບັດການຊື້ຂາຍ Algo ຍັງຄົງສອດຄ່ອງ. ແຕ່ລະເສັ້ນທາງແມ່ນຖືກສ້າງຂຶ້ນເພື່ອໃຫ້ມັນໄດ້ຮັບກະແສຂໍ້ມູນຕະຫຼາດທີ່ແທ້ຈິງຈາກການແລກປ່ຽນແລະຫຼັງຈາກນັ້ນສ້າງຄໍາສັ່ງການຄ້າໂດຍໃຊ້ບລັອກທີ່ກໍານົດໄວ້ກ່ອນຂອງກົດລະບຽບຫຼືເຫດຜົນ. ຄໍາສັ່ງການຄ້າປະກອບມີລັກສະນະທັງຫມົດ, ເຊັ່ນ: ການຈັດລຽງ, ດ້ານຂ້າງ, ແລະຈໍານວນ.
ແຕ່ລະຍຸດທະສາດດໍາເນີນການໃນລັກສະນະທີ່ກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າເພື່ອໃຫ້ພໍ່ຄ້າມີການປະຕິບັດທີ່ແນ່ນອນຂອງສູດການຄິດໄລ່ສໍາລັບການເຮັດທຸລະກໍາ. ກວດເບິ່ງບັນຊີລາຍຊື່ຂອງວິທີການທີ່ນິຍົມຕໍ່ໄປນີ້ແລະຄໍາອະທິບາຍຂອງພວກເຂົາເພື່ອໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈດີຂຶ້ນ:
- ຍຸດທະສາດການຊີ້ຂາດ
- ຍຸດທະສາດສະຖິຕິ
- ຍຸດທະສາດການສ້າງຕະຫຼາດ
- ຍຸດທະສາດການຄ້າທີ່ອີງໃສ່ຄວາມຮູ້ສຶກ
- ຍຸດທະສາດການກະຕຸ້ນ
- ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງ ແຜນຍຸດທະສາດການຊື້ຂາຍ
ຍຸດທະສາດການຊີ້ຂາດ
ວິທີການນີ້ປະກອບມີການໃຊ້ປະໂຍດຈາກເຄື່ອງມືທາງການເງິນ ຫຼືການຕີລາຄາຊັບສິນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຢູ່ໃນສອງຕະຫຼາດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຊັບສິນທີ່ຊື້ຂາຍໃນລາຄາຫນຶ່ງໃນຕະຫຼາດຫນຶ່ງແຕ່ໃນລາຄາທີ່ສູງຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນຕະຫຼາດອື່ນແມ່ນຕົວຢ່າງຂອງຍຸດທະສາດ arbitrage. ດັ່ງນັ້ນ, ຖ້າເຈົ້າຊື້ສິນຄ້າໃນລາຄາຕໍ່າກວ່າ, ເຈົ້າອາດຈະຂາຍມັນໃນລາຄາທີ່ສູງກວ່າໃນຕະຫຼາດ.
ໃນລັກສະນະນີ້, ທ່ານຈະສໍາເລັດດ້ວຍກໍາໄລໂດຍບໍ່ມີການມີຄວາມສ່ຽງໃດໆ. ດັ່ງນັ້ນ, ນີ້ແມ່ນສະຖານະການທີ່ທ່ານເຮັດທຸລະກໍາຈໍານວນຫລາຍໃນຊັບສິນຫນຶ່ງໃນເວລາດຽວກັນເພື່ອກໍາໄລ, ໂດຍບໍ່ມີຄວາມສ່ຽງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມບໍ່ສົມດຸນຂອງລາຄາ.
ຍຸດທະສາດສະຖິຕິ
ເຕັກນິກການຊີ້ຂາດທາງສະຖິຕິ, ເຊິ່ງອີງໃສ່ສົມມຸດຕິຖານການປີ້ນກັບຄ່າສະເລ່ຍ, ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວແມ່ນໃຊ້ເປັນຄູ່. ວິທີການດັ່ງກ່າວຄາດວ່າຈະມີກໍາໄລຈາກການກໍານົດລາຄາທາງສະຖິຕິຂອງຊັບສິນຫນຶ່ງຫຼືຫຼາຍກວ່ານັ້ນໂດຍອີງໃສ່ມູນຄ່າທີ່ຄາດຄະເນ.
ການຊື້ຂາຍຄູ່ແມ່ນຕົວຢ່າງຂອງສະຖິຕິການຕັດສິນຊີ້ຂາດທີ່ພວກເຮົາເບິ່ງຢູ່ໃນອັດຕາສ່ວນຫຼືການແຜ່ກະຈາຍລະຫວ່າງລາຄາຂອງສອງຫຼັກຊັບປະສົມປະສານ. ຖ້າມູນຄ່າຂອງການແຜ່ກະຈາຍເກີນຂອບເຂດທີ່ຄາດໄວ້, ທ່ານຊື້ຫຼັກຊັບທີ່ປະຕິບັດຫນ້ອຍລົງແລະຂາຍຮຸ້ນທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດໃນຄວາມເຊື່ອທີ່ວ່າການແຜ່ກະຈາຍຈະກັບຄືນສູ່ລະດັບປົກກະຕິຂອງມັນ. ການຊີ້ຂາດທາງສະຖິຕິອາດຈະເຮັດວຽກກັບຫຼັກຊັບຮ້ອຍຫຼືຫຼາຍກວ່ານັ້ນໃນຫຼັກຊັບຂອງຕົນທີ່ຖືກຈັດປະເພດໂດຍອີງໃສ່ຕົວແປຕ່າງໆແລະສາມາດອັດຕະໂນມັດຢ່າງເຕັມສ່ວນກ່ຽວກັບການວິເຄາະແລະການປະຕິບັດ.
ຍຸດທະສາດການສ້າງຕະຫຼາດ
ເຕັກນິກນີ້ປະກອບສ່ວນເຮັດໃຫ້ສະພາບຄ່ອງຂອງຕະຫຼາດເພີ່ມຂຶ້ນ. ຜູ້ຜະລິດຕະຫຼາດ, ມັກຈະເປັນສະຖາບັນໃຫຍ່, ອະນຸຍາດໃຫ້ມີຄໍາສັ່ງຊື້ແລະຂາຍຈໍານວນຫລາຍ. ເຫດຜົນສໍາລັບຜູ້ຜະລິດຕະຫຼາດເປັນສະຖາບັນທີ່ສໍາຄັນແມ່ນຍ້ອນວ່າມີຫຼັກຊັບຈໍານວນຫລາຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ດັ່ງນັ້ນ, ຕົວກາງສ່ວນບຸກຄົນອາດຈະບໍ່ສາມາດສ້າງຄວາມສະດວກໃນປະລິມານທີ່ຈໍາເປັນ.
ໃນລະຫວ່າງຂະບວນການນີ້, ຜູ້ຜະລິດຕະຫຼາດຊື້ແລະຂາຍຮຸ້ນຈາກບໍລິສັດສະເພາະໃດຫນຶ່ງ. ວຽກເຮັດງານທໍາຂອງຜູ້ຜະລິດຕະຫຼາດແຕ່ລະຄົນປະກອບມີການສະແດງລາຄາຊື້ແລະຂາຍສໍາລັບຈໍານວນຫຼັກຊັບສະເພາະ. ເມື່ອຜູ້ຊື້ວາງຄໍາສັ່ງ, ຜູ້ຜະລິດຕະຫຼາດປະຕິບັດມັນໂດຍການຂາຍຮຸ້ນຈາກຫຼັກຊັບຂອງຕົນເອງ. ດັ່ງນັ້ນ, ຕະຫຼາດການເງິນຍັງຄົງເປັນສະພາບຄ່ອງ, ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍສໍາລັບນັກລົງທຶນແລະພໍ່ຄ້າທີ່ຈະຊື້ແລະຂາຍ. ນີ້ກວມເອົາຄວາມສໍາຄັນຂອງຜູ້ຜະລິດຕະຫຼາດໃນການຮັບປະກັນການຄ້າພຽງພໍ.
ຍຸດທະສາດການຄ້າທີ່ອີງໃສ່ຄວາມຮູ້ສຶກ
ເທກນິກການຊື້ຂາຍຄວາມຮູ້ສຶກແມ່ນຖືຕໍາແຫນ່ງໃນຕະຫຼາດໂດຍອີງໃສ່ວ່າຕະຫຼາດຖືກຄອບງໍາໂດຍ bulls ຫຼືຫມີສວນ່. ເທກນິກການຊື້ຂາຍນີ້ອາດຈະອີງໃສ່ momentum, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າພວກເຮົາລົງທຶນສູງແລະຂາຍສູງຖ້າຕະຫຼາດມີ bullish, ຫຼືກົງກັນຂ້າມຖ້າຕະຫຼາດມີການຫຼຸດລົງ.
ເທກນິກການເທຣດຄວາມຮູ້ສຶກອາດຈະກົງກັນຂ້າມ ຫຼືຫມາຍເຖິງການກັບຄືນ, ເຊັ່ນວ່າກົງກັນຂ້າມກັບຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຕະຫຼາດ. ຜົນປະໂຫຍດທາງກົງກັນຂ້າມຈາກແນວຄິດທີ່ວ່າເມື່ອມີພຶດຕິກໍາຂອງຝູງຊົນບາງຢ່າງກ່ຽວກັບຄວາມປອດໄພ, ມັນເຮັດໃຫ້ເກີດການຂູດຮີດທີ່ຜິດພາດບາງຢ່າງ (ການກໍານົດລາຄາເກີນລາຄາທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນໃນການຮັກສາຄວາມປອດໄພ) ແລະວ່າງົວໃຫຍ່ແມ່ນປະຕິບັດຕາມການຫຼຸດລົງຂອງລາຄາຄວາມປອດໄພຍ້ອນການແກ້ໄຂຫຼືຮອງ. ກົງກັນຂ້າມ.
ຍຸດທະສາດການກະຕຸ້ນ
ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ມີກໍາໄລຈາກການເຫນັງຕີງຂອງຕະຫຼາດໂດຍການວິເຄາະແນວໂນ້ມຂອງຕະຫຼາດ. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນພະຍາຍາມຊື້ສູງແລະຂາຍສູງເພື່ອເຮັດໃຫ້ການລົງທຶນຫຼັກຊັບມີກໍາໄລ. ໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບການລົງທຶນມູນຄ່າ, ມັນພະຍາຍາມທີ່ຈະກັບຄືນສູ່ຄ່າສະເລ່ຍຫຼືສະເລ່ຍທຸກຄັ້ງທີ່ມັນ deviates ຈາກມັນ.
ການລົງທຶນແບບໂມເລັງເກີດຂື້ນໃນໄລຍະເວລານີ້ເນື່ອງຈາກວ່າມັນເກີດຂຶ້ນກ່ອນທີ່ຈະເກີດການປີ້ນກັບກັນໂດຍສະເລ່ຍ. Momentum ດໍາເນີນການເນື່ອງຈາກວ່າຈໍານວນການຕັດສິນທາງດ້ານຈິດໃຈທີ່ເຮັດໂດຍພໍ່ຄ້າອື່ນໆໃນຕະຫຼາດໃນຂະນະທີ່ລາຄາແມ່ນ deviating ຈາກສະເລ່ຍ. ດັ່ງນັ້ນ, ຜົນປະໂຫຍດເກີດຂື້ນຍ້ອນຄວາມລໍາອຽງດ້ານພຶດຕິກໍາຂອງຄົນອື່ນແລະຄວາມຜິດພາດທາງດ້ານຈິດໃຈ.
ສິ່ງຫນຶ່ງທີ່ຈັບຢູ່ທີ່ນີ້ແມ່ນວ່າທ່າອ່ຽງສາມາດປີ້ນກັບກັນຢ່າງໄວວາແລະທໍາລາຍຜົນກໍາໄລທີ່ກໍາລັງແຮງ, ເຮັດໃຫ້ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ມີຄວາມຜັນຜວນທີ່ສຸດ. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະຈັດແຈງການຊື້ແລະຂາຍໃຫ້ຖືກຕ້ອງເພື່ອປ້ອງກັນການສູນເສຍ. ນີ້ອາດຈະສໍາເລັດໂດຍຜ່ານການນໍາໃຊ້ຍຸດທະສາດການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງທີ່ເຫມາະສົມທີ່ສາມາດກວດສອບການລົງທຶນຢ່າງຖືກຕ້ອງແລະດໍາເນີນຂັ້ນຕອນເພື່ອປ້ອງກັນການເຄື່ອນໄຫວຂອງລາຄາທີ່ບໍ່ດີ.
ຍຸດທະສາດການຄ້າການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງ ຫມາຍເຖິງການສຶກສາຂອງ algorithms ແລະຊຸດຮູບແບບສະເພາະທີ່ລະບົບຄອມພິວເຕີໃຊ້ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການເລືອກການຊື້ຂາຍໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຕະຫຼາດ. ຄໍາສັບນີ້ແມ່ນມາຈາກວິທະຍາສາດຂອງ "ການຮັບຮູ້ຮູບແບບ," ແລະມັນເນັ້ນຫນັກເຖິງຄວາມຈິງທີ່ວ່າຄອມພິວເຕີຮຽນຮູ້ໂດຍບໍ່ມີການສອນຢ່າງຊັດເຈນ.
ໃຫ້ສັງເກດວ່າມະນຸດສ້າງ / ເລີ່ມຕົ້ນຊອບແວ, ແລະມັນຂຶ້ນກັບ AI (ປັນຍາປະດິດ) ເພື່ອປັບປຸງຕົວມັນເອງໃນໄລຍະ. ດັ່ງນັ້ນ, ການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງມະນຸດແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນສະເຫມີ. ປະໂຫຍດໃນທີ່ນີ້ແມ່ນແບບຈໍາລອງທີ່ອີງໃສ່ Machine Learning ປະເມີນຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍດ້ວຍຄວາມໄວທີ່ໄວ ແລະມີສ່ວນຮ່ວມໃນການປັບປຸງຕົນເອງ.
ຂໍ້ກໍານົດດ້ານເຕັກນິກ
ການປະຕິບັດວິທີການນໍາໃຊ້ໂຄງການຄອມພິວເຕີ, ຕິດຕາມດ້ວຍ backtesting, ແມ່ນຂັ້ນຕອນສຸດທ້າຍຂອງການຊື້ຂາຍ algorithm (ການພະຍາຍາມອອກ algorithm ກ່ຽວກັບໄລຍະເວລາປະຫວັດສາດຂອງການປະຕິບັດຕະຫຼາດຫຼັກຊັບທີ່ຜ່ານມາເພື່ອເບິ່ງວ່າການນໍາໃຊ້ມັນຈະມີກໍາໄລ).
ເປົ້າຫມາຍແມ່ນເພື່ອຫັນປ່ຽນວິທີການທີ່ອະທິບາຍໄວ້ໃນການດໍາເນີນງານແບບອັດຕະໂນມັດແບບປະສົມປະສານທີ່ປະກອບມີການເຂົ້າເຖິງບັນຊີການຄ້າທີ່ອາດຈະຖືກວາງຄໍາສັ່ງ. ຄວາມຕ້ອງການຕໍ່ໄປນີ້ຕ້ອງມີຄວາມພໍໃຈສໍາລັບການຊື້ຂາຍ algorithmic:
- ຜູ້ພັດທະນາທີ່ຖືກຈ້າງຫຼືຊອບແວການຊື້ຂາຍທີ່ກຽມພ້ອມແມ່ນທາງເລືອກທັງຫມົດສໍາລັບການສ້າງແຜນການຊື້ຂາຍທີ່ຕ້ອງການ.
- ການເຂົ້າເຖິງກະແສຂໍ້ມູນຕະຫຼາດ, ເຊິ່ງ algorithm ຈະຕິດຕາມສໍາລັບໂອກາດການຈັດວາງຄໍາສັ່ງທີ່ເປັນໄປໄດ້.
- ການເຂົ້າເຖິງລະບົບການຄ້າແລະການເຊື່ອມຕໍ່ອິນເຕີເນັດສໍາລັບການວາງຄໍາສັ່ງ.
- ຄວາມສາມາດແລະໂຄງສ້າງພື້ນຖານເພື່ອ backtest ລະບົບເມື່ອມັນໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນກ່ອນທີ່ຈະຖືກນໍາໄປຜະລິດໃນການແລກປ່ຽນຕົວຈິງ.
- ໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງກົດລະບຽບຂອງ algorithm, ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດແມ່ນມີໃຫ້ສໍາລັບການທົດສອບຄືນ.
ແພລະຕະຟອມການຄ້າອັນດັບຕົ້ນໆ
1. AlgoTrader
ເທກໂນໂລຍີ Blockchain ກໍາລັງຫັນປ່ຽນຕະຫຼາດການເງິນແລະຄວາມຕ້ອງການຂອງລູກຄ້າ. ເວທີການຄ້າລະດັບສະຖາບັນຂອງພວກເຂົາເຮັດໃຫ້ທະນາຄານ, ກອງທຶນທີ່ມີການຕັດສິນໃຈແລະປະລິມານເພື່ອຮັບຮູ້ທ່າແຮງອັນເຕັມທີ່ຂອງຊັບສິນດິຈິຕອນແລະ crypto.
ພວກເຂົາເຈົ້າສະຫນອງການປະຕິບັດທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ທີ່ສຸດສໍາລັບລູກຄ້າຂອງທ່ານໂດຍການ defragmenting ສະພາບຄ່ອງໂດຍຜ່ານການເຊື່ອມຕໍ່ການປະຕິບັດໃນທົ່ວຕະຫຼາດ. AlgoTrader ເປັນຜູ້ນໍາຕະຫຼາດໃນໂຄງສ້າງພື້ນຖານການຄ້າຂອງສະຖາບັນແລະການປະຕິບັດ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການຄຸ້ມຄອງຫຼັກຊັບສໍາລັບຊັບສິນດິຈິຕອນແລະແບບດັ້ງເດີມ, ຂໍຂອບໃຈກັບການໂຕ້ຕອບທີ່ບໍ່ມີຮອຍຕໍ່ກັບການຄຸ້ມຄອງທີ່ສໍາຄັນແລະຜູ້ໃຫ້ບໍລິການທະນາຄານຫຼັກ.
2. Kuants
Kuants ແມ່ນ Financial-Tech ທໍາອິດແລະດຽວຂອງອິນເດຍ ເວທີການຊື້ຂາຍຫຼັກຊັບ, ໃຫ້ລູກຄ້າສ່ວນບຸກຄົນແລະສະຖາບັນການພັດທະນາແລະອັດຕະໂນມັດຂອງຍຸດທະສາດການຄ້າແລະການລົງທຶນ.
Kuants ສະຫນອງລະບົບ backtesting ເຕັມຮູບແບບສໍາລັບການພັດທະນາຍຸດທະສາດການຊື້ຂາຍດ້ວຍການຄລິກງ່າຍໆແລະໂຄງສ້າງທີ່ອີງໃສ່ການສະແດງອອກທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ພໍ່ຄ້າຫຼັກຊັບແລະນັກລົງທຶນສ້າງແລະປະຕິບັດວິທີການຊື້ຂາຍໃນສອງສາມນາທີ.
3. Algobulls
ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການແພລະຕະຟອມການຄ້າທີ່ສະຫນອງການຊື້ຂາຍແບບອັດຕະໂນມັດຢ່າງສົມບູນເຊັ່ນດຽວກັນກັບຂໍ້ມູນຕະຫຼາດຫຼັກຊັບທີ່ກຽມພ້ອມ. ເທກໂນໂລຍີຂອງບໍລິສັດສະເຫນີການຊື້ຂາຍລະບົບ algorithmic ດ້ວຍອັດຕະໂນມັດຢ່າງເຕັມທີ່ແລະບໍ່ມີການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງຜູ້ປະກອບການ, ອະນຸຍາດໃຫ້ນັກຍຸດທະສາດແລະພໍ່ຄ້າສາມາດປະຕິບັດການຊື້ຂາຍອັດຕະໂນມັດທີ່ບໍ່ພໍໃຈ.
pros
- ຄວາມໄວເພີ່ມຂື້ນ: ຫນຶ່ງໃນຂໍ້ໄດ້ປຽບທີ່ສໍາຄັນຂອງການຊື້ຂາຍ algo ແມ່ນຄວາມໄວທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນທີ່ມັນສະຫນອງ. ສູດການຄິດໄລ່ແມ່ນສາມາດວິເຄາະລັກສະນະທີ່ຫຼາກຫຼາຍ ແລະຕົວຊີ້ວັດທາງດ້ານວິຊາການໃນສ່ວນໜຶ່ງຂອງວິນາທີ ແລະເຮັດທຸລະກໍາໄດ້ທັນທີ. ຄວາມໄວທີ່ປັບປຸງກາຍເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສູງນັບຕັ້ງແຕ່ການເຫນັງຕີງຂອງລາຄາອາດຈະຖືກຈັບໂດຍພໍ່ຄ້າທັນທີທີ່ເກີດຂື້ນ.
- ຄວາມຖືກຕ້ອງເພີ່ມຂື້ນ: ປະໂຫຍດທີ່ສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງຂອງການຊື້ຂາຍ algo ແມ່ນວ່າມັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການໂຕ້ຕອບຂອງມະນຸດຫນ້ອຍລົງ. ນີ້ຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງຄວາມຜິດພາດ. ສູດການຄິດໄລ່ໄດ້ຖືກກວດສອບແລະກວດສອບໃຫມ່, ແລະຄວາມຜິດພາດຂອງມະນຸດບໍ່ມີຜົນຕໍ່ພວກມັນ. ມັນເປັນການ conceivable ສໍາລັບພໍ່ຄ້າທີ່ຈະເຮັດຜິດພາດ, ແລະ erroneously ປະເມີນຕົວຊີ້ວັດດ້ານວິຊາການ; ແຕ່, ໃນສະຖານະການທີ່ເຫມາະສົມ, algorithms ຄອມພິວເຕີບໍ່ເຮັດໃຫ້ຄວາມຜິດພາດດັ່ງກ່າວ. ດັ່ງນັ້ນ, ຂໍ້ຕົກລົງໄດ້ຖືກປະຕິບັດຢ່າງແນ່ນອນ.
- ຫຼຸດຕົ້ນທຶນ: ການຊື້ຂາຍ Algo ອະນຸຍາດໃຫ້ປະຕິບັດການຊື້ຂາຍທີ່ມີປະລິມານສູງໃນໄລຍະເວລາສັ້ນໆ. ດັ່ງນັ້ນ, ຂໍ້ຕົກລົງຈໍານວນຫລາຍແມ່ນສໍາເລັດ, ແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການເຮັດທຸລະກໍາຫຼຸດລົງ.
- ອັດຕະໂນມັດຂະບວນການຄັດເລືອກຊັບສິນ: ໂດຍລວມແລ້ວ, ການເລືອກຊັບສິນ, ການປະຕິບັດຄໍາສັ່ງ, ແລະການເຂົ້າແລະອອກກາຍເປັນລະບົບຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງການຊື້ຂາຍ algo. ມັນ devolves ເປັນຂັ້ນຕອນໂດຍຂັ້ນຕອນສໍາລັບການປະຕິບັດຄໍາແນະນໍາ. ການຄ້າໄດ້ກາຍເປັນຈຸດປະສົງຫຼາຍແລະງ່າຍດາຍເນື່ອງຈາກວ່ານີ້.
- ຄວາມສາມາດໃນການກວດຄືນ: ສູດການຄິດໄລ່ໃໝ່ໄດ້ຖືກທົດສອບຄືນໃນເບື້ອງຕົ້ນໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດ. ນີ້ຊ່ວຍໃນການກໍານົດວ່າແຜນການຈະມີປະສິດທິພາບຫຼືບໍ່. ຍຸດທະສາດອາດຈະມີການປ່ຽນແປງແລະການປັບໄຫມໂດຍອີງໃສ່ຜົນໄດ້ຮັບຂອງ backtest ເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການຂອງພໍ່ຄ້າ. ວິທີການດັ່ງກ່າວແມ່ນເປັນໄປໄດ້, ແລະກົດຫມາຍທັງຫມົດແມ່ນຢ່າງແທ້ຈິງແລະບໍ່ສາມາດຕີຄວາມຫມາຍໄດ້.
cons
- ການຂຶ້ນກັບເຕັກໂນໂລຊີ: ຂໍ້ເສຍປຽບຕົ້ນຕໍຂອງການຊື້ຂາຍ algo ແມ່ນການເອື່ອຍອີງໃສ່ເຕັກໂນໂລຢີຂອງມັນ. ໃນຫຼາຍໆສະຖານະການ, ຄໍາສັ່ງຊື້ຂາຍຖືກເກັບໄວ້ໃນຄອມພິວເຕີແທນທີ່ຈະເປັນເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າຖ້າການເຊື່ອມຕໍ່ອິນເຕີເນັດລົ້ມເຫລວ, ຄໍາສັ່ງຈະບໍ່ຖືກປະຕິບັດ. ນີ້ທໍາລາຍແນວຄວາມຄິດການຄ້າ algo ທັງຫມົດ. ໃນກໍລະນີດັ່ງກ່າວ, ພໍ່ຄ້າສູນເສຍໂອກາດແລະມີຄວາມສ່ຽງທີ່ຈະສູນເສຍເງິນ. ມີບັນຫາລະບົບທີ່ສໍາຄັນກັບການຊື້ຂາຍ algo, ເຊິ່ງອາດຈະເຮັດໃຫ້ມີການລົ້ມລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຂອງຕະຫຼາດທັງຫມົດ.
- ຄວາມຕ້ອງການຊັບພະຍາກອນ: ໃນຂະນະທີ່ການຊື້ຂາຍ algo ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການເຮັດທຸລະກໍາ, ມັນຍັງເພີ່ມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ພໍ່ຄ້າຕ້ອງໄດ້ຮັບການ outfitted ກັບຊັບພະຍາກອນສູງ, ມີການເຂົ້າເຖິງເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ, ແລະສ້າງ algorithms ນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີລາຄາແພງ. ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງແມ່ນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງອາຫານຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃນການສ້າງຍຸດທະສາດພາຍໃນມື້.
- ຄວາມເຂົ້າໃຈຂະບວນການຂຽນໂປລແກລມ: ການຊື້ຂາຍ Algo ຈໍາເປັນຕ້ອງມີການພັດທະນາຂອງ algorithms ໂດຍພໍ່ຄ້າ. ບໍ່ແມ່ນນັກລົງທຶນທັງໝົດມີຄວາມຮູ້ທາງດ້ານເຕັກນິກ. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຂົາເຈົ້າອາດຈະຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ຮຽນຮູ້ຂະບວນການໃຫມ່ຫຼືຈ້າງຄົນ. ເນື່ອງຈາກວ່າຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບຄວາມຮູ້ດ້ານວິຊາການ, ການຊື້ຂາຍ algo ແມ່ນສະລັບສັບຊ້ອນທີ່ສຸດສໍາລັບປະຊາຊົນ.
- ສູດການຄິດໄລ່ມີອາຍຸສັ້ນທີ່ສຸດ: ເກືອບ 98 ເປີເຊັນຂອງ algorithms ມີອາຍຸສັ້ນຫຼາຍ. ພວກເຂົາເຈົ້າເຮັດວຽກຈົນກ່ວາພວກເຂົາເຈົ້າມີຄວາມເຫມາະສົມ, ຫຼັງຈາກນັ້ນທັນທີທັນໃດຢຸດເຮັດວຽກໃນຕະຫຼາດທີ່ມີການປ່ຽນແປງຢ່າງໄວວາ. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຂົາຕ້ອງໄດ້ຮັບການສ້ອມແປງຫຼືສ້າງໃຫມ່. ຂັ້ນຕອນວິທີການ ແລະການພັດທະນາຍຸດທະສາດແມ່ນຂະບວນການຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເຊິ່ງລວມມີການຕິດຕາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ການປັບປຸງ, ແລະການປະດິດຄືນໃຫມ່.
- ຕ້ອງການການຕິດຕາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ: ຮູບພາບທີ່ເຫມາະສົມຂອງການຊື້ຂາຍ algo ແມ່ນວ່າ algorithms ແມ່ນ pre-programmed ແລະພໍ່ຄ້າອາດຈະຢູ່ຫ່າງຈາກຄອມພິວເຕີຂອງຕົນສໍາລັບໄລຍະເວລາຂະຫຍາຍ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ນີ້ບໍ່ແມ່ນກໍລະນີ. ພໍ່ຄ້າຕ້ອງໄດ້ສືບຕໍ່ກວດສອບລະບົບສໍາລັບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກກົນຈັກເຊັ່ນ: ການເຊື່ອມຕໍ່, ໄຟຟ້າຢຸດ, ແລະອື່ນໆ.
ສະຫຼຸບ
ການຊື້ຂາຍ Algo ແມ່ນຂະແຫນງທີ່ມີການແຂ່ງຂັນສູງທີ່ເຕັກໂນໂລຢີມີບົດບາດສໍາຄັນ. ກິດຈະກໍາການຊື້ຂາຍເພີ່ມຂຶ້ນໄວຂຶ້ນດ້ວຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງລະບົບການຄ້າ algorithmic. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມັນແມ່ນຂຶ້ນກັບເຕັກໂນໂລຢີທັງຫມົດ.
ໃນຂະນະທີ່ມັນມີຂໍ້ດີຫຼາຍ, ມີບາງຂໍ້ເສຍໃນການຫຼິ້ນເຊັ່ນດຽວກັນ. ກ່ອນທີ່ຈະຕັດສິນໃຈຊື້ແລະຂາຍເຄື່ອງມືທາງດ້ານການເງິນ, ມັນດີທີ່ສຸດທີ່ຈະສົມທົບເຕັກນິກການຊື້ຂາຍ algo ກັບການຕັດສິນໃຈຂອງມະນຸດ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ