Spis treści[Ukryć][Pokazać]
Wielu z nas, w tym inwestorzy, staje się bardziej zależnych od komputerów i technologii niż kiedykolwiek wcześniej. Z pomocą handlu algorytmicznego coraz większa liczba inwestorów wykorzystuje to, co uważają za optymalne warunki rynkowe, aby stać się znacznie bogatszym.
Handel algorytmiczny, często znany jako handel algo, to rodzaj handlu akcjami, który wykorzystuje skomplikowane modele matematyczne i formuły do przeprowadzania szybkich, zautomatyzowanych transakcji finansowych.
Ma on na celu pomóc inwestorom w realizacji określonych strategii finansowych tak szybko, jak to możliwe, aby zmaksymalizować zyski. Chociaż istnieją pewne znaczące zalety handlu algorytmicznego, istnieją również pewne zagrożenia, które należy wziąć pod uwagę.
Czytaj dalej, aby dowiedzieć się wszystkiego, co musisz wiedzieć o handlu algo.
Co to jest handel algorytmiczny?
Handel algorytmiczny to technika handlowa, która wykorzystuje złożone narzędzia matematyczne, aby pomóc traderom w podejmowaniu decyzji dotyczących transakcji na rynkach finansowych. Konieczność udziału człowieka-handlowca w tego rodzaju systemie jest minimalna, co skutkuje bardzo szybkim podejmowaniem decyzji. Dzięki temu algorytm może wykorzystać wszelkie szanse na zysk, które pojawiają się na rynku, zanim człowiek je zobaczy.
Ponieważ duzi inwestorzy instytucjonalni obracają ogromną liczbą akcji, szeroko wykorzystują handel algorytmiczny. Jest również znany jako handel algo, handel czarnymi skrzynkami i inne podobne tytuły, i jest w dużym stopniu uzależniony od technologii. W ciągu ostatnich kilku lat zyskał na popularności.
Handel algorytmiczny (znany również jako handel algorytmami) to praktyka wykorzystywania modeli matematycznych prowadzonych przez komputer do wykonywania zleceń na podstawie wcześniej zdefiniowanych kryteriów bez interakcji z człowiekiem. Handel algorytmiczny został po raz pierwszy przyjęty przez główne organizacje finansowe, takie jak banki inwestycyjne, ale dopiero niedawno został udostępniony zwykłym traderom.
Historia
Pod koniec lat 1980. i 1990. pojawiły się rynki finansowe z całkowicie elektroniczną egzekucją i porównywalnymi sieciami komunikacji elektronicznej. W Stanach Zjednoczonych dziesiętność, która zmniejszyła minimalną wielkość kroku z 1/16 dolara (0.0625 USD) do 0.01 USD za akcję, mogła zachęcić do handlu algorytmicznego poprzez zmianę mikrostruktury rynkowej poprzez dopuszczenie mniejszych różnic między cenami kupna i sprzedaży, zmniejszając przewaga handlowa animatorów rynku i zwiększenie płynności rynku.
Do 1998 r. Komisja Papierów Wartościowych i Giełd (SEC) Stanów Zjednoczonych zezwalała na wymianę elektroniczną, torując drogę dla skomputeryzowanego handlu o wysokiej częstotliwości. HFT może wykonywać transakcje 1000 razy szybciej niż człowiek. Od tego czasu handel wysokimi częstotliwościami (HFT) zyskał na popularności.
Jak to działa?
Metoda lub zbiór określonych reguł, których celem jest przeprowadzenie określonego procesu, nazywa się algorytmem. Handel algorytmiczny wykorzystuje programy komputerowe do zawierania transakcji po wysokich stawkach i wolumenach w zależności od zestawu predefiniowanych parametrów, takich jak ceny akcji i sytuacja rynkowa.
Na przykład trader może stosować handel algorytmiczny, aby szybko realizować zlecenia, gdy określone akcje trafią lub spadną poniżej określonej ceny. Na podstawie takich sytuacji algorytm może zdecydować, ile akcji kupić lub sprzedać. Za każdym razem, gdy program jest na miejscu, przedsiębiorca może usiąść i zrelaksować się, wiedząc, że transakcje zostaną wykonane automatycznie po spełnieniu wstępnie zdefiniowanych kryteriów.
Algorytmiczne strategie handlowe
Strategie handlu algorytmicznego to kilka metod przeprowadzania najbardziej dochodowych transakcji algorytmicznych. Chociaż każda strategia jest inna, mechanizm wykonywania handlu Algo pozostaje spójny. Każda trasa jest skonstruowana w taki sposób, że odbiera strumienie danych z rynku rzeczywistego z giełdy, a następnie generuje zlecenie handlowe przy użyciu predefiniowanego bloku reguł lub logiki. Zlecenie handlowe zawiera wszystkie cechy, takie jak rodzaj, strona i ilość.
Każda strategia działa w z góry określony sposób, aby zapewnić traderowi dokładne wykonanie algorytmów do zawarcia transakcji. Zapoznaj się z poniższą listą popularnych metod i ich wyjaśnieniami dla lepszego zrozumienia:
- Strategie arbitrażowe
- Strategie statystyczne
- Strategie tworzenia rynku
- Strategie handlowe oparte na nastrojach
- Strategie pędu
- Nauczanie maszynowe Strategie handlowe
Strategie arbitrażowe
Podejście to polega na wykorzystaniu instrumentu finansowego lub błędnej wyceny aktywów na dwóch różnych rynkach. Aktywa, które są sprzedawane po jednej cenie na jednym rynku, ale po znacznie wyższej cenie na innym rynku, są przykładem strategii arbitrażowej. W rezultacie, jeśli kupiłeś przedmiot po niższej cenie, możesz go teraz sprzedać na rynku po wyższej cenie.
W ten sposób zakończysz z zyskiem bez podejmowania żadnego ryzyka. W rezultacie jest to scenariusz, w którym zawierasz wiele transakcji na jednym aktywie w tym samym czasie z zyskiem, bez ryzyka związanego z różnicami cenowymi.
Strategie statystyczne
Techniki arbitrażu statystycznego, które opierają się na hipotezie średniego powrotu, są zwykle stosowane w parach. Takie metody przewidują czerpanie zysków ze statystycznej błędnej wyceny jednego lub więcej aktywów na podstawie przewidywanej wartości.
Handel parami jest przykładem arbitrażu statystycznego, w którym patrzymy na stosunek lub spread między cenami dwóch skointegrowanych akcji. Jeśli wartość spreadu przekroczy przewidywany zakres, kupujesz akcje, które osiągnęły gorsze wyniki i sprzedajesz te, które osiągnęły cel, wierząc, że spread powróci do swojego zwykłego poziomu. Arbitraż statystyczny może funkcjonować z setkami lub więcej akcjami w swoim portfelu, które są skategoryzowane na podstawie różnych zmiennych i mogą być w pełni zautomatyzowane zarówno pod względem analizy, jak i wykonania.
Strategie tworzenia rynku
Technika ta przyczynia się do zwiększenia płynności rynku. Animator rynku, często duża instytucja, umożliwia ogromną liczbę zleceń kupna i sprzedaży. Powodem, dla którego animatorzy rynku są głównymi instytucjami, jest duża liczba papierów wartościowych. W rezultacie indywidualny pośrednik może nie być w stanie zapewnić niezbędnego wolumenu.
Podczas tego procesu animatorzy rynku kupują i sprzedają akcje określonego zestawu firm. Zadanie każdego animatora rynku obejmuje wyświetlanie cen kupna i sprzedaży dla określonej liczby akcji. Kiedy kupujący składa zamówienie, animator rynku realizuje je, sprzedając akcje z własnego zapasu. W konsekwencji rynki finansowe pozostają płynne, co ułatwia inwestorom i handlowcom kupowanie i sprzedawanie. Obejmuje to znaczenie animatorów rynku w gwarantowaniu wystarczającej wymiany handlowej.
Strategie handlowe oparte na nastrojach
Technika handlu nastrojami polega na zajmowaniu pozycji na rynku w oparciu o to, czy rynek jest zdominowany przez byki czy niedźwiedzie. Ta technika handlowa może opierać się na impecie, co oznacza, że inwestujemy drogo i sprzedajemy drogo, jeśli rynek jest zwyżkowy lub odwrotnie, jeśli rynek jest spadkowy.
Technika handlowania sentymentem może być nawet sprzeczna lub odwracająca średnią, tj. w przeciwieństwie do sentymentu rynkowego. Kontrarianin czerpie korzyści z przekonania, że kiedy istnieje pewne zachowanie tłumu dotyczące bezpieczeństwa, rodzi to pewne możliwe do wykorzystania błędna wycena (przecena i tak już dominujący wzrost bezpieczeństwa) i że po dużym byku następuje spadek cen papierów wartościowych z powodu korekt lub występków. odwrotnie.
Strategie pędu
Metody te czerpią zyski z wahań rynkowych, analizując trend rynkowy. W rezultacie próbuje kupować drogo i sprzedawać drogo, aby inwestycja w akcje była opłacalna. Jeśli chodzi o inwestowanie w wartość, stara się powrócić do średniej lub średniej za każdym razem, gdy od niej odbiega.
Inwestowanie momentum ma miejsce w tym okresie, ponieważ ma miejsce przed pojawieniem się średniego powrotu. Momentum działa z powodu dużej liczby emocjonalnych osądów dokonywanych przez innych traderów na rynku, podczas gdy ceny odbiegają od średniej. W rezultacie korzyść występuje z powodu uprzedzeń behawioralnych i błędów emocjonalnych innych osób.
Jedynym haczykiem jest to, że trendy mogą szybko odwrócić i zniszczyć przyrosty pędu, czyniąc te metody niezwykle niestabilnymi. W rezultacie bardzo ważne jest odpowiednie zorganizowanie kupna i sprzedaży, aby zapobiec stratom. Można to osiągnąć za pomocą odpowiednich strategii zarządzania ryzykiem, które mogą prawidłowo monitorować inwestycje i podejmować kroki w celu ochrony przed złymi ruchami cen.
Strategie handlowe uczenia maszynowego
Nauczanie maszynowe odnosi się do badania algorytmów i określonego zestawu wzorców, których systemy komputerowe używają do dokonywania wyborów handlowych na podstawie danych rynkowych. Termin ten wywodzi się z nauki o „rozpoznawaniu wzorców” i podkreśla fakt, że komputery uczą się bez wyraźnego nauczania.
Zauważ, że ludzie tworzą/inicjują oprogramowanie, a to zależy od AI (Artificial Intelligence) poprawiać się z czasem. W rezultacie zaangażowanie człowieka jest zawsze konieczne. Zaletą jest to, że modele oparte na uczeniu maszynowym oceniają ogromne ilości danych z dużą szybkością i angażują się w samodoskonalenie.
Wymagania techniczne
Wdrożenie podejścia za pomocą programu komputerowego, po którym następuje analiza historyczna, jest ostatnim krokiem w handlu algorytmicznym (wypróbowanie algorytmu na historycznych okresach wyników giełdowych w przeszłości, aby sprawdzić, czy jego użycie byłoby opłacalne).
Celem jest przekształcenie opisanej metody w zintegrowaną zautomatyzowaną operację, która obejmuje dostęp do konta handlowego, na którym można składać zlecenia. W przypadku handlu algorytmicznego muszą być spełnione następujące wymagania:
- Zatrudnieni programiści lub gotowe oprogramowanie handlowe to opcje tworzenia potrzebnego planu handlowego.
- Dostęp do strumieni danych rynkowych, które algorytm będzie monitorował pod kątem potencjalnych szans na złożenie zamówienia.
- Dostępność do systemów transakcyjnych i połączeń internetowych do składania zleceń.
- Zdolność i infrastruktura do testowania wstecznego systemu po jego utworzeniu, zanim zostanie wprowadzony do produkcji na rzeczywistych giełdach.
- W oparciu o zawiłość zasad algorytmu dane historyczne są dostępne do weryfikacji historycznej.
Najlepsze algorytmiczne platformy handlowe
1. CośTrader
Technologia Blockchain zmienia rynki finansowe i potrzeby klientów. Ich platforma transakcyjna na poziomie instytucjonalnym umożliwia bankom, funduszom uznaniowym i ilościowym wykorzystanie pełnego potencjału aktywów cyfrowych i kryptograficznych.
Zapewniają najlepszą realizację dla Twoich klientów, defragmentując płynność za pośrednictwem połączeń wykonawczych obejmujących cały rynek. AlgoTrader jest liderem na rynku infrastruktury handlu instytucjonalnego i realizacji, a także zarządzania portfelem aktywów cyfrowych i tradycyjnych, dzięki bezproblemowym interfejsom z głównymi dostawcami usług powierniczych i podstawowych.
2. Kuanty
Kuants to pierwsza i jedyna technologia finansowa w Indiach Platforma handlowa na giełdzie, zapewniając klientom indywidualnym i instytucjonalnym rozwój i automatyzację strategii handlowych i inwestycyjnych.
Kuants zapewnia pełny system weryfikacji historycznej do opracowywania strategii handlowych za pomocą łatwych kliknięć i struktury opartej na wyrażeniach, która pozwala handlowcom giełdowym i inwestorom budować i wdrażać metody handlowe w ciągu kilku minut.
3. Algobyki
Dostawca platformy transakcyjnej oferującej w pełni zautomatyzowany handel algorytmiczny oraz gotowe do użycia informacje giełdowe. Technologia firmy oferuje systematyczny handel algorytmiczny z pełną automatyzacją i bez udziału operatora, umożliwiając strategom i handlowcom przeprowadzanie beznamiętnego handlu automatycznego.
ZALETY
- Zwiększona prędkość: Jedną z głównych zalet handlu algo jest zwiększona prędkość, jaką zapewnia. Algorytmy są w stanie analizować szeroki zakres cech i wskaźników technicznych w ułamku sekundy i błyskawicznie realizować transakcję. Zwiększona prędkość staje się bardzo istotna, ponieważ wahania cen mogą zostać wyłapane przez handlowców, gdy tylko się pojawią.
- Zwiększona dokładność: Kolejną ważną zaletą handlu algo jest to, że wymaga on mniej interakcji międzyludzkich. To znacznie zmniejsza prawdopodobieństwo błędów. Algorytmy są weryfikowane i ponownie sprawdzane, a błędy ludzkie nie mają na nie wpływu. Można sobie wyobrazić, że trader popełni błąd i błędnie oceni wskaźniki techniczne; ale w idealnych sytuacjach algorytmy komputerowe nie popełniają takich błędów. Dzięki temu transakcje realizowane są precyzyjnie.
- Zmniejszony koszt: Handel algo pozwala na wykonywanie dużych ilości transakcji w krótkim czasie. Dzięki temu zawieranych jest wiele transakcji, a koszty transakcyjne spadają.
- Automatyzacja procesu doboru aktywów: Ogólnie rzecz biorąc, wybór aktywów, realizacja zleceń oraz wejście i wyjście stają się bardziej systematyczne dzięki handlowi algo. Przechodzi ona do procedury krok po kroku dotyczącej wykonywania instrukcji. Dzięki temu handel staje się znacznie bardziej obiektywny i uproszczony.
- Możliwość testowania wstecznego: Nowe algorytmy są początkowo testowane wstecznie przy użyciu danych historycznych. Pomaga to określić, czy plan będzie skuteczny. Strategia może zostać zmieniona i dopracowana w oparciu o wyniki testu historycznego, aby spełnić potrzeby inwestora. Podejście to jest wykonalne, a wszystkie prawa są absolutne i nie można ich interpretować.
Wady
- Zależność od technologii: Główną wadą handlu algo jest jego zależność od technologii. W wielu sytuacjach zlecenia handlowe są przechowywane na komputerze, a nie na serwerze. Oznacza to, że w przypadku awarii połączenia internetowego zamówienie nie zostanie zrealizowane. Podważa to całą koncepcję handlu algo. W takich przypadkach inwestorzy tracą szanse i ryzykują utratę pieniędzy. Istnieją poważne problemy systemowe z handlem algo, które mogą skutkować masowymi błyskawicznymi załamaniami całego rynku.
- Wymagania dotyczące zasobów: Chociaż handel algo pomaga obniżyć koszty transakcji, wiąże się również ze znacznymi wydatkami. Handlowcy muszą być wyposażeni w wysokiej klasy zasoby, mieć dostęp do serwera i budować algorytmy wykorzystujące drogie technologie. Innym znaczącym kosztem jest koszt źródeł danych, które pomagają w formułowaniu strategii intraday.
- Zrozumienie procesu programowania: Handel algo wymaga opracowania algorytmów przez handlowców. Nie wszyscy inwestorzy są doświadczeni technicznie. W rezultacie mogą potrzebować nauczyć się nowych procesów lub zatrudnić kogoś. Ze względu na wymóg wiedzy technicznej, handel algo jest niezwykle złożony dla ogółu społeczeństwa.
- Algorytmy mają wyjątkowo krótką żywotność: Prawie 98 procent algorytmów ma bardzo krótką żywotność. Pracują tak długo, aż się nadadzą, a potem nagle przestają działać na szybko zmieniającym się rynku. W rezultacie należy je naprawić lub przebudować. Rozwój algorytmów i strategii to ciągły proces, który obejmuje ciągłe monitorowanie, doskonalenie i odkrywanie na nowo.
- Wymagany stały monitoring: Idealny obraz handlu algo jest taki, że algorytmy są wstępnie zaprogramowane, a inwestor może przebywać z dala od komputera przez dłuższy czas. Tak jednak nie jest. Handlowiec musi nadal sprawdzać system pod kątem wszelkich problemów mechanicznych, takich jak połączenia, przerwy w dostawie prądu i tak dalej.
Wnioski
Handel algo to wysoce konkurencyjny sektor, w którym technologia odgrywa kluczową rolę. Aktywność handlowa rośnie szybciej dzięki systemowi handlu algorytmicznego. Jest to jednak całkowicie zależne od technologii.
Chociaż ma kilka zalet, w grze są również pewne wady. Przed dokonaniem wyboru dotyczącego kupna i sprzedaży instrumentów finansowych najlepiej połączyć techniki handlu algo z podejmowaniem decyzji przez ludzi.
Dodaj komentarz