Innehållsförteckning[Dölj][Visa]
Många av oss, inklusive investerare, blir mer beroende av datorer och teknik än någonsin tidigare. Med hjälp av algoritmisk handel utnyttjar ett ökande antal investerare vad de anser vara optimala marknadsförhållanden för att bli mycket rikare.
Algoritmisk handel, ofta känd som algohandel, är en typ av aktiehandel som använder komplicerade matematiska modeller och formler för att utföra snabba, automatiserade finansiella transaktioner.
Det syftar till att hjälpa investerare att genomföra vissa finansiella strategier så snabbt som möjligt för att maximera avkastningen. Även om det finns några betydande fördelar med algoritmisk handel, finns det också vissa faror att överväga.
Läs vidare för att ta reda på allt du behöver veta om algohandel.
Vad är algoritmisk handel?
Algoritmisk handel är en handelsteknik som använder komplexa matematiska verktyg för att hjälpa handlare att fatta transaktionsbeslut på finansmarknaderna. Nödvändigheten av en människohandlares deltagande är minimal i denna typ av system, vilket resulterar i mycket snabbt beslutsfattande. Detta gör att algoritmen kan dra nytta av alla vinstchanser som uppstår på marknaden långt innan en mänsklig handlare kan se dem.
Eftersom stora institutionella investerare handlar med ett stort antal aktier, använder de i stor utsträckning algoritmisk handel. Det är också känt som algo trading, black-box trading och andra liknande titlar, och det är starkt beroende av teknik. Det har vuxit i popularitet under de senaste åren.
Algoritmisk handel (även känd som algo-handel) är metoden att använda datordrivna matematiska modeller för att utföra order baserade på fördefinierade kriterier utan att använda mänsklig interaktion. Algoritmisk handel anammades först av stora finansiella organisationer som investeringsbanker, men den har först nyligen gjorts tillgänglig för vanliga handlare.
historik
I slutet av 1980- och 1990-talen uppstod finansmarknader med helt elektroniskt utförande och jämförbara elektroniska kommunikationsnät. I USA kan decimalisering, som minskade den lägsta tickstorleken från 1/16 av en dollar (0.0625 USD) till 0.01 USD per aktie, ha uppmuntrat algoritmisk handel genom att förändra marknadens mikrostruktur genom att tillåta mindre skillnader mellan köp- och säljpriser, vilket minskat marknadsmakers handelsfördel och ökad likviditet på marknaden.
Fram till 1998 tillät Securities and Exchange Commission (SEC) i USA (USA) elektroniska utbyten, vilket banade dörren för datoriserad högfrekvent handel. HFT kan utföra transaktioner 1000 gånger snabbare än en person. Sedan dess har högfrekvent handel (HFT) vuxit i popularitet.
Hur fungerar det?
En metod eller samling av specificerade regler avsedda att utföra en viss process kallas en algoritm. Algoritmisk handel använder datorprogram för att utföra affärer med höga kurser och volymer beroende på en uppsättning fördefinierade parametrar, såsom aktiekurser och marknadsförhållanden.
En handlare kan till exempel använda algoritmisk handel för att utföra order snabbt när en viss aktie når eller faller under ett specificerat pris. Baserat på sådana situationer kan algoritmen bestämma hur många aktier som ska köpas eller säljas. Närhelst ett program är på plats kan handlaren luta sig tillbaka och koppla av, med vetskapen om att transaktioner kommer att utföras automatiskt när de fördefinierade kriterierna är uppfyllda.
Algoritmiska handelsstrategier
Algoritmiska handelsstrategier är flera metoder för att utföra de mest lönsamma algoritmiska transaktionerna. Även om varje strategi är distinkt, förblir mekanismen för att utföra Algo-handel konsekvent. Varje rutt är konstruerad så att den tar emot realmarknadsdataströmmar från börsen och sedan genererar en handelsorder med hjälp av ett fördefinierat block av regler eller logik. Handelsordern inkluderar alla egenskaper, såsom sortering, sida och mängd.
Varje strategi fungerar på ett förutbestämt sätt för att ge handlaren en exakt utförande av algoritmer för att göra en transaktion. Granska följande lista med populära metoder och deras förklaringar för en bättre förståelse:
- Arbitrage -strategier
- Statistiska strategier
- Market Making Strategier
- Sentimentbaserade handelsstrategier
- Momentum Strategier
- Maskininlärning Trading Strategies
Arbitrage -strategier
Detta tillvägagångssätt innebär att man drar fördel av ett finansiellt instrument eller en tillgångs felprissättning på två distinkta marknadsplatser. En tillgång som handlas till ett pris på en marknad men till ett betydligt högre pris på en annan marknad är ett exempel på en arbitragestrategi. Som ett resultat, om du hade köpt varan till ett lägre pris, kan du nu sälja den till ett högre pris på marknaden.
På detta sätt kommer du att avsluta med en vinst utan att ta några risker. Som ett resultat är detta ett scenario där du utför många transaktioner på en tillgång samtidigt för en vinst, utan risk förknippad på grund av prisskillnader.
Statistiska strategier
Statistiska arbitragetekniker, som är baserade på medelåtergångshypotesen, används vanligtvis i par. Sådana metoder förväntar sig att dra nytta av statistisk felprissättning av en eller flera tillgångar baserat på beräknat värde.
Parhandel är ett exempel på statistiskt arbitrage där vi tittar på ett förhållande eller spridning mellan priserna på två samintegrerade aktier. Om värdet på spreaden överstiger det förutsagda intervallet köper du aktien som har underpresterat och säljer den som har utmärkt sig i tron att spreaden kommer att återgå till sin vanliga nivå. Statistiskt arbitrage kan fungera med hundra eller fler aktier i sin portfölj som är kategoriserade baserat på en mängd olika variabler och kan automatiseras helt vad gäller både analys och utförande.
Market Making Strategier
Denna teknik bidrar till ökad marknadslikviditet. En market maker, ofta en stor institution, möjliggör en enorm volym köp- och säljhandelsorder. Skälet till att marknadsgaranter är stora institutioner är att det finns ett stort antal värdepapper inblandade. Som ett resultat kan det hända att en enskild mellanhand inte kan underlätta den nödvändiga volymen.
Under denna process köper och säljer marknadsgaranter aktier från en viss uppsättning företag. Varje market makers jobb inkluderar att visa köp- och säljpriser för ett visst antal aktier. När en köpare lägger en order fullföljer market maker den genom att sälja aktier från sitt eget lager. Som en konsekvens förblir finansmarknaderna likvida, vilket gör det enklare för investerare och handlare att köpa och sälja. Detta inkapslar betydelsen av marknadsgaranter för att garantera tillräckligt med handel.
Sentimentbaserade handelsstrategier
En sentimenthandelsteknik är att ta positioner på marknaden baserat på om marknaden domineras av tjurar eller björnar. Denna handelsteknik kan vara momentumbaserad, vilket innebär att vi investerar högt och säljer högt om marknaden är hausseartad, eller vice versa om marknaden är baisse.
Tekniken för sentimenthandel kan till och med vara kontrarisk eller elak-återvändande, det vill säga i motsats till marknadssentiment. En kontrarian drar nytta av föreställningen att när det finns ett visst beteende från folkmassan när det gäller säkerhet, föder det vissa exploateringsbara felpriser (överprissättning av en redan utbredd ökning av säkerheten) och att en stor tjur följs av ett fall i värdepapperspriser på grund av korrigeringar eller laster. versa.
Momentum Strategier
Dessa metoder drar nytta av marknadsfluktuationer genom att analysera marknadens trend. Som ett resultat försöker den köpa högt och sälja högt för att göra aktieinvesteringen lönsam. När det gäller värdeinvesteringar försöker den återgå till medelvärdet eller genomsnittet när det avviker från det.
Momentuminvestering sker under denna period eftersom det sker före uppkomsten av medelåtergång. Momentum fungerar på grund av det stora antalet känslomässiga bedömningar som görs av andra handlare på marknaden medan priserna avviker från medelvärdet. Som ett resultat uppstår fördelen på grund av andras beteendefördomar och känslomässiga fel.
En hake här är att trender snabbt kan vända och förstöra momentumvinster, vilket gör dessa metoder extremt flyktiga. Som ett resultat är det viktigt att ordna köp och sälj på lämpligt sätt för att förhindra förluster. Detta kan uppnås genom att använda lämpliga riskhanteringsstrategier som korrekt kan övervaka investeringen och vidta åtgärder för att skydda mot dålig prisrörelse.
Machine Learning Trading Strategier
Maskininlärning hänvisar till studiet av algoritmer och en specifik uppsättning mönster som datorsystem använder för att göra handelsval baserat på marknadsdata. Denna term kommer från vetenskapen om "mönsterigenkänning", och den betonar det faktum att datorer lär sig utan att explicit läras ut.
Observera att människor skapar/initierar programvaran, och det är sedan upp till AI (Artificiell intelligens) för att förbättra sig själv med tiden. Som ett resultat är mänskligt engagemang alltid nödvändigt. Fördelen här är att Machine Learning-baserade modeller utvärderar enorma mängder data med höga hastigheter och engagerar sig i självförbättring.
Tekniska krav
Att implementera tillvägagångssättet med hjälp av ett datorprogram, följt av backtesting, är det sista steget i algoritmisk handel (att testa algoritmen på historiska perioder av tidigare aktiemarknadsprestationer för att se om det skulle ha varit lönsamt att använda den).
Målet är att omvandla den beskrivna metoden till en integrerad automatiserad operation som inkluderar tillgång till ett handelskonto där order kan läggas. Följande krav måste uppfyllas för algoritmisk handel:
- Anställda utvecklare eller färdig handelsprogramvara är alla alternativ för att skapa den nödvändiga handelsplanen.
- Tillgång till marknadsdataströmmar, som algoritmen kommer att övervaka för potentiella orderplaceringschanser.
- Tillgänglighet till handelssystem och internetanslutningar för att lägga beställningar.
- Förmågan och infrastrukturen för att backtesta systemet när det väl har skapats innan det sätts i produktion på faktiska börser.
- Baserat på algoritmens invecklade regler är historisk data tillgänglig för backtesting.
Bästa algoritmiska handelsplattformar
1. SomethingTrader
Blockchain-teknologin förändrar finansmarknaderna och kundernas behov. Deras handelsplattform av institutionell kvalitet gör det möjligt för banker, diskretionära och kvantitativa fonder att realisera den fulla potentialen hos digitala och kryptotillgångar.
De ger det bästa utförandet för dina kunder genom att defragmentera likviditeten genom marknadsövergripande exekveringskopplingar. AlgoTrader är marknadsledare inom institutionell handel och exekveringsinfrastruktur, såväl som portföljförvaltning för digitala och traditionella tillgångar, tack vare sömlösa gränssnitt med stora depå- och kärnbanksleverantörer.
2. Kuants
Kuants är Indiens första och enda Financial-Tech Aktiehandelsplattform, förse enskilda och institutionella kunder med utveckling och automatisering av handels- och investeringsstrategier.
Kuants tillhandahåller ett fullständigt backtesting-system för att utveckla handelsstrategier med enkla klick och en uttrycksbaserad struktur som tillåter aktiehandlare och investerare att bygga och implementera handelsmetoder på några minuter.
3. Algobullar
Leverantör av en handelsplattform som erbjuder helt automatiserad algoritmisk handel samt färdig att använda börsinformation. Företagets teknologi erbjuder systematisk algoritmisk handel med full automatisering och ingen operatörsinblandning, vilket gör det möjligt för strateger och handlare att utföra passionerad automatiserad handel.
Fördelar
- Ökad hastighet: En av de stora fördelarna med algohandel är den ökade hastigheten den ger. Algoritmerna kan analysera ett brett spektrum av egenskaper och tekniska indikatorer på en bråkdel av en sekund och utföra transaktionen omedelbart. Den ökade hastigheten blir mycket viktig eftersom prisfluktuationer kan fångas upp av handlare så snart de inträffar.
- Ökad noggrannhet: En annan viktig fördel med algohandel är att det kräver mindre mänsklig interaktion. Detta minskar avsevärt sannolikheten för misstag. Algoritmerna verifieras och kontrolleras igen, och mänskliga fel har ingen effekt på dem. Det är tänkbart för en näringsidkare att göra ett misstag och felaktigt bedöma de tekniska indikatorerna; men i idealiska situationer gör datoralgoritmer inte sådana fel. Som ett resultat genomförs affärer exakt.
- Minskad kostnad: Algohandel gör det möjligt att utföra stora mängder affärer på kort tid. Som ett resultat slutförs många affärer och transaktionskostnaderna minskar.
- Automatisering av tillgångsvalsprocessen: Sammantaget blir val av tillgångar, orderutförande och in- och utträde mer systematiskt med hjälp av algohandel. Det övergår till en steg-för-steg-procedur för att utföra instruktioner. Handeln blir mycket mer objektiv och förenklad på grund av detta.
- Backtesting förmåga: Nya algoritmer testas initialt med hjälp av historiska data. Detta hjälper till att avgöra om planen kommer att vara effektiv eller inte. Strategin kan ändras och finjusteras baserat på resultatet av backtestet för att möta handlarens behov. Tillvägagångssättet görs genomförbart, och alla lagar är absoluta och kan inte tolkas.
Nackdelar
- Beroende av teknik: Den största nackdelen med algohandel är dess beroende av teknik. I många situationer lagras handelsorder på datorn snarare än på servern. Detta innebär att om internetanslutningen misslyckas kommer ordern inte att utföras. Detta undergräver hela algohandelskonceptet. I sådana fall förlorar handlare chanser och riskerar att förlora pengar. Det finns betydande systemproblem med algohandel, vilket kan resultera i massiva snabba kollapser av hela marknaden.
- Resurskrav: Även om algohandel hjälper till att minska transaktionskostnaderna, tillför det också en betydande kostnad. Handlarna måste vara utrustade med avancerade resurser, ha tillgång till servern och bygga algoritmer som använder dyr teknik. En annan betydande kostnad är kostnaden för dataflöden, som hjälper till vid utformningen av intradagsstrategier.
- Förstå programmeringsprocessen: Algohandel kräver utveckling av algoritmer av handlarna. Alla investerare är inte tekniskt kunniga. Som ett resultat kan de behöva antingen lära sig nya processer eller anställa någon. På grund av kravet på teknisk kunskap är algohandel extremt komplext för allmänheten.
- Algoritmer har en extremt kort livslängd: Nästan 98 procent av algoritmerna har en mycket kort livslängd. De arbetar tills de är lämpliga, och slutar sedan plötsligt att arbeta på en snabbt föränderlig marknad. Som ett resultat måste de repareras eller byggas om. Algoritm- och strategiutveckling är en kontinuerlig process som inkluderar ständig övervakning, förbättring och återuppfinning.
- Konstant övervakning krävs: Den idealiska bilden av algohandel är att algoritmerna är förprogrammerade och handlaren kan vara borta från sin dator under längre perioder. Detta är dock inte fallet. Handlaren måste fortsätta att kontrollera systemet för eventuella mekaniska svårigheter såsom anslutningar, strömavbrott och så vidare.
Slutsats
Algohandel är en mycket konkurrensutsatt sektor där teknik spelar en avgörande roll. Handelsaktiviteten ökar snabbare med hjälp av det algoritmiska handelssystemet. Det är dock helt beroende av teknik.
Även om det har flera fördelar, finns det också några nackdelar. Innan du gör ett val om att köpa och sälja finansiella instrument är det bäst att kombinera algohandelstekniker med mänskligt beslutsfattande.
Kommentera uppropet