Talaan ng nilalaman[Tago][Ipakita]
Marami sa atin, kabilang ang mga mamumuhunan, ay nagiging mas umaasa sa mga computer at teknolohiya kaysa dati. Sa tulong ng algorithmic trading, dumaraming bilang ng mga mamumuhunan ang sinasamantala ang pinaniniwalaan nilang pinakamabuting kalagayan sa merkado upang maging mas mayaman.
Algorithmic trading, madalas na kilala bilang algo trading, ay isang uri ng stock trading na gumagamit ng mga kumplikadong mathematical na modelo at formula upang magsagawa ng high-speed, automated na mga transaksyong pinansyal.
Nilalayon nitong tulungan ang mga namumuhunan sa pagpapatupad ng ilang mga diskarte sa pananalapi nang mabilis hangga't maaari upang mapakinabangan ang mga kita. Bagama't may ilang makabuluhang pakinabang sa algorithmic trading, mayroon ding ilang mga panganib na dapat isaalang-alang.
Magbasa para malaman ang lahat ng kailangan mong malaman tungkol sa algo trading.
Ano ang algorithmic trading?
Ang algorithm na kalakalan ay isang diskarte sa pangangalakal na gumagamit ng mga kumplikadong tool sa matematika upang matulungan ang mga mangangalakal na gumawa ng mga desisyon sa transaksyon sa mga pamilihang pinansyal. Ang pangangailangan para sa pakikilahok ng isang negosyanteng tao ay minimal sa ganitong uri ng sistema, na nagreresulta sa napakabilis na paggawa ng desisyon. Binibigyang-daan nito ang algorithm na mapakinabangan ang anumang pagkakataong kumita ng kita na lumitaw sa merkado bago pa ito makita ng isang negosyanteng tao.
Dahil ang malalaking institusyonal na mamumuhunan ay nakikipagkalakalan sa isang malaking bilang ng mga pagbabahagi, sila ay gumagamit ng malawak na algorithmic na kalakalan. Ito ay kilala rin bilang algo trading, black-box trading, at iba pang katulad na mga pamagat, at ito ay lubos na umaasa sa teknolohiya. Ito ay lumago sa katanyagan noong nakaraang ilang taon.
Algorithmic trading (kilala rin bilang algo-trading) ay ang kasanayan ng paggamit ng mga modelong matematikal na pinapatakbo ng computer upang magsagawa ng mga order batay sa paunang natukoy na pamantayan nang hindi gumagamit ng pakikipag-ugnayan ng tao. Ang algorithm na kalakalan ay unang tinanggap ng mga pangunahing organisasyong pampinansyal tulad ng mga bangko sa pamumuhunan, ngunit kamakailan lamang ay ginawa itong magagamit sa mga regular na mangangalakal.
kasaysayan
Sa huling bahagi ng dekada 1980 at 1990, lumitaw ang mga pamilihang pinansyal na may ganap na elektronikong pagpapatupad at maihahambing na mga network ng elektronikong komunikasyon. Sa United States, ang desimalisasyon, na nagpababa sa pinakamababang laki ng tik mula 1/16 ng isang dolyar (US$0.0625) hanggang US$0.01 bawat bahagi, ay maaaring humimok ng algorithmic na kalakalan sa pamamagitan ng pagbabago sa microstructure ng merkado sa pamamagitan ng pagpapahintulot sa mas maliliit na pagkakaiba sa pagitan ng mga presyo ng bid at alok, na binabawasan market-makers trading advantage at pagtaas ng market liquidity.
Hanggang 1998, pinahintulutan ng Securities and Exchange Commission (SEC) ng United States (US) ang mga electronic exchange, na nagbukas ng pinto para sa computerized high-frequency trading. Ang HFT ay maaaring magsagawa ng mga transaksyon nang 1000 beses na mas mabilis kaysa sa isang tao. Simula noon, ang high-frequency trading (HFT) ay naging popular.
Paano ito gumagana?
Ang isang paraan o koleksyon ng mga tinukoy na panuntunan na nilalayong magsagawa ng isang tiyak na proseso ay tinatawag na isang algorithm. Gumagamit ang algorithm na kalakalan ng mga programa sa computer upang magsagawa ng mga trade sa matataas na rate at volume depende sa isang set ng mga paunang natukoy na parameter, tulad ng mga presyo ng stock at mga pangyayari sa merkado.
Ang isang mangangalakal, halimbawa, ay maaaring gumamit ng algorithmic na kalakalan upang magsagawa ng mga order nang mabilis kapag ang isang partikular na stock ay tumama o bumaba sa ibaba ng isang tinukoy na presyo. Batay sa mga ganitong sitwasyon, maaaring magpasya ang algorithm kung gaano karaming share ang bibilhin o ibebenta. Sa tuwing ang isang programa ay nasa lugar, ang mangangalakal ay maaaring umupo at magpahinga, alam na ang mga transaksyon ay awtomatikong isasagawa kapag ang paunang-natukoy na pamantayan ay nasiyahan.
Algorithmic na mga diskarte sa pangangalakal
Ang mga diskarte sa trading na algorithm ay ilang mga pamamaraan para sa pagsasakatuparan ng pinaka kumikitang algorithmic na mga transaksyon. Bagama't naiiba ang bawat diskarte, nananatiling pare-pareho ang mekanismo para sa pagsasagawa ng Algo trading. Ang bawat ruta ay binuo upang ito ay makatanggap ng real-market na mga stream ng data mula sa exchange at pagkatapos ay bumuo ng isang trade order gamit ang isang paunang natukoy na bloke ng mga panuntunan o lohika. Kasama sa trade order ang lahat ng katangian, gaya ng uri, panig, at halaga.
Ang bawat diskarte ay gumagana sa isang paunang natukoy na paraan upang mabigyan ang mangangalakal ng isang eksaktong pagpapatupad ng mga algorithm para sa paggawa ng isang transaksyon. Suriin ang sumusunod na listahan ng mga sikat na pamamaraan at ang kanilang mga paliwanag para sa isang mas mahusay na pag-unawa:
- Mga Istratehiya sa Arbitrage
- Istratehiya sa Istatistika
- Mga Istratehiya sa Paggawa ng Market
- Mga Istratehiya sa Pakikipagkalakalan na Nakabatay sa Sentimento
- Mga Istratehiya ng Momentum
- Pag-aaral ng Machine Trading Istratehiya
Mga Istratehiya sa Arbitrage
Ang diskarteng ito ay nangangailangan ng pagsasamantala sa isang instrumento sa pananalapi o maling pagpepresyo ng asset sa dalawang magkaibang marketplace. Ang isang asset na nakikipagkalakalan sa isang presyo sa isang merkado ngunit sa isang mas mataas na presyo sa ibang merkado ay isang halimbawa ng isang diskarte sa arbitrage. Bilang resulta, kung binili mo ang item sa mas mababang presyo, maaari mo na itong ibenta sa mas mataas na presyo sa merkado.
Sa ganitong paraan, matatapos ka nang may tubo nang hindi nagsasagawa ng anumang mga panganib. Bilang resulta, ito ay isang senaryo kung saan nagsasagawa ka ng maraming transaksyon sa isang asset nang sabay-sabay para sa isang tubo, na walang panganib na nauugnay dahil sa mga pagkakaiba sa presyo.
Istratehiya sa Istatistika
Ang mga diskarte sa arbitrage ng istatistika, na batay sa mean reversion hypothesis, ay karaniwang ginagamit nang magkapares. Ang mga ganitong pamamaraan ay inaasahang kumita mula sa istatistikal na maling pagpepresyo ng isa o higit pang mga asset batay sa inaasahang halaga.
Ang pair trading ay isang halimbawa ng Statistical Arbitrage kung saan tinitingnan natin ang ratio o spread sa pagitan ng mga presyo ng dalawang cointegrated equities. Kung ang halaga ng spread ay lumampas sa hinulaang hanay, bibili ka ng stock na hindi maganda ang pagganap at ibebenta mo ang isa na napakahusay sa paniniwalang ang spread ay babalik sa karaniwan nitong antas. Ang arbitrage ng istatistika ay maaaring gumana sa isang daan o higit pang mga stock sa portfolio nito na nakategorya batay sa iba't ibang mga variable at maaaring ganap na awtomatiko tungkol sa parehong pagsusuri at pagpapatupad.
Mga Istratehiya sa Paggawa ng Market
Ang pamamaraan na ito ay nag-aambag sa pagtaas ng pagkatubig ng merkado. Ang isang market maker, kadalasan ay isang malaking institusyon, ay nagbibigay-daan sa isang malaking dami ng pagbili at pagbebenta ng mga order sa pangangalakal. Ang katwiran para sa mga gumagawa ng merkado bilang mga pangunahing institusyon ay dahil mayroong isang malawak na bilang ng mga mahalagang papel na kasangkot. Bilang resulta, maaaring hindi mapadali ng isang indibidwal na tagapamagitan ang kinakailangang volume.
Sa panahon ng prosesong ito, ang mga gumagawa ng merkado ay bumibili at nagbebenta ng mga pagbabahagi mula sa isang tiyak na hanay ng mga kumpanya. Kasama sa trabaho ng bawat market maker ang pagpapakita ng mga presyo ng pagbili at pagbebenta para sa isang partikular na bilang ng mga stock. Kapag nag-order ang isang mamimili, tinutupad ito ng market maker sa pamamagitan ng pagbebenta ng shares mula sa sarili nitong stockpile. Bilang resulta, ang mga pamilihan sa pananalapi ay nananatiling likido, na ginagawang mas simple para sa mga mamumuhunan at mangangalakal na bumili at magbenta. Nilalaman nito ang kahalagahan ng mga gumagawa ng merkado sa paggarantiya ng sapat na kalakalan.
Mga Istratehiya sa Pakikipagkalakalan na Nakabatay sa Sentimento
Ang isang diskarte sa pangangalakal ng sentimento ay ang pagkuha ng mga posisyon sa merkado batay sa kung ang merkado ay pinangungunahan ng mga toro o bear. Maaaring nakabatay sa momentum ang diskarteng ito sa pangangalakal, na nangangahulugan na namumuhunan tayo ng mataas at nagbebenta tayo ng mataas kung bullish ang market, o kabaliktaran kung bearish ang market.
Ang diskarte sa pangangalakal ng sentimento ay maaaring maging kontrarian o mean-reverting, ibig sabihin, laban sa sentimento sa merkado. Ang isang kontrarian ay nakuha mula sa paniwala na kapag may ilang partikular na pag-uugali ng karamihan tungkol sa seguridad, ito ay nagsilang ng ilang mapagsamantalang maling pagpepresyo (overpricing sa isang laganap nang pagtaas ng seguridad) at na ang isang malaking toro ay sinusundan ng pagbaba ng mga presyo ng seguridad dahil sa mga pagwawasto o bisyo kabaligtaran.
Mga Istratehiya ng Momentum
Ang mga pamamaraang ito ay kumikita mula sa pagbabagu-bago ng merkado sa pamamagitan ng pagsusuri sa takbo ng merkado. Bilang resulta, sinusubukan nitong bumili ng mataas at magbenta ng mataas upang gawing kumikita ang stock investment. Pagdating sa value investing, sinusubukan nitong bumalik sa mean o average anumang oras na lumihis ito mula dito.
Ang momentum investing ay nangyayari sa panahong ito dahil ito ay nangyayari bago ang paglitaw ng mean reversion. Gumagana ang momentum dahil sa mataas na bilang ng mga emosyonal na paghuhusga na ginawa ng ibang mga mangangalakal sa merkado habang ang mga presyo ay lumilihis mula sa average. Bilang resulta, ang benepisyo ay nangyayari dahil sa mga bias sa pag-uugali at emosyonal na mga pagkakamali ng iba.
Ang isang catch dito ay na ang mga trend ay maaaring mabilis na baligtarin at sirain ang momentum gains, na ginagawang ang mga pamamaraang ito ay lubhang pabagu-bago. Bilang resulta, napakahalaga na maayos na ayusin ang mga pagbili at pagbebenta upang maiwasan ang mga pagkalugi. Ito ay maaaring magawa sa pamamagitan ng paggamit ng angkop na mga diskarte sa pamamahala ng peligro na maaaring masubaybayan nang tama ang pamumuhunan at gumawa ng mga hakbang upang maprotektahan laban sa masamang paggalaw ng presyo.
Machine Learning Trading Strategies
Pag-aaral ng Machine tumutukoy sa pag-aaral ng mga algorithm at isang partikular na hanay ng mga pattern na ginagamit ng mga computer system upang gumawa ng mga pagpipilian sa pangangalakal batay sa data ng merkado. Ang terminong ito ay nagmula sa agham ng "pagkilala ng pattern," at binibigyang-diin nito ang katotohanang natututo ang mga computer nang hindi tahasang itinuro.
Tandaan na ang mga tao ay gumagawa/nagsisimula ng software, at ito ay nasa AI (Artipisyal na Talino) upang mapabuti ang sarili sa paglipas ng panahon. Bilang resulta, ang pakikilahok ng tao ay palaging kinakailangan. Ang kalamangan dito ay sinusuri ng mga modelong nakabatay sa Machine Learning ang napakalaking dami ng data sa mabilis na bilis at nakikibahagi sa pagpapahusay sa sarili.
Mga teknikal na kinakailangan
Ang pagpapatupad ng diskarte gamit ang isang computer program, na sinusundan ng backtesting, ay ang huling hakbang sa algorithmic trading (pagsubok sa algorithm sa mga makasaysayang panahon ng nakaraang pagganap ng stock-market upang makita kung ang paggamit nito ay magiging kumikita).
Ang layunin ay upang baguhin ang inilarawang paraan sa isang pinagsamang automated na operasyon na kinabibilangan ng access sa isang trading account kung saan maaaring maglagay ng mga order. Ang mga sumusunod na kinakailangan ay dapat matugunan para sa algorithmic trading:
- Ang mga inupahan na developer o ready-made na software sa pangangalakal ay lahat ng mga opsyon para sa paglikha ng kinakailangang plano ng kalakalan.
- Access sa mga stream ng data ng market, na susubaybayan ng algorithm para sa mga potensyal na pagkakataon sa pagkakalagay ng order.
- Accessibility sa mga trading system at koneksyon sa internet para sa paglalagay ng mga order.
- Ang kakayahan at imprastraktura upang i-backtest ang system sa sandaling ito ay nalikha bago ito ilagay sa produksyon sa aktwal na mga palitan.
- Batay sa pagiging kumplikado ng mga panuntunan ng algorithm, ang makasaysayang data ay magagamit para sa backtesting.
Nangungunang algorithmic trading platform
1. AlgoTrader
Binabago ng teknolohiya ng Blockchain ang mga merkado ng pananalapi at mga pangangailangan ng kliyente. Ang kanilang institutional-grade trading platform ay nagbibigay-daan sa mga bangko, discretionary at quantitative na pondo na mapagtanto ang buong potensyal ng digital at crypto-assets.
Nagbibigay sila ng pinakamahusay na pagpapatupad para sa iyong mga kliyente sa pamamagitan ng pag-defragment ng pagkatubig sa pamamagitan ng mga koneksyon sa pagpapatupad sa buong merkado. Ang AlgoTrader ay ang market leader sa institutional trading at execution infrastructure, gayundin ang portfolio management para sa digital at traditional assets, salamat sa tuluy-tuloy na interface na may major custody at core banking providers.
2. Kuants
Ang Kuants ang una at tanging Financial-Tech ng India Platform ng Stock Trading, na nagbibigay sa mga indibidwal at institusyonal na kliyente ng pag-unlad at pag-automate ng mga estratehiya sa pangangalakal at pamumuhunan.
Ang Kuants ay nagbibigay ng isang buong backtesting system para sa pagbuo ng mga estratehiya sa pangangalakal na may madaling pag-click at isang expression-based na istraktura na nagbibigay-daan sa mga stock trader at investor na bumuo at magpatupad ng mga paraan ng pangangalakal sa loob ng ilang minuto.
3. Mga Algobull
Provider ng isang trading platform na nag-aalok ng ganap na automated algorithmic trading pati na rin ang ready-to-use na impormasyon sa stock market. Ang teknolohiya ng kumpanya ay nag-aalok ng sistematikong algorithmic na kalakalan na may ganap na automation at walang paglahok ng operator, na nagpapahintulot sa mga strategist at mga mangangalakal na magsagawa ng walang kabuluhang awtomatikong kalakalan.
Mga kalamangan
- Nadagdagan ang bilis: Isa sa mga pangunahing bentahe ng algo trading ay ang pagtaas ng bilis na ibinibigay nito. Ang mga algorithm ay may kakayahang pag-aralan ang isang malawak na hanay ng mga katangian at teknikal na tagapagpahiwatig sa isang bahagi ng isang segundo at isagawa ang transaksyon kaagad. Ang pinahusay na bilis ay nagiging lubhang mahalaga dahil ang mga pagbabago sa presyo ay maaaring mahuli ng mga mangangalakal sa sandaling mangyari ang mga ito.
- Tumaas na kawastuhan: Isa pang mahalagang bentahe ng algo trading ay nangangailangan ito ng mas kaunting interaksyon ng tao. Ito ay makabuluhang binabawasan ang posibilidad ng mga pagkakamali. Ang mga algorithm ay na-verify at muling sinusuri, at ang mga pagkakamali ng tao ay walang epekto sa kanila. Ito ay naiisip para sa isang mangangalakal na magkamali, at maling masuri ang mga teknikal na tagapagpahiwatig; ngunit, sa mga mainam na sitwasyon, ang mga algorithm ng computer ay hindi gumagawa ng gayong mga pagkakamali. Bilang resulta, ang mga deal ay isinasagawa nang tumpak.
- Binawasan na presyo: Algo trading ay nagbibigay-daan para sa pagpapatupad ng mataas na dami ng mga trade sa isang maikling panahon. Bilang resulta, maraming deal ang nakumpleto, at nababawasan ang mga gastos sa transaksyon.
- Automation ng proseso ng pagpili ng asset: Sa pangkalahatan, nagiging mas sistematiko ang pagpili ng asset, pagpapatupad ng order, at pagpasok at paglabas sa tulong ng algo trading. Nagde-devolve ito sa isang hakbang-hakbang na pamamaraan para sa pagsasagawa ng mga tagubilin. Ang pangangalakal ay nagiging mas layunin at pinasimple dahil dito.
- Kakayahang mag-backtest: Ang mga bagong algorithm ay unang na-backtest gamit ang makasaysayang data. Nakakatulong ito sa pagtukoy kung magiging epektibo ang plano o hindi. Ang diskarte ay maaaring mabago at maayos batay sa mga resulta ng backtest upang matugunan ang mga pangangailangan ng mangangalakal. Ang diskarte ay ginawang mabubuhay, at lahat ng mga batas ay ganap at hindi maaaring bigyang-kahulugan.
Kahinaan
- Pag-asa sa teknolohiya: Ang pangunahing kawalan ng algo trading ay ang pag-asa nito sa teknolohiya. Sa maraming sitwasyon, ang mga trading order ay iniimbak sa computer kaysa sa server. Ito ay nagpapahiwatig na kung ang koneksyon sa internet ay nabigo, ang order ay hindi isasagawa. Pinapahina nito ang buong konsepto ng algo trading. Sa ganitong mga pagkakataon, ang mga mangangalakal ay nawalan ng mga pagkakataon at nanganganib na mawalan ng pera. May mga makabuluhang systemic na isyu sa algo trading, na maaaring magresulta sa napakalaking flash collapse ng buong market.
- Mga kinakailangan sa mapagkukunan: Habang nakakatulong ang algo trading na bawasan ang mga gastos sa transaksyon, nagdaragdag din ito ng malaking halaga ng gastos. Ang mga mangangalakal ay dapat na nilagyan ng mga high-end na mapagkukunan, may access sa server, at bumuo ng mga algorithm na gumagamit ng mga mamahaling teknolohiya. Ang isa pang makabuluhang gastos ay ang halaga ng mga feed ng data, na tumutulong sa pagbabalangkas ng mga intraday na estratehiya.
- Pag-unawa sa proseso ng programming: Ang kalakalan ng Algo ay nangangailangan ng pagbuo ng mga algorithm ng mga mangangalakal. Hindi lahat ng mamumuhunan ay marunong sa teknikal. Bilang resulta, maaaring kailanganin nilang matuto ng mga bagong proseso o gumamit ng isang tao. Dahil sa pangangailangan para sa teknikal na kaalaman, ang algo trading ay lubhang kumplikado para sa publiko.
- Ang mga algorithm ay may napakaikling habang-buhay: Halos 98 porsiyento ng mga algorithm ay may napakaikling habang-buhay. Nagtatrabaho sila hanggang sa maging angkop ang mga ito, pagkatapos ay biglang huminto sa trabaho sa isang mabilis na pagbabago ng merkado. Bilang resulta, dapat silang ayusin o itayo muli. Ang algorithm at pagbuo ng diskarte ay isang patuloy na proseso na kinabibilangan ng patuloy na pagsubaybay, pagpapabuti, at muling pag-imbento.
- Kinakailangan ang patuloy na pagsubaybay: Ang perpektong larawan ng algo trading ay ang mga algorithm ay paunang na-program at ang mangangalakal ay maaaring malayo sa kanyang computer sa loob ng mahabang panahon. Gayunpaman, hindi ito ang kaso. Dapat patuloy na suriin ng mangangalakal ang system para sa anumang mga mekanikal na problema tulad ng mga koneksyon, pagkawala ng kuryente, at iba pa.
Konklusyon
Ang Algo trading ay isang mataas na mapagkumpitensyang sektor kung saan gumaganap ng kritikal na papel ang teknolohiya. Ang aktibidad ng kalakalan ay tumataas nang mas mabilis sa tulong ng algorithmic trading system. Gayunpaman, ito ay ganap na nakasalalay sa teknolohiya.
Bagama't mayroon itong ilang mga pakinabang, may ilang mga disadvantages din sa paglalaro. Bago gumawa ng isang pagpipilian tungkol sa pagbili at pagbebenta ng mga instrumento sa pananalapi, pinakamahusay na pagsamahin ang mga diskarte sa algo trading sa paggawa ng desisyon ng tao.
Mag-iwan ng Sagot