我们中的许多人,包括投资者,比以往任何时候都更加依赖计算机和技术。 在算法交易的帮助下,越来越多的投资者正在利用他们认为的最佳市场环境变得更加富有。
算法交易,通常被称为算法交易,是一种股票交易,它使用复杂的数学模型和公式来进行高速、自动化的金融交易。
它旨在帮助投资者尽快执行某些财务策略以最大化回报。 虽然算法交易有一些显着的优势,但也有一些危险需要考虑。
继续阅读以了解您需要了解的有关算法交易的所有信息。
什么是算法交易?
算法交易是一种交易技术,它使用复杂的数学工具来帮助交易者在金融市场中做出交易决策。 在这种系统中,人类交易者参与的必要性很小,从而可以做出非常快速的决策。 这使得算法能够在人类交易者看到它们之前利用市场中出现的任何获利机会。
由于大型机构投资者交易大量股票,他们广泛使用算法交易。 它也被称为算法交易、黑盒交易和其他类似名称,并且严重依赖技术。 在过去的几年里,它越来越受欢迎。
算法交易(也称为算法交易)是利用计算机运行的数学模型根据预定义的标准执行订单而不使用人工交互的做法。 算法交易最初被投资银行等主要金融机构所接受,但直到最近才向普通交易者提供。
发展历程
在 1980 年代末和 1990 年代,出现了具有完全电子执行和类似电子通信网络的金融市场。 在美国,十进制化将最小刻度大小从 1/16 美元(0.0625 美元)减少到每股 0.01 美元,可能通过允许买卖价格之间的较小差异改变市场微观结构来鼓励算法交易,减少做市商的交易优势和增加市场流动性。
直到 1998 年,美国 (US) 的证券交易委员会 (SEC) 才允许电子交易,为计算机化的高频交易铺平了大门。 HFT 执行交易的速度比人快 1000 倍。 从那时起,高频交易 (HFT) 越来越受欢迎。
我们如何运作?
旨在执行特定过程的方法或指定规则的集合称为算法。 算法交易使用计算机程序根据一组预定义的参数(例如股票价格和市场情况)以高速率和高交易量执行交易。
例如,当某只股票达到或低于指定价格时,交易者可以使用算法交易来快速执行订单。 基于这种情况,算法可以决定购买或出售多少股。 每当程序到位时,交易者都可以高枕无忧,因为他们知道一旦满足预定义的标准,交易就会自动执行。
算法交易策略
算法交易策略是执行最有利可图的算法交易的几种方法。 尽管每种策略都不同,但执行 Algo 交易的机制保持一致。 构建每条路线以便它从交易所接收真实市场数据流,然后使用预定义的规则或逻辑块生成交易订单。 交易订单包括所有特征,例如排序、边数和金额。
每种策略都以预定方式运作,为交易者提供用于进行交易的算法的精确执行。 检查以下流行方法列表及其解释,以便更好地理解:
- 套利策略
- 统计策略
- 做市策略
- 基于情绪的交易策略
- 动量策略
- 机器学习 交易策略
套利策略
这种方法需要利用金融工具或资产在两个不同市场中的错误定价。 在一个市场以一个价格交易但在另一个市场以高得多的价格交易的资产就是套利策略的一个例子。 因此,如果您以较低的价格购买了该物品,您现在可以在市场上以更高的价格出售它。
通过这种方式,您将在不承担任何风险的情况下获得利润。 因此,在这种情况下,您同时对一项资产执行大量交易以获取利润,而不会因价格差异而产生相关风险。
统计策略
基于均值回归假设的统计套利技术通常成对使用。 此类方法预计从基于预计价值的一项或多项资产的统计错误定价中获利。
配对交易是统计套利的一个例子,我们在其中查看两个协整股票价格之间的比率或价差。 如果价差值超出预期范围,您买入表现不佳的股票并卖出表现出色的股票,并相信价差将恢复到正常水平。 统计套利可能适用于其投资组合中的一百或更多股票,这些股票基于各种变量进行分类,并且可以在分析和执行方面完全自动化。
做市策略
这种技术有助于增加市场流动性。 做市商,通常是大型机构,可以进行大量买卖交易订单。 做市商成为主要机构的理由是因为涉及大量证券。 因此,个别中间人可能无法促成必要的交易量。
在这个过程中,做市商从一组特定的公司购买和出售股票。 每个做市商的工作包括显示特定数量股票的买卖价格。 当买方下订单时,做市商通过出售自己库存中的股票来履行订单。 因此,金融市场保持流动性,使投资者和交易者更容易买卖。 这概括了做市商在保证足够交易方面的重要性。
基于情绪的交易策略
情绪交易技术是根据市场是由多头还是空头主导而在市场上建仓。 这种交易技术可能是基于动量的,这意味着如果市场看涨,我们就高价投资并高卖,反之亦然,如果市场看跌。
情绪交易技术甚至可能是逆势或均值回归,即与市场情绪相反。 逆势投资者从这样一种观念中获益,即当存在某些与安全有关的群众行为时,它会产生某些可利用的错误定价(高估已经普遍的安全性上涨),并且由于修正或恶习,在大牛之后会导致证券价格下跌反之亦然。
动量策略
这些方法通过分析市场趋势从市场波动中获利。 结果,它试图高买高卖,以使股票投资有利可图。 在价值投资方面,它会在任何偏离均值或平均值的时候尝试返回。
动量投资发生在此期间,因为它发生在均值回归出现之前。 动量之所以起作用,是因为市场上其他交易者在价格偏离均值时做出了大量的情绪判断。 结果,由于他人的行为偏见和情感错误而产生了好处。
这里的一个问题是趋势可以迅速逆转并破坏动量增长,使这些方法非常不稳定。 因此,适当安排买卖以防止损失至关重要。 这可以通过使用适当的风险管理策略来实现,这些策略可以正确监控投资并采取措施防止价格波动。
机器学习交易策略
机器学习 指对算法和一组特定模式的研究,计算机系统用于根据市场数据做出交易选择。 该术语源自“模式识别”科学,它强调计算机无需明确教授即可学习的事实。
请注意,人类创建/初始化软件,然后由人工智能决定(人工智能)随着时间的推移而自我改进。 因此,始终需要人为参与。 这里的优势在于,基于机器学习的模型可以快速评估大量数据并进行自我改进。
技术要求
使用计算机程序实施该方法,然后进行回测,是算法交易的最后一步(在过去股市表现的历史时期尝试该算法,看看使用它是否会盈利)。
目标是将所描述的方法转换为集成的自动化操作,包括访问可以下订单的交易账户。 算法交易必须满足以下要求:
- 聘请的开发人员或现成的交易软件都是创建所需交易计划的选择。
- 访问市场数据流,算法将监控潜在的下单机会。
- 可访问交易系统和互联网连接以下订单。
- 系统创建后在实际交易所投入生产之前对系统进行回测的能力和基础设施。
- 基于算法规则的复杂性,历史数据可用于回测。
顶级算法交易平台
1. 交易者
区块链技术正在改变金融市场和客户需求。 他们的机构级交易平台使银行、全权委托和量化基金能够充分发挥数字和加密资产的潜力。
它们通过市场范围的执行连接对流动性进行碎片整理,为您的客户提供最佳执行。 AlgoTrader 是机构交易和执行基础设施以及数字和传统资产投资组合管理的市场领导者,这要归功于与主要托管和核心银行提供商的无缝接口。
2. 关茨
Kuants 是印度第一家也是唯一一家金融科技公司 股票交易平台,为个人和机构客户提供交易和投资策略的开发和自动化。
Kuants 提供了一个完整的回测系统,用于开发交易策略,点击简单,基于表达式的结构允许股票交易者和投资者在几分钟内建立和实施交易方法。
3. 算法牛
提供完全自动化的算法交易以及即用型股票市场信息的交易平台提供商。 该公司的技术提供完全自动化且无需操作员参与的系统算法交易,让策略师和交易员能够进行冷静的自动交易。
优点
- 加快速度:算法交易的主要优势之一是它提供的速度提高。 这些算法能够在几分之一秒内分析各种特征和技术指标,并立即执行交易。 增强的速度变得非常重要,因为价格波动一旦发生就可能被交易者捕捉到。
- 精度更高:算法交易的另一个重要优势是它需要较少的人工交互。 这大大降低了出错的可能性。 算法经过验证和重新检查,人为错误对其没有影响。 交易者可能会犯错误,错误地评估技术指标; 但是,在理想情况下,计算机算法不会犯这样的错误。 结果,交易得以精确执行。
- 降低成本:算法交易允许在短时间内执行大量交易。 结果,完成了大量的交易,降低了交易成本。
- 资产选择过程的自动化: 总体而言,在算法交易的帮助下,资产选择、订单执行、进出变得更加系统化。 它演变为执行指令的分步程序。 因此,交易变得更加客观和简化。
- 回测能力:新算法最初使用历史数据进行回测。 这有助于确定该计划是否有效。 策略可能会根据回测结果进行更改和微调,以满足交易者的需求。 这种方法是可行的,所有的法律都是绝对的,不能被解释。
缺点
- 对技术的依赖: 算法交易的主要缺点是它对技术的依赖。 在许多情况下,交易订单存储在计算机上而不是服务器上。 这意味着如果互联网连接失败,订单将不会被执行。 这破坏了整个算法交易概念。 在这种情况下,交易者会失去机会并冒着赔钱的风险。 算法交易存在重大的系统性问题,可能导致整个市场的大规模闪崩。
- 资源要求:虽然算法交易有助于降低交易成本,但它也增加了大量的费用。 交易者必须配备高端资源,可以访问服务器,并使用昂贵的技术构建算法。 另一个重要成本是数据馈送的成本,这有助于制定日内策略。
- 了解编程过程:算法交易需要交易者开发算法。 并非所有投资者都精通技术。 因此,他们可能需要学习新流程或雇用某人。 由于对技术知识的要求,算法交易对公众来说极其复杂。
- 算法的寿命极短:几乎 98% 的算法的生命周期都很短。 他们一直工作到合适为止,然后在瞬息万变的市场中突然停止工作。 因此,它们必须修理或重建。 算法和策略开发是一个持续的过程,包括持续监控、改进和再发明。
- 需要持续监控:算法交易的理想情况是算法是预先编程的,交易者可能会长时间远离他的计算机。 然而,这种情况并非如此 。 交易者必须继续检查系统是否存在任何机械故障,例如连接、断电等。
结论
算法交易是一个竞争激烈的行业,其中技术起着至关重要的作用。 借助算法交易系统,交易活动增加得更快。 但是,它完全依赖于技术。
虽然它有几个优点,但也有一些缺点。 在选择买卖金融工具之前,最好将算法交易技术与人类决策相结合。
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