Algo-handel: sy essensie, handelstrategieë en risiko’s

Tans word die meeste operasies op uitruilings uitgevoer met behulp van spesiale robotte, waarin verskeie algoritmes ingebed is. Hierdie taktiek word algoritmiese handel genoem. Dit is ‘n tendens van die afgelope dekades wat die mark op baie maniere verander het.

Wat is algoritmiese handel?

Die hoofvorm van algoritmiese handel is HFT-handel. Die punt is om die transaksie onmiddellik te voltooi. Met ander woorde, hierdie tipe gebruik sy belangrikste voordeel – spoed. Die konsep van algoritmiese handel het twee hoofdefinisies:

• Algo handel. ‘N Outostelsel wat kan handel sonder ‘n handelaar in die algoritme wat daaraan gegee word. Die stelsel is nodig vir die ontvangs van direkte wins as gevolg van outo-analise van die mark en opening posisies. Hierdie algoritme word ook ‘n “handelsrobot” of “adviseur” genoem.
• Algoritmiese handel. Uitvoering van groot bestellings in die mark, wanneer hulle outomaties in dele verdeel word en geleidelik geopen word in ooreenstemming met die gespesifiseerde reëls. Die stelsel word gebruik om die handearbeid van handelaars te vergemaklik wanneer transaksies uitgevoer word. Byvoorbeeld, as daar ‘n taak is om 100 duisend aandele te koop, en jy moet gelyktydig posisies op 1-3 aandele oopmaak, sonder om aandag in die bestelvoer te trek.

Om dit eenvoudig te stel, is algoritmiese handel die outomatisering van daaglikse bedrywighede wat deur handelaars uitgevoer word, wat die tyd wat benodig word om voorraadinligting te ontleed, wiskundige modelle te bereken en transaksies te voltooi, verminder. Die stelsel verwyder ook die rol van die menslike faktor in die funksionering van die mark (emosies, spekulasie, “handelaar se intuïsie”), wat soms selfs die winsgewendheid van die mees belowende strategie ontken.

Die geskiedenis van die opkoms van algoritmiese handel

1971 word beskou as die beginpunt van algoritmiese handel (dit het gelyktydig met die eerste outomatiese handelstelsel NASDAQ verskyn). In 1998 het die Amerikaanse Sekuriteitskommissie (SEC) die gebruik van elektroniese handelsplatforms amptelik gemagtig. Toe begin die werklike mededinging van hoë tegnologieë. Die volgende belangrike oomblikke in die ontwikkeling van algoritmiese handel, wat die moeite werd is om te noem:

• Vroeë 2000’s. Outomatiese transaksies is binne ‘n paar sekondes voltooi. Die markaandeel van robotte was minder as 10%.
• jaar 2009. Die spoed van bestellingsuitvoer is verskeie kere verminder en het etlike millisekondes bereik. Die aandeel van handelsassistente het die hoogte ingeskiet tot 60%.
• 2012 en daarna. Die onvoorspelbaarheid van gebeure op die uitruilings het gelei tot ‘n groot aantal foute in die rigiede algoritmes van die meeste sagteware. Dit het gelei tot ‘n vermindering in die volume van outomatiese handel tot 50% van die totaal. Kunsmatige intelligensie-tegnologie word ontwikkel en word ingestel.

Vandag is hoëfrekwensiehandel steeds relevant. Baie roetine-bedrywighede (byvoorbeeld markskaal) word outomaties uitgevoer, wat die las op handelaars aansienlik verminder. Die masjien kon egter nog nie die lewende intellek en ontwikkelde intuïsie van ‘n mens heeltemal vervang nie. Dit is veral waar wanneer die wisselvalligheid van die aandelemark sterk toeneem as gevolg van die publikasie van beduidende ekonomiese internasionale nuus. Gedurende hierdie tydperk word dit sterk aanbeveel om nie op robotte staat te maak nie.

Voor- en nadele van algoritmiese handel

Die voordele van die algoritme is al die nadele van handhandel. Mense word maklik deur emosies beïnvloed, maar robotte nie. Die robot sal streng volgens die algoritme handel dryf. As die transaksie in die toekoms wins kan maak, sal die robot dit na jou toe bring. Ook is ‘n persoon ver van altyd in staat om ten volle op sy eie optrede te konsentreer en van tyd tot tyd het hy rus nodig. Robotte is sonder sulke tekortkominge. Maar hulle het hul eie en onder hulle:

• as gevolg van streng nakoming van algoritmes kan die robot nie by veranderende marktoestande aanpas nie;
• die kompleksiteit van algoritmiese handel self en hoë vereistes vir voorbereiding;
• foute van die ingevoerde algoritmes wat die robot nie self kan opspoor nie (dit is natuurlik reeds ‘n menslike faktor, maar ‘n persoon kan sy foute opspoor en regstel, terwyl robotte dit nog nie kan doen nie).

Jy moet nie handelrobotte oorweeg as die enigste moontlike manier om geld op handel te maak nie, want die winsgewendheid van outomatiese handel en handhandel het oor die afgelope 30 jaar amper dieselfde geword.

Die essensie van algoritmiese handel

Algo-handelaars (‘n ander naam – kwantumhandelaars) gebruik slegs die teorie van waarskynlikheid dat pryse binne die vereiste reeks val. Die berekening is gebaseer op die vorige prysreeks of verskeie finansiële instrumente. Die reëls sal verander met veranderinge in markgedrag.
Algoritmiese handelaars is altyd op soek na markondoeltreffendheid, patrone van herhalende kwotasies in die geskiedenis, en die vermoë om toekomstige herhalende kwotasies te bereken. Daarom lê die essensie van algoritmiese handel in die reëls vir die keuse van oop posisies en groepe robotte. Die keuse kan wees:

• handleiding – die uitvoering word deur die navorser op grond van wiskundige en fisiese modelle uitgevoer;
• outomaties – nodig vir massa-opsomming van reëls en toetse binne die program;
• geneties – hier word die reëls ontwikkel deur ‘n program wat elemente van kunsmatige intelligensie het.

Ander idees en utopieë oor algoritmiese handel is fiksie. Selfs robotte kan nie die toekoms “voorspel” met ‘n 100% waarborg nie. Die mark kan nie so ondoeltreffend wees dat daar ‘n stel reëls is wat enige tyd en oral op robotte van toepassing is nie. In groot beleggingsmaatskappye wat algoritmes gebruik (byvoorbeeld Renessaince Technology, Citadel, Virtu), is daar honderde groepe (families) handelsrobotte wat duisende instrumente dek. Dit is hierdie metode, wat ‘n diversifikasie van algoritmes is, wat vir hulle daaglikse wins bring.

Tipes algoritmes

‘n Algoritme is ‘n stel duidelike instruksies wat ontwerp is om ‘n spesifieke taak uit te voer. In die finansiële mark word gebruikersalgoritmes deur rekenaars uitgevoer. Om ‘n stel reëls te skep, sal data oor die prys, volume en uitvoeringstyd van toekomstige transaksies gebruik word. Algo-handel in die aandele- en valutamarkte word in vier hooftipes verdeel:

• Statisties. Hierdie metode is gebaseer op statistiese analise met behulp van historiese tydreekse om handelsgeleenthede te identifiseer.
• Outo. Die doel van hierdie strategie is om reëls te skep wat markdeelnemers toelaat om die risiko van transaksies te verminder.
• Uitvoerende. Hierdie metode is geskep om spesifieke take uit te voer wat verband hou met die opening en sluiting van handelsbestellings.
• Reguit. Hierdie tegnologie is daarop gemik om die maksimum spoed van toegang tot die mark te verkry en die koste van toegang en verbinding van algoritmiese handelaars aan die handelsterminaal te verminder.

Hoëfrekwensie algoritmiese handel kan uitgesonder word as ‘n aparte area vir gemeganiseerde handel. Die hoofkenmerk van hierdie kategorie is die hoë frekwensie van bestellingskepping: transaksies word in millisekondes voltooi. Hierdie benadering kan groot voordele inhou, maar dit hou ook sekere risiko’s in.

Outomatiese handel: robotte en kundige adviseurs

In 1997 het die ontleder Tushar Chand in sy boek “Beyond Technical Analysis” (oorspronklik genoem “Beyond Technical Analysis”) die meganiese handelstelsel (MTS) die eerste keer beskryf. Hierdie stelsel word ‘n handelsrobot of ‘n adviseur oor valutatransaksies genoem. Dit is sagtewaremodules wat die mark monitor, handelsopdragte uitreik en die uitvoering van hierdie bestellings beheer. Daar is twee tipes robothandelprogramme:

• outomatiese “van” en “tot” – hulle is in staat om onafhanklike onafhanklike besluite oor handel te neem;
• wat die handelaar seine gee om ‘n transaksie handmatig oop te maak, stuur hulle self nie bestellings nie.

In die geval van algoritmiese handel word slegs die 1ste tipe robot of adviseur oorweeg, en sy “supertaak” is die implementering van daardie strategieë wat nie moontlik is wanneer met die hand verhandel word nie.

Die Renaissance Institutiona Equlties Fund is die grootste private fonds wat algoritmiese handel gebruik. Dit is in die VSA geopen deur Renaissance Technologies LLC, wat in 1982 deur James Harris Simons gestig is. Die Financial Times het Simons later “die slimste miljardêr” genoem.

Hoe word handelsrobotte geskep?

Robotte wat vir algoritmiese handel in die aandelemark gebruik word, is gespesialiseerde rekenaarprogramme. Hul ontwikkeling begin eerstens met die verskyning van ‘n duidelike plan vir al die take wat robotte sal verrig, insluitend strategieë. Die taak wat ‘n programmeerder-handelaar in die gesig staar, is om ‘n algoritme te skep wat sy kennis en persoonlike voorkeure in ag neem. Natuurlik is dit nodig om vooraf al die nuanses van die stelsel wat transaksies outomatiseer, duidelik te verstaan. Daarom word beginnerhandelaars nie aanbeveel om die TC-algoritme op hul eie te skep nie. Vir die tegniese implementering van handelsrobotte moet jy ten minste een programmeertaal ken. Gebruik mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLab om programme te skryf.
Die vermoë om te programmeer gee handelaars baie voordele:

• die vermoë om databasisse te skep;
• bekendstelling en toetsstelsels;
• hoëfrekwensiestrategieë te analiseer;
• herstel foute vinnig.

Daar is baie baie nuttige oopbronbiblioteke en -projekte vir elke taal. Een van die grootste algoritmiese handelsprojekte is QuantLib, gebou in C++. As jy direk met Currenex, LMAX, Integral of ander likiditeitsverskaffers moet koppel om hoëfrekwensie-algoritmes te gebruik, moet jy vaardig wees om verbindings-API’s in Java te skryf. In die afwesigheid van programmeringsvaardighede, is dit moontlik om spesiale algoritmiese handelsprogramme te gebruik om eenvoudige meganiese handelstelsels te skep. Voorbeelde van sulke platforms:

• TSLab;
• whelthlab;
• Metahandelaar;
• S#.Studio;
• multikaarte;
• handelstasie.

Algoritmiese handel in die aandelemark

Die aandele- en termynmarkte bied ruim geleenthede vir outomatiese stelsels, maar algoritmiese handel is meer algemeen onder groot fondse as onder private beleggers. Daar is verskeie tipes algoritmiese handel in die aandelemark:

• ‘n Stelsel gebaseer op tegniese ontleding. Geskep om markondoeltreffendheid en verskeie aanwysers te gebruik om tendense, markbewegings te identifiseer. Dikwels is hierdie strategie daarop gemik om voordeel te trek uit die metodes van klassieke tegniese ontleding.
• Paar en mandjie handel. Die stelsel gebruik ‘n verhouding van twee of meer instrumente (een van hulle is ‘n “gids”, d.w.s. eerste veranderinge vind daarin plaas, en dan word die 2de en daaropvolgende instrumente opgetrek) met ‘n relatief hoë persentasie, maar nie gelyk aan 1 nie. As die instrument van gegewe roete afwyk, sal hy waarskynlik na sy groep terugkeer. Deur hierdie afwyking op te spoor, kan die algoritme handel dryf en wins maak vir die eienaar.
• Markmaking. Dit is nog ‘n strategie wie se taak is om marklikiditeit te handhaaf. Sodat ‘n private handelaar of ‘n verskansingsfonds te eniger tyd ‘n handelsinstrument kan koop of verkoop. Markmakers kan selfs hul winste gebruik om aan die vraag na verskeie instrumente te voldoen en uit die uitruil voordeel te trek. Maar dit verhoed nie die gebruik van spesiale strategieë gebaseer op vinnige verkeer en markdata nie.
• voor loop. As deel van so ‘n stelsel word gereedskap gebruik om die volume transaksies te ontleed en groot bestellings te identifiseer. Die algoritme neem in ag dat groot bestellings die prys sal hou en veroorsaak dat teenoorgestelde transaksies in die teenoorgestelde rigting verskyn. As gevolg van die spoed van die ontleding van markdata in bestelboeke en -voere, sal hulle wisselvalligheid teëkom, probeer om beter te presteer as ander deelnemers, en aanvaar min wisselvalligheid wanneer baie groot bestellings uitgevoer word.
• Arbitrasie. Dit is ‘n transaksie wat finansiële instrumente gebruik, die korrelasie tussen hulle is naby aan een. As ‘n reël het sulke instrumente die kleinste afwykings. Die stelsel monitor prysveranderings vir verwante instrumente en voer arbitrage-operasies uit om pryse gelyk te maak. Voorbeeld: 2 verskillende tipes aandele van dieselfde maatskappy word geneem, wat sinchronies verander met 100% korrelasie. Of neem dieselfde aandele, maar in verskillende markte. Op een beurs sal dit ‘n bietjie vroeër styg / daal as op die ander. Nadat u hierdie oomblik op die 1ste “gevang” het, kan u transaksies op die 2de oopmaak.
• Wisselvalligheid handel. Dit is die mees komplekse tipe handel, gebaseer op die aankoop van verskillende tipes opsies en die verwagting van ‘n toename in die wisselvalligheid van ‘n spesifieke instrument. Hierdie algoritmiese handel vereis baie rekenaarkrag en ‘n span kundiges. Hier ontleed die beste breine verskillende instrumente en maak voorspellings oor watter van hulle wisselvalligheid kan verhoog. Hulle plaas hul ontledingsmeganismes in robotte, en hulle koop opsies op hierdie instrumente op die regte tyd.

Risiko’s van algoritmiese handel

Die invloed van algoritmiese handel het die afgelope tyd aansienlik toegeneem. Natuurlik hou nuwe handelsmetodes sekere risiko’s in wat nie voorheen verwag is nie. HFT-transaksies kom veral met risiko’s wat in ag geneem moet word.
Die gevaarlikste wanneer u met algoritmes werk:

• Prys manipulasie. Algoritmes kan gekonfigureer word om individuele instrumente direk te beïnvloed. Die gevolge hier kan baie gevaarlik wees. In 2013, op die 1ste dag van verhandeling op die globale BATS-mark, was daar ‘n werklike daling in die waarde van die maatskappy se sekuriteite. In net 10 sekondes het die prys van $15 tot net ‘n paar sent gedaal. Die rede was die aktiwiteit van die robot, wat doelbewus geprogrammeer is om aandeelpryse te verlaag. Hierdie beleid kan ander deelnemers mislei en die situasie op die uitruil grootliks verdraai.
• Uitvloei van bedryfskapitaal. As daar ‘n stresvolle situasie in die mark is, skort deelnemers wat robotte gebruik, handel op. Aangesien die meeste van die bestellings van outo-adviseurs af kom, is daar ‘n wêreldwye uitvloei, wat onmiddellik alle kwotasies afbring. Die gevolge van so ‘n uitruil “swaai” kan baie ernstig wees. Boonop veroorsaak die uitvloei van likiditeit wydverspreide paniek wat die moeilike situasie sal vererger.
• Wisselvalligheid het skerp gestyg. Soms is daar onnodige fluktuasies in die waarde van bates in alle wêreldmarkte. Dit kan ‘n skerp styging in pryse of ‘n katastrofiese daling wees. Hierdie situasie word ‘n skielike mislukking genoem. Dikwels is die oorsaak van skommelinge die gedrag van hoëfrekwensie-robotte, omdat hul aandeel in die totale aantal markdeelnemers baie groot is.
• Stygende koste. ‘n Groot aantal meganiese konsultante moet voortdurend hul tegniese vermoëns verbeter. Gevolglik is die tariefbeleid besig om te verander, wat natuurlik nie tot voordeel van handelaars is nie.
• operasionele risiko. ‘n Groot aantal gelyktydig inkomende bestellings kan bedieners met groot kapasiteit oorlaai. Daarom, soms gedurende die piektydperk van aktiewe handel, hou die stelsel op om te funksioneer, alle kapitaalvloei word opgeskort en deelnemers ly groot verliese.
• Die vlak van markvoorspelbaarheid neem af. Robotte het ‘n beduidende impak op transaksiepryse. As gevolg hiervan word die akkuraatheid van die voorspelling verminder en word die grondslae van basiese analise ondermyn. Ook motor-assistente ontneem tradisionele handelaars van goeie pryse.

Robotte diskrediteer geleidelik gewone markdeelnemers en dit lei tot ‘n algehele verwerping van handbedrywighede in die toekoms. Die situasie sal die posisie van die stelsel van algoritmes versterk, wat sal lei tot ‘n toename in die risiko’s wat daarmee gepaard gaan.

Algoritmiese Forex Trading

Die groei van algoritmiese buitelandse valuta handel is grootliks te danke aan die outomatisering van prosesse en die vermindering in die tyd vir die uitvoer van buitelandse valuta transaksies met behulp van sagteware algoritmes. Dit verminder ook bedryfskoste. Forex gebruik hoofsaaklik robotte gebaseer op tegniese ontledingsmetodes. En aangesien die mees algemene terminaal die Meta Trader-platform is, het die MQL-programmeertaal wat deur die platformontwikkelaars verskaf word, die mees algemene metode geword om robotte te skryf.

Kwantitatiewe handel

Kwantitatiewe handel is die rigting van handel, waarvan die doel is om ‘n model te vorm wat die dinamika van verskeie finansiële bates beskryf en jou toelaat om akkurate voorspellings te maak. Hoeveelheidhandelaars, ook bekend as kwantumhandelaars, is gewoonlik hoogs opgelei in hul veld: ekonome, wiskundiges, programmeerders. Om ‘n kwantumhandelaar te word, moet jy ten minste die basiese beginsels van wiskundige statistiek en ekonometrie ken.

Hoëfrekwensie algoritmiese handel / HFT handel

Dit is die mees algemene vorm van outomatiese handel. ‘n Kenmerk van hierdie metode is dat transaksies teen ‘n hoë spoed in verskeie instrumente uitgevoer kan word, waarin die siklus van skep/sluiting van posisies binne een sekonde voltooi word.

HFT-transaksies gebruik die grootste voordeel van rekenaars bo mense – mega-hoë spoed.

Daar word geglo dat die skrywer van die idee Stephen Sonson is, wat saam met D. Whitcomb en D. Hawks die wêreld se eerste outomatiese handelstoestel in 1989 (Automatic Trading Desk) geskep het. Alhoewel die formele ontwikkeling van die tegnologie eers in 1998 begin het, toe die gebruik van elektroniese platforms op die Amerikaanse beurse goedgekeur is.

Basiese beginsels van HFT handel

Hierdie handel is gebaseer op die volgende walvisse:

• die gebruik van hoë-tegnologie stelsels hou die tydperk van uitvoering van posisies op die vlak van 1-3 millisekondes;
• wins uit mikroveranderinge in pryse en marges;
• uitvoering van grootskaalse hoëspoedtransaksies en wins op die laagste reële vlak, wat soms minder as ‘n sent is (die potensiaal van HFT is baie keer groter as tradisionele strategieë);
• toepassing van alle soorte arbitragetransaksies;
• transaksies word streng gedurende die verhandelingsdag gemaak, die volume transaksies van elke sessie kan tienduisende bereik.

Hoëfrekwensiehandelstrategieë

Hier kan jy enige algoritmiese handelstrategie gebruik, maar terselfdertyd handel dryf teen ‘n spoed wat vir mense ontoeganklik is. Hier is ‘n paar voorbeelde van HFT-strategieë:

• Identifikasie van poele met hoë likiditeit. Hierdie tegnologie is daarop gemik om verborge (“donker”) of grootmaat bestellings op te spoor deur klein toetstransaksies te open. Die doel is om die sterk beweging wat deur volume poele gegenereer word, te bestry.
• Skepping van die elektroniese mark. In die proses om likiditeit in die mark te verhoog, word winste gerealiseer deur handel te dryf binne die verspreiding. Gewoonlik, wanneer op die aandelebeurs verhandel word, sal die verspreiding groter word. As die markmaker nie kliënte het wat die balans kan handhaaf nie, moet hoëfrekwensiehandelaars hul eie fondse gebruik om die vraag en aanbod van die instrument te dek. Uitruilings en ECN’e sal afslag op bedryfsuitgawes as ‘n beloning bied.
• Voorloper. Die naam vertaal as “hardloop vorentoe.” Hierdie strategie is gebaseer op die ontleding van huidige koop en verkoop bestellings, bate likiditeit en gemiddelde oop rente. Die essensie van hierdie metode is om groot bestellings op te spoor en jou eie kleintjies teen ‘n effens hoër prys te plaas. Nadat die bestelling uitgevoer is, gebruik die algoritme die hoë waarskynlikheid van prysskommelings rondom ‘n ander groot bestelling om nog ‘n hoër bestelling te stel.
• Vertraagde arbitrasie. Hierdie strategie maak gebruik van aktiewe toegang om data uit te ruil as gevolg van geografiese nabyheid aan bedieners of die verkryging van duur direkte verbindings na groot webwerwe. Dit word dikwels gebruik deur handelaars wat staatmaak op geldeenheid reguleerders.
• Statistiese arbitrage. Hierdie metode van hoëfrekwensiehandel is gebaseer op die identifisering van die korrelasie van verskeie instrumente tussen platforms of ooreenstemmende vorme van bates (geldeenheidspaartermynkontrakte en hul spotteenpartye, afgeleide instrumente en aandele). Sulke transaksies word gewoonlik deur private banke, beleggingsfondse en ander gelisensieerde handelaars uitgevoer.

Hoëfrekwensie-bewerkings word in mikrovolumes uitgevoer, wat deur ‘n groot aantal transaksies vergoed word. In hierdie geval word wins en verlies onmiddellik vasgestel.

Oorsig van programme vir algoritmiese handelaars

Daar is ‘n klein deel van die sagteware wat gebruik word vir algoritmiese handel en robotprogrammering:

• TSlab. Russies-vervaardigde C# sagteware. Versoenbaar met die meeste forex en aandelemakelaars. Danksy ‘n spesiale blokdiagram het dit ‘n redelik eenvoudige en maklik om te leer koppelvlak. Jy kan die program gratis gebruik om die stelsel te toets en te optimaliseer, maar vir regte transaksies sal jy ‘n intekening moet koop.
• WealthLab. ‘n Program wat gebruik word om algoritmes in C# te ontwikkel. Daarmee kan jy die Wealth Script-biblioteek gebruik om algoritmiese handelssagteware te skryf, wat die koderingsproses aansienlik vergemaklik. Jy kan ook aanhalings uit verskeie bronne aan die program koppel. Benewens terugtoetsing, kan werklike transaksies ook in die finansiële mark plaasvind.
• r ateljee. Meer gevorderde program vir quants (nie geskik vir beginners nie). Die sagteware integreer verskeie tale, waarvan een ‘n spesiale R-taal vir data- en tydreeksverwerking gebruik. Algoritmes en koppelvlakke word hier geskep, toetse en optimalisering word uitgevoer, statistieke en ander data kan verkry word. R Studio is gratis, maar dit is redelik ernstig. Die program gebruik verskeie ingeboude biblioteke, toetsers, modelle, ens.

Strategieë vir algoritmiese handel

Algo-handel het die volgende strategieë:

• TWAP. Hierdie algoritme maak gereeld bestellings oop teen die beste bod of aanbodprys.
• uitvoeringstrategie.  Die algoritme vereis groot aankope van bates teen geweegde gemiddelde pryse, wat gewoonlik deur groot deelnemers (verskansingsfondse en makelaars) gebruik word.
• VWAP. Die algoritme word gebruik om posisies oop te maak in ‘n gelyke deel van ‘n gegewe volume binne ‘n sekere tydperk, en die prys moet nie hoër wees as die geweegde gemiddelde prys by bekendstelling nie.
• data-ontginning. Dit is ‘n soeke na nuwe patrone vir nuwe algoritmes. Voor die aanvang van die toets was meer as 75% van produksiedatums data-insameling. Soekresultate hang slegs af van professionele en gedetailleerde metodes. Die soektog self word met die hand gekonfigureer met behulp van verskeie algoritmes.
• ysberg. Word gebruik om bestellings te plaas, waarvan die totale aantal nie die getal wat in die parameters gespesifiseer is, oorskry nie. Op baie uitruilings is hierdie algoritme in die kern van die stelsel ingebou, en dit laat jou toe om die volume in die volgordeparameters te spesifiseer.
• spekulatiewe strategie. Dit is ‘n standaardmodel vir private handelaars wat poog om die beste moontlike prys vir verhandeling te kry met die doel om ‘n daaropvolgende wins te maak.

Opleiding en boeke oor algoritmiese handel

Jy sal nie daardie soort kennis in skoolkringe kry nie. Dit is ‘n baie nou en spesifieke area. Dit is moeilik om werklik betroubare studies hier uit te sonder, maar as ons veralgemeen, dan is die volgende sleutelkennis nodig om betrokke te raak by algoritmiese handel:

• wiskundige sowel as ekonomiese modelle;
• programmeertale — Python, С++, MQL4 (vir Forex);
• inligting oor kontrakte oor die uitruil en kenmerke van instrumente (opsies, termynkontrakte, ens.).

Hierdie rigting sal hoofsaaklik op jou eie bemeester moet word. Vir die lees van opvoedkundige literatuur oor hierdie onderwerp, kan u boeke oorweeg:

• “Quantum Trading” en “Algorithmic Trading” – Ernest Chen;
• “Algorithmic handel en direkte toegang tot die beurs” – Barry Johnsen;
• “Metodes en algoritmes van finansiële wiskunde” – Lyu Yu-Dau;
• “Binne die swart boks” – Rishi K. Narang;
• “Handel en ruil: die mikrostruktuur van die mark vir praktisyns” – Larry Harris.

Die mees produktiewe manier om die leerproses te begin, is om die basiese beginsels van aandeleverhandeling en tegniese ontleding te leer, en dan boeke oor algoritmiese handel te koop. Daar moet ook kennis geneem word dat die meeste professionele publikasies slegs in Engels gevind kan word.

Benewens boeke met ‘n vooroordeel, sal dit ook nuttig wees om enige uitruilliteratuur te lees.

Bekende mites oor algoritmiese handel

Baie glo dat die gebruik van robothandel slegs winsgewend kan wees en handelaars hoef glad nie iets te doen nie. Natuurlik nie. Dit is altyd nodig om die robot te monitor, te optimaliseer en te beheer sodat foute en mislukkings nie voorkom nie. Sommige mense dink robotte kan nie geld maak nie. Dit is mense wat heel waarskynlik voorheen robotte van lae gehalte teëgekom het wat deur swendelaars verkoop is vir buitelandse valutatransaksies. Daar is kwaliteit robotte in valuta handel wat geld kan maak. Maar niemand sal hulle verkoop nie, want hulle bring reeds goeie geld. Handel op die aandelebeurs het ‘n groot potensiaal om te verdien. Algoritmiese handel is ‘n ware deurbraak op die gebied van belegging. Robotte neem byna elke dag-tot-dag taak oor wat vroeër baie tyd geneem het.