Algo trgovanje: njegova suština, strategije trgovanja i rizici

Trenutno se većina operacija na burzama obavlja pomoću posebnih robota, u koje su ugrađeni različiti algoritmi. Ova taktika se zove algoritamsko trgovanje. Ovo je trend posljednjih decenija koji je promijenio tržište na mnogo načina.

Šta je algoritamsko trgovanje?

Glavni oblik algoritamskog trgovanja je HFT trgovanje. Poenta je da se transakcija završi odmah. Drugim riječima, ovaj tip koristi svoju glavnu prednost – brzinu. Koncept algoritamskog trgovanja ima dvije glavne definicije:

• Algo trading. Autosistem koji može trgovati bez trgovca u algoritmu koji mu je dat. Sistem je neophodan za ostvarivanje direktnog profita zbog auto-analize tržišta i otvaranja pozicija. Ovaj algoritam se naziva i “trgovački robot” ili “savjetnik”.
• Algoritamsko trgovanje. Izvršavanje velikih naloga na tržištu, kada se automatski dijele na dijelove i postepeno otvaraju u skladu sa navedenim pravilima. Sistem se koristi da olakša ručni rad trgovaca prilikom obavljanja transakcija. Na primjer, ako postoji zadatak da kupite 100 hiljada dionica, a trebate otvoriti pozicije na 1-3 dionice istovremeno, bez privlačenja pažnje u feedu naloga.

Pojednostavljeno rečeno, algoritamsko trgovanje je automatizacija svakodnevnih operacija koje obavljaju trgovci, što smanjuje vrijeme potrebno za analizu informacija o dionicama, izračunavanje matematičkih modela i kompletiranje transakcija. Sistem takođe uklanja ulogu ljudskog faktora u funkcionisanju tržišta (emocije, spekulacije, „intuicija trgovca“), što ponekad negira čak i isplativost najperspektivnije strategije.

Istorija nastanka algoritamskog trgovanja

1971. se smatra početnom tačkom algoritamskog trgovanja (pojavila se istovremeno sa prvim automatskim sistemom trgovanja NASDAQ). Godine 1998. američka Komisija za vrijednosne papire (SEC) je službeno odobrila korištenje platformi za elektronsko trgovanje. Tada je počela prava konkurencija visokih tehnologija. Sljedeći značajni momenti u razvoju algoritamskog trgovanja su vrijedni pomena:

• Ranih 2000-ih. Automatske transakcije su završene za samo nekoliko sekundi. Tržišni udio robota bio je manji od 10%.
• godine 2009. Brzina izvršenja naloga smanjena je nekoliko puta, dostižući nekoliko milisekundi. Udio trgovačkih asistenata je naglo porastao na 60%.
• 2012. i dalje. Nepredvidivost događaja na berzama dovela je do velikog broja grešaka u rigidnim algoritmima većine softvera. To je dovelo do smanjenja obima automatiziranog trgovanja na 50% ukupnog. Tehnologija umjetne inteligencije se razvija i uvodi.

Danas je visokofrekventno trgovanje i dalje relevantno. Mnoge rutinske operacije (na primjer, skaliranje tržišta) se izvode automatski, što značajno smanjuje opterećenje za trgovce. Međutim, mašina još nije mogla u potpunosti zamijeniti živi intelekt i razvijenu intuiciju osobe. Ovo je posebno tačno kada se volatilnost tržišta akcija snažno povećava zbog objavljivanja značajnih međunarodnih vijesti iz ekonomije. Tokom ovog perioda, preporučljivo je da se ne oslanjate na robote.

Prednosti i nedostaci algoritamskog trgovanja

Prednosti algoritma su svi nedostaci ručnog trgovanja. Ljudi su lako pod utjecajem emocija, ali roboti nisu. Robot će trgovati striktno prema algoritmu. Ako posao može donijeti profit u budućnosti, robot će vam ga donijeti. Također, osoba je daleko od toga da se uvijek u potpunosti koncentriše na svoje postupke i s vremena na vrijeme joj je potreban odmor. Roboti su lišeni takvih nedostataka. Ali oni imaju svoje i među njima:

• zbog strogog pridržavanja algoritama, robot se ne može prilagoditi promjenjivim tržišnim uvjetima;
• složenost samog algoritamskog trgovanja i visoki zahtjevi za pripremu;
• greške uvedenih algoritama koje sam robot nije u stanju da otkrije (ovo je, naravno, već ljudski faktor, ali čovjek može otkriti i ispraviti svoje greške, dok roboti to još nisu u stanju).

Ne biste trebali smatrati trgovačke robote jedinim mogućim načinom zarade na trgovanju, jer je profitabilnost automatskog trgovanja i ručnog trgovanja postala gotovo ista u posljednjih 30 godina.

Suština algoritamskog trgovanja

Algo trgovci (drugi naziv – kvantni trgovci) koriste samo teoriju vjerovatnoće da cijene padnu u traženi raspon. Obračun se zasniva na prethodnoj seriji cijena ili nekoliko finansijskih instrumenata. Pravila će se mijenjati s promjenama u ponašanju na tržištu.
Algoritamski trgovci uvijek traže tržišnu neefikasnost, obrasce ponavljajućih kotacija u istoriji i mogućnost izračunavanja budućih ponavljajućih kotacija. Stoga, suština algoritamskog trgovanja leži u pravilima za odabir otvorenih pozicija i grupa robota. Izbor može biti:

• ručni – izvođenje izvodi istraživač na osnovu matematičkih i fizičkih modela;
• automatski – potrebno za masovno nabrajanje pravila i testova unutar programa;
• genetski – ovdje pravila razvija program koji ima elemente umjetne inteligencije.

Druge ideje i utopije o algoritamskom trgovanju su fikcija. Čak ni roboti ne mogu “predvidjeti” budućnost sa 100% garancijom. Tržište ne može biti toliko neefikasno da postoji skup pravila koja se primjenjuju na robote bilo kada i bilo gdje. U velikim investicionim kompanijama koje koriste algoritme (na primjer, Renessaince Technology, Citadel, Virtu), postoje stotine grupa (porodica) trgovačkih robota koje pokrivaju hiljade instrumenata. Upravo ova metoda, koja predstavlja diverzifikaciju algoritama, donosi im dnevni profit.

Vrste algoritama

Algoritam je skup jasnih instrukcija dizajniranih za obavljanje određenog zadatka. Na finansijskom tržištu, korisničke algoritme izvršavaju kompjuteri. Za kreiranje skupa pravila koristit će se podaci o cijeni, obimu i vremenu izvršenja budućih transakcija. Algo trgovanje na berzama i tržištu valuta podijeljeno je u četiri glavna tipa:

• Statistički. Ova metoda se zasniva na statističkoj analizi koristeći istorijske vremenske serije za identifikaciju mogućnosti trgovanja.
• Auto. Svrha ove strategije je stvaranje pravila koja omogućavaju učesnicima na tržištu da smanje rizičnost transakcija.
• Izvršni. Ova metoda je kreirana za obavljanje specifičnih zadataka koji se odnose na otvaranje i zatvaranje naloga za trgovinu.
• Pravo. Ova tehnologija ima za cilj postizanje maksimalne brzine pristupa tržištu i smanjenje troškova ulaska i povezivanja algoritamskih trgovaca na terminal za trgovanje.

Algoritamsko trgovanje visoke frekvencije može se izdvojiti kao posebna oblast za mehanizovano trgovanje. Glavna karakteristika ove kategorije je visoka učestalost kreiranja naloga: transakcije se završavaju u milisekundama. Ovaj pristup može donijeti velike koristi, ali nosi i određene rizike.

Automatsko trgovanje: roboti i stručni savjetnici

Godine 1997, analitičar Tushar Chand u svojoj knjizi “Beyond Technical Analysis” (prvobitno nazvanoj “Beyond Technical Analysis”) prvi je opisao mehanički sistem trgovanja (MTS). Ovaj sistem se naziva trgovački robot ili savjetnik za valutne transakcije. To su softverski moduli koji prate tržište, izdaju trgovačke naloge i kontrolišu izvršenje tih naloga. Postoje dvije vrste robotskih trgovačkih programa:

• automatizovani “od” i “do” – sposobni su da samostalno donose odluke o trgovanju;
• koji trgovcu daju signale da ručno otvori posao, oni sami ne šalju naloge.

U slučaju algoritamskog trgovanja, razmatra se samo 1. tip robota ili savjetnika, a njegov “superzadatak” je implementacija onih strategija koje nisu moguće kada se trguje ručno.

Renaissance Institutiona Equlties Fund je najveći privatni fond koji koristi algoritamsko trgovanje. U SAD ju je otvorila kompanija Renaissance Technologies LLC, koju je 1982. godine osnovao James Harris Simons. Financial Times je kasnije Simonsa nazvao “najpametnijim milijarderom”.

Kako nastaju roboti za trgovanje?

Roboti koji se koriste za algoritamsko trgovanje na berzi su specijalizovani kompjuterski programi. Njihov razvoj počinje, prije svega, pojavom jasnog plana za sve zadatke koje će roboti obavljati, uključujući strategije. Zadatak pred programerom-trgovcem je da kreira algoritam koji uzima u obzir njegovo znanje i lične preferencije. Naravno, potrebno je unaprijed jasno razumjeti sve nijanse sistema koji automatizira transakcije. Stoga se trgovcima početnicima ne preporučuje da sami kreiraju TC algoritam. Za tehničku implementaciju trgovačkih robota potrebno je znati barem jedan programski jezik. Koristite mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLab za pisanje programa.
Mogućnost programiranja daje trgovcima mnoge prednosti:

• mogućnost kreiranja baza podataka;
• sistemi za lansiranje i testiranje;
• analizira visokofrekventne strategije;
• brzo ispraviti greške.

Postoji mnogo vrlo korisnih biblioteka otvorenog koda i projekata za svaki jezik. Jedan od najvećih projekata algoritamskog trgovanja je QuantLib, izgrađen u C++. Ako se trebate povezati direktno na Currenex, LMAX, Integral ili druge dobavljače likvidnosti da biste koristili algoritme visoke frekvencije, morate biti vješti u pisanju API-ja za povezivanje u Javi. U nedostatku vještina programiranja, moguće je koristiti posebne algoritamske programe trgovanja za kreiranje jednostavnih mehaničkih sistema trgovanja. Primjeri takvih platformi:

• TSLab;
• whelthlab;
• Metatrader;
• S#.Studio;
• multicharts;
• tradestation.

Algoritamsko trgovanje na berzi

Tržišta dionica i fjučersa pružaju široke mogućnosti za automatizirane sisteme, ali algoritamsko trgovanje je češće među velikim fondovima nego među privatnim investitorima. Postoji nekoliko vrsta algoritamskog trgovanja na berzi:

• Sistem zasnovan na tehničkoj analizi. Stvoren da koristi tržišnu neefikasnost i nekoliko indikatora za identifikaciju trendova, kretanja na tržištu. Često je ova strategija usmjerena na profitiranje od metoda klasične tehničke analize.
• Trgovanje parovima i korpama. Sistem koristi odnos dva ili više instrumenata (jedan od njih je „vodič“, tj. u njemu se prvo dešavaju promene, a zatim se povlače drugi i naredni instrumenti) sa relativno visokim procentom, ali nije jednak 1. Ako instrument skrene sa zadate rute, vjerovatno će se vratiti u svoju grupu. Praćenjem ovog odstupanja, algoritam može trgovati i ostvariti profit za vlasnika.
• Marketmaking. Ovo je još jedna strategija čiji je zadatak održavanje tržišne likvidnosti. Tako da u bilo koje vrijeme privatni trgovac ili hedž fond može kupiti ili prodati trgovački instrument. Kreatori tržišta mogu čak koristiti svoj profit kako bi zadovoljili potražnju za raznim instrumentima i profitirali od razmjene. Ali to ne sprječava korištenje posebnih strategija zasnovanih na brzom prometu i tržišnim podacima.
• napredno trčanje. Kao dio takvog sistema, koriste se alati za analizu obima transakcija i identifikaciju velikih naloga. Algoritam uzima u obzir da će veliki nalozi držati cijenu i uzrokovati da se suprotne trgovine pojave u suprotnom smjeru. Zbog brzine analize tržišnih podataka u knjigama narudžbi i feedovima, oni će naići na volatilnost, pokušati nadmašiti druge učesnike i prihvatiti malu volatilnost prilikom izvršavanja vrlo velikih naloga.
• Arbitraža. Ovo je transakcija koja koristi finansijske instrumente, korelacija između njih je bliska jedinici. Takvi instrumenti u pravilu imaju najmanja odstupanja. Sistem prati promjene cijena za povezane instrumente i provodi arbitražne operacije za izjednačavanje cijena. Primjer: Uzimaju se 2 različite vrste dionica iste kompanije, koje se sinhrono mijenjaju sa 100% korelacijom. Ili uzeti iste dionice, ali na različitim tržištima. Na jednoj burzi će porasti / pasti malo ranije nego na drugoj. Nakon što ste “uhvatili” ovaj trenutak 1., možete otvarati poslove 2.
• Trgovanje volatilnošću. Ovo je najkompleksniji tip trgovanja, zasnovan na kupovini različitih vrsta opcija i očekivanju povećanja volatilnosti određenog instrumenta. Ovo algoritamsko trgovanje zahtijeva mnogo računarske snage i tim stručnjaka. Ovdje najbolji umovi analiziraju različite instrumente, praveći predviđanja o tome koji od njih može povećati volatilnost. Oni stavljaju svoje mehanizme analize u robote i kupuju opcije na tim instrumentima u pravo vrijeme.

Rizici algoritamskog trgovanja

Utjecaj algoritamskog trgovanja značajno se povećao u posljednje vrijeme. Naravno, nove metode trgovanja nose određene rizike koji se ranije nisu očekivali. HFT transakcije posebno nose rizike koje treba uzeti u obzir.
Najopasnije pri radu s algoritmima:

• Manipulacija cijenama. Algoritmi se mogu konfigurisati tako da direktno utiču na pojedinačne instrumente. Posljedice ovdje mogu biti veoma opasne. U 2013. godini, prvog dana trgovanja na globalnom BATS tržištu, došlo je do realnog pada vrijednosti hartija od vrijednosti kompanije. Za samo 10 sekundi cijena je pala sa 15 dolara na samo nekoliko centi. Razlog je bila aktivnost robota, koji je namjerno programiran da snizi cijene dionica. Ova politika može dovesti u zabludu druge učesnike i u velikoj meri iskriviti situaciju na berzi.
• Odliv obrtnih sredstava. Ako na tržištu postoji stresna situacija, učesnici koji koriste robote obustavljaju trgovanje. Budući da većina narudžbi dolazi od auto-savjetnika, dolazi do globalnog odliva koji odmah obara sve kotacije. Posljedice ovakvog “zamaha” mogu biti vrlo ozbiljne. Štaviše, odliv likvidnosti izaziva raširenu paniku koja će pogoršati tešku situaciju.
• Volatilnost je naglo porasla. Ponekad dolazi do nepotrebnih oscilacija u vrijednosti imovine na svim svjetskim tržištima. To može biti nagli rast cijena ili katastrofalan pad. Ova situacija se naziva iznenadni neuspjeh. Često je uzrok fluktuacija ponašanje visokofrekventnih robota, jer je njihov udio u ukupnom broju učesnika na tržištu vrlo velik.
• Povećanje troškova. Veliki broj mašinskih konsultanata treba stalno da unapređuje svoje tehničke mogućnosti. Kao rezultat toga, mijenja se tarifna politika, što, naravno, nije u korist trgovaca.
• operativni rizik. Veliki broj istovremeno dolaznih narudžbi može preopteretiti servere ogromnog kapaciteta. Stoga, ponekad tokom perioda vrhunca aktivnog trgovanja, sistem prestane da funkcioniše, svi tokovi kapitala su obustavljeni, a učesnici trpe velike gubitke.
• Nivo tržišne predvidljivosti se smanjuje. Roboti imaju značajan uticaj na transakcijske cijene. Zbog toga se smanjuje tačnost prognoze i podriva osnove osnovne analize. Također, auto asistenti uskraćuju tradicionalne trgovce dobrim cijenama.

Roboti postepeno diskredituju obične učesnike na tržištu i to dovodi do potpunog odbijanja ručnih operacija u budućnosti. Situacija će ojačati poziciju sistema algoritama, što će dovesti do povećanja rizika povezanih s njima.

Algoritamsko Forex trgovanje

Rast algoritamskog trgovanja devizama u velikoj meri je posledica automatizacije procesa i smanjenja vremena za obavljanje deviznih transakcija korišćenjem softverskih algoritama. Ovo također smanjuje operativne troškove. Forex uglavnom koristi robote zasnovane na metodama tehničke analize. A pošto je najčešći terminal MetaTrader platforma, MQL programski jezik koji su obezbedili programeri platforme postao je najčešći metod za pisanje robota.

Kvantitativno trgovanje

Kvantitativno trgovanje je pravac trgovanja, čija je svrha formiranje modela koji opisuje dinamiku različitih finansijskih sredstava i omogućava vam da napravite točne prognoze. Trgovci količinama, poznati i kao kvantni trgovci, obično su visoko obrazovani u svojoj oblasti: ekonomisti, matematičari, programeri. Da biste postali kvantni trgovac, morate barem poznavati osnove matematičke statistike i ekonometrije.

Visokofrekventno algoritamsko trgovanje/HFT trgovanje

Ovo je najčešći oblik automatiziranog trgovanja. Karakteristika ove metode je da se transakcije mogu izvršavati velikom brzinom u različitim instrumentima, u kojima se ciklus kreiranja/zatvaranja pozicija završava u roku od jedne sekunde.

HFT transakcije koriste glavnu prednost računara u odnosu na ljude – mega-veliku brzinu.

Vjeruje se da je autor ideje Stephen Sonson, koji je zajedno sa D. Whitcombom i D. Hawksom 1989. godine stvorio prvi svjetski uređaj za automatsko trgovanje (Automatic Trading Desk). Iako je formalni razvoj tehnologije započeo tek 1998. godine, kada je odobrena upotreba elektronskih platformi na američkim berzama.

Osnovni principi HFT trgovanja

Ovo trgovanje se zasniva na sljedećim kitovima:

• upotreba visokotehnoloških sistema održava period izvršenja pozicija na nivou od 1-3 milisekunde;
• profit od mikropromena cena i marži;
• izvršenje velikih transakcija velike brzine i profit na najnižem realnom nivou, koji je ponekad manji od centa (potencijal HFT-a je višestruko veći od tradicionalnih strategija);
• primjena svih vrsta arbitražnih transakcija;
• transakcije se obavljaju strogo tokom trgovačkog dana, obim transakcija svake sesije može doseći desetine hiljada.

Strategije visokofrekventnog trgovanja

Ovdje možete koristiti bilo koju algoritamsku strategiju trgovanja, ali istovremeno trgovati brzinom nedostupnom ljudima. Evo nekoliko primjera HFT strategija:

• Identifikacija bazena visoke likvidnosti. Ova tehnologija je usmjerena na otkrivanje skrivenih (“tamnih”) ili masovnih naloga otvaranjem malih probnih transakcija. Cilj je suzbijanje snažnog pokreta uzrokovanog skupovima volumena.
• Stvaranje elektronskog tržišta. U procesu povećanja likvidnosti na tržištu, profit se ostvaruje kroz trgovanje unutar raspona. Obično, kada se trguje na berzi, spred će se proširiti. Ako market mejker nema klijente koji mogu održavati ravnotežu, onda visokofrekventni trgovci moraju koristiti sopstvena sredstva da pokriju ponudu i potražnju za instrumentom. Burze i ECN će kao nagradu obezbijediti popuste na operativne troškove.
• Frontrunning. Ime se prevodi kao “trčati naprijed”. Ova strategija se zasniva na analizi tekućih naloga za kupovinu i prodaju, likvidnosti sredstava i prosječne otvorene kamate. Suština ove metode je otkriti velike narudžbe i plasirati svoje male po nešto višoj cijeni. Nakon što se nalog izvrši, algoritam koristi veliku vjerovatnoću fluktuacije cijene oko drugog velikog naloga da postavi još jedan veći.
• Odložena arbitraža. Ova strategija koristi prednost aktivnog pristupa za razmjenu podataka zbog geografske blizine servera ili sticanja skupih direktnih veza sa glavnim lokacijama. Često ga koriste trgovci koji se oslanjaju na valutne regulatore.
• Statistička arbitraža. Ovaj metod visokofrekventnog trgovanja zasniva se na identifikaciji korelacije različitih instrumenata između platformi ili odgovarajućih oblika sredstava (fjučers valutnih parova i njihovih promptnih strana, derivata i akcija). Takve transakcije obično obavljaju privatne banke, investicioni fondovi i drugi licencirani dileri.

Visokofrekventne operacije se izvode u mikro volumenima, što se nadoknađuje velikim brojem transakcija. U ovom slučaju, dobit i gubitak se odmah fiksiraju.

Pregled programa za algoritamske trgovce

Postoji mali dio softvera koji se koristi za algoritamsko trgovanje i programiranje robota:

• TSlab. C# softver ruske proizvodnje. Kompatibilan sa većinom forex i berzanskih brokera. Zahvaljujući posebnom blok dijagramu, ima prilično jednostavan interfejs koji se lako uči. Program možete besplatno koristiti za testiranje i optimizaciju sistema, ali za stvarne transakcije morat ćete kupiti pretplatu.
• WealthLab. Program koji se koristi za razvoj algoritama u C#. Uz to, možete koristiti biblioteku Wealth Script za pisanje softvera za algoritamsko trgovanje, što uvelike pojednostavljuje proces kodiranja. Također možete povezati citate iz različitih izvora u program. Osim backtestiranja, prave transakcije se mogu odvijati i na finansijskom tržištu.
• r studio. Napredniji program za kvante (nije pogodan za početnike). Softver integriše nekoliko jezika, od kojih jedan koristi poseban R jezik za obradu podataka i vremenskih serija. Ovdje se kreiraju algoritmi i interfejsi, vrše se testovi i optimizacija, mogu se dobiti statistike i drugi podaci. R Studio je besplatan, ali je prilično ozbiljan. Program koristi različite ugrađene biblioteke, testere, modele itd.

Strategije za algoritamsko trgovanje

Algo trgovanje ima sljedeće strategije:

• TWAP. Ovaj algoritam redovno otvara naloge po najpovoljnijoj cijeni ponude ili ponude.
• strategija izvršenja.  Algoritam zahtijeva velike kupovine sredstava po ponderisanim prosječnim cijenama, koje obično koriste veliki učesnici (hedž fondovi i brokeri).
• VWAP. Algoritam se koristi za otvaranje pozicija u jednakom dijelu datog obima u određenom vremenskom periodu, a cijena ne bi trebala biti veća od ponderisane prosječne cijene pri lansiranju.
• rudarenje podataka. To je potraga za novim obrascima za nove algoritme. Prije početka testiranja, više od 75% datuma proizvodnje je bilo prikupljanje podataka. Rezultati pretrage zavise samo od profesionalnih i detaljnih metoda. Sama pretraga se konfiguriše ručno pomoću različitih algoritama.
• iceberg. Koristi se za postavljanje narudžbi, čiji ukupan broj ne prelazi broj naveden u parametrima. Na mnogim berzama ovaj algoritam je ugrađen u jezgro sistema i omogućava vam da odredite količinu u parametrima naloga.
• spekulativna strategija. Ovo je standardni model za privatne trgovce koji nastoje dobiti najbolju moguću cijenu za trgovanje s ciljem naknadnog profita.

Obuka i knjige o algoritamskom trgovanju

Takvo znanje nećete dobiti u školskim krugovima. Ovo je vrlo usko i specifično područje. Teško je ovdje izdvojiti zaista pouzdane studije, ali ako generaliziramo, onda su za bavljenje algoritamskim trgovanjem potrebna sljedeća ključna znanja:

• matematički i ekonomski modeli;
• programski jezici — Python, S++, MQL4 (za Forex);
• informacije o ugovorima o razmjeni i karakteristikama instrumenata (opcije, fjučersi, itd.).

Ovaj pravac ćete morati savladati uglavnom sami. Za čitanje obrazovne literature na ovu temu možete uzeti u obzir knjige:

• “Kvantno trgovanje” i “Algoritamsko trgovanje” – Ernest Chen;
• “Algoritamsko trgovanje i direktan pristup berzi” – Barry Johnsen;
• “Metode i algoritmi finansijske matematike” – Lyu Yu-Dau;
• “Unutar crne kutije” – Rishi K. Narang;
• “Trgovina i razmjene: mikrostruktura tržišta za praktičare” – Larry Harris.

Najproduktivniji način za početak procesa učenja je naučiti osnove trgovanja dionicama i tehničke analize, a zatim kupiti knjige o algoritamskom trgovanju. Također treba napomenuti da se većina stručnih publikacija može naći samo na engleskom jeziku.

Osim knjiga s pristrasnošću, također će biti korisno pročitati bilo koju literaturu za razmjenu.

Poznati mitovi o algoritamskom trgovanju

Mnogi vjeruju da korištenje robotskog trgovanja može biti samo profitabilno i da trgovci ne moraju ništa raditi. Naravno da ne. Uvijek je potrebno nadzirati robota, optimizirati ga i kontrolirati kako ne bi došlo do grešaka i kvarova. Neki ljudi misle da roboti ne mogu zaraditi novac. Riječ je o ljudima koji su se, najvjerovatnije, ranije susreli s robotima niske kvalitete koje su prevaranti prodali za devizne transakcije. U trgovini valutama postoje kvalitetni roboti koji mogu zaraditi novac. Ali niko ih neće prodati, jer već donose dobar novac. Trgovanje na berzi ima ogroman potencijal za zaradu. Algoritamsko trgovanje je pravi iskorak na polju investiranja. Roboti preuzimaju gotovo svaki svakodnevni zadatak koji je nekada oduzimao puno vremena.