Gwyddoniaeth Masnachu Algo: Mathau, Robotiaid Gweithio a Strategaethau 2024

Mae’r economi fodern yn annychmygol heb gyfnewidfeydd a’r farchnad stoc. Gelwir masnachu ar y gwefannau hyn yn
fasnachu . Mae masnachwyr yn defnyddio posibiliadau technoleg gyfrifiadurol i hwyluso cynnal eu busnes. Gelwir masnachu gan ddefnyddio modelau mathemategol a thechnoleg gyfrifiadurol yn fasnachu algorithmig. Mae’r erthygl hon yn sôn am y math hwn o fasnachu yn y marchnadoedd ariannol, ei amrywiaethau, y dulliau a ddefnyddir, y manteision a’r anfanteision, y feddalwedd a ddefnyddir.

Beth yw Masnachu Algorithmig (masnachu Algorithmig)

Mae dau ystyr i’r term “masnachu algorithmig” neu “fasnachu algorithmig”. Yn yr achos cyntaf, mae’r gair hwn yn golygu dull o weithredu archeb fawr ar y farchnad, yn ôl y caiff ei agor yn raddol yn unol â rheolau penodol ac fe’i rhennir yn awtomatig yn nifer o is-archebion, sydd â’u pris a’u cyfaint eu hunain. Anfonir pob archeb i’r farchnad i’w gweithredu. Pwrpas y dechnoleg yw ei gwneud yn haws i fasnachwyr wneud crefftau mawr y mae angen eu gwneud yn y modd lleiaf amlwg posibl. Er enghraifft, mae angen i chi brynu 200,000 o gyfranddaliadau, ac mae pob swydd yn cynnwys 4 cyfranddaliad ar y tro.
Ail ystyr y gair hwn yw system sy’n agor archebion yn unol ag algorithm penodol heb gyfranogiad masnachwr. Mae algorithmau’n cael eu gosod er mwyn elwa’n uniongyrchol o ddadansoddiad awtomatig o’r farchnad. Gelwir y systemau hyn hefyd yn ”
robot masnachu “. Defnyddir masnachu algorithmig a masnachu algorithmig ar gyfnewidfeydd, gan gynnwys cyfnewidfeydd arian cyfred digidol, a Forex.

Beth yw hanfod masnachu algorithmig?

Mae masnachu Algo yn golygu casglu data ar ased penodol yn seiliedig ar hanes ei ddatblygiad, dewis algorithmau ar gyfer trafodion a robotiaid masnachu addas. Er mwyn pennu’r pris, cymhwysir theori tebygolrwydd, pennir diffygion y farchnad a’r tebygolrwydd y byddant yn digwydd eto yn y dyfodol. Mae tri math o ddetholiad. Gyda dull llaw, mae’r arbenigwr yn cymhwyso fformiwlâu mathemategol a modelau ffisegol. Mae’r dull genetig yn ymwneud â datblygu rheolau gan systemau cyfrifiadurol a deallusrwydd artiffisial. Mae awtomatig yn cael ei gynhyrchu gan raglen gyfrifiadurol arbennig sy’n prosesu araeau o reolau ac yn eu profi.

Pa fathau o fasnachu algorithmig sy’n bodoli?

Gweithredir masnachu algorithmig mewn sawl prif faes:

1. Dadansoddiad Technegol . Defnyddio aneffeithlonrwydd y farchnad a nodi tueddiadau cyfredol trwy ddadansoddiad mathemategol a chorfforol clasurol.
2. Gwneud marchnad . Mae’r dull hwn yn cynnal hylifedd y farchnad. Mae gwneuthurwyr marchnad yn cael eu gwobrwyo gan y cyfnewid trwy fodloni’r galw, gan gynnwys yn erbyn elw. Mae’r strategaeth yn seiliedig ar gyfrifo a llif cyflym gwybodaeth o’r marchnadoedd.
3. Rhedeg blaen . Dadansoddiad o nifer yr archebion fesul offeryn a dewis y mwyaf ohonynt. Mae’r strategaeth hon yn seiliedig ar y ffaith y bydd gan archeb fawr bris mawr a bydd yn denu llawer o wrth-archebion. Mae algorithmau’n dadansoddi tâp ac yn archebu data llyfrau ac yn ceisio trwsio symudiadau yn ystod trafodion mawr yn gyflymach na chyfranogwyr eraill.
4. Parau a Masnachu Basged . Mae dau neu fwy o offerynnau wedi’u cydberthyn â chydberthynas uchel, ond nid un-i-un. Mae gwyriad un o’r offerynnau o’r cwrs a roddwyd yn golygu ei fod yn fwy tebygol o ddychwelyd i’w grŵp. Mae pennu’r gydberthynas yn helpu i wneud masnach broffidiol.
5. Cyflafareddu . Mae’r dull yn seiliedig ar gymharu asedau â deinameg prisiau tebyg. Weithiau mae’r tebygrwydd hwn yn cael ei dorri oherwydd amrywiol ffactorau. Hanfod cymrodedd yw gwerthu ased drutach a phrynu ased rhatach. O ganlyniad, bydd yr asedau yn gyfartal yn y pris, a bydd yr ased rhatach yn cynyddu yn y pris. Mae systemau masnachu algorithmig yn canfod newidiadau mewn prisiau yn y farchnad ac yn gwneud bargeinion cyflafareddu proffidiol.

   

6. Masnachu anweddolrwydd . Math cymhleth o fasnachu, sy’n cynnwys prynu opsiynau amrywiol. Mae’r masnachwr yn disgwyl i anweddolrwydd y stoc gynyddu wrth werthu a lleihau wrth brynu. Mae’r math hwn o fasnach yn gofyn am gapasiti offer sylweddol ac arbenigwyr cymwys.

Strategaethau gweithio mewn masnachu algorithmig, y gwir gyfan am fasnachu robotiaid: https://youtu.be/eg3s0c_X_ao

Pryd a sut yr ymddangosodd masnachu algorithmig, fel ffenomen

Datblygwyd masnachu algorithmig yn y 1970au cynnar gyda chreu’r NASDAQ, y gyfnewidfa gyntaf i ddefnyddio masnachu cyfrifiadurol. Yn y dyddiau hynny, roedd masnachu algorithmig ar gael i fuddsoddwyr mawr yn unig, nid oedd gan bobl gyffredin fynediad i dechnoleg o’r fath. Nid oedd cyfrifiaduron yn berffaith bryd hynny, ac ym 1987 bu gwall caledwedd a arweiniodd at gwymp y farchnad Americanaidd. Ym 1998, caniataodd y SEC – Comisiwn Gwarantau yr Unol Daleithiau yn swyddogol ddefnyddio llwyfannau masnachu electronig. Dylid ystyried eleni yn ddyddiad ymddangosiad masnachu algorithmig yn ei ffurf fodern. [caption id="attachment_12604" align="aligncenter" width="663"]
Rhesymau dros fasnachu awtomeiddio[/pennawd] Yn y 2000au cynnar, cynhaliwyd trafodion gan ddefnyddio cyfrifiaduron mewn ychydig eiliadau. Ond roedd cyfran y robotiaid yn y farchnad yn llai na 90%. Erbyn 2009, cwblhawyd archebion ar gyfnewidfeydd mewn milieiliadau, a
chynhaliodd robotiaid masnachu 60% o drafodion. Ar ôl 2012, mae’r sefyllfa wedi newid. Arweiniodd natur anrhagweladwy y farchnad at fethiannau yn y feddalwedd a oedd yn bodoli ar y pryd. Mae canran y crefftau a weithredir yn awtomatig wedi’i ostwng i 50% o’r cyfanswm. Er mwyn osgoi camgymeriadau, mae datblygu a gweithredu deallusrwydd artiffisial wedi dechrau.

Sut mae masnachu algorithmig yn wahanol i fasnachu algorithmig?

Er gwaethaf tebygrwydd ymddangosiadol y cysyniadau, dylai un wahaniaethu rhwng y cysyniadau o “fasnachu algorithmig” a “masnachu algorithmig”. Yn yr achos cyntaf, mae’r dull o weithredu archeb fawr trwy ei rannu’n rhannau ac yna ei gyflwyno yn unol â rheolau penodol yn cael ei awgrymu, ac yn yr ail achos, maent yn siarad am system awtomataidd sy’n creu archebion heb fasnachwr yn ôl rhai penodol. algorithm. Defnyddir algorithmau mewn masnachu algorithmig i symleiddio gweithrediad trafodion mawr gan fasnachwr. Mewn masnachu algorithmig, fe’u defnyddir i ddadansoddi’r farchnad a swyddi agored i gynyddu incwm.

Pa feddalwedd sy’n addas ar gyfer masnachu algorithmig?

Gan fod masnachu algorithmig yn golygu defnyddio technoleg gyfrifiadurol, mae angen i chi ddewis y feddalwedd gywir. Robot masnachu yw’r prif offeryn ar gyfer ymarfer masnachu awtomataidd. Gallwch naill ai ei ddatblygu eich hun gan ddefnyddio
ieithoedd rhaglennu , neu ddefnyddio’r platfform i’w greu.

Beth ddylid ei gofio cyn gwneud masnachu algorithmig?

Yn gyntaf, mae’n werth nodi bod angen i fasnachwr algo allu rhaglennu, oherwydd gellir meistroli’r rhan fwyaf o lwyfannau trwy feistroli’r sgil hon. Rhaid i’r iaith raglennu a ddefnyddir ar gyfer masnachu algorithmig fod yn gydnaws â’r holl lwyfannau ac algorithmau sy’n cael eu datblygu. Yr iaith raglennu fwyaf addas yw C# (C-miniog). Fe’i defnyddir mewn llwyfannau fel TSLab, StockSharp, WealthLab. Heb wybod yr iaith raglennu, bydd yn rhaid meistroli’r 2 raglen olaf am sawl mis. [caption id="attachment_12606" align="aligncenter" width="558"]
Pensaernïaeth robotiaid masnachu

TSLab yw un o’r rhaglenni mwyaf poblogaidd ar gyfer rhedeg algorithmbots.

Llwyfan ar gyfer creu, profi a lansio
robotiaid a systemau masnachu. Yn cynnwys golygydd gweledol cyfleus ar ffurf ciwbiau, a fydd yn caniatáu ichi ddatblygu robot heb wybod iaith raglennu. Gallwch chi gydosod yr algorithm masnachu a ddymunir o’r ciwbiau. Bydd hanes masnachu offerynnau a gasglwyd gan y rhaglen yn caniatáu ichi ddod o hyd i wallau mewn sgriptiau a’u cywiro, tra bydd offer dadansoddi technegol yn eich helpu i greu datrysiad unigryw.

Gosodiad

I osod y platfform, mae angen i chi lawrlwytho’r gosodwr o’r wefan swyddogol. Mae’r dudalen lawrlwytho yn nodi mai dim ond ar fersiynau 64-bit o Windows y mae’r rhaglen yn gweithio. Ar ôl ei lawrlwytho, agorwch y ffeil gosod. Cyn gosod, bydd yn eich annog i osod y fersiwn diweddaraf o’r .NET Framework a Visual C ++ Redistributable Studio.

Os nad yw’r fersiynau angenrheidiol o’r rhaglenni hyn ar gael, dylech eu gosod. Ni fydd y platfform yn gweithio hebddynt. Os yw’r fersiynau diweddaraf o’r rhaglenni hyn ar gael, bydd ffenestr gychwyn y gosodwr yn agor. Gadewch i ni glicio “Nesaf”.
Rydym yn cytuno â thelerau’r cytundeb trwydded ac yn dewis y llwybr lle bydd y rhaglen yn cael ei gosod.

Yna dylech roi caniatâd ar gyfer y gosodiad ac aros iddo gwblhau.
Pan fydd y gosodiad wedi’i gwblhau, bydd ffenestr gyfatebol yn agor. Gallwch redeg y rhaglen ar ôl gosod.

Hyfforddiant mewn masnachu algorithmig yn TSLab

Gosodiad Cyflenwr

I sefydlu a phrofi robot masnachu, mae angen i chi gael hanes o ddyfyniadau. I gael hanes dyfynbrisiau, mae angen i chi sefydlu darparwr data. Yn y ddewislen “Data”, dewiswch yr eitem “Cyflenwyr”.
Bydd tab gwerthwyr gwag yn agor. Mae angen i ni glicio ar y botwm “Ychwanegu”. Yn y blwch deialog sy’n agor, dewiswch “Data Hanesyddol”. Ar y cam hwn, mae angen i chi ddewis y math o ddata ar gyfer dyfynbrisiau. Yn yr achos hwn, dewisir ffeil testun gyda dyfynbrisiau gyda cham pris o 0.01. Dadlwythwch y ffeil ofynnol o’r ystorfa.

Lawrlwythwch y ffeil 1.rand.quote.step=0.01_1m.txt.zip. Ar ôl ei lawrlwytho, dewch o hyd i’r ffeil yn y ffolder lawrlwytho a’i thynnu o’r archif. Dychwelwn i TSLab a dewis yr eitem “Suppliers” yn y ddewislen “Data”.
Bydd y ffenestr gyfatebol yn agor. Mae angen i chi glicio ar y botwm “Ychwanegu”.
Bydd y ffenestr Ychwanegu Cyflenwr yn agor. Ynddo, dewiswch yr eitem “Data hanesyddol”, ac yna cliciwch “Nesaf”.
Yn y ffenestr nesaf, nodwch enw a math data’r darparwr. Gosodwch yr enw i TextData a’r math o ddata i Text Files. Rydym yn pwyso “Nesaf”.
Dewiswch y llwybr i’r cyflenwr. Y llwybr rhagosodedig yw C:ProgramDataTSlabTSlab 2.1ProvidersText. Gallwch chi nodi llwybr gwahanol trwy glicio … yn y bar llwybr. Rydym yn gosod llwybr ein ffeil, ac ar ôl hynny rydym yn gosod y paramedrau: 1. Nifer y lleoedd degol yw 2. 2. Mae’r cam pris yn cael ei bennu’n awtomatig os yw’n llai na 1. Ffeil gyda cham o 0.01 ac yn nodi 1 Bydd llofnodi yn y gosodiadau yn dewis cam o 0.1
Pwyswch i’r botwm “Nesaf”. Yn y ffenestr Darparwyr, bydd darparwr data TextData yn dod yn weladwy.

Creu sgript

Mae platfform TSLab yn caniatáu ichi ddatblygu algorithmau masnachu, profi a chreu robotiaid masnachu – asiantau. Ond cyn creu algorithm masnachu, mae angen i chi ysgrifennu sgript ar ei gyfer. I wneud hyn, dewiswch “Lab” yn y ddewislen. Dewiswch “Sgriptiau” o’r gwymplen.
Bydd blwch deialog yn agor, lle byddwn yn clicio “Creu Newydd”. Yn yr ail ffenestr, rhowch enw’r sgript a chlicio “OK”.
Cliciwch ddwywaith ar fotwm chwith y llygoden ar y sgript a grëwyd i’w golygu. Byddwn yn gweld golygydd sgript gweledol.

Y bloc hirsgwar glas yw’r “offeryn wedi’i fasnachu”. Petryal llwyd “Cyfrol 1” – nifer y gweithrediadau gydag opsiynau neu gontractau dyfodol am gyfnod penodol o amser. Mae bloc “Cau” yn adlewyrchu pris cau’r bar. Mae’r bloc “Panel Graff” yn creu’r panel cyfatebol.
Cliciwch ar y dde. Dewiswch “Priodweddau” o’r gwymplen. Dewiswch y tab Sgript.
Analluogi “Defnyddio dyddiad o”. Dewiswch y tab “Ffynonellau”, ac ynddo – yr offeryn. Cliciwch ar y maes hwn. Bydd y ffenestr “Dewis gwarantau” yn agor, lle bydd angen i chi ddewis darparwr data TextData a nodi’r offeryn – dyfyniadau o’r ffeil testun 1.rand.quote.step=0.01_1m. Cliciwch “OK” i gadarnhau.

Ar ôl dewis yr offeryn, bydd tab gyda llun o’r siart a’r arysgrif “Loading” yn ymddangos ar frig y ffenestr. Ar ôl prosesu’r data, bydd enw’r offeryn a ddewiswyd yn ymddangos ar y tab hwn – 1.rand.quote.step=0.01_1m

Cliciwch “Cadw a gweithredu” ar ôl llwytho’r data.
Cynlluniwyd y sgript hon i ddangos yr offeryn ar y siart. Yn olaf, bydd tab graff yn agor. Mae algorithmau masnachu ac asiantau masnachu yn cael eu sefydlu mewn ffordd debyg. Fel y gallwch weld, mae masnachu algorithmig gyda chymorth TSLab ar gael i bron pawb ac nid oes angen hyfforddiant blaenorol arno. Prif fantais TSLab yw y gall unrhyw ddefnyddiwr ddechrau llunio robotiaid masnachu ar ôl 2-3 diwrnod o astudio’r platfform. Hwylusir hyn gan y golygydd gweledol. Gyda chymorth y golygydd, byddwch yn dysgu’r meddwl angenrheidiol sy’n angenrheidiol mewn masnachu algorithmig. Mae TSLab yn cefnogi’r iaith C#, gellir parhau â rhaglennu pellach ar y platfform hwn gan ddefnyddio’r TSLab API. Fodd bynnag, mae trochi pellach mewn masnachu algorithmig yn well i barhau gyda rhaglenni mwy cymhleth.

miniog

Mae Stocksharp yn llyfrgell o robotiaid masnachu sydd wedi’u hysgrifennu yn C#. Mae robotiaid masnachu yn cael eu llunio yn amgylchedd rhaglennu Visual Studio. Felly, cyn ysgrifennu robot gan ddefnyddio’r adnodd hwn, bydd angen i chi dreulio o leiaf chwe mis yn dysgu iaith raglennu. Nid yw pawb yn gallu cwblhau’r astudiaeth hyd y diwedd. Fodd bynnag, mae cyfiawnhad llawn dros ddefnyddio’r platfform hwn yn ymarferol.

Lab Cyfoeth

Mae WealthLab yn blatfform arall ar gyfer profi a datblygu robotiaid masnachu a systemau gan Fidelity. Mae dwy fersiwn o’r rhaglen: Pro ar gyfer dinasyddion yr Unol Daleithiau sydd â chyfrif Fidelity, a Datblygwr i bawb arall. Mae WealthLab yn caniatáu ichi ddefnyddio offer dadansoddi technegol wrth ddatblygu robotiaid, derbyn signalau i fynd i mewn a chau bargen a’u trosglwyddo i’r derfynell. Os nad yw masnachwr yn gwybod sut i raglennu, gall ddefnyddio cynorthwyydd (dewin). Mae’r platfform yn seiliedig ar ieithoedd rhaglennu C# a Pascal. Mae’r platfform yn tynnu siartiau ar ffurf segmentau, canwyllbrennau Japaneaidd, siartiau llinell, ac ati.
Prif swyddogaeth y rhaglen yw optimeiddio a phrofi strategaethau yn seiliedig ar ddata hanesyddol. Gellir dysgu WealthLab nid mor gyflym â TSLab, ond mewn dim ond 2 fis. Mae’r iaith raglennu adeiledig yn rhoi cyfleoedd gwych wrth greu strategaethau masnachu proffidiol. Gall masnachwr gysylltu’r platfform â phecyn meddalwedd Quik, a fydd yn caniatáu gosod archebion all-lein.

Pa strategaethau a ddefnyddir ar gyfer masnachu algorithmig?

Ar gyfer masnachu gan ddefnyddio algorithmau i ddod â chanlyniadau diriaethol, mae angen i chi gadw at strategaeth a gynlluniwyd ar gyfer sefyllfa benodol.

1. Strategaeth hapfasnachol . Ei nod yw cyflawni’r pris mwyaf ffafriol ar gyfer mynd i mewn i drafodiad ar gyfer elw dilynol. Defnyddir yn bennaf gan fasnachwyr preifat.
2. cloddio data . Dod o hyd i batrymau newydd ar gyfer algorithmau newydd. Cesglir y rhan fwyaf o’r data ar y strategaeth hon cyn profi. Chwilir am wybodaeth yn ôl gosodiadau â llaw.
3. TWAP yw’r pris cyfartalog wedi’i bwysoli gan amser. Archebion agor mewn cyfnodau amser cyfartal ar y prisiau bid a chynigion gorau.
4. VWAP – pris cyfartalog wedi’i bwysoli gan gyfaint. Agor sefyllfa mewn rhannau cyfartal gyda’r un cyfaint am amser penodol a phrisiau heb fod yn uwch na’r gwerth cyfartalog.
5. Strategaeth gweithredu . Strategaeth a ddefnyddir i gaffael ased am bris cyfartalog pwysol mewn cyfaint mawr. Defnyddir yn bennaf gan froceriaid a chronfeydd rhagfantoli.

Adeiladwr ar gyfer creu strategaethau masnachu awtomataidd[/ caption]

Sut i atal colledion wrth wneud masnachu algorithmig, rheoli risg

Mae’n gamgymeriad mawr i gredu mai dim ond angen i fasnachwr algorithmig greu robot masnachu. Rhaid atal a dileu pob risg. Gall ymyriadau mewn trydan, cysylltiad rhyngrwyd a gwallau mewn cyfrifiadau a rhaglennu arwain at golledion sylweddol a’ch amddifadu o incwm yn llwyr.
Sut mae strategaeth fasnachu algorithmig yn cael ei chreu[/ capsiwn] Mae’n bosibl y bydd gweinydd seilwaith lle mae masnachu algorithmig yn digwydd yn methu’n sydyn neu efallai y bydd y system weithredu yn ailgychwyn arno. Er mwyn dileu problemau gyda’r gweinydd, gallwch rentu gweinydd neu godi un eich hun. Os nad yw hyn ar gael, mae angen i chi godi gweinydd gan ddarparwr sefydlog sydd â chysylltiad da. Dylai fod gan y system isafswm ymyl pŵer o 40-50%. Mae problemau cysylltu bob amser yn digwydd yn annisgwyl. Gallwch chi ffurfweddu’r cysylltiad fel bod y gyfnewidfa’n cau swyddi ar ôl i’r cysylltiad gael ei golli. Mae llygredd pecynnau data yn cael ei olrhain trwy algorithmau olrhain WatchDog. Mae strategaethau masnachu a ddefnyddir wrth fasnachu yn amherffaith a gall eu cyfuniad arwain at ganlyniadau cwbl wahanol. Mewn cymwysiadau, gellir gwneud gwallau API.Gall pris, cyfaint, gwerth lotiau gael eu harddangos yn anghywir. Hefyd, gellir cynnal crefftau ar benwythnosau neu wyliau, mae strategaeth fasnachu neu derfynau cyfrif yn cael eu torri.

Er mwyn dileu’r gwallau hyn, mae angen monitro a dadansoddi gorchmynion a therfynau strategaethau masnachu er mwyn dileu paramedrau gwallus.

Mewn achos o argyfwng, mae angen hysbysu’r holl bartïon â diddordeb am hyn ar unwaith trwy SMS, e-bost, negeswyr gwib a sianeli cyfathrebu eraill. Mae’n hanfodol cofnodi pob methiant yn y logiau er mwyn atal ei ailadrodd yn y dyfodol. Sut i greu incwm goddefol gyda masnachu algorithmig: https://youtu.be/UeUANvatDdo

Masnachu Algo: manteision ac anfanteision

Nid yw robotiaid masnachu yn destun ffactorau “dynol” a allai effeithio ar eu gwaith: blinder, chwaliadau emosiynol, ac eraill. Dyma brif fantais masnachu algorithmig. Mae algorithmau yn dilyn rhaglen sydd wedi’i diffinio’n dda ac nid yw byth yn gwyro oddi wrthi. Mae gan fasnachu Algo nifer o anfanteision. Mae’r rhain yn cynnwys, yn benodol, anhygyrchedd gwybodaeth am y math hwn o fasnach yn y parth cyhoeddus. Rhaid i fasnachwr algorithmig fod yn hyfedr mewn rhaglennu, sy’n eithaf anodd i’r rhan fwyaf o weithwyr proffesiynol ariannol. Os bydd y farchnad yn newid, bydd yn rhaid i chi newid yr algorithm yn llwyr. Wrth ysgrifennu robot masnachu, gellir gwneud camgymeriad a fydd yn arwain yr algorithm cyfan i lawr y llwybr anghywir, a bydd hyn yn arwain at golli arian.
Mae masnachu algorithmig yn fath eithaf cymhleth o fasnachu cyfnewid sy’n gofyn am wybodaeth nid yn unig mewn masnachu, ond hefyd mewn mathemateg a rhaglennu. Mae’n angenrheidiol nid yn unig i allu creu’r algorithm a ddymunir, ond hefyd i atal problemau cysylltiad, gwallau mewn algorithmau a chod rhaglen. Mae angen i chi feddwl yn ofalus cyn penderfynu masnachu fel hyn. Serch hynny, ar ôl ei feistroli a’i gymhwyso’n gywir yn ymarferol, bydd y masnachwr yn derbyn cynnydd sylweddol mewn incwm ac yn gwneud ei waith yn haws.