Algo kauplemine: selle olemus, kauplemisstrateegiad ja riskid

Praegu tehakse enamik börsidega seotud toiminguid spetsiaalsete robotite abil, millesse on põimitud erinevad algoritmid. Seda taktikat nimetatakse algoritmiliseks kauplemiseks. See on viimaste aastakümnete trend, mis on turgu mitmel viisil muutnud.

Mis on algoritmiline kauplemine?

Algoritmilise kauplemise peamine vorm on HFT-kauplemine. Eesmärk on tehing viivitamatult lõpule viia. Teisisõnu kasutab see tüüp oma peamist eelist – kiirust. Algoritmilise kauplemise mõistel on kaks peamist määratlust:

• Algo kauplemine. Autosüsteem, mis suudab kaubelda ilma kauplejata talle antud algoritmi järgi. Süsteem on vajalik otsese kasumi saamiseks tänu turu automaatsele analüüsile ja positsioonide avamisele. Seda algoritmi nimetatakse ka “kauplemisrobotiks” või “nõustajaks”.
• Algoritmiline kauplemine. Suurte tellimuste täitmine turul, kui need jagatakse automaatselt osadeks ja avatakse järk-järgult vastavalt määratud reeglitele. Süsteemi kasutatakse kauplejate füüsilise töö hõlbustamiseks tehingute tegemisel. Näiteks kui on ülesanne osta 100 tuhat aktsiat ja teil on vaja korraga avada positsioone 1-3 aktsial, ilma et see tellimuste voos tähelepanu tõmbaks.

Lihtsamalt öeldes on algoritmiline kauplemine kauplejate igapäevaste toimingute automatiseerimine, mis vähendab aktsiateabe analüüsimiseks, matemaatiliste mudelite arvutamiseks ja tehingute sooritamiseks kuluvat aega. Süsteem kaotab ka inimfaktori rolli turu toimimises (emotsioonid, spekulatsioonid, “kaupleja intuitsioon”), mis muudab mõnikord isegi kõige lootustandvama strateegia kasumlikkuse olematuks.

Algoritmilise kauplemise tekkimise ajalugu

Algoritmilise kauplemise alguspunktiks peetakse 1971. aastat (see ilmus samaaegselt esimese automaatse kauplemissüsteemiga NASDAQ). 1998. aastal andis USA väärtpaberikomisjon (SEC) ametliku loa elektrooniliste kauplemisplatvormide kasutamiseks. Siis algas tõeline kõrgtehnoloogiate konkurents. Mainimist väärivad järgmised olulised hetked algoritmilise kauplemise arendamisel:

• 2000. aastate algus. Automatiseeritud tehingud viidi lõpule vaid mõne sekundiga. Robotite turuosa jäi alla 10%.
• aasta 2009. Tellimuse täitmise kiirust vähendati mitu korda, ulatudes mitme millisekundini. Kauplemisassistentide osakaal on hüppeliselt tõusnud 60%-ni.
• 2012 ja hiljem. Börside sündmuste ettearvamatus on toonud kaasa suure hulga vigu enamiku tarkvara jäikades algoritmides. See tõi kaasa automatiseeritud kauplemise mahu vähenemise 50%-ni kogumahust. Tehisintellekti tehnoloogiat arendatakse ja juurutatakse.

Tänapäeval on kõrgsageduskauplemine endiselt aktuaalne. Paljud rutiinsed toimingud (näiteks turu skaleerimine) tehakse automaatselt, mis vähendab oluliselt kauplejate koormust. Kuid masin pole veel suutnud täielikult asendada inimese elavat intellekti ja arenenud intuitsiooni. See kehtib eriti siis, kui aktsiaturu volatiilsus suureneb tugevalt tänu oluliste rahvusvaheliste majandusuudiste avaldamisele. Sel perioodil on tungivalt soovitatav mitte loota robotitele.

Algoritmilise kauplemise eelised ja puudused

Algoritmi eelisteks on kõik käsitsi kauplemise miinused. Inimesed on emotsioonidest kergesti mõjutatavad, aga robotid mitte. Robot kaupleb rangelt vastavalt algoritmile. Kui tehing võib tulevikus kasumit tuua, toob robot selle teieni. Samuti ei suuda inimene kaugeltki alati täielikult oma tegudele keskenduda ja aeg-ajalt vajab ta puhkust. Robotitel sellised puudused puuduvad. Kuid neil on oma ja nende hulgas:

• algoritmide range järgimise tõttu ei suuda robot kohaneda muutuvate turutingimustega;
• algoritmilise kauplemise enda keerukus ja kõrged nõuded ettevalmistusele;
• kasutusele võetud algoritmide vead, mida robot ise tuvastada ei suuda (see on muidugi juba inimfaktor, aga inimene saab oma vigu avastada ja parandada, samas kui robotid seda veel ei suuda).

Te ei tohiks pidada kauplemisroboteid ainsaks võimalikuks viisiks kauplemisel raha teenida, sest automaatse kauplemise ja käsitsi kauplemise kasumlikkus on viimase 30 aasta jooksul muutunud peaaegu samaks.

Algoritmilise kauplemise olemus

Algo kauplejad (teine ​​nimi – kvantkauplejad) kasutavad ainult tõenäosusteooriat, et hinnad jäävad nõutavasse vahemikku. Arvutuse aluseks on eelmine hinnaseeria või mitu finantsinstrumenti. Reeglid muutuvad koos turukäitumise muutumisega.
Algoritmkauplejad otsivad alati turu ebaefektiivsust, ajaloos korduvate noteeringute mustreid ja võimalust arvutada tulevasi korduvaid noteeringuid. Seetõttu seisneb algoritmilise kauplemise olemus avatud positsioonide ja robotirühmade valimise reeglites. Valik võib olla:

• manuaal – teostuse viib läbi uurija matemaatiliste ja füüsikaliste mudelite alusel;
• automaatne – vajalik programmisisese reeglite ja testide massiliseks loendamiseks;
• geneetiline – siin töötab reeglid välja programm, millel on tehisintellekti elemente.

Teised ideed ja utoopiad algoritmilise kauplemise kohta on väljamõeldis. Isegi robotid ei suuda 100% garantiiga tulevikku “ennustada”. Turg ei saa olla nii ebaefektiivne, et robotitele kehtivad reeglid igal ajal ja igal pool. Algoritme kasutavates suurtes investeerimisettevõtetes (näiteks Renessanse Technology, Citadell, Virtu) on sadu kauplemisrobotite rühmi (perekondi), mis katavad tuhandeid instrumente. Just see meetod, mis on algoritmide mitmekesistamine, toob neile igapäevast kasumit.

Algoritmide tüübid

Algoritm on selgete juhiste kogum, mis on loodud konkreetse ülesande täitmiseks. Finantsturul täidavad kasutaja algoritme arvutid. Reeglite kogumi koostamiseks kasutatakse andmeid tulevaste tehingute hinna, mahu ja täitmise aja kohta. Algo kauplemine aktsia- ja valuutaturgudel jaguneb nelja põhiliigi:

• Statistiline. See meetod põhineb statistilisel analüüsil, kasutades kauplemisvõimaluste tuvastamiseks ajaloolisi aegridu.
• Automaatne. Selle strateegia eesmärk on luua reeglid, mis võimaldavad turuosalistel tehingute riskantsust vähendada.
• Executive. See meetod loodi konkreetsete tehingukorralduste avamise ja sulgemisega seotud ülesannete täitmiseks.
• Otse. Selle tehnoloogia eesmärk on saavutada maksimaalne turulepääsu kiirus ning vähendada algoritmiliste kauplejate kauplemisterminali sisenemise ja ühendamise kulusid.

Eraldi mehhaniseeritud kauplemise valdkonnana võib välja tuua kõrgsagedusliku algoritmilise kauplemise. Selle kategooria peamine omadus on tellimuste loomise kõrge sagedus: tehingud sooritatakse millisekundites. See lähenemisviis võib anda suurt kasu, kuid sellega kaasnevad ka teatud riskid.

Automatiseeritud kauplemine: robotid ja ekspertnõustajad

1997. aastal kirjeldas analüütik Tushar Chand oma raamatus “Beyond Technical Analysis” (algse nimega “Beyond Technical Analysis”) esmakordselt mehaanilist kauplemissüsteemi (MTS). Seda süsteemi nimetatakse kauplemisrobotiks või valuutatehingute nõustajaks. Need on tarkvaramoodulid, mis jälgivad turgu, väljastavad kauplemiskorraldusi ja kontrollivad nende orderite täitmist. Robotikauplemisprogramme on kahte tüüpi:

• automatiseeritud “alates” ja “kuni” – nad suudavad teha iseseisvaid iseseisvaid otsuseid kauplemise kohta;
• mis annavad kauplejale märku tehingu käsitsi avamiseks, nad ise korraldusi ei saada.

Algoritmilise kauplemise puhul arvestatakse vaid 1. tüüpi robotit või nõustajat ning selle “superülesanne” on nende strateegiate rakendamine, mis ei ole võimalik käsitsi kaubeldes.

Renaissance Institutiona Equilties Fund on suurim algoritmilist kauplemist kasutav erafond. Selle avas USA-s Renaissance Technologies LLC, mille asutas 1982. aastal James Harris Simons. Financial Times nimetas Simonsit hiljem “kõige targemaks miljardäriks”.

Kuidas luuakse kauplemisroboteid?

Börsil algoritmilise kauplemise jaoks kasutatavad robotid on spetsiaalsed arvutiprogrammid. Nende arendamine algab ennekõike selge plaani ilmumisest kõigi robotite ülesannete, sealhulgas strateegiate jaoks. Programmeerija-kaupleja ees seisev ülesanne on luua algoritm, mis võtab arvesse tema teadmisi ja isiklikke eelistusi. Loomulikult on vaja eelnevalt selgelt mõista kõiki tehinguid automatiseeriva süsteemi nüansse. Seetõttu ei soovitata algajatel kauplejatel TC-algoritmi ise luua. Kauplemisrobotite tehniliseks rakendamiseks peate teadma vähemalt ühte programmeerimiskeelt. Programmide kirjutamiseks kasutage mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLabi.
Programmeerimisvõime annab kauplejatele palju eeliseid:

• andmebaaside loomise oskus;
• käivitus- ja katsesüsteemid;
• analüüsida kõrgsageduslikke strateegiaid;
• vead kiiresti parandada.

Iga keele jaoks on palju väga kasulikke avatud lähtekoodiga teeke ja projekte. Üks suurimaid algoritmilise kauplemise projekte on QuantLib, mis on ehitatud C++-i. Kui peate kõrgsagedusalgoritmide kasutamiseks looma otse ühenduse Currenexi, LMAX-i, Integrali või muude likviidsuse pakkujatega, peate valdama Java-ühenduse API-de kirjutamist. Programmeerimisoskuste puudumisel on võimalik lihtsate mehaaniliste kauplemissüsteemide loomiseks kasutada spetsiaalseid algoritmilisi kauplemisprogramme. Selliste platvormide näited:

• TSLab;
• whelthlab;
• Metatrader;
• S#.Stuudio;
• multidiagrammid;
• kaubandusjaam.

Algoritmiline kauplemine börsil

Aktsia- ja futuuriturg pakuvad küllaldaselt võimalusi automatiseeritud süsteemide jaoks, kuid algoritmiline kauplemine on levinum suurte fondide kui erainvestorite seas. Börsil on mitut tüüpi algoritmilist kauplemist:

• Tehnilisel analüüsil põhinev süsteem. Loodud turu ebaefektiivsuse ja mitmete indikaatorite kasutamiseks trendide, turu liikumiste tuvastamiseks. Sageli on selle strateegia eesmärk saada kasu klassikalise tehnilise analüüsi meetoditest.
• Paari- ja korvikauplemine. Süsteem kasutab kahe või enama instrumendi suhet (üks neist on “juhend”, st selles toimuvad esmalt muudatused ja seejärel tõmmatakse 2. ja järgnevad instrumendid üles) suhteliselt suure protsendiga, kuid mitte 1-ga. Kui instrument kaldub antud marsruudilt kõrvale, naaseb ta tõenäoliselt oma rühma. Seda kõrvalekallet jälgides saab algoritm kaubelda ja omanikule kasumit teenida.
• Turundus. See on veel üks strateegia, mille ülesanne on säilitada turu likviidsust. Et erakaupleja või riskifond saaks igal ajal kauplemisinstrumendi osta või müüa. Turutegijad saavad isegi kasutada oma kasumit erinevate instrumentide nõudluse rahuldamiseks ja börsilt kasu saamiseks. Kuid see ei takista kiirel liiklusel ja turuandmetel põhinevate spetsiaalsete strateegiate kasutamist.
• eest jooksmine. Sellise süsteemi osana kasutatakse tööriistu tehingute mahu analüüsimiseks ja suurte tellimuste tuvastamiseks. Algoritm võtab arvesse, et suured orderid hoiavad hinda ja põhjustavad vastupidiste tehingute ilmumist vastupidises suunas. Turuandmete analüüsimise kiiruse tõttu tellimusraamatutes ja voogudes kogevad nad volatiilsust, püüavad edestada teisi osalejaid ja lepivad väga suurte tellimuste täitmisel vähese volatiilsusega.
• Vahekohus. Tegemist on tehinguga, milles kasutatakse finantsinstrumente, nendevaheline korrelatsioon on ligilähedane ühele. Reeglina on sellistel instrumentidel kõige väiksemad kõrvalekalded. Süsteem jälgib seotud instrumentide hinnamuutusi ja teeb hindade võrdsustamiseks arbitraažioperatsioone. Näide: Võetakse sama ettevõtte 2 erinevat tüüpi aktsiat, mis muutuvad sünkroonselt 100% korrelatsiooniga. Või võta samu aktsiaid, aga erinevatel turgudel. Ühel börsil tõuseb / langeb see veidi varem kui teisel. Olles selle hetke “püüdnud” 1. kuupäeval, saate tehinguid avada 2. kuupäeval.
• Volatiilsusega kauplemine. See on kõige keerulisem kauplemisviis, mis põhineb erinevat tüüpi optsioonide ostmisel ja konkreetse instrumendi volatiilsuse suurenemise ootusel. See algoritmiline kauplemine nõuab palju arvutusvõimsust ja ekspertide meeskonda. Siin analüüsivad parimad mõistused erinevaid instrumente, tehes ennustusi, milline neist võib volatiilsust suurendada. Nad panevad oma analüüsimehhanismid robotitesse ja ostavad nendele instrumentidele õigel ajal optsioone.

Algoritmilise kauplemise riskid

Algoritmilise kauplemise mõju on viimasel ajal märkimisväärselt suurenenud. Loomulikult kaasnevad uute kauplemismeetoditega teatud riskid, mida varem ei osatud oodata. HFT tehingutega kaasnevad eelkõige riskid, millega tuleb arvestada.
Kõige ohtlikum algoritmidega töötamisel:

• Hindadega manipuleerimine. Algoritme saab konfigureerida nii, et need mõjutaksid otseselt üksikuid instrumente. Siin võivad tagajärjed olla väga ohtlikud. 2013. aastal toimus 1. kauplemispäeval ülemaailmsel BATS-i turul ettevõtte väärtpaberite väärtuses tõeline langus. Vaid 10 sekundiga langes hind 15 dollarilt vaid paarile sendile. Põhjuseks oli roboti tegevus, mis oli teadlikult programmeeritud aktsiahindu langetama. See poliitika võib teisi osalejaid eksitada ja olukorda börsil oluliselt moonutada.
• Käibekapitali väljavool. Kui turul on pingeline olukord, peatavad roboteid kasutavad osalejad kauplemise. Kuna enamik tellimusi tuleb autonõustajatelt, toimub globaalne väljavool, mis toob kohe kõik hinnapakkumised alla. Sellise vahetuse “kiiks” tagajärjed võivad olla väga tõsised. Veelgi enam, likviidsuse väljavool põhjustab laialdast paanikat, mis raskendab keerulist olukorda.
• Volatiilsus on järsult tõusnud. Mõnikord on kõigil maailma turgudel varade väärtuses tarbetuid kõikumisi. See võib olla järsk hinnatõus või katastroofiline langus. Seda olukorda nimetatakse äkiliseks ebaõnnestumiseks. Tihti on kõikumiste põhjuseks kõrgsagedusrobotite käitumine, sest nende osakaal turuosaliste koguarvust on väga suur.
• Kasvavad kulud. Suur hulk mehaanikakonsultante peavad pidevalt oma tehnilisi võimalusi täiustama. Sellest tulenevalt muutub tariifipoliitika, mis pole muidugi kauplejatele kasulik.
• operatsioonirisk. Suur hulk samaaegselt saabuvaid tellimusi võib tohutu võimsusega servereid üle koormata. Seetõttu lakkab süsteem mõnikord aktiivse kauplemise kõrgperioodil toimimast, kõik kapitalivood peatatakse ja osalejad kannavad suuri kahjusid.
• Turu prognoositavuse tase langeb. Robotitel on oluline mõju tehinguhindadele. Selle tõttu väheneb prognoosi täpsus ja õõnestatakse põhianalüüsi aluseid. Ka autoabilised jätavad traditsioonilised kauplejad headest hindadest ilma.

Robotid diskrediteerivad järk-järgult tavalisi turuosalisi ja see toob kaasa käsitsitoimingute täieliku tagasilükkamise. Olukord tugevdab algoritmide süsteemi positsiooni, mis toob kaasa nendega seotud riskide suurenemise.

Algoritmiline Forexi kauplemine

Algoritmilise valuutakaubanduse kasv on suuresti tingitud protsesside automatiseerimisest ja tarkvaraalgoritmide abil valuutatehingute tegemise aja vähenemisest. See vähendab ka tegevuskulusid. Forex kasutab peamiselt tehnilise analüüsi meetoditel põhinevaid roboteid. Ja kuna kõige levinum terminal on MetaTrader platvorm, on platvormi arendajate pakutav MQL programmeerimiskeel muutunud kõige levinumaks meetodiks robotite kirjutamisel.

Kvantitatiivne kauplemine

Kvantitatiivne kauplemine on kauplemise suund, mille eesmärk on moodustada mudel, mis kirjeldab erinevate finantsvarade dünaamikat ja võimaldab teha täpseid prognoose. Kvantikauplejad, tuntud ka kui kvantkauplejad, on tavaliselt oma valdkonnas kõrgelt haritud: majandusteadlased, matemaatikud, programmeerijad. Kvantkauplejaks saamiseks peate teadma vähemalt matemaatilise statistika ja ökonomeetria põhitõdesid.

Kõrgsageduslik algoritmiline kauplemine/HFT kauplemine

See on kõige levinum automatiseeritud kauplemise vorm. Selle meetodi eripäraks on see, et tehinguid saab sooritada suurel kiirusel erinevates instrumentides, mille puhul positsioonide loomise/sulgemise tsükkel lõpeb ühe sekundi jooksul.

HFT-tehingutes kasutatakse arvutite peamist eelist inimeste ees – megakiiret.

Arvatakse, et idee autor on Stephen Sonson, kes koos D. Whitcombi ja D. Hawksiga lõi 1989. aastal maailma esimese automaatse kauplemisseadme (Automatic Trading Desk). Kuigi tehnoloogia ametlik väljatöötamine algas alles 1998. aastal, mil kiideti heaks elektrooniliste platvormide kasutamine Ameerika börsidel.

HFT kauplemise põhiprintsiibid

See kauplemine põhineb järgmistel vaaladel:

• kõrgtehnoloogiliste süsteemide kasutamine hoiab positsioonide täitmise perioodi 1-3 millisekundi tasemel;
• kasu hindade ja marginaalide mikromuutustest;
• suuremahuliste kiirete tehingute sooritamine ja kasum madalaimal reaaltasemel, mis mõnikord jääb alla sendi (HFT potentsiaal on kordades suurem kui traditsioonilistel strateegiatel);
• igat tüüpi arbitraažitehingute rakendamine;
• tehingud tehakse rangelt kauplemispäeva jooksul, iga seansi tehingute maht võib ulatuda kümnetesse tuhandetesse.

Kõrgsageduslikud kauplemisstrateegiad

Siin saate kasutada mis tahes algoritmilist kauplemisstrateegiat, kuid samal ajal kaubelda inimesele kättesaamatul kiirusel. Siin on mõned näited HFT strateegiatest:

• Kõrge likviidsusega kogumite tuvastamine. Selle tehnoloogia eesmärk on tuvastada peidetud (“tumedad”) või hulgitellimused, avades väikesed testtehingud. Eesmärk on võidelda mahukogumite tekitatud tugeva liikumisega.
• Elektroonilise turu loomine. Turu likviidsuse suurendamise käigus teenitakse kasumit hinnavahe piires kauplemise kaudu. Tavaliselt börsil kaubeldes vahe laieneb. Kui turutegijal ei ole kliente, kes suudaksid tasakaalu hoida, peavad kõrgsageduskauplejad kasutama oma vahendeid, et katta instrumendi pakkumine ja nõudlus. Börsid ja ECN-id pakuvad preemiana tegevuskuludelt allahindlusi.
• Esirinnas. Nimi tõlkes tähendab “jookse ette”. See strateegia põhineb praeguste ostu- ja müügikorralduste, varade likviidsuse ja keskmise avatud intressi analüüsil. Selle meetodi põhiolemus on tuvastada suured tellimused ja esitada oma väikesed tellimused veidi kõrgema hinnaga. Pärast korralduse täitmist kasutab algoritm teise suurema korralduse määramiseks suure tõenäosusega hinnakõikumisi teise suure tellimuse ümber.
• Viivitatud vahekohtumenetlus. See strateegia kasutab ära aktiivset juurdepääsu andmete vahetamiseks, mis on tingitud serverite geograafilisest lähedusest või kallite otseühenduste hankimisest suuremate saitidega. Seda kasutavad sageli kauplejad, kes tuginevad valuutaregulaatoritele.
• Statistiline arbitraaž. See kõrgsageduskauplemise meetod põhineb erinevate instrumentide korrelatsiooni tuvastamisel platvormide või vastavate varavormide vahel (valuutapaari futuurid ja nende hetketehingud, tuletisväärtpaberid ja aktsiad). Selliseid tehinguid teevad tavaliselt erapangad, investeerimisfondid ja muud tegevusloaga edasimüüjad.

Kõrgsagedustoiminguid tehakse mikromahtudes, mille kompenseerib suur tehingute arv. Sel juhul fikseeritakse kasum ja kahjum kohe.

Algoritmkauplejate programmide ülevaade

Algoritmiliseks kauplemiseks ja robotite programmeerimiseks kasutatavast tarkvarast on väike osa:

• TSlab. Venemaal toodetud C# tarkvara. Ühildub enamiku Forexi ja börsimaakleritega. Tänu spetsiaalsele plokkskeemile on sellel üsna lihtne ja hõlpsasti õpitav liides. Saate programmi tasuta kasutada süsteemi testimiseks ja optimeerimiseks, kuid reaalsete tehingute jaoks peate ostma tellimuse.
• WealthLab. Programm, mida kasutatakse algoritmide väljatöötamiseks C# keeles. Selle abil saate Wealth Scripti teeki kasutada algoritmilise kauplemistarkvara kirjutamiseks, mis lihtsustab oluliselt kodeerimisprotsessi. Samuti saate programmiga ühendada erinevatest allikatest pärit tsitaate. Lisaks järeltestimisele võivad finantsturul toimuda ka reaalsed tehingud.
• r stuudio. Täiustatud programm kvantidele (ei sobi algajatele). Tarkvara integreerib mitu keelt, millest üks kasutab andmete ja aegridade töötlemiseks spetsiaalset R-keelt. Siin luuakse algoritme ja liideseid, tehakse teste ja optimeerimist, saab statistikat ja muid andmeid. R Studio on tasuta, kuid see on üsna tõsine. Programm kasutab erinevaid sisseehitatud teeke, testereid, mudeleid jne.

Algoritmilise kauplemise strateegiad

Algo kauplemisel on järgmised strateegiad:

• TWAP. See algoritm avab regulaarselt tellimusi parima pakkumise või pakkumise hinnaga.
• täitmise strateegia.  Algoritm nõuab suuri varade ostmist kaalutud keskmiste hindadega, mida tavaliselt kasutavad suured osalejad (riskifondid ja maaklerid).
• VWAP. Algoritmi kasutatakse positsioonide avamiseks etteantud mahust võrdses osas teatud aja jooksul ning hind ei tohiks olla kõrgem kui kaalutud keskmine hind turule toomisel.
• andmete kaevandamine. See on uute algoritmide jaoks uute mustrite otsimine. Enne testi algust moodustas rohkem kui 75% tootmiskuupäevadest andmete kogumine. Otsingutulemused sõltuvad ainult professionaalsetest ja üksikasjalikest meetoditest. Otsing ise konfigureeritakse käsitsi, kasutades erinevaid algoritme.
• jäämägi. Kasutatakse tellimuste esitamiseks, mille koguarv ei ületa parameetrites määratud arvu. Paljudel börsidel on see algoritm sisse ehitatud süsteemi tuumasse ja see võimaldab teil tellimuse parameetrites määrata mahtu.
• spekulatiivne strateegia. See on standardmudel erakauplejatele, kes soovivad saada kauplemiseks parimat võimalikku hinda eesmärgiga teenida hilisemat kasumit.

Algoritmilise kauplemise koolitus ja raamatud

Kooliringides selliseid teadmisi ei saa. See on väga kitsas ja spetsiifiline valdkond. Tõeliselt usaldusväärseid uuringuid on siin raske välja tuua, kuid kui üldistada, siis algoritmilise kauplemisega tegelemiseks on vaja järgmisi võtmeteadmisi:

• matemaatilised kui ka majandusmudelid;
• programmeerimiskeeled — Python, С++, MQL4 (Forexi jaoks);
• teave vahetuslepingute ja instrumentide omaduste kohta (optsioonid, futuurid jne).

See suund tuleb valdavalt iseseisvalt omandada. Selleteemalise õppekirjanduse lugemiseks võite kaaluda raamatuid:

• “Kvantkauplemine” ja “Algoritmiline kauplemine” – Ernest Chen;
• “Algoritmiline kauplemine ja otsene juurdepääs börsile” – Barry Johnsen;
• “Finantsmatemaatika meetodid ja algoritmid” – Lyu Yu-Dau;
• “Musta kasti sees” – Rishi K. Narang;
• “Kaubandus ja börsid: turu mikrostruktuur praktikutele” – Larry Harris.

Kõige produktiivsem viis õppeprotsessi alustamiseks on omandada aktsia kauplemise ja tehnilise analüüsi põhitõed ning seejärel osta algoritmilise kauplemise kohta raamatuid. Samuti tuleb märkida, et enamik erialaseid väljaandeid on saadaval ainult inglise keeles.

Lisaks eelarvamusega raamatutele on kasulik lugeda ka igasugust vahetuskirjandust.

Kuulsad müüdid algoritmilise kauplemise kohta

Paljud usuvad, et robotkauplemine võib olla ainult kasumlik ja kauplejad ei pea üldse midagi tegema. Muidugi mitte. Alati on vaja robotit jälgida, optimeerida ja juhtida, et vigu ja tõrkeid ei tekiks. Mõned inimesed arvavad, et robotid ei saa raha teenida. Need on inimesed, kes on tõenäoliselt varem kokku puutunud madala kvaliteediga robotitega, mida petturid valuutatehingute jaoks müüvad. Valuutakaubanduses on kvaliteetseid roboteid, mis võivad raha teenida. Aga keegi ei müü neid, sest need toovad juba head raha. Börsil kauplemisel on tohutu kasumipotentsiaal. Algoritmiline kauplemine on tõeline läbimurre investeerimise vallas. Robotid võtavad üle peaaegu iga igapäevase ülesande, mis varem võttis palju aega.