Algokaubanduse teadus: tüübid, töötavad robotid ja strateegiad 2024

Kaasaegne majandus on mõeldamatu ilma börside ja aktsiaturgudeta. Kauplemist nendel saitidel nimetatakse
kauplemiseks . Kauplejad kasutavad oma äritegevuse hõlbustamiseks aktiivselt arvutitehnoloogia võimalusi. Matemaatiliste mudelite ja arvutitehnoloogia abil kauplemist nimetatakse algoritmiliseks kauplemiseks. See artikkel räägib seda tüüpi kauplemisest finantsturgudel, selle sortidest, kasutatud meetoditest, eelistest ja puudustest ning kasutatavast tarkvarast.

Mis on algoritmiline kauplemine (algoritmiline kauplemine)

Mõistel “algoritmiline kauplemine” või “algoritmiline kauplemine” on kaks tähendust. Esimesel juhul tähendab see sõna turul suure tellimuse täitmise meetodit, mille kohaselt see avatakse järk-järgult vastavalt teatud reeglitele ja jagatakse automaatselt mitmeks alamtellimuseks, millel on oma hind ja maht. Iga tellimus saadetakse turule täitmiseks. Tehnoloogia eesmärk on teha kauplejatele lihtsamaks suurte tehingute tegemine, mida tuleb teha võimalikult vähe märgataval viisil. Näiteks peate ostma 200 000 aktsiat ja iga positsioon sisaldab korraga 4 aktsiat.
Selle sõna teine ​​tähendus on süsteem, mis avab tellimusi etteantud algoritmi järgi ilma kaupleja osaluseta. Algoritmid seatakse selleks, et automaatsest turuanalüüsist otse kasu saada. Neid süsteeme nimetatakse ka ”
kauplemisrobotiks “. Algoritmilist kauplemist ja algoritmilist kauplemist kasutatakse börsidel, sealhulgas krüptovaluutabörsidel ja Forexil.

Mis on algoritmilise kauplemise olemus?

Algokauplemine hõlmab konkreetse vara kohta andmete kogumist selle arendusloo põhjal, tehinguteks algoritmide ja sobivate kauplemisrobotite valimist. Hinna määramiseks rakendatakse tõenäosusteooriat, tehakse kindlaks turupuudused ja nende kordumise tõenäosus tulevikus. Valikus on kolme tüüpi. Manuaalse lähenemisega rakendab spetsialist matemaatilisi valemeid ja füüsilisi mudeleid. Geneetiline lähenemine hõlmab reeglite väljatöötamist arvutisüsteemide ja tehisintellekti abil. Automaatne toodetakse spetsiaalse arvutiprogrammiga, mis töötleb reeglite massiive ja testib neid.

Mis tüüpi algoritmiline kauplemine on olemas?

Algoritmilist kauplemist rakendatakse mitmes põhivaldkonnas:

1. Tehniline analüüs . Turu ebaefektiivsuse kasutamine ja praeguste suundumuste tuvastamine klassikalise matemaatilise ja füüsikalise analüüsi abil.
2. Turu tegemine . See meetod säilitab turu likviidsuse. Turutegijaid premeerib börs nõudluse rahuldamise, sealhulgas kasumi vastu. Strateegia põhineb raamatupidamisel ja kiirel info liikumisel turgudelt.
3. Eest jooksmine . Tellimuste mahu analüüs instrumentide lõikes ja neist suurimate valik. See strateegia põhineb asjaolul, et suurel tellimusel on kõrge hind ja see meelitab ligi palju vastutellimusi. Algoritmid analüüsivad lindi- ja tellimusraamatu andmeid ning püüavad fikseerida suurte tehingute käigus toimunud liikumisi kiiremini kui teised osalejad.
4. Paaride ja korviga kauplemine . Kaks või enam instrumenti on korrelatsioonis kõrge, kuid mitte üks-ühele korrelatsiooniga. Ühe instrumendi kõrvalekaldumine etteantud kursist tähendab suurema tõenäosusega oma gruppi naasmist. Korrelatsiooni määramine aitab teha kasumliku tehingu.
5. Vahekohus . Meetod põhineb sarnase hinnadünaamikaga varade võrdlemisel. Seda sarnasust rikutakse mõnikord erinevate tegurite tõttu. Arbitraaži sisuks on kallima vara müük ja odavama ost. Selle tulemusena varade hind võrdsustub ja odavam vara kallineb. Algoritmilised kauplemissüsteemid tuvastavad hinnamuutused turul ja teevad tulusaid arbitraažitehinguid.

   

6. Volatiilsusega kauplemine . Keeruline kauplemisviis, mis seisneb erinevate optsioonide ostmises. Kaupleja eeldab, et aktsia volatiilsus suureneb müümisel ja väheneb ostes. Seda tüüpi kaubandus nõuab märkimisväärset varustusvõimsust ja kvalifitseeritud spetsialiste.

Tööstrateegiad algoritmilises kauplemises, kogu tõde robotkauplemise kohta: https://youtu.be/eg3s0c_X_ao

Millal ja kuidas tekkis algoritmiline kauplemine nähtusena

Algoritmiline kauplemine töötati välja 1970. aastate alguses, kui loodi NASDAQ, esimene börs, mis kasutas arvutikauplemist. Tol ajal oli algoritmiline kauplemine kättesaadav ainult suurinvestoritele, tavainimestel polnud sellisele tehnoloogiale ligipääsu. Arvutid polnud siis veel täiuslikud ja 1987. aastal tekkis riistvaraviga, mis viis Ameerika turu kokkuvarisemiseni. 1998. aastal lubas SEC – USA väärtpaberikomisjon ametlikult elektrooniliste kauplemisplatvormide kasutamise. Seda aastat tuleks pidada algoritmilise kauplemise ilmumise kuupäevaks selle tänapäevasel kujul.

2000. aastate alguses viidi arvutite abil tehingud läbi mõne sekundiga. Kuid robotite osakaal turul oli alla 90%. 2009. aastaks täideti börsidel tellimused millisekunditega ning
kauplemisrobotid teostasid 60% tehingutest. Pärast 2012. aastat on olukord muutunud. Turu ettearvamatus tõi kaasa tõrkeid tollal eksisteerinud tarkvaras. Automaatselt sooritatud tehingute osakaal on vähenenud 50%-ni kogusummast. Vigade vältimiseks on alustatud tehisintellekti arendamist ja rakendamist.

Mille poolest erineb algoritmiline kauplemine algoritmilisest kauplemisest?

Vaatamata mõistete näilisele sarnasusele tuleks eristada mõisteid “algoritmiline kauplemine” ja “algoritmiline kauplemine”. Esimesel juhul eeldatakse suure tellimuse täitmise meetodit, jagades selle osadeks ja esitades seejärel teatud reeglite järgi ning teisel juhul räägitakse automatiseeritud süsteemist, mis loob tellimusi ilma kauplejata teatud kindla järgi. algoritm. Algoritmilise kauplemise algoritme kasutatakse selleks, et lihtsustada kaupleja suurte tehingute sooritamist. Algoritmilises kauplemises kasutatakse neid turu analüüsimiseks ja positsioonide avamiseks tulu suurendamiseks.

Milline tarkvara sobib algoritmilise kauplemise jaoks?

Kuna algoritmiline kauplemine hõlmab arvutitehnoloogia kasutamist, peate valima õige tarkvara. Kauplemisrobot on peamine tööriist automatiseeritud kauplemise harjutamiseks. Saate selle ise
programmeerimiskeeli kasutades välja töötada või kasutada selle loomiseks platvormi.

Mida tuleks meeles pidada enne algoritmilise kauplemise alustamist?

Esiteks tasub mainida, et algokaupleja peab oskama programmeerida, sest enamiku platvormide valdamine on selle oskuse valdamisega võimalik. Algoritmilise kauplemise jaoks kasutatav programmeerimiskeel peab ühilduma kõigi arendatavate platvormide ja algoritmidega. Sobivaim programmeerimiskeel on C# (C-sharp). Seda kasutatakse sellistes platvormides nagu TSLab, StockSharp, WealthLab. Programmeerimiskeelt teadmata tuleb 2 viimast programmi mitu kuud õppida.

TSLab on üks populaarsemaid programme algoritmide käitamiseks.

Platvorm
kauplemisrobotite ja -süsteemide loomiseks, testimiseks ja käivitamiseks. Sisaldab mugavat visuaalset redaktorit kuubikute kujul, mis võimaldab teil arendada robotit ilma programmeerimiskeelt tundmata. Kuubikutest saate kokku panna soovitud kauplemisalgoritmi. Programmi kogutud kauplemisinstrumentide ajalugu võimaldab teil leida ja parandada skriptides vigu, tehnilise analüüsi tööriistad aga unikaalse lahenduse loomisel.

Paigaldamine

Platvormi installimiseks peate installiprogrammi ametlikult veebisaidilt alla laadima. Allalaadimislehel on kirjas, et programm töötab ainult Windowsi 64-bitistes versioonides. Pärast allalaadimist avage installifail. Enne installimist palub see teil installida .NET Frameworki ja Visual C++ Redistributable Studio uusim versioon.

Kui nende programmide vajalikud versioonid pole saadaval, peaksite need installima. Ilma nendeta platvorm ei tööta. Kui nende programmide uusimad versioonid on saadaval, avaneb installiprogrammi käivitusaken. Klõpsake nuppu “Järgmine”.
Nõustume litsentsilepingu tingimustega ja valime tee, kuhu programm installitakse.

Seejärel peaksite installimiseks loa andma ja ootama, kuni see lõpeb.
Kui installimine on lõppenud, avaneb vastav aken. Pärast installimist saate programmi käivitada.

Algoritmilise kauplemise koolitus TSLabis

Tarnija seadistamine

Kauplemisroboti seadistamiseks ja testimiseks peab teil olema noteeringute ajalugu. Hinnapakkumiste ajaloo saamiseks peate seadistama andmepakkuja. Menüüs “Andmed” valige üksus “Tarnijad”.
Avaneb tühi tarnijate vahekaart. Peame klõpsama nuppu “Lisa”. Avanevas dialoogiboksis valige “Ajaloolised andmed”. Selles etapis peate valima hinnapakkumiste andmetüübi. Sel juhul valitakse tekstifail hinnasammuga 0,01. Laadige hoidlast alla vajalik fail.

Laadige alla fail 1.rand.quote.step=0.01_1m.txt.zip. Pärast allalaadimist leidke fail allalaadimiskaustast ja ekstraktige see arhiivist välja. Naaseme TSLabi ja valime menüüst “Andmed” üksuse “Tarnijad”.
Avaneb vastav aken. Peate klõpsama nuppu “Lisa”.
Avaneb tarnija lisamise aken. Valige selles üksus “Ajaloolised andmed” ja seejärel klõpsake nuppu “Järgmine”.
Järgmises aknas määrake teenusepakkuja nimi ja andmetüüp. Määrake nimeks TextData ja andmetüübiks Text Files. Vajutame nuppu “Järgmine”.
Valige tee tarnija juurde. Vaikimisi tee on C:ProgramDataTSLabTSLab 2.1ProvidersText. Saate määrata teistsuguse tee, klõpsates teeribal …. Määrame oma faili tee, mille järel seame parameetrid: 1. Kümnendkohtade arv on 2. 2. Hinnasamm määratakse automaatselt, kui see on väiksem kui 1. Fail sammuga 0,01 ja täpsustades 1 Seadetesse sisselogimine valib sammu 0,1
Vajutage nuppu “Järgmine”. Pakkujate aknas muutub nähtavaks andmepakkuja TextData.

Skripti loomine

TSLabi platvorm võimaldab arendada kauplemisalgoritme, testida ja luua kauplemisroboteid – agente. Kuid enne kauplemisalgoritmi loomist peate kirjutama selle jaoks skripti. Selleks valige menüüst “Lab”. Valige ripploendist “Skriptid”.
Avaneb dialoogiboks, milles klõpsame “Loo uus”. Teises aknas sisestage skripti nimi ja klõpsake “OK”.
Redigeerimiseks topeltklõpsake loodud skriptil hiire vasakut nuppu. Näeme visuaalset skriptiredaktorit.

Sinine ristkülikukujuline plokk on “kaubeldav instrument”. Hall ristkülik “Volume 1” – teatud aja jooksul optsioonide või futuurlepingutega tehtavate toimingute arv. Plokk “Sulgemine” kajastab baari sulgemishinda. Plokk “Graafikpaneel” loob vastava paneeli.
Paremklõps. Valige rippmenüüst “Atribuudid”. Valige vahekaart Skript.
Keela “Kasuta kuupäev alates”. Valige vahekaart “Allikad” ja selles – tööriist. Klõpsake sellel väljal. Avaneb aken “Vali väärtpaberid”, milles tuleb valida TextData andmepakkuja ja määrata instrument – tekstifaili noteeringud 1.rand.quote.step=0,01_1m. Kinnitamiseks klõpsake “OK”.

Pärast tööriista valimist ilmub akna ülaossa vahekaart diagrammi pildi ja kirjaga “Laadimine”. Peale andmete töötlemist ilmub sellele vahekaardile valitud instrumendi nimi – 1.rand.quote.step=0.01_1m

Pärast andmete laadimist klõpsake “Salvesta ja käivita”.
See skript on mõeldud instrumendi kuvamiseks diagrammil. Lõpuks avaneb graafiku vahekaart. Kauplemisalgoritmid ja kauplemisagendid on seadistatud sarnaselt. Nagu näete, on algoritmiline kauplemine TSLabi abil peaaegu kõigile kättesaadav ega vaja eelnevat koolitust. TSLabi peamine eelis on see, et iga kasutaja saab hakata kauplemisroboteid koostama pärast 2-3 päeva platvormi õppimist. Seda hõlbustab visuaalne redaktor. Toimetaja abiga õpid algoritmilises kauplemises vajalikku mõtlemist. TSLab toetab C# keelt, edasist programmeerimist sellel platvormil saab jätkata TSLabi API abil. Siiski on parem algoritmilisse kauplemisse süvenemist jätkata keerukamate programmidega.

stocksharp

Stocksharp on C# keeles kirjutatud kauplemisrobotite raamatukogu. Kauplemisrobotid on koostatud Visual Studio programmeerimiskeskkonnas. Seetõttu peate enne selle ressursi abil roboti kirjutamist kulutama programmeerimiskeele õppimisele vähemalt kuus kuud. Kõik ei suuda uuringut lõpuni teha. Selle platvormi kasutamine on aga praktikas igati õigustatud.

WealthLab

WealthLab on veel üks platvorm Fidelity kauplemisrobotite ja -süsteemide testimiseks ja arendamiseks. Programmil on kaks versiooni: Pro Fidelity kontoga USA kodanikele ja Developer kõigile teistele. WealthLab võimaldab robotite arendamisel kasutada tehnilise analüüsi tööriistu, võtta vastu signaale tehingu sõlmimiseks ja sõlmimiseks ning need terminali üle kanda. Kui kaupleja ei oska programmeerida, saab ta kasutada assistenti (nõustajat). Platvorm põhineb C# ja Pascal programmeerimiskeeltel. Platvorm joonistab diagramme segmentide, Jaapani küünlajalgade, joondiagrammide jms kujul.
Programmi põhifunktsiooniks on ajalooandmetel põhinevate strateegiate optimeerimine ja testimine. WealthLabi saab õppida mitte nii kiiresti kui TSLab, vaid kõigest 2 kuuga. Sisseehitatud programmeerimiskeel annab suurepärased võimalused kasumlike kauplemisstrateegiate loomisel. Kaupleja saab platvormi siduda tarkvarapaketiga Quik, mis võimaldab tellimusi esitada võrguühenduseta.

Milliseid strateegiaid algoritmilise kauplemise jaoks kasutatakse?

Algoritmidega kauplemiseks käegakatsutavate tulemuste saavutamiseks peate järgima konkreetse olukorra jaoks loodud strateegiat.

1. Spekulatiivne strateegia . Selle eesmärk on saavutada kõige soodsam hind tehingu sõlmimiseks hilisema kasumi saamiseks. Kasutatakse peamiselt erakauplejate poolt.
2. andmekaeve . Uute algoritmide jaoks uute mustrite leidmine. Enamik andmeid kogutakse selle strateegia kohta enne testimist. Teavet otsitakse käsitsi seadistuste abil.
3. TWAP on ajaga kaalutud keskmine hind. Tellimuste avamine võrdsete ajavahemike järel parimate pakkumis- ja pakkumishindadega.
4. VWAP – mahuga kaalutud keskmine hind. Positsiooni avamine võrdsetes osades sama mahuga teatud ajaks ja keskmisest väärtusest mitte kõrgemate hindadega.
5. Täitmise strateegia . Strateegia, mida kasutatakse suures mahus vara omandamiseks kaalutud keskmise hinnaga. Peamiselt kasutavad maaklerid ja riskifondid.

Kuidas vältida kaotusi algoritmilise kauplemise tegemisel, riskijuhtimine

On suur viga arvata, et algoritmiga kaupleja peab looma vaid kauplemisroboti. Kõiki riske tuleb ennetada ja kõrvaldada. Elektrikatkestused, internetiühendus ning vead arvutustes ja programmeerimises võivad kaasa tuua märkimisväärseid kahjusid ja jätta teid täielikult ilma sissetulekust.

Infrastruktuuriserver, kus toimub algoritmiline kauplemine, võib ootamatult ebaõnnestuda või operatsioonisüsteem võib sellel taaskäivitada. Serveriga seotud probleemide kõrvaldamiseks võite serveri rentida või ise kasvatada. Kui see pole saadaval, peate hankima serveri stabiilselt hea ühendusega pakkujalt. Süsteemi minimaalne võimsusvaru peaks olema 40-50%. Ühendusprobleemid tekivad alati ootamatult. Saate ühenduse konfigureerida nii, et pärast ühenduse katkemist suletakse vahetuspunktid. Andmepakettide rikkumist jälgitakse WatchDogi jälgimisalgoritmide abil. Kauplemisel kasutatavad kauplemisstrateegiad on ebatäiuslikud ja nende kombinatsioon võib viia täiesti erinevate tagajärgedeni. Rakendustes võib esineda API vigu. Osade hind, maht, väärtus võidakse kuvada valesti. Samuti võib tehinguid pidada nädalavahetustel või pühadel, rikutakse kauplemisstrateegiat või konto limiite.

Nende vigade kõrvaldamiseks on vaja jälgida ja analüüsida kauplemisstrateegiate ordereid ja limiite, et kõrvaldada vigased parameetrid.

Eriolukorras on vajalik sellest koheselt teavitada kõiki huvilisi SMS-i, e-posti, kiirsõnumite ja muude suhtluskanalite kaudu. Iga rike tuleb kindlasti logidesse salvestada, et vältida nende kordumist tulevikus. Kuidas luua passiivset tulu algoritmilise kauplemisega: https://youtu.be/UeUANvatDdo

Algo kauplemine: plussid ja miinused

Kauplemisrobotid ei allu “inimlikele” teguritele, mis võiksid nende tööd mõjutada: väsimus, emotsionaalsed purunemised ja muud. See on algoritmilise kauplemise peamine eelis. Algoritmid järgivad täpselt määratletud programmi ega kaldu sellest kunagi kõrvale. Algo kauplemisel on mitmeid puudusi. Need hõlmavad eelkõige seda, et seda tüüpi kaubandust puudutav teave on üldkasutatav. Algoritmiga kaupleja peab valdama programmeerimist, mis on enamiku finantsspetsialistide jaoks üsna keeruline. Kui turg muutub, peate algoritmi täielikult muutma. Kauplemisroboti kirjutamisel võib teha vea, mis viib kogu algoritmi valele teele ja see toob kaasa rahalise kaotuse.
Algoritmiline kauplemine on üsna keeruline börsikauplemise liik, mis nõuab teadmisi mitte ainult kauplemisest, vaid ka matemaatikast ja programmeerimisest. See pole vajalik ainult selleks, et oleks võimalik luua soovitud algoritm, vaid ka vältida ühendusprobleeme, vigu algoritmides ja programmikoodis. Enne sellise kauplemise otsustamist peate hoolikalt läbi mõtlema. Sellegipoolest, olles selle omandanud ja praktikas õigesti rakendanud, saab kaupleja sissetulekuid oluliselt juurde ja muudab tema töö lihtsamaks.