Algo-kauppa: sen ydin, kaupankäyntistrategiat ja riskit

Tällä hetkellä suurin osa pörssien toiminnoista suoritetaan erityisillä roboteilla, joihin on upotettu erilaisia ​​​​algoritmeja. Tätä taktiikkaa kutsutaan algoritmiseksi kaupankäynniksi. Tämä on viime vuosikymmenien trendi, joka on muuttanut markkinoita monin tavoin.

Mitä on algoritminen kaupankäynti?

Algoritmisen kaupankäynnin päämuoto on HFT-kauppa. Tarkoitus on saada kauppa päätökseen välittömästi. Toisin sanoen tämä tyyppi hyödyntää tärkeintä etuaan – nopeutta. Algoritmisella kaupalla on kaksi päämääritelmää:

• Algo-kauppa. Autojärjestelmä, joka voi käydä kauppaa ilman kauppiasta tietyllä algoritmilla. Järjestelmä on välttämätön suoran voiton tuottamiseksi markkinoiden autoanalyysin ja positioiden avaamisen kautta. Tätä algoritmia kutsutaan myös ”kaupparobotiksi” tai ”neuvojaksi”.
• Algoritminen kaupankäynti. Suurten tilausten toteuttaminen markkinoilla, kun ne jaetaan automaattisesti osiin ja avataan asteittain määritettyjen sääntöjen mukaisesti. Järjestelmää käytetään helpottamaan elinkeinonharjoittajien ruumiillista työtä asioidessaan. Esimerkiksi, jos sinulla on tehtävä ostaa 100 tuhatta osaketta ja sinun on samanaikaisesti avattava positioita 1-3 osakkeelle ilman, että se herättää huomiota tilaussyötteessä.

Yksinkertaistettu, algoritminen kaupankäynti on kauppiaiden päivittäisten toimintojen automatisointia, joka vähentää osaketietojen analysointiin, matemaattisten mallien laskemiseen ja transaktioiden suorittamiseen kuluvaa aikaa. Järjestelmä poistaa myös inhimillisen tekijän roolin markkinoiden toiminnassa (tunteet, spekulaatio, ”kauppiaan intuitio”), mikä toisinaan tekee tyhjäksi jopa lupaavimman strategian kannattavuuden.

Algoritmisen kaupankäynnin syntyhistoria

Vuotta 1971 pidetään algoritmisen kaupankäynnin lähtökohtana (se ilmestyi samanaikaisesti ensimmäisen automatisoidun kaupankäyntijärjestelmän NASDAQ kanssa). Vuonna 1998 US Securities Commission (SEC) hyväksyi virallisesti sähköisten kaupankäyntialustojen käytön. Sitten alkoi todellinen korkean teknologian kilpailu. Seuraavat merkittävät hetket algoritmisen kaupankäynnin kehityksessä, jotka ovat mainitsemisen arvoisia:

• 2000-luvun alku. Automaattiset tapahtumat suoritettiin muutamassa sekunnissa. Robottien markkinaosuus jäi alle 10 %:n.
• vuonna 2009. Sovellusten suoritusnopeus hidastui useita kertoja ja saavutti useita millisekunteja. Myyntiassistenttien osuus nousi jyrkästi 60 prosenttiin.
• 2012 ja sen jälkeen. Pörssien tapahtumien arvaamattomuus on johtanut suureen määrään virheitä useimpien ohjelmistojen jäykissä algoritmeissa. Tämä johti automatisoidun kaupankäynnin määrän vähenemiseen 50 prosenttiin kokonaismäärästä. Tekoälyteknologiaa kehitetään ja otetaan käyttöön.

Korkean taajuuden kaupankäynti on edelleen ajankohtainen. Monet rutiinitoimenpiteet (esimerkiksi markkinoiden skaalaus) suoritetaan automaattisesti, mikä vähentää merkittävästi kauppiaiden taakkaa. Kone ei kuitenkaan ole vielä kyennyt täysin korvaamaan elävää älyä ja kehittynyttä ihmisen intuitiota. Tämä pätee erityisesti silloin, kun pörssin volatiliteetti nousee voimakkaasti merkittävien kansainvälisten talousuutisten julkaisemisen vuoksi. Robotteihin luottamista ei suositella tänä aikana.

Algoritmisen kaupankäynnin edut ja haitat

Algoritmin edut ovat kaikki manuaalisen kaupankäynnin haitat. Tunteet vaikuttavat helposti ihmiseen, mutta robotit eivät. Robotti käy kauppaa tiukasti algoritmin mukaisesti. Jos kauppa voi olla kannattava tulevaisuudessa, robotti tuo sen sinulle. Lisäksi ihminen ei pysty aina keskittymään täysin omiin toimiinsa ja hän tarvitsee lepoa ajoittain. Roboteilla ei ole tällaisia ​​​​haittoja. Mutta heillä on omansa ja heidän joukossaan:

• algoritmien tiukan noudattamisen vuoksi robotti ei voi mukautua muuttuviin markkinaolosuhteisiin;
• itse algoritmisen kaupankäynnin monimutkaisuus ja korkeat valmisteluvaatimukset;
• käyttöön otettujen algoritmien virheet, joita robotti itse ei pysty havaitsemaan (tämä on tietysti jo inhimillinen tekijä, mutta ihminen voi havaita ja korjata virheensä, mutta robotit eivät voi vielä tehdä tätä).

Kaupankäyntirobotteja ei pidä pitää ainoana mahdollisena tapana ansaita rahaa kaupankäynnillä, koska automaattisen kaupankäynnin ja manuaalisen kaupankäynnin kannattavuus on muuttunut lähes samaksi viimeisen 30 vuoden aikana.

Algoritmisen kaupankäynnin ydin

Algo-kauppiaat (kutsutaan myös kvanttikauppiaiksi) käyttävät vain teoriaa todennäköisyydestä, että hinnat putoavat vaaditulle alueelle. Laskelma perustuu edelliseen hintasarjaan tai useisiin rahoitusinstrumentteihin. Säännöt muuttuvat markkinoiden käyttäytymisen muuttuessa.
Algoritmiset kauppiaat etsivät aina markkinoiden tehottomuutta, toistuvia lainausmalleja historiassa ja kykyä laskea tulevat toistuvat tarjoukset. Siksi algoritmisen kaupankäynnin ydin on avoimien positioiden ja robottiryhmien valintasäännöt. Valinta voi olla:

• manuaalinen – toteutuksen suorittaa tutkija matemaattisten ja fysikaalisten mallien perusteella;
• automaattinen – se on tarpeen sääntöjen ja testien massaluetteloon ohjelman sisällä;
• geneettinen – täällä säännöt on kehittänyt ohjelma, jossa on tekoälyn elementtejä.

Muut ideat ja utopiat algoritmisesta kaupankäynnistä ovat fiktiota. Jopa robotit eivät voi ”ennustaa” tulevaisuutta 100 %:n takuulla. Markkinat eivät voi olla niin tehottomia, että robotteja sovelletaan milloin tahansa ja missä tahansa. Algoritmeja käyttävillä suurilla sijoitusyhtiöillä (esim. Renessaince Technology, Citadel, Virtu) on satoja kaupparobottien ryhmiä (perheitä), jotka kattavat tuhansia instrumentteja. Juuri tämä menetelmä, joka on algoritmien hajautus, tuo heille päivittäistä voittoa.

Algoritmityypit

Algoritmi on joukko selkeitä ohjeita, jotka on suunniteltu suorittamaan tietty tehtävä. Rahoitusmarkkinoilla käyttäjien algoritmit suoritetaan tietokoneilla. Sääntöjoukon luomiseen käytetään tietoja tulevien tapahtumien hinnasta, määrästä ja toteutusajasta. Algo-kauppa osake- ja valuuttamarkkinoilla on jaettu neljään päätyyppiin:

• Tilastollinen. Tämä menetelmä perustuu tilastolliseen analyysiin, jossa käytetään historiallisia aikasarjoja kaupankäyntimahdollisuuksien tunnistamiseksi.
• Auto. Tämän strategian tarkoituksena on luoda sääntöjä, joiden avulla markkinaosapuolet voivat vähentää transaktioiden riskialttiutta.
• Johtaja. Tämä menetelmä on suunniteltu suorittamaan tiettyjä tehtäviä, jotka liittyvät kauppamääräysten avaamiseen ja sulkemiseen.
• Suoraan. Tämän tekniikan tavoitteena on maksimoida markkinoille pääsyn nopeus ja vähentää kustannuksia, jotka aiheutuvat algoritmisten kauppiaiden saapumisesta ja yhdistämisestä kaupankäyntipäätteeseen.

Korkeataajuinen algoritminen kaupankäynti voidaan erottaa erilliseksi koneistetun kaupankäynnin alueeksi. Tämän kategorian pääominaisuus on tilausten luomisen korkea tiheys: tapahtumat suoritetaan millisekunneissa. Tämä lähestymistapa voi tarjota suuria etuja, mutta siihen liittyy myös tiettyjä riskejä.

Automatisoitu kaupankäynti: robotit ja neuvojat

Vuonna 1997 analyytikko Tushar Chand kuvaili kirjassaan Beyond Technical Analysis (alun perin Beyond Technical Analysis) ensimmäisen kerran mekaanista kauppajärjestelmää (MTS). Tätä järjestelmää kutsutaan kaupankäyntirobotiksi tai valuuttaneuvojaksi. Nämä ovat ohjelmistomoduuleja, jotka valvovat markkinoita, antavat kauppamääräyksiä ja ohjaavat näiden toimeksiantojen toteuttamista. Robottikaupankäyntiohjelmia on kahdenlaisia:

• automatisoitu ”alkaen” ja ”to” – he pystyvät tekemään itsenäisiä itsenäisiä päätöksiä kaupankäynnistä;
• antamalla elinkeinonharjoittajalle signaaleja avata kauppa manuaalisesti, he eivät itse lähetä tilauksia.

Algoritmisen kaupankäynnin tapauksessa huomioidaan vain 1. tyyppinen robotti tai neuvonantaja, ja sen ”supertehtävä” on sellaisten strategioiden toteuttaminen, jotka eivät ole mahdollisia manuaalisessa kaupankäynnissä.

Renaissance Institutiona Equlties Fund on suurin yksityinen rahasto, joka käyttää algoritmista kaupankäyntiä. Sen avasi Yhdysvalloissa Renaissance Technologies LLC, jonka James Harris Simons perusti vuonna 1982. Financial Times kutsui myöhemmin Simonsia ”älykkäimmäksi miljardööriksi”.

Kuinka kaupparobotit luodaan?

Osakemarkkinoilla algoritmikaupankäynnissä käytettävät robotit ovat erikoistuneita tietokoneohjelmia. Niiden kehitys alkaa ensinnäkin siitä, että syntyy selkeä suunnitelma kaikista robottien suorittamista tehtävistä, mukaan lukien strategiat. Trader-ohjelmoijan haasteena on luoda algoritmi, joka ottaa huomioon hänen tietonsa ja henkilökohtaiset mieltymyksensä. Tietenkin on välttämätöntä ymmärtää etukäteen selvästi kaikki tapahtumat automatisoivan järjestelmän vivahteet. Siksi aloittelevien kauppiaiden ei suositella luomaan TC-algoritmia yksin. Kaupankäyntirobottien tekniseen toteuttamiseen sinun on osattava vähintään yksi ohjelmointikieli. Käytä ohjelmien kirjoittamiseen mql4, Python, C #, C ++, Java, R, MathLab.
Ohjelmointikyky antaa kauppiaille monia etuja:

• kyky luoda tietokantoja;
• laukaisu- ja testausjärjestelmät;
• analysoida korkeataajuisia strategioita;
• korjata virheet nopeasti.

Jokaiselle kielelle on olemassa monia erittäin hyödyllisiä avoimen lähdekoodin kirjastoja ja projekteja. Yksi suurimmista algoritmisen kaupankäynnin projekteista on QuantLib, joka on luotu C ++ -kielellä. Jos sinun on muodostettava yhteys suoraan Currenex-, LMAX-, Integral- tai muihin likviditeetin tarjoajiin käyttääksesi suurtaajuusalgoritmeja, sinun on hallittava Java-yhteyssovellusliittymien kirjoittamisen taidot. Ohjelmointitaitojen puuttuessa on mahdollista käyttää erityisiä algoritmisia kaupankäyntiohjelmia yksinkertaisten mekaanisten kaupankäyntijärjestelmien luomiseen. Esimerkkejä tällaisista alustoista:

• TSLab;
• WhelthLab;
• MetaTrader;
• S # .Studio;
• Multicharts;
• TradeStation.

Algoritminen pörssikauppa

Osake- ja johdannaismarkkinat tarjoavat runsaasti mahdollisuuksia automatisoiduille järjestelmille, mutta algoritminen kaupankäynti on yleisempää suurten rahastojen kuin yksityisten sijoittajien keskuudessa. Osakemarkkinoilla on useita algoritmikaupan tyyppejä:

• Tekniseen analyysiin perustuva järjestelmä. Suunniteltu hyödyntämään markkinoiden tehottomuutta ja useita indikaattoreita trendien ja markkinoiden liikkeiden tunnistamiseksi. Usein tämän strategian tavoitteena on saada voittoa klassisen teknisen analyysin menetelmistä.
• Pari- ja koripallokauppa. Järjestelmä käyttää kahden tai useamman instrumentin suhdetta (yksi niistä on ”opas”, eli siinä tapahtuu ensin muutoksia ja sitten vedetään 2. ja sitä seuraavat instrumentit) suhteellisen korkealla prosentilla, mutta ei yhtä suuri kuin 1. Jos instrumentti poikkeaa annetulta reitiltä, ​​hän todennäköisesti palaa ryhmäänsä. Seuraamalla tätä poikkeamaa algoritmi voi käydä kauppaa ja tuottaa voittoa omistajalle.
• Markkinoiden teko. Tämä on toinen strategia, jolla pyritään ylläpitämään markkinoiden likviditeettiä. Jotta yksityinen kauppias tai hedge-rahasto voi milloin tahansa ostaa tai myydä kaupankäyntivälineen. Markkinatakaajat voivat jopa käyttää voittojaan vastatakseen erilaisten instrumenttien kysyntään ja hyötyäkseen pörssistä. Mutta tämä ei estä käyttämästä erityisiä nopeaan liikenteeseen ja markkinatietoihin perustuvia strategioita.
• Etuajo. Tällaisen järjestelmän puitteissa käytetään työkaluja transaktioiden volyymien analysointiin ja suurten tilausten tunnistamiseen. Algoritmi ottaa huomioon, että suuret toimeksiannot pitävät hinnan ja saavat vastakkaiset kaupat ilmestymään vastakkaiseen suuntaan. Tilauskantojen ja syötteiden markkinatietojen analysoinnin nopeuden vuoksi he kohtaavat volatiliteettia, yrittävät menestyä muita osallistujia paremmin ja hyväksyvät vähäisen volatiliteetin täyttäessään erittäin suuria tilauksia.
• välimiesmenettely. Tämä on liiketoimi, jossa käytetään rahoitusvälineitä, ja niiden välinen korrelaatio on lähellä yhtä. Tällaisilla instrumenteilla on yleensä pienimmät poikkeamat. Järjestelmä tarkkailee sidoksissa olevien instrumenttien hintamuutoksia ja suorittaa arbitraasitransaktioita, jotka tasaavat hinnat. Esimerkki: Otetaan 2 erityyppistä saman yhtiön osaketta, jotka muuttuvat synkronisesti 100 % korrelaatiolla. Tai sitten otetaan samoja osakkeita, mutta eri markkinoilla. Yhdessä pörssissä se nousee / laskee hieman aikaisemmin kuin toisessa. ”Kiinnitettyäsi” tämän hetken 1. päivänä voit avata tarjoukset 2. päivänä.
• Kaupankäynti volatiliteetilla. Tämä on vaikein kaupankäynnin tyyppi, joka perustuu erityyppisten optioiden ostamiseen ja tietyn instrumentin volatiliteetin lisääntymisen odottamiseen. Tämä algoritminen kaupankäynti vaatii paljon laskentatehoa ja asiantuntijaryhmän. Täällä parhaat mielet analysoivat erilaisia ​​instrumentteja ja ennustavat, mikä niistä saattaa lisätä volatiliteettia. He laittavat analyysimekanisminsa robotteihin ja ostavat näille instrumenteille vaihtoehtoja oikeaan aikaan.

Algoritmisen kaupankäynnin riskit

Algoritmisen kaupankäynnin vaikutus on kasvanut merkittävästi viime aikoina. Luonnollisesti uusiin kaupankäyntimenetelmiin liittyy tiettyjä riskejä, joita ei aiemmin ollut odotettu. HFT-tapahtumat ovat erityisen täynnä riskejä, jotka on otettava huomioon.
Vaarallisin asia algoritmien kanssa työskennellessä:

• Hintamanipulaatio. Voit mukauttaa algoritmeja vaikuttamaan suoraan yksittäisiin instrumentteihin. Seuraukset voivat tässä olla erittäin vaarallisia. Vuonna 2013, ensimmäisenä kaupankäyntipäivänä globaaleilla BATS-markkinoilla, yhtiön arvopapereiden arvossa tapahtui todellinen pudotus. Vain 10 sekunnissa hinta putosi 15 dollarista muutamaan senttiin. Syynä oli robotin toiminta, joka oli tarkoituksella ohjelmoitu laskemaan osakekursseja. Tämä käytäntö voi johtaa harhaan muita osallistujia ja vääristää suuresti tilannetta pörssissä.
• Käyttöpääoman ulosvirtaus. Jos markkinoilla on stressiä, robotteja käyttävät osallistujat keskeyttävät kaupankäynnin. Koska suurin osa tilauksista tulee autoneuvojilta, on olemassa globaali ulosvirtaus, joka kaataa välittömästi kaikki tarjoukset. Tällaisen vaihdon ”heilahduksen” seuraukset voivat olla erittäin vakavia. Lisäksi likviditeetin ulosvirtaus aiheuttaa laajaa paniikkia, mikä pahentaa vaikeaa tilannetta.
• Volatiliteetti on kasvanut voimakkaasti. Joskus omaisuuserien arvoissa on tarpeettomia vaihteluita kaikilla maailman markkinoilla. Tämä voi olla jyrkkä hintojen nousu tai katastrofaalinen lasku. Tätä tilannetta kutsutaan flash-onnettomuudeksi. Usein heilahtelun syynä on suurtaajuisten robottien käyttäytyminen, koska niiden osuus markkinatoimijoiden kokonaismäärästä on erittäin suuri.
• Kasvaneet kustannukset. Monien mekaanisten konsulttien on jatkuvasti parannettava teknisiä valmiuksiaan. Tämän seurauksena tariffipolitiikka muuttuu, mikä ei tietenkään ole hyvä kauppiaille.
• Operatiivinen riski. Suuri määrä samanaikaisesti saapuvia tilauksia voi ylikuormittaa valtavan kapasiteetin palvelimia. Siksi joskus aktiivisen kaupankäynnin huippujakson aikana järjestelmä lakkaa toimimasta, kaikki pääomavirrat keskeytetään ja osallistujat kärsivät suuria tappioita.
• Markkinoiden ennustettavuus laskee. Roboteilla on merkittävä vaikutus transaktiohintoihin. Tämä heikentää ennusteen tarkkuutta ja heikentää taustalla olevan analyysin perustaa. Myös auto-auttajat ryöstävät perinteisiltä kauppiailta hyvät hinnat.

Robotit ovat vähitellen diskreditoineet tavallisia markkinatoimijoita, mikä johtaa manuaalisten toimintojen täydelliseen hylkäämiseen tulevaisuudessa. Tilanne vahvistaa algoritmijärjestelmän asemaa, mikä johtaa niihin liittyvien riskien kasvuun.

Algoritminen Forex-kauppa

Algoritmisen valuuttakaupan kasvu johtuu suurelta osin prosessien automatisoinnista ja ohjelmistoalgoritmeja käyttävien valuuttatransaktioiden suorittamiseen kuluvan ajan lyhenemisestä. Tämä vähentää myös käyttökustannuksia. Forex käyttää pääasiassa teknisiin analyysimenetelmiin perustuvia robotteja. Ja koska yleisin pääte on MetaTrader-alusta, alustan kehittäjien tarjoamasta MQL-ohjelmointikielestä on tullut yleisin tapa kirjoittaa robotteja.

Määrällinen kaupankäynti

Kvantitatiivinen kaupankäynti on kaupan suunta, jonka tarkoituksena on muodostaa malli, joka kuvaa erilaisten rahoitusvarojen dynamiikkaa ja mahdollistaa tarkkojen ennusteiden tekemisen. Kvantitatiiviset kauppiaat, jotka tunnetaan myös nimellä kvanttikauppiaat, ovat yleensä alansa korkeasti koulutettuja asiantuntijoita: ekonomisteja, matemaatikoita, ohjelmoijia. Kvanttikauppiaaksi ryhtyäksesi sinun on tiedettävä ainakin matemaattisten tilastojen ja ekonometiikan perusteet.

Korkean taajuuden algoritminen kaupankäynti / HFT-kauppa

Tämä on yleisin automatisoidun kaupankäynnin muoto. Tämän menetelmän ominaisuus on, että transaktiot voidaan suorittaa suurella nopeudella erilaisissa instrumenteissa, joissa positioiden luomis-/sulkemissykli valmistuu sekunnissa.

HFT-tapahtumissa hyödynnetään tietokoneiden tärkeintä etua ihmisiin nähden – mega-nopeaa nopeutta.

Idean tekijän uskotaan olevan Stephen Sonson, joka yhdessä D. Whitcombin ja D. Hawkesin kanssa loi maailman ensimmäisen automaattisen kaupankäyntipisteen vuonna 1989 (Automatic Trading Desk). Vaikka tekniikan muodollinen kehitys alkoi vasta vuonna 1998, jolloin hyväksyttiin sähköisten alustojen käyttö amerikkalaisissa pörsseissä.

HFT-kaupankäynnin perusperiaatteet

Tämä kaupankäynti perustuu seuraaviin valaisiin:

• korkean teknologian järjestelmien käyttö pitää paikkojen suoritusajan 1-3 millisekunnin tasolla;
• hintojen ja marginaalien mikromuutoksista saadut voitot;
• suurten nopeiden kauppojen toteuttaminen ja voiton tekeminen alimmalla reaalitasolla, joka joskus on alle sentin (HFT:n potentiaali on monta kertaa suurempi kuin perinteisten strategioiden);
• kaikenlaisten välimiestoimien käyttö;
• liiketoimet tehdään tiukasti kaupankäyntipäivän aikana, kunkin istunnon transaktioiden määrä voi nousta kymmeniin tuhansiin.

Korkean taajuuden kaupankäyntistrategiat

Tässä voidaan käyttää mitä tahansa algoritmista kaupankäyntistrategiaa, mutta samalla käydä kauppaa ihmisten ulottumattomissa. Tässä on esimerkiksi joitain HFT-strategioita:

• Korkean likviditeetin omaavien poolien tunnistaminen. Tämän tekniikan tarkoituksena on havaita piilotetut (”pimeät”) tai joukkotilaukset avaamalla pieniä testitapahtumia. Tavoitteena on taistella volyymialtaiden luomaa voimakasta liikettä vastaan.
• Sähköisten markkinoiden luominen. Markkinoiden likviditeetin lisäämisprosessissa voitto realisoituu koron sisällä käymällä kaupankäynnillä. Yleensä pörssissä kaupankäynnissä ero levenee. Jos markkinatakaajalla ei ole asiakkaita, jotka pystyvät ylläpitämään tasapainoa, korkean taajuuden kauppiaiden on käytettävä omia varojaan instrumentin kysynnän ja tarjonnan sulkemiseen. Pörssit ja ECN:t tarjoavat palkkiona alennuksia toimintakuluista.
• Etuajo. Nimi käännettynä ”juokse eteenpäin”. Tämä strategia perustuu nykyisten osto- ja myyntitoimeksiantojen, varojen likviditeetin ja keskimääräisen avoimen koron analyysiin. Tämän menetelmän ydin on havaita suuret tilaukset ja tehdä omat pienet tilaukset hieman korkeammalla hinnalla. Kun toimeksianto on suoritettu, algoritmi käyttää suurta todennäköisyyttä lainausten vaihteluille toisen suuren tilauksen ympärillä tehdäkseen toisen korkeamman tilauksen.
• Lykätty välimiesmenettely. Tämä strategia hyödyntää aktiivista pääsyä varastotietoihin palvelimien maantieteellisen läheisyyden tai kalliiden suorien yhteyksien hankinnan kautta suuriin sivustoihin. Sitä käyttävät usein kauppiaat, jotka luottavat valuuttasääntelyviranomaisiin.
• Tilastollinen välimiesmenettely. Tämä korkean taajuuden kaupankäynnin menetelmä perustuu erilaisten instrumenttien korrelaatioiden tunnistamiseen alustojen tai vastaavien omaisuusmuotojen välillä (valuuttaparien ja niiden spot-vastapuolten futuurit, johdannaiset ja osakkeet). Nämä liiketoimet suorittavat yleensä yksityiset pankit, sijoitusrahastot ja muut toimiluvan saaneet jälleenmyyjät.

Korkeataajuisia operaatioita suoritetaan mikrovolyymeina, mitä kompensoi suuri määrä tapahtumia. Tässä tapauksessa voitto ja tappio kirjataan välittömästi.

Algoritmisille kauppiaille tarkoitettujen ohjelmien katsaus

Algoritmiseen kauppaan ja robottien ohjelmointiin käytetään pientä ohjelmistoa:

• TSLab. Venäläinen C # -ohjelmisto. Yhteensopiva useimpien valuutta- ja pörssivälittäjien kanssa. Erityisen lohkokaavion ansiosta sillä on melko yksinkertainen ja helposti opittava käyttöliittymä. Voit käyttää ohjelmaa ilmaiseksi järjestelmän testaamiseen ja optimointiin, mutta todellisia tapahtumia varten sinun on ostettava tilaus.
• WealthLab. Ohjelma, jota käytetään algoritmien kehittämiseen C #:ssä. Sen avulla voit käyttää Wealth Script -kirjastoa algoritmisten kaupankäyntiohjelmistojen kirjoittamiseen, mikä yksinkertaistaa huomattavasti koodausprosessia. Voit myös liittää ohjelmaan lainauksia eri lähteistä. Jälkitestauksen lisäksi rahoitusmarkkinoilla voi tapahtua myös todellisia transaktioita.
• R Studio. Kehittyneempi ohjelma kvantille (ei sovi aloittelijoille). Ohjelmisto yhdistää useita kieliä, joista yksi käyttää omaa R-kieltä tietojen ja aikasarjojen käsittelyyn. Täällä luodaan algoritmeja ja rajapintoja, tehdään testejä, saadaan optimointia, tilastoja ja muuta dataa. R Studio on ilmainen, mutta melko vakava. Ohjelma käyttää erilaisia ​​sisäänrakennettuja kirjastoja, testaajia, malleja jne.

Algoritmisen kaupankäynnin strategiat

Algotradingilla on seuraavat strategiat:

• TWAP. Tämä algoritmi avaa säännöllisesti tilauksia parhaalla tarjous- tai myyntihinnalla.
• Toteutusstrategia.  Algoritmi edellyttää suuria omaisuuden ostoja painotetuilla keskihinnoilla, joita yleensä käyttävät suuret osallistujat (hedge-rahastot ja välittäjät).
• VWAP. Algoritmia käytetään positioiden avaamiseen tietyn volyymin yhtä suuressa osassa tietyksi ajanjaksoksi, eikä hinta saa olla korkeampi kuin painotettu keskihinta lanseeraushetkellä.
• Tietojen louhinta. Se on uusien mallien etsimistä uusille algoritmeille. Ennen testin alkua yli 75 % louhintapäivämääristä oli tiedonkeruuta varten. Hakutulokset riippuvat vain ammattimaisista ja yksityiskohtaisista menetelmistä. Itse haku konfiguroidaan manuaalisesti käyttämällä erilaisia ​​algoritmeja.
• Jäävuori. Käytetään tilausten tekemiseen, joiden kokonaismäärä ei ylitä parametreissa määritettyä määrää. Monissa pörsseissä tämä algoritmi on sisäänrakennettu järjestelmän ytimeen, ja sen avulla voit määrittää tilausparametreissa tilavuuden.
• Spekulatiivinen strategia. Tämä on vakiomalli kauppiaille, jotka etsivät parasta mahdollista hintaa kaupalle saadakseen myöhempiä voittoja.

Koulutus ja kirjat algoritmisesta kaupankäynnistä

Et saa sellaista tietoa koulupiireistä. Tämä on hyvin kapea ja erityinen alue. Tässä on vaikea erottaa todella luotettavia tutkimuksia, mutta yhteenvetona algoritmisen kaupankäynnin harjoittamiseen tarvitaan seuraavat keskeiset tiedot:

• matemaattiset ja taloudelliset mallit;
• ohjelmointikielet – Python, С ++, MQL4 (Forexille);
• tiedot vaihtosopimuksista ja instrumenttien ominaisuuksista (optiot, futuurit jne.).

Sinun on hallittava tämä suunta pääasiassa itse. Jos haluat lukea tätä aihetta koskevaa opetuskirjallisuutta, voit harkita kirjoja:

• Kvanttikauppa ja algoritminen kaupankäynti – Ernest Chen;
• Algoritminen kaupankäynti ja suora vaihto – Barry Johnsen;
• ”Rahoitusmatematiikan menetelmät ja algoritmit” – Luu Yu-Dau;
• ”Inside the Black Box” – Rishi K. Narang;
• Kaupankäynti ja pörssit: Markkinoiden mikrorakenne harjoittajille – Larry Harris.

Tuottavin oppimisprosessi on aloittaa osakekaupan ja teknisen analyysin perusteiden opetteleminen ja sen jälkeen algoritmisen kaupankäynnin kirjojen ostaminen. On myös huomattava, että useimmat ammattijulkaisut löytyvät vain englanniksi.

Vinoa sisältävien kirjojen lisäksi on hyödyllistä lukea myös mitä tahansa kirjallisuutta.

Kuuluisia myyttejä algoritmisesta kaupasta

Monet ihmiset uskovat, että robottikaupan käyttäminen voi olla vain kannattavaa ja kauppiaiden ei tarvitse tehdä mitään. Ei tietenkään. Robottia on aina seurattava, optimoitava ja ohjattava, jotta virheitä ja vikoja ei tapahdu. Jotkut ihmiset ajattelevat, että robotit eivät voi tehdä rahaa. Nämä ovat ihmisiä, jotka ovat todennäköisesti aiemmin kohdanneet huonolaatuisia robotteja, joita huijarit myyvät valuuttatransaktioihin. Valuuttakaupassa on laadukkaita robotteja, jotka voivat ansaita rahaa. Mutta kukaan ei myy niitä, koska ne tuovat jo hyvää rahaa. Pörssissä kaupankäynnillä on valtava potentiaali ansaita. Algoritminen kaupankäynti on todellinen läpimurto sijoitusalalla. Robotit hoitavat lähes kaikki päivittäiset tehtävät, jotka ennen kestivät pitkään.