Algo-hannel: syn essinsje, hannelstrategyen en risiko’s

Op it stuit wurde de measte operaasjes op útwikselingen útfierd mei help fan spesjale robots, wêryn ferskate algoritmen binne ynbêde. Dizze taktyk wurdt algoritmyske hannel neamd. Dit is in trend fan ‘e lêste desennia dy’t de merk op in protte manieren hat feroare.

Wat is algoritmyske hannel?

De wichtichste foarm fan algoritmyske hannel is HFT-hannel. It punt is om de transaksje direkt te foltôgjen. Mei oare wurden, dit type brûkt syn wichtichste foardiel – snelheid. It konsept fan algoritmyske hannel hat twa haaddefinysjes:

• Algo hannel. In autosysteem dat kin hannelje sûnder in hanneler yn it algoritme dat deroan wurdt jûn. It systeem is nedich foar it ûntfangen fan direkte winst fanwege auto-analyze fan ‘e merk en iepeningsposysjes. Dit algoritme wurdt ek wol in “hannelsrobot” of “adviseur” neamd.
• Algoritmyske hannel. Utfiering fan grutte oarders yn ‘e merk, as se automatysk wurde ferdield yn dielen en stadichoan iepene yn oerienstimming mei de oantsjutte regels. It systeem wurdt brûkt om de hânwurk fan hannelers te fasilitearjen by it útfieren fan transaksjes. Bygelyks, as d’r in taak is om 100 tûzen oandielen te keapjen, en jo moatte tagelyk posysjes iepenje op 1-3 oandielen, sûnder oandacht te lûken yn ‘e oarderfeed.

Om it gewoan te sizzen, algoritmyske hannel is de automatisearring fan deistige operaasjes útfierd troch hannelers, dy’t de tiid ferminderet dy’t nedich is foar it analysearjen fan stockynformaasje, berekkenjen fan wiskundige modellen en transaksjes. It systeem ferwideret ek de rol fan ‘e minsklike faktor yn it funksjonearjen fan’ e merk (emoasjes, spekulaasjes, “yntuysje fan hannelers”), dy’t soms sels de profitabiliteit fan ‘e meast kânsrike strategy negearret.

De skiednis fan it ûntstean fan algoritmyske hannel

1971 wurdt beskôge as it útgongspunt fan algoritmyske hannel (it ferskynde tagelyk mei it earste automatyske hannelssysteem NASDAQ). Yn 1998 autorisearre de US Securities Commission (SEC) offisjeel it gebrûk fan elektroanyske hannelsplatfoarms. Doe begon de echte konkurrinsje fan hege technologyen. De folgjende wichtige mominten yn ‘e ûntwikkeling fan algoritmyske hannel, dy’t it neamen wurdich binne:

• Begjin 2000s. Automatisearre transaksjes waarden foltôge yn mar in pear sekonden. It merkoandiel fan robots wie minder dan 10%.
• jier 2009. De snelheid fan útfiering fan bestelling waard ferskate kearen fermindere, en berikte ferskate millisekonden. It oandiel fan hannel assistinten is skyrocketed nei 60%.
• 2012 en fierder. De ûnfoarspelberens fan eveneminten op ‘e útwikselingen hat laat ta in grut oantal flaters yn’ e rigide algoritmen fan ‘e measte software. Dit late ta in fermindering fan it folume fan automatisearre hannel nei 50% fan it totaal. Keunstmjittige yntelliginsje technology wurdt ûntwikkele en wurdt yntrodusearre.

Tsjintwurdich is hannel mei hege frekwinsje noch relevant. In protte routine operaasjes (bygelyks skaalfergrutting fan ‘e merk) wurde automatysk útfierd, wat de lêst op hannelers signifikant ferminderet. De masine is lykwols noch net by steat om it libbene yntellekt en ûntwikkele yntuysje fan in persoan folslein te ferfangen. Dit is benammen wier as de volatiliteit fan ‘e oandielmerk sterk tanimt troch de publikaasje fan wichtige ekonomyske ynternasjonaal nijs. Yn dizze perioade wurdt it tige oanrikkemandearre om net op robots te fertrouwen.

Foardielen en neidielen fan algoritmyske hannel

De foardielen fan it algoritme binne alle neidielen fan hânmjittich hannel. Minsken wurde maklik beynfloede troch emoasjes, mar robots binne net. De robot sil strikt hannelje neffens it algoritme. As de deal yn ‘e takomst winst meitsje kin, sil de robot it nei jo bringe. Ek is in persoan lang net altyd by steat om folslein te konsintrearjen op syn eigen dieden en fan tiid ta tiid hat er rêst nedich. Robots binne sûnder sokke tekoarten. Mar se hawwe har eigen en ûnder har:

• troch strikt oanhâlden fan algoritmen kin de robot net oanpasse oan feroarjende merkomstannichheden;
• de kompleksiteit fan algoritmyske hannel sels en hege easken foar tarieding;
• flaters fan ‘e ynfierde algoritmen dy’t de robot sels net kin ûntdekke (dit is fansels al in minsklike faktor, mar in persoan kin syn flaters ûntdekke en korrigearje, wylst robots dit noch net kinne).

Jo moatte hannelsrobots net beskôgje as de ienige mooglike manier om jild te meitsjen op hannel, om’t de profitabiliteit fan automatyske hannel en hânhanneling hast itselde wurden is oer de ôfrûne 30 jier.

De essinsje fan algoritmyske hannel

Algo-hannelers (in oare namme – kwantumhannelers) brûke allinich de teory fan kâns dat prizen binnen it fereaske berik falle. De berekkening is basearre op ‘e foarige priisrige of ferskate finansjele ynstruminten. De regels sille feroarje mei feroaringen yn merkgedrach.
Algoritmyske hannelers binne altyd op syk nei merkineffisjinsjes, patroanen fan weromkommende quotes yn ‘e skiednis, en de mooglikheid om takomstige weromkommende quotes te berekkenjen. Dêrom leit de essinsje fan algoritmyske hannel yn ‘e regels foar it kiezen fan iepen posysjes en groepen fan robots. De kar kin wêze:

• hantlieding – de útfiering wurdt útfierd troch de ûndersiker op basis fan wiskundige en fysike modellen;
• automatysk – nedich foar massale opsomming fan regels en tests binnen it programma;
• genetysk – hjir wurde de regels ûntwikkele troch in programma dat eleminten fan keunstmjittige yntelliginsje hat.

Oare ideeën en utopia oer algoritmyske hannel binne fiksje. Sels robots kinne de takomst net “foarsizze” mei in 100% garânsje. De merk kin net sa yneffisjint wêze dat d’r in set regels is dy’t altyd en oeral jilde foar robots. Yn grutte ynvestearringsbedriuwen dy’t algoritmen brûke (Bygelyks Renessaince Technology, Citadel, Virtu), binne d’r hûnderten groepen (famyljes) hannelsrobots dy’t tûzenen ynstruminten dekke. It is dizze metoade, dy’t in ferskaat oan algoritmen is, dy’t har deistige winst bringt.

Soarten algoritmen

In algoritme is in set fan dúdlike ynstruksjes ûntworpen om in spesifike taak út te fieren. Op ‘e finansjele merk wurde brûkersalgoritmen útfierd troch kompjûters. Om in set regels te meitsjen, wurde gegevens oer de priis, folume en útfieringstiid fan takomstige transaksjes brûkt. Algo-hannel yn ‘e oandiel- en falutamerken is ferdield yn fjouwer haadtypen:

• Statistical. Dizze metoade is basearre op statistyske analyze mei histoaryske tiidsearjes om hannelsmooglikheden te identifisearjen.
• Auto. It doel fan dizze strategy is om regels te meitsjen dy’t merkdielnimmers tastean om de risiko’s fan transaksjes te ferminderjen.
• Liedingjaand. Dizze metoade is makke om spesifike taken út te fieren yn ferbân mei it iepenjen en sluten fan hannelsopdrachten.
• Rjocht. Dizze technology is rjochte op it krijen fan de maksimale snelheid fan tagong ta de merk en it ferminderjen fan de kosten fan yngong en ferbining fan algoritmyske hannelers nei it hannelsterminal.

Algoritmyske hannel mei hege frekwinsje kin wurde útdield as in apart gebiet foar meganisearre hannel. It wichtichste skaaimerk fan dizze kategory is de hege frekwinsje fan bestelling skepping: transaksjes wurde foltôge yn millisekonden. Dizze oanpak kin grutte foardielen leverje, mar it hat ek bepaalde risiko’s.

Automatisearre hannel: Robots en saakkundige adviseurs

Yn 1997 beskreau analist Tushar Chand yn syn boek “Beyond Technical Analysis” (oarspronklik neamd “Beyond Technical Analysis”) earst it meganyske hannelsysteem (MTS). Dit systeem wurdt in hannelsrobot neamd as in adviseur oer falutatransaksjes. Dit binne softwaremodules dy’t de merk kontrolearje, hannelsopdrachten útjaan en de útfiering fan dizze oarders kontrolearje. D’r binne twa soarten robothannelsprogramma’s:

• automatisearre “fan” en “oan” – se binne yn steat om ûnôfhinklike ûnôfhinklike besluten te meitsjen oer hannel;
• dy’t jouwe de hannel sinjalen te iepenjen in deal mei de hân, se sels net stjoere oarders.

Yn it gefal fan algoritmyske hannel wurdt allinich it 1e type robot of adviseur beskôge, en har “supertaak” is de ymplemintaasje fan dy strategyen dy’t net mooglik binne by hanneljen mei de hân.

It Renaissance Institutiona Equlties Fund is it grutste partikuliere fûns dat algoritmyske hannel brûkt. It waard iepene yn ‘e FS troch Renaissance Technologies LLC, dat waard oprjochte yn 1982 troch James Harris Simons. De Financial Times neamde Simons letter “de slimste miljardêr”.

Hoe wurde hannelsrobots makke?

Robots brûkt foar algoritmyske hannel yn ‘e oandielmerk binne spesjalisearre kompjûterprogramma’s. Harren ûntwikkeling begjint, earst fan alle, mei it ferskinen fan in dúdlik plan foar alle taken dy’t robots sille útfiere, ynklusyf strategyen. De taak foar in programmeur-hanneler is om in algoritme te meitsjen dat rekken hâldt mei syn kennis en persoanlike foarkar. Fansels is it nedich om dúdlik te begripen fan tefoaren alle nuânses fan it systeem dat transaksjes automatisearret. Dêrom wurde begjinnende hannelers net oan te rieden om it TC-algoritme op har eigen te meitsjen. Foar de technyske ymplemintaasje fan hannelsrobots moatte jo op syn minst ien programmeartaal witte. Brûk mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLab om programma’s te skriuwen.
De mooglikheid om te programmearjen jout hannelers in protte foardielen:

• de mooglikheid om databases te meitsjen;
• lansearring en test systemen;
• analysearje hege-frekwinsje strategyen;
• reparearje flaters fluch.

D’r binne in protte heul brûkbere iepen boarne bibleteken en projekten foar elke taal. Ien fan ‘e grutste algoritmyske hannelsprojekten is QuantLib, boud yn C ++. As jo ​​​​direkt moatte ferbine mei Currenex, LMAX, Integral, of oare liquidity providers om hege frekwinsje algoritmen te brûken, moatte jo bekwaam wêze yn it skriuwen fan ferbining API’s yn Java. By it ûntbrekken fan programmearringfeardigens is it mooglik om spesjale algoritmyske hannelsprogramma’s te brûken om ienfâldige meganyske hannelsystemen te meitsjen. Foarbylden fan sokke platfoarms:

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

Algoritmyske hannel yn ‘e oandielmerk

De oandielen en futuresmerken jouwe genôch kânsen foar automatisearre systemen, mar algoritmyske hannel is faker ûnder grutte fûnsen dan ûnder partikuliere ynvestearders. D’r binne ferskate soarten algoritmyske hannel op ‘e oandielmerk:

• In systeem basearre op technyske analyze. Makke om merkineffisjinsjes en ferskate yndikatoaren te brûken om trends, merkbewegingen te identifisearjen. Faak is dizze strategy rjochte op it profitearjen fan ‘e metoaden fan klassike technyske analyze.
• Pair en basket hannel. It systeem brûkt in ferhâlding fan twa of mear ynstruminten (ien fan harren is in “gids”, d.w.s. de earste feroarings komme yn it, en dan de 2e en folgjende ynstruminten wurde oplutsen) mei in relatyf heech persintaazje, mar net gelyk oan 1. As it ynstrumint ôfwykt fan opjûne rûte, sil hy wierskynlik weromkomme nei syn groep. Troch dizze ôfwiking te folgjen, kin it algoritme hannelje en winst meitsje foar de eigner.
• Marketmaking. Dit is in oare strategy waans taak is om merkliquiditeit te behâlden. Sadat op elk momint in partikuliere hanneler as in hedgefûns in hannelsynstrumint koe keapje of ferkeapje. Merkmakkers kinne sels har winsten brûke om te foldwaan oan ‘e fraach nei ferskate ynstruminten en profitearje fan’ e útwikseling. Mar dit foarkomt net it gebrûk fan spesjale strategyen basearre op fluch ferkear en merkgegevens.
• front running. As ûnderdiel fan sa’n systeem wurde ark brûkt om it folume fan transaksjes te analysearjen en grutte oarders te identifisearjen. It algoritme hâldt rekken mei dat grutte oarders de priis hâlde en feroarsaakje dat tsjinoerstelde hannelingen yn ‘e tsjinoerstelde rjochting ferskine. Troch de snelheid fan it analysearjen fan merkgegevens yn oarderboeken en feeds, sille se volatiliteit tsjinkomme, besykje oare dielnimmers te oertsjûgjen, en lytse volatiliteit akseptearje by it útfieren fan heul grutte oarders.
• Arbitraazje. Dit is in transaksje mei help fan finansjele ynstruminten, de korrelaasje tusken harren is tichtby ien. As regel, sokke ynstruminten hawwe de lytste ôfwikingen. It systeem kontrolearret priiswizigingen foar besibbe ynstruminten en fiert arbitrage-operaasjes om prizen lyk te meitsjen. Foarbyld: 2 ferskillende soarten oandielen fan itselde bedriuw wurde nommen, dy’t syngroan feroarje mei 100% korrelaasje. Of nim deselde oandielen, mar op ferskate merken. Op de iene útwikseling sil it in bytsje earder opkomme / falle as op ‘e oare. Neidat jo dit momint op ‘e 1e hawwe “fongen”, kinne jo deals op ‘e 2e iepenje.
• Volatiliteit hannel. Dit is it meast komplekse type hannel, basearre op it keapjen fan ferskate soarten opsjes en ferwachtsje in ferheging fan ‘e volatiliteit fan in bepaald ynstrumint. Dizze algoritmyske hannel fereasket in protte kompjûterkrêft en in team fan saakkundigen. Hjir analysearje de bêste geasten ferskate ynstruminten, en meitsje foarsizzingen oer wa fan har de volatiliteit kin ferheegje. Se sette har analysemeganismen yn robots, en se keapje opsjes op dizze ynstruminten op it krekte momint.

Risiko’s fan algoritmyske hannel

De ynfloed fan algoritmyske hannel is de lêste tiden signifikant tanommen. Natuerlik drage nije hannelmetoaden bepaalde risiko’s dy’t net earder waarden ferwachte. HFT-transaksjes komme benammen mei risiko’s dy’t rekken holden wurde moatte.
De meast gefaarlike by it wurkjen mei algoritmen:

• Priis manipulaasje. Algoritmen kinne wurde konfigurearre om direkte ynfloed op yndividuele ynstruminten. De gefolgen hjir kinne tige gefaarlik wêze. Yn 2013, op ‘e 1e dei fan hannel op’ e wrâldwide BATS-merk, wie d’r in echte daling yn ‘e wearde fan’ e weardepapieren fan it bedriuw. Yn mar 10 sekonden sakke de priis fan $15 nei mar in pear sinten. De reden wie de aktiviteit fan ‘e robot, dy’t bewust programmearre wie om oandielprizen te ferleegjen. Dit belied kin oare dielnimmers misledigje en de situaasje op ‘e útwikseling sterk ferdraaie.
• Utstream fan wurkkapitaal. As d’r in stressfolle situaasje is op ‘e merk, suspendearje dielnimmers mei help fan robots hannel. Sûnt de measte oarders komme fan auto-adviseurs, is d’r in wrâldwide útstream, dy’t fuortendaliks alle offertes delkomt. De gefolgen fan sa’n útwikseling “swing” kinne tige serieus wêze. Boppedat soarget de útstream fan liquiditeit foar wiidferspraat panyk dy’t de drege situaasje fergriemt.
• Volatiliteit is flink tanommen. Soms binne der ûnnedige fluktuaasjes yn ‘e wearde fan aktiva op alle wrâldmerken. It kin in skerpe stiging fan prizen wêze as in katastrophale fal. Dizze situaasje wurdt in hommelse mislearring neamd. Faak is de oarsaak fan fluktuaasjes it gedrach fan heechfrekwinsje robots, om’t har oandiel fan it totale oantal merkdielnimmers tige grut is.
• Tanimmende kosten. In grut oantal meganyske adviseurs moatte har technyske mooglikheden konstant ferbetterje. Dêrtroch feroaret it tarifbelied, wat fansels net yn it foardiel fan hannelers is.
• operasjoneel risiko. In grut oantal tagelyk ynkommende oarders kinne enoarme servers oerladen. Dêrom, soms yn ‘e peakperioade fan aktive hannel, hâldt it systeem op te funksjonearjen, alle kapitaalstreamen wurde ophâlden, en dielnimmers meitsje grutte ferliezen.
• It nivo fan foarsisberens fan ‘e merk nimt ôf. Robots hawwe in wichtige ynfloed op transaksjeprizen. Hjirtroch wurdt de krektens fan ‘e prognose fermindere en wurde de fûneminten fan’ e basisanalyse ûndermine. Ek auto-assistinten ûntnimme tradisjonele hannelers fan goede prizen.

Robots diskreditearje stadichoan gewoane dielnimmers fan ‘e merk en dit liedt ta in folsleine ôfwizing fan manuele operaasjes yn’ e takomst. De situaasje sil de posysje fan it systeem fan algoritmen fersterkje, wat sil liede ta in ferheging fan ‘e risiko’s ferbûn mei har.

Algoritmyske Forex Trading

De groei fan algoritmyske wikselhannel is foar in grut part te tankjen oan de automatisearring fan prosessen en de fermindering fan ‘e tiid foar it útfieren fan bûtenlânske wikseltransaksjes mei softwarealgoritmen. Dit ferleget ek de eksploitaasjekosten. Forex brûkt benammen robots basearre op technyske analysemetoaden. En om’t de meast foarkommende terminal it MetaTrader-platfoarm is, is de MQL-programmearringstaal levere troch de platfoarmûntwikkelders de meast foarkommende metoade wurden foar it skriuwen fan robots.

Kwantitative hannel

Kwantitative hannel is de rjochting fan hannel, wêrfan it doel is om in model te foarmjen dat de dynamyk fan ferskate finansjele aktiva beskriuwt en jo makket om krekte prognosen te meitsjen. Quantumhannelers, ek wol kwantumhannelers neamd, binne normaal heech oplaat yn har fjild: ekonomen, wiskundigen, programmeurs. Om in kwantumhanneler te wurden, moatte jo op syn minst de basis fan wiskundige statistiken en ekonometry witte.

Algoritmyske hannel / HFT-hannel mei hege frekwinsje

Dit is de meast foarkommende foarm fan automatisearre hannel. In skaaimerk fan dizze metoade is dat transaksjes kinne wurde útfierd op hege snelheid yn ferskate ynstruminten, dêr’t de syklus fan it meitsjen / sluten posysjes wurdt foltôge binnen ien sekonde.

HFT-transaksjes brûke it wichtichste foardiel fan kompjûters boppe minsken – mega-hege snelheid.

It wurdt leaud dat de skriuwer fan it idee Stephen Sonson is, dy’t tegearre mei D. Whitcomb en D. Hawks it earste automatyske hannelsapparaat yn ‘e wrâld makke yn 1989 (Automatic Trading Desk). Hoewol de formele ûntwikkeling fan ‘e technology begon pas yn 1998, doe’t it gebrûk fan elektroanyske platfoarms op’ e Amerikaanske útwikselingen waard goedkard.

Basisprinsipes fan HFT-hannel

Dizze hannel is basearre op de folgjende walfisken:

• it brûken fan high-tech systemen hâldt de perioade fan útfiering fan posysjes op it nivo fan 1-3 millisekonden;
• profitearje fan mikroferoaringen yn prizen en marzjes;
• útfiering fan grutskalige transaksjes mei hege snelheid en winst op it leechste echte nivo, dat is soms minder as in sint (it potinsjeel fan HFT is in protte kearen grutter as tradisjonele strategyen);
• tapassing fan alle soarten arbitrage transaksjes;
• transaksjes wurde strikt makke tidens de hannelsdei, it folume fan transaksjes fan elke sesje kin tsientûzenen berikke.

High Frequency Trading Strategies

Hjir kinne jo elke algoritmyske hannelstrategy brûke, mar tagelyk hannelje op in snelheid dy’t net tagonklik is foar minsken. Hjir binne wat foarbylden fan HFT-strategyen:

• Identifikaasje fan swimbaden mei hege liquiditeit. Dizze technology is rjochte op it opspoaren fan ferburgen (“tsjustere”) of bulkbestellingen troch it iepenjen fan lytse testtransaksjes. It doel is om de sterke beweging te bestriden dy’t generearre wurdt troch folumepools.
• Skepping fan de elektroanyske merk. Yn it proses fan it fergrutsjen fan liquiditeit yn ‘e merk, wurde winsten realisearre troch hannel binnen de sprieding. Meastentiids, as hanneljen op ‘e beurs, sil de sprieding ferbreedzje. As de merkmakker gjin kliïnten hat dy’t it lykwicht behâlde kinne, dan moatte hannelers mei hege frekwinsje har eigen fûnsen brûke om it oanbod en fraach fan it ynstrumint te dekken. Utwikselingen en ECN’s sille koartingen leverje op bedriuwskosten as beleanning.
• Frontrunning. De namme oerset as “rinne foarút.” Dizze strategy is basearre op ‘e analyze fan aktuele keap- en ferkeapopdrachten, liquiditeit fan aktiva en gemiddelde iepen ynteresse. De essinsje fan dizze metoade is om grutte oarders te ûntdekken en jo eigen lytse te pleatsen foar in wat hegere priis. Nei’t de opdracht is útfierd, brûkt it algoritme de hege kâns op priisfluktuaasjes om in oare grutte opdracht om in oare hegere yn te stellen.
• Fertrage arbitraazje. Dizze strategy profiteart fan aktive tagong om gegevens út te wikseljen troch geografyske tichtby servers of de oankeap fan djoere direkte ferbiningen mei de wichtichste siden. It wurdt faak brûkt troch hannelers dy’t fertrouwe op faluta regulators.
• Statistyske arbitrage. Dizze metoade fan hannel mei hege frekwinsje is basearre op it identifisearjen fan de korrelaasje fan ferskate ynstruminten tusken platfoarms of oerienkommende foarmen fan aktiva (faluta-pear-futures en har spot-tsjinpartijen, derivaten en oandielen). Sokke transaksjes wurde normaal útfierd troch partikuliere banken, ynvestearringsfûnsen en oare fergunninghannelers.

Hege frekwinsje operaasjes wurde útfierd yn mikro folumes, dat wurdt kompensearre troch in grut oantal transaksjes. Yn dit gefal wurde winst en ferlies fuortendaliks fêststeld.

Oersjoch fan programma’s foar algoritmyske hannelers

D’r is in lyts diel fan ‘e software brûkt foar algoritmyske hannel en robotprogrammearring:

• TSlab. Russysk makke C # software. Kompatibel mei de measte forex en stock makelders. Mei tank oan in spesjaal blokdiagram hat it in frij ienfâldige en maklik te learen ynterface. Jo kinne it programma fergees brûke om it systeem te testen en te optimalisearjen, mar foar echte transaksjes moatte jo in abonnemint keapje.
• WealthLab. In programma brûkt om algoritmen te ûntwikkeljen yn C #. Mei it kinne jo de Wealth Script-bibleteek brûke om algoritmyske hannelssoftware te skriuwen, dy’t it kodearringproses sterk ferienfâldiget. Jo kinne ek sitaten út ferskate boarnen ferbine mei it programma. Neist backtesting kinne ek echte transaksjes plakfine op ‘e finansjele merk.
• r studio. Mear avansearre programma foar kwanten (net geskikt foar begjinners). De software yntegreart ferskate talen, wêrfan ien in spesjale R-taal brûkt foar gegevens- en tiidsearjeferwurking. Algoritmen en ynterfaces wurde hjir makke, testen en optimisaasje wurde útfierd, statistiken en oare gegevens kinne wurde krigen. R Studio is fergees, mar it is frij serieus. It programma brûkt ferskate ynboude bibleteken, testers, modellen, ensfh.

Strategyen foar algoritmyske hannel

Algo-hannel hat de folgjende strategyen:

• TWAP. Dit algoritme iepenet regelmjittich oarders foar de bêste bod as oanbiedingspriis.
• útfiering strategy.  It algoritme fereasket grutte oankeapen fan aktiva tsjin gewogen gemiddelde prizen, meast brûkt troch grutte dielnimmers (hedgefûnsen en makelders).
• VWAP. It algoritme wurdt brûkt om posysjes te iepenjen yn in lykweardich diel fan in opjûne folume binnen in bepaalde perioade fan tiid, en de priis moat net heger wêze as de gewogen gemiddelde priis by lansearring.
• data mining. It is in syktocht nei nije patroanen foar nije algoritmen. Foar it begjin fan ‘e test wiene mear dan 75% fan produksjedatums gegevenssammeling. Sykresultaten binne allinich ôfhinklik fan profesjonele en detaillearre metoaden. It sykjen sels wurdt mei de hân konfigureare mei ferskate algoritmen.
• iisberch. Wurdt brûkt om oarders te pleatsen, wêrfan it totale oantal net it oantal spesifisearre is yn ‘e parameters. Op in protte útwikselingen is dit algoritme yn ‘e kearn fan it systeem boud, en it makket it mooglik om it folume yn’ e oarderparameters oan te jaan.
• spekulative strategy. Dit is in standertmodel foar partikuliere hannelers dy’t besykje de bêste mooglike priis te krijen foar hannel mei it doel om in folgjende winst te meitsjen.

Training en boeken oer algoritmyske hannel

Soksoarte kennis krije je net yn skoalfermidden. Dit is in hiel smel en spesifyk gebiet. It is lestich om hjir echt betroubere stúdzjes út te lizzen, mar as wy generalisearje, dan is de folgjende wichtige kennis nedich om mei te dwaan oan algoritmyske hannel:

• wiskundige likegoed as ekonomyske modellen;
• programmeartalen – Python, С++, MQL4 (foar Forex);
• ynformaasje oer kontrakten oer de útwikseling en funksjes fan ynstruminten (opsjes, futures, ensfh.).

Dizze rjochting sil benammen op jo eigen behearskje moatte. Foar it lêzen fan edukative literatuer oer dit ûnderwerp kinne jo boeken beskôgje:

• “Quantum Trading” en “Algorithmic Trading” – Ernest Chen;
• “Algorithmyske hannel en direkte tagong ta de útwikseling” – Barry Johnsen;
• “Metoaden en algoritmen fan finansjele wiskunde” – Lyu Yu-Dau;
• “Binnen de swarte doaze” – Rishi K. Narang;
• “Handel en útwikseling: de mikrostruktuer fan ‘e merk foar praktiken” – Larry Harris.

De meast produktive manier om it learproses te begjinnen is om de basis te learen fan oandielhannel en technyske analyze, en dan boeken te keapjen oer algoritmyske hannel. It moat ek opmurken wurde dat de measte profesjonele publikaasjes allinich yn it Ingelsk te finen binne.

Neist boeken mei in bias sil it ek nuttich wêze om alle útwikselingsliteratuer te lêzen.

Ferneamde myten oer algoritmyske hannel

In protte leauwe dat it brûken fan robothannel allinich rendabel kin wêze en hannelers hoege hielendal neat te dwaan. Fansels net. It is altyd nedich om de robot te kontrolearjen, te optimalisearjen en te kontrolearjen sadat flaters en mislearrings net foarkomme. Guon minsken tinke dat robots gjin jild kinne fertsjinje. Dit binne minsken dy’t, nei alle gedachten, earder hawwe tsjinkaam lege kwaliteit robots ferkocht troch oplichters foar bûtenlânske útwikseling transaksjes. D’r binne kwaliteitsrobots yn falutahannel dy’t jild kinne meitsje. Mar nimmen sil se ferkeapje, want se bringe al goed jild. Hannel op ‘e beurs hat in enoarm potinsjeel foar fertsjinjen. Algoritmyske hannel is in echte trochbraak op it mêd fan ynvestearjen. Robots nimme hast alle deistige taken oer dy’t eartiids in protte tiid namen.