מסחר אלגו: מהותו, אסטרטגיות המסחר והסיכונים

נכון להיום, רוב הפעולות בבורסות מתבצעות באמצעות רובוטים מיוחדים, בהם מוטמעים אלגוריתמים שונים. טקטיקה זו נקראת מסחר אלגוריתמי. זוהי מגמה של העשורים האחרונים ששינתה את השוק במובנים רבים.

מהו מסחר אלגוריתמי?

הצורה העיקרית של מסחר אלגוריתמי היא מסחר HFT. הנקודה היא להשלים את העסקה באופן מיידי. במילים אחרות, סוג זה מנצל את היתרון העיקרי שלו – המהירות. למסחר אלגוריתמי יש שתי הגדרות עיקריות:

• מסחר אלגו. מערכת אוטומטית שיכולה לסחור ללא סוחר באלגוריתם נתון. המערכת הכרחית ליצירת רווח ישיר באמצעות ניתוח אוטומטי של השוק ופתיחת עמדות. אלגוריתם זה נקרא גם “רובוט מסחר” או “יועץ”.
• מסחר אלגוריתמי. ביצוע הזמנות גדולות בשוק, כאשר הן מחולקות אוטומטית לחלקים ונפתחות בהדרגה בהתאם לכללים שצוינו. המערכת משמשת כדי להקל על עבודת כפיים של סוחרים בעת ביצוע עסקאות. לדוגמה, אם יש לך משימה לקנות 100 אלף מניות, ואתה צריך לפתוח בו זמנית פוזיציות עבור 1-3 מניות, מבלי למשוך תשומת לב בפיד ההזמנה.

מסחר אלגוריתמי פשוט, הוא אוטומציה של פעולות יומיומיות שמבצעות סוחרים כדי להפחית את הזמן שלוקח לנתח מידע על מניות, לחשב מודלים מתמטיים ולבצע עסקאות. המערכת גם מסירה את תפקידו של הגורם האנושי בתפקוד השוק (רגשות, ספקולציות, “אינטואיציה של סוחר”), מה שלעתים שולל אפילו את הרווחיות של האסטרטגיה המבטיחה ביותר.

ההיסטוריה של הופעת המסחר האלגוריתמי

1971 נחשבת לנקודת ההתחלה למסחר אלגוריתמי (היא הופיעה במקביל למערכת המסחר האוטומטית הראשונה NASDAQ). בשנת 1998, רשות ניירות הערך האמריקאית (SEC) אישרה רשמית את השימוש בזירות מסחר אלקטרוניות. ואז התחילה התחרות האמיתית של טכנולוגיות גבוהות. הרגעים המשמעותיים הבאים בפיתוח המסחר האלגוריתמי שראוי להזכיר:

• תחילת שנות ה-2000. עסקאות אוטומטיות הושלמו תוך שניות ספורות. נתח השוק של רובוטים היה פחות מ-10%.
• שנת 2009. מהירות הביצוע של יישומים הופחתה מספר פעמים, והגיעה למספר אלפיות שניות. חלקם של עוזרי המכירות עלה בחדות ל-60%.
• 2012 ואילך. חוסר הניבוי של אירועים בבורסות הוביל למספר רב של שגיאות באלגוריתמים הנוקשים של רוב התוכנות. הדבר הוביל לצמצום היקף המסחר האוטומטי ל-50% מהסך הכולל. טכנולוגיית בינה מלאכותית נמצאת בפיתוח ומוצגת.

מסחר בתדירות גבוהה עדיין רלוונטי היום. פעולות שגרתיות רבות (למשל קנה מידה בשוק) מתבצעות באופן אוטומטי, מה שמפחית משמעותית את העומס על הסוחרים. עם זאת, המכונה עדיין לא הצליחה להחליף לחלוטין את האינטלקט החי ופיתחה את האינטואיציה האנושית. הדבר נכון במיוחד כאשר התנודתיות של הבורסה עולה מאוד עקב פרסום חדשות כלכליות בינלאומיות משמעותיות. ההסתמכות על רובוטים מומלצת מאוד בתקופה זו.

יתרונות וחסרונות של מסחר אלגוריתמי

היתרונות של האלגוריתם הם כל החסרונות של מסחר ידני. אדם מושפע בקלות מרגשות, אבל רובוטים לא. הרובוט יסחר אך ורק על פי האלגוריתם. אם העסקה יכולה להיות רווחית בעתיד, הרובוט יביא לך אותה. כמו כן, אדם רחוק מלהיות מסוגל להתרכז באופן מלא במעשיו שלו והוא זקוק למנוחה מעת לעת. לרובוטים אין חסרונות כאלה. אבל יש להם משלהם וביניהם:

• עקב הקפדה על אלגוריתמים, הרובוט אינו יכול להסתגל לתנאי השוק המשתנים;
• המורכבות של המסחר האלגוריתמי עצמו ודרישות גבוהות להכנה;
• שגיאות של האלגוריתמים שהוצגו, שהרובוט עצמו אינו מסוגל לזהות (זה, כמובן, כבר גורם אנושי, אבל אדם יכול לזהות ולתקן את הטעויות שלו, אבל רובוטים לא יכולים לעשות זאת עדיין).

לא כדאי להתייחס לרובוטים למסחר כדרך האפשרית היחידה להרוויח כסף במסחר, שכן הרווחיות של מסחר אוטומטי ומסחר ידני הפכה כמעט זהה במהלך 30 השנים האחרונות.

המהות של מסחר אלגוריתמי

סוחרי אלגו (נקראים גם סוחרי קוונטים) משתמשים רק בתיאוריה של ההסתברות שהמחירים נופלים בטווח הנדרש. החישוב מבוסס על סדרת המחירים הקודמת או על מספר מכשירים פיננסיים. הכללים ישתנו עם שינויים בהתנהגות השוק.
סוחרים אלגוריתמים מחפשים תמיד חוסר יעילות בשוק, דפוסי ציטוטים חוזרים בהיסטוריה ויכולת לחשב ציטוטים חוזרים בעתיד. לכן, המהות של מסחר אלגוריתמי טמונה בכללים לבחירת פוזיציות פתוחות וקבוצות רובוטים. הבחירה יכולה להיות:

• ידני – היישום מתבצע על ידי החוקר על בסיס מודלים מתמטיים ופיזיקליים;
• אוטומטי – יש צורך בספירה המונית של כללים ומבחנים בתוך התוכנית;
• גנטי – כאן החוקים מפותחים על ידי תוכנית שיש בה אלמנטים של בינה מלאכותית.

רעיונות ואוטופיות אחרות לגבי מסחר אלגוריתמי הם פיקציה. אפילו רובוטים לא יכולים “לחזות” את העתיד עם אחריות של 100%. השוק לא יכול להיות כל כך לא יעיל שיש מערכת של כללים החלים על רובוטים בכל זמן ובכל מקום. לחברות השקעות גדולות המשתמשות באלגוריתמים (לדוגמה, Renessaince Technology, Citadel, Virtu) יש מאות קבוצות (משפחות) של רובוטי מסחר המכסים אלפי מכשירים. שיטה זו, שהיא גיוון של אלגוריתמים, היא שמביאה להם רווח יומי.

סוגי אלגוריתמים

אלגוריתם הוא קבוצה של הוראות ברורות שנועדו לבצע משימה מסוימת. בשוק הפיננסי, האלגוריתמים של המשתמשים מבוצעים על ידי מחשבים. כדי ליצור מערכת כללים, ישמשו נתונים על המחיר, הנפח וזמן הביצוע של עסקאות עתידיות. מסחר אלגו בשוקי המניות והמט”ח מתחלק לארבעה סוגים עיקריים:

• סטָטִיסטִי. שיטה זו מבוססת על ניתוח סטטיסטי באמצעות סדרות זמן היסטוריות לזיהוי הזדמנויות מסחר.
• אוטומטי. מטרת אסטרטגיה זו היא ליצור כללים המאפשרים למשתתפים בשוק להפחית את הסיכון של עסקאות.
• מְנַהֵל. שיטה זו נועדה לבצע משימות ספציפיות הקשורות לפתיחה וסגירה של פקודות סחר.
• יָשָׁר. טכנולוגיה זו שמה לה למטרה למקסם את מהירות הגישה לשוק ולהפחית את עלות הכניסה והחיבור של סוחרים אלגוריתמים למסוף המסחר.

ניתן להבחין במסחר אלגוריתמי בתדר גבוה כאזור נפרד למסחר ממוכן. המאפיין העיקרי של קטגוריה זו הוא התדירות הגבוהה של יצירת הזמנות: עסקאות מבוצעות באלפיות שניות. גישה זו יכולה לספק יתרונות גדולים, אך היא טומנת בחובה גם סיכונים מסוימים.

מסחר אוטומטי: רובוטים ויועצים

בשנת 1997, האנליסט טושאר צ’אנד, בספרו Beyond Technical Analysis (שנקרא במקור Beyond Technical Analysis), תיאר לראשונה מערכת מסחר מכנית (MTS). מערכת זו נקראת רובוט מסחר או יועץ מטבעות. אלו הם מודולי תוכנה המנטרים את השוק, מנפיקים פקודות מסחר ושולטים בביצוע פקודות אלו. ישנם שני סוגים של תוכניות מסחר ברובוטים:

• “מ” ו”אל” אוטומטיים – הם מסוגלים לקבל החלטות עצמאיות על מסחר;
• נותנים איתותים לסוחר לפתוח עסקה באופן ידני, הם עצמם לא שולחים פקודות.

במקרה של מסחר אלגוריתמי, רק הסוג הראשון של רובוט או יועץ נחשב, ו”משימת העל” שלו היא יישום אותן אסטרטגיות שאינן אפשריות במסחר ידני.

קרן Renaissance Institutiona Equlties היא הקרן הפרטית הגדולה ביותר המשתמשת במסחר אלגוריתמי. הוא נפתח בארצות הברית על ידי Renaissance Technologies LLC, אשר נוסדה בשנת 1982 על ידי ג’יימס האריס סימונס. הפייננשל טיימס כינה מאוחר יותר את סימונס “המיליארדר החכם ביותר”.

איך נוצרים רובוטי מסחר?

הרובוטים המשמשים למסחר אלגוריתמי בבורסה הם תוכנות מחשב מיוחדות. הפיתוח שלהם מתחיל, קודם כל, עם הופעתה של תוכנית ברורה של כל המשימות שהרובוטים יבצעו, כולל אסטרטגיות. האתגר שעומד בפני מתכנת הסוחר הוא ליצור אלגוריתם שלוקח בחשבון את הידע וההעדפות האישיות שלו. כמובן, יש צורך להבין בבירור מראש את כל הניואנסים של המערכת האוטומטית של עסקאות. לכן, לא מומלץ לסוחרים מתחילים ליצור אלגוריתם TC בעצמם. ליישום טכני של רובוטים למסחר, אתה צריך לדעת לפחות שפת תכנות אחת. כדי לכתוב תוכניות, השתמש ב-mql4, Python, C #, C ++, Java, R, MathLab.
היכולת לתכנת מעניקה לסוחרים יתרונות רבים:

• היכולת ליצור מסדי נתונים;
• מערכות שיגור ובדיקה;
• לנתח אסטרטגיות בתדר גבוה;
• לתקן שגיאות במהירות.

יש הרבה ספריות ופרוייקטים שימושיים מאוד בקוד פתוח לכל שפה. אחד מפרויקטי המסחר האלגוריתמיים הגדולים ביותר הוא QuantLib, שנוצר ב-C++. אם אתה צריך להתחבר ישירות ל-Currenex, LMAX, Integral או לספקי נזילות אחרים כדי להשתמש באלגוריתמים בתדר גבוה, עליך לשלוט במיומנויות של כתיבת ממשקי API לחיבור Java. בהיעדר כישורי תכנות, ניתן להשתמש בתוכנות מסחר אלגוריתמיות מיוחדות ליצירת מערכות מסחר מכניות פשוטות. דוגמאות לפלטפורמות כאלה:

• TSLab;
• WhelthLab;
• MetaTrader;
• S # .סטודיו;
• רב תרשימים;
• TradeStation.

מסחר אלגוריתמי בבורסה

שוקי המניות והנגזרים מספקים הזדמנויות רבות למערכות אוטומטיות, אך מסחר אלגוריתמי נפוץ יותר בקרב קרנות גדולות מאשר בקרב משקיעים פרטיים. ישנם מספר סוגים של מסחר אלגוריתמי בבורסה:

• מערכת המבוססת על ניתוח טכני. נועד לנצל את חוסר היעילות בשוק ואינדיקטורים מרובים כדי לזהות מגמות, תנועות שוק. לעתים קרובות, אסטרטגיה זו מכוונת להרוויח משיטות הניתוח הטכני הקלאסי.
• מסחר בזוגות וכדורסל. המערכת משתמשת ביחס של שני מכשירים או יותר (אחד מהם הוא “מדריך”, כלומר מתרחשים בו שינויים ראשונים, ולאחר מכן נמשכים המכשירים השניים ואחריו) עם אחוז גבוה יחסית, אך אינו שווה ל-1. אם המכשיר סוטה מהמסלול הנתון, הוא כנראה יחזור לקבוצתו. על ידי מעקב אחר סטייה זו, האלגוריתם יכול לסחור ולהניב רווחים עבור הבעלים.
• עשיית שוק. זוהי אסטרטגיה נוספת שמטרתה לשמור על נזילות השוק. כך שבכל עת סוחר פרטי או קרן גידור יכולים לקנות או למכור מכשיר מסחר. עושי שוק יכולים אפילו להשתמש ברווחים שלהם כדי לענות על הביקוש למכשירים שונים ולהרוויח מהבורסה. אבל זה לא מונע שימוש באסטרטגיות מיוחדות המבוססות על תעבורה מהירה ונתוני שוק.
• ריצה קדמית. במסגרת מערכת כזו, נעשה שימוש בכלים לניתוח היקף העסקאות וזיהוי הזמנות גדולות. האלגוריתם לוקח בחשבון שהזמנות גדולות יחזיקו את המחיר ויגרמו לעסקאות הפוכות להופיע בכיוון ההפוך. בשל מהירות ניתוח נתוני השוק בספרי ההזמנות ובעדכונים, הם יתמודדו עם תנודתיות, ינסו להעלות על משתתפים אחרים ויקבלו תנודתיות מועטה בעת מילוי הזמנות גדולות מאוד.
• בוררות. מדובר בעסקה באמצעות מכשירים פיננסיים, המתאם ביניהם קרוב לאחד. ככלל, למכשירים כאלה יש את הסטיות הקטנות ביותר. המערכת עוקבת אחר שינויי מחירים עבור מכשירים צמודים ומבצעת עסקאות ארביטראז’ המשוות מחירים. דוגמה: נלקחים 2 סוגים שונים של מניות של אותה חברה, המשתנות באופן סינכרוני עם 100% מתאם. או שאותן מניות נלקחות, אבל בשווקים שונים. בבורסה אחת היא תעלה / תיפול מעט מוקדם יותר מאשר בשנייה. לאחר ש”תפסו” את הרגע הזה ב-1, אתה יכול לפתוח עסקאות ב-2.
• מסחר על תנודתיות. זהו סוג המסחר הקשה ביותר, המבוסס על קניית סוגים שונים של אופציות וציפייה לעלייה בתנודתיות של מכשיר מסוים. המסחר האלגוריתמי הזה דורש כוח מחשוב רב וצוות מומחים. כאן, מיטב המוחות מנתחים מכשירים שונים, ומבצעים תחזיות לגבי מי מהם עשוי להגביר את התנודתיות. הם מכניסים את מנגנוני הניתוח שלהם לרובוטים, והם קונים אופציות עבור המכשירים האלה בזמן הנכון.

סיכוני מסחר אלגוריתמיים

השפעת המסחר האלגוריתמי גדלה משמעותית בתקופה האחרונה. מטבע הדברים, שיטות מסחר חדשות נושאות סיכונים מסוימים שלא היו צפויים קודם לכן. עסקאות HFT טומנות בחובן סיכונים במיוחד שיש לקחת בחשבון.
הדבר המסוכן ביותר בעבודה עם אלגוריתמים:

• מניפולציה במחיר. אתה יכול להתאים אישית אלגוריתמים כדי להשפיע ישירות על מכשירים בודדים. ההשלכות כאן יכולות להיות מאוד מסוכנות. בשנת 2013, ביום המסחר הראשון בשוק ה-BATS העולמי, חלה ירידה של ממש בשווי ניירות הערך של החברה. תוך 10 שניות בלבד, המחיר ירד מ-15 דולר לכמה סנטים בלבד. הסיבה הייתה פעילותו של רובוט שתוכנת בכוונה להוריד את מחירי המניות. מדיניות זו עלולה להטעות משתתפים אחרים ולעוות מאוד את המצב בבורסה.
• יציאת הון חוזר. אם השוק נמצא בלחץ, משתתפים המשתמשים ברובוטים מפסיקים את המסחר. מכיוון שרוב ההזמנות מגיעות מיועצי רכב, ישנו זרימה גלובלית שמרסקת מיד את כל הציטוטים. ההשלכות של “תנופה” כזו של חילופי דברים יכולות להיות חמורות מאוד. יתרה מכך, יציאת הנזילות גורמת לבהלה רחבה, שתחריף את המצב הקשה.
• התנודתיות עלתה בחדות. לפעמים יש תנודות מיותרות בערכי הנכסים בכל השווקים בעולם. זו יכולה להיות עלייה חדה במחירים או ירידה קטסטרופלית. מצב זה נקרא התרסקות פלאש. לעתים קרובות הסיבה לתנודות היא התנהגותם של רובוטים בתדירות גבוהה, מכיוון שהנתח שלהם מכלל המשתתפים בשוק הוא גדול מאוד.
• עלויות מוגדלות. מספר רב של יועצים מכניים צריכים לשפר כל הזמן את היכולות הטכניות שלהם. כתוצאה מכך, מדיניות התעריפים משתנה, מה שכמובן לא טוב לסוחרים.
• סיכון מבצעי. מספר רב של הזמנות שנכנסות בו זמנית עלולות להעמיס יתר על המידה על שרתים בעלי קיבולת עצומה. לכן, לפעמים בתקופת השיא של המסחר הפעיל, המערכת מפסיקה לתפקד, כל זרימות ההון מושבתות, והמשתתפים סופגים הפסדים גדולים.
• רמת הניבוי של השוק יורדת. לרובוטים יש השפעה משמעותית על מחירי העסקאות. זה מקטין את דיוק התחזית ומערער את היסודות של הניתוח הבסיסי. כמו כן, עוזרי רכב גוזלים מחירים טובים מהסוחרים המסורתיים.

רובוטים מכפישים בהדרגה את המשתתפים בשוק הרגיל וזה מוביל לדחייה מוחלטת של פעולות ידניות בעתיד. המצב יחזק את מעמדה של מערכת האלגוריתמים, מה שיוביל לעלייה בסיכונים הכרוכים בהם.

מסחר אלגוריתמי במט”ח

צמיחת המסחר האלגוריתמי במטבע חוץ נובעת במידה רבה מאוטומציה של תהליכים וצמצום זמן ביצוע עסקאות המט”ח באמצעות אלגוריתמי תוכנה. זה גם מפחית את עלויות התפעול. פורקס משתמש בעיקר ברובוטים המבוססים על שיטות ניתוח טכניות. ומכיוון שהטרמינל הנפוץ ביותר הוא פלטפורמת MetaTrader, שפת התכנות MQL שמספקת מפתחי הפלטפורמה הפכה לשיטה הנפוצה ביותר לכתיבת רובוטים.

מסחר כמותי

מסחר כמותי הוא כיוון המסחר, שמטרתו ליצור מודל המתאר את הדינמיקה של נכסים פיננסיים שונים ומאפשר לבצע תחזיות מדויקות. סוחרים כמותיים, הידועים גם כסוחרים קוונטיים, הם בדרך כלל מומחים בעלי השכלה גבוהה בתחומם: כלכלנים, מתמטיקאים, מתכנתים. כדי להפוך לסוחר קוונטי, עליך לדעת לפחות את היסודות של סטטיסטיקה מתמטית ואקונומטריה.

מסחר אלגוריתמי בתדירות גבוהה / מסחר HFT

זוהי הצורה הנפוצה ביותר של מסחר אוטומטי. מאפיין של שיטה זו הוא שניתן לבצע עסקאות במהירות גבוהה במכשירים שונים, בהם מחזור יצירת/סגירת הפוזיציות מסתיים תוך שנייה אחת.

עסקאות HFT מנצלות את היתרון העיקרי של מחשבים על פני בני אדם – מהירות מגה גבוהה.

מאמינים שמחבר הרעיון הוא סטיבן סונסון, שיצר יחד עם ד. ויטקומב וד. הוקס את דסק המסחר האוטומטי הראשון בעולם ב-1989 (Automatic Trading Desk). למרות שהפיתוח הפורמלי של הטכנולוגיה החל רק ב-1998, כאשר אושר השימוש בפלטפורמות אלקטרוניות בבורסות אמריקאיות.

עקרונות בסיסיים של מסחר HFT

מסחר זה מבוסס על הלווייתנים הבאים:

• השימוש במערכות היי-טק שומר על תקופת ביצוע התפקידים ברמה של 1-3 מילישניות;
• רווחים ממיקרו-שינויים במחירים וברווחים;
• ביצוע עסקאות בקנה מידה גדול ועשיית רווח ברמה הריאלית הנמוכה ביותר, שהיא לפעמים פחות מסנט (הפוטנציאל של HFT גבוה פי כמה מאסטרטגיות מסורתיות);
• השימוש בכל סוגי עסקאות הבוררות;
• העסקאות מתבצעות אך ורק במהלך יום המסחר, היקף העסקאות לכל סשן יכול להגיע לעשרות אלפים.

אסטרטגיות מסחר בתדירות גבוהה

ניתן להשתמש כאן בכל אסטרטגיית מסחר אלגוריתמית, אך במקביל לסחור במהירות מעבר להישג ידם של בני אדם. הנה כמה אסטרטגיות HFT למשל:

• זיהוי בריכות בעלות נזילות גבוהה. טכנולוגיה זו מכוונת לזיהוי הזמנות נסתרות (“אפלות”) או בכמות גדולה על ידי פתיחת עסקאות בדיקה קטנות. המטרה היא להילחם בתנועה החזקה שנוצרת על ידי הבריכות הנפחיות.
• יצירת שוק אלקטרוני. בתהליך הגדלת הנזילות בשוק, הרווח מומש באמצעות מסחר בתוך המרווח. בדרך כלל, כאשר סוחרים בבורסה, המרווח יתרחב. אם לעושה שוק אין לקוחות שיכולים לשמור על איזון, אז סוחרים בתדירות גבוהה חייבים להשתמש בכספים שלהם כדי לסגור את ההיצע והביקוש של המכשיר. בורסות ו-ECNs יספקו הנחות על הוצאות תפעול כפרס.
• ריצה קדמית. השם מתורגם כ”רוץ קדימה”. אסטרטגיה זו מבוססת על ניתוח של הוראות קניה ומכירה נוכחיות, נזילות נכסים וריבית פתוחה ממוצעת. המהות של שיטה זו היא לזהות הזמנות גדולות ולבצע הזמנות קטנות משלך במחיר קצת יותר גבוה. לאחר ביצוע ההזמנה, האלגוריתם משתמש בסבירות הגבוהה של תנודות במרכאות סביב הזמנה גדולה אחרת על מנת להציב עוד הזמנה גבוהה יותר.
• דחיית בוררות. אסטרטגיה זו מנצלת את הגישה הפעילה לנתוני המניות באמצעות קרבה גיאוגרפית לשרתים או רכישת חיבורים ישירים יקרים לאתרים מרכזיים. הוא משמש לעתים קרובות על ידי סוחרים המסתמכים על הרגולטורים של מט”ח.
• בוררות סטטיסטית. שיטה זו של מסחר בתדירות גבוהה מבוססת על זיהוי המתאם של מכשירים שונים בין פלטפורמות או צורות מתאימות של נכסים (חוזים עתידיים לצמדי מטבעות וצדדים נגדיים נקודתיים שלהם, נגזרים ומניות). עסקאות אלו מבוצעות לרוב על ידי בנקים פרטיים, קרנות השקעות ועוסקים מורשים אחרים.

פעולות בתדירות גבוהה מבוצעות במיקרו-נפחים, אשר מקוזזים על ידי מספר רב של עסקאות. במקרה זה, רווח והפסד נרשמים מיד.

סקירת תוכניות לסוחרים אלגוריתמים

ישנה פיסת תוכנה קטנה המשמשת למסחר אלגוריתמי ולתכנות רובוטים:

• TSLab. תוכנת C # מתוצרת רוסית. תואם לרוב מט”ח וברוקרי מניות. הודות לתרשים בלוקים מיוחד, יש לו ממשק די פשוט וקל ללמידה. אתה יכול להשתמש בתוכנית בחינם כדי לבדוק ולייעל את המערכת, אבל עבור עסקאות אמיתיות תצטרך לרכוש מנוי.
• WealthLab. תוכנית המשמשת לפיתוח אלגוריתמים ב-C #. בעזרתו תוכלו להשתמש בספריית Wealth Script כדי לכתוב תוכנת מסחר אלגוריתמית, אשר מפשטת מאוד את תהליך הקידוד. ניתן גם לחבר ציטוטים ממקורות שונים לתוכנית. בנוסף ל-backtesting, עסקאות אמיתיות יכולות להתבצע גם בשוק הפיננסי.
• סטודיו R. תוכנית מתקדמת יותר לקוונטה (לא מתאימה למתחילים). התוכנה משלבת מספר שפות, אחת מהן משתמשת בשפת R ייעודית לעיבוד נתונים וסדרות זמן. כאן נוצרים אלגוריתמים וממשקים, מבוצעות בדיקות, ניתן לקבל אופטימיזציה, סטטיסטיקה ונתונים נוספים. R Studio הוא בחינם, אבל די רציני. התוכנית משתמשת בספריות מובנות שונות, בודקים, דגמים וכו’.

אסטרטגיות למסחר אלגוריתמי

לאלגוטרדינג יש את האסטרטגיות הבאות:

• TWAP. אלגוריתם זה פותח באופן קבוע הזמנות במחיר ההצעה או הביקוש הטוב ביותר.
• אסטרטגיית ביצוע.  האלגוריתם דורש רכישות גדולות של נכסים במחירים ממוצעים משוקללים, המשמשים בדרך כלל משתתפים גדולים (קרנות גידור וברוקרים).
• VWAP. האלגוריתם משמש לפתיחת פוזיציות בחלק שווה מנפח נתון לפרק זמן מסוים, והמחיר לא צריך להיות גבוה מהמחיר הממוצע המשוקלל בעת ההשקה.
• כריית מידע. זהו חיפוש אחר דפוסים חדשים עבור אלגוריתמים חדשים. לפני תחילת הבדיקה, יותר מ-75% מתאריכי הכרייה היו לאיסוף נתונים. תוצאות החיפוש תלויות רק בשיטות מקצועיות ומפורטות. החיפוש עצמו מוגדר באופן ידני באמצעות אלגוריתמים שונים.
• קַרחוֹן. משמש לביצוע הזמנות שכמותן הכוללת אינה עולה על הכמות המצוינת בפרמטרים. בבורסות רבות, אלגוריתם זה מובנה בליבת המערכת, והוא מאפשר לציין את עוצמת הקול בפרמטרי ההזמנה.
• אסטרטגיה ספקולטיבית. זהו המודל הסטנדרטי לסוחרים המחפשים את המחיר הטוב ביותר שאפשר לסחור איתו על מנת לייצר רווחים הבאים.

הדרכה וספרים על מסחר אלגוריתמי

לא תקבל ידע כזה בחוגי בית הספר. זה אזור מאוד צר וספציפי. קשה לייחד מחקרים מהימנים באמת כאן, אבל לסיכום, הידע המרכזי הבא דרוש כדי לעסוק במסחר אלגוריתמי:

• מודלים מתמטיים וכלכליים;
• שפות תכנות – Python, С ++, MQL4 (עבור מט”ח);
• מידע על חוזים על החלפה ותכונות של מכשירים (אופציות, חוזים עתידיים וכו’).

תצטרך לשלוט בכיוון הזה בעיקר בעצמך. לקריאת ספרות חינוכית בנושא זה, אתה יכול לשקול ספרים:

• מסחר קוונטי ומסחר אלגוריתמי – ארנסט חן;
• מסחר אלגוריתמי וגישה ישירה להחלפה – בארי ג’ונסן;
• “שיטות ואלגוריתמים של מתמטיקה פיננסית” – Luu Yu-Dau;
• “בתוך הקופסה השחורה” – רישי ק’ נראנג;
• מסחר והחלפות: מבנה שוק למתרגלים – לארי האריס.

תהליך הלמידה היצרני ביותר הוא להתחיל בלימוד היסודות של מסחר במניות וניתוח טכני, ולאחר מכן לקנות ספרים על מסחר אלגוריתמי. כמו כן, יש לציין כי את רוב הפרסומים המקצועיים ניתן למצוא רק באנגלית.

בנוסף לספרים עם הטיה, זה יהיה שימושי גם לקרוא כל ספרות מניות.

מיתוסים מפורסמים על מסחר אלגוריתמי

אנשים רבים מאמינים ששימוש במסחר ברובוט יכול להיות רק רווחי וסוחרים אינם צריכים לעשות דבר כלל. ברור שלא. תמיד יש צורך לנטר את הרובוט, לייעל אותו ולשלוט בו כדי שלא יתרחשו שגיאות וכשלים. יש אנשים שחושבים שרובוטים לא יכולים להרוויח כסף. מדובר באנשים שככל הנראה נתקלו בעבר ברובוטים באיכות נמוכה שנמכרו על ידי רמאים לצורך עסקאות מטבע. ישנם רובוטים איכותיים במסחר במטבעות שיכולים להרוויח כסף. אבל אף אחד לא ימכור אותם, כי הם כבר מביאים כסף טוב. למסחר בבורסה יש פוטנציאל עצום להרוויח. מסחר אלגוריתמי הוא פריצת דרך אמיתית בתחום ההשקעות. רובוטים לוקחים על עצמם כמעט את כל המשימות היומיומיות שבעבר נמשכו זמן רב.