Algo trgovanje: njegova suština, strategije trgovanja i rizici

Trenutno se većina operacija na burzama provodi pomoću posebnih robota u koje su ugrađeni različiti algoritmi. Ova se taktika naziva algoritamsko trgovanje. To je trend posljednjih desetljeća koji je na mnogo načina promijenio tržište.

Što je algoritamsko trgovanje?

Glavni oblik algoritamskog trgovanja je HFT trgovanje. Poanta je izvršiti transakciju trenutno. Drugim riječima, ova vrsta koristi svoju glavnu prednost – brzinu. Koncept algoritamskog trgovanja ima dvije glavne definicije:

• Algo trgovanje. Autosustav koji može trgovati bez trgovca u algoritmu koji mu je dan. Sustav je neophodan za primanje izravne dobiti zbog automatske analize tržišta i otvaranja pozicija. Ovaj algoritam se također naziva “trgovački robot” ili “savjetnik”.
• Algoritamsko trgovanje. Izvršenje velikih naloga na tržištu, kada se automatski dijele na dijelove i postupno otvaraju u skladu s navedenim pravilima. Sustav se koristi za olakšavanje ručnog rada trgovaca prilikom obavljanja transakcija. Na primjer, ako postoji zadatak kupiti 100 tisuća dionica, a trebate otvoriti pozicije na 1-3 dionice istovremeno, bez privlačenja pozornosti u feedu naloga.

Pojednostavljeno rečeno, algoritamsko trgovanje je automatizacija svakodnevnih operacija koje obavljaju trgovci, što smanjuje vrijeme potrebno za analizu informacija o dionicama, izračun matematičkih modela i provođenje transakcija. Sustav također uklanja ulogu ljudskog faktora u funkcioniranju tržišta (emocije, špekulacije, “intuicija trgovca”), što ponekad negira čak i profitabilnost najperspektivnije strategije.

Povijest nastanka algoritamskog trgovanja

1971. godina se smatra polazištem algoritamskog trgovanja (pojavio se istovremeno s prvim automatskim trgovinskim sustavom NASDAQ). Godine 1998. Komisija za vrijednosne papire SAD-a (SEC) službeno je odobrila korištenje elektroničkih platformi za trgovanje. Tada je počelo pravo natjecanje visokih tehnologija. Sljedeći značajni momenti u razvoju algoritamskog trgovanja, koje vrijedi spomenuti:

• Rane 2000-te. Automatizirane transakcije dovršene su u samo nekoliko sekundi. Tržišni udio robota bio je manji od 10%.
• godina 2009. Brzina izvršenja naloga smanjena je nekoliko puta, dosegnuvši nekoliko milisekundi. Udio pomoćnika u trgovanju naglo je porastao na 60%.
• 2012. i dalje. Nepredvidivost događaja na burzama dovela je do velikog broja pogrešaka u krutim algoritmima većine softvera. To je dovelo do smanjenja obujma automatiziranog trgovanja na 50% od ukupnog broja. Tehnologija umjetne inteligencije se razvija i uvodi.

Danas je visokofrekventno trgovanje još uvijek relevantno. Mnoge rutinske operacije (na primjer, skaliranje tržišta) izvode se automatski, što značajno smanjuje opterećenje trgovaca. Međutim, stroj još nije uspio u potpunosti zamijeniti živi intelekt i razvijenu intuiciju osobe. To je osobito istinito kada se volatilnost burze snažno poveća zbog objavljivanja značajnih međunarodnih gospodarskih vijesti. Tijekom ovog razdoblja, toplo se preporučuje ne oslanjati se na robote.

Prednosti i nedostaci algoritamskog trgovanja

Prednosti algoritma su svi nedostaci ručnog trgovanja. Ljudi su lako podložni emocijama, ali roboti nisu. Robot će trgovati strogo prema algoritmu. Ako posao može donijeti profit u budućnosti, robot će vam ga donijeti. Također, osoba je daleko od toga da se uvijek u potpunosti usredotoči na vlastite radnje i s vremena na vrijeme treba odmor. Roboti su lišeni takvih nedostataka. Ali oni imaju svoje i među njima:

• zbog strogog pridržavanja algoritama, robot se ne može prilagoditi promjenjivim tržišnim uvjetima;
• složenost samog algoritamskog trgovanja i visoki zahtjevi za pripremu;
• greške uvedenih algoritama koje sam robot nije u stanju detektirati (ovo je, naravno, već ljudski faktor, ali čovjek može detektirati i ispraviti svoje greške, dok roboti to još ne mogu).

Robote za trgovanje ne biste trebali smatrati jedinim mogućim načinom zarade na trgovanju, jer je profitabilnost automatskog trgovanja i ručnog trgovanja postala gotovo ista u zadnjih 30 godina.

Suština algoritamskog trgovanja

Algo trgovci (drugi naziv – kvantni trgovci) koriste samo teoriju vjerojatnosti da cijene padnu unutar traženog raspona. Izračun se temelji na prethodnoj seriji cijena ili nekoliko financijskih instrumenata. Pravila će se promijeniti s promjenama ponašanja na tržištu.
Algoritamski trgovci uvijek traže tržišne neučinkovitosti, uzorke ponavljajućih kotacija u povijesti i mogućnost izračuna budućih ponavljajućih kotacija. Dakle, bit algoritamskog trgovanja leži u pravilima za odabir otvorenih pozicija i grupa robota. Izbor može biti:

• priručnik – izvođenje provodi istraživač na temelju matematičkih i fizičkih modela;
• automatski – potreban za masovno nabrajanje pravila i testova unutar programa;
• genetski – ovdje pravila razvija program koji ima elemente umjetne inteligencije.

Druge ideje i utopije o algoritamskom trgovanju su fikcija. Čak ni roboti ne mogu “predvidjeti” budućnost sa 100% garancijom. Tržište ne može biti toliko neučinkovito da postoji skup pravila koja se primjenjuju na robote uvijek i svugdje. U velikim investicijskim tvrtkama koje koriste algoritme (na primjer, Renessaince Technology, Citadel, Virtu), postoje stotine grupa (obitelji) robota za trgovanje koji pokrivaju tisuće instrumenata. Upravo im ova metoda, koja je diversifikacija algoritama, donosi dnevni profit.

Vrste algoritama

Algoritam je skup jasnih uputa dizajniranih za izvođenje određenog zadatka. Na financijskom tržištu korisničke algoritme izvršavaju računala. Za izradu skupa pravila koristit će se podaci o cijeni, obujmu i vremenu izvršenja budućih transakcija. Algo trgovanje na burzama i tržištima valuta podijeljeno je u četiri glavne vrste:

• Statistički. Ova se metoda temelji na statističkoj analizi koja koristi povijesne vremenske serije za prepoznavanje mogućnosti trgovanja.
• Auto. Svrha ove strategije je stvoriti pravila koja sudionicima na tržištu omogućuju smanjenje rizičnosti transakcija.
• Izvršni. Ova metoda je stvorena za obavljanje specifičnih zadataka vezanih uz otvaranje i zatvaranje trgovinskih naloga.
• Ravno. Ova tehnologija ima za cilj postizanje maksimalne brzine pristupa tržištu i smanjenje troškova ulaska i povezivanja algoritamskih trgovaca s trgovačkim terminalom.

Kao zasebno područje za mehanizirano trgovanje može se izdvojiti visokofrekventno algoritamsko trgovanje. Glavna značajka ove kategorije je visoka učestalost kreiranja naloga: transakcije se dovršavaju u milisekundama. Ovaj pristup može pružiti velike koristi, ali nosi i određene rizike.

Automatizirano trgovanje: roboti i stručni savjetnici

Godine 1997. analitičar Tushar Chand u svojoj knjizi “Beyond Technical Analysis” (izvorno nazvana “Beyond Technical Analysis”) prvi je opisao mehanički sustav trgovanja (MTS). Ovaj sustav se naziva trgovački robot ili savjetnik za valutne transakcije. To su softverski moduli koji prate tržište, izdaju naloge za trgovanje i kontroliraju izvršenje tih naloga. Postoje dvije vrste robotskih programa za trgovanje:

• automatizirani “od” i “do” – sposobni su samostalno donositi neovisne odluke o trgovanju;
• koji trgovcu daju signale za ručno otvaranje posla, oni sami ne šalju naloge.

U slučaju algoritamskog trgovanja dolazi u obzir samo 1. tip robota ili savjetnika, a njegova “super zadaća” je implementacija onih strategija koje nisu moguće kod ručnog trgovanja.

Renaissance Institutiona Equlties Fund je najveći privatni fond koji koristi algoritamsko trgovanje. U SAD-u ga je otvorila tvrtka Renaissance Technologies LLC koju je 1982. godine osnovao James Harris Simons. Financial Times je kasnije nazvao Simonsa “najpametnijim milijarderom”.

Kako nastaju roboti za trgovanje?

Roboti koji se koriste za algoritamsko trgovanje na burzi su specijalizirani računalni programi. Njihov razvoj počinje, prije svega, pojavom jasnog plana za sve zadatke koje će roboti obavljati, uključujući i strategije. Zadatak s kojim se suočava programer-trgovac je stvoriti algoritam koji uzima u obzir njegovo znanje i osobne preferencije. Naravno, potrebno je unaprijed jasno razumjeti sve nijanse sustava koji automatizira transakcije. Stoga se trgovcima početnicima ne preporučuje samostalno stvaranje TC algoritma. Za tehničku implementaciju robota za trgovanje potrebno je poznavanje barem jednog programskog jezika. Koristite mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLab za pisanje programa.
Mogućnost programiranja trgovcima daje mnoge prednosti:

• sposobnost izrade baza podataka;
• sustavi za pokretanje i testiranje;
• analizirati visokofrekventne strategije;
• brzo popraviti greške.

Postoje mnoge vrlo korisne knjižnice otvorenog koda i projekti za svaki jezik. Jedan od najvećih projekata algoritamskog trgovanja je QuantLib, izgrađen u C++. Ako se trebate spojiti izravno na Currenex, LMAX, Integral ili druge pružatelje likvidnosti da biste koristili visokofrekventne algoritme, morate biti vješti u pisanju API-ja za povezivanje u Javi. U nedostatku vještina programiranja, moguće je koristiti posebne algoritamske programe trgovanja za stvaranje jednostavnih mehaničkih sustava trgovanja. Primjeri takvih platformi:

• TSLab;
• whelthlab;
• Metatrader;
• S#.Studio;
• multicharts;
• trgovačka stanica.

Algoritamsko trgovanje na burzi

Tržišta dionica i terminskih tržišta pružaju brojne mogućnosti za automatizirane sustave, ali algoritamsko trgovanje češće je među velikim fondovima nego među privatnim ulagačima. Postoji nekoliko vrsta algoritamskog trgovanja na burzi:

• Sustav temeljen na tehničkoj analizi. Stvoren za korištenje tržišne neučinkovitosti i nekoliko pokazatelja za prepoznavanje trendova, tržišnih kretanja. Često je ova strategija usmjerena na profitiranje od metoda klasične tehničke analize.
• Trgovanje parovima i košaricama. Sustav koristi omjer dva ili više instrumenata (jedan od njih je “vodič”, tj. u njemu se prvo događaju promjene, a zatim se drugi i sljedeći instrumenti povlače prema gore) s relativno visokim postotkom, ali ne jednakim 1. Ako instrument skrene sa zadane rute, vjerojatno će se vratiti svojoj grupi. Prateći ovo odstupanje, algoritam može trgovati i ostvariti profit za vlasnika.
• Marketmaking. Ovo je još jedna strategija čija je zadaća održavanje likvidnosti tržišta. Kako bi privatni trgovac ili hedge fond u bilo kojem trenutku mogao kupiti ili prodati instrument trgovanja. Market makeri mogu čak koristiti svoju dobit kako bi zadovoljili potražnju za raznim instrumentima i profitirali od razmjene. Ali to ne sprječava korištenje posebnih strategija temeljenih na podacima o brzom prometu i tržištu.
• prednje trčanje. U sklopu takvog sustava koriste se alati za analizu volumena transakcija i identifikaciju velikih naloga. Algoritam uzima u obzir da će veliki nalozi zadržati cijenu i uzrokovati pojavu suprotnih trgovina u suprotnom smjeru. Zbog brzine analize tržišnih podataka u knjigama naloga i feedovima, susrest će se s volatilnošću, nastojat će nadmašiti druge sudionike i prihvatiti malu volatilnost pri izvršavanju vrlo velikih naloga.
• Arbitraža. Ovo je transakcija koja koristi financijske instrumente, a korelacija između njih je blizu jedan. U pravilu, takvi instrumenti imaju najmanja odstupanja. Sustav prati promjene cijena za povezane instrumente i provodi arbitražne operacije za izjednačavanje cijena. Primjer: Uzete su 2 različite vrste dionica iste tvrtke koje se mijenjaju sinkrono uz 100% korelaciju. Ili uzeti iste dionice, ali na različitim tržištima. Na jednoj burzi će porasti/pasti nešto ranije nego na drugoj. Nakon što ste “uhvatili” ovaj trenutak 1., možete otvoriti poslove 2.
• Trgovanje volatilnošću. Ovo je najsloženiji tip trgovanja, koji se temelji na kupnji raznih vrsta opcija i očekivanju povećanja volatilnosti pojedinog instrumenta. Ovo algoritamsko trgovanje zahtijeva puno računalne snage i tim stručnjaka. Ovdje najbolji umovi analiziraju različite instrumente, predviđajući koji od njih mogu povećati volatilnost. Svoje mehanizme analize stavljaju u robote i kupuju opcije na tim instrumentima u pravo vrijeme.

Rizici algoritamskog trgovanja

Utjecaj algoritamskog trgovanja značajno je porastao u posljednje vrijeme. Naravno, nove metode trgovanja nose određene rizike koji se dosad nisu očekivali. HFT transakcije posebno dolaze s rizicima koje treba uzeti u obzir.
Najopasniji pri radu s algoritmima:

• Manipulacija cijenama. Algoritmi se mogu konfigurirati da izravno utječu na pojedinačne instrumente. Posljedice ovdje mogu biti vrlo opasne. U 2013. godini, 1. dana trgovanja na globalnom BATS tržištu, došlo je do realnog pada vrijednosti vrijednosnih papira kompanije. U samo 10 sekundi cijena je sa 15 dolara pala na svega par centi. Razlog je bila aktivnost robota koji je namjerno programiran da smanji cijene dionica. Ova politika može dovesti u zabludu druge sudionike i uvelike iskriviti situaciju na burzi.
• Odljev obrtnog kapitala. Ako na tržištu postoji stresna situacija, sudionici koji koriste robote obustavljaju trgovanje. Budući da većina narudžbi dolazi od auto-savjetnika, dolazi do globalnog odljeva, što odmah obara sve ponude. Posljedice takve razmjene “ljuljanja” mogu biti vrlo ozbiljne. Štoviše, odljev likvidnosti uzrokuje sveopću paniku koja će pogoršati tešku situaciju.
• Volatilnost je naglo porasla. Ponekad dolazi do nepotrebnih kolebanja vrijednosti imovine na svim svjetskim tržištima. To može biti nagli porast cijena ili katastrofalan pad. Ova situacija se naziva iznenadni kvar. Često je uzrok fluktuacija ponašanje visokofrekventnih robota, jer je njihov udio u ukupnom broju sudionika na tržištu vrlo velik.
• Povećanje troškova. Velik broj mehaničkih konzultanata treba stalno poboljšavati svoje tehničke sposobnosti. Zbog toga se mijenja i tarifna politika, što, naravno, ne ide na ruku trgovcima.
• operativni rizik. Veliki broj istodobnih dolaznih naloga može preopteretiti ogromne poslužitelje. Stoga, ponekad tijekom vršnog razdoblja aktivnog trgovanja, sustav prestaje funkcionirati, svi tokovi kapitala su obustavljeni, a sudionici imaju velike gubitke.
• Smanjuje se razina predvidljivosti tržišta. Roboti imaju značajan utjecaj na transakcijske cijene. Zbog toga je smanjena točnost prognoze i potkopani temelji osnovne analize. Također auto asistenti lišavaju tradicionalne trgovce dobrih cijena.

Roboti postupno diskreditiraju obične sudionike na tržištu i to dovodi do potpunog odbacivanja ručnog rada u budućnosti. Situacija će ojačati položaj sustava algoritama, što će dovesti do povećanja rizika povezanih s njima.

Algoritamsko Forex trgovanje

Rast algoritamskog trgovanja devizama najvećim je dijelom rezultat automatizacije procesa i smanjenja vremena za obavljanje deviznih transakcija korištenjem softverskih algoritama. Time se također smanjuju operativni troškovi. Forex uglavnom koristi robote koji se temelje na metodama tehničke analize. A budući da je najčešći terminal platforma MetaTrader, programski jezik MQL koji pružaju programeri platforme postao je najčešća metoda za pisanje robota.

Kvantitativno trgovanje

Kvantitativno trgovanje je smjer trgovanja, čija je svrha formiranje modela koji opisuje dinamiku različite financijske imovine i omogućuje izradu točnih prognoza. Kvantni trgovci, poznati i kao kvantni trgovci, obično su visoko obrazovani u svom području: ekonomisti, matematičari, programeri. Da biste postali kvantni trgovac, morate poznavati barem osnove matematičke statistike i ekonometrije.

Visokofrekventno algoritamsko trgovanje/HFT trgovanje

Ovo je najčešći oblik automatiziranog trgovanja. Značajka ove metode je da se transakcije mogu izvršavati velikom brzinom u različitim instrumentima, u kojima se ciklus kreiranja/zatvaranja pozicija završava unutar jedne sekunde.

HFT transakcije koriste glavnu prednost računala u odnosu na ljude – mega-brzinu.

Vjeruje se da je autor ideje Stephen Sonson, koji je zajedno s D. Whitcombom i D. Hawksom 1989. godine napravio prvi uređaj za automatsko trgovanje na svijetu (Automatic Trading Desk). Iako je formalni razvoj tehnologije započeo tek 1998. godine, kada je odobreno korištenje elektroničkih platformi na američkim burzama.

Osnovna načela HFT trgovanja

Ovo trgovanje temelji se na sljedećim kitovima:

• korištenje visokotehnoloških sustava zadržava razdoblje izvršenja pozicija na razini od 1-3 milisekunde;
• dobit od mikropromjena cijena i marži;
• izvršavanje velikih transakcija velike brzine i profit na najnižoj realnoj razini, koja je ponekad manja od centa (potencijal HFT-a višestruko je veći od tradicionalnih strategija);
• primjena svih vrsta arbitražnih poslova;
• transakcije se vrše isključivo tijekom dana trgovanja, obujam transakcija svake sesije može doseći desetke tisuća.

Strategije trgovanja visoke frekvencije

Ovdje možete koristiti bilo koju algoritamsku strategiju trgovanja, ali u isto vrijeme trgovati brzinom nedostupnom ljudima. Evo nekoliko primjera HFT strategija:

• Identifikacija bazena s visokom likvidnošću. Ova tehnologija je usmjerena na otkrivanje skrivenih (“tamnih”) ili skupnih naloga otvaranjem malih probnih transakcija. Cilj je boriti se protiv snažnog kretanja koje generiraju skupovi volumena.
• Stvaranje elektroničkog tržišta. U procesu povećanja likvidnosti na tržištu, profit se ostvaruje kroz trgovanje unutar spreada. Obično se kod trgovanja na burzi spread povećava. Ako market maker nema klijente koji mogu održavati ravnotežu, tada visokofrekventni trgovci moraju koristiti vlastita sredstva za pokrivanje ponude i potražnje instrumenta. Burze i ECN-ovi daju popuste na operativne troškove kao nagradu.
• Prednji. Naziv se prevodi kao “trči naprijed”. Ova se strategija temelji na analizi trenutnih naloga za kupnju i prodaju, likvidnosti imovine i prosječnog otvorenog interesa. Bit ove metode je detektirati velike narudžbe i plasirati svoje male po nešto višoj cijeni. Nakon što je nalog izvršen, algoritam koristi veliku vjerojatnost fluktuacije cijene oko drugog velikog naloga kako bi postavio još jedan viši.
• Odgođena arbitraža. Ova strategija iskorištava aktivan pristup za razmjenu podataka zbog geografske blizine poslužitelja ili stjecanja skupih izravnih veza s glavnim mjestima. Često ga koriste trgovci koji se oslanjaju na valutne regulatore.
• Statistička arbitraža. Ova metoda visokofrekventnog trgovanja temelji se na utvrđivanju korelacije različitih instrumenata između platformi ili odgovarajućih oblika imovine (fjučersi valutnih parova i njihovih spot partnera, derivati ​​i dionice). Takve transakcije obično provode privatne banke, investicijski fondovi i drugi licencirani trgovci.

Visokofrekventne operacije izvode se u mikro volumenima, što se kompenzira velikim brojem transakcija. U tom slučaju dobit i gubitak se odmah utvrđuju.

Pregled programa za algoritamske trgovce

Postoji mali dio softvera koji se koristi za algoritamsko trgovanje i programiranje robota:

• TSlab. C# softver ruske proizvodnje. Kompatibilan s većinom forex i burzovnih posrednika. Zahvaljujući posebnom blok dijagramu, ima prilično jednostavno sučelje koje je lako naučiti. Program možete besplatno koristiti za testiranje i optimizaciju sustava, ali za stvarne transakcije morat ćete kupiti pretplatu.
• WealthLab. Program koji se koristi za razvoj algoritama u C#. Pomoću njega možete koristiti biblioteku Wealth Script za pisanje softvera za algoritamsko trgovanje, što uvelike pojednostavljuje proces kodiranja. Također možete povezati citate iz raznih izvora s programom. Osim testiranja unatrag, stvarne transakcije mogu se odvijati i na financijskom tržištu.
• r studio. Napredniji program za kvantitete (nije prikladan za početnike). Softver integrira nekoliko jezika, od kojih jedan koristi poseban R jezik za obradu podataka i vremenskih serija. Ovdje se kreiraju algoritmi i sučelja, provode testovi i optimizacije, mogu se dobiti statistike i drugi podaci. R Studio je besplatan, ali je prilično ozbiljan. Program koristi razne ugrađene biblioteke, testere, modele itd.

Strategije za algoritamsko trgovanje

Algo trgovanje ima sljedeće strategije:

• TWAP. Ovaj algoritam redovito otvara naloge po najboljoj ponudi ili ponudi.
• strategija izvršenja.  Algoritam zahtijeva velike kupnje imovine po ponderiranim prosječnim cijenama, koje obično koriste veliki sudionici (hedge fondovi i brokeri).
• VWAP. Algoritam se koristi za otvaranje pozicija u jednakom dijelu zadanog volumena unutar određenog vremenskog razdoblja, a cijena ne smije biti viša od ponderirane prosječne cijene pri lansiranju.
• rudarenje podataka. To je potraga za novim uzorcima za nove algoritme. Prije početka testa, više od 75% datuma proizvodnje bili su prikupljani podaci. Rezultati pretraživanja ovise samo o profesionalnim i detaljnim metodama. Sama pretraga konfigurira se ručno pomoću različitih algoritama.
• santa leda. Koristi se za postavljanje naloga čiji ukupan broj ne prelazi broj naveden u parametrima. Na mnogim burzama ovaj je algoritam ugrađen u jezgru sustava i omogućuje vam da odredite volumen u parametrima naloga.
• spekulativna strategija. Ovo je standardni model za privatne trgovce koji žele dobiti najbolju moguću cijenu za trgovanje s ciljem ostvarivanja naknadne dobiti.

Obuka i knjige o algoritamskom trgovanju

Takvo znanje nećete dobiti u školskim krugovima. Ovo je vrlo usko i specifično područje. Teško je ovdje izdvojiti stvarno pouzdane studije, ali ako generaliziramo, onda su za bavljenje algoritamskim trgovanjem potrebna sljedeća ključna znanja:

• matematički i ekonomski modeli;
• programski jezici — Python, S++, MQL4 (za Forex);
• informacije o ugovorima o burzi i značajkama instrumenata (opcije, terminske pogodbe itd.).

Ovaj smjer morat ćete svladati uglavnom sami. Za čitanje obrazovne literature o ovoj temi možete razmotriti knjige:

• “Kvantno trgovanje” i “Algoritamsko trgovanje” – Ernest Chen;
• “Algoritamsko trgovanje i izravan pristup burzi” – Barry Johnsen;
• „Metode i algoritmi financijske matematike“ – Lyu Yu-Dau;
• “Unutar crne kutije” – Rishi K. Narang;
• “Trgovina i razmjene: mikrostruktura tržišta za praktičare” – Larry Harris.

Najproduktivniji način za početak procesa učenja je naučiti osnove trgovanja dionicama i tehničke analize, a zatim kupiti knjige o algoritamskom trgovanju. Također treba napomenuti da se većina stručnih publikacija može pronaći samo na engleskom jeziku.

Osim knjiga s predrasudama, također će biti korisno čitati bilo koju literaturu za razmjenu.

Poznati mitovi o algoritamskom trgovanju

Mnogi vjeruju da korištenje robotskog trgovanja može biti samo isplativo i da trgovci ne moraju ništa raditi. Naravno da ne. Robota je uvijek potrebno nadzirati, optimizirati i kontrolirati kako ne bi dolazilo do grešaka i kvarova. Neki ljudi misle da roboti ne mogu zaraditi novac. To su ljudi koji su se, najvjerojatnije, ranije susreli s robotima niske kvalitete koje prevaranti prodaju za devizne transakcije. U trgovanju valutama postoje kvalitetni roboti koji mogu zaraditi. Ali nitko ih neće prodati, jer već donose dobar novac. Trgovanje na burzi ima ogroman potencijal za zaradu. Algoritamsko trgovanje pravi je iskorak u području ulaganja. Roboti preuzimaju gotovo svaki svakodnevni zadatak koji je prije oduzimao puno vremena.