Algo kereskedés: lényege, kereskedési stratégiái és kockázatai

Jelenleg a tőzsdéken a legtöbb műveletet speciális robotok segítségével hajtják végre, amelyekbe különféle algoritmusok vannak beágyazva. Ezt a taktikát algoritmikus kereskedésnek nevezik. Ez az elmúlt évtizedek trendje, amely sok tekintetben megváltoztatta a piacot.

Mi az az algoritmikus kereskedés?

Az algoritmikus kereskedés fő formája a HFT kereskedés. A lényeg az, hogy a tranzakciót azonnal le kell zárni. Más szóval, ez a típus kihasználja fő előnyét – a sebességet. Az algoritmikus kereskedésnek két fő meghatározása van:

• Algo kereskedés. Olyan autórendszer, amely adott algoritmusban kereskedő nélkül is tud kereskedni. A rendszer szükséges ahhoz, hogy piaci autoanalízis és pozíciónyitás révén közvetlen profitot termeljünk. Ezt az algoritmust “kereskedési robotnak” vagy “tanácsadónak” is nevezik.
• Algoritmikus kereskedés. Nagy megrendelések végrehajtása a piacon, amikor azokat automatikusan részekre bontják és fokozatosan megnyitják a meghatározott szabályok szerint. A rendszer a kereskedők fizikai munkájának megkönnyítésére szolgál a tranzakciók lebonyolítása során. Például, ha 100 ezer részvény vásárlása van, és egyidejűleg 1-3 részvényre kell pozíciót nyitnia anélkül, hogy felhívná magára a figyelmet a rendelési hírfolyamban.

Az egyszerűsített, algoritmikus kereskedés a kereskedők által végzett napi műveletek automatizálása annak érdekében, hogy csökkentse a részvényinformációk elemzéséhez, a matematikai modellek kiszámításához és a tranzakciók végrehajtásához szükséges időt. A rendszer az emberi tényező szerepét is megszünteti a piac működésében (érzelmek, spekuláció, “kereskedői intuíció”), ami esetenként még a legígéretesebb stratégia jövedelmezőségét is cáfolja.

Az algoritmikus kereskedés kialakulásának története

1971-et tekintik az algoritmikus kereskedés kiindulópontjának (a NASDAQ első automatizált kereskedési rendszerével egyidőben jelent meg). 1998-ban az US Securities Commission (SEC) hivatalosan engedélyezte az elektronikus kereskedési platformok használatát. Ekkor kezdődött a csúcstechnológiák igazi versenye. Érdemes megemlíteni a következő fontos momentumokat az algoritmikus kereskedés fejlődésében:

• 2000-es évek eleje. Az automatizált tranzakciók néhány másodperc alatt befejeződtek. A robotok piaci részesedése nem érte el a 10%-ot.
• 2009-es év. Az alkalmazások végrehajtásának sebessége többször csökkent, elérve a több milliszekundumot. Az értékesítési asszisztensek aránya meredeken, 60%-ra emelkedett.
• 2012 és azután. A tőzsdéken előforduló események kiszámíthatatlansága a legtöbb szoftver merev algoritmusában nagyszámú hibához vezetett. Ez az automatizált kereskedés volumenének a teljes kereskedés 50%-ára való csökkenéséhez vezetett. A mesterséges intelligencia technológia fejlesztése és bevezetése folyamatban van.

A magas frekvenciájú kereskedés ma is aktuális. Számos rutinművelet (például piacméretezés) automatikusan történik, ami jelentősen csökkenti a kereskedők terheit. A gép azonban még nem tudta teljesen pótolni az élő értelmet és a fejlett emberi intuíciót. Ez különösen igaz akkor, ha a tőzsde volatilitása a jelentős nemzetközi gazdasági hírek megjelenése miatt erősen megemelkedik. Ebben az időszakban erősen nem ajánlott robotokra hagyatkozni.

Az algoritmikus kereskedés előnyei és hátrányai

Az algoritmus előnyei a kézi kereskedés összes hátránya. Az embert könnyen befolyásolják az érzelmek, de a robotokat nem. A robot szigorúan az algoritmus szerint fog kereskedni. Ha az üzlet nyereséges lehet a jövőben, a robot elhozza Önnek. Ezenkívül az ember nem mindig tud teljes mértékben a saját tetteire koncentrálni, és időnként pihenésre van szüksége. A robotoknak nincsenek ilyen hátrányai. De megvan a maguké és köztük:

• az algoritmusok szigorú betartása miatt a robot nem tud alkalmazkodni a változó piaci feltételekhez;
• magának az algoritmikus kereskedésnek a bonyolultsága és az előkészítés magas követelményei;
• a bevezetett algoritmusok hibái, amelyeket maga a robot nem képes észlelni (ez persze már emberi tényező, de az ember képes észlelni és kijavítani a hibáit, de ezt a robotok még nem tudják).

Nem szabad a kereskedési robotokat tekinteni a kereskedési pénzszerzés egyetlen lehetséges módjának, mivel az automatikus kereskedés és a kézi kereskedés jövedelmezősége az elmúlt 30 évben szinte azonos lett.

Az algoritmikus kereskedés lényege

Az algo kereskedők (más néven kvantumkereskedők) csak annak a valószínűségének elméletét használják, hogy az árak a kívánt tartományba esnek. A számítás az előző ársoron vagy több pénzügyi eszközön alapul. A szabályok a piaci magatartás változásával változnak.
Az algoritmikus kereskedők mindig keresik a piaci hatástalanságokat, a történelemben ismétlődő jegyzési mintákat, és a jövőbeni ismétlődő jegyzések kiszámításának lehetőségét. Ezért az algoritmikus kereskedés lényege a nyitott pozíciók és robotcsoportok kiválasztásának szabályaiban rejlik. A választás lehet:

• kézi – a megvalósítást a kutató végzi matematikai és fizikai modellek alapján;
• automatikus – a programon belüli szabályok és tesztek tömeges felsorolásához szükséges;
• genetikai – itt a szabályokat egy olyan program dolgozza ki, amely mesterséges intelligencia elemekkel rendelkezik.

Az algoritmikus kereskedéssel kapcsolatos egyéb ötletek és utópiák fikciók. Még a robotok sem tudják “megjósolni” a jövőt 100%-os garanciával. A piac nem lehet annyira hatástalan, hogy legyen egy sor szabály, amely a robotokra bármikor és bárhol vonatkozna. Az algoritmusokat használó nagy befektetési társaságok (például Renessaince Technology, Citadel, Virtu) több száz kereskedési robotcsoporttal (családdal) rendelkeznek, amelyek több ezer eszközt fednek le. Ez a módszer, amely az algoritmusok diverzifikációja, napi nyereséget hoz nekik.

Algoritmus típusok

Az algoritmus világos utasítások halmaza, amelyeket egy adott feladat elvégzésére terveztek. A pénzügyi piacon a felhasználók algoritmusait számítógépek hajtják végre. Szabálykészlet létrehozásához a jövőbeni tranzakciók árára, mennyiségére és végrehajtási idejére vonatkozó adatokat használjuk fel. Az Algo részvény- és devizapiaci kereskedése négy fő típusra oszlik:

• Statisztikai. Ez a módszer a kereskedési lehetőségek azonosítására szolgáló történelmi idősorokat használó statisztikai elemzésen alapul.
• Auto. E stratégia célja olyan szabályok megalkotása, amelyek lehetővé teszik a piaci szereplők számára, hogy csökkentsék a tranzakciók kockázatosságát.
• Végrehajtó. Ez a módszer a kereskedési megbízások nyitásával és zárásával kapcsolatos konkrét feladatok elvégzésére szolgál.
• Egyenes. Ennek a technológiának az a célja, hogy maximalizálja a piacra jutás sebességét, és csökkentse az algoritmikus kereskedők belépésének és a kereskedési terminálhoz való csatlakoztatásának költségeit.

A gépesített kereskedés külön területeként különíthető el a nagyfrekvenciás algoritmikus kereskedés. Ennek a kategóriának a fő jellemzője a megbízás létrehozásának magas gyakorisága: a tranzakciók ezredmásodpercek alatt kerülnek végrehajtásra. Ez a megközelítés nagy előnyökkel járhat, de bizonyos kockázatokkal is jár.

Automatizált kereskedés: robotok és tanácsadók

1997-ben Tushar Chand elemző a Beyond Technical Analysis (eredeti nevén Beyond Technical Analysis) című könyvében írt le először egy mechanikus kereskedési rendszert (MTS). Ezt a rendszert kereskedési robotnak vagy valutatanácsadónak nevezik. Ezek olyan szoftvermodulok, amelyek figyelik a piacot, kereskedési megbízásokat adnak ki és szabályozzák ezen megbízások végrehajtását. Kétféle robotkereskedési program létezik:

• automatizált “tól” és “ig” – képesek önálló, független döntéseket hozni a kereskedésről;
• jelzéseket adva a kereskedőnek, hogy kézzel nyissa meg az üzletet, ők maguk nem küldenek megbízásokat.

Algoritmikus kereskedés esetén csak az 1. típusú robotot vagy tanácsadót vesszük figyelembe, melynek „szuperfeladata” azoknak a stratégiáknak a megvalósítása, amelyek kézi kereskedéssel nem lehetségesek.

A Renaissance Institutiona Equlties Fund a legnagyobb magánalap, amely algoritmikus kereskedést alkalmaz. Az Egyesült Államokban a Renaissance Technologies LLC nyitotta meg, amelyet 1982-ben James Harris Simons alapított. A Financial Times később Simonst “a legokosabb milliárdosnak” nevezte.

Hogyan jönnek létre a kereskedési robotok?

A tőzsdén az algoritmikus kereskedéshez használt robotok speciális számítógépes programok. Fejlesztésük mindenekelőtt a robotok által elvégzendő feladatok világos tervének kialakításával kezdődik, beleértve a stratégiákat is. A kereskedő programozó előtt álló kihívás egy olyan algoritmus létrehozása, amely figyelembe veszi tudását és személyes preferenciáit. Természetesen előre világosan meg kell érteni a tranzakciókat automatizáló rendszer minden árnyalatát. Ezért a kezdő kereskedőknek nem ajánlott önállóan TC algoritmust létrehozni. A kereskedési robotok technikai megvalósításához legalább egy programozási nyelv ismerete szükséges. Programok írásához használja az mql4, Python, C #, C ++, Java, R, MathLab programokat.
A programozási képesség számos előnnyel jár a kereskedőknek:

• adatbázisok létrehozásának képessége;
• indítási és tesztelési rendszerek;
• nagyfrekvenciás stratégiák elemzése;
• gyorsan javítja a hibákat.

Minden nyelvhez számos nagyon hasznos nyílt forráskódú könyvtár és projekt létezik. Az egyik legnagyobb algoritmikus kereskedési projekt a QuantLib, amelyet C ++ nyelven hoztak létre. Ha nagyfrekvenciás algoritmusok használatához közvetlenül kell csatlakoznia Currenex-hez, LMAX-hoz, Integralhoz vagy más likviditásszolgáltatókhoz, el kell sajátítania a Java-kapcsolati API-k írási készségeit. Programozási ismeretek hiányában lehetőség van speciális algoritmikus kereskedési programok használatával egyszerű mechanikus kereskedési rendszerek létrehozására. Példák ilyen platformokra:

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

Algoritmikus tőzsdei kereskedés

A részvény- és származékos piacok bőséges lehetőséget kínálnak az automatizált rendszerek számára, de az algoritmikus kereskedés gyakoribb a nagy alapok körében, mint a magánbefektetők körében. A tőzsdén többféle algoritmikus kereskedés létezik:

• Technikai elemzésen alapuló rendszer. Úgy tervezték, hogy kihasználja a piaci hatékonyság hiányát és többféle mutatót a trendek, piaci mozgások azonosítására. Ez a stratégia gyakran a klasszikus technikai elemzés módszereiből való profitszerzésre irányul.
• Páros és kosárlabda kereskedés. A rendszer két vagy több műszer arányát használja (az egyik „útmutató”, azaz először ebben történnek változások, majd a 2. és az azt követő műszert húzzák) viszonylag magas százalékarányban, de nem egyenlő 1-gyel. a hangszer letér a megadott útvonalról, valószínűleg visszatér a csoportjához. Ennek az eltérésnek a nyomon követésével az algoritmus kereskedhet, és nyereséget termelhet a tulajdonos számára.
• Piacteremtés. Ez egy másik stratégia, amelynek célja a piaci likviditás fenntartása. Hogy egy magánkereskedő vagy fedezeti alap bármikor vásárolhasson vagy eladhasson kereskedési eszközt. Az árjegyzők akár arra is fordíthatják nyereségüket, hogy kielégítsék a különféle eszközök iránti keresletet, és profitáljanak a tőzsdéből. De ez nem akadályozza meg a gyors forgalmi és piaci adatokon alapuló speciális stratégiák alkalmazását.
• Elöl futás. Egy ilyen rendszer keretein belül eszközöket használnak a tranzakciók volumenének elemzésére és a nagy megrendelések azonosítására. Az algoritmus figyelembe veszi, hogy a nagy megbízások megtartják az árat, és az ellenkező irányú kereskedések megjelenését okozzák. A piaci adatok megbízási könyvekben és hírfolyamokban történő elemzésének gyorsasága miatt volatilitásokkal szembesülnek, megpróbálják felülmúlni a többi résztvevőt, és nagyon nagy megbízások teljesítésekor csekély volatilitást fogadnak el.
• Választottbíráskodás. Ez egy pénzügyi eszközök felhasználásával lebonyolított tranzakció, ezek közötti korreláció közel egy. Általában az ilyen eszközöknek van a legkisebb eltérése. A rendszer figyeli a kapcsolt eszközök árváltozásait, és arbitrázs tranzakciókat hajt végre, amelyek kiegyenlítik az árakat. Példa: Ugyanazon cég 2 különböző típusú részvényét veszünk, amelyek szinkronban, 100%-os korrelációval változnak. Vagy ugyanazokat a részvényeket veszik el, de különböző piacokon. Az egyik tőzsdén valamivel korábban emelkedik/esik, mint a másikon. Miután “elkapta” ezt a pillanatot 1-jén, 2-án nyithat üzletet.
• Kereskedés volatilitáson. Ez a kereskedés legnehezebb típusa, amely különböző típusú opciók vásárlásán alapul, és egy adott eszköz volatilitásának növekedésére számít. Ez az algoritmikus kereskedés nagy számítási teljesítményt és szakértői csapatot igényel. Itt a legjobb elmék különféle eszközöket elemeznek, és előrejelzéseket készítenek arról, hogy melyik növelheti a volatilitást. Robotokba helyezik elemző mechanizmusaikat, és a megfelelő időben vásárolnak opciókat ezekhez az eszközökhöz.

Algoritmikus kereskedési kockázatok

Az algoritmikus kereskedés befolyása jelentősen megnőtt az utóbbi időben. Az új kereskedési módszerek természetesen olyan kockázatokat hordoznak magukban, amelyekre korábban nem számítottak. A HFT-tranzakciók különösen tele vannak kockázatokkal, amelyeket figyelembe kell venni.
A legveszélyesebb dolog az algoritmusokkal való munka során:

• Ármanipuláció. Testreszabhatja az algoritmusokat, hogy azok közvetlenül befolyásolják az egyes eszközöket. A következmények itt nagyon veszélyesek lehetnek. 2013-ban, a globális BATS-piacon az első kereskedési napon a társaság értékpapírjainak valódi értékcsökkenése következett be. Mindössze 10 másodperc alatt az ár 15 dollárról néhány centre esett. Az ok egy robot tevékenysége volt, amelyet szándékosan a részvényárfolyamok csökkentésére programoztak. Ez a politika félrevezetheti a többi résztvevőt, és nagymértékben torzíthatja a helyzetet a tőzsdén.
• A működő tőke kiáramlása. Ha a piac stressz alatt van, a robotokat használó résztvevők felfüggesztik a kereskedést. Mivel a legtöbb megrendelés az automatikus tanácsadóktól érkezik, globális kiáramlás van, amely azonnal összeomlik az összes árajánlatra. Egy ilyen csere „lengésének” a következményei nagyon súlyosak lehetnek. Ráadásul a likviditás kiáramlása széleskörű pánikot okoz, ami tovább súlyosbítja a nehéz helyzetet.
• A volatilitás meredeken nőtt. Néha szükségtelen ingadozások vannak az eszközök értékében a világ összes piacán. Ez lehet az árak meredek emelkedése vagy katasztrofális esés. Ezt a helyzetet flash-összeomlásnak nevezik. Az ingadozások oka gyakran a nagyfrekvenciás robotok viselkedése, mivel részesedésük a piaci szereplők teljes számában igen nagy.
• Megnövekedett költségek. Számos gépészeti tanácsadónak folyamatosan fejlesztenie kell műszaki képességeit. Emiatt változik a tarifapolitika, ami persze nem tesz jót a kereskedőknek.
• Működési kockázat. A nagyszámú, egyidejűleg beérkező megrendelés túlterhelheti a hatalmas kapacitású szervereket. Ezért néha az aktív kereskedés csúcsidőszakában a rendszer működése megszűnik, minden tőkeáramlás felfüggesztésre kerül, és a résztvevők nagy veszteségeket szenvednek el.
• A piac kiszámíthatósága csökken. A robotok jelentős hatással vannak a tranzakciós árakra. Ez csökkenti az előrejelzés pontosságát, és aláássa az alapul szolgáló elemzés alapjait. Ezenkívül az automatikus segítők jó árakat rabolnak el a hagyományos kereskedőktől.

A robotok fokozatosan hiteltelenné teszik a hétköznapi piaci szereplőket, és ez a manuális műveletek teljes elutasításához vezet a jövőben. A helyzet megerősíti az algoritmusok rendszerének pozícióját, ami a velük kapcsolatos kockázatok növekedéséhez vezet.

Algoritmikus Forex kereskedés

Az algoritmikus devizakereskedelem növekedése nagyrészt a folyamatok automatizálásának és a szoftveralgoritmusok segítségével történő devizaügyletek lebonyolítási idejének csökkenésének köszönhető. Ez az üzemeltetési költségeket is csökkenti. A Forex elsősorban technikai elemzési módszereken alapuló robotokat használ. És mivel a legelterjedtebb terminál a MetaTrader platform, a platformfejlesztők által biztosított MQL programozási nyelv vált a leggyakoribb módszerré a robotok írására.

Mennyiségi kereskedés

A kvantitatív kereskedés a kereskedés iránya, melynek célja egy olyan modell kialakítása, amely leírja a különböző pénzügyi eszközök dinamikáját, és lehetővé teszi a pontos előrejelzéseket. A kvantitatív kereskedők, más néven kvantumkereskedők általában a szakterületük magasan képzett szakemberei: közgazdászok, matematikusok, programozók. Ahhoz, hogy kvantumkereskedő lehessen, legalább ismernie kell a matematikai statisztika és ökonometria alapjait.

Nagyfrekvenciás algoritmikus kereskedés / HFT kereskedés

Ez az automatizált kereskedés leggyakoribb formája. Ennek a módszernek az a sajátossága, hogy különféle eszközökben nagy sebességgel hajthatók végre a tranzakciók, amelyekben a pozíciók létrehozásának/zárásának ciklusa egy másodpercen belül lezajlik.

A HFT-tranzakciók kihasználják a számítógépek fő előnyét az emberekkel szemben – a mega nagy sebességet.

Úgy tartják, hogy az ötlet szerzője Stephen Sonson, aki D. Whitcombbal és D. Hawkesszal 1989-ben létrehozta a világ 1. automatikus kereskedési pultját (Automatic Trading Desk). Bár a technológia formális fejlődése csak 1998-ban kezdődött, amikor engedélyezték az elektronikus platformok használatát az amerikai tőzsdéken.

A HFT kereskedés alapelvei

Ez a kereskedés a következő bálnákon alapul:

• a high-tech rendszerek használata 1-3 milliszekundum szinten tartja a pozíciók végrehajtásának időtartamát;
• az árak és az árrések mikrováltozásaiból származó haszon;
• nagyszabású, nagysebességű ügyletek lebonyolítása és a legalacsonyabb, esetenként egy centnél is alacsonyabb reálszintű nyereség elérése (a HFT potenciálja sokszorosa a hagyományos stratégiáknak);
• minden típusú választottbírósági ügylet alkalmazása;
• a tranzakciók szigorúan a kereskedési napon történnek, az egyes munkamenetekre vonatkozó tranzakciók volumene elérheti a tízezreket.

Magas frekvenciájú kereskedési stratégiák

Bármilyen algoritmikus kereskedési stratégia használható itt, ugyanakkor az ember számára elérhetetlen sebességgel kereskedhet. Íme például néhány HFT stratégia:

• A magas likviditású poolok azonosítása. Ennek a technológiának a célja a rejtett (“sötét”) vagy tömeges megrendelések észlelése kis teszttranzakciók megnyitásával. A cél a térfogati medencék által létrehozott erős mozgás leküzdése.
• Elektronikus piac kialakítása. A piaci likviditás növelése során a profit a spreaden belüli kereskedésen keresztül realizálódik. Általában a tőzsdén történő kereskedés során a spread kiszélesedik. Ha az árjegyzőnek nincsenek olyan ügyfelei, akik képesek fenntartani az egyensúlyt, akkor a nagyfrekvenciás kereskedőknek saját forrásaikat kell felhasználniuk az eszköz kereslet-kínálatának lezárására. A tőzsdék és az ECN-ek jutalomként kedvezményeket biztosítanak a működési költségekre.
• Elöl futás. A név fordítása “fusson előre”. Ez a stratégia az aktuális vételi és eladási megbízások, az eszközlikviditás és az átlagos nyitott kamat elemzésén alapul. Ennek a módszernek a lényege, hogy észleli a nagy rendeléseket, és saját kis megrendeléseket ad le valamivel magasabb áron. A megbízás végrehajtása után az algoritmus az idézőjelek ingadozásának nagy valószínűségét használja fel egy másik nagy megbízás körül, hogy újabb magasabb megbízást adjon.
• Halasztott választottbíróság. Ez a stratégia kihasználja a készletadatokhoz való aktív hozzáférést a szerverek földrajzi közelsége vagy a főbb helyszínekkel való drága közvetlen kapcsolatok megszerzése révén. Gyakran használják a kereskedők, akik devizaszabályozókra támaszkodnak.
• Statisztikai választottbíróság. Ez a nagyfrekvenciás kereskedési módszer a különféle eszközök platformok vagy megfelelő eszközformák (devizapárok és azonnali partnereik határidős ügyletei, származékos ügyletek és részvények) közötti korrelációjának azonosításán alapul. Ezeket a tranzakciókat általában magánbankok, befektetési alapok és más engedéllyel rendelkező kereskedők bonyolítják le.

A nagyfrekvenciás műveleteket mikrokötetekben hajtják végre, amit a tranzakciók nagy száma ellensúlyoz. Ebben az esetben a nyereséget és veszteséget azonnal elszámolják.

Programok áttekintése algoritmikus kereskedők számára

Van egy kis szoftver az algoritmikus kereskedéshez és a robotprogramozáshoz:

• TSLab. Orosz gyártmányú C # szoftver. Kompatibilis a legtöbb deviza- és tőzsdeügynökkel. Egy speciális blokkdiagramnak köszönhetően meglehetősen egyszerű és könnyen megtanulható felülettel rendelkezik. A programot ingyenesen használhatja a rendszer tesztelésére és optimalizálására, de valós tranzakciókhoz előfizetést kell vásárolnia.
• WealthLab. Algoritmusok fejlesztésére használt program C # nyelven. Segítségével a Wealth Script könyvtár segítségével algoritmikus kereskedési szoftvert írhat, ami nagyban leegyszerűsíti a kódolási folyamatot. Különböző forrásokból származó idézeteket is csatlakoztathat a programhoz. Az utólagos tesztelés mellett valós tranzakciókra is sor kerülhet a pénzügyi piacon.
• R Stúdió. Haladóbb program quantokhoz (kezdőknek nem alkalmas). A szoftver több nyelvet kombinál, amelyek közül az egyik egy dedikált R nyelvet használ az adatok és idősorok feldolgozásához. Itt jönnek létre az algoritmusok, interfészek, tesztek, optimalizálás, statisztikák és egyéb adatok nyerhetők. Az R Studio ingyenes, de elég komoly. A program különféle beépített könyvtárakat, tesztelőket, modelleket stb.

Stratégiák az algoritmikus kereskedéshez

Az Algotrading a következő stratégiákkal rendelkezik:

• TWAP. Ez az algoritmus rendszeresen a legjobb ajánlati vagy eladási áron nyit megrendeléseket.
• Végrehajtási stratégia.  Az algoritmus nagy mennyiségű eszközvásárlást igényel súlyozott átlagáron, amelyet általában nagy résztvevők (fedezeti alapok és brókerek) használnak.
• VWAP. Az algoritmus arra szolgál, hogy egy adott mennyiség egyenlő részében pozíciókat nyithasson meghatározott ideig, és az ár nem lehet magasabb, mint az induláskori súlyozott átlagár.
• Adatbányászat. Ez új minták keresése új algoritmusokhoz. A teszt megkezdése előtt a bányászati ​​dátumok több mint 75%-a adatgyűjtésre vonatkozott. A keresés eredménye csak a professzionális és részletes módszerektől függ. Maga a keresés manuálisan konfigurálható különféle algoritmusok segítségével.
• Jéghegy. Megrendelések leadására szolgál, melyek összmennyisége nem haladja meg a paraméterekben megadott mennyiséget. Sok tőzsdén ez az algoritmus a rendszer magjába van beépítve, és lehetővé teszi a mennyiség megadását a megbízás paramétereiben.
• Spekulatív stratégia. Ez a standard modell azon kereskedők számára, akik a lehető legjobb árat keresik, hogy később profitot termeljenek.

Képzések és könyvek az algoritmikus kereskedésről

Iskolai körökben nem kapsz ilyen tudást. Ez egy nagyon szűk és specifikus terület. Nehéz itt igazán megbízható tanulmányokat kiemelni, de összefoglalva, az alábbi kulcsfontosságú ismeretekre van szükség az algoritmikus kereskedéshez:

• matematikai és gazdasági modellek;
• programozási nyelvek – Python, С ++, MQL4 (Forexhez);
• információ a csereszerződésekről és az eszközök jellemzőiről (opciók, határidős ügyletek stb.).

Ezt az irányt főleg egyedül kell elsajátítanod. A témával kapcsolatos oktatási irodalom olvasásához fontolóra veheti a következő könyveket:

• Kvantum kereskedés és algoritmikus kereskedés – Ernest Chen;
• Algoritmikus kereskedés és közvetlen tőzsdei hozzáférés – Barry Johnsen;
• “A pénzügyi matematika módszerei és algoritmusai” – Luu Yu-Dau;
• „Inside the Black Box” – Rishi K. Narang;
• Kereskedés és tőzsdék: Piaci mikrostruktúra gyakorlóknak – Larry Harris.

A legproduktívabb tanulási folyamat a tőzsdei kereskedés és a technikai elemzés alapjainak elsajátításával kezdődik, majd az algoritmikus kereskedésről szóló könyvek megvásárlásával. Azt is meg kell jegyezni, hogy a legtöbb szakmai kiadvány csak angol nyelven található.

Az elfogult könyvek mellett hasznos lehet bármilyen állományi szakirodalom elolvasása is.

Híres mítoszok az algoritmikus kereskedésről

Sokan úgy gondolják, hogy a robotkereskedés csak nyereséges lehet, és a kereskedőknek nem kell semmit tenniük. Természetesen nem. Mindig szükséges figyelni a robotot, optimalizálni és irányítani, hogy ne forduljanak elő hibák, meghibásodások. Vannak, akik úgy gondolják, hogy a robotok nem tudnak pénzt keresni. Ezek olyan emberek, akik valószínűleg korábban találkoztak rossz minőségű robotokkal, amelyeket csalók árulnak valutaügyletek céljából. Vannak minőségi robotok a devizakereskedelemben, amelyek pénzt tudnak keresni. De senki sem fogja eladni, mert már jó pénzt hoznak. A tőzsdén való kereskedés hatalmas bevételi lehetőséget rejt magában. Az algoritmikus kereskedés igazi áttörést jelent a befektetések területén. A robotok szinte minden olyan napi feladatot elvállalnak, amelyek korábban sokáig tartottak.