Az Algo-kereskedelem tudománya: típusok, működő robotok és stratégiák 2024

A modern gazdaság elképzelhetetlen tőzsde és tőzsde nélkül. Az ezeken az oldalakon folytatott kereskedést kereskedésnek nevezik
. A kereskedők aktívan használják ki a számítástechnika adta lehetőségeket üzletvitelük megkönnyítésére. A matematikai modellekkel és számítógépes technológiával folytatott kereskedést algoritmikus kereskedésnek nevezzük. Ez a cikk a pénzügyi piacok ilyen típusú kereskedéséről, fajtáiról, az alkalmazott módszerekről, előnyeiről és hátrányairól, valamint az alkalmazott szoftverekről szól.

Mi az algoritmikus kereskedés (algoritmikus kereskedés)

Az „algoritmikus kereskedés” vagy „algoritmikus kereskedés” kifejezésnek két jelentése van. Az első esetben ez a szó egy nagy megbízás végrehajtásának módját jelenti a piacon, amely szerint az bizonyos szabályok szerint fokozatosan nyílik meg, és automatikusan több al-megbízásra oszlik, amelyeknek saját ára és mennyisége van. Minden megbízás végrehajtásra a piacra kerül. A technológia célja, hogy megkönnyítse a kereskedők számára a nagy ügyletek lebonyolítását, amelyeket a lehető legkevésbé észrevehető módon kell végrehajtani. Például 200 000 részvényt kell vásárolnia, és minden pozíció egyszerre 4 részvényt tartalmaz.
A szó második jelentése egy olyan rendszer, amely egy adott algoritmus szerint nyit meg megbízásokat kereskedő részvétele nélkül. Az algoritmusok úgy vannak beállítva, hogy közvetlenül profitáljanak az automatikus piacelemzésből. Ezeket a rendszereket kereskedési robotnak is nevezik
. Az algoritmikus kereskedést és az algoritmikus kereskedést a tőzsdéken használják, beleértve a kriptovaluta tőzsdéket és a Forexet.

Mi az algoritmikus kereskedés lényege?

Az Algo kereskedés magában foglalja egy adott eszközről adatgyűjtést annak fejlesztési története alapján, a tranzakciókhoz algoritmusok és megfelelő kereskedési robotok kiválasztását. Az ár meghatározásához a valószínűség elméletét alkalmazzák, meghatározzák a piaci hiányosságokat és azok jövőbeni megismétlődésének valószínűségét. Háromféle kiválasztás létezik. Manuális megközelítéssel a szakember matematikai képleteket és fizikai modelleket alkalmaz. A genetikai megközelítés magában foglalja a szabályok számítógépes rendszerek és mesterséges intelligencia általi kidolgozását. Az automatikus egy speciális számítógépes program állítja elő, amely szabályok tömbjeit dolgozza fel és teszteli.

Milyen típusú algoritmikus kereskedés létezik?

Az algoritmikus kereskedés több fő területen valósul meg:

1. Technikai elemzés . A piaci hatékonyság kihasználása és a jelenlegi trendek azonosítása klasszikus matematikai és fizikai elemzéssel.
2. Piacteremtés . Ez a módszer fenntartja a piaci likviditást. Az árjegyzőket a tőzsde a kereslet kielégítésével jutalmazza, beleértve a profitot is. A stratégia a könyvelésen és a piacokról érkező gyors információáramláson alapul.
3. Elöl futás . A rendelések mennyiségének elemzése eszközönként és a legnagyobbak kiválasztása. Ez a stratégia azon a tényen alapul, hogy egy nagy megrendelésnek magas ára lesz, és sok ellenrendelést vonz majd. Az algoritmusok elemzik a szalagos és megbízási könyvadatokat, és gyorsabban próbálják kijavítani a nagy tranzakciók során bekövetkezett mozgásokat, mint a többi résztvevő.
4. Párok és kosár kereskedés . Két vagy több eszköz korrelál magas, de nem egy az egyhez korrelációval. Az egyik hangszer eltérése az adott kurzustól azt jelenti, hogy nagyobb eséllyel tér vissza a csoportjába. A korreláció meghatározása segíti a jövedelmező kereskedést.
5. Választottbíráskodás . A módszer a hasonló árdinamikájú eszközök összehasonlításán alapul. Ez a hasonlóság néha különböző tényezők miatt megsérül. Az arbitrázs lényege egy drágább eszköz eladása és egy olcsóbb vásárlása. Ennek eredményeként az eszközök kiegyenlítődnek, az olcsóbb eszköz pedig drágul. Az algoritmikus kereskedési rendszerek észlelik az árváltozásokat a piacon, és nyereséges arbitrázs ügyleteket kötnek.

   

6. Volatilitási kereskedés . A kereskedés összetett típusa, amely különféle opciók vásárlásából áll. A kereskedő arra számít, hogy eladáskor nő a részvény volatilitása, vásárláskor pedig csökken. Ez a fajta kereskedelem jelentős eszközkapacitást és képzett szakembereket igényel.

Működő stratégiák az algoritmikus kereskedésben, a teljes igazság a robotkereskedésről: https://youtu.be/eg3s0c_X_ao

Mikor és hogyan jelent meg az algoritmikus kereskedés, mint jelenség

Az algoritmikus kereskedést az 1970-es évek elején fejlesztették ki a NASDAQ létrehozásával, amely az első számítógépes kereskedést alkalmazó tőzsde. Akkoriban az algoritmikus kereskedés csak a nagybefektetők számára volt elérhető, a hétköznapi emberek nem fértek hozzá az ilyen technológiához. A számítógépek akkor még nem voltak tökéletesek, és 1987-ben hardverhiba történt, ami az amerikai piac összeomlásához vezetett. 1998-ban a SEC – az Egyesült Államok Értékpapírfelügyelete hivatalosan engedélyezte az elektronikus kereskedési platformok használatát. Ezt az évet kell tekinteni az algoritmikus kereskedés modern formájában való megjelenésének dátumának.

A 2000-es évek elején a számítógépes tranzakciókat néhány másodperc alatt bonyolították le. De a robotok részesedése a piacon kevesebb, mint 90%. 2009-re a tőzsdei megbízások ezredmásodpercek alatt teljesültek, és a
kereskedési robotok hajtották végre a tranzakciók 60%-át. 2012 után a helyzet megváltozott. A piac kiszámíthatatlansága az akkor létező szoftverek meghibásodásához vezetett. Az automatikusan végrehajtott ügyletek százalékos aránya a teljes kereskedés 50%-ára csökkent. A hibák elkerülése érdekében megkezdődött a mesterséges intelligencia fejlesztése és megvalósítása.

Miben különbözik az algoritmikus kereskedés az algoritmikus kereskedéstől?

A fogalmak látszólagos hasonlósága ellenére különbséget kell tenni az „algoritmikus kereskedés” és az „algoritmikus kereskedés” fogalmak között. Az első esetben egy nagy megbízás részekre bontásával, majd meghatározott szabályok szerint történő benyújtásával történő végrehajtási módszerről van szó, a második esetben pedig egy olyan automatizált rendszerről beszélnek, amely kereskedő nélkül hoz létre megbízásokat bizonyos feltételek szerint. algoritmus. Az algoritmikus kereskedésben alkalmazott algoritmusok a nagy tranzakciók kereskedő általi végrehajtásának egyszerűsítésére szolgálnak. Az algoritmikus kereskedésben a piac elemzésére és a pozíciók nyitására használják a bevétel növelése érdekében.

Milyen szoftver alkalmas algoritmikus kereskedésre?

Mivel az algoritmikus kereskedés számítástechnika használatát foglalja magában, ki kell választania a megfelelő szoftvert. A kereskedési robot az automatizált kereskedés gyakorlásának fő eszköze. Vagy saját maga fejlesztheti
programozási nyelvek segítségével , vagy használhatja a platformot a létrehozásához.

Mire kell emlékezni az algoritmikus kereskedés megkezdése előtt?

Először is érdemes megemlíteni, hogy egy algo kereskedőnek tudnia kell programozni, mert a legtöbb platform elsajátítható ennek a készségnek az elsajátításával. Az algoritmikus kereskedéshez használt programozási nyelvnek kompatibilisnek kell lennie az összes fejlesztés alatt álló platformmal és algoritmussal. A legalkalmasabb programozási nyelv a C# (C-sharp). Olyan platformokon használják, mint a TSLab, StockSharp, WealthLab. A programozási nyelv ismerete nélkül az utolsó 2 programot több hónapig el kell sajátítani.

A TSLab az egyik legnépszerűbb program az algoritmusok futtatására.

Platform kereskedési robotok és rendszerek létrehozására, tesztelésére és elindítására
. Tartalmaz egy kényelmes vizuális szerkesztőt kockák formájában, amely lehetővé teszi egy robot fejlesztését programozási nyelv ismerete nélkül. A kockákból összeállíthatja a kívánt kereskedési algoritmust. A program által összegyűjtött kereskedési eszközök története lehetővé teszi a szkriptek hibáinak megtalálását és kijavítását, míg a technikai elemző eszközök segítségével egyedi megoldást hozhat létre.

Telepítés

A platform telepítéséhez le kell töltenie a telepítőt a hivatalos webhelyről. A letöltési oldalon az áll, hogy a program csak a Windows 64 bites verzióin működik. A letöltés után nyissa meg a telepítőfájlt. A telepítés előtt felkéri a .NET Framework és a Visual C++ Redistributable Studio legújabb verziójának telepítésére.

Ha ezeknek a programoknak a szükséges verziói nem állnak rendelkezésre, telepítse azokat. A platform nem fog működni nélkülük. Ha ezeknek a programoknak a legújabb verziója elérhető, megnyílik a telepítő indítóablakja. Kattintson a “Tovább” gombra.
Elfogadjuk a licencszerződés feltételeit, és kiválasztjuk a program telepítési útvonalát.

Ezután engedélyeznie kell a telepítést, és meg kell várnia, amíg a telepítés befejeződik.
Amikor a telepítés befejeződött, megnyílik egy megfelelő ablak. Telepítés után futtathatja a programot.

Algoritmikus kereskedési képzés a TSLab-nál

Szállító beállítása

Kereskedési robot beállításához és teszteléséhez jegyzéstörténettel kell rendelkeznie. Az árajánlatok előzményeinek megtekintéséhez be kell állítania egy adatszolgáltatót. Az „Adatok” menüben válassza a „Szállítók” menüpontot.
Megnyílik egy üres szállítói lap. A “Hozzáadás” gombra kell kattintanunk. A megnyíló párbeszédpanelen válassza ki az „Előzményadatok” lehetőséget. Ebben a szakaszban ki kell választania az árajánlatok adattípusát. Ebben az esetben egy 0,01-es árlépésű árajánlatokat tartalmazó szöveges fájl kerül kiválasztásra. Töltse le a szükséges fájlt a tárolóból.

Töltse le az 1.rand.quote.step=0.01_1m.txt.zip fájlt. A letöltés után keresse meg a fájlt a letöltési mappában, és bontsa ki az archívumból. Visszatérünk a TSLab-hoz, és az „Adatok” menüben kiválasztjuk a „Szállítók” menüpontot.
Megnyílik a megfelelő ablak. A “Hozzáadás” gombra kell kattintania.
Megnyílik a Szállító hozzáadása ablak. Ebben válassza ki a “Korábbi adatok” elemet, majd kattintson a “Tovább” gombra.
A következő ablakban adja meg a szolgáltató nevét és adattípusát. Állítsa a nevet TextData értékre, az adattípust pedig Text Files értékre. Megnyomjuk a “Tovább” gombot.
Válassza ki a szállítóhoz vezető utat. Az alapértelmezett elérési út a C:ProgramDataTSLabTSLab 2.1ProvidersText. Más elérési utat is megadhat, ha az elérési sávban a … gombra kattint. Beállítjuk a fájlunk elérési útját, amely után beállítjuk a paramétereket: 1. A tizedesjegyek száma 2. 2. Az árlépés automatikusan kerül meghatározásra, ha kisebb, mint 1. Egy fájl, amelynek lépése 0,01 és 1-et ad meg. Bejelentkezés a beállításokba 0,1 lépést választ.
Nyomja meg a “Tovább” gombot. A Szolgáltatók ablakban láthatóvá válik a TextData adatszolgáltató.

Szkript létrehozása

A TSLab platform lehetővé teszi kereskedési algoritmusok fejlesztését, kereskedési robotok – ügynökök – tesztelését és létrehozását. De mielőtt létrehozna egy kereskedési algoritmust, meg kell írnia egy szkriptet. Ehhez válassza a “Lab” menüpontot a menüben. Válassza a “Szkriptek” lehetőséget a legördülő listából.
Megnyílik egy párbeszédpanel, amelyben kattintson az “Új létrehozása” gombra. A második ablakban írja be a szkript nevét, és kattintson az “OK” gombra.
A szerkesztéshez kattintson duplán a bal egérgombbal a létrehozott szkriptre. Látni fogunk egy vizuális szkriptszerkesztőt.

A kék téglalap alakú blokk a „kereskedési eszköz”. Szürke téglalap “1. kötet” – az opciókkal vagy határidős szerződésekkel végzett műveletek száma egy bizonyos ideig. A “Zárás” blokk a rúd záróárát tükrözi. A “Grafikon panel” blokk létrehozza a megfelelő panelt.
Jobb klikk. A legördülő menüből válassza a “Tulajdonságok” lehetőséget. Válassza a Script lapot.
Tiltsa le a „Használat dátum innen”. Válassza ki a “Források” lapot, és benne – az eszközt. Kattintson erre a mezőre. Megnyílik a “Select Securities” ablak, amelyben ki kell választani a TextData adatszolgáltatót és meg kell adni az eszközt – a szövegfájl 1.rand.quote.step=0,01_1m idézőjelei. A megerősítéshez kattintson az “OK” gombra.

Az eszköz kiválasztása után az ablak tetején megjelenik egy fül a diagram képével és a “Betöltés” felirattal. Az adatok feldolgozása után ezen a fülön megjelenik a kiválasztott eszköz neve – 1.rand.quote.step=0.01_1m

Az adatok betöltése után kattintson a “Mentés és végrehajtás” gombra.
Ezt a szkriptet úgy tervezték, hogy megjelenítse a műszert a diagramon. Végül megnyílik egy grafikon lap. A kereskedési algoritmusok és a kereskedési ügynökök hasonló módon vannak beállítva. Mint látható, az algoritmikus kereskedés a TSLab segítségével szinte mindenki számára elérhető, és nem igényel előzetes képzést. A TSLab fő előnye, hogy a platform tanulmányozása után 2-3 nap után bármely felhasználó elkezdheti a kereskedési robotok összeállítását. Ezt a vizuális szerkesztő segíti elő. A szerkesztő segítségével megtanulja az algoritmikus kereskedésben szükséges gondolkodást. A TSLab támogatja a C# nyelvet, ezen a platformon a további programozás a TSLab API segítségével folytatható. Az algoritmikus kereskedésben való további elmélyülést azonban jobb, ha összetettebb programokkal folytatjuk.

stocksharp

A Stocksharp egy C# nyelven írt kereskedési robotok könyvtára. A kereskedési robotokat a Visual Studio programozási környezetben állítják össze. Ezért, mielőtt robotot írna ezzel az erőforrással, legalább hat hónapot kell eltöltenie egy programozási nyelv tanulásával. Nem mindenki tudja a végéig befejezni a tanulmányt. Ennek a platformnak a használata azonban a gyakorlatban teljes mértékben indokolt.

WealthLab

A WealthLab egy másik platform a Fidelity kereskedési robotjainak és rendszereinek tesztelésére és fejlesztésére. A programnak két verziója létezik: Pro a Fidelity fiókkal rendelkező amerikai állampolgárok számára, és a Developer mindenki más számára. A WealthLab lehetővé teszi, hogy technikai elemző eszközöket használjon a robotok fejlesztése során, jeleket fogadjon az ügylet megkötéséhez és lezárásához, és továbbítsa azokat a terminálra. Ha egy kereskedő nem tudja, hogyan kell programozni, használhat asszisztenst (varázslót). A platform C# és Pascal programozási nyelveken alapul. A platform diagramokat rajzol szegmensek, japán gyertyatartók, vonaldiagramok stb. formájában.
A program fő funkciója a történeti adatokon alapuló stratégiák optimalizálása és tesztelése. A WealthLab nem olyan gyorsan megtanulható, mint a TSLab, hanem mindössze 2 hónap alatt. A beépített programozási nyelv nagyszerű lehetőségeket kínál nyereséges kereskedési stratégiák létrehozásában. A kereskedő összekapcsolhatja a platformot a Quik szoftvercsomaggal, amely lehetővé teszi a rendelések offline feladását.

Milyen stratégiákat használnak az algoritmikus kereskedéshez?

Ahhoz, hogy az algoritmusokat használó kereskedés kézzelfogható eredményeket hozzon, ragaszkodnia kell egy adott helyzetre kialakított stratégiához.

1. Spekulatív stratégia . Célja, hogy a lehető legkedvezőbb árat érje el a későbbi haszonszerzés céljából történő ügylet megkötéséhez. Főleg magánkereskedők használják.
2. adatbányászat . Új minták keresése új algoritmusokhoz. A legtöbb adatot erről a stratégiáról gyűjtik össze a tesztelés előtt. Az információ keresése kézi beállításokkal történik.
3. A TWAP az idővel súlyozott átlagár. Megbízások felbontása egyenlő időközönként a legjobb vételi és ajánlati árakon.
4. VWAP – mennyiséggel súlyozott átlagár. Pozíció nyitása egyenlő részekben, azonos volumennel meghatározott ideig, és az átlagértéknél nem magasabb árakon.
5. Végrehajtási stratégia . Egy eszköz súlyozott átlagáron, nagy mennyiségben történő megszerzésére használt stratégia. Főleg brókerek és fedezeti alapok használják.

Hogyan előzzük meg a veszteségeket algoritmikus kereskedés során, kockázatkezelés

Nagy tévedés azt hinni, hogy egy algoritmikus kereskedőnek csak egy kereskedési robotot kell létrehoznia. Minden kockázatot meg kell előzni és ki kell küszöbölni. Az elektromos áram, az internetkapcsolat megszakadása, valamint a számítási és programozási hibák jelentős veszteségekhez vezethetnek, és teljesen megfoszthatják Önt a bevételtől.

Egy infrastruktúra-szerver, ahol algoritmikus kereskedés folyik, hirtelen meghibásodhat, vagy az operációs rendszer újraindulhat rajta. A szerverrel kapcsolatos problémák kiküszöbölése érdekében bérelhet szervert, vagy felállíthat sajátot. Ha ez nem elérhető, akkor egy jó kapcsolattal rendelkező stabil szolgáltatótól kell felvennie egy szervert. A rendszer minimális teljesítménytartaléka 40-50%. A csatlakozási problémák mindig váratlanul jelentkeznek. A kapcsolatot úgy konfigurálhatja, hogy a központ a kapcsolat megszakadása után pozíciókat zárjon. Az adatcsomagok sérülését a WatchDog nyomkövető algoritmusok követik nyomon. A kereskedésben alkalmazott kereskedési stratégiák tökéletlenek, kombinációjuk egészen más következményekhez vezethet. Az alkalmazásokban API hibák léphetnek fel.Előfordulhat, hogy a tételek ára, mennyisége, értéke hibásan jelenik meg. A kereskedések hétvégén vagy ünnepnapokon is lebonyolíthatók, a kereskedési stratégia vagy a számlakorlátok megsértése esetén.

Ezen hibák kiküszöbölése érdekében a hibás paraméterek kiküszöbölése érdekében figyelni és elemezni kell a kereskedési stratégiák megbízásait és limitjeit.

Vészhelyzet esetén erről azonnal értesíteni kell minden érdeklődőt SMS-ben, e-mailben, azonnali üzenetküldőn és egyéb kommunikációs csatornákon. Minden hibát feltétlenül rögzíteni kell a naplókban, hogy megakadályozzuk a jövőbeni megismétlődésüket. Passzív bevétel létrehozása algoritmikus kereskedéssel: https://youtu.be/UeUANvatDdo

Algo kereskedés: előnyei és hátrányai

A kereskedési robotok nincsenek kitéve a munkájukat befolyásoló „emberi” tényezőknek: fáradtság, érzelmi összeomlás és mások. Ez az algoritmikus kereskedés fő előnye. Az algoritmusok egy jól meghatározott programot követnek, és soha nem térnek el attól. Az Algo kereskedésnek számos hátránya van. Ezek közé tartozik különösen az ilyen típusú kereskedelemre vonatkozó információk nyilvános hozzáférhetősége. Az algoritmikus kereskedőnek jártasnak kell lennie a programozásban, ami a legtöbb pénzügyi szakember számára meglehetősen nehéz. Ha a piac megváltozik, teljesen meg kell változtatnia az algoritmust. Kereskedelmi robot megírásakor olyan hiba követhető el, amely az egész algoritmust rossz útra tereli, és ez forráskieséshez vezet.
Az algoritmikus kereskedés egy meglehetősen bonyolult tőzsdei kereskedés, amely nem csak a kereskedésben, hanem a matematikában és a programozásban is ismereteket igényel. Nemcsak a kívánt algoritmus létrehozására van szükség, hanem a csatlakozási problémák, az algoritmusok és a programkód hibáinak megelőzése is. Alaposan át kell gondolnia, mielőtt úgy dönt, hogy ilyen módon kereskedik. Ennek ellenére, miután elsajátította és helyesen alkalmazta a gyakorlatban, a kereskedő jelentős bevételnövekedést kap, és megkönnyíti munkáját.