Perdagangan algo: esensinya, strategi perdagangan, dan risiko

Saat ini, sebagian besar operasi di bursa dilakukan menggunakan robot khusus, di mana berbagai algoritma disematkan. Taktik ini disebut perdagangan algoritmik. Ini adalah tren beberapa dekade terakhir yang telah mengubah pasar dalam banyak hal.

Apa itu perdagangan algoritmik?

Bentuk utama dari perdagangan algoritmik adalah perdagangan HFT. Intinya adalah menyelesaikan transaksi secara instan. Dengan kata lain, tipe ini menggunakan keunggulan utamanya – kecepatan. Konsep perdagangan algoritmik memiliki dua definisi utama:

• Perdagangan algo. Sistem otomatis yang dapat berdagang tanpa pedagang dalam algoritme yang diberikan padanya. Sistem ini diperlukan untuk menerima keuntungan langsung karena analisis otomatis pasar dan posisi pembukaan. Algoritma ini juga disebut “robot perdagangan” atau “penasihat”.
• Perdagangan algoritma. Eksekusi pesanan besar di pasar, ketika mereka secara otomatis dibagi menjadi beberapa bagian dan dibuka secara bertahap sesuai dengan aturan yang ditentukan. Sistem tersebut digunakan untuk memudahkan tenaga kerja manual pedagang saat melakukan transaksi. Misalnya, jika ada tugas untuk membeli 100 ribu saham, dan Anda perlu membuka posisi pada 1-3 saham secara bersamaan, tanpa menarik perhatian di feed pesanan.

Sederhananya, perdagangan algoritmik adalah otomatisasi operasi sehari-hari yang dilakukan oleh pedagang, yang mengurangi waktu yang diperlukan untuk menganalisis informasi saham, menghitung model matematika, dan menyelesaikan transaksi. Sistem ini juga menghilangkan peran faktor manusia dalam berfungsinya pasar (emosi, spekulasi, “intuisi pedagang”), yang terkadang meniadakan bahkan profitabilitas dari strategi yang paling menjanjikan.

Sejarah munculnya perdagangan algoritmik

1971 dianggap sebagai titik awal perdagangan algoritmik (muncul bersamaan dengan sistem perdagangan otomatis pertama NASDAQ). Pada tahun 1998, Komisi Sekuritas AS (SEC) secara resmi mengizinkan penggunaan platform perdagangan elektronik. Kemudian persaingan nyata dari teknologi tinggi dimulai. Momen-momen penting berikut dalam pengembangan perdagangan algoritmik, yang patut disebutkan:

• Awal 2000-an. Transaksi otomatis diselesaikan hanya dalam beberapa detik. Pangsa pasar robot kurang dari 10%.
• tahun 2009. Kecepatan eksekusi order berkurang beberapa kali, mencapai beberapa milidetik. Pangsa asisten perdagangan telah meroket hingga 60%.
• 2012 dan seterusnya. Ketidakpastian peristiwa di bursa telah menyebabkan sejumlah besar kesalahan dalam algoritma kaku sebagian besar perangkat lunak. Hal ini menyebabkan pengurangan volume perdagangan otomatis menjadi 50% dari total. Teknologi kecerdasan buatan sedang dikembangkan dan sedang diperkenalkan.

Saat ini, perdagangan frekuensi tinggi masih relevan. Banyak operasi rutin (misalnya, penskalaan pasar) dilakukan secara otomatis, yang secara signifikan mengurangi beban pedagang. Namun, mesin belum mampu sepenuhnya menggantikan intelek yang hidup dan mengembangkan intuisi seseorang. Ini terutama benar ketika volatilitas pasar saham meningkat tajam karena publikasi berita ekonomi internasional yang signifikan. Selama periode ini, sangat disarankan untuk tidak bergantung pada robot.

Keuntungan dan kerugian dari perdagangan algoritmik

Keuntungan dari algoritma ini adalah semua kerugian dari perdagangan manual. Manusia mudah dipengaruhi oleh emosi, tetapi robot tidak. Robot akan berdagang secara ketat sesuai dengan algoritme. Jika kesepakatan dapat menghasilkan keuntungan di masa depan, robot akan membawanya kepada Anda. Juga, seseorang jauh dari selalu dapat berkonsentrasi penuh pada tindakannya sendiri dan dari waktu ke waktu ia membutuhkan istirahat. Robot tidak memiliki kekurangan seperti itu. Tetapi mereka memilikinya sendiri dan di antara mereka:

• karena kepatuhan yang ketat terhadap algoritme, robot tidak dapat beradaptasi dengan perubahan kondisi pasar;
• kompleksitas perdagangan algoritmik itu sendiri dan persyaratan persiapan yang tinggi;
• kesalahan dari algoritma yang diperkenalkan yang tidak dapat dideteksi oleh robot itu sendiri (ini, tentu saja, sudah menjadi faktor manusia, tetapi seseorang dapat mendeteksi dan memperbaiki kesalahannya, sementara robot belum dapat melakukan ini).

Anda tidak boleh menganggap robot perdagangan sebagai satu-satunya cara yang mungkin untuk menghasilkan uang dari perdagangan, karena profitabilitas perdagangan otomatis dan perdagangan manual hampir sama selama 30 tahun terakhir.

Inti dari perdagangan algoritmik

Pedagang algo (nama lain – pedagang kuantum) hanya menggunakan teori probabilitas bahwa harga jatuh dalam kisaran yang diperlukan. Perhitungan didasarkan pada rangkaian harga sebelumnya atau beberapa instrumen keuangan. Aturan akan berubah dengan perubahan perilaku pasar.
Pedagang algoritmik selalu mencari inefisiensi pasar, pola kutipan berulang dalam sejarah, dan kemampuan untuk menghitung kutipan berulang di masa depan. Oleh karena itu, inti dari perdagangan algoritmik terletak pada aturan untuk memilih posisi terbuka dan grup robot. Pilihannya bisa:

• manual – eksekusi dilakukan oleh peneliti berdasarkan model matematika dan fisik;
• otomatis – diperlukan untuk penghitungan massal aturan dan tes dalam program;
• genetik – di sini aturan dikembangkan oleh program yang memiliki elemen kecerdasan buatan.

Ide dan utopia lain tentang perdagangan algoritmik adalah fiksi. Bahkan robot tidak dapat “memprediksi” masa depan dengan jaminan 100%. Pasar tidak bisa begitu tidak efisien sehingga ada seperangkat aturan yang berlaku untuk robot kapan saja, di mana saja. Di perusahaan investasi besar yang menggunakan algoritme (misalnya, Renessaince Technology, Citadel, Virtu), ada ratusan kelompok (keluarga) robot perdagangan yang mencakup ribuan instrumen. Metode inilah, yang merupakan diversifikasi algoritme, yang memberi mereka keuntungan harian.

Jenis Algoritma

Algoritma adalah seperangkat instruksi yang jelas yang dirancang untuk melakukan tugas tertentu. Di pasar keuangan, algoritma pengguna dieksekusi oleh komputer. Untuk membuat seperangkat aturan, data tentang harga, volume, dan waktu pelaksanaan transaksi di masa mendatang akan digunakan. Perdagangan algo di pasar saham dan mata uang dibagi menjadi empat jenis utama:

• Statistik. Metode ini didasarkan pada analisis statistik menggunakan deret waktu historis untuk mengidentifikasi peluang perdagangan.
• Mobil. Tujuan dari strategi ini adalah untuk membuat aturan yang memungkinkan pelaku pasar untuk mengurangi risiko transaksi.
• Eksekutif. Metode ini dibuat untuk melakukan tugas-tugas khusus yang terkait dengan pembukaan dan penutupan order perdagangan.
• Lurus. Teknologi ini bertujuan untuk mendapatkan kecepatan akses maksimum ke pasar dan mengurangi biaya masuk dan koneksi pedagang algoritmik ke terminal perdagangan.

Perdagangan algoritmik frekuensi tinggi dapat dipilih sebagai area terpisah untuk perdagangan mekanis. Fitur utama dari kategori ini adalah frekuensi pembuatan pesanan yang tinggi: transaksi diselesaikan dalam milidetik. Pendekatan ini dapat memberikan manfaat besar, tetapi juga membawa risiko tertentu.

Perdagangan Otomatis: Robot dan Penasihat Ahli

Pada tahun 1997, analis Tushar Chand dalam bukunya “Beyond Technical Analysis” (awalnya disebut “Beyond Technical Analysis”) pertama kali menggambarkan sistem perdagangan mekanis (MTS). Sistem ini disebut robot trading atau penasihat transaksi mata uang. Ini adalah modul perangkat lunak yang memantau pasar, mengeluarkan perintah perdagangan, dan mengontrol pelaksanaan pesanan ini. Ada dua jenis program perdagangan robot:

• otomatis “dari” dan “ke” – mereka dapat membuat keputusan independen independen tentang perdagangan;
• yang memberikan sinyal kepada pedagang untuk membuka transaksi secara manual, mereka sendiri tidak mengirim pesanan.

Dalam kasus perdagangan algoritmik, hanya robot atau penasihat jenis pertama yang dipertimbangkan, dan “tugas supernya” adalah penerapan strategi yang tidak mungkin dilakukan saat berdagang secara manual.

Renaissance Institutiona Equlties Fund adalah dana swasta terbesar yang menggunakan perdagangan algoritmik. Itu dibuka di AS oleh Renaissance Technologies LLC, yang didirikan pada tahun 1982 oleh James Harris Simons. The Financial Times kemudian menyebut Simons sebagai “miliarder terpintar”.

Bagaimana robot perdagangan dibuat?

Robot yang digunakan untuk perdagangan algoritmik di pasar saham adalah program komputer khusus. Perkembangan mereka dimulai, pertama-tama, dengan munculnya rencana yang jelas untuk semua tugas yang akan dilakukan robot, termasuk strategi. Tugas yang dihadapi seorang programmer-trader adalah membuat algoritme yang memperhitungkan pengetahuan dan preferensi pribadinya. Tentu saja, perlu dipahami dengan jelas terlebih dahulu semua nuansa sistem yang mengotomatiskan transaksi. Oleh karena itu, trader pemula tidak disarankan untuk membuat algoritma TC sendiri. Untuk implementasi teknis robot perdagangan, Anda perlu mengetahui setidaknya satu bahasa pemrograman. Gunakan mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLab untuk menulis program.
Kemampuan memprogram memberi banyak keuntungan bagi para pedagang:

• kemampuan untuk membuat database;
• meluncurkan dan menguji sistem;
• menganalisis strategi frekuensi tinggi;
• memperbaiki kesalahan dengan cepat.

Ada banyak perpustakaan dan proyek open source yang sangat berguna untuk setiap bahasa. Salah satu proyek perdagangan algoritmik terbesar adalah QuantLib, dibangun di C++. Jika Anda perlu terhubung langsung ke Currenex, LMAX, Integral, atau penyedia likuiditas lainnya untuk menggunakan algoritma frekuensi tinggi, Anda harus mahir dalam menulis API koneksi di Java. Dengan tidak adanya keterampilan pemrograman, dimungkinkan untuk menggunakan program perdagangan algoritmik khusus untuk membuat sistem perdagangan mekanis sederhana. Contoh platform tersebut:

• TSLab;
• laboratorium roda;
• Metatrader;
• S#.Studio;
• multichart;
• stasiun perdagangan.

Perdagangan algoritma di pasar saham

Pasar saham dan berjangka memberikan banyak peluang untuk sistem otomatis, tetapi perdagangan algoritmik lebih umum di antara dana besar daripada di antara investor swasta. Ada beberapa jenis perdagangan algoritmik di pasar saham:

• Sebuah sistem berdasarkan analisis teknis. Dibuat untuk menggunakan inefisiensi pasar dan beberapa indikator untuk mengidentifikasi tren, pergerakan pasar. Seringkali strategi ini ditujukan untuk mendapatkan keuntungan dari metode analisis teknis klasik.
• Perdagangan pasangan dan keranjang. Sistem ini menggunakan rasio dua atau lebih instrumen (salah satunya adalah “panduan”, yaitu perubahan pertama terjadi di dalamnya, dan kemudian instrumen ke-2 dan selanjutnya ditarik) dengan persentase yang relatif tinggi, tetapi tidak sama dengan 1. Jika instrumen menyimpang dari rute yang diberikan, dia mungkin akan kembali ke kelompoknya. Dengan melacak penyimpangan ini, algoritme dapat berdagang dan menghasilkan keuntungan bagi pemiliknya.
• pembuatan pasar. Ini adalah strategi lain yang tugasnya menjaga likuiditas pasar. Sehingga setiap saat seorang trader swasta atau hedge fund bisa membeli atau menjual instrumen trading. Pembuat pasar bahkan dapat menggunakan keuntungan mereka untuk memenuhi permintaan berbagai instrumen dan keuntungan dari pertukaran. Tapi ini tidak mencegah penggunaan strategi khusus berdasarkan lalu lintas cepat dan data pasar.
• lari depan. Sebagai bagian dari sistem seperti itu, alat digunakan untuk menganalisis volume transaksi dan mengidentifikasi pesanan besar. Algoritme memperhitungkan bahwa pesanan besar akan menahan harga dan menyebabkan perdagangan yang berlawanan muncul di arah yang berlawanan. Karena kecepatan menganalisis data pasar dalam buku pesanan dan umpan, mereka akan menghadapi volatilitas, mencoba mengungguli peserta lain, dan menerima sedikit volatilitas saat mengeksekusi pesanan yang sangat besar.
• Arbitrasi. Ini adalah transaksi menggunakan instrumen keuangan, korelasi antara mereka dekat dengan satu. Sebagai aturan, instrumen tersebut memiliki penyimpangan terkecil. Sistem memantau perubahan harga untuk instrumen terkait dan melakukan operasi arbitrase untuk menyamakan harga. Contoh: diambil 2 jenis saham yang berbeda dari perusahaan yang sama, yang berubah secara serempak dengan korelasi 100%. Atau ambil saham yang sama, tapi di pasar yang berbeda. Di satu bursa, itu akan naik / turun sedikit lebih awal dari yang lain. Setelah “menangkap” momen ini pada tanggal 1, Anda dapat membuka transaksi pada tanggal 2.
• Perdagangan volatilitas. Ini adalah jenis perdagangan yang paling kompleks, berdasarkan pembelian berbagai jenis opsi dan mengharapkan peningkatan volatilitas instrumen tertentu. Perdagangan algoritmik ini membutuhkan banyak daya komputasi dan tim ahli. Di sini, para pemikir terbaik menganalisis berbagai instrumen, membuat prediksi tentang instrumen mana yang dapat meningkatkan volatilitas. Mereka menempatkan mekanisme analisis mereka ke dalam robot, dan mereka membeli opsi pada instrumen ini pada waktu yang tepat.

Risiko perdagangan algoritmik

Pengaruh perdagangan algoritmik telah meningkat secara signifikan belakangan ini. Secara alami, metode perdagangan baru membawa risiko tertentu yang sebelumnya tidak diharapkan. Transaksi HFT terutama datang dengan risiko yang perlu diperhitungkan.
Yang paling berbahaya saat bekerja dengan algoritma:

• Manipulasi harga. Algoritma dapat dikonfigurasi untuk secara langsung mempengaruhi instrumen individu. Konsekuensi di sini bisa sangat berbahaya. Pada tahun 2013, pada hari pertama perdagangan di pasar BATS global, terjadi penurunan nilai sekuritas perusahaan secara nyata. Hanya dalam 10 detik, harga turun dari $15 menjadi hanya beberapa sen. Penyebabnya adalah aktivitas robot yang memang sengaja diprogram untuk menekan harga saham. Kebijakan ini dapat menyesatkan peserta lain dan sangat mendistorsi situasi di bursa.
• Arus keluar modal kerja. Jika ada situasi stres di pasar, peserta yang menggunakan robot menangguhkan perdagangan. Karena sebagian besar pesanan berasal dari penasihat otomatis, ada arus keluar global, yang segera menurunkan semua harga. Konsekuensi dari “ayunan” pertukaran semacam itu bisa sangat serius. Selain itu, arus keluar likuiditas menyebabkan kepanikan yang meluas yang akan memperburuk situasi sulit.
• Volatilitas meningkat tajam. Terkadang ada fluktuasi yang tidak perlu dalam nilai aset di semua pasar dunia. Ini bisa berupa kenaikan harga yang tajam atau kejatuhan yang dahsyat. Situasi ini disebut kegagalan mendadak. Seringkali penyebab fluktuasi adalah perilaku robot frekuensi tinggi, karena pangsa mereka dari jumlah total pelaku pasar sangat besar.
• Meningkatkan biaya. Sejumlah besar konsultan mekanik perlu terus meningkatkan kemampuan teknis mereka. Akibatnya, kebijakan tarif berubah, yang tentu saja tidak menguntungkan pedagang.
• resiko operasional. Sejumlah besar pesanan yang masuk secara bersamaan dapat membebani server dengan kapasitas besar. Oleh karena itu, terkadang selama periode puncak perdagangan aktif, sistem berhenti berfungsi, semua aliran modal ditangguhkan, dan peserta mengalami kerugian besar.
• Tingkat prediktabilitas pasar menurun. Robot memiliki dampak signifikan pada harga transaksi. Karena itu, keakuratan ramalan berkurang dan fondasi analisis dasar dirusak. Juga asisten otomatis menghilangkan pedagang tradisional dari harga yang baik.

Robot secara bertahap mendiskreditkan pelaku pasar biasa dan ini mengarah pada penolakan total terhadap operasi manual di masa depan. Situasi ini akan memperkuat posisi sistem algoritma, yang akan mengarah pada peningkatan risiko yang terkait dengannya.

Perdagangan Forex Algoritma

Pertumbuhan perdagangan valuta asing algoritmik sebagian besar disebabkan oleh otomatisasi proses dan pengurangan waktu untuk melakukan transaksi valuta asing menggunakan algoritme perangkat lunak. Ini juga mengurangi biaya operasional. Forex terutama menggunakan robot berdasarkan metode analisis teknis. Dan karena terminal yang paling umum adalah platform MetaTrader, bahasa pemrograman MQL yang disediakan oleh pengembang platform telah menjadi metode paling umum untuk menulis robot.

Perdagangan Kuantitatif

Perdagangan kuantitatif adalah arah perdagangan, yang tujuannya adalah untuk membentuk model yang menggambarkan dinamika berbagai aset keuangan dan memungkinkan Anda membuat perkiraan yang akurat. Pedagang kuantitas, juga dikenal sebagai pedagang kuantum, biasanya berpendidikan tinggi di bidangnya: ekonom, matematikawan, programmer. Untuk menjadi seorang Quantum Trader, Anda setidaknya harus mengetahui dasar-dasar statistik matematika dan ekonometrika.

Perdagangan algoritmik frekuensi tinggi/perdagangan HFT

Ini adalah bentuk paling umum dari perdagangan otomatis. Fitur dari metode ini adalah bahwa transaksi dapat dieksekusi dengan kecepatan tinggi di berbagai instrumen, di mana siklus pembuatan/penutupan posisi diselesaikan dalam satu detik.

Transaksi HFT menggunakan keunggulan utama komputer dibandingkan manusia – kecepatan sangat tinggi.

Diyakini bahwa penulis gagasan tersebut adalah Stephen Sonson, yang bersama dengan D. Whitcomb dan D. Hawks, menciptakan perangkat perdagangan otomatis pertama di dunia pada tahun 1989 (Meja Perdagangan Otomatis). Meskipun perkembangan formal teknologi baru dimulai pada tahun 1998, ketika penggunaan platform elektronik di bursa Amerika disetujui.

Prinsip dasar perdagangan HFT

Perdagangan ini didasarkan pada paus berikut:

• penggunaan sistem teknologi tinggi menjaga periode eksekusi posisi pada level 1-3 milidetik;
• keuntungan dari perubahan mikro dalam harga dan margin;
• pelaksanaan transaksi berkecepatan tinggi skala besar dan keuntungan pada tingkat riil terendah, yang terkadang kurang dari satu sen (potensi HFT berkali-kali lebih besar daripada strategi tradisional);
• penerapan semua jenis transaksi arbitrase;
• transaksi dilakukan secara ketat selama hari perdagangan, volume transaksi setiap sesi bisa mencapai puluhan ribu.

Strategi Perdagangan Frekuensi Tinggi

Di sini Anda dapat menggunakan strategi perdagangan algoritmik apa pun, tetapi pada saat yang sama berdagang dengan kecepatan yang tidak dapat diakses oleh manusia. Berikut adalah beberapa contoh strategi HFT:

• Identifikasi pool dengan likuiditas tinggi. Teknologi ini ditujukan untuk mendeteksi pesanan tersembunyi (“gelap”) atau massal dengan membuka transaksi uji kecil. Tujuannya adalah untuk melawan gerakan kuat yang dihasilkan oleh kumpulan volume.
• Penciptaan pasar elektronik. Dalam proses peningkatan likuiditas di pasar, keuntungan diwujudkan melalui perdagangan dalam spread. Biasanya, saat trading di bursa, spread akan melebar. Jika pembuat pasar tidak memiliki klien yang dapat menjaga keseimbangan, maka pedagang frekuensi tinggi harus menggunakan dana mereka sendiri untuk menutupi penawaran dan permintaan instrumen. Pertukaran dan ECN akan memberikan diskon pada biaya operasional sebagai hadiah.
• terdepan. Nama diterjemahkan sebagai “berlari ke depan.” Strategi ini didasarkan pada analisis pesanan beli dan jual saat ini, likuiditas aset, dan minat terbuka rata-rata. Inti dari metode ini adalah untuk mendeteksi pesanan besar dan menempatkan pesanan kecil Anda sendiri dengan harga yang sedikit lebih tinggi. Setelah pesanan dieksekusi, algoritme menggunakan probabilitas fluktuasi harga yang tinggi di sekitar pesanan besar lainnya untuk menetapkan pesanan lain yang lebih tinggi.
• Arbitrase Tertunda. Strategi ini memanfaatkan akses aktif untuk bertukar data karena kedekatan geografis dengan server atau perolehan koneksi langsung yang mahal ke situs utama. Ini sering digunakan oleh pedagang yang mengandalkan regulator mata uang.
• Arbitrase statistik. Metode perdagangan frekuensi tinggi ini didasarkan pada identifikasi korelasi berbagai instrumen antara platform atau bentuk aset yang sesuai (pasangan mata uang berjangka dan rekanan spot, derivatif, dan sahamnya). Transaksi semacam itu biasanya dilakukan oleh bank swasta, dana investasi, dan dealer berlisensi lainnya.

Operasi frekuensi tinggi dilakukan dalam volume mikro, yang dikompensasi oleh sejumlah besar transaksi. Dalam hal ini, untung dan rugi segera diperbaiki.

Ikhtisar program untuk pedagang algoritmik

Ada sebagian kecil dari perangkat lunak yang digunakan untuk perdagangan algoritmik dan pemrograman robot:

• TSlab. Perangkat lunak C# buatan Rusia. Kompatibel dengan sebagian besar broker forex dan saham. Berkat diagram blok khusus, ia memiliki antarmuka yang cukup sederhana dan mudah dipelajari. Anda dapat menggunakan program ini secara gratis untuk menguji dan mengoptimalkan sistem, tetapi untuk transaksi nyata Anda perlu membeli langganan.
• Lab Kekayaan. Sebuah program yang digunakan untuk mengembangkan algoritma dalam C#. Dengannya, Anda dapat menggunakan pustaka Wealth Script untuk menulis perangkat lunak perdagangan algoritmik, yang sangat menyederhanakan proses pengkodean. Anda juga dapat menghubungkan kutipan dari berbagai sumber ke program. Selain backtesting, transaksi riil juga bisa dilakukan di pasar keuangan.
• studio. Program yang lebih canggih untuk quants (tidak cocok untuk pemula). Perangkat lunak ini mengintegrasikan beberapa bahasa, salah satunya menggunakan bahasa R khusus untuk pemrosesan data dan deret waktu. Algoritma dan antarmuka dibuat di sini, pengujian dan optimasi dilakukan, statistik dan data lainnya dapat diperoleh. R Studio gratis, tetapi cukup serius. Program ini menggunakan berbagai perpustakaan, penguji, model, dll.

Strategi untuk perdagangan algoritmik

Perdagangan algo memiliki strategi berikut:

• TWAP. Algoritme ini secara teratur membuka pesanan dengan harga penawaran atau penawaran terbaik.
• strategi eksekusi.  Algoritme membutuhkan pembelian aset dalam jumlah besar dengan harga rata-rata tertimbang, biasanya digunakan oleh peserta besar (dana lindung nilai dan pialang).
• VWAP. Algoritme digunakan untuk membuka posisi di bagian yang sama dari volume tertentu dalam jangka waktu tertentu, dan harga tidak boleh lebih tinggi dari harga rata-rata tertimbang saat peluncuran.
• penambangan data. Ini adalah pencarian pola baru untuk algoritma baru. Sebelum dimulainya pengujian, lebih dari 75% tanggal produksi adalah pengumpulan data. Hasil pencarian hanya bergantung pada metode profesional dan terperinci. Pencarian itu sendiri dikonfigurasi secara manual menggunakan berbagai algoritma.
• gunung es. Digunakan untuk melakukan pemesanan, jumlah totalnya tidak melebihi jumlah yang ditentukan dalam parameter. Di banyak bursa, algoritme ini dibangun ke dalam inti sistem, dan memungkinkan Anda untuk menentukan volume dalam parameter pesanan.
• strategi spekulatif. Ini adalah model standar untuk pedagang swasta yang berusaha mendapatkan harga terbaik untuk berdagang dengan tujuan menghasilkan keuntungan berikutnya.

Pelatihan dan buku tentang perdagangan algoritmik

Anda tidak akan mendapatkan pengetahuan semacam itu di lingkungan sekolah. Ini adalah area yang sangat sempit dan spesifik. Sulit untuk memilih studi yang benar-benar andal di sini, tetapi jika kita menggeneralisasi, maka pengetahuan utama berikut diperlukan untuk terlibat dalam perdagangan algoritmik:

• matematika serta model ekonomi;
• bahasa pemrograman — Python, ++, MQL4 (untuk Forex);
• informasi tentang kontrak di bursa dan fitur instrumen (opsi, futures, dll.).

Arah ini harus dikuasai terutama oleh Anda sendiri. Untuk membaca literatur pendidikan tentang topik ini, Anda dapat mempertimbangkan buku:

• “Perdagangan Kuantum” dan “Perdagangan Algoritma” – Ernest Chen;
• “Perdagangan algoritma dan akses langsung ke bursa” – Barry Johnsen;
• “Metode dan algoritma matematika keuangan” – Lyu Yu-Dau;
• “Di dalam kotak hitam” – Rishi K. Narang;
• “Perdagangan dan pertukaran: struktur mikro pasar untuk praktisi” – Larry Harris.

Cara paling produktif untuk memulai proses pembelajaran adalah mempelajari dasar-dasar perdagangan saham dan analisis teknis, lalu membeli buku tentang perdagangan algoritmik. Perlu juga dicatat bahwa sebagian besar publikasi profesional hanya dapat ditemukan dalam bahasa Inggris.

Selain buku-buku dengan bias, akan bermanfaat juga untuk membaca literatur pertukaran apa pun.

Mitos terkenal tentang perdagangan algoritmik

Banyak yang percaya bahwa menggunakan robot trading hanya bisa menguntungkan dan trader tidak perlu melakukan apapun sama sekali. Tentu saja tidak. Robot harus selalu dipantau, dioptimalkan, dan dikendalikan agar tidak terjadi kesalahan dan kegagalan. Beberapa orang berpikir robot tidak dapat menghasilkan uang. Ini adalah orang-orang yang, kemungkinan besar, sebelumnya telah menemukan robot berkualitas rendah yang dijual oleh scammers untuk transaksi valuta asing. Ada robot berkualitas dalam perdagangan mata uang yang dapat menghasilkan uang. Tapi tidak ada yang akan menjualnya, karena mereka sudah membawa banyak uang. Berdagang di bursa saham memiliki potensi penghasilan yang sangat besar. Trading algoritmik adalah terobosan nyata di bidang investasi. Robot mengambil alih hampir setiap tugas sehari-hari yang biasanya memakan banyak waktu.