Azụmahịa Algo: isi ya, atụmatụ azụmaahịa na ihe egwu

Ugbu a, a na-arụ ọtụtụ ọrụ na mgbanwe site na iji robots pụrụ iche, nke a na-etinye algọridim dị iche iche. A na-akpọ ụzọ aghụghọ a algorithmic trading. Nke a bụ usoro nke ọtụtụ iri afọ na-adịbeghị anya nke gbanwere ahịa n’ọtụtụ ụzọ.

Gịnị bụ algọridim trading?

Ụdị isi nke algorithmic trading bụ HFT trading. Isi ihe bụ imezu azụmahịa ahụ ozugbo. N’ikwu ya n’ụzọ ọzọ, ụdị a na-eji uru ya bụ isi – ọsọ. Echiche nke algọridim trading nwere nkọwa abụọ bụ isi:

• Ịzụ ahịa Algo. Usoro akpaaka nke nwere ike ịzụ ahịa na-enweghị onye na-ere ahịa na algọridim enyere ya. Usoro dị mkpa maka ịnata uru kpọmkwem n’ihi nyocha onwe nke ahịa na oghere oghere. A na-akpọkwa algọridim a “robot ahia” ma ọ bụ “onye ndụmọdụ”.
• Ịzụ ahịa algorithmic. Egbu nke nnukwu iwu n’ahịa, mgbe a na-ekewa ha na-akpaghị aka n’ime akụkụ ma jiri nwayọọ nwayọọ meghee dịka iwu ndị akọwapụtara. A na-eji usoro a iji kwado ọrụ aka nke ndị na-azụ ahịa mgbe ha na-eme azụmahịa. Dịka ọmụmaatụ, ọ bụrụ na enwere ọrụ ịzụta 100 puku mbak, ma ịkwesịrị imeghe ọnọdụ na 1-3 mbak n’otu oge ahụ, na-enweghị ịdọrọ uche na ndepụta usoro.

N’ikwu ya n’ụzọ dị mfe, ịzụ ahịa algọridim bụ akpaaka nke ọrụ ndị ahịa na-arụ kwa ụbọchị, nke na-ebelata oge achọrọ iji nyochaa ozi ngwaahịa, gbakọọ ụdị mgbakọ na mwepụ, na ime azụmahịa. Usoro ahụ na-ewepụkwa ọrụ nke ihe mmadụ na-eme na-arụ ọrụ nke ahịa (mmetụta uche, ntule, “echiche nke onye ahịa”), nke mgbe ụfọdụ na-agbagha ọbụna uru nke atụmatụ kachasị mma.

Akụkọ ihe mere eme nke ntoputa nke algọridim trading

A na-ewere 1971 dị ka mmalite nke azụmaahịa algorithmic (ọ pụtara n’otu oge na sistemụ azụmaahịa akpaka mbụ NASDAQ). Na 1998, US Securities Commission (SEC) nyere ikike iji nyiwe ịzụ ahịa eletrọnịkị. Mgbe ahụ, ezigbo asọmpi nke teknụzụ dị elu malitere. Oge ndị a dị ịrịba ama na mmepe nke ahia algorithmic, nke kwesịrị ịkọwa:

• mmalite afọ 2000. Emechara azụmahịa akpaghị aka n’ime nkeji ole na ole. Oke ahịa nke robots erughị 10%.
• afọ 2009. E belatara ọsọ nke igbu egbu ọtụtụ oge, rute ọtụtụ milliseconds. Oke nke ndị na-enyere aka ịzụ ahịa rịgoro elu ruo 60%.
• 2012 na karịa. Ihe na-enweghị atụ nke ihe omume na mgbanwe ndị ahụ emeela ka ọnụ ọgụgụ dị ukwuu nke njehie dị na algọridim siri ike nke ọtụtụ ngwanrọ. Nke a butere mbelata olu azụmaahịa akpaaka na 50% nke mkpokọta. A na-emepụta teknụzụ ọgụgụ isi arụpụtara ma na-ewebata ya.

Taa, azụmaahịa dị elu ka dị mkpa. A na-arụ ọtụtụ ọrụ oge niile (dịka ọmụmaatụ, ịcha ahịa ahịa) na-akpaghị aka, nke na-ebelata ibu arọ ndị ahịa. Otú ọ dị, igwe enwebeghị ike iji dochie anya ọgụgụ isi dị ndụ ma mepụta echiche nke mmadụ. Nke a bụ eziokwu karịsịa mgbe mgbanwe nke ahịa ngwaahịa na-abawanye nke ọma n’ihi mbipụta nke akụkọ gbasara akụ na ụba mba ụwa. N’ime oge a, a na-atụ aro ka ị ghara ịdabere na robots.

Uru na ọghọm dị na ahia algorithmic

Uru nke algọridim bụ ihe ọjọọ niile nke ịzụ ahịa akwụkwọ ntuziaka. Mmetụta mmetụta uche na-emetụta ụmụ mmadụ n’ụzọ dị mfe, ma robot adịghị emetụta ya. Robot ga-ere ahịa nke ọma dịka algọridim siri dị. Ọ bụrụ na nkwekọrịta ahụ nwere ike ịba uru n’ọdịnihu, robot ga-ewetara gị ya. Ọzọkwa, mmadụ adịghị enwe ike ilekwasị anya n’ụzọ zuru ezu n’omume nke ya mgbe ụfọdụ, ọ na-achọkwa izu ike site n’oge ruo n’oge. Robot enweghị mmejọ ndị dị otú ahụ. Mana ha nwere nke ha na n’etiti ha:

• n’ihi nrube isi na algọridim, robot enweghị ike ime mgbanwe na ọnọdụ ahịa na-agbanwe;
• mgbagwoju anya nke algorithmic trading n’onwe ya na ihe dị elu chọrọ maka nkwadebe;
• njehie nke algọridim ewepụtara na robot n’onwe ya enweghị ike ịchọpụta (nke a, n’ezie, abụrụlarị mmadụ, mana mmadụ nwere ike ịchọpụta ma mezie njehie ya, ebe robots enwebeghị ike ime nke a).

I kwesịghị ịtụle ịzụ ahịa robots dị ka naanị ụzọ ị ga-esi nweta ego na ịzụ ahịa, n’ihi na uru nke ịzụ ahịa akpaaka na ịzụ ahịa akwụkwọ ntuziaka aghọwo ihe fọrọ nke nta ka ọ bụrụ otu n’ime afọ 30 gara aga.

Ihe kachasị mkpa nke trading algorithmic

Ndị na-ere ahịa Algo (aha ọzọ – ndị ahịa quantum) na-eji naanị echiche nke ihe gbasara nke puru omume na ọnụ ahịa dabara n’ime oke achọrọ. Mgbakọ ahụ dabere na usoro ọnụahịa gara aga ma ọ bụ ọtụtụ ngwa ego. Iwu ga-agbanwe na mgbanwe omume ahịa.
Ndị na-azụ ahịa algorithmic na-achọ mgbe niile na-adịghị mma ahịa, usoro nke nkwuputa okwu ugboro ugboro na akụkọ ihe mere eme, na ike ịgbakọ ngụ ugboro ugboro n’ọdịnihu. Ya mere, isi ihe dị n’ịzụ ahịa algọridim dị na iwu maka ịhọrọ oghere oghere na otu robots. Nhọrọ nwere ike ịbụ:

• akwụkwọ ntuziaka – onye na-eme nchọpụta na-eme igbu ya na ndabere nke mgbakọ na mwepụ na ụdị anụ ahụ;
• akpaka – dị mkpa maka nchịkọta ọnụ ọgụgụ nke iwu na ule n’ime mmemme;
• mkpụrụ ndụ ihe nketa – ebe a na-emepụta iwu site na mmemme nke nwere ihe ndị dị na ọgụgụ isi.

Echiche ndị ọzọ na utopias banyere ịzụ ahịa algọridim bụ akụkọ ifo. Ọbụna robots enweghị ike “ịkọ amụma” ọdịnihu na nkwa 100%. Ahịa enweghị ike ịbụ nke na-adịghị arụ ọrụ nke na enwere usoro iwu na-emetụta robots n’oge ọ bụla, ebe ọ bụla. N’ime nnukwu ụlọ ọrụ ntinye ego na-eji algọridim (dịka ọmụmaatụ, Renessaence Technology, Citadel, Virtu), e nwere ọtụtụ narị otu (ezinụlọ) nke robots na-ere ahịa na-ekpuchi ọtụtụ puku ngwá ọrụ. Ọ bụ usoro a, nke bụ ihe dị iche iche nke algọridim, na-ewetara ha uru kwa ụbọchị.

Ụdị Algorithms

Algọridim bụ usoro ntuziaka doro anya emebere iji rụọ otu ọrụ. N’ahịa ego, a na-egbu algọridim onye ọrụ site na kọmputa. Iji mepụta usoro iwu, data na ọnụahịa, olu na oge igbu oge nke azụmahịa n’ọdịnihu ga-eji. A na-ekewa azụmaahịa Algo na ngwaahịa na ahịa ego ụzọ anọ:

• Statistics. Usoro a dabere na nyocha ọnụ ọgụgụ site na iji usoro oge akụkọ ihe mere eme iji chọpụta ohere ịzụ ahịa.
• Akpaaka. Ebumnuche nke atụmatụ a bụ ịmepụta iwu na-enye ohere ka ndị na-ere ahịa na-ebelata ihe ize ndụ nke azụmahịa.
• Onye isi oche. Emepụtara usoro a iji rụọ ọrụ ụfọdụ metụtara imeghe na imechi iwu azụmaahịa.
• Kwụ ọtọ. Teknụzụ a bụ iji nweta oke ọsọ nke ịnweta ahịa na ibelata ọnụ ahịa ntinye na njikọ nke ndị na-azụ ahịa algọridim na ọdụ ahịa.

Enwere ike ịhọpụta ịzụ ahịa algọridim dị elu dị ka mpaghara dị iche iche maka ịzụ ahịa mechanized. Isi ihe dị n’ụdị a bụ ọnụọgụ dị elu nke ịmepụta usoro: a na-emecha azụmahịa na milliseconds. Ụzọ a nwere ike inye nnukwu uru, ma ọ na-ebukwa ihe egwu ụfọdụ.

Azụmahịa akpaaka: Robots na ndị ndụmọdụ ọkachamara

N’afọ 1997, onye nyocha Tushar Chand n’akwụkwọ ya bụ “Beyond Technical Analysis” (nke a na-akpọ “Beyond Technical Analysis”) nke mbụ kọwara usoro ịzụ ahịa n’ibu (MTS). A na-akpọ usoro a robot trading ma ọ bụ onye ndụmọdụ gbasara azụmahịa ego. Ndị a bụ modul sọftụwia na-enyocha ahịa, na-enye iwu azụmaahịa ma na-achịkwa mmezu nke iwu ndị a. Enwere ụdị abụọ nke mmemme ịzụ ahịa robot:

• akpaghị aka “site na” na “ruo” – ha na-enwe ike ịme mkpebi onwe ha na ịzụ ahịa;
• nke na-enye akara ngosi nke onye na-ere ahịa iji meghee nkwekọrịta aka, ha onwe ha anaghị eziga iwu.

N’ihe banyere ịzụ ahịa algọridim, naanị ụdị 1 nke robot ma ọ bụ onye ndụmọdụ ka a na-atụle, na “ọrụ dị ukwuu” ya bụ mmejuputa atụmatụ ndị ahụ na-agaghị ekwe omume mgbe ejiri aka na-azụ ahịa.

Renaissance Institutiona Equlties Fund bụ ego nzuzo kachasị na-eji azụmaahịa algọridim. Emepere ya na USA site na Renaissance Technologies LLC, nke James Harris Simons tọrọ ntọala na 1982. Akwụkwọ akụkọ Financial Times mechara kpọọ Simons “onye ijeri mmadụ kacha mara amara”.

Kedu ka e si emepụta rọbọt ịzụ ahịa?

Robots eji ere algọridim n’ahịa ngwaahịa bụ mmemme kọmputa pụrụ iche. Mmepe ha na-amalite, nke mbụ, na ọdịdị nke atụmatụ doro anya maka ọrụ niile nke robots ga-arụ, gụnyere atụmatụ. Ọrụ na-eche onye na-eme ihe mmemme na-eche ihu bụ ịmepụta algọridim nke na-echebara ihe ọmụma ya na mmasị onwe ya echiche. N’ezie, ọ dị mkpa ịghọta n’ụzọ doro anya tupu ihe niile nuances nke usoro na-akpaghị aka azụmahịa. Ya mere, a naghị atụ aro ndị ahịa novice ka ha mepụta TC algorithm n’onwe ha. Maka mmejuputa teknụzụ nke robots trading, ịkwesịrị ịma opekata mpe otu asụsụ mmemme. Jiri mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLab dee mmemme.
Ikike mmemme na-enye ndị ahịa ọtụtụ uru:

• ikike ịmepụta ọdụ data;
• mmalite na ule usoro;
• nyochaa atụmatụ dị elu-ugboro;
• dozie njehie ngwa ngwa.

Enwere ọtụtụ ọba akwụkwọ mepere emepe na ọrụ maka asụsụ ọ bụla bara uru. Otu n’ime nnukwu ọrụ azụmaahịa algorithmic bụ QuantLib, nke e wuru na C++. Ọ bụrụ na ịchọrọ ijikọ ozugbo na Currenex, LMAX, Integral, ma ọ bụ ndị na-eweta mmiri mmiri ndị ọzọ iji jiri algọridim dị elu ugboro ugboro, ị ga-enwerịrị ike ịde njikọ API na Java. Na enweghị nkà mmemme, ọ ga-ekwe omume iji mmemme ịzụ ahịa algọridim pụrụ iche iji mepụta usoro azụmaahịa dị mfe. Ọmụmaatụ nke nyiwe dị otú ahụ:

• TSlab;
• ụlọ mposi;
• Metatrader;
• S #. Ụlọ ihe nkiri;
• multichart;
• ebe ahia.

Ịzụ ahịa Algorithmic na ahịa ngwaahịa

Ahịa ahịa na ọdịnihu na-enye ohere zuru oke maka sistemụ akpaaka, mana ịzụ ahịa algọridim na-abụkarị n’etiti nnukwu ego karịa n’etiti ndị na-etinye ego na nzuzo. Enwere ọtụtụ ụdị ahịa algọridim n’ahịa ngwaahịa:

• Usoro dabere na nyocha teknụzụ. Emepụtara ka iji adịghị arụ ọrụ ahịa na ọtụtụ ihe ngosi iji chọpụta ọnọdụ, mmegharị ahịa. Ọtụtụ mgbe, atụmatụ a bụ iji nweta uru site na ụzọ nyocha teknụzụ oge gboo.
• Ụzọ abụọ na ịzụ ahịa nkata. Usoro ahụ na-eji ọnụọgụ abụọ ma ọ bụ karịa ngwá ọrụ (otu n’ime ha bụ “nduzi”, ntụgharị mgbanwe mbụ na-eme na ya, mgbe ahụ, a na-adọta 2nd na ngwá ọrụ ndị na-esote) na pasent dị elu, ma ọ bụghị nha 1. Ọ bụrụ na ngwá ọrụ ahụ esi n’ụzọ e nyere ya pụọ, ọ ga-abụ na ọ ga-alaghachi n’ìgwè ya. Site n’ịgbaso ọdịiche a, algọridim nwere ike ịzụ ahịa ma nweta uru maka onye nwe ya.
• Ịzụ ahịa. Nke a bụ atụmatụ ọzọ nke ọrụ ya bụ idobe oke ego ahịa. Ka oge ọ bụla onye na-ere ahịa nkeonwe ma ọ bụ ego mkpuchi nwere ike ịzụta ma ọ bụ ree ngwa ahịa. Ndị na-ere ahịa nwere ike ọbụna iji uru ha nwetara iji gboo ọchịchọ a na-achọ ngwá ọrụ dị iche iche na irite uru na mgbanwe mgbanwe ahụ. Mana nke a anaghị egbochi iji atụmatụ pụrụ iche dabere na okporo ụzọ ngwa ngwa na data ahịa.
• n’ihu na-agba ọsọ. Dị ka akụkụ nke usoro dị otú ahụ, a na-eji ngwá ọrụ nyochaa olu nke azụmahịa ma chọpụta nnukwu iwu. Algọridim na-eburu n’uche na nnukwu iwu ga-ejide ọnụahịa ahụ ma mee ka azụmaahịa ndị na-abụghị nke pụtara n’akụkụ nke ọzọ. N’ihi ọsọ nke nyochaa data ahịa n’usoro akwụkwọ na ndepụta, ha ga-ezute volatility, gbalịa ka ndị ọzọ sonyere, na-anabata obere volatility mgbe na-emezu nnukwu iwu.
• Mkpebi ikpe. Nke a bụ azụmahịa site na iji ngwa ego, mmekọrịta dị n’etiti ha dị nso na otu. Dị ka a na-achị, ngwá ọrụ ndị dị otú ahụ nwere ntakịrị ntụgharị. Sistemu ahụ na-enyocha mgbanwe ọnụahịa maka ngwa ndị metụtara ya ma na-eduzi ọrụ mkpezi ka ha nhata ọnụ ahịa. Ọmụmaatụ: 2 dị iche iche nke mbak nke otu ụlọ ọrụ na-ewere synchronously na 100% mmekọrịta. Ma ọ bụ were otu òkè, mana n’ahịa dị iche iche. N’otu mgbanwe, ọ ga-ebili / daa ntakịrị oge karịa nke ọzọ. N’ịbụ onye ‘jidere’ oge a na 1st, ị nwere ike imepe azụmahịa na 2nd.
• Ịzụ ahịa volatility. Nke a bụ ụdị azụmaahịa kachasị dị mgbagwoju anya, dabere na ịzụrụ ụdị nhọrọ dị iche iche ma na-atụ anya mmụba na mgbanwe nke ngwa ụfọdụ. Azụmahịa algọridim a na-achọ ọtụtụ ike ịgbakọ na otu ndị ọkachamara. N’ebe a, ndị kachasị mma na-enyocha ngwá ọrụ dị iche iche, na-eme amụma banyere nke n’ime ha nwere ike ịbawanye mgbanwe. Ha na-etinye usoro nyocha ha na rọbọt, na-azụta nhọrọ na ngwa ndị a n’oge kwesịrị ekwesị.

Ihe ize ndụ nke ịzụ ahịa algọridim

Mmetụta nke ahia algorithmic abawanyela nke ukwuu n’oge na-adịbeghị anya. Dị ka o kwesịrị ịdị, ụzọ ịzụ ahịa ọhụrụ na-ebu ụfọdụ ihe ize ndụ ndị a na-atụghị anya ya na mbụ. Azụmahịa HFT na-abịa na ihe egwu dị mkpa ekwesịrị iburu n’uche.
Ihe kachasị dị ize ndụ mgbe ị na-arụ ọrụ na algọridim:

• Ntughari ọnụ ahịa. Enwere ike ịhazi algọridim ka ọ na-emetụta ngwa mmadụ ozugbo. Nsonaazụ ebe a nwere ike ịdị ize ndụ. N’afọ 2013, n’ụbọchị 1st nke ịzụ ahịa na ahịa BATS zuru ụwa ọnụ, e nwere ezigbo ọdịda na uru nke nchekwa ụlọ ọrụ. N’ime naanị nkeji iri, ọnụ ahịa ahụ si na $15 gbadara ruo naanị cents abụọ. Ihe kpatara ya bụ ọrụ nke rọbọt, bụ nke a kpachapụrụ anya iji belata ọnụ ahịa òkè. Usoro iwu a nwere ike iduhie ndị ọzọ so na ya ma mebie ọnọdụ dị na mgbanwe ahụ.
• Mpụ nke ego ọrụ. Ọ bụrụ na enwere ọnọdụ nrụgide n’ahịa, ndị sonyere na-eji robots kwụsịtụrụ ịzụ ahịa. Ebe ọ bụ na ọtụtụ n’ime iwu sitere na ndị na-enye ndụmọdụ akpaaka, enwere ọpụpụ zuru ụwa ọnụ, nke na-eweda okwu niile ozugbo. Nsonaazụ nke mgbanwe dị otú ahụ “swing” nwere ike ịdị oke njọ. Ọzọkwa, mpụ nke mmiri mmiri na-awụpụ na-akpata oké ụjọ nke ga-eme ka ọnọdụ ahụ siri ike ka njọ.
• Volatility ebiliwo nke ukwuu. Mgbe ụfọdụ enwere mgbanwe na-enweghị isi na uru nke akụ na ahịa ụwa niile. Ọ nwere ike ịbụ ịrị elu dị nkọ na ọnụ ahịa ma ọ bụ ọdịda dị egwu. A na-akpọ ọnọdụ a ọdịda mberede. Ọtụtụ mgbe, ihe na-akpata mgbanwe bụ omume nke rọbọt ndị na-ebuwanye ibu, n’ihi na òkè ha na ọnụ ọgụgụ ndị sonyere n’ahịa dị nnọọ ukwuu.
• Ọnụ ego na-abawanye. Ọnụ ọgụgụ buru ibu nke n’ibu ọkachamara kwesịrị mgbe niile melite ha oru ike. N’ihi ya, iwu tarifụ na-agbanwe agbanwe, nke, n’ezie, ọ bụghị maka ndị ahịa.
• ihe ize ndụ arụmọrụ. Ọnụ ọgụgụ buru ibu nke iwu na-abata n’otu oge nwere ike ibufe sava nke nnukwu ikike. Ya mere, mgbe ụfọdụ n’oge ọnụ ọgụgụ kasị elu nke ịzụ ahịa na-arụsi ọrụ ike, usoro ahụ na-akwụsị ịrụ ọrụ, a na-akwụsịtụ isi obodo niile, ndị na-ekere òkè na-eweta nnukwu mfu.
• Ọkwa nke amụma amụma na-ebelata. Robots nwere mmetụta dị ukwuu na ọnụ ahịa azụmahịa. N’ihi nke a, a na-ebelata izi ezi nke amụma ahụ ma na-emebi ntọala nke nyocha bụ isi. Ndị na-enyere aka ụgbọ ala na-anapụ ndị ahịa ọdịnala ezigbo ọnụ ahịa.

Robots na-eji nwayọọ nwayọọ na-emebi ndị na-eso ahịa ahịa nkịtị na nke a na-eduga n’ịjụ ọrụ aka zuru ezu n’ọdịnihu. Ọnọdụ ahụ ga-eme ka ọnọdụ nke usoro nke algọridim sikwuo ike, nke ga-eduga n’ịbawanye ihe ize ndụ ndị metụtara ha.

Algorithmic Forex Trading

Uto nke algọridim nke mba ọzọ trading trading bụ n’ụzọ dị ukwuu n’ihi na akpaaka nke usoro na mbelata na oge na-eduzi mba ọzọ mgbanwe azụmahịa site na iji software algọridim. Nke a na-ebelatakwa ụgwọ ọrụ. Forex na-ejikarị robots dabere na ụzọ nyocha teknụzụ. Ma ebe ọ bụ na ọnụ ahịa a na-ahụkarị bụ ikpo okwu MetaTrader, asụsụ mmemme MQL nke ndị na-emepụta ikpo okwu na-enye aghọwo usoro a na-ejikarị ede ihe.

Ịzụ ahịa quantitative

Ịzụ ahịa quantitative bụ ntụziaka nke ịzụ ahịa, nzube ya bụ ịmepụta ihe nlereanya nke na-akọwa ihe dị iche iche nke akụ ego dị iche iche ma na-enye gị ohere ịme amụma ziri ezi. Ndị na-ere ahịa nke ukwuu, nke a makwaara dị ka ndị na-ere ahịa quantum, na-agụkarị akwụkwọ n’ọhịa ha: ndị ọkachamara n’ihe banyere akụ na ụba, ndị na-agụ akwụkwọ mgbakọ na mwepụ, ndị mmemme. Iji bụrụ onye na-ere ahịa quantum, ị ga-enwerịrị opekata mpe ịmara isi ihe gbasara mgbakọ na mwepụ na akụ na ụba.

Ịzụ ahịa algọridim dị elu / ịzụ ahịa HFT

Nke a bụ ụdị ịzụ ahịa akpaghị aka kacha ewu ewu. Otu akụkụ nke usoro a bụ na enwere ike ịme azụmahịa na nnukwu ọsọ na ngwa dị iche iche, nke a na-emecha usoro nke ịmepụta / mmechi n’ime otu sekọnd.

Azụmahịa HFT na-eji uru kachasị nke kọmputa karịa mmadụ – mega-high speed.

A kwenyere na onye edemede nke echiche ahụ bụ Stephen Sonson, onye, ​​​​ya na D. Whitcomb na D. Hawks, mepụtara ngwaọrụ ịzụ ahịa akpaka nke mbụ n’ụwa na 1989 (Automatic Trading Desk). Ọ bụ ezie na mmepe nke nkà na ụzụ malitere nanị na 1998, mgbe a kwadoro iji nyiwe electronic na mgbanwe ndị America.

Ụkpụrụ bụ isi nke ịzụ ahịa HFT

Azụmahịa a dabere na whale ndị a:

• iji usoro teknụzụ dị elu na-edobe oge nke ogbugbu nke ọnọdụ na ọkwa nke 1-3 milliseconds;
• uru site na obere mgbanwe na ọnụahịa na oke;
• mmezu nke nnukwu azụmahịa na-agba ọsọ ọsọ ọsọ na uru na ọkwa kachasị ala, nke na-abụkarị ihe na-erughị otu pasent (ikike nke HFT dị ọtụtụ ugboro karịa atụmatụ omenala);
• ngwa nke ụdị niile nke mkpezi azụmahịa;
• azụmahịa na-mere nnọọ n’oge trading ụbọchị, olu nke azụmahịa nke ọ bụla nnọkọ nwere ike iru iri puku kwuru iri puku.

Atụmatụ ịzụ ahịa ugboro ugboro dị elu

N’ebe a, ị nwere ike iji usoro ịzụ ahịa algọridim ọ bụla, ma n’otu oge ahụ ịzụ ahịa na ọsọ ọsọ na-adịghị eru mmadụ. Nke a bụ ọmụmaatụ ụfọdụ atụmatụ HFT:

• Nchọpụta ọdọ mmiri nwere oke mmiri. Ebumnuche teknụzụ a bụ ịchọpụta ihe zoro ezo (“ọchịchịrị”) ma ọ bụ nnukwu iwu site na imepe obere azụmahịa nnwale. Ebumnuche bụ ịlụ ọgụ siri ike na-eme site na ọdọ mmiri olu.
• Ịmepụta ahịa eletrọnịkị. Na usoro nke ịba ụba ego n’ahịa, a na-enweta uru site na ịzụ ahịa n’ime mgbasa. Na-emekarị, mgbe ịzụ ahịa na ngwaahịa mgbanwe, mgbasa ga-agbasawanye. Ọ bụrụ na onye na-ere ahịa enweghị ndị ahịa nwere ike ịnọgide na-enwe nguzozi, mgbe ahụ, ndị ahịa na-azụ ahịa dị elu ga-eji ego nke aka ha kpuchie ọkọnọ na ọchịchọ nke ngwá ọrụ. Mgbanwe na ECN ga-enye ego na mmefu ọrụ dịka ụgwọ ọrụ.
• Na-aga n’ihu. Aha a sụgharịrị ka “gbaa n’ihu.” Atụmatụ a dabere na nyocha nke iwu ịzụrụ na ire ugbu a, ego bara uru na nkezi mmasị mepere emepe. Ihe kachasị mkpa nke usoro a bụ ịchọpụta nnukwu iwu ma tinye obere nke gị na ọnụ ahịa dị ntakịrị elu. Mgbe emechara iwu ahụ, algọridim na-eji ohere dị elu nke mgbanwe ọnụahịa gburugburu nnukwu usoro ọzọ iji tọọ usoro ọzọ dị elu.
• Mkpebi ikpe egbu oge. Atụmatụ a na-eji ohere dị ike iji gbanwee data n’ihi ịdị nso mpaghara na sava ma ọ bụ nweta njikọ dị oke ọnụ na saịtị ndị bụ isi. Ọ na-ejikarị ndị ahịa na-adabere na ndị na-achịkwa ego.
• Mkpebi ngụkọ ọnụ ọgụgụ. Nke a na usoro nke elu-ugboro trading dabeere na-achọpụta njikọ nke dị iche iche ngwá n’etiti nyiwe ma ọ bụ kwekọrọ ekwekọ ụdị akụ (ego ụzọ n’ọdịnihu na ha ntụpọ counterparties, mmepụta na ebuka). A na-emekarị azụmahịa ndị dị otú ahụ site n’ụlọ akụ nke onwe, ego ntinye ego na ndị ọzọ na-ere akwụkwọ ikike.

A na-arụ ọrụ ugboro ugboro na obere mpịakọta, nke a na-akwụ ụgwọ site na ọnụ ọgụgụ dị ukwuu nke azụmahịa. N’okwu a, a na-edozi uru na ọnwụ ozugbo.

Nchịkọta nke mmemme maka ndị ahịa algọridim

Enwere obere akụkụ nke ngwanro ejiri maka azụmaahịa algọridim na mmemme robot:

• TSlab. Ngwa C# nke Rọshịa mere. Dakọtara na ọtụtụ forex na ndị na-ere ahịa ngwaahịa. N’ihi eserese ngọngọ pụrụ iche, ọ nwere interface dị mfe ma dị mfe mmụta. Ị nwere ike iji mmemme ahụ n’efu iji nwalee ma kwalite usoro ahụ, mana maka ezigbo azụmahịa ị ga-achọ ịzụta ndenye aha.
• WealthLab. Mmemme eji emepụta algọridim na C #. Site na ya, ị nwere ike iji ọba akwụkwọ edemede akụ wee dee ngwanrọ azụmaahịa algorithmic, nke na-eme ka usoro nzuzo dị mfe. Ị nwekwara ike jikọọ ọnụ okwu sitere na isi mmalite dị iche iche na mmemme ahụ. Na mgbakwunye na azụ azụ, ezigbo azụmahịa nwekwara ike ime na ahịa ego.
• r studio. Mmemme dị elu karịa maka quants (adịghị mma maka ndị mbido). Akụrụngwa na-ejikọta ọtụtụ asụsụ, otu n’ime ha na-eji asụsụ R pụrụ iche maka nhazi data na usoro oge. A na-emepụta algọridim na interfaces ebe a, a na-eme ule na njikarịcha, enwere ike nweta ọnụ ọgụgụ na data ndị ọzọ. R Studio bụ n’efu, mana ọ mara mma nke ukwuu. Mmemme na-eji ọba akwụkwọ arụnyere dị iche iche, ndị nyocha, ụdị, wdg.

Atụmatụ maka ịzụ ahịa algọridim

Algo trading nwere atụmatụ ndị a:

• TWAP. Algọridim a na-emepe iwu mgbe niile na ọnụahịa kacha mma ma ọ bụ ọnụahịa enye.
• atụmatụ igbu.  Algọridim chọrọ nnukwu ịzụrụ akụ na ọnụ ahịa dị arọ, nke ndị nnukwu sonyere (ego mgbochi na ndị na-ere ahịa na-eji).
• VWAP. A na-eji algọridim emepe ọnọdụ n’otu akụkụ nhata nke olu enyere n’ime oge ụfọdụ, ọnụahịa ahụ ekwesịghị ịdị elu karịa ọnụ ahịa dị arọ na mmalite.
• ngwuputa data. Ọ bụ ịchọ usoro ọhụrụ maka algọridim ọhụrụ. Tupu mmalite nke ule, ihe karịrị 75% nke mmepụta ụbọchị bụ nchịkọta data. Nsonaazụ ọchụchọ dabere naanị na ụzọ ọkachamara na nkọwa zuru ezu. A na-eji aka hazie ọchụchọ ahụ n’onwe ya site na iji algọridim dị iche iche.
• iceberg. A na-eji tinye iwu, ngụkọta ọnụ ọgụgụ nke anaghị agafe ọnụọgụ akọwapụtara na paramita. N’ọtụtụ mgbanwe, a na-ewu algọridim a n’ime isi nke usoro ahụ, ọ na-enye gị ohere ịkọwapụta olu na usoro usoro.
• atụmatụ ntule. Nke a bụ ọkọlọtọ ọkọlọtọ maka ndị na-azụ ahịa onwe ndị na-achọ inweta ọnụahịa kacha mma maka ịzụ ahịa na ebumnuche nke inweta uru na-esote.

Ọzụzụ na akwụkwọ na algọridim trading

Ị gaghị enweta ụdị ihe ọmụma ahụ na gburugburu ụlọ akwụkwọ. Nke a bụ mpaghara dị warara na nke akọwapụtara. O siri ike ịchọta ọmụmụ ihe a pụrụ ịdabere na ya n’ezie ebe a, mana ọ bụrụ na anyị na-achịkọta ya, mgbe ahụ, ihe ọmụma ndị a dị mkpa iji tinye aka na ịzụ ahịa algorithmic:

• mgbakọ na mwepụ yana ụdị akụ na ụba;
• asụsụ mmemme – Python, С++, MQL4 (maka Forex);
• ozi gbasara nkwekọrịta na mgbanwe na atụmatụ nke ngwá ọrụ (nhọrọ, ọdịnihu, wdg).

A ga-emerịrị ntuziaka a n’onwe gị. Maka ịgụ akwụkwọ nkuzi gbasara isiokwu a, ị nwere ike ịtụle akwụkwọ:

• “Trading Quantum” na “Trading Algorithmic” – Ernest Chen;
• “Azụmahịa Algorithmic na ịnweta ozugbo na mgbanwe” – Barry Johnsen;
• “Ụzọ na algọridim nke mgbakọ na mwepụ ego” – Lyu Yu-Dau;
• “N’ime igbe ojii” – Rishi K. Narang;
• “Azụmahịa na mgbanwe: microstructure nke ahịa maka ndị na-eme ihe.” – Larry Harris.

Ụzọ kachasị arụpụta ihe iji malite usoro mmụta bụ ịmụta ihe ndabere nke ịzụ ahịa ngwaahịa na nyocha teknụzụ, wee zụta akwụkwọ na ịzụ ahịa algorithmic. O kwesịkwara ịmara na ọtụtụ akwụkwọ ndị ọkachamara nwere ike ịchọta naanị na Bekee.

Na mgbakwunye na akwụkwọ ndị nwere mkparị, ọ ga-abakwa uru ịgụ akwụkwọ mgbanwe ọ bụla.

Akụkọ ifo ndị ama ama gbasara azụmaahịa algọridim

Ọtụtụ ndị kwenyere na iji robot ịzụ ahịa nwere ike ịba uru na ndị ahịa agaghị eme ihe ọ bụla. Ọ bụghị n’ezie. Ọ dị mkpa mgbe niile iji nyochaa robot, kwalite ya ma jikwaa ya ka njehie na ọdịda ghara ime. Ụfọdụ ndị na-eche na rọbọt enweghị ike ịkpata ego. Ndị a bụ ndị, o yikarịrị ka ha ahụlarị robots ndị na-adịghị mma nke ndị scammers na-ere maka azụmahịa mgbanwe mba ọzọ. Enwere igwe rọbọt dị mma na azụmaahịa ego nwere ike ịkpata ego. Ma ọ dịghị onye ga-ere ha, n’ihi na ha ebuteworị ezigbo ego. Ịzụ ahịa n’ahịa ahịa nwere nnukwu ikike iji nweta ego. Azụmahịa Algorithmic bụ ezigbo ọganihu n’ọhịa itinye ego. Robots na-eweghara ihe fọrọ nke nta ka ọ bụrụ ọrụ ọ bụla kwa ụbọchị nke na-ewebu oge dị ukwuu.