Algo trading: la sua essenza, strategie di trading e rischi

Attualmente, la maggior parte delle operazioni sugli scambi viene eseguita utilizzando robot speciali, in cui sono incorporati vari algoritmi. Questa tattica è chiamata trading algoritmico. Questa è una tendenza degli ultimi decenni che ha cambiato il mercato in molti modi.

Che cos’è il trading algoritmico?

La principale forma di trading algoritmico è il trading HFT. Il punto è completare la transazione all’istante. In altre parole, questo tipo sfrutta il suo principale vantaggio: la velocità. Il trading algoritmico ha due definizioni principali:

• Algo trading. Un sistema automatico che può negoziare senza un trader in un determinato algoritmo. Il sistema è necessario per generare profitto diretto attraverso l’autoanalisi del mercato e l’apertura di posizioni. Questo algoritmo è anche chiamato “robot commerciale” o “consulente”.
• Trading algoritmico. Esecuzione di grandi ordini sul mercato, quando vengono automaticamente suddivisi in parti e aperti gradualmente secondo le regole specificate. Il sistema viene utilizzato per facilitare il lavoro manuale dei trader durante lo svolgimento delle transazioni. Ad esempio, se hai il compito di acquistare 100 mila azioni e devi aprire contemporaneamente posizioni per 1-3 azioni, senza attirare l’attenzione nel feed degli ordini.

Il trading algoritmico semplificato è l’automazione delle operazioni quotidiane eseguite dai trader per ridurre il tempo necessario per analizzare le informazioni sulle azioni, calcolare modelli matematici ed eseguire transazioni. Il sistema rimuove anche il ruolo del fattore umano nel funzionamento del mercato (emozioni, speculazione, “intuizione del trader”), che a volte nega anche la redditività della strategia più promettente.

La storia dell’emergere del trading algoritmico

Il 1971 è considerato il punto di partenza per il trading algoritmico (è apparso in concomitanza con il primo sistema di trading automatizzato NASDAQ). Nel 1998, la US Securities Commission (SEC) ha autorizzato ufficialmente l’uso di piattaforme di trading elettronico. Poi è iniziata la vera competizione delle alte tecnologie. Vale la pena ricordare i seguenti momenti significativi nello sviluppo del trading algoritmico:

• Primi anni 2000. Le transazioni automatizzate sono state completate in pochi secondi. La quota di mercato dei robot era inferiore al 10%.
• anno 2009. La velocità di esecuzione delle applicazioni è stata ridotta più volte, raggiungendo diversi millisecondi. La quota degli assistenti alle vendite è aumentata notevolmente, raggiungendo il 60%.
• 2012 e oltre. L’imprevedibilità degli eventi sugli scambi ha portato a un gran numero di errori nei rigidi algoritmi della maggior parte dei software. Ciò ha portato a una riduzione del volume del trading automatizzato al 50% del totale. La tecnologia dell’intelligenza artificiale è in fase di sviluppo e di introduzione.

Il trading ad alta frequenza è ancora rilevante oggi. Molte operazioni di routine (ad esempio, il ridimensionamento del mercato) vengono eseguite automaticamente, il che riduce significativamente l’onere per i trader. Tuttavia, la macchina non è ancora stata in grado di sostituire completamente l’intelletto vivente e l’intuizione umana sviluppata. Ciò è particolarmente vero quando la volatilità della borsa sale fortemente a causa della pubblicazione di importanti notizie economiche internazionali. Affidarsi ai robot è fortemente sconsigliato in questo periodo.

Vantaggi e svantaggi del trading algoritmico

I vantaggi dell’algoritmo sono tutti gli svantaggi del trading manuale. Una persona è facilmente influenzabile dalle emozioni, ma i robot no. Il robot scambierà rigorosamente secondo l’algoritmo. Se l’affare può essere redditizio in futuro, il robot te lo porterà. Inoltre, una persona è lungi dall’essere sempre in grado di concentrarsi completamente sulle proprie azioni e ha bisogno di riposo di tanto in tanto. I robot non hanno tali svantaggi. Ma hanno il loro e tra loro:

• a causa della stretta aderenza agli algoritmi, il robot non può adattarsi alle mutevoli condizioni del mercato;
• la complessità del trading algoritmico stesso e gli elevati requisiti di preparazione;
• errori degli algoritmi introdotti, che il robot stesso non è in grado di rilevare (questo, ovviamente, è già un fattore umano, ma una persona può rilevare e correggere i suoi errori, ma i robot non possono ancora farlo).

Non dovresti considerare i robot di trading come l’unico modo possibile per fare soldi con il trading, poiché la redditività del trading automatico e del trading manuale è diventata quasi la stessa negli ultimi 30 anni.

L’essenza del trading algoritmico

I trader algoritmici (chiamati anche trader quantistici) utilizzano solo la teoria della probabilità che i prezzi rientrino nell’intervallo richiesto. Il calcolo si basa sulla serie di prezzi precedente o su più strumenti finanziari. Le regole cambieranno con i cambiamenti nel comportamento del mercato.
I trader algoritmici sono sempre alla ricerca di inefficienze di mercato, modelli di quotazione ricorrenti nella storia e la capacità di calcolare quotazioni ricorrenti future. Pertanto, l’essenza del trading algoritmico risiede nelle regole per la scelta delle posizioni aperte e dei gruppi di robot. La scelta può essere:

• manuale – l’implementazione viene eseguita dal ricercatore sulla base di modelli matematici e fisici;
• automatico – è necessario per l’enumerazione di massa di regole e test all’interno del programma;
• genetico – qui le regole sono sviluppate da un programma che ha elementi di intelligenza artificiale.

Altre idee e utopie sul trading algoritmico sono finzioni. Anche i robot non possono “prevedere” il futuro con una garanzia al 100%. Il mercato non può essere così inefficiente da disporre di una serie di regole che si applicano ai robot sempre e ovunque. Le grandi società di investimento che utilizzano algoritmi (ad esempio, Renessaince Technology, Citadel, Virtu) hanno centinaia di gruppi (famiglie) di robot di trading che coprono migliaia di strumenti. È questo metodo, che è una diversificazione degli algoritmi, che porta loro profitto quotidiano.

Tipi di algoritmi

Un algoritmo è un insieme di istruzioni chiare progettate per eseguire un compito specifico. Nel mercato finanziario, gli algoritmi degli utenti vengono eseguiti dai computer. Per creare una serie di regole, verranno utilizzati i dati sul prezzo, il volume e il tempo di esecuzione delle transazioni future. Il trading algoritmico nei mercati azionari e dei cambi è diviso in quattro tipi principali:

• Statistica. Questo metodo si basa sull’analisi statistica che utilizza serie temporali storiche per identificare le opportunità di trading.
• Auto. Lo scopo di questa strategia è creare regole che consentano agli operatori di mercato di ridurre la rischiosità delle transazioni.
• Esecutivo. Questo metodo è progettato per eseguire attività specifiche relative all’apertura e alla chiusura degli ordini di negoziazione.
• Dritto. Questa tecnologia mira a massimizzare la velocità di accesso al mercato e ridurre il costo di ingresso e connessione dei trader algoritmici al terminale di trading.

Il trading algoritmico ad alta frequenza può essere distinto come un’area separata per il trading meccanizzato. La caratteristica principale di questa categoria è l’elevata frequenza di creazione degli ordini: le transazioni vengono eseguite in millisecondi. Questo approccio può fornire grandi vantaggi, ma comporta anche alcuni rischi.

Trading automatizzato: robot e consulenti

Nel 1997, l’analista Tushar Chand, nel suo libro Beyond Technical Analysis (originariamente chiamato Beyond Technical Analysis), descrisse per la prima volta un sistema di trading meccanico (MTS). Questo sistema è chiamato robot commerciale o consulente valutario. Si tratta di moduli software che monitorano il mercato, emettono ordini di negoziazione e controllano l’esecuzione di tali ordini. Esistono due tipi di programmi di trading robot:

• automatizzato “da” e “a” – sono in grado di prendere decisioni indipendenti indipendenti sul trading;
• dando segnali al trader per aprire un affare manualmente, loro stessi non inviano ordini.

Nel caso del trading algoritmico, viene considerato solo il 1° tipo di robot o advisor e il suo “super compito” è l’implementazione di quelle strategie che non sono possibili quando si fa trading manualmente.

Il Renaissance Institutiona Equlties Fund è il più grande fondo privato che utilizza il trading algoritmico. È stato aperto negli Stati Uniti da Renaissance Technologies LLC, fondata nel 1982 da James Harris Simons. Il Financial Times in seguito definì Simons “il miliardario più intelligente”.

Come vengono creati i robot di trading?

I robot utilizzati per il trading algoritmico nel mercato azionario sono programmi informatici specializzati. Il loro sviluppo inizia, prima di tutto, con l’emergere di un piano chiaro di tutti i compiti che i robot eseguiranno, comprese le strategie. La sfida che deve affrontare il programmatore trader è quella di creare un algoritmo che tenga conto delle sue conoscenze e delle sue preferenze personali. Certo, è necessario comprendere chiaramente in anticipo tutte le sfumature del sistema che automatizza le transazioni. Pertanto, non è consigliabile per i trader alle prime armi creare da soli un algoritmo TC. Per l’implementazione tecnica dei robot di trading, è necessario conoscere almeno un linguaggio di programmazione. Per scrivere programmi, usa mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLab.
La possibilità di programmare offre ai trader molti vantaggi:

• la capacità di creare database;
• sistemi di lancio e test;
• analizzare strategie ad alta frequenza;
• correggere rapidamente gli errori.

Ci sono molte librerie e progetti open source molto utili per ogni lingua. Uno dei più grandi progetti di trading algoritmico è QuantLib, creato in C++. Se hai bisogno di connetterti direttamente a Currenex, LMAX, Integral o altri fornitori di liquidità per utilizzare algoritmi ad alta frequenza, devi padroneggiare le abilità di scrittura di API di connessione Java. In assenza di competenze di programmazione, è possibile utilizzare speciali programmi di trading algoritmico per creare semplici sistemi di trading meccanici. Esempi di tali piattaforme:

• TSLab;
• WhelthLab;
• MetaTrader;
• S # .Studio;
• Multigrafici;
• Stazione commerciale.

Trading algoritmico in borsa

I mercati azionari e dei derivati ​​offrono ampie opportunità per i sistemi automatizzati, ma il trading algoritmico è più comune tra i grandi fondi che tra gli investitori privati. Esistono diversi tipi di trading algoritmico nel mercato azionario:

• Un sistema basato sull’analisi tecnica. Progettato per sfruttare le inefficienze del mercato e indicatori multipli per identificare tendenze, movimenti di mercato. Spesso questa strategia mira a trarre profitto dai metodi dell’analisi tecnica classica.
• Scambio di coppia e basket. Il sistema utilizza il rapporto di due o più strumenti (uno di questi è una “guida”, cioè in esso si verificano i primi cambiamenti, quindi vengono tirati il ​​​​2 ° e gli strumenti successivi) con una percentuale relativamente alta, ma non uguale a 1. Se lo strumento devia dalla rotta indicata, probabilmente tornerà nel suo gruppo. Seguendo questa deviazione, l’algoritmo può negoziare e generare profitti per il proprietario.
• Fare mercato. Questa è un’altra strategia che mira a mantenere la liquidità del mercato. In modo che in qualsiasi momento un trader privato o un hedge fund possa acquistare o vendere uno strumento di trading. I market maker possono persino utilizzare i loro profitti per soddisfare la domanda di vari strumenti e trarre profitto dallo scambio. Ma ciò non impedisce l’uso di strategie speciali basate su traffico veloce e dati di mercato.
• Corsa frontale. Nell’ambito di tale sistema, vengono utilizzati strumenti per analizzare il volume delle transazioni e identificare ordini di grandi dimensioni. L’algoritmo tiene conto del fatto che gli ordini di grandi dimensioni manterranno il prezzo e faranno apparire le negoziazioni opposte nella direzione opposta. A causa della velocità di analisi dei dati di mercato nei libri degli ordini e nei feed, affronteranno la volatilità, cercheranno di sovraperformare gli altri partecipanti e accetteranno poca volatilità quando si riempiono ordini molto grandi.
• Arbitrato. Questa è una transazione che utilizza strumenti finanziari, la correlazione tra loro è vicina a uno. Di norma, tali strumenti hanno le deviazioni più piccole. Il sistema monitora le variazioni di prezzo per gli strumenti collegati e conduce transazioni di arbitraggio che equalizzano i prezzi. Esempio: vengono presi 2 diversi tipi di azioni della stessa società, che cambiano in modo sincrono con una correlazione del 100%. Oppure si prendono le stesse azioni, ma in mercati diversi. In uno scambio, salirà/diminuirà un po’ prima rispetto all’altro. Avendo “catturato” questo momento il 1 °, puoi aprire le offerte il 2 °.
• Trading sulla volatilità. Questo è il tipo di trading più difficile, basato sull’acquisto di vari tipi di opzioni e sull’aspettativa di un aumento della volatilità di un particolare strumento. Questo trading algoritmico richiede molta potenza di calcolo e un team di esperti. Qui, le migliori menti analizzano vari strumenti, facendo previsioni su quali di essi potrebbero aumentare la volatilità. Mettono i loro meccanismi di analisi nei robot e acquistano opzioni per questi strumenti al momento giusto.

Rischi di trading algoritmico

L’influenza del trading algoritmico è cresciuta notevolmente negli ultimi tempi. Naturalmente, i nuovi metodi di trading comportano alcuni rischi che in precedenza non erano previsti. Le transazioni HFT sono particolarmente cariche di rischi che devono essere considerati.
La cosa più pericolosa quando si lavora con gli algoritmi:

• Manipolazione dei prezzi. È possibile personalizzare gli algoritmi per influenzare direttamente i singoli strumenti. Le conseguenze qui possono essere molto pericolose. Nel 2013, nel primo giorno di negoziazione sul mercato mondiale BATS, si è registrato un vero e proprio calo del valore dei titoli della società. In soli 10 secondi, il prezzo è sceso da $ 15 a solo un paio di centesimi. Il motivo era l’attività di un robot che è stato deliberatamente programmato per ridurre i prezzi delle azioni. Questa politica può fuorviare gli altri partecipanti e distorcere notevolmente la situazione dello scambio.
• Deflusso di capitale circolante. Se il mercato è sotto stress, i partecipanti che utilizzano i robot sospendono il trading. Poiché la maggior parte degli ordini proviene da consulenti automobilistici, c’è un deflusso globale che blocca immediatamente tutte le quotazioni. Le conseguenze di un simile “swing” di scambio possono essere molto gravi. Inoltre, il deflusso di liquidità sta provocando un panico diffuso, che aggraverà la difficile situazione.
• La volatilità è nettamente aumentata. A volte ci sono fluttuazioni inutili nei valori degli asset in tutti i mercati del mondo. Questo può essere un forte aumento dei prezzi o una caduta catastrofica. Questa situazione è chiamata flash crash. Spesso la ragione delle fluttuazioni è il comportamento dei robot ad alta frequenza, perché la loro quota sul numero totale di partecipanti al mercato è molto ampia.
• Aumento dei costi. Un gran numero di consulenti meccanici ha bisogno di migliorare costantemente le proprie capacità tecniche. Di conseguenza, la politica tariffaria sta cambiando, il che, ovviamente, non va bene per i commercianti.
• Rischio operativo. Un gran numero di ordini in arrivo contemporaneamente può sovraccaricare server di enorme capacità. Pertanto, a volte durante il periodo di punta del trading attivo, il sistema cessa di funzionare, tutti i flussi di capitale vengono sospesi e i partecipanti subiscono grandi perdite.
• Il livello di prevedibilità del mercato diminuisce. I robot hanno un impatto significativo sui prezzi delle transazioni. Ciò riduce l’accuratezza della previsione e mina le fondamenta dell’analisi sottostante. Inoltre, gli auto-aiutanti derubano i commercianti tradizionali di buoni prezzi.

I robot stanno gradualmente screditando i normali partecipanti al mercato e questo porta a un completo rifiuto delle operazioni manuali in futuro. La situazione rafforzerà la posizione del sistema di algoritmi, che porterà ad un aumento dei rischi ad essi associati.

Trading algoritmico sul Forex

La crescita del trading algoritmico in valuta estera è in gran parte dovuta all’automazione dei processi e alla riduzione dei tempi per condurre transazioni in valuta estera utilizzando algoritmi software. Ciò riduce anche i costi operativi. Il Forex utilizza principalmente robot basati su metodi di analisi tecnica. E poiché il terminale più comune è la piattaforma MetaTrader, il linguaggio di programmazione MQL fornito dagli sviluppatori della piattaforma è diventato il metodo più comune per scrivere robot.

Trading quantitativo

Il trading quantitativo è la direzione del commercio, il cui scopo è formare un modello che descriva le dinamiche di varie attività finanziarie e ti consenta di fare previsioni accurate. I trader quantitativi, noti anche come trader quantistici, sono solitamente specialisti altamente qualificati nel loro campo: economisti, matematici, programmatori. Per diventare un trader quantistico, devi almeno conoscere le basi della statistica matematica e dell’econometria.

Trading algoritmico ad alta frequenza / trading HFT

Questa è la forma più comune di trading automatizzato. Una caratteristica di questo metodo è che le transazioni possono essere eseguite ad alta velocità in vari strumenti, in cui il ciclo di creazione / chiusura delle posizioni viene completato entro un secondo.

Le transazioni HFT sfruttano il principale vantaggio dei computer sugli esseri umani: la mega-alta velocità.

Si ritiene che l’autore dell’idea sia Stephen Sonson, che, insieme a D. Whitcomb e D. Hawkes, ha creato il primo trading desk automatico al mondo nel 1989 (Automatic Trading Desk). Sebbene lo sviluppo formale della tecnologia sia iniziato solo nel 1998, quando è stato approvato l’uso di piattaforme elettroniche sugli scambi americani.

Principi di base del trading HFT

Questo commercio si basa sulle seguenti balene:

• l’uso di sistemi ad alta tecnologia mantiene il periodo di esecuzione delle posizioni a livello di 1-3 millisecondi;
• profitti da micro-variazioni di prezzi e margini;
• esecuzione di operazioni ad alta velocità su larga scala e realizzazione di un profitto al livello reale più basso, che a volte è inferiore a un centesimo (il potenziale dell’HFT è molte volte superiore alle strategie tradizionali);
• l’uso di tutti i tipi di operazioni arbitrali;
• le transazioni vengono effettuate rigorosamente durante il giorno di negoziazione, il volume delle transazioni per ogni sessione può raggiungere decine di migliaia.

Strategie di trading ad alta frequenza

Qualsiasi strategia di trading algoritmico può essere utilizzata qui, ma allo stesso tempo scambia a una velocità oltre la portata degli umani. Ecco alcune strategie HFT, ad esempio:

• Identificazione di pool con elevata liquidità. Questa tecnologia ha lo scopo di rilevare ordini nascosti (“dark”) o all’ingrosso aprendo piccole transazioni di prova. L’obiettivo è contrastare il forte movimento creato dalle piscine volumetriche.
• Creazione di un mercato elettronico. Nel processo di aumento della liquidità sul mercato, il profitto viene realizzato attraverso il trading all’interno dello spread. Di solito, quando si fa trading in borsa, lo spread si allargherà. Se il market maker non ha clienti in grado di mantenere un equilibrio, i trader ad alta frequenza devono utilizzare i propri fondi per chiudere la domanda e l’offerta dello strumento. Gli scambi e gli ECN forniranno sconti sulle spese operative come ricompensa.
• Corsa frontale. Il nome si traduce come “corri avanti”. Questa strategia si basa sull’analisi degli ordini di acquisto e vendita correnti, della liquidità degli asset e dell’open interest medio. L’essenza di questo metodo è rilevare ordini di grandi dimensioni e piazzare i tuoi piccoli a un prezzo leggermente più alto. Dopo che l’ordine è stato eseguito, l’algoritmo utilizza l’elevata probabilità di fluttuazioni delle quotazioni intorno a un altro grande ordine per piazzarne un altro più alto.
• Arbitrato differito. Questa strategia sfrutta l’accesso attivo ai dati di stock attraverso la vicinanza geografica ai server o l’acquisizione di costose connessioni dirette ai principali siti. Viene spesso utilizzato dai trader che si affidano ai regolatori dei cambi.
• Arbitrato statistico. Questo metodo di negoziazione ad alta frequenza si basa sull’identificazione della correlazione di vari strumenti tra piattaforme o forme corrispondenti di attività (future per coppie di valute e loro controparti spot, derivati ​​e azioni). Queste transazioni sono generalmente condotte da banche private, fondi di investimento e altri rivenditori autorizzati.

Le operazioni ad alta frequenza vengono eseguite in microvolumi, compensati da un gran numero di transazioni. In tal caso l’utile e la perdita sono rilevati immediatamente.

Revisione di programmi per trader algoritmici

Esiste un piccolo software utilizzato per il trading algoritmico e la programmazione dei robot:

• TSLab. Software C# di fabbricazione russa. Compatibile con la maggior parte dei broker di cambio e di borsa. Grazie a uno speciale diagramma a blocchi, ha un’interfaccia abbastanza semplice e facile da imparare. Puoi utilizzare il programma gratuitamente per testare e ottimizzare il sistema, ma per transazioni reali dovrai acquistare un abbonamento.
• WealthLab. Un programma utilizzato per sviluppare algoritmi in C#. Con il suo aiuto, puoi utilizzare la libreria Wealth Script per scrivere software di trading algoritmico, che semplifica notevolmente il processo di codifica. Puoi anche collegare al programma citazioni da diverse fonti. Oltre al backtesting, sul mercato finanziario possono avvenire anche transazioni reali.
• R Studio. Programma più avanzato per quanti (non adatto ai principianti). Il software combina diversi linguaggi, uno dei quali utilizza un linguaggio R dedicato per l’elaborazione di dati e serie temporali. Qui vengono creati algoritmi e interfacce, vengono eseguiti test, è possibile ottenere ottimizzazioni, statistiche e altri dati. R Studio è gratuito, ma piuttosto serio. Il programma utilizza varie librerie integrate, tester, modelli, ecc.

Strategie per il trading algoritmico

Algotrading ha le seguenti strategie:

• TWAP. Questo algoritmo apre regolarmente ordini al miglior prezzo bid o ask.
• Strategia di esecuzione.  L’algoritmo richiede ingenti acquisti di asset a prezzi medi ponderati, solitamente utilizzati da grandi partecipanti (hedge fund e broker).
• VWAP. L’algoritmo viene utilizzato per aprire posizioni in una parte uguale di un dato volume per un certo periodo di tempo e il prezzo non deve essere superiore al prezzo medio ponderato al momento del lancio.
• Estrazione dei dati. È una ricerca di nuovi modelli per nuovi algoritmi. Prima dell’inizio del test, oltre il 75% delle date di mining erano per la raccolta dei dati. I risultati della ricerca dipendono solo da metodi professionali e dettagliati. La ricerca stessa viene configurata manualmente utilizzando vari algoritmi.
• Iceberg. Utilizzato per effettuare ordini la cui quantità totale non supera la quantità specificata nei parametri. In molti scambi, questo algoritmo è integrato nel cuore del sistema e consente di specificare il volume nei parametri dell’ordine.
• Strategia speculativa. Questo è il modello standard per i trader che cercano il miglior prezzo possibile con cui negoziare per generare profitti successivi.

Formazione e libri sul trading algoritmico

Non otterrai quel tipo di conoscenza nei circoli scolastici. Questa è un’area molto ristretta e specifica. È difficile individuare studi davvero affidabili qui, ma per riassumere, sono necessarie le seguenti conoscenze chiave per impegnarsi nel trading algoritmico:

• modelli matematici ed economici;
• linguaggi di programmazione – Python, С++, MQL4 (per Forex);
• informazioni sui contratti in borsa e caratteristiche degli strumenti (opzioni, futures, ecc.).

Dovrai padroneggiare questa direzione principalmente da solo. Per leggere la letteratura educativa su questo argomento, puoi prendere in considerazione i libri:

• Trading quantistico e trading algoritmico – Ernest Chen;
• Trading algoritmico e accesso diretto allo scambio – Barry Johnsen;
• “Metodi e algoritmi della matematica finanziaria” – Luu Yu-Dau;
• “Dentro la scatola nera” – Rishi K. Narang;
• Trading e scambi: microstruttura di mercato per professionisti – Larry Harris.

Il processo di apprendimento più produttivo consiste nell’iniziare imparando le basi del trading azionario e dell’analisi tecnica, per poi acquistare libri sul trading algoritmico. Va inoltre notato che la maggior parte delle pubblicazioni professionali può essere trovata solo in inglese.

Oltre ai libri con un pregiudizio, sarà anche utile leggere qualsiasi letteratura di riserva.

Miti famosi sul trading algoritmico

Molte persone credono che l’utilizzo del trading robot possa essere solo redditizio e che i trader non debbano fare nulla. Ovviamente no. È sempre necessario monitorare il robot, ottimizzarlo e controllarlo affinché non si verifichino errori e guasti. Alcune persone pensano che i robot non possano fare soldi. Queste sono persone che, molto probabilmente, hanno già incontrato robot di bassa qualità venduti da truffatori per transazioni valutarie. Ci sono robot di qualità nel commercio di valuta che possono fare soldi. Ma nessuno li venderà, perché portano già bei soldi. Il trading in borsa ha un enorme potenziale di guadagno. Il trading algoritmico è una vera svolta nel campo degli investimenti. I robot svolgono quasi tutte le attività quotidiane che prima richiedevano molto tempo.