מסחר אלגו: מהותו, אסטרטגיות המסחר והסיכונים

נכון להיום, רוב הפעולות בבורסות מתבצעות באמצעות רובוטים מיוחדים, בהם מוטמעים אלגוריתמים שונים. טקטיקה זו נקראת מסחר אלגוריתמי. מדובר במגמה של העשורים האחרונים ששינתה את השוק במובנים רבים.

מהו מסחר אלגוריתמי?

הצורה העיקרית של מסחר אלגוריתמי היא מסחר HFT. הנקודה היא להשלים את העסקה באופן מיידי. במילים אחרות, סוג זה משתמש ביתרון העיקרי שלו – מהירות. למושג מסחר אלגוריתמי יש שתי הגדרות עיקריות:

• מסחר אלגו. מערכת אוטומטית שיכולה לסחור ללא סוחר באלגוריתם שניתן לה. המערכת נחוצה לקבלת רווח ישיר עקב ניתוח אוטומטי של השוק ופוזיציות פתיחה. אלגוריתם זה נקרא גם “רובוט מסחר” או “יועץ”.
• מסחר אלגוריתמי. ביצוע הזמנות גדולות בשוק, כאשר הן מחולקות אוטומטית לחלקים ונפתחות בהדרגה בהתאם לכללים שצוינו. המערכת משמשת כדי להקל על עבודת כפיים של סוחרים בעת ביצוע עסקאות. לדוגמה, אם יש משימה לקנות 100 אלף מניות, ואתה צריך לפתוח פוזיציות על 1-3 מניות בו זמנית, מבלי למשוך תשומת לב בפיד ההזמנה.

במילים פשוטות, מסחר אלגוריתמי הוא אוטומציה של פעולות יומיומיות שמבצעות סוחרים, מה שמפחית את הזמן הנדרש לניתוח מידע על מניות, חישוב מודלים מתמטיים וביצוע עסקאות. המערכת גם מסירה את תפקידו של הגורם האנושי בתפקוד השוק (רגשות, ספקולציות, “אינטואיציה של סוחר”), מה שלעתים שולל אפילו את הרווחיות של האסטרטגיה המבטיחה ביותר.

ההיסטוריה של הופעת המסחר האלגוריתמי

1971 נחשבת לנקודת ההתחלה של המסחר האלגוריתמי (היא הופיעה במקביל למערכת המסחר האוטומטית הראשונה NASDAQ). בשנת 1998, רשות ניירות הערך האמריקאית (SEC) אישרה רשמית את השימוש בזירות מסחר אלקטרוניות. ואז התחילה התחרות האמיתית של טכנולוגיות גבוהות. הרגעים המשמעותיים הבאים בפיתוח המסחר האלגוריתמי, שראוי להזכיר:

• תחילת שנות ה-2000. עסקאות אוטומטיות הושלמו תוך שניות ספורות. נתח השוק של רובוטים היה פחות מ-10%.
• שנת 2009. מהירות ביצוע ההזמנה הופחתה מספר פעמים, והגיעה למספר אלפיות שניות. חלקם של עוזרי המסחר זינק ל-60%.
• 2012 ואילך. חוסר הניבוי של אירועים בבורסות הוביל למספר רב של שגיאות באלגוריתמים הנוקשים של רוב התוכנות. הדבר הוביל לצמצום היקף המסחר האוטומטי ל-50% מהסך הכולל. טכנולוגיית בינה מלאכותית נמצאת בפיתוח ומוצגת.

כיום, מסחר בתדירות גבוהה עדיין רלוונטי. פעולות שגרתיות רבות (למשל, קנה מידה בשוק) מתבצעות באופן אוטומטי, מה שמפחית משמעותית את העומס על הסוחרים. עם זאת, המכונה עדיין לא הצליחה להחליף לחלוטין את האינטלקט החי והאינטואיציה המפותחת של אדם. הדבר נכון במיוחד כאשר התנודתיות של שוק המניות עולה מאוד עקב פרסום חדשות בינלאומיות כלכליות משמעותיות. בתקופה זו, מומלץ מאוד לא להסתמך על רובוטים.

יתרונות וחסרונות של מסחר אלגוריתמי

היתרונות של האלגוריתם הם כל החסרונות של מסחר ידני. בני אדם מושפעים בקלות מרגשות, אבל רובוטים לא. הרובוט יסחר אך ורק על פי האלגוריתם. אם העסקה תוכל להרוויח בעתיד, הרובוט יביא לך אותו. כמו כן, אדם רחוק מלהיות מסוגל להתרכז באופן מלא במעשיו שלו ומדי פעם הוא זקוק למנוחה. רובוטים נטולי חסרונות כאלה. אבל יש להם משלהם וביניהם:

• עקב הקפדה על אלגוריתמים, הרובוט אינו יכול להסתגל לתנאי השוק המשתנים;
• המורכבות של המסחר האלגוריתמי עצמו ודרישות גבוהות להכנה;
• שגיאות של האלגוריתמים שהוצגו שהרובוט עצמו אינו מסוגל לזהות (זה, כמובן, כבר גורם אנושי, אבל אדם יכול לזהות ולתקן את השגיאות שלו, בעוד שרובוטים עדיין לא מסוגלים לעשות זאת).

אתה לא צריך להתייחס לרובוטים למסחר כדרך האפשרית היחידה להרוויח כסף על מסחר, כי הרווחיות של מסחר אוטומטי ומסחר ידני הפכה כמעט זהה במהלך 30 השנים האחרונות.

המהות של מסחר אלגוריתמי

סוחרי אלגו (שם אחר – סוחרי קוונטים) משתמשים רק בתורת ההסתברות שהמחירים נופלים בטווח הנדרש. החישוב מבוסס על סדרת המחירים הקודמת או על מספר מכשירים פיננסיים. הכללים ישתנו עם שינויים בהתנהגות השוק.
סוחרים אלגוריתמים מחפשים תמיד חוסר יעילות בשוק, דפוסים של ציטוטים חוזרים בהיסטוריה ויכולת לחשב ציטוטים חוזרים בעתיד. לכן, המהות של מסחר אלגוריתמי טמונה בכללים לבחירת פוזיציות פתוחות וקבוצות רובוטים. הבחירה יכולה להיות:

• ידני – הביצוע מתבצע על ידי החוקר על בסיס מודלים מתמטיים ופיזיקליים;
• אוטומטי – הכרחי לספירה המונית של כללים ומבחנים בתוך התוכנית;
• גנטי – כאן החוקים מפותחים על ידי תוכנית שיש בה אלמנטים של בינה מלאכותית.

רעיונות ואוטופיות אחרות לגבי מסחר אלגוריתמי הם פיקציה. אפילו רובוטים לא יכולים “לחזות” את העתיד עם אחריות של 100%. השוק לא יכול להיות כל כך לא יעיל שיש מערכת כללים החלה על רובוטים בכל זמן ובכל מקום. בחברות השקעות גדולות המשתמשות באלגוריתמים (למשל, Renessaince Technology, Citadel, Virtu), יש מאות קבוצות (משפחות) של רובוטי מסחר המכסים אלפי מכשירים. שיטה זו, שהיא גיוון של אלגוריתמים, היא שמביאה להם רווח יומי.

סוגי אלגוריתמים

אלגוריתם הוא קבוצה של הוראות ברורות שנועדו לבצע משימה מסוימת. בשוק הפיננסי, אלגוריתמי משתמשים מבוצעים על ידי מחשבים. כדי ליצור מערכת כללים, ישמשו נתונים על המחיר, הנפח וזמן הביצוע של עסקאות עתידיות. מסחר אלגו בשוקי המניות והמטבע מחולק לארבעה סוגים עיקריים:

• סטָטִיסטִי. שיטה זו מבוססת על ניתוח סטטיסטי באמצעות סדרות זמן היסטוריות לזיהוי הזדמנויות מסחר.
• אוטומטי. מטרת אסטרטגיה זו היא ליצור כללים המאפשרים למשתתפים בשוק להפחית את הסיכון של עסקאות.
• מְנַהֵל. שיטה זו נוצרה לביצוע משימות ספציפיות הקשורות לפתיחה וסגירה של פקודות סחר.
• יָשָׁר. טכנולוגיה זו מכוונת להשיג את מהירות הגישה המקסימלית לשוק ולהוזיל את עלות הכניסה והחיבור של סוחרים אלגוריתמים למסוף המסחר.

ניתן לייחד מסחר אלגוריתמי בתדירות גבוהה כאזור נפרד למסחר ממוכן. המאפיין העיקרי של קטגוריה זו הוא התדירות הגבוהה של יצירת הזמנות: עסקאות מתבצעות באלפיות שניות. גישה זו יכולה לספק יתרונות גדולים, אך היא טומנת בחובה סיכונים מסוימים.

מסחר אוטומטי: רובוטים ויועצים מומחים

בשנת 1997, האנליסט טושאר צ’אנד בספרו “מעבר לניתוח טכני” (שנקרא במקור “מעבר לניתוח טכני”) תיאר לראשונה את מערכת המסחר המכאנית (MTS). מערכת זו נקראת רובוט מסחר או יועץ בעסקאות מטבע. אלו הם מודולי תוכנה המנטרים את השוק, מנפיקים פקודות מסחר ושולטים בביצוע פקודות אלו. ישנם שני סוגים של תוכניות מסחר ברובוטים:

• “מ” ו”אל” אוטומטיים – הם מסוגלים לקבל החלטות עצמאיות על מסחר;
• שנותנים לסוחר איתותים לפתוח עסקה ידנית, הם עצמם לא שולחים פקודות.

במקרה של מסחר אלגוריתמי, רק הסוג הראשון של רובוט או יועץ נחשב, ו”משימת העל” שלו היא יישום של אותן אסטרטגיות שאינן אפשריות במסחר ידני.

קרן Renaissance Institutiona Equlties היא הקרן הפרטית הגדולה ביותר המשתמשת במסחר אלגוריתמי. הוא נפתח בארה”ב על ידי Renaissance Technologies LLC, אשר נוסדה בשנת 1982 על ידי ג’יימס האריס סימונס. הפייננשל טיימס כינה מאוחר יותר את סימונס “המיליארדר החכם ביותר”.

איך נוצרים רובוטי מסחר?

רובוטים המשמשים למסחר אלגוריתמי בבורסה הם תוכנות מחשב מיוחדות. הפיתוח שלהם מתחיל, קודם כל, עם הופעת תוכנית ברורה לכל המשימות שהרובוטים יבצעו, כולל אסטרטגיות. המשימה העומדת בפני מתכנת-סוחר היא ליצור אלגוריתם שלוקח בחשבון את הידע וההעדפות האישיות שלו. כמובן, יש צורך להבין בבירור מראש את כל הניואנסים של המערכת האוטומטית של עסקאות. לכן, לא מומלץ לסוחרים מתחילים ליצור את אלגוריתם ה-TC בעצמם. ליישום טכני של רובוטים למסחר, עליך לדעת לפחות שפת תכנות אחת. השתמש ב-mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLab כדי לכתוב תוכניות.
היכולת לתכנת מעניקה לסוחרים יתרונות רבים:

• היכולת ליצור מסדי נתונים;
• מערכות שיגור ובדיקה;
• לנתח אסטרטגיות בתדר גבוה;
• לתקן שגיאות במהירות.

יש הרבה ספריות ופרוייקטים שימושיים מאוד בקוד פתוח לכל שפה. אחד מפרויקטי המסחר האלגוריתמיים הגדולים ביותר הוא QuantLib, בנוי ב-C++. אם אתה צריך להתחבר ישירות ל-Currenex, LMAX, Integral או לספקי נזילות אחרים כדי להשתמש באלגוריתמים בתדר גבוה, עליך להיות מיומן בכתיבת ממשקי API של חיבור ב-Java. בהיעדר כישורי תכנות, ניתן להשתמש בתוכנות מסחר אלגוריתמיות מיוחדות ליצירת מערכות מסחר מכניות פשוטות. דוגמאות לפלטפורמות כאלה:

• TSLab;
• whelthlab;
• Metatrader;
• S#.סטודיו;
• רב תרשימים;
• tradestation.

מסחר אלגוריתמי בבורסה

שוקי המניות והחוזים העתידיים מספקים הזדמנויות רבות למערכות אוטומטיות, אך מסחר אלגוריתמי נפוץ יותר בקרב קרנות גדולות מאשר בקרב משקיעים פרטיים. ישנם מספר סוגים של מסחר אלגוריתמי בשוק המניות:

• מערכת המבוססת על ניתוח טכני. נוצר כדי להשתמש בחוסר יעילות בשוק ובמספר אינדיקטורים כדי לזהות מגמות, תנועות שוק. לעתים קרובות אסטרטגיה זו מכוונת להרוויח משיטות הניתוח הטכני הקלאסי.
• מסחר בצמד ובסל. המערכת משתמשת ביחס של שני מכשירים או יותר (אחד מהם הוא “מדריך”, כלומר מתרחשים בו שינויים ראשונים, ולאחר מכן מושכים את המכשירים השניים והבאים למעלה) עם אחוז גבוה יחסית, אך לא שווה ל-1. אם המכשיר יחרוג מהמסלול הנתון, הוא כנראה יחזור לקבוצתו. על ידי מעקב אחר סטייה זו, האלגוריתם יכול לסחור ולהרוויח עבור הבעלים.
• עשיית שוק. זוהי אסטרטגיה נוספת שתפקידה לשמור על נזילות השוק. כך שבכל עת סוחר פרטי או קרן גידור יוכלו לקנות או למכור מכשיר מסחר. עושי שוק יכולים אפילו להשתמש ברווחים שלהם כדי לענות על הביקוש למכשירים שונים ולהרוויח מהבורסה. אבל זה לא מונע שימוש באסטרטגיות מיוחדות המבוססות על תעבורה מהירה ונתוני שוק.
• ריצה קדמית. כחלק ממערכת כזו משתמשים בכלים לניתוח היקף העסקאות וזיהוי הזמנות גדולות. האלגוריתם לוקח בחשבון שהזמנות גדולות יחזיקו את המחיר ויגרמו לעסקאות הפוכות להופיע בכיוון ההפוך. בשל מהירות ניתוח נתוני השוק בספרי ההזמנות ובעדכונים, הם יתקלו בתנודתיות, ינסו לעלות על משתתפים אחרים ויקבלו תנודתיות מועטה בעת ביצוע הזמנות גדולות מאוד.
• בוררות. מדובר בעסקה באמצעות מכשירים פיננסיים, המתאם ביניהם קרוב לאחד. ככלל, למכשירים כאלה יש את הסטיות הקטנות ביותר. המערכת עוקבת אחר שינויים במחירים עבור מכשירים קשורים ומבצעת פעולות ארביטראז’ להשוואת מחירים. דוגמה: נלקחים 2 סוגים שונים של מניות של אותה חברה, המשתנות באופן סינכרוני עם 100% מתאם. או לקחת את אותן מניות, אבל בשווקים שונים. בבורסה אחת היא תעלה / תיפול מעט מוקדם יותר מאשר בשנייה. לאחר ש”תפסו” את הרגע הזה ב-1, אתה יכול לפתוח עסקאות ב-2.
• מסחר בתנודתיות. זהו סוג המסחר המורכב ביותר, המבוסס על קניית סוגים שונים של אופציות וציפייה לעלייה בתנודתיות של מכשיר מסוים. המסחר האלגוריתמי הזה דורש כוח מחשוב רב וצוות מומחים. כאן, מיטב המוחות מנתחים מכשירים שונים, ומבצעים תחזיות לגבי מי מהם יכול להגביר את התנודתיות. הם מכניסים את מנגנוני הניתוח שלהם לרובוטים, והם קונים אופציות על המכשירים האלה בזמן הנכון.

סיכונים של מסחר אלגוריתמי

השפעת המסחר האלגוריתמי גדלה משמעותית בתקופה האחרונה. מטבע הדברים, שיטות מסחר חדשות נושאות סיכונים מסוימים שלא היו צפויים קודם לכן. עסקאות HFT מגיעות במיוחד עם סיכונים שצריך לקחת בחשבון.
המסוכן ביותר בעבודה עם אלגוריתמים:

• מניפולציה במחיר. ניתן להגדיר אלגוריתמים כך שישפיעו ישירות על מכשירים בודדים. ההשלכות כאן יכולות להיות מאוד מסוכנות. בשנת 2013, ביום המסחר הראשון בשוק ה-BATS העולמי, חלה ירידה של ממש בשווי ניירות הערך של החברה. תוך 10 שניות בלבד, המחיר ירד מ-15 דולר לכמה סנטים בלבד. הסיבה הייתה פעילותו של הרובוט, שתוכנת בכוונה להוזיל את מחירי המניות. מדיניות זו עלולה להטעות משתתפים אחרים ולעוות מאוד את המצב בבורסה.
• יציאת הון חוזר. אם יש מצב מלחיץ בשוק, משתתפים המשתמשים ברובוטים משביתים את המסחר. מכיוון שרוב ההזמנות מגיעות מיועצי רכב, ישנה זרימה גלובלית, שמידית מוריד את כל הציטוטים. ההשלכות של חילופי “תנופה” כזו יכולות להיות חמורות מאוד. יתרה מכך, יציאת הנזילות גורמת לבהלה רחבה שתחריף את המצב הקשה.
• התנודתיות עלתה בחדות. לפעמים יש תנודות מיותרות בערך הנכסים בכל השווקים בעולם. זו יכולה להיות עלייה חדה במחירים או ירידה קטסטרופלית. מצב זה נקרא כישלון פתאומי. לעתים קרובות הסיבה לתנודות היא התנהגותם של רובוטים בתדירות גבוהה, מכיוון שחלקם במספר הכולל של משתתפי השוק הוא גדול מאוד.
• הגדלת עלויות. מספר רב של יועצים מכניים צריכים לשפר כל הזמן את היכולות הטכניות שלהם. כתוצאה מכך משתנה מדיניות התעריפים, מה שכמובן אינו לטובת הסוחרים.
• סיכון מבצעי. מספר רב של הזמנות שנכנסות בו-זמנית עלולות להעמיס שרתים בעלי קיבולת עצומה. לכן, לפעמים בתקופת השיא של המסחר הפעיל, המערכת מפסיקה לתפקד, כל זרימות ההון מושבתות, והמשתתפים סופגים הפסדים גדולים.
• רמת הניבוי בשוק יורדת. לרובוטים יש השפעה משמעותית על מחירי העסקאות. בשל כך, דיוק התחזית פוחת ומתערער יסודות הניתוח הבסיסי. גם עוזרי רכב מונעים מהסוחרים המסורתיים מחירים טובים.

רובוטים מכפישים בהדרגה את המשתתפים בשוק הרגיל וזה מוביל לדחייה מוחלטת של פעולות ידניות בעתיד. המצב יחזק את מעמדה של מערכת האלגוריתמים, מה שיביא לעלייה בסיכונים הכרוכים בהם.

מסחר אלגוריתמי במט”ח

צמיחת המסחר האלגוריתמי במטבע חוץ נובעת במידה רבה מאוטומציה של תהליכים ומצמצום הזמן לביצוע עסקאות מט”ח באמצעות אלגוריתמי תוכנה. זה גם מפחית את עלויות התפעול. פורקס משתמש בעיקר ברובוטים המבוססים על שיטות ניתוח טכניות. ומכיוון שהטרמינל הנפוץ ביותר הוא פלטפורמת MetaTrader, שפת התכנות MQL שמספקת מפתחי הפלטפורמה הפכה לשיטה הנפוצה ביותר לכתיבת רובוטים.

מסחר כמותי

מסחר כמותי הוא כיוון המסחר, שמטרתו ליצור מודל המתאר את הדינמיקה של נכסים פיננסיים שונים ומאפשר לערוך תחזיות מדויקות. סוחרי כמויות, הידועים גם כסוחרי קוונטים, הם בדרך כלל בעלי השכלה גבוהה בתחומם: כלכלנים, מתמטיקאים, מתכנתים. כדי להפוך לסוחר קוונטי, עליך לדעת לפחות את היסודות של סטטיסטיקה מתמטית ואקונומטריה.

מסחר אלגוריתמי בתדירות גבוהה/מסחר HFT

זוהי הצורה הנפוצה ביותר של מסחר אוטומטי. תכונה של שיטה זו היא שניתן לבצע עסקאות במהירות גבוהה במכשירים שונים, בהם מחזור יצירת/סגירת הפוזיציות מסתיים תוך שנייה אחת.

עסקאות HFT משתמשות ביתרון העיקרי של מחשבים על פני בני אדם – מהירות מגה גבוהה.

מאמינים שמחבר הרעיון הוא סטיבן סונסון, שיצר יחד עם ד’ ויטקומב וד’ הוקס את מכשיר המסחר האוטומטי הראשון בעולם ב-1989 (Automatic Trading Desk). הפיתוח הפורמלי של הטכנולוגיה אמנם החל רק ב-1998, אז אושר השימוש בפלטפורמות אלקטרוניות בבורסות האמריקאיות.

עקרונות בסיסיים של מסחר HFT

מסחר זה מבוסס על הלווייתנים הבאים:

• השימוש במערכות היי-טק שומר על תקופת ביצוע התפקידים ברמה של 1-3 מילישניות;
• רווח ממיקרו-שינויים במחירים וברווחים;
• ביצוע עסקאות בקנה מידה גדול ורווח ברמה הריאלית הנמוכה ביותר, שלעיתים היא פחות מסנט (הפוטנציאל של HFT גדול פי כמה מאסטרטגיות מסורתיות);
• יישום כל סוגי עסקאות ארביטראז’;
• העסקאות מתבצעות אך ורק במהלך יום המסחר, היקף העסקאות של כל סשן יכול להגיע לעשרות אלפים.

אסטרטגיות מסחר בתדירות גבוהה

כאן תוכלו להשתמש בכל אסטרטגיית מסחר אלגוריתמית, אך במקביל לסחור במהירות שאינה נגישה לבני אדם. להלן כמה דוגמאות לאסטרטגיות HFT:

• זיהוי בריכות בעלות נזילות גבוהה. טכנולוגיה זו מכוונת לזיהוי הזמנות נסתרות (“אפלות”) או בכמות גדולה על ידי פתיחת עסקאות בדיקה קטנות. המטרה היא להילחם בתנועה החזקה שנוצרת על ידי בריכות נפח.
• יצירת שוק אלקטרוני. בתהליך הגדלת הנזילות בשוק, הרווחים מתממשים באמצעות מסחר בתוך המרווח. בדרך כלל, במסחר בבורסה, המרווח יתרחב. אם לעושה שוק אין לקוחות שיכולים לשמור על האיזון, אז סוחרים בתדירות גבוהה חייבים להשתמש בכספים שלהם כדי לכסות את ההיצע והביקוש של המכשיר. בורסות ו-ECNs יספקו הנחות על הוצאות תפעול כפרס.
• ריצה קדמית. השם מתורגם כ”רוץ קדימה”. אסטרטגיה זו מבוססת על ניתוח של הזמנות קניה ומכירה נוכחיות, נזילות נכסים וריבית פתוחה ממוצעת. המהות של שיטה זו היא לזהות הזמנות גדולות ולבצע הזמנות קטנות משלך במחיר קצת יותר גבוה. לאחר ביצוע ההזמנה, האלגוריתם משתמש בסבירות הגבוהה של תנודות מחירים סביב הזמנה גדולה אחרת כדי לקבוע עוד הזמנה גבוהה יותר.
• בוררות מאוחרת. אסטרטגיה זו מנצלת את הגישה הפעילה להחלפת נתונים עקב קרבה גיאוגרפית לשרתים או רכישת חיבורים ישירים יקרים לאתרים הראשיים. הוא משמש לעתים קרובות על ידי סוחרים המסתמכים על רגולטורי מטבע.
• ארביטראז’ סטטיסטי. שיטה זו של מסחר בתדירות גבוהה מבוססת על זיהוי המתאם של מכשירים שונים בין פלטפורמות או צורות מתאימות של נכסים (חוזים עתידיים של צמד מטבעות וצדדים נגדיים נקודתיים שלהם, נגזרים ומניות). עסקאות כאלה מבוצעות בדרך כלל על ידי בנקים פרטיים, קרנות השקעות ועוסקים מורשים אחרים.

פעולות בתדירות גבוהה מבוצעות בנפחי מיקרו, המתוגמלים על ידי מספר רב של עסקאות. במקרה זה, רווח והפסד קבועים באופן מיידי.

סקירה כללית של תוכניות לסוחרים אלגוריתמים

יש חלק קטן מהתוכנה המשמשת למסחר אלגוריתמי ולתכנות רובוטים:

• TSlab. תוכנת C# מתוצרת רוסית. תואם לרוב ברוקרי המט”ח והמניות. הודות לתרשים בלוקים מיוחד, יש לו ממשק פשוט וקל ללמידה. אתה יכול להשתמש בתוכנית בחינם כדי לבדוק ולייעל את המערכת, אבל עבור עסקאות אמיתיות תצטרך לרכוש מנוי.
• WealthLab. תוכנה המשמשת לפיתוח אלגוריתמים ב-C#. בעזרתו תוכלו להשתמש בספריית Wealth Script כדי לכתוב תוכנת מסחר אלגוריתמית, מה שמפשט מאוד את תהליך הקידוד. כמו כן, ניתן לחבר לתוכנית ציטוטים ממקורות שונים. בנוסף ל-backtesting, עסקאות אמיתיות יכולות להתבצע גם בשוק הפיננסי.
• r סטודיו. תוכנית מתקדמת יותר לקוואנטים (לא מתאימה למתחילים). התוכנה משלבת מספר שפות, אחת מהן משתמשת בשפת R מיוחדת לעיבוד נתונים וסדרות זמן. נוצרים כאן אלגוריתמים וממשקים, מבוצעות בדיקות ואופטימיזציה, ניתן לקבל סטטיסטיקות ונתונים נוספים. R Studio הוא בחינם, אבל זה די רציני. התוכנית משתמשת בספריות מובנות שונות, בודקים, דגמים וכו’.

אסטרטגיות למסחר אלגוריתמי

למסחר באלגו יש את האסטרטגיות הבאות:

• TWAP. אלגוריתם זה פותח באופן קבוע הזמנות במחיר ההצעה או ההצעה הטובים ביותר.
• אסטרטגיית ביצוע.  האלגוריתם דורש רכישות גדולות של נכסים במחירים ממוצעים משוקללים, המשמשים בדרך כלל משתתפים גדולים (קרנות גידור וברוקרים).
• VWAP. האלגוריתם משמש לפתיחת פוזיציות בחלק שווה מנפח נתון בתוך פרק זמן מסוים, והמחיר לא אמור להיות גבוה מהמחיר הממוצע המשוקלל בעת ההשקה.
• כריית מידע. זהו חיפוש אחר דפוסים חדשים עבור אלגוריתמים חדשים. לפני תחילת הבדיקה, יותר מ-75% מתאריכי הייצור היו איסוף נתונים. תוצאות החיפוש תלויות רק בשיטות מקצועיות ומפורטות. החיפוש עצמו מוגדר באופן ידני באמצעות אלגוריתמים שונים.
• קַרחוֹן. משמש לביצוע הזמנות, שמספרן הכולל אינו עולה על המספר המצוין בפרמטרים. בבורסות רבות, אלגוריתם זה מובנה בליבת המערכת, והוא מאפשר לציין את עוצמת הקול בפרמטרי ההזמנה.
• אסטרטגיה ספקולטיבית. זהו מודל סטנדרטי לסוחרים פרטיים המבקשים לקבל את המחיר הטוב ביותר למסחר במטרה להרוויח בהמשך.

הדרכה וספרים על מסחר אלגוריתמי

לא תקבל ידע כזה בחוגי בית הספר. זה אזור מאוד צר וספציפי. קשה לייחד מחקרים מהימנים באמת כאן, אבל אם נכליל, אז הידע המרכזי הבא דרוש כדי לעסוק במסחר אלגוריתמי:

• מודלים מתמטיים וכלכליים;
• שפות תכנות – Python, С++, MQL4 (עבור מט”ח);
• מידע על חוזים על החלפה ותכונות של מכשירים (אופציות, חוזים עתידיים וכו’).

בכיוון זה יהיה עליך לשלוט בעיקר בעצמך. לקריאת ספרות חינוכית בנושא זה, אתה יכול לשקול ספרים:

• “מסחר קוונטי” ו”מסחר אלגוריתמי” – ארנסט חן;
• “מסחר אלגוריתמי וגישה ישירה לבורסה” – בארי ג’ונסן;
• “שיטות ואלגוריתמים של מתמטיקה פיננסית” – ליו יו-דאו;
• “בתוך הקופסה השחורה” – רישי ק’ נאראנג;
• “מסחר ובורסות: המיקרו-מבנה של השוק למתרגלים” – לארי האריס.

הדרך היעילה ביותר להתחיל את תהליך הלמידה היא ללמוד את היסודות של מסחר במניות וניתוח טכני, ולאחר מכן לקנות ספרים על מסחר אלגוריתמי. כמו כן, יש לציין כי את רוב הפרסומים המקצועיים ניתן למצוא רק באנגלית.

בנוסף לספרים עם הטיה, זה יהיה שימושי גם לקרוא כל ספרות חילופי.

מיתוסים מפורסמים על מסחר אלגוריתמי

רבים מאמינים ששימוש במסחר ברובוט יכול להיות רק רווחי וסוחרים אינם צריכים לעשות דבר כלל. ברור שלא. תמיד יש צורך לנטר את הרובוט, לייעל אותו ולשלוט בו כדי שלא יתרחשו שגיאות וכשלים. יש אנשים שחושבים שרובוטים לא יכולים להרוויח כסף. מדובר באנשים שככל הנראה נתקלו בעבר ברובוטים באיכות נמוכה שנמכרו על ידי רמאים לצורך עסקאות מט”ח. יש רובוטים איכותיים במסחר במטבעות שיכולים להרוויח כסף. אבל אף אחד לא ימכור אותם, כי הם כבר מביאים כסף טוב. למסחר בבורסה יש פוטנציאל עצום להרוויח. מסחר אלגוריתמי הוא פריצת דרך אמיתית בתחום ההשקעות. רובוטים משתלטים כמעט על כל מטלה יומיומית שבעבר לקחה הרבה זמן.