ალგო ვაჭრობა: მისი არსი, სავაჭრო სტრატეგიები და რისკები

ამჟამად ბირჟებზე ოპერაციების უმეტესობა ხორციელდება სპეციალური რობოტების გამოყენებით, რომლებშიც სხვადასხვა ალგორითმებია ჩართული. ამ ტაქტიკას ალგორითმული ვაჭრობა ჰქვია. ეს არის ბოლო ათწლეულების ტენდენცია, რომელმაც მრავალი თვალსაზრისით შეცვალა ბაზარი.

რა არის ალგორითმული ვაჭრობა?

ალგორითმული ვაჭრობის ძირითადი ფორმაა HFT ვაჭრობა. მთავარია ტრანზაქციის დასრულება მყისიერად. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ეს ტიპი სარგებლობს მისი მთავარი უპირატესობით – სიჩქარით. ალგორითმულ ვაჭრობას აქვს ორი ძირითადი განმარტება:

• ალგო ვაჭრობა. ავტოსისტემა, რომელსაც შეუძლია ვაჭრობა ტრეიდერის გარეშე მოცემულ ალგორითმში. სისტემა აუცილებელია პირდაპირი მოგების გამომუშავებისთვის ბაზრის ავტოანალიზისა და პოზიციების გახსნის გზით. ამ ალგორითმს ასევე უწოდებენ “სავაჭრო რობოტს” ან “მრჩეველს”.
• ალგორითმული ვაჭრობა. დიდი შეკვეთების შესრულება ბაზარზე, როდესაც ისინი ავტომატურად იყოფა ნაწილებად და თანდათან იხსნება მითითებული წესების შესაბამისად. სისტემა გამოიყენება ტრანზაქციების განხორციელებისას ტრეიდერების ხელით შრომის გასაადვილებლად. მაგალითად, თუ თქვენ გაქვთ დავალება 100 ათასი აქციის ყიდვა და ერთდროულად უნდა გახსნათ პოზიციები 1-3 აქციისთვის, შეკვეთის არხში ყურადღების მიქცევის გარეშე.

გამარტივებული, ალგორითმული ვაჭრობა არის ტრეიდერების მიერ შესრულებული ყოველდღიური ოპერაციების ავტომატიზაცია, რათა შემცირდეს საფონდო ინფორმაციის ანალიზისთვის, მათემატიკური მოდელების გამოთვლა და ტრანზაქციების შესრულება. სისტემა ასევე ხსნის ადამიანური ფაქტორის როლს ბაზრის ფუნქციონირებაში (ემოციები, სპეკულაციები, „ტრეიდერის ინტუიცია“), რაც ზოგჯერ უარყოფს ყველაზე პერსპექტიული სტრატეგიის მომგებიანობასაც კი.

ალგორითმული ვაჭრობის გაჩენის ისტორია

1971 წელი ითვლება ალგორითმული ვაჭრობის ამოსავალ წერტილად (ის გამოჩნდა პირველი ავტომატური სავაჭრო სისტემის NASDAQ-ის პარალელურად). 1998 წელს აშშ-ის ფასიანი ქაღალდების კომისიამ (SEC) ოფიციალურად დაუშვა ელექტრონული სავაჭრო პლატფორმების გამოყენების უფლება. მაშინ დაიწყო მაღალი ტექნოლოგიების რეალური კონკურენცია. აღსანიშნავია შემდეგი მნიშვნელოვანი მომენტები ალგორითმული ვაჭრობის განვითარებაში:

• 2000-იანი წლების დასაწყისი. ავტომატური ტრანზაქციები სულ რამდენიმე წამში დასრულდა. რობოტების ბაზრის წილი 10%-ზე ნაკლები იყო.
• 2009 წელი. აპლიკაციების შესრულების სიჩქარე რამდენჯერმე შემცირდა და რამდენიმე მილიწამს მიაღწია. გაყიდვების ასისტენტების წილი მკვეთრად გაიზარდა 60%-მდე.
• 2012 და შემდგომ. ბირჟებზე მოვლენების არაპროგნოზირებადობამ გამოიწვია პროგრამული უზრუნველყოფის უმეტესობის ხისტი ალგორითმების შეცდომების დიდი რაოდენობა. ამან გამოიწვია ავტომატური ვაჭრობის მოცულობის შემცირება მთლიანი რაოდენობის 50%-მდე. ვითარდება და ინერგება ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგია.

მაღალი სიხშირით ვაჭრობა დღესაც აქტუალურია. ბევრი რუტინული ოპერაცია (მაგალითად, ბაზრის სკალირება) ხორციელდება ავტომატურად, რაც მნიშვნელოვნად ამცირებს ტრეიდერებზე ტვირთს. თუმცა, მანქანამ ჯერ კიდევ ვერ შეძლო ცოცხალი ინტელექტის სრულად ჩანაცვლება და განვითარებული ადამიანის ინტუიცია. ეს განსაკუთრებით ეხება მაშინ, როდესაც საფონდო ბირჟის მერყეობა მკვეთრად იზრდება მნიშვნელოვანი საერთაშორისო ეკონომიკური სიახლეების გამოქვეყნების გამო. რობოტებზე დაყრდნობა ამ პერიოდში კატეგორიულად აკრძალულია.

ალგორითმული ვაჭრობის უპირატესობები და უარყოფითი მხარეები

ალგორითმის უპირატესობა არის ხელით ვაჭრობის ყველა უარყოფითი მხარე. ადამიანზე ადვილად ექცევა ემოციები, მაგრამ რობოტები არა. რობოტი ივაჭრებს მკაცრად ალგორითმის მიხედვით. თუ გარიგება შეიძლება იყოს მომგებიანი მომავალში, რობოტი მოგიტანთ მას. ასევე, ადამიანს ყოველთვის არ შეუძლია სრულად კონცენტრირება მოახდინოს საკუთარ ქმედებებზე და მას დროდადრო დასვენება სჭირდება. რობოტებს ასეთი მინუსები არ აქვთ. მაგრამ მათ აქვთ საკუთარი და მათ შორის:

• ალგორითმების მკაცრი დაცვის გამო, რობოტი ვერ ეგუება ბაზრის ცვალებად პირობებს;
• თავად ალგორითმული ვაჭრობის სირთულე და მომზადების მაღალი მოთხოვნები;
• დანერგილი ალგორითმების შეცდომები, რომელთა აღმოჩენაც თავად რობოტს არ შეუძლია (ეს, რა თქმა უნდა, უკვე ადამიანური ფაქტორია, მაგრამ ადამიანს შეუძლია აღმოაჩინოს და გამოასწოროს თავისი შეცდომები, მაგრამ რობოტებს ჯერ არ შეუძლიათ).

თქვენ არ უნდა განიხილოთ რობოტებით ვაჭრობა, როგორც ვაჭრობაში ფულის გამომუშავების ერთადერთი შესაძლო გზა, რადგან ავტომატური ვაჭრობის და ხელით ვაჭრობის მომგებიანობა თითქმის იგივე გახდა ბოლო 30 წლის განმავლობაში.

ალგორითმული ვაჭრობის არსი

ალგო ტრეიდერები (ასევე უწოდებენ კვანტურ ტრეიდერებს) იყენებენ მხოლოდ ალბათობის თეორიას, რომ ფასები მოხვდება საჭირო დიაპაზონში. გაანგარიშება ეფუძნება წინა ფასების სერიას ან რამდენიმე ფინანსურ ინსტრუმენტს. წესები შეიცვლება ბაზრის ქცევის ცვლილებებით.
ალგორითმული ტრეიდერები ყოველთვის ეძებენ ბაზრის არაეფექტურობას, ისტორიაში განმეორებადი ციტატების შაბლონებს და მომავალი განმეორებადი შეთავაზებების გამოთვლის უნარს. ამიტომ, ალგორითმული ვაჭრობის არსი მდგომარეობს ღია პოზიციებისა და რობოტების ჯგუფების არჩევის წესებში. არჩევანი შეიძლება იყოს:

• სახელმძღვანელო – განხორციელებას ახორციელებს მკვლევარი მათემატიკური და ფიზიკური მოდელების საფუძველზე;
• ავტომატური – აუცილებელია პროგრამის ფარგლებში წესებისა და ტესტების მასობრივი ჩამოთვლა;
• გენეტიკური – აქ წესები შემუშავებულია პროგრამით, რომელსაც აქვს ხელოვნური ინტელექტის ელემენტები.

ალგორითმული ვაჭრობის შესახებ სხვა იდეები და უტოპია ფიქციაა. რობოტებსაც კი არ შეუძლიათ მომავლის „წინასწარმეტყველება“ 100%-იანი გარანტიით. ბაზარი არ შეიძლება იყოს ისეთი არაეფექტური, რომ არსებობდეს წესების ნაკრები, რომელიც ვრცელდება რობოტებზე ნებისმიერ დროს, ნებისმიერ ადგილას. მსხვილ საინვესტიციო კომპანიებს, რომლებიც იყენებენ ალგორითმებს (მაგალითად, Renessaince Technology, Citadel, Virtu) აქვთ სავაჭრო რობოტების ასობით ჯგუფი (ოჯახი), რომლებიც მოიცავს ათასობით ინსტრუმენტს. სწორედ ეს მეთოდი, რომელიც არის ალგორითმების დივერსიფიკაცია, მოაქვს მათ ყოველდღიურ მოგებას.

ალგორითმის ტიპები

ალგორითმი არის მკაფიო ინსტრუქციების ნაკრები, რომელიც შექმნილია კონკრეტული ამოცანის შესასრულებლად. ფინანსურ ბაზარზე მომხმარებლების ალგორითმები შესრულებულია კომპიუტერებით. წესების ნაკრების შესაქმნელად გამოყენებული იქნება მონაცემები მომავალი ტრანზაქციების ფასის, მოცულობისა და შესრულების დროის შესახებ. ალგო ვაჭრობა საფონდო და სავალუტო ბაზრებზე იყოფა ოთხ ძირითად ტიპად:

• სტატისტიკური. ეს მეთოდი ეფუძნება სტატისტიკურ ანალიზს ისტორიული დროის სერიების გამოყენებით სავაჭრო შესაძლებლობების დასადგენად.
• ავტო. ამ სტრატეგიის მიზანია შექმნას წესები, რომლებიც ბაზრის მონაწილეებს საშუალებას მისცემს შეამცირონ ტრანზაქციების რისკი.
• აღმასრულებელი. ეს მეთოდი შექმნილია სავაჭრო ორდერების გახსნასთან და დახურვასთან დაკავშირებული კონკრეტული ამოცანების შესასრულებლად.
• პირდაპირ. ეს ტექნოლოგია მიზნად ისახავს მაქსიმალურად გაზარდოს ბაზარზე წვდომის სიჩქარე და შეამციროს ალგორითმული ტრეიდერების სავაჭრო ტერმინალთან შესვლისა და დაკავშირების ღირებულება.

მაღალი სიხშირის ალგორითმული ვაჭრობა შეიძლება გამოიყოს მექანიზებული ვაჭრობის ცალკე ზონად. ამ კატეგორიის მთავარი მახასიათებელია შეკვეთის შექმნის მაღალი სიხშირე: ტრანზაქციები სრულდება მილიწამებში. ამ მიდგომას შეუძლია დიდი სარგებელი მოახდინოს, მაგრამ ის ასევე შეიცავს გარკვეულ რისკებს.

ავტომატური ვაჭრობა: რობოტები და მრჩევლები

1997 წელს ანალიტიკოსმა თუშარ ჩანდმა თავის წიგნში „ტექნიკური ანალიზის მიღმა“ (თავდაპირველად ეწოდა ტექნიკური ანალიზის მიღმა), პირველად აღწერა მექანიკური სავაჭრო სისტემა (MTS). ამ სისტემას ეწოდება სავაჭრო რობოტი ან ვალუტის მრჩეველი. ეს არის პროგრამული მოდულები, რომლებიც აკონტროლებენ ბაზარს, გასცემენ სავაჭრო ბრძანებებს და აკონტროლებენ ამ შეკვეთების შესრულებას. რობოტების სავაჭრო პროგრამების ორი ტიპი არსებობს:

• ავტომატიზირებული “დან” და “მდე” – მათ შეუძლიათ მიიღონ დამოუკიდებელი დამოუკიდებელი გადაწყვეტილებები ვაჭრობის შესახებ;
• აძლევენ სიგნალებს ტრეიდერს ხელით გახსნას გარიგება, ისინი თავად არ აგზავნიან შეკვეთებს.

ალგორითმული ვაჭრობის შემთხვევაში განიხილება მხოლოდ 1-ლი ტიპის რობოტი ან მრჩეველი და მისი „სუპერ ამოცანა“ არის იმ სტრატეგიების განხორციელება, რაც შეუძლებელია ხელით ვაჭრობისას.

Renaissance Institutiona Equlties Fund არის ყველაზე დიდი კერძო ფონდი, რომელიც იყენებს ალგორითმულ ვაჭრობას. ის აშშ-ში გაიხსნა Renaissance Technologies LLC-ის მიერ, რომელიც 1982 წელს დააარსა ჯეიმს ჰარის სიმონსმა. მოგვიანებით Financial Times-მა სიმონსს უწოდა “ყველაზე ჭკვიანი მილიარდერი”.

როგორ იქმნება სავაჭრო რობოტები?

საფონდო ბირჟაზე ალგორითმული ვაჭრობისთვის გამოყენებული რობოტები სპეციალიზირებული კომპიუტერული პროგრამებია. მათი განვითარება, უპირველეს ყოვლისა, იწყება ყველა ამოცანის მკაფიო გეგმის გაჩენით, რომელსაც რობოტები შეასრულებენ, სტრატეგიების ჩათვლით. ტრეიდერის პროგრამისტის წინაშე მდგარი გამოწვევა არის ალგორითმის შექმნა, რომელიც ითვალისწინებს მის ცოდნას და პირად პრეფერენციებს. რა თქმა უნდა, აუცილებელია წინასწარ ნათლად გავიგოთ სისტემის ყველა ნიუანსი, რომელიც ავტომატიზირებს ტრანზაქციებს. ამიტომ, ახალბედა ტრეიდერებისთვის არ არის რეკომენდებული TC ალგორითმის დამოუკიდებლად შექმნა. სავაჭრო რობოტების ტექნიკური განხორციელებისთვის, თქვენ უნდა იცოდეთ მინიმუმ ერთი პროგრამირების ენა. პროგრამების დასაწერად გამოიყენეთ mql4, Python, C #, C ++, Java, R, MathLab.
პროგრამირების შესაძლებლობა ტრეიდერებს ბევრ სარგებელს აძლევს:

• მონაცემთა ბაზების შექმნის შესაძლებლობა;
• გაშვებისა და ტესტირების სისტემები;
• მაღალი სიხშირის სტრატეგიების ანალიზი;
• შეცდომების სწრაფად გამოსწორება.

არსებობს ბევრი ძალიან სასარგებლო ღია კოდის ბიბლიოთეკა და პროექტი თითოეული ენისთვის. ერთ-ერთი უდიდესი ალგორითმული სავაჭრო პროექტია QuantLib, რომელიც შექმნილია C ++-ში. თუ თქვენ გჭირდებათ პირდაპირ Currenex, LMAX, Integral ან სხვა ლიკვიდურობის პროვაიდერებთან დაკავშირება მაღალი სიხშირის ალგორითმების გამოსაყენებლად, თქვენ უნდა დაეუფლოთ Java კავშირის API-ების დაწერის უნარებს. პროგრამირების უნარების არარსებობის შემთხვევაში, შესაძლებელია სპეციალური ალგორითმული სავაჭრო პროგრამების გამოყენება მარტივი მექანიკური სავაჭრო სისტემების შესაქმნელად. ასეთი პლატფორმების მაგალითები:

• TSLab;
• WhelthLab;
• მეტატრეიდერი;
• S # .სტუდია;
• მრავალ სქემა;
• სავაჭრო სადგური.

ალგორითმული საფონდო ბირჟაზე ვაჭრობა

საფონდო და წარმოებულების ბაზრები იძლევა უამრავ შესაძლებლობებს ავტომატური სისტემებისთვის, მაგრამ ალგორითმული ვაჭრობა უფრო ხშირია დიდ ფონდებში, ვიდრე კერძო ინვესტორებს შორის. საფონდო ბირჟაზე ალგორითმული ვაჭრობის რამდენიმე ტიპი არსებობს:

• ტექნიკურ ანალიზზე დაფუძნებული სისტემა. შექმნილია ბაზრის არაეფექტურობითა და მრავალი ინდიკატორით ისარგებლოს ტენდენციების, ბაზრის მოძრაობების დასადგენად. ხშირად ეს სტრატეგია მიზნად ისახავს კლასიკური ტექნიკური ანალიზის მეთოდებით მოგების მიღებას.
• წყვილებისა და კალათბურთის ვაჭრობა. სისტემა იყენებს ორი ან მეტი ინსტრუმენტის თანაფარდობას (ერთი მათგანი არის „მეგზური“, ანუ ჯერ მასში ხდება ცვლილებები, შემდეგ კი მე-2 და შემდგომი ხელსაწყოების ამოღება) შედარებით მაღალი პროცენტით, მაგრამ არა 1-ის ტოლი. ინსტრუმენტი გადაუხვევს მოცემულ მარშრუტს, ის ალბათ თავის ჯგუფს დაუბრუნდება. ამ გადახრის თვალყურის დევნით, ალგორითმს შეუძლია ვაჭრობა და მოგება გამოიმუშაოს მფლობელისთვის.
• ბაზრის დამზადება. ეს არის კიდევ ერთი სტრატეგია, რომელიც მიზნად ისახავს ბაზრის ლიკვიდურობის შენარჩუნებას. ისე, რომ ნებისმიერ დროს კერძო ტრეიდერმა ან ჰეჯ-ფონდმა შეძლოს სავაჭრო ინსტრუმენტის ყიდვა ან გაყიდვა. ბაზრის შემქმნელებს შეუძლიათ თავიანთი მოგებაც კი გამოიყენონ სხვადასხვა ინსტრუმენტზე მოთხოვნის დასაკმაყოფილებლად და ბირჟიდან მოგების მისაღებად. მაგრამ ეს ხელს არ უშლის სწრაფ ტრაფიკსა და ბაზრის მონაცემებზე დაფუძნებული სპეციალური სტრატეგიების გამოყენებას.
• წინა გაშვებული. ასეთი სისტემის ფარგლებში ტრანზაქციების მოცულობის გასაანალიზებლად და დიდი შეკვეთების იდენტიფიცირებისთვის გამოიყენება ინსტრუმენტები. ალგორითმი ითვალისწინებს, რომ დიდი შეკვეთები შეინარჩუნებს ფასს და გამოიწვევს საპირისპირო ვაჭრობის გამოჩენას საპირისპირო მიმართულებით. ბაზრის მონაცემების ანალიზის სიჩქარის გამო, შეკვეთების წიგნებში და არხებში, ისინი განიცდიან არასტაბილურობას, შეეცდებიან აჯობონ სხვა მონაწილეებს და მიიღებენ მცირე არასტაბილურობას ძალიან დიდი შეკვეთების შევსებისას.
• არბიტრაჟი. ეს არის ტრანზაქცია ფინანსური ინსტრუმენტების გამოყენებით, მათ შორის კორელაცია ახლოს არის ერთთან. როგორც წესი, ასეთ ინსტრუმენტებს აქვთ ყველაზე მცირე გადახრები. სისტემა აკონტროლებს ფასების ცვლილებებს დაკავშირებული ინსტრუმენტებისთვის და ახორციელებს საარბიტრაჟო ტრანზაქციებს, რომლებიც ათანაბებენ ფასებს. მაგალითი: აღებულია ერთი და იმავე კომპანიის 2 სხვადასხვა ტიპის აქცია, რომლებიც სინქრონულად იცვლება 100%-იანი კორელაციით. ან იგივე აქციები აღებულია, მაგრამ სხვადასხვა ბაზარზე. ერთ გაცვლაზე, ის გაიზრდება / დაეცემა ცოტა ადრე, ვიდრე მეორეზე. ამ მომენტის “დაჭერის” შემდეგ 1-ში, შეგიძლიათ გარიგებების გახსნა 2-ში.
• ვაჭრობა ცვალებადობაზე. ეს არის ვაჭრობის ყველაზე რთული ტიპი, რომელიც დაფუძნებულია სხვადასხვა ტიპის ოფციონის ყიდვაზე და კონკრეტული ინსტრუმენტის ცვალებადობის გაზრდაზე. ეს ალგორითმული ვაჭრობა მოითხოვს დიდ გამოთვლით ძალას და ექსპერტთა გუნდს. აქ საუკეთესო გონება აანალიზებს სხვადასხვა ინსტრუმენტს და აკეთებს პროგნოზს, თუ რომელი მათგანი შეიძლება გაზარდოს არასტაბილურობა. ისინი თავიანთი ანალიზის მექანიზმებს ათავსებენ რობოტებში და ყიდულობენ ამ ინსტრუმენტების ვარიანტებს საჭირო დროს.

ალგორითმული სავაჭრო რისკები

ალგორითმული ვაჭრობის გავლენა ბოლო პერიოდში მნიშვნელოვნად გაიზარდა. ბუნებრივია, ახალი სავაჭრო მეთოდები შეიცავს გარკვეულ რისკებს, რომლებიც ადრე არ იყო მოსალოდნელი. HFT ტრანზაქციები განსაკუთრებით სავსეა რისკებით, რომლებიც გასათვალისწინებელია.
ყველაზე საშიში ალგორითმებთან მუშაობისას:

• ფასის მანიპულირება. თქვენ შეგიძლიათ დააკონფიგურიროთ ალგორითმები, რომ პირდაპირ გავლენა მოახდინოთ ცალკეულ ინსტრუმენტებზე. შედეგები აქ შეიძლება იყოს ძალიან საშიში. 2013 წელს, BATS-ის გლობალურ ბაზარზე ვაჭრობის პირველ დღეს, კომპანიის ფასიანი ქაღალდების ღირებულების რეალური ვარდნა დაფიქსირდა. სულ რაღაც 10 წამში ფასი 15 დოლარიდან რამდენიმე ცენტამდე დაეცა. მიზეზი იყო რობოტის საქმიანობა, რომელიც შეგნებულად იყო დაპროგრამებული აქციების ფასების შესამცირებლად. ამ პოლიტიკამ შეიძლება შეცდომაში შეიყვანოს სხვა მონაწილეები და მნიშვნელოვნად დაამახინჯოს სიტუაცია ბირჟაზე.
• საბრუნავი კაპიტალის გადინება. თუ ბაზარი სტრესშია, მონაწილეები, რომლებიც იყენებენ რობოტებს, აჩერებენ ვაჭრობას. ვინაიდან შეკვეთების უმეტესობა მოდის ავტო მრჩევლებისგან, არის გლობალური გადინება, რომელიც დაუყოვნებლივ არღვევს ყველა შეთავაზებას. ასეთი გაცვლის “სვინგის” შედეგები შეიძლება ძალიან სერიოზული იყოს. უფრო მეტიც, ლიკვიდობის გადინება იწვევს ფართო პანიკას, რაც კიდევ უფრო გაამწვავებს რთულ ვითარებას.
• არასტაბილურობა მკვეთრად გაიზარდა. ზოგჯერ ხდება აქტივების ღირებულების არასაჭირო რყევები მსოფლიოს ყველა ბაზარზე. ეს შეიძლება იყოს ფასების მკვეთრი ზრდა ან კატასტროფული ვარდნა. ამ სიტუაციას ფლეშ ავარია ეწოდება. ხშირად რყევების მიზეზი არის მაღალი სიხშირის რობოტების ქცევა, რადგან მათი წილი ბაზრის მონაწილეთა საერთო რაოდენობაში ძალიან დიდია.
• გაზრდილი ხარჯები. მექანიკურ კონსულტანტთა დიდ რაოდენობას მუდმივად სჭირდება ტექნიკური შესაძლებლობების გაუმჯობესება. შედეგად იცვლება სატარიფო პოლიტიკა, რაც, რა თქმა უნდა, არ არის კარგი მოვაჭრეებისთვის.
• საოპერაციო რისკი. ერთდროულად შემომავალი შეკვეთების დიდმა რაოდენობამ შეიძლება გადატვირთოს უზარმაზარი სიმძლავრის სერვერები. ამიტომ, ხანდახან აქტიური ვაჭრობის პიკის პერიოდში სისტემა წყვეტს ფუნქციონირებას, ჩერდება ყველა კაპიტალის ნაკადი და მონაწილეები განიცდიან დიდ ზარალს.
• მცირდება ბაზრის პროგნოზირებადობის დონე. რობოტები მნიშვნელოვან გავლენას ახდენენ ტრანზაქციის ფასებზე. ეს ამცირებს პროგნოზის სიზუსტეს და ძირს უთხრის ძირითადი ანალიზის საფუძვლებს. ასევე, ავტო-დამხმარეები ძარცვავენ ტრადიციულ მოვაჭრეებს კარგ ფასებს.

რობოტები თანდათან ახდენენ ბაზრის რიგითი მონაწილეების დისკრედიტაციას და ეს იწვევს სამომავლოდ ხელით ოპერაციების სრულ უარყოფას. სიტუაცია გააძლიერებს ალგორითმების სისტემის პოზიციას, რაც გამოიწვევს მათთან დაკავშირებული რისკების ზრდას.

ალგორითმული ფორექს ვაჭრობა

ალგორითმული სავალუტო ვაჭრობის ზრდა დიდწილად განპირობებულია პროცესების ავტომატიზაციით და პროგრამული ალგორითმების გამოყენებით სავალუტო ოპერაციების განხორციელების დროის შემცირებით. ეს ასევე ამცირებს საოპერაციო ხარჯებს. Forex ძირითადად იყენებს რობოტებს ტექნიკური ანალიზის მეთოდებზე დაყრდნობით. და რადგან ყველაზე გავრცელებული ტერმინალი არის MetaTrader პლატფორმა, პლატფორმის დეველოპერების მიერ მოწოდებული MQL პროგრამირების ენა გახდა რობოტების დაწერის ყველაზე გავრცელებული მეთოდი.

რაოდენობრივი ვაჭრობა

რაოდენობრივი ვაჭრობა არის ვაჭრობის მიმართულება, რომლის მიზანია მოდელის ჩამოყალიბება, რომელიც აღწერს სხვადასხვა ფინანსური აქტივების დინამიკას და საშუალებას გაძლევთ გააკეთოთ ზუსტი პროგნოზები. რაოდენობრივი მოვაჭრეები, ასევე ცნობილი როგორც კვანტური ტრეიდერები, ჩვეულებრივ არიან თავიანთი დარგის მაღალგანათლებული სპეციალისტები: ეკონომისტები, მათემატიკოსები, პროგრამისტები. იმისათვის, რომ გახდეთ კვანტური ტრეიდერი, თქვენ მინიმუმ უნდა იცოდეთ მათემატიკური სტატისტიკისა და ეკონომეტრიის საფუძვლები.

მაღალი სიხშირის ალგორითმული ვაჭრობა / HFT ვაჭრობა

ეს არის ავტომატური ვაჭრობის ყველაზე გავრცელებული ფორმა. ამ მეთოდის თავისებურება ის არის, რომ ტრანზაქციები შეიძლება განხორციელდეს დიდი სიჩქარით სხვადასხვა ინსტრუმენტებში, რომლებშიც პოზიციების შექმნის/დახურვის ციკლი სრულდება ერთ წამში.

HFT ტრანზაქციები სარგებლობს კომპიუტერების მთავარი უპირატესობით ადამიანებთან შედარებით – მეგა-მაღალი სიჩქარით.

ითვლება, რომ იდეის ავტორია სტივენ სონსონი, რომელმაც დ.უიტკომბთან და დ.ჰოუკსთან ერთად 1989 წელს შექმნა მსოფლიოში პირველი ავტომატური სავაჭრო მაგიდა (Automatic Trading Desk). მიუხედავად იმისა, რომ ტექნოლოგიის ფორმალური განვითარება დაიწყო მხოლოდ 1998 წელს, როდესაც დამტკიცდა ელექტრონული პლატფორმების გამოყენება ამერიკულ ბირჟებზე.

HFT ვაჭრობის ძირითადი პრინციპები

ეს ვაჭრობა ეფუძნება შემდეგ ვეშაპებს:

• მაღალტექნოლოგიური სისტემების გამოყენება ინარჩუნებს პოზიციების შესრულების პერიოდს 1-3 მილიწამის დონეზე;
• მოგება ფასებისა და მარჟების მიკროცვლილებით;
• ფართომასშტაბიანი მაღალსიჩქარიანი ვაჭრობის განხორციელება და მოგების მიღება ყველაზე დაბალ რეალურ დონეზე, რაც ზოგჯერ ცენტზე ნაკლებია (HFT-ის პოტენციალი მრავალჯერ აღემატება ტრადიციულ სტრატეგიებს);
• ყველა სახის საარბიტრაჟო გარიგების გამოყენება;
• ტრანზაქციები კეთდება მკაცრად სავაჭრო დღის განმავლობაში, ყოველი სესიისთვის ტრანზაქციების მოცულობამ შეიძლება მიაღწიოს ათეულ ათასობითს.

მაღალი სიხშირის სავაჭრო სტრატეგიები

აქ ნებისმიერი ალგორითმული სავაჭრო სტრატეგიის გამოყენება შესაძლებელია, მაგრამ ამავე დროს ვაჭრობა ადამიანებისთვის მიუწვდომელ სიჩქარით. მაგალითად, აქ არის რამდენიმე HFT სტრატეგია:

• მაღალი ლიკვიდობის მქონე აუზების იდენტიფიცირება. ეს ტექნოლოგია მიზნად ისახავს ფარული („ბნელი“) ან ნაყარი შეკვეთების გამოვლენას მცირე სატესტო ტრანზაქციების გახსნით. მიზანია მოცულობითი აუზების მიერ შექმნილ ძლიერ მოძრაობასთან ბრძოლა.
• ელექტრონული ბაზრის შექმნა. ბაზარზე ლიკვიდურობის გაზრდის პროცესში მოგება რეალიზდება სპრედის ფარგლებში ვაჭრობით. ჩვეულებრივ, ბირჟაზე ვაჭრობისას, სპრედი გაფართოვდება. თუ მარკეტ მეიკერს არ ჰყავს კლიენტები, რომლებსაც შეუძლიათ ბალანსის შენარჩუნება, მაშინ მაღალი სიხშირის ტრეიდერებმა უნდა გამოიყენონ საკუთარი სახსრები ინსტრუმენტის მიწოდებისა და მოთხოვნის დახურვისთვის. ბირჟები და ECN-ები მოგცემენ ფასდაკლებას საოპერაციო ხარჯებზე, როგორც ჯილდო.
• წინა გაშვებული. სახელი ითარგმნება როგორც “გაიქცე წინ”. ეს სტრატეგია ეფუძნება მიმდინარე ყიდვა-გაყიდვის შეკვეთების, აქტივების ლიკვიდურობისა და საშუალო ღია პროცენტის ანალიზს. ამ მეთოდის არსი არის დიდი შეკვეთების აღმოჩენა და საკუთარი პატარების ოდნავ მაღალ ფასად განთავსება. შეკვეთის შესრულების შემდეგ, ალგორითმი იყენებს ბრჭყალებში რყევების მაღალ ალბათობას სხვა დიდი შეკვეთის გარშემო, რათა მოათავსოს სხვა უფრო მაღალი.
• გადავადებული არბიტრაჟი. ეს სტრატეგია იყენებს საფონდო მონაცემებზე აქტიურ წვდომას სერვერებთან გეოგრაფიული სიახლოვის ან ძირითადი საიტების ძვირადღირებული პირდაპირი კავშირების შეძენით. მას ხშირად იყენებენ ტრეიდერები, რომლებიც ეყრდნობიან სავალუტო რეგულატორებს.
• სტატისტიკური არბიტრაჟი. მაღალი სიხშირით ვაჭრობის ეს მეთოდი ემყარება სხვადასხვა ინსტრუმენტების კორელაციის იდენტიფიცირებას პლატფორმებს ან აქტივების შესაბამის ფორმებს შორის (სავალუტო წყვილების ფიუჩერსები და მათი ადგილზე კონტრაგენტები, წარმოებულები და აქციები). ამ ტრანზაქციებს ჩვეულებრივ ახორციელებენ კერძო ბანკები, საინვესტიციო ფონდები და სხვა ლიცენზირებული დილერები.

მაღალი სიხშირის ოპერაციები ტარდება მიკრომოცულობებში, რაც კომპენსირდება ტრანზაქციების დიდი რაოდენობით. ამ შემთხვევაში, მოგება და ზარალი დაუყოვნებლივ აღირიცხება.

პროგრამების მიმოხილვა ალგორითმული ტრეიდერებისთვის

არსებობს პროგრამული უზრუნველყოფის მცირე ნაწილი, რომელიც გამოიყენება ალგორითმული ვაჭრობისა და რობოტების პროგრამირებისთვის:

• TSLab. რუსული წარმოების C # პროგრამული უზრუნველყოფა. თავსებადია სავალუტო და საფონდო ბროკერების უმეტესობასთან. სპეციალური ბლოკ-სქემის წყალობით, მას აქვს საკმაოდ მარტივი და ადვილად შესასწავლი ინტერფეისი. თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ პროგრამა უფასოდ სისტემის შესამოწმებლად და ოპტიმიზაციისთვის, მაგრამ რეალური ტრანზაქციებისთვის დაგჭირდებათ ხელმოწერის შეძენა.
• WealthLab. პროგრამა, რომელიც გამოიყენება C #-ში ალგორითმების შესაქმნელად. მისი დახმარებით თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ Wealth Script ბიბლიოთეკა ალგორითმული სავაჭრო პროგრამული უზრუნველყოფის დასაწერად, რაც მნიშვნელოვნად ამარტივებს კოდირების პროცესს. თქვენ ასევე შეგიძლიათ დააკავშიროთ ციტატები სხვადასხვა წყაროდან პროგრამასთან. ბექტესტინგის გარდა, რეალური ტრანზაქციები შეიძლება განხორციელდეს ფინანსურ ბაზარზეც.
• R Studio. უფრო მოწინავე პროგრამა კვანტებისთვის (არ არის შესაფერისი დამწყებთათვის). პროგრამა აერთიანებს რამდენიმე ენას, რომელთაგან ერთი იყენებს გამოყოფილ R ენას მონაცემთა და დროის სერიების დამუშავებისთვის. აქ იქმნება ალგორითმები და ინტერფეისები, ტარდება ტესტები, ოპტიმიზაცია, სტატისტიკა და სხვა მონაცემების მიღება შესაძლებელია. R Studio უფასოა, მაგრამ საკმაოდ სერიოზული. პროგრამა იყენებს სხვადასხვა ჩაშენებულ ბიბლიოთეკებს, ტესტერებს, მოდელებს და ა.შ.

ალგორითმული ვაჭრობის სტრატეგიები

ალგოტრედინგს აქვს შემდეგი სტრატეგიები:

• TWAP. ეს ალგორითმი რეგულარულად ხსნის შეკვეთებს საუკეთესო შეთავაზების ან მოთხოვნის ფასად.
• შესრულების სტრატეგია.  ალგორითმი მოითხოვს აქტივების დიდ შესყიდვებს საშუალო შეწონილ ფასებში, რომელსაც ჩვეულებრივ იყენებენ დიდი მონაწილეები (ჰეჯ-ფონდები და ბროკერები).
• VWAP. ალგორითმი გამოიყენება პოზიციების გასახსნელად მოცემული მოცულობის თანაბარ ნაწილში გარკვეული პერიოდის განმავლობაში და ფასი არ უნდა იყოს უფრო მაღალი ვიდრე საშუალო შეწონილი ფასი გაშვებისას.
• Მონაცემების მოპოვება. ეს არის ახალი შაბლონების ძიება ახალი ალგორითმებისთვის. ტესტის დაწყებამდე მაინინგის თარიღების 75%-ზე მეტი იყო მონაცემთა შეგროვებისთვის. ძიების შედეგები მხოლოდ პროფესიონალურ და დეტალურ მეთოდებზეა დამოკიდებული. თავად ძიება კონფიგურებულია ხელით სხვადასხვა ალგორითმების გამოყენებით.
• აისბერგი. გამოიყენება შეკვეთების განსათავსებლად, რომელთა ჯამური რაოდენობა არ აღემატება პარამეტრებში მითითებულ რაოდენობას. ბევრ ბირჟაზე, ეს ალგორითმი ჩაშენებულია სისტემის ბირთვში და ის საშუალებას გაძლევთ მიუთითოთ მოცულობა შეკვეთის პარამეტრებში.
• სპეკულაციური სტრატეგია. ეს არის სტანდარტული მოდელი ტრეიდერებისთვის, რომლებიც ეძებენ საუკეთესო ფასს ვაჭრობისთვის, რათა გამოიმუშაონ შემდგომი მოგება.

ტრენინგი და წიგნები ალგორითმული ვაჭრობის შესახებ

ასეთ ცოდნას სასკოლო წრეებში ვერ მიიღებ. ეს არის ძალიან ვიწრო და სპეციფიკური ტერიტორია. ძნელია აქ ნამდვილად სანდო კვლევების გამოყოფა, მაგრამ რომ შევაჯამოთ, შემდეგი ძირითადი ცოდნაა საჭირო ალგორითმულ ვაჭრობაში ჩართვისთვის:

• მათემატიკური და ეკონომიკური მოდელები;
• პროგრამირების ენები – Python, С ++, MQL4 (ფორექსისთვის);
• ინფორმაცია გაცვლის შესახებ კონტრაქტებისა და ინსტრუმენტების მახასიათებლების შესახებ (ოფციები, ფიუჩერსები და ა.შ.).

ამ მიმართულების ათვისება ძირითადად დამოუკიდებლად მოგიწევთ. ამ თემაზე საგანმანათლებლო ლიტერატურის წასაკითხად შეგიძლიათ განიხილოთ წიგნები:

• კვანტური ვაჭრობა და ალგორითმული ვაჭრობა – ერნესტ ჩენი;
• ალგორითმული ვაჭრობა და პირდაპირი გაცვლითი წვდომა – ბარი ჯონსენი;
• „ფინანსური მათემატიკის მეთოდები და ალგორითმები“ – ლუუ იუ-დაუ;
• „შავი ყუთის შიგნით“ – Rishi K. Narang;
• ვაჭრობა და გაცვლა: ბაზრის მიკროსტრუქტურა პრაქტიკოსებისთვის – ლარი ჰარისი.

ყველაზე პროდუქტიული სასწავლო პროცესის დაწყებაა საფონდო ვაჭრობისა და ტექნიკური ანალიზის საფუძვლების შესწავლით, შემდეგ კი ალგორითმული ვაჭრობის შესახებ წიგნების ყიდვით. აქვე უნდა აღინიშნოს, რომ პროფესიული პუბლიკაციების უმეტესობა მხოლოდ ინგლისურ ენაზეა შესაძლებელი.

მიკერძოებული წიგნების გარდა, სასარგებლო იქნება ნებისმიერი საფონდო ლიტერატურის წაკითხვაც.

ცნობილი მითები ალგორითმული ვაჭრობის შესახებ

ბევრს მიაჩნია, რომ რობოტებით ვაჭრობის გამოყენება შეიძლება მხოლოდ მომგებიანი იყოს და ტრეიდერებს საერთოდ არაფრის გაკეთება არ სჭირდებათ. Რათქმაუნდა არა. ყოველთვის საჭიროა რობოტის მონიტორინგი, ოპტიმიზაცია და კონტროლი, რათა შეცდომები და წარუმატებლობები არ მოხდეს. ზოგი ფიქრობს, რომ რობოტებს ფულის გამომუშავება არ შეუძლიათ. ესენი არიან ადამიანები, რომლებიც, დიდი ალბათობით, ადრე წააწყდნენ თაღლითების მიერ გაყიდულ დაბალი ხარისხის რობოტებს სავალუტო ტრანზაქციებზე. ვალუტის ვაჭრობაში არის ხარისხიანი რობოტები, რომლებსაც ფულის გამომუშავება შეუძლიათ. მაგრამ მათ არავინ გაყიდის, რადგან უკვე კარგი ფული მოაქვთ. საფონდო ბირჟაზე ვაჭრობას შემოსავლის დიდი პოტენციალი აქვს. ალგორითმული ვაჭრობა რეალური გარღვევაა ინვესტიციების სფეროში. რობოტები ასრულებენ თითქმის ყველა ყოველდღიურ დავალებას, რომელსაც ადრე დიდი დრო სჭირდებოდა.