ການຊື້ຂາຍ Algo: ໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວຂອງມັນ, ຍຸດທະສາດການຄ້າແລະຄວາມສ່ຽງ

ໃນປັດຈຸບັນ, ການດໍາເນີນງານສ່ວນໃຫຍ່ໃນການແລກປ່ຽນແມ່ນດໍາເນີນໂດຍໃຊ້ຫຸ່ນຍົນພິເສດ, ໃນນັ້ນ algorithms ຕ່າງໆໄດ້ຖືກຝັງໄວ້. ມີສິດເທົ່າທຽມນີ້ເອີ້ນວ່າການຊື້ຂາຍ algorithmic. ນີ້ແມ່ນແນວໂນ້ມຂອງທົດສະວັດທີ່ຜ່ານມາທີ່ມີການປ່ຽນແປງຕະຫຼາດໃນຫຼາຍວິທີ.

ການຊື້ຂາຍ algorithmic ແມ່ນຫຍັງ?

ຮູບແບບຕົ້ນຕໍຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic ແມ່ນການຊື້ຂາຍ HFT. ຈຸດແມ່ນການສໍາເລັດການເຮັດທຸລະກໍາທັນທີ. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ປະເພດນີ້ໃຊ້ປະໂຫຍດຕົ້ນຕໍ – ຄວາມໄວ. ແນວຄວາມຄິດຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic ມີສອງຄໍານິຍາມຕົ້ນຕໍ:

• ການຊື້ຂາຍ Algo. ລະບົບອັດຕະໂນມັດທີ່ສາມາດຊື້ຂາຍໄດ້ໂດຍບໍ່ມີຜູ້ຊື້ຂາຍໃນ algorithm ທີ່ມອບໃຫ້. ລະບົບດັ່ງກ່າວແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນສໍາລັບການໄດ້ຮັບກໍາໄລໂດຍກົງຍ້ອນການວິເຄາະອັດຕະໂນມັດຂອງຕະຫຼາດແລະການເປີດຕໍາແຫນ່ງ. ສູດການຄິດໄລ່ນີ້ຍັງເອີ້ນວ່າ “ຫຸ່ນຍົນການຄ້າ” ຫຼື “ທີ່ປຶກສາ”.
• ການຊື້ຂາຍ Algorithmic. ການປະຕິບັດຄໍາສັ່ງຂະຫນາດໃຫຍ່ໃນຕະຫຼາດ, ໃນເວລາທີ່ເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກແບ່ງອອກອັດຕະໂນມັດເປັນພາກສ່ວນແລະຄ່ອຍໆເປີດຕາມກົດລະບຽບທີ່ກໍານົດໄວ້. ລະບົບດັ່ງກ່າວໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອອໍານວຍຄວາມສະດວກໃຫ້ແກ່ແຮງງານຄູ່ມືຂອງພໍ່ຄ້າໃນເວລາເຮັດທຸລະກໍາ. ຕົວຢ່າງ, ຖ້າມີວຽກງານທີ່ຈະຊື້ 100 ພັນຮຸ້ນ, ແລະທ່ານຕ້ອງການເປີດຕໍາແຫນ່ງໃນ 1-3 ຮຸ້ນໃນເວລາດຽວກັນ, ໂດຍບໍ່ມີການດຶງດູດຄວາມສົນໃຈໃນອາຫານຄໍາສັ່ງ.

ເວົ້າງ່າຍໆ, ການຊື້ຂາຍ algorithmic ແມ່ນອັດຕະໂນມັດຂອງການດໍາເນີນງານປະຈໍາວັນທີ່ເຮັດໂດຍພໍ່ຄ້າ, ເຊິ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນເວລາທີ່ຕ້ອງການໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຫຼັກຊັບ, ການຄິດໄລ່ແບບຈໍາລອງທາງຄະນິດສາດ, ແລະການເຮັດທຸລະກໍາ. ລະບົບດັ່ງກ່າວຍັງເອົາບົດບາດຂອງປັດໃຈຂອງມະນຸດໃນການເຮັດວຽກຂອງຕະຫຼາດ (ຄວາມຮູ້ສຶກ, ການຄາດເດົາ, “ຄວາມບໍ່ເຂົ້າໃຈຂອງພໍ່ຄ້າ”), ເຊິ່ງບາງຄັ້ງກໍ່ປະຕິເສດເຖິງຜົນກໍາໄລຂອງຍຸດທະສາດທີ່ໂດດເດັ່ນທີ່ສຸດ.

ປະຫວັດຂອງການເກີດຂື້ນຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic

ປີ 1971 ຖືວ່າເປັນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນຂອງການຊື້ຂາຍແບບ algorithmic (ມັນປາກົດຂື້ນພ້ອມໆກັນກັບລະບົບການຄ້າອັດຕະໂນມັດທໍາອິດ NASDAQ). ໃນປີ 1998, ຄະນະກໍາມະການຫຼັກຊັບສະຫະລັດ (SEC) ໄດ້ອະນຸຍາດໃຫ້ນໍາໃຊ້ເວທີການຄ້າເອເລັກໂຕຣນິກຢ່າງເປັນທາງການ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ການແຂ່ງຂັນທີ່ແທ້ຈິງຂອງເຕັກໂນໂລຢີສູງໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນ. ຊ່ວງເວລາທີ່ສໍາຄັນຕໍ່ໄປນີ້ໃນການພັດທະນາການຊື້ຂາຍ algorithmic, ເຊິ່ງມີມູນຄ່າການກ່າວເຖິງ:

• ຕົ້ນປີ 2000. ການເຮັດທຸລະກໍາອັດຕະໂນມັດແມ່ນສໍາເລັດໃນສອງສາມວິນາທີ. ສ່ວນແບ່ງຕະຫຼາດຂອງຫຸ່ນຍົນແມ່ນຫນ້ອຍກວ່າ 10%.
• ປີ 2009. ຄວາມໄວຂອງການປະຕິບັດຄໍາສັ່ງໄດ້ຖືກຫຼຸດລົງຫຼາຍຄັ້ງ, ເຖິງຫຼາຍ milliseconds. ສ່ວນແບ່ງຂອງຜູ້ຊ່ວຍການຊື້ຂາຍໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນເຖິງ 60%.
• 2012 ແລະຫຼາຍກວ່ານັ້ນ. ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຂອງເຫດການໃນການແລກປ່ຽນໄດ້ເຮັດໃຫ້ຄວາມຜິດພາດຈໍານວນຫລາຍໃນ algorithms ທີ່ເຄັ່ງຄັດຂອງຊອບແວສ່ວນໃຫຍ່. ນີ້ເຮັດໃຫ້ປະລິມານການຊື້ຂາຍອັດຕະໂນມັດຫຼຸດລົງເຖິງ 50% ຂອງຈໍານວນທັງຫມົດ. ເຕັກໂນໂລຍີປັນຍາທຽມແມ່ນໄດ້ຖືກພັດທະນາແລະຖືກນໍາສະເຫນີ.

ໃນມື້ນີ້, ການຊື້ຂາຍຄວາມຖີ່ສູງແມ່ນຍັງກ່ຽວຂ້ອງ. ການດໍາເນີນງານປົກກະຕິຫຼາຍ (ຕົວຢ່າງ, ການຂະຫຍາຍຕະຫຼາດ) ແມ່ນປະຕິບັດໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ເຊິ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນພາລະຂອງພໍ່ຄ້າຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ເຄື່ອງຍັງບໍ່ທັນສາມາດທົດແທນສະຕິປັນຍາທີ່ມີຊີວິດແລະການພັດທະນາ intuition ຂອງຄົນ. ນີ້ແມ່ນຄວາມຈິງໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ການເຫນັງຕີງຂອງຕະຫຼາດຫຼັກຊັບເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງແຂງແຮງຍ້ອນການພິມເຜີຍແຜ່ຂ່າວເສດຖະກິດສາກົນທີ່ສໍາຄັນ. ໃນລະຫວ່າງໄລຍະເວລານີ້, ມັນແນະນໍາໃຫ້ບໍ່ອີງໃສ່ຫຸ່ນຍົນ.

ຂໍ້ດີແລະຂໍ້ເສຍຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic

ຂໍ້ດີຂອງ algorithm ແມ່ນຂໍ້ເສຍທັງຫມົດຂອງການຊື້ຂາຍຄູ່ມື. ມະນຸດໄດ້ຮັບອິດທິພົນໄດ້ງ່າຍໂດຍອາລົມ, ແຕ່ຫຸ່ນຍົນບໍ່ແມ່ນ. ຫຸ່ນຍົນຈະຊື້ຂາຍຢ່າງເຂັ້ມງວດຕາມສູດການຄິດໄລ່. ຖ້າຂໍ້ຕົກລົງສາມາດເຮັດໃຫ້ກໍາໄລໃນອະນາຄົດ, ຫຸ່ນຍົນຈະນໍາມັນມາໃຫ້ທ່ານ. ນອກຈາກນີ້, ບຸກຄົນແມ່ນຢູ່ໄກຈາກສະເຫມີສາມາດສຸມໃສ່ການກະທໍາຂອງຕົນເອງຢ່າງເຕັມທີ່ແລະບາງຄັ້ງລາວຕ້ອງການພັກຜ່ອນ. ຫຸ່ນຍົນບໍ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງດັ່ງກ່າວ. ແຕ່ພວກເຂົາມີຂອງຕົນເອງແລະໃນບັນດາພວກເຂົາ:

• ເນື່ອງຈາກການຍຶດຫມັ້ນຢ່າງເຂັ້ມງວດກັບ algorithms, ຫຸ່ນຍົນບໍ່ສາມາດປັບຕົວກັບການປ່ຽນແປງຂອງຕະຫຼາດ;
• ຄວາມສັບສົນຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic ຕົວຂອງມັນເອງແລະຄວາມຕ້ອງການສູງສໍາລັບການກະກຽມ;
• ຄວາມຜິດພາດຂອງ algorithms ແນະນໍາທີ່ຫຸ່ນຍົນຕົວມັນເອງບໍ່ສາມາດກວດພົບ (ນີ້, ແນ່ນອນ, ເປັນປັດໃຈຂອງມະນຸດແລ້ວ, ແຕ່ບຸກຄົນສາມາດກວດພົບແລະແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດຂອງລາວ, ໃນຂະນະທີ່ຫຸ່ນຍົນຍັງບໍ່ທັນສາມາດເຮັດສິ່ງນີ້ໄດ້).

ທ່ານບໍ່ຄວນພິຈາລະນາຫຸ່ນຍົນການຊື້ຂາຍເປັນວິທີດຽວທີ່ເປັນໄປໄດ້ເພື່ອເຮັດໃຫ້ເງິນໃນການຊື້ຂາຍ, ເນື່ອງຈາກວ່າກໍາໄລຂອງການຊື້ຂາຍອັດຕະໂນມັດແລະການຊື້ຂາຍຄູ່ມືໄດ້ກາຍເປັນເກືອບດຽວກັນໃນໄລຍະ 30 ປີທີ່ຜ່ານມາ.

ໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic

ພໍ່ຄ້າ Algo (ຊື່ອື່ນ – ພໍ່ຄ້າ quantum) ໃຊ້ພຽງແຕ່ທິດສະດີຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ລາຄາຕົກຢູ່ໃນຂອບເຂດທີ່ກໍານົດໄວ້. ການຄຳນວນແມ່ນອີງໃສ່ຊຸດລາຄາກ່ອນໜ້າ ຫຼື ເຄື່ອງມືທາງການເງິນຫຼາຍອັນ. ກົດລະບຽບຈະປ່ຽນແປງກັບການປ່ຽນແປງໃນພຶດຕິກໍາຂອງຕະຫຼາດ.
ພໍ່ຄ້າ Algorithmic ສະເຫມີຊອກຫາຄວາມບໍ່ມີປະສິດທິພາບຂອງຕະຫຼາດ, ຮູບແບບຂອງວົງຢືມທີ່ເກີດຂື້ນໃນປະຫວັດສາດ, ແລະຄວາມສາມາດໃນການຄິດໄລ່ວົງຢືມທີ່ເກີດຂື້ນໃນອະນາຄົດ. ດັ່ງນັ້ນ, ໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic ແມ່ນຢູ່ໃນກົດລະບຽບສໍາລັບການເລືອກຕໍາແຫນ່ງເປີດແລະກຸ່ມຂອງຫຸ່ນຍົນ. ທາງເລືອກສາມາດເປັນ:

• ຄູ່ມື – ການປະຕິບັດແມ່ນດໍາເນີນໂດຍນັກຄົ້ນຄວ້າບົນພື້ນຖານຂອງແບບຈໍາລອງທາງຄະນິດສາດແລະທາງດ້ານຮ່າງກາຍ;
• ອັດຕະໂນມັດ – ມີຄວາມຈໍາເປັນສໍາລັບການ enumeration ມະຫາຊົນຂອງກົດລະບຽບແລະການທົດສອບພາຍໃນໂຄງການ;
• ພັນທຸກໍາ – ໃນທີ່ນີ້ກົດລະບຽບໄດ້ຖືກພັດທະນາໂດຍໂຄງການທີ່ມີອົງປະກອບຂອງປັນຍາປະດິດ.

ແນວຄວາມຄິດອື່ນໆແລະ utopias ກ່ຽວກັບການຊື້ຂາຍ algorithmic ແມ່ນ fiction. ເຖິງແມ່ນວ່າຫຸ່ນຍົນບໍ່ສາມາດ “ຄາດຄະເນ” ອະນາຄົດດ້ວຍການຮັບປະກັນ 100%. ຕະຫຼາດບໍ່ສາມາດບໍ່ມີປະສິດຕິພາບຫຼາຍຈົນມີກົດລະບຽບທີ່ໃຊ້ກັບຫຸ່ນຍົນທຸກເວລາ, ທຸກແຫ່ງຫົນ. ໃນບໍລິສັດການລົງທຶນຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ (ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ Renessance Technology, Citadel, Virtu), ມີຫຼາຍຮ້ອຍກຸ່ມ (ຄອບຄົວ) ຂອງຫຸ່ນຍົນການຄ້າກວມເອົາຫລາຍພັນເຄື່ອງມື. ມັນແມ່ນວິທີການນີ້, ເຊິ່ງເປັນຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງ algorithms, ທີ່ເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາມີກໍາໄລປະຈໍາວັນ.

ປະເພດຂອງສູດການຄິດໄລ່

ສູດການຄິດໄລ່ແມ່ນຊຸດຂອງຄໍາແນະນໍາທີ່ຊັດເຈນທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານສະເພາະ. ໃນຕະຫຼາດການເງິນ, algorithms ຂອງຜູ້ໃຊ້ຖືກປະຕິບັດໂດຍຄອມພິວເຕີ. ເພື່ອສ້າງຊຸດຂອງກົດລະບຽບ, ຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບລາຄາ, ປະລິມານແລະເວລາປະຕິບັດການເຮັດທຸລະກໍາໃນອະນາຄົດຈະຖືກນໍາໃຊ້. ການຊື້ຂາຍ Algo ໃນຕະຫຼາດຫຼັກຊັບແລະສະກຸນເງິນແບ່ງອອກເປັນສີ່ປະເພດຕົ້ນຕໍ:

• ສະຖິຕິ. ວິທີການນີ້ແມ່ນອີງໃສ່ການວິເຄາະສະຖິຕິໂດຍໃຊ້ຊຸດເວລາປະຫວັດສາດເພື່ອກໍານົດໂອກາດການຊື້ຂາຍ.
• ອັດຕະໂນມັດ. ຈຸດປະສົງຂອງຍຸດທະສາດນີ້ແມ່ນເພື່ອສ້າງກົດລະບຽບທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຕະຫຼາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການເຮັດທຸລະກໍາ.
• ຜູ້ບໍລິຫານ. ວິທີການນີ້ຖືກສ້າງຂຶ້ນເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານສະເພາະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເປີດແລະປິດຄໍາສັ່ງການຄ້າ.
• ກົງ. ເທກໂນໂລຍີນີ້ມີຈຸດປະສົງເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຄວາມໄວສູງສຸດຂອງການເຂົ້າເຖິງຕະຫຼາດແລະການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການເຂົ້າແລະການເຊື່ອມຕໍ່ຂອງພໍ່ຄ້າ algorithmic ກັບສະຖານີການຄ້າ.

ການຊື້ຂາຍລະບົບ algorithmic ຄວາມຖີ່ສູງສາມາດຖືກແຍກອອກເປັນພື້ນທີ່ແຍກຕ່າງຫາກສໍາລັບການຊື້ຂາຍກົນຈັກ. ລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງປະເພດນີ້ແມ່ນຄວາມຖີ່ສູງຂອງການສ້າງຄໍາສັ່ງ: ການເຮັດທຸລະກໍາແມ່ນສໍາເລັດໃນ milliseconds. ວິທີການນີ້ສາມາດໃຫ້ຜົນປະໂຫຍດອັນໃຫຍ່ຫຼວງ, ແຕ່ມັນຍັງມີຄວາມສ່ຽງທີ່ແນ່ນອນ.

ການຊື້ຂາຍອັດຕະໂນມັດ: ຫຸ່ນຍົນແລະທີ່ປຶກສາຜູ້ຊ່ຽວຊານ

ໃນປີ 1997, ນັກວິເຄາະ Tushar Chand ໃນຫນັງສືຂອງລາວ “Beyond Technical Analysis” (ຕົ້ນສະບັບເອີ້ນວ່າ “Beyond Technical Analysis”) ທໍາອິດໄດ້ອະທິບາຍເຖິງລະບົບການຄ້າກົນຈັກ (MTS). ລະບົບນີ້ເອີ້ນວ່າຫຸ່ນຍົນການຄ້າຫຼືທີ່ປຶກສາກ່ຽວກັບການເຮັດທຸລະກໍາເງິນຕາ. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນໂມດູນຊອບແວທີ່ຕິດຕາມກວດກາຕະຫຼາດ, ອອກຄໍາສັ່ງການຄ້າແລະຄວບຄຸມການປະຕິບັດຄໍາສັ່ງເຫຼົ່ານີ້. ມີສອງປະເພດຂອງໂຄງການການຄ້າຫຸ່ນຍົນ:

• ອັດຕະໂນມັດ “ຈາກ” ແລະ “ໄປ” – ພວກເຂົາສາມາດຕັດສິນໃຈເອກະລາດໃນການຊື້ຂາຍ;
• ທີ່ໃຫ້ສັນຍານພໍ່ຄ້າທີ່ຈະເປີດຂໍ້ຕົກລົງດ້ວຍຕົນເອງ, ພວກເຂົາເຈົ້າເອງບໍ່ໄດ້ສົ່ງຄໍາສັ່ງ.

ໃນກໍລະນີຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic, ພຽງແຕ່ປະເພດທີ່ 1 ຂອງຫຸ່ນຍົນຫຼືທີ່ປຶກສາໄດ້ຖືກພິຈາລະນາ, ແລະ “ວຽກງານ super” ຂອງຕົນແມ່ນການປະຕິບັດຍຸດທະສາດເຫຼົ່ານັ້ນທີ່ບໍ່ເປັນໄປໄດ້ໃນເວລາທີ່ການຊື້ຂາຍດ້ວຍຕົນເອງ.

ກອງທຶນ Renaissance Institutiona Equlties ແມ່ນກອງທຶນເອກະຊົນທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດທີ່ໃຊ້ການຊື້ຂາຍແບບວິທີ. ມັນໄດ້ຖືກເປີດຢູ່ໃນສະຫະລັດໂດຍ Renaissance Technologies LLC, ເຊິ່ງກໍ່ຕັ້ງຂຶ້ນໃນປີ 1982 ໂດຍ James Harris Simons. ຕໍ່ມາ The Financial Times ເອີ້ນ Simons ວ່າ “ມະຫາເສດຖີທີ່ສະຫຼາດທີ່ສຸດ”.

ຫຸ່ນຍົນການຄ້າຖືກສ້າງຂື້ນແນວໃດ?

ຫຸ່ນຍົນທີ່ໃຊ້ສໍາລັບການຊື້ຂາຍ algorithmic ໃນຕະຫຼາດຫຼັກຊັບແມ່ນໂຄງການຄອມພິວເຕີພິເສດ. ການພັດທະນາຂອງພວກເຂົາເລີ່ມຕົ້ນ, ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, ດ້ວຍການປະກົດຕົວຂອງແຜນການທີ່ຈະແຈ້ງ ສຳ ລັບທຸກໆວຽກງານທີ່ຫຸ່ນຍົນຈະປະຕິບັດ, ລວມທັງຍຸດທະສາດ. ວຽກງານທີ່ປະເຊີນກັບນັກຂຽນໂປລແກລມ – ເທຣດເດີແມ່ນເພື່ອສ້າງ algorithm ທີ່ພິຈາລະນາຄວາມຮູ້ແລະຄວາມມັກສ່ວນຕົວຂອງລາວ. ແນ່ນອນ, ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງເຂົ້າໃຈຢ່າງຈະແຈ້ງລ່ວງຫນ້າກ່ຽວກັບ nuances ທັງຫມົດຂອງລະບົບທີ່ເຮັດທຸລະກໍາອັດຕະໂນມັດ. ດັ່ງນັ້ນ, ພໍ່ຄ້າຈົວບໍ່ໄດ້ຖືກແນະນໍາໃຫ້ສ້າງ TC algorithm ດ້ວຍຕົນເອງ. ສໍາລັບການປະຕິບັດດ້ານວິຊາການຂອງຫຸ່ນຍົນການຄ້າ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງຮູ້ຢ່າງຫນ້ອຍຫນຶ່ງພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມ. ໃຊ້ mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLab ເພື່ອຂຽນໂປຼແກຼມ.
ຄວາມສາມາດໃນການດໍາເນີນໂຄງການເຮັດໃຫ້ພໍ່ຄ້າມີຂໍ້ດີຫຼາຍ:

• ຄວາມສາມາດໃນການສ້າງຖານຂໍ້ມູນ;
• ການເປີດຕົວແລະລະບົບການທົດສອບ;
• ວິເຄາະຍຸດທະສາດຄວາມຖີ່ສູງ;
• ແກ້​ໄຂ​ຄວາມ​ຜິດ​ພາດ​ຢ່າງ​ວ່ອງ​ໄວ​.

ມີຫ້ອງສະຫມຸດແລະໂຄງການແຫຼ່ງເປີດທີ່ເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍສໍາລັບແຕ່ລະພາສາ. ຫນຶ່ງໃນໂຄງການການຄ້າ algorithmic ທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດແມ່ນ QuantLib, ສ້າງຂຶ້ນໃນ C ++. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການເຊື່ອມຕໍ່ໂດຍກົງກັບ Currenex, LMAX, Integral, ຫຼືຜູ້ໃຫ້ບໍລິການດ້ານສະພາບຄ່ອງອື່ນໆເພື່ອໃຊ້ລະບົບຄວາມຖີ່ສູງ, ທ່ານຕ້ອງມີຄວາມຊໍານານໃນການຂຽນ API ການເຊື່ອມຕໍ່ໃນ Java. ໃນກໍລະນີທີ່ບໍ່ມີທັກສະການຂຽນໂປລແກລມ, ສາມາດໃຊ້ໂປລແກລມການຊື້ຂາຍ algorithmic ພິເສດເພື່ອສ້າງລະບົບການຄ້າກົນຈັກງ່າຍດາຍ. ຕົວຢ່າງຂອງເວທີດັ່ງກ່າວ:

• TSLab;
• whelthlab;
• Metatrader;
• S#.Studio;
• multicharts;
• ສະຖານີການຄ້າ.

ການຊື້ຂາຍ Algorithmic ໃນຕະຫຼາດຫຼັກຊັບ

ຕະຫຼາດຫຼັກຊັບແລະອະນາຄົດໃຫ້ໂອກາດອັນກວ້າງຂວາງສໍາລັບລະບົບອັດຕະໂນມັດ, ແຕ່ການຊື້ຂາຍແບບວິທີແມ່ນທົ່ວໄປໃນບັນດາກອງທຶນຂະຫນາດໃຫຍ່ກ່ວານັກລົງທຶນເອກະຊົນ. ມີຫຼາຍປະເພດຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic ໃນຕະຫຼາດຫຼັກຊັບ:

• ລະບົບໂດຍອີງໃສ່ການວິເຄາະດ້ານວິຊາການ. ສ້າງຂຶ້ນເພື່ອນໍາໃຊ້ຄວາມບໍ່ມີປະສິດທິພາບຂອງຕະຫຼາດແລະຕົວຊີ້ວັດຈໍານວນຫນຶ່ງເພື່ອກໍານົດທ່າອ່ຽງ, ການເຄື່ອນໄຫວຂອງຕະຫຼາດ. ສ່ວນຫຼາຍມັກ, ຍຸດທະສາດນີ້ແມ່ນແນໃສ່ກໍາໄລຈາກວິທີການຂອງການວິເຄາະດ້ານວິຊາການຄລາສສິກ.
• ການຊື້ຂາຍຄູ່ ແລະກະຕ່າ. ລະບົບໃຊ້ອັດຕາສ່ວນຂອງສອງຫຼືຫຼາຍກວ່າເຄື່ອງມື (ຫນຶ່ງໃນນັ້ນແມ່ນ “ຄູ່ມື”, i.e. ການປ່ຽນແປງຄັ້ງທໍາອິດເກີດຂຶ້ນໃນມັນ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນເຄື່ອງມືທີ່ 2 ແລະຕໍ່ມາໄດ້ຖືກດຶງຂຶ້ນ) ດ້ວຍອັດຕາສ່ວນທີ່ຂ້ອນຂ້າງສູງ, ແຕ່ບໍ່ເທົ່າກັບ 1. ຖ້າເຄື່ອງມື deviates ຈາກເສັ້ນທາງທີ່ກໍານົດ, ລາວອາດຈະກັບຄືນໄປຫາກຸ່ມຂອງລາວ. ໂດຍການຕິດຕາມການບິດເບືອນນີ້, ສູດການຄິດໄລ່ສາມາດຊື້ຂາຍແລະເຮັດໃຫ້ກໍາໄລສໍາລັບເຈົ້າຂອງ.
• ການຕະຫຼາດ. ນີ້​ແມ່ນ​ຍຸດ​ທະ​ສາດ​ອີກ​ອັນ​ໜຶ່ງ​ທີ່​ມີ​ໜ້າ​ທີ່​ໃນ​ການ​ຮັກສາ​ສະພາບ​ຄ່ອງ​ຂອງ​ຕະຫຼາດ. ດັ່ງນັ້ນ, ໃນເວລາໃດທີ່ພໍ່ຄ້າເອກະຊົນຫຼືກອງທຶນ hedge ສາມາດຊື້ຫຼືຂາຍເຄື່ອງມືການຊື້ຂາຍ. ຜູ້ຜະລິດຕະຫຼາດຍັງສາມາດໃຊ້ກໍາໄລຂອງພວກເຂົາເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການຂອງເຄື່ອງມືຕ່າງໆແລະກໍາໄລຈາກການແລກປ່ຽນ. ແຕ່ນີ້ບໍ່ໄດ້ປ້ອງກັນການນໍາໃຊ້ຍຸດທະສາດພິເສດໂດຍອີງໃສ່ການຈະລາຈອນໄວແລະຂໍ້ມູນຕະຫຼາດ.
• ແລ່ນທາງຫນ້າ. ເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງລະບົບດັ່ງກ່າວ, ເຄື່ອງມືຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອວິເຄາະປະລິມານການເຮັດທຸລະກໍາແລະກໍານົດຄໍາສັ່ງຂະຫນາດໃຫຍ່. ສູດການຄິດໄລ່ພິຈາລະນາວ່າຄໍາສັ່ງຂະຫນາດໃຫຍ່ຈະຖືລາຄາແລະເຮັດໃຫ້ການຄ້າກົງກັນຂ້າມປາກົດຢູ່ໃນທິດທາງກົງກັນຂ້າມ. ເນື່ອງຈາກຄວາມໄວໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຕະຫຼາດໃນປື້ມຄໍາສັ່ງແລະອາຫານ, ພວກເຂົາຈະພົບກັບການເຫນັງຕີງ, ພະຍາຍາມເຮັດໃຫ້ຜູ້ອື່ນດີກວ່າຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ, ແລະຍອມຮັບຄວາມຜັນຜວນເລັກນ້ອຍໃນເວລາທີ່ປະຕິບັດຄໍາສັ່ງຂະຫນາດໃຫຍ່ຫຼາຍ.
• ການຊີ້ຂາດ. ນີ້ແມ່ນການເຮັດທຸລະກໍາໂດຍໃຊ້ເຄື່ອງມືທາງດ້ານການເງິນ, ການພົວພັນລະຫວ່າງພວກເຂົາແມ່ນໃກ້ຊິດກັບຫນຶ່ງ. ຕາມກົດລະບຽບ, ເຄື່ອງມືດັ່ງກ່າວມີ deviations ນ້ອຍທີ່ສຸດ. ລະບົບຕິດຕາມກວດກາການປ່ຽນແປງລາຄາສໍາລັບເຄື່ອງມືທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແລະດໍາເນີນການ arbitrage ເພື່ອເຮັດໃຫ້ລາຄາເທົ່າທຽມກັນ. ຕົວຢ່າງ: ຮຸ້ນ 2 ປະເພດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງບໍລິສັດດຽວກັນໄດ້ຖືກປະຕິບັດ, ເຊິ່ງມີການປ່ຽນແປງ synchronously ກັບ 100% correlation. ຫຼືເອົາຮຸ້ນດຽວກັນ, ແຕ່ໃນຕະຫຼາດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ໃນການແລກປ່ຽນຫນຶ່ງ, ມັນຈະເພີ່ມຂຶ້ນ / ຫຼຸດລົງເລັກນ້ອຍໄວກວ່າໃນອີກດ້ານຫນຶ່ງ. ມີ “ຈັບ” ປັດຈຸບັນນີ້ໃນວັນທີ 1, ທ່ານສາມາດເປີດຂໍ້ສະເຫນີໃນວັນທີ 2.
• ການຊື້ຂາຍການເຫນັງຕີງ. ນີ້ແມ່ນປະເພດການຊື້ຂາຍທີ່ຊັບຊ້ອນທີ່ສຸດ, ໂດຍອີງໃສ່ການຊື້ປະເພດຕ່າງໆຂອງທາງເລືອກແລະຄາດວ່າຈະມີການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງການເຫນັງຕີງຂອງເຄື່ອງມືສະເພາະໃດຫນຶ່ງ. ການຊື້ຂາຍ algorithmic ນີ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີພະລັງງານຄອມພິວເຕີຫຼາຍແລະທີມງານຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານ. ໃນທີ່ນີ້, ຈິດໃຈທີ່ດີທີ່ສຸດວິເຄາະເຄື່ອງມືຕ່າງໆ, ເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ພວກມັນສາມາດເພີ່ມການເຫນັງຕີງ. ພວກເຂົາເອົາກົນໄກການວິເຄາະຂອງພວກເຂົາເຂົ້າໄປໃນຫຸ່ນຍົນ, ແລະພວກເຂົາຊື້ທາງເລືອກໃນເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ໃນເວລາທີ່ເຫມາະສົມ.

ຄວາມສ່ຽງຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic

ອິດທິພົນຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic ໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນເວລາທີ່ຜ່ານມາ. ຕາມທໍາມະຊາດ, ວິທີການຊື້ຂາຍໃຫມ່ມີຄວາມສ່ຽງທີ່ແນ່ນອນທີ່ບໍ່ໄດ້ຄາດຫວັງໄວ້ກ່ອນຫນ້ານີ້. ການເຮັດທຸລະກໍາ HFT ໂດຍສະເພາະມາພ້ອມກັບຄວາມສ່ຽງທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການພິຈາລະນາ.
ອັນຕະລາຍທີ່ສຸດໃນເວລາທີ່ເຮັດວຽກກັບ algorithms:

• ການຫມູນໃຊ້ລາຄາ. ສູດການຄິດໄລ່ສາມາດຖືກຕັ້ງຄ່າໃຫ້ມີຜົນກະທົບໂດຍກົງກັບເຄື່ອງມືສ່ວນບຸກຄົນ. ຜົນສະທ້ອນຢູ່ທີ່ນີ້ສາມາດເປັນອັນຕະລາຍຫຼາຍ. ໃນປີ 2013, ໃນມື້ທີ 1 ຂອງການຊື້ຂາຍໃນຕະຫຼາດ BATS ທົ່ວໂລກ, ມູນຄ່າຫຼັກຊັບຂອງບໍລິສັດໄດ້ຫຼຸດລົງຢ່າງແທ້ຈິງ. ໃນເວລາພຽງ 10 ວິນາທີ, ລາຄາຫຼຸດລົງຈາກ $15 ເປັນພຽງສອງສາມເຊັນເທົ່ານັ້ນ. ເຫດຜົນແມ່ນກິດຈະກໍາຂອງຫຸ່ນຍົນ, ເຊິ່ງຖືກຕັ້ງໂຄງການໂດຍເຈດຕະນາເພື່ອຫຼຸດລາຄາຮຸ້ນ. ນະໂຍບາຍນີ້ສາມາດຫຼອກລວງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມອື່ນໆແລະບິດເບືອນສະຖານະການໃນການແລກປ່ຽນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
• ການ​ໄຫຼ​ອອກ​ຂອງ​ທຶນ​ການ​ເຮັດ​ວຽກ​. ຖ້າມີສະຖານະການຄວາມກົດດັນໃນຕະຫຼາດ, ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທີ່ໃຊ້ຫຸ່ນຍົນຈະຢຸດເຊົາການຊື້ຂາຍ. ເນື່ອງຈາກຄໍາສັ່ງສ່ວນໃຫຍ່ມາຈາກຜູ້ໃຫ້ຄໍາປຶກສາອັດຕະໂນມັດ, ມີການໄຫຼອອກທົ່ວໂລກ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຄໍາເວົ້າທັງຫມົດຫຼຸດລົງ. ຜົນສະທ້ອນຂອງການແລກປ່ຽນດັ່ງກ່າວ “swing” ສາມາດຮ້າຍແຮງຫຼາຍ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ການໄຫຼອອກຂອງສະພາບຄ່ອງແມ່ນເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມວິຕົກກັງວົນຢ່າງກວ້າງຂວາງເຊິ່ງຈະເຮັດໃຫ້ສະຖານະການທີ່ຫຍຸ້ງຍາກຮ້າຍແຮງຂຶ້ນ.
• ການເຫນັງຕີງໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ບາງຄັ້ງມີການເຫນັງຕີງທີ່ບໍ່ຈໍາເປັນໃນມູນຄ່າຂອງຊັບສິນໃນຕະຫຼາດໂລກທັງຫມົດ. ມັນສາມາດເປັນການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງລາຄາທີ່ແຫຼມຫຼືການຫຼຸດລົງຂອງໄພພິບັດ. ສະຖານະການນີ້ເອີ້ນວ່າຄວາມລົ້ມເຫຼວກະທັນຫັນ. ເລື້ອຍໆສາເຫດຂອງການເຫນັງຕີງແມ່ນພຶດຕິກໍາຂອງຫຸ່ນຍົນທີ່ມີຄວາມຖີ່ສູງ, ເພາະວ່າສ່ວນແບ່ງຂອງພວກເຂົາຂອງຈໍານວນຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຕະຫຼາດທັງຫມົດແມ່ນໃຫຍ່ຫຼາຍ.
• ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເພີ່ມຂຶ້ນ. ທີ່ປຶກສາດ້ານກົນຈັກຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍຕ້ອງປັບປຸງຄວາມສາມາດດ້ານວິຊາການຂອງເຂົາເຈົ້າຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ດັ່ງນັ້ນ, ນະໂຍບາຍອັດຕາພາສີແມ່ນມີການປ່ຽນແປງ, ເຊິ່ງ, ແນ່ນອນ, ບໍ່ແມ່ນຜົນປະໂຫຍດຂອງພໍ່ຄ້າ.
• ຄວາມ​ສ່ຽງ​ໃນ​ການ​ດໍາ​ເນີນ​ງານ​. ຈໍານວນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຄໍາສັ່ງຂາເຂົ້າພ້ອມໆກັນສາມາດ overload ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຂອງຄວາມສາມາດຂະຫນາດໃຫຍ່. ດັ່ງນັ້ນ, ບາງຄັ້ງໃນຊ່ວງເວລາສູງສຸດຂອງການຊື້ຂາຍຢ່າງຫ້າວຫັນ, ລະບົບຢຸດເຮັດວຽກ, ການໄຫຼຂອງທຶນທັງຫມົດຖືກໂຈະ, ແລະຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຈະສູນເສຍຂະຫນາດໃຫຍ່.
• ລະດັບການຄາດເດົາຂອງຕະຫຼາດຫຼຸດລົງ. ຫຸ່ນຍົນມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ລາຄາການເຮັດທຸລະກໍາ. ເນື່ອງຈາກວ່ານີ້, ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດຄະເນໄດ້ຖືກຫຼຸດລົງແລະພື້ນຖານຂອງການວິເຄາະພື້ນຖານໄດ້ຖືກທໍາລາຍ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຜູ້ຊ່ວຍອັດຕະໂນມັດ deprive ພໍ່ຄ້າພື້ນເມືອງຂອງລາຄາທີ່ດີ.

ຫຸ່ນຍົນກໍາລັງຄ່ອຍໆ discredit ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຕະຫຼາດທໍາມະດາແລະນີ້ນໍາໄປສູ່ການປະຕິເສດຢ່າງເຕັມທີ່ຂອງການດໍາເນີນງານຄູ່ມືໃນອະນາຄົດ. ສະຖານະການຈະເສີມສ້າງຕໍາແຫນ່ງຂອງລະບົບຂອງ algorithms, ເຊິ່ງຈະນໍາໄປສູ່ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຄວາມສ່ຽງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບພວກເຂົາ.

ເທຣດ Forex Algorithmic

ການຂະຫຍາຍຕົວຂອງການຊື້ຂາຍແລກປ່ຽນເງິນຕາຕ່າງປະເທດ algorithmic ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຍ້ອນການອັດຕະໂນມັດຂອງຂະບວນການແລະການຫຼຸດຜ່ອນເວລາສໍາລັບການເຮັດທຸລະກໍາແລກປ່ຽນເງິນຕາຕ່າງປະເທດໂດຍໃຊ້ຊອບແວ algorithms. ນີ້ຍັງຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານ. Forex ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນໃຊ້ຫຸ່ນຍົນໂດຍອີງໃສ່ວິທີການວິເຄາະດ້ານວິຊາການ. ແລະນັບຕັ້ງແຕ່ terminal ທົ່ວໄປທີ່ສຸດແມ່ນເວທີ MetaTrader, ພາສາການຂຽນໂປລແກລມ MQL ທີ່ໃຫ້ໂດຍນັກພັດທະນາແພລະຕະຟອມໄດ້ກາຍເປັນວິທີການທົ່ວໄປທີ່ສຸດໃນການຂຽນຫຸ່ນຍົນ.

ການຊື້ຂາຍປະລິມານ

ການຊື້ຂາຍປະລິມານແມ່ນທິດທາງຂອງການຊື້ຂາຍ, ຈຸດປະສົງຂອງມັນແມ່ນຮູບແບບທີ່ອະທິບາຍເຖິງນະໂຍບາຍດ້ານຂອງຊັບສິນທາງດ້ານການເງິນຕ່າງໆແລະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຄາດຄະເນໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ພໍ່ຄ້າປະລິມານ, ເຊິ່ງເອີ້ນກັນວ່າພໍ່ຄ້າ quantum, ປົກກະຕິແລ້ວແມ່ນໄດ້ຮັບການສຶກສາສູງໃນຂະແຫນງການຂອງພວກເຂົາ: ນັກເສດຖະສາດ, ນັກຄະນິດສາດ, ນັກຂຽນໂປລແກລມ. ເພື່ອກາຍເປັນພໍ່ຄ້າ quantum, ຢ່າງຫນ້ອຍທ່ານຕ້ອງຮູ້ພື້ນຖານຂອງສະຖິຕິທາງຄະນິດສາດແລະເສດຖະສາດ.

ການຊື້ຂາຍສູດການຄິດໄລ່ຄວາມຖີ່ສູງ/ການຊື້ຂາຍ HFT

ນີ້ແມ່ນຮູບແບບທົ່ວໄປທີ່ສຸດຂອງການຊື້ຂາຍອັດຕະໂນມັດ. ຄຸນລັກສະນະຂອງວິທີການນີ້ແມ່ນການເຮັດທຸລະກໍາສາມາດປະຕິບັດໄດ້ດ້ວຍຄວາມໄວສູງໃນເຄື່ອງມືຕ່າງໆ, ເຊິ່ງວົງຈອນຂອງການສ້າງ / ປິດຕໍາແຫນ່ງແມ່ນສໍາເລັດພາຍໃນຫນຶ່ງວິນາທີ.

ການເຮັດທຸລະກໍາ HFT ໃຊ້ປະໂຫຍດຕົ້ນຕໍຂອງຄອມພິວເຕີ້ຫຼາຍກວ່າມະນຸດ – mega-high speed .

ມັນເຊື່ອວ່າຜູ້ຂຽນຂອງແນວຄວາມຄິດແມ່ນ Stephen Sonson, ຜູ້ທີ່ຮ່ວມກັບ D. Whitcomb ແລະ D. Hawks, ໄດ້ສ້າງອຸປະກອນການຄ້າອັດຕະໂນມັດທໍາອິດຂອງໂລກໃນປີ 1989 (Automatic Trading Desk). ເຖິງແມ່ນວ່າການພັດທະນາຢ່າງເປັນທາງການຂອງເຕັກໂນໂລຢີໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນພຽງແຕ່ໃນປີ 1998, ໃນເວລາທີ່ການນໍາໃຊ້ເວທີເອເລັກໂຕຣນິກໃນການແລກປ່ຽນອາເມລິກາໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ.

ຫຼັກການພື້ນຖານຂອງການຊື້ຂາຍ HFT

ການຊື້ຂາຍນີ້ແມ່ນອີງໃສ່ປາວານຕໍ່ໄປນີ້:

• ການນໍາໃຊ້ລະບົບເຕັກໂນໂລຢີສູງເຮັດໃຫ້ໄລຍະເວລາຂອງການປະຕິບັດຕໍາແຫນ່ງຢູ່ໃນລະດັບ 1-3 milliseconds;
• ກໍາໄລຈາກການປ່ຽນແປງຈຸນລະພາກຂອງລາຄາແລະຂອບໃບ;
• ການປະຕິບັດການເຮັດທຸລະກໍາທີ່ມີຄວາມໄວສູງທີ່ມີຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະກໍາໄລໃນລະດັບທີ່ແທ້ຈິງຕ່ໍາສຸດ, ເຊິ່ງບາງຄັ້ງກໍ່ຫນ້ອຍກວ່າຫນຶ່ງເຊັນ (ທ່າແຮງຂອງ HFT ແມ່ນຫຼາຍເທົ່າຫຼາຍກ່ວາຍຸດທະສາດພື້ນເມືອງ);
• ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ຂອງ​ທຸກ​ປະ​ເພດ​ຂອງ​ການ​ເຮັດ​ທຸ​ລະ​ກໍາ arbitrage​;
• ການເຮັດທຸລະກໍາແມ່ນເຮັດຢ່າງເຂັ້ມງວດໃນລະຫວ່າງມື້ການຊື້ຂາຍ, ປະລິມານການເຮັດທຸລະກໍາຂອງແຕ່ລະກອງປະຊຸມສາມາດບັນລຸຫລາຍສິບພັນຄົນ.

ຍຸດທະສາດການຊື້ຂາຍຄວາມຖີ່ສູງ

ໃນທີ່ນີ້ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ຍຸດທະສາດການຄ້າ algorithmic ໃດກໍ່ຕາມ, ແຕ່ໃນເວລາດຽວກັນການຄ້າໃນຄວາມໄວທີ່ມະນຸດບໍ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້. ນີ້ແມ່ນບາງຕົວຢ່າງຂອງຍຸດທະສາດ HFT:

• ການກໍານົດສະນຸກເກີທີ່ມີສະພາບຄ່ອງສູງ. ເທກໂນໂລຍີນີ້ແມ່ນແນໃສ່ການກວດສອບທີ່ເຊື່ອງໄວ້ (“ຊ້ໍາ”) ຫຼືຄໍາສັ່ງຈໍານວນຫລາຍໂດຍການເປີດການເຮັດທຸລະກໍາການທົດສອບຂະຫນາດນ້ອຍ. ເປົ້າຫມາຍແມ່ນເພື່ອຕ້ານການເຄື່ອນໄຫວທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍສະນຸກເກີປະລິມານ.
• ການສ້າງຕະຫຼາດເອເລັກໂຕຣນິກ. ໃນຂະບວນການຂອງການເພີ່ມສະພາບຄ່ອງໃນຕະຫຼາດ, ຜົນກໍາໄລແມ່ນຮັບຮູ້ໂດຍຜ່ານການຊື້ຂາຍພາຍໃນການແຜ່ກະຈາຍ. ປົກກະຕິແລ້ວ, ເມື່ອການຊື້ຂາຍໃນຕະຫຼາດຫຼັກຊັບ, ການແຜ່ກະຈາຍຈະເປີດກວ້າງ. ຖ້າຜູ້ຜະລິດຕະຫຼາດບໍ່ມີລູກຄ້າທີ່ສາມາດຮັກສາຄວາມດຸ່ນດ່ຽງໄດ້, ພໍ່ຄ້າທີ່ມີຄວາມຖີ່ສູງຕ້ອງໃຊ້ທຶນຂອງຕົນເອງເພື່ອໃຫ້ກວມເອົາການສະຫນອງແລະຄວາມຕ້ອງການຂອງເຄື່ອງມື. ການແລກປ່ຽນແລະ ECNs ຈະໃຫ້ສ່ວນຫຼຸດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານເປັນລາງວັນ.
• ແລ່ນໜ້າ. ຊື່ແປວ່າ “ແລ່ນໄປຂ້າງຫນ້າ.” ຍຸດທະສາດນີ້ແມ່ນອີງໃສ່ການວິເຄາະຂອງຄໍາສັ່ງຊື້ແລະຂາຍໃນປະຈຸບັນ, ສະພາບຄ່ອງຂອງຊັບສິນແລະດອກເບ້ຍເສລີ່ຍເປີດ. ໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວຂອງວິທີການນີ້ແມ່ນການກວດສອບຄໍາສັ່ງຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະວາງຂະຫນາດນ້ອຍຂອງທ່ານເອງໃນລາຄາທີ່ສູງກວ່າເລັກນ້ອຍ. ຫຼັງຈາກຄໍາສັ່ງຖືກປະຕິບັດ, ສູດການຄິດໄລ່ໃຊ້ຄວາມເປັນໄປໄດ້ສູງຂອງການເຫນັງຕີງຂອງລາຄາປະມານຄໍາສັ່ງຂະຫນາດໃຫຍ່ອື່ນເພື່ອກໍານົດຄໍາສັ່ງທີ່ສູງກວ່າອື່ນ.
• ການໄກ່ເກ່ຍຊັກຊ້າ. ຍຸດທະສາດນີ້ໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກການເຂົ້າເຖິງຢ່າງຫ້າວຫັນໃນການແລກປ່ຽນຂໍ້ມູນເນື່ອງຈາກຄວາມໃກ້ຊິດທາງພູມສາດກັບເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຫຼືການຊື້ການເຊື່ອມຕໍ່ໂດຍກົງທີ່ມີລາຄາແພງກັບສະຖານທີ່ໃຫຍ່. ມັນມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍພໍ່ຄ້າທີ່ອີງໃສ່ຜູ້ຄວບຄຸມເງິນຕາ.
• ການຊີ້ຂາດທາງສະຖິຕິ. ວິທີການຂອງການຊື້ຂາຍຄວາມຖີ່ສູງນີ້ແມ່ນອີງໃສ່ການກໍານົດຄວາມກ່ຽວຂ້ອງກັນຂອງເຄື່ອງມືຕ່າງໆລະຫວ່າງແພລະຕະຟອມຫຼືຮູບແບບທີ່ສອດຄ້ອງກັນຂອງຊັບສິນ (ຄູ່ສະກຸນເງິນໃນອະນາຄົດແລະຄູ່ຮ່ວມງານຈຸດ, ອະນຸພັນແລະຫຼັກຊັບ). ການເຮັດທຸລະກໍາດັ່ງກ່າວປົກກະຕິແລ້ວແມ່ນດໍາເນີນໂດຍທະນາຄານເອກະຊົນ, ກອງທຶນການລົງທຶນແລະຕົວແທນຈໍາຫນ່າຍອື່ນໆທີ່ມີໃບອະນຸຍາດ.

ການດໍາເນີນງານທີ່ມີຄວາມຖີ່ສູງແມ່ນປະຕິບັດໃນປະລິມານຈຸນລະພາກ, ເຊິ່ງໄດ້ຮັບການຊົດເຊີຍຈາກຈໍານວນການເຮັດທຸລະກໍາຈໍານວນຫລາຍ. ໃນກໍລະນີນີ້, ກໍາໄລແລະການສູນເສຍຈະຖືກແກ້ໄຂທັນທີ.

ພາບລວມຂອງບັນດາໂຄງການສໍາລັບພໍ່ຄ້າ algorithmic

ມີສ່ວນນ້ອຍໆຂອງຊອບແວທີ່ໃຊ້ສໍາລັບການຊື້ຂາຍ algorithmic ແລະການຂຽນໂປລແກລມຫຸ່ນຍົນ:

• TSlab. ຊອບແວ C# ທີ່ຜະລິດຈາກລັດເຊຍ. ເຂົ້າກັນໄດ້ກັບນາຍຫນ້າ forex ແລະຫຼັກຊັບຫຼາຍທີ່ສຸດ. ຂໍຂອບໃຈກັບແຜນວາດຕັນພິເສດ, ມັນມີການໂຕ້ຕອບຂ້ອນຂ້າງງ່າຍດາຍແລະງ່າຍທີ່ຈະຮຽນຮູ້. ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ໂຄງການໄດ້ຟຣີເພື່ອທົດສອບແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງລະບົບ, ແຕ່ສໍາລັບການເຮັດທຸລະກໍາທີ່ແທ້ຈິງ, ທ່ານຈະຕ້ອງຊື້ການສະຫມັກ.
• WealthLab. ໂປຣແກຣມທີ່ໃຊ້ເພື່ອພັດທະນາສູດການຄິດໄລ່ໃນ C#. ດ້ວຍມັນ, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ຫ້ອງສະຫມຸດ Wealth Script ເພື່ອຂຽນຊອບແວການຊື້ຂາຍ algorithmic, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຂະບວນການເຂົ້າລະຫັດງ່າຍຂຶ້ນຫຼາຍ. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ວົງຢືມຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆກັບໂຄງການ. ນອກເຫນືອໄປຈາກ backtesting, ການເຮັດທຸລະກໍາທີ່ແທ້ຈິງຍັງສາມາດເກີດຂຶ້ນໃນຕະຫຼາດການເງິນ.
• r studio. ໂຄງການກ້າວຫນ້າທາງດ້ານຫຼາຍສໍາລັບປະລິມານ (ບໍ່ເຫມາະສົມສໍາລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ). ຊອບແວປະສົມປະສານຫຼາຍພາສາ, ຫນຶ່ງໃນນັ້ນໃຊ້ພາສາ R ພິເສດສໍາລັບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແລະໄລຍະເວລາ. ສູດການຄິດໄລ່ແລະການໂຕ້ຕອບແມ່ນສ້າງຢູ່ທີ່ນີ້, ການທົດສອບແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບແມ່ນດໍາເນີນ, ສະຖິຕິແລະຂໍ້ມູນອື່ນໆສາມາດໄດ້ຮັບ. R Studio ແມ່ນບໍ່ເສຍຄ່າ, ແຕ່ມັນຂ້ອນຂ້າງຮ້າຍແຮງ. ໂຄງ​ການ​ນີ້​ນໍາ​ໃຊ້​ຫ້ອງ​ສະ​ຫມຸດ​ການ​ກໍ່​ສ້າງ​ຕ່າງໆ​, ຕົວ​ທົດ​ສອບ​, ຕົວ​ແບບ​, ແລະ​ອື່ນໆ​.

ຍຸດທະສາດສໍາລັບການຊື້ຂາຍ algorithmic

ການຊື້ຂາຍ Algo ມີຍຸດທະສາດດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

• TWAP. ສູດການຄິດໄລ່ນີ້ເປີດຄໍາສັ່ງໃນລາຄາທີ່ດີທີ່ສຸດຫຼືການສະເຫນີລາຄາເປັນປະຈໍາ.
• ຍຸດ​ທະ​ສາດ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​.  ສູດການຄິດໄລ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຊື້ຊັບສິນຂະຫນາດໃຫຍ່ໃນລາຄາສະເລ່ຍທີ່ມີນ້ໍາຫນັກ, ປົກກະຕິແລ້ວຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຂະຫນາດໃຫຍ່ (ກອງທຶນ hedge ແລະນາຍຫນ້າ).
• VWAP. ສູດການຄິດໄລ່ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເປີດຕໍາແຫນ່ງຢູ່ໃນສ່ວນເທົ່າທຽມກັນຂອງປະລິມານທີ່ໃຫ້ພາຍໃນໄລຍະເວລາທີ່ແນ່ນອນ, ແລະລາຄາບໍ່ຄວນສູງກວ່າລາຄາສະເລ່ຍທີ່ມີນ້ໍາຫນັກໃນເວລາເປີດຕົວ.
• ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ. ມັນເປັນການຊອກຫາຮູບແບບໃຫມ່ສໍາລັບ algorithms ໃຫມ່. ກ່ອນທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນການທົດສອບ, ຫຼາຍກວ່າ 75% ຂອງວັນທີຜະລິດແມ່ນການເກັບກໍາຂໍ້ມູນ. ຜົນການຄົ້ນຫາແມ່ນຂຶ້ນກັບພຽງແຕ່ວິທີການມືອາຊີບແລະລາຍລະອຽດ. ການຄົ້ນຫາຕົວມັນເອງຖືກຕັ້ງຄ່າດ້ວຍຕົນເອງໂດຍໃຊ້ algorithms ຕ່າງໆ.
• ພູເຂົາກ້ອນ. ນໍາໃຊ້ເພື່ອວາງຄໍາສັ່ງ, ຈໍານວນທັງຫມົດທີ່ບໍ່ເກີນຈໍານວນທີ່ກໍານົດໄວ້ໃນພາລາມິເຕີ. ໃນການແລກປ່ຽນຈໍານວນຫຼາຍ, ສູດການຄິດໄລ່ນີ້ຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນຫຼັກຂອງລະບົບ, ແລະມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດກໍານົດປະລິມານໃນຕົວກໍານົດການຄໍາສັ່ງ.
• ຍຸດທະສາດການຄາດເດົາ. ນີ້ແມ່ນຮູບແບບມາດຕະຖານສໍາລັບພໍ່ຄ້າເອກະຊົນທີ່ຊອກຫາວິທີທີ່ຈະໄດ້ຮັບລາຄາທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການຊື້ຂາຍທີ່ມີເປົ້າຫມາຍຂອງກໍາໄລຕໍ່ມາ.

ການຝຶກອົບຮົມແລະປື້ມກ່ຽວກັບການຊື້ຂາຍ algorithmic

ເຈົ້າຈະບໍ່ໄດ້ຮັບຄວາມຮູ້ປະເພດນັ້ນຢູ່ໃນວົງການໂຮງຮຽນ. ນີ້ແມ່ນພື້ນທີ່ແຄບແລະສະເພາະ. ມັນເປັນການຍາກທີ່ຈະແຍກອອກຈາກການສຶກສາທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖືແທ້ໆຢູ່ທີ່ນີ້, ແຕ່ຖ້າພວກເຮົາໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ, ຄວາມຮູ້ທີ່ສໍາຄັນຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນຈໍາເປັນເພື່ອເຂົ້າຮ່ວມການຊື້ຂາຍ algorithmic:

• ຄະນິດສາດເຊັ່ນດຽວກັນກັບຕົວແບບເສດຖະກິດ;
• ພາສາການຂຽນໂປລແກລມ – Python, С++, MQL4 (ສໍາລັບ Forex);
• ຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບສັນຍາກ່ຽວກັບການແລກປ່ຽນແລະລັກສະນະຂອງເຄື່ອງມື (ທາງເລືອກ, ອະນາຄົດ, ແລະອື່ນໆ).

ທິດທາງນີ້ຈະຕ້ອງໄດ້ຮັບການ mastered ຕົ້ນຕໍກ່ຽວກັບຕົວທ່ານເອງ. ສໍາລັບການອ່ານວັນນະຄະດີການສຶກສາກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້ນີ້, ທ່ານສາມາດພິຈາລະນາຫນັງສື:

• “Quantum Trading” ແລະ “Algorithmic Trading” – Ernest Chen;
• “ການຊື້ຂາຍ Algorithmic ແລະການເຂົ້າເຖິງໂດຍກົງກັບການແລກປ່ຽນ” – Barry Johnsen;
• “ວິທີການແລະສູດການຄິດໄລ່ຂອງຄະນິດສາດທາງດ້ານການເງິນ” – Lyu Yu-Dau;
• “ພາຍໃນກ່ອງດໍາ” – Rishi K. Narang;
• “ການຄ້າແລະການແລກປ່ຽນ: ໂຄງສ້າງຈຸນລະພາກຂອງຕະຫຼາດສໍາລັບນັກປະຕິບັດ” – Larry Harris.

ວິທີທີ່ມີປະສິດຕິຜົນທີ່ສຸດທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນຂະບວນການຮຽນຮູ້ແມ່ນການຮຽນຮູ້ພື້ນຖານຂອງການຊື້ຂາຍຫຼັກຊັບແລະການວິເຄາະດ້ານວິຊາການ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຊື້ປື້ມກ່ຽວກັບການຊື້ຂາຍແບບ algorithmic. ຄວນສັງເກດວ່າສິ່ງພິມທີ່ເປັນມືອາຊີບສ່ວນໃຫຍ່ສາມາດພົບເຫັນຢູ່ໃນພາສາອັງກິດເທົ່ານັ້ນ.

ນອກ​ຈາກ​ປຶ້ມ​ທີ່​ມີ​ອະ​ຄະ​ຕິ​, ມັນ​ຍັງ​ຈະ​ເປັນ​ປະ​ໂຫຍດ​ທີ່​ຈະ​ອ່ານ​ວັນ​ນະ​ຄະ​ດີ​ແລກ​ປ່ຽນ​.

myths ທີ່ມີຊື່ສຽງກ່ຽວກັບການຊື້ຂາຍ algorithmic

ຫຼາຍຄົນເຊື່ອວ່າການນໍາໃຊ້ການຊື້ຂາຍຫຸ່ນຍົນພຽງແຕ່ສາມາດມີກໍາໄລໄດ້ແລະພໍ່ຄ້າບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງເຮັດຫຍັງເລີຍ. ແນ່ນອນບໍ່ແມ່ນ. ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສະເຫມີເພື່ອຕິດຕາມຫຸ່ນຍົນ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບແລະຄວບຄຸມມັນເພື່ອບໍ່ໃຫ້ຄວາມຜິດພາດແລະຄວາມລົ້ມເຫລວເກີດຂື້ນ. ບາງຄົນຄິດວ່າຫຸ່ນຍົນບໍ່ສາມາດຫາເງິນໄດ້. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຜູ້ທີ່, ສ່ວນຫຼາຍອາດຈະ, ກ່ອນຫນ້ານີ້ໄດ້ພົບກັບຫຸ່ນຍົນທີ່ມີຄຸນນະພາບຕ່ໍາທີ່ຂາຍໂດຍ scammers ສໍາລັບທຸລະກໍາແລກປ່ຽນເງິນຕາຕ່າງປະເທດ. ມີຫຸ່ນຍົນທີ່ມີຄຸນນະພາບໃນການຊື້ຂາຍເງິນຕາທີ່ສາມາດສ້າງລາຍໄດ້. ແຕ່​ຈະ​ບໍ່​ມີ​ຜູ້​ໃດ​ຈະ​ຂາຍ​ໃຫ້​ເຂົາ​ເຈົ້າ, ເພາະ​ວ່າ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ໄດ້​ຮັບ​ເງິນ​ທີ່​ດີ. ການຊື້ຂາຍໃນຕະຫຼາດຫຼັກຊັບມີທ່າແຮງອັນໃຫຍ່ຫຼວງສໍາລັບການສ້າງລາຍໄດ້. ການຊື້ຂາຍ Algorithmic ເປັນການບຸກທະລຸທີ່ແທ້ຈິງໃນພາກສະຫນາມຂອງການລົງທຶນ. ຫຸ່ນ​ຍົນ​ໄດ້​ຮັບ​ເອົາ​ວຽກ​ງານ​ເກືອບ​ທຸກ​ມື້​ທີ່​ໃຊ້​ເວ​ລາ​ຫຼາຍ.