Algo trading: de essentie, handelsstrategieën en risico’s

Momenteel worden de meeste operaties op beurzen uitgevoerd met behulp van speciale robots, waarin verschillende algoritmen zijn ingebed. Deze tactiek wordt algoritmische handel genoemd. Dit is een trend van de afgelopen decennia die de markt op veel manieren heeft veranderd.

Wat is algoritmische handel?

De belangrijkste vorm van algoritmische handel is HFT-handel. Het punt is om de transactie onmiddellijk te voltooien. Met andere woorden, dit type profiteert van zijn belangrijkste voordeel: snelheid. Algoritmische handel heeft twee hoofddefinities:

• Algo handel. Een autosysteem dat kan handelen zonder een handelaar in een bepaald algoritme. Het systeem is nodig om directe winst te genereren door middel van auto-analyse van de markt en het openen van posities. Dit algoritme wordt ook wel een “handelsrobot” of “adviseur” genoemd.
• Algoritmische handel. Uitvoering van grote orders in de markt, wanneer deze automatisch in delen worden opgedeeld en geleidelijk worden geopend in overeenstemming met de gespecificeerde regels. Het systeem wordt gebruikt om het handwerk van handelaren te vergemakkelijken bij het uitvoeren van transacties. Als u bijvoorbeeld een taak heeft om 100 duizend aandelen te kopen en tegelijkertijd posities voor 1-3 aandelen moet openen, zonder de aandacht te trekken in de orderfeed.

Vereenvoudigde, algoritmische handel is de automatisering van de dagelijkse activiteiten die door handelaren worden uitgevoerd om de tijd te verminderen die nodig is om aandeleninformatie te analyseren, wiskundige modellen te berekenen en transacties uit te voeren. Het systeem verwijdert ook de rol van de menselijke factor in het functioneren van de markt (emoties, speculatie, “intuïtie van de handelaar”), wat soms zelfs de winstgevendheid van de meest veelbelovende strategie tenietdoet.

De geschiedenis van de opkomst van algoritmische handel

1971 wordt beschouwd als het startpunt voor algoritmische handel (het verscheen gelijktijdig met het eerste geautomatiseerde handelssysteem NASDAQ). In 1998 heeft de Amerikaanse Securities Commission (SEC) officieel toestemming gegeven voor het gebruik van elektronische handelsplatforms. Toen begon de echte concurrentie van geavanceerde technologieën. De volgende belangrijke momenten in de ontwikkeling van algoritmische handel die het vermelden waard zijn:

• Begin jaren 2000. Geautomatiseerde transacties werden in slechts enkele seconden voltooid. Het marktaandeel van robots was minder dan 10%.
• jaar 2009. De uitvoeringssnelheid van applicaties werd verschillende keren verlaagd, tot enkele milliseconden. Het aandeel verkoopmedewerkers steeg fors tot 60%.
• 2012 en verder. De onvoorspelbaarheid van gebeurtenissen op uitwisselingen heeft geleid tot een groot aantal fouten in de rigide algoritmen van de meeste software. Dit leidde tot een vermindering van het volume van geautomatiseerde handel tot 50% van het totaal. Kunstmatige intelligentietechnologie wordt ontwikkeld en wordt geïntroduceerd.

Hoogfrequente handel is vandaag de dag nog steeds relevant. Veel routinehandelingen (bijvoorbeeld marktschaling) worden automatisch uitgevoerd, wat de last voor handelaren aanzienlijk vermindert. De machine heeft het levende intellect en de ontwikkelde menselijke intuïtie echter nog niet volledig kunnen vervangen. Dit is vooral het geval wanneer de volatiliteit van de beurs sterk stijgt door de publicatie van belangrijk internationaal economisch nieuws. In deze periode wordt het gebruik van robots sterk afgeraden.

Voor- en nadelen van algoritmische handel

De voordelen van het algoritme zijn alle nadelen van handmatig handelen. Een persoon wordt gemakkelijk beïnvloed door emoties, maar robots zijn dat niet. De robot handelt strikt volgens het algoritme. Als de deal in de toekomst winstgevend kan zijn, zal de robot deze naar je toe brengen. Ook is een persoon lang niet altijd in staat om zich volledig op zijn eigen acties te concentreren en heeft hij van tijd tot tijd rust nodig. Robots hebben dergelijke nadelen niet. Maar ze hebben hun eigen en onder hen:

• door strikte naleving van algoritmen kan de robot zich niet aanpassen aan veranderende marktomstandigheden;
• de complexiteit van de algoritmische handel zelf en de hoge vereisten voor voorbereiding;
• fouten van de geïntroduceerde algoritmen, die de robot zelf niet kan detecteren (dit is natuurlijk al een menselijke factor, maar een mens kan zijn fouten detecteren en corrigeren, maar robots kunnen dit nog niet).

U moet handelsrobots niet beschouwen als de enige manier om geld te verdienen met handelen, aangezien de winstgevendheid van automatisch handelen en handmatig handelen de afgelopen 30 jaar bijna hetzelfde is geworden.

De essentie van algoritmische handel

Algohandelaren (ook wel kwantumhandelaren genoemd) gebruiken alleen de theorie van de kans dat prijzen binnen het vereiste bereik vallen. De berekening is gebaseerd op de vorige prijsreeksen of meerdere financiële instrumenten. De regels zullen veranderen met veranderingen in het marktgedrag.
Algoritmische handelaren zijn altijd op zoek naar marktinefficiënties, terugkerende koerspatronen in de geschiedenis en de mogelijkheid om toekomstige terugkerende koersen te berekenen. Daarom ligt de essentie van algoritmische handel in de regels voor het kiezen van open posities en groepen robots. De keuze kan zijn:

• handleiding – de implementatie wordt uitgevoerd door de onderzoeker op basis van wiskundige en fysische modellen;
• automatisch – het is noodzakelijk voor massale opsomming van regels en tests binnen het programma;
• genetisch – hier worden de regels ontwikkeld door een programma dat elementen van kunstmatige intelligentie bevat.

Andere ideeën en utopieën over algoritmische handel zijn fictie. Zelfs robots kunnen de toekomst niet “voorspellen” met een 100% garantie. De markt kan niet zo inefficiënt zijn dat er altijd en overal regels gelden voor robots. Grote investeringsmaatschappijen die algoritmen gebruiken (bijvoorbeeld Renessaince Technology, Citadel, Virtu) hebben honderden groepen (families) handelsrobots die duizenden instrumenten bestrijken. Het is deze methode, die een diversificatie van algoritmen is, die hen dagelijkse winst oplevert.

Algoritmetypes

Een algoritme is een reeks duidelijke instructies die zijn ontworpen om een ​​specifieke taak uit te voeren. Op de financiële markt worden de algoritmen van gebruikers uitgevoerd door computers. Om een ​​set regels te creëren, zullen gegevens over de prijs, het volume en de uitvoeringstijd van toekomstige transacties worden gebruikt. Algo-handel op de aandelen- en valutamarkten is onderverdeeld in vier hoofdtypen:

• Statistisch. Deze methode is gebaseerd op statistische analyse met behulp van historische tijdreeksen om handelsmogelijkheden te identificeren.
• Auto. Het doel van deze strategie is om regels te creëren waarmee marktpartijen het risico van transacties kunnen verminderen.
• Leidinggevend. Deze methode is ontworpen om specifieke taken uit te voeren met betrekking tot het openen en sluiten van handelsorders.
• Direct. Deze technologie is gericht op het maximaliseren van de snelheid van markttoegang en het verlagen van de kosten voor het betreden en verbinden van algoritmische handelaren met de handelsterminal.

Hoogfrequente algoritmische handel kan worden onderscheiden als een apart gebied voor gemechaniseerde handel. Het belangrijkste kenmerk van deze categorie is de hoge frequentie van ordercreatie: transacties worden in milliseconden uitgevoerd. Deze aanpak kan grote voordelen opleveren, maar brengt ook bepaalde risico’s met zich mee.

Geautomatiseerde handel: robots en adviseurs

In 1997 beschreef analist Tushar Chand in zijn boek Beyond Technical Analysis (oorspronkelijk Beyond Technical Analysis genoemd), voor het eerst een mechanisch handelssysteem (MTS). Dit systeem wordt een handelsrobot of een valutaadviseur genoemd. Dit zijn softwaremodules die de markt bewaken, handelsorders uitgeven en de uitvoering van deze orders controleren. Er zijn twee soorten robothandelsprogramma’s:

• geautomatiseerd “van” en “naar” – ze zijn in staat om onafhankelijke onafhankelijke beslissingen te nemen over de handel;
• signalen geven aan de handelaar om handmatig een deal te openen, ze sturen zelf geen bestellingen.

In het geval van algoritmische handel wordt alleen het 1e type robot of adviseur overwogen, en zijn “supertaak” is de implementatie van die strategieën die niet mogelijk zijn bij handmatig handelen.

Het Renaissance Institutiona Equlties Fund is het grootste particuliere fonds dat gebruik maakt van algoritmische handel. Het werd in de Verenigde Staten geopend door Renaissance Technologies LLC, dat in 1982 werd opgericht door James Harris Simons. De Financial Times noemde Simons later ‘de slimste miljardair’.

Hoe worden handelsrobots gemaakt?

De robots die worden gebruikt voor algoritmische handel op de aandelenmarkt zijn gespecialiseerde computerprogramma’s. Hun ontwikkeling begint in de eerste plaats met het verschijnen van een duidelijk plan van alle taken die robots zullen uitvoeren, inclusief strategieën. De uitdaging voor de trader-programmeur is om een ​​algoritme te creëren dat rekening houdt met zijn kennis en persoonlijke voorkeuren. Natuurlijk is het noodzakelijk om van tevoren alle nuances van het systeem dat transacties automatiseert duidelijk te begrijpen. Daarom wordt het voor beginnende handelaren niet aanbevolen om zelf een TC-algoritme te maken. Voor de technische implementatie van handelsrobots moet u minimaal één programmeertaal kennen. Gebruik mql4, Python, C #, C ++, Java, R, MathLab om programma’s te schrijven.
De mogelijkheid om te programmeren biedt handelaren veel voordelen:

• de mogelijkheid om databases te maken;
• lanceer- en testsystemen;
• analyseer hoogfrequente strategieën;
• snel fouten herstellen.

Er zijn veel zeer nuttige open source bibliotheken en projecten voor elke taal. Een van de grootste algoritmische handelsprojecten is QuantLib, gemaakt in C ++. Als u rechtstreeks verbinding moet maken met Currenex, LMAX, Integral of andere liquiditeitsverschaffers om hoogfrequente algoritmen te gebruiken, moet u de vaardigheden beheersen om Java-verbindings-API’s te schrijven. Bij gebrek aan programmeervaardigheden, is het mogelijk om speciale algoritmische handelsprogramma’s te gebruiken om eenvoudige mechanische handelssystemen te creëren. Voorbeelden van dergelijke platformen:

• TSLab;
• WhelthLab;
• MetaTrader;
• S # .Studio;
• Multikaarten;
• HandelStation.

Algoritmische beurshandel

De aandelen- en derivatenmarkten bieden volop mogelijkheden voor geautomatiseerde systemen, maar algoritmische handel komt vaker voor bij grote fondsen dan bij particuliere beleggers. Er zijn verschillende soorten algoritmische handel op de aandelenmarkt:

• Een systeem gebaseerd op technische analyse. Ontworpen om te profiteren van marktinefficiënties en meerdere indicatoren om trends en marktbewegingen te identificeren. Vaak is deze strategie gericht op het maken van winst uit de methoden van klassieke technische analyse.
• Paar- en basketbalhandel. Het systeem gebruikt de verhouding van twee of meer instrumenten (een ervan is een “gids”, dwz de eerste veranderingen vinden daarin plaats, en dan worden de 2e en volgende instrumenten getrokken) met een relatief hoog percentage, maar niet gelijk aan 1. Als het instrument wijkt af van de aangegeven route, hij zal waarschijnlijk terugkeren naar zijn groep. Door deze afwijking te volgen, kan het algoritme handelen en winst genereren voor de eigenaar.
• Markt maken. Dit is een andere strategie die tot doel heeft de marktliquiditeit te behouden. Zodat een particuliere handelaar of hedgefonds op elk moment een handelsinstrument kan kopen of verkopen. Marktmakers kunnen hun winst zelfs gebruiken om aan de vraag naar verschillende instrumenten te voldoen en van de beurs te profiteren. Maar dit belet niet het gebruik van speciale strategieën op basis van snel verkeer en marktgegevens.
• Vooraan lopen. In het kader van een dergelijk systeem worden tools gebruikt om het transactievolume te analyseren en grote orders te identificeren. Het algoritme houdt er rekening mee dat grote bestellingen de prijs vasthouden en ervoor zorgen dat tegengestelde transacties in de tegenovergestelde richting verschijnen. Vanwege de snelheid waarmee marktgegevens in orderboeken en feeds worden geanalyseerd, zullen ze te maken krijgen met volatiliteit, proberen ze beter te presteren dan andere deelnemers en accepteren ze weinig volatiliteit bij het invullen van zeer grote orders.
• Arbitrage. Dit is een transactie waarbij financiële instrumenten worden gebruikt, de correlatie tussen beide is bijna één. Dergelijke instrumenten hebben in de regel de kleinste afwijkingen. Het systeem bewaakt prijswijzigingen voor gekoppelde instrumenten en voert arbitragetransacties uit die de prijzen gelijkmaken. Voorbeeld: er worden 2 verschillende soorten aandelen van hetzelfde bedrijf genomen, die synchroon veranderen met 100% correlatie. Of dezelfde aandelen worden ingenomen, maar in verschillende markten. Op de ene beurs zal het iets eerder stijgen / dalen dan op de andere. Nadat u dit moment op de 1e hebt “gepakt”, kunt u op de 2e deals openen.
• Handelen op volatiliteit. Dit is het moeilijkste type handel, gebaseerd op het kopen van verschillende soorten opties en het verwachten van een toename van de volatiliteit van een bepaald instrument. Deze algoritmische handel vereist veel rekenkracht en een team van experts. Hier analyseren de knapste koppen verschillende instrumenten en doen ze voorspellingen over welke ervan de volatiliteit kunnen verhogen. Ze zetten hun analysemechanismen in robots en kopen op het juiste moment opties voor deze instrumenten.

Algoritmische handelsrisico’s

De invloed van algoritmische handel is de afgelopen tijd aanzienlijk toegenomen. Uiteraard brengen nieuwe handelsmethoden bepaalde risico’s met zich mee die voorheen niet werden verwacht. HFT-transacties zijn bijzonder beladen met risico’s waarmee rekening moet worden gehouden.
Het gevaarlijkste bij het werken met algoritmen:

• Prijsmanipulatie. U kunt algoritmen aanpassen om rechtstreeks van invloed te zijn op individuele instrumenten. De gevolgen kunnen hier zeer gevaarlijk zijn. In 2013, op de eerste handelsdag op de wereldwijde BATS-markt, was er een reële waardedaling van de effecten van het bedrijf. In slechts 10 seconden zakte de prijs van $ 15 naar slechts een paar cent. De reden was de activiteit van een robot die opzettelijk was geprogrammeerd om de aandelenkoersen te verlagen. Dit beleid kan andere deelnemers misleiden en de situatie op de beurs enorm verstoren.
• Uitstroom van werkkapitaal. Als de markt onder stress staat, schorten deelnemers die robots gebruiken de handel op. Aangezien de meeste bestellingen van auto-adviseurs komen, is er een wereldwijde uitstroom die onmiddellijk alle koersen doet crashen. De gevolgen van een dergelijke uitwisselings-swing kunnen zeer ernstig zijn. Bovendien veroorzaakt de uitstroom van liquiditeiten wijdverbreide paniek, wat de moeilijke situatie nog zal verergeren.
• De volatiliteit is sterk toegenomen. Soms zijn er onnodige schommelingen in de waarde van activa in alle markten van de wereld. Dit kan een forse prijsstijging zijn of een catastrofale daling. Deze situatie wordt flash-crash genoemd. Vaak is de oorzaak van fluctuaties het gedrag van hoogfrequente robots, omdat hun aandeel in het totale aantal marktpartijen erg groot is.
• Verhoogde kosten. Een groot aantal mechanische adviseurs moeten hun technische capaciteiten voortdurend verbeteren. Als gevolg hiervan verandert het tariefbeleid, wat natuurlijk niet goed is voor handelaren.
• Operationeel risico. Een groot aantal gelijktijdig binnenkomende bestellingen kan servers met een enorme capaciteit overbelasten. Daarom stopt het systeem soms tijdens de piekperiode van actieve handel, worden alle kapitaalstromen opgeschort en lopen deelnemers grote verliezen.
• De voorspelbaarheid van de markt neemt af. Robots hebben een grote impact op transactieprijzen. Dit vermindert de nauwkeurigheid van de prognose en ondermijnt de fundamenten van de onderliggende analyse. Ook beroven auto-helpers traditionele handelaren van goede prijzen.

Robots brengen gewone marktdeelnemers geleidelijk in diskrediet en dit leidt in de toekomst tot een volledige afwijzing van handmatige bewerkingen. De situatie zal de positie van het stelsel van algoritmen versterken, wat zal leiden tot een toename van de daaraan verbonden risico’s.

Algoritmische Forex Trading

De groei van algoritmische valutahandel is grotendeels te danken aan de automatisering van processen en een vermindering van de tijd voor het uitvoeren van valutatransacties met behulp van software-algoritmen. Dit verlaagt ook de bedrijfskosten. Forex gebruikt voornamelijk robots op basis van technische analysemethoden. En aangezien de meest voorkomende terminal het MetaTrader-platform is, is de MQL-programmeertaal die door de platformontwikkelaars wordt geleverd, de meest gebruikelijke methode geworden voor het schrijven van robots.

Kwantitatieve handel

Kwantitatieve handel is de handelsrichting, met als doel een model te vormen dat de dynamiek van verschillende financiële activa beschrijft en u in staat stelt nauwkeurige voorspellingen te doen. Kwantitatieve handelaren, ook wel kwantumhandelaren genoemd, zijn doorgaans hoogopgeleide specialisten in hun vakgebied: economen, wiskundigen, programmeurs. Om kwantumhandelaar te worden, moet je op zijn minst de basis van wiskundige statistiek en econometrie kennen.

Hoogfrequente algoritmische handel / HFT-handel

Dit is de meest voorkomende vorm van geautomatiseerd handelen. Een kenmerk van deze methode is dat transacties met hoge snelheid kunnen worden uitgevoerd in verschillende instrumenten, waarbij de cyclus van het creëren / sluiten van posities binnen één seconde is voltooid.

HFT-transacties profiteren van het belangrijkste voordeel van computers ten opzichte van mensen: megahoge snelheid.

Er wordt aangenomen dat de auteur van het idee Stephen Sonson is, die samen met D. Whitcomb en D. Hawkes in 1989 ’s werelds eerste automatische handelsdesk (Automatic Trading Desk) heeft opgericht. Hoewel de formele ontwikkeling van technologie pas in 1998 begon, toen het gebruik van elektronische platforms op Amerikaanse beurzen werd goedgekeurd.

Basisprincipes van HFT-handel

Deze handel is gebaseerd op de volgende walvissen:

• het gebruik van hightech-systemen houdt de uitvoeringsperiode van posities op het niveau van 1-3 milliseconden;
• winsten uit micro-veranderingen in prijzen en marges;
• uitvoering van grootschalige snelle transacties en winst maken op het laagste reële niveau, soms minder dan een cent (het potentieel van HFT is vele malen groter dan bij traditionele strategieën);
• het gebruik van alle soorten arbitragetransacties;
• transacties worden strikt tijdens de handelsdag uitgevoerd, het transactievolume voor elke sessie kan tienduizenden bedragen.

Hoogfrequente handelsstrategieën

Elke algoritmische handelsstrategie kan hier worden gebruikt, maar handel tegelijkertijd met een snelheid die buiten het bereik van mensen ligt. Hier zijn bijvoorbeeld enkele HFT-strategieën:

• Identificatie van pools met een hoge liquiditeit. Deze technologie is gericht op het detecteren van verborgen (“donkere”) of bulkorders door kleine testtransacties te openen. Het doel is om de sterke beweging te bestrijden die wordt gecreëerd door de volumetrische pools.
• Oprichting van een elektronische markt. In het proces van toenemende liquiditeit in de markt wordt winst gerealiseerd door te handelen binnen de spread. Meestal wordt de spread groter bij het handelen op een beurs. Als de market maker geen klanten heeft die een evenwicht kunnen bewaren, moeten hoogfrequente handelaren hun eigen middelen gebruiken om vraag en aanbod van het instrument af te sluiten. Uitwisselingen en ECN’s zullen als beloning kortingen geven op bedrijfskosten.
• Vooraan lopen. De naam vertaalt zich als “vooruit rennen”. Deze strategie is gebaseerd op de analyse van de huidige koop- en verkooporders, de liquiditeit van activa en de gemiddelde openstaande rente. De essentie van deze methode is om grote bestellingen te detecteren en uw eigen kleine bestellingen te plaatsen tegen een iets hogere prijs. Nadat de order is uitgevoerd, gebruikt het algoritme de hoge waarschijnlijkheid van fluctuaties in koersen rond een andere grote order om een ​​andere hogere order te plaatsen.
• Uitgestelde arbitrage. Deze strategie maakt gebruik van actieve toegang tot voorraadgegevens door geografische nabijheid tot servers of de aanschaf van dure directe verbindingen met grote sites. Het wordt vaak gebruikt door handelaren die afhankelijk zijn van deviezenregelgevers.
• Statistische arbitrage. Deze methode van hoogfrequente handel is gebaseerd op het identificeren van de correlatie van verschillende instrumenten tussen platforms of overeenkomstige vormen van activa (futures voor valutaparen en hun spot-tegenpartijen, derivaten en aandelen). Deze transacties worden meestal uitgevoerd door particuliere banken, investeringsfondsen en andere erkende dealers.

Hoogfrequente operaties worden uitgevoerd in microvolumes, wat wordt gecompenseerd door een groot aantal transacties. In dit geval worden winst en verlies onmiddellijk geboekt.

Herziening van programma’s voor algoritmische handelaren

Er is een klein stukje software dat wordt gebruikt voor algoritmische handel en robotprogrammering:

• TSLab. Russisch gemaakte C #-software. Compatibel met de meeste valuta- en effectenmakelaars. Dankzij een speciaal blokschema heeft het een vrij eenvoudige en gemakkelijk te leren interface. U kunt het programma gratis gebruiken om het systeem te testen en te optimaliseren, maar voor echte transacties dient u een abonnement aan te schaffen.
• RijkdomLab. Een programma dat wordt gebruikt om algoritmen te ontwikkelen in C #. Met zijn hulp kunt u de Wealth Script-bibliotheek gebruiken om algoritmische handelssoftware te schrijven, wat het coderingsproces aanzienlijk vereenvoudigt. U kunt ook citaten uit verschillende bronnen aan het programma koppelen. Naast backtesting kunnen er op de financiële markt ook echte transacties plaatsvinden.
• R-studio. Meer geavanceerd programma voor quanta (niet geschikt voor beginners). De software combineert verschillende talen, waarvan er één een speciale R-taal gebruikt voor gegevens- en tijdreeksverwerking. Hier worden algoritmen en interfaces gemaakt, tests uitgevoerd, optimalisatie, statistieken en andere gegevens kunnen worden verkregen. R Studio is gratis, maar behoorlijk serieus. Het programma maakt gebruik van verschillende ingebouwde bibliotheken, testers, modellen, enz.

Strategieën voor algoritmische handel

Algotrading heeft de volgende strategieën:

• TWAP. Dit algoritme opent regelmatig orders tegen de beste bied- of laatprijs.
• Uitvoeringsstrategie.  Het algoritme vereist grote aankopen van activa tegen gewogen gemiddelde prijzen, meestal gebruikt door grote deelnemers (hedgefondsen en brokers).
• VWAP. Het algoritme wordt gebruikt om gedurende een bepaalde periode posities in een gelijk deel van een bepaald volume te openen, en de prijs mag bij de lancering niet hoger zijn dan de gewogen gemiddelde prijs.
• Datamining. Het is een zoektocht naar nieuwe patronen voor nieuwe algoritmen. Voor de start van de test was meer dan 75% van de mijndata voor het verzamelen van gegevens. Zoekresultaten zijn alleen afhankelijk van professionele en gedetailleerde methoden. De zoekopdracht zelf wordt handmatig geconfigureerd met behulp van verschillende algoritmen.
• Ijsberg. Wordt gebruikt om bestellingen te plaatsen waarvan de totale hoeveelheid de in de parameters gespecificeerde hoeveelheid niet overschrijdt. Op veel beurzen is dit algoritme ingebouwd in de kern van het systeem en kunt u het volume specificeren in de bestelparameters.
• Speculatieve strategie. Dit is het standaardmodel voor handelaren die op zoek zijn naar de best mogelijke prijs om mee te handelen om vervolgens winst te genereren.

Training en boeken over algoritmische handel

Dat soort kennis krijg je niet in schoolkringen. Dit is een zeer smal en specifiek gebied. Het is moeilijk om hier echt betrouwbare studies te onderscheiden, maar om samen te vatten, de volgende belangrijke kennis is nodig om deel te nemen aan algoritmische handel:

• wiskundige en economische modellen;
• programmeertalen – Python, С ++, MQL4 (voor Forex);
• informatie over contracten over de uitwisseling en kenmerken van instrumenten (opties, futures, enz.).

Deze richting zul je voornamelijk zelf moeten beheersen. Voor het lezen van educatieve literatuur over dit onderwerp, kunt u boeken overwegen:

• Quantumhandel en algoritmische handel – Ernest Chen;
• Algoritmische handel en directe toegang tot de beurs – Barry Johnsen;
• “Methoden en algoritmen van financiële wiskunde” – Luu Yu-Dau;
• “In de zwarte doos” – Rishi K. Narang;
• Handelen en beurzen: marktmicrostructuur voor beoefenaars – Larry Harris.

Het meest productieve leerproces is om te beginnen met het leren van de basisprincipes van aandelenhandel en technische analyse, en vervolgens het kopen van boeken over algoritmische handel. Merk ook op dat de meeste vakpublicaties alleen in het Engels te vinden zijn.

Naast boeken met een vooroordeel, is het ook handig om eventuele voorraadliteratuur te lezen.

Beroemde mythen over algoritmische handel

Veel mensen geloven dat het gebruik van robothandel alleen maar winstgevend kan zijn en dat handelaren helemaal niets hoeven te doen. Natuurlijk niet. Het is altijd nodig om de robot te bewaken, te optimaliseren en te besturen zodat fouten en storingen niet optreden. Sommige mensen denken dat robots geen geld kunnen verdienen. Dit zijn mensen die hoogstwaarschijnlijk eerder robots van lage kwaliteit zijn tegengekomen die door oplichters worden verkocht voor valutatransacties. Er zijn kwaliteitsrobots in de valutahandel die geld kunnen verdienen. Maar niemand zal ze verkopen, want ze brengen al goed geld op. Handelen op de beurs heeft een enorm winstpotentieel. Algoritmische handel is een echte doorbraak op het gebied van beleggen. Robots nemen bijna alle dagelijkse taken over die vroeger veel tijd in beslag namen.