Handel algorytmami: jego istota, strategie handlowe i ryzyko

Obecnie większość operacji na giełdach przeprowadzana jest za pomocą specjalnych robotów, w które osadzone są różne algorytmy. Ta taktyka nazywa się handlem algorytmicznym. To trend ostatnich dziesięcioleci, który pod wieloma względami zmienił rynek.

Co to jest handel algorytmiczny?

Główną formą handlu algorytmicznego jest handel HFT. Chodzi o to, aby transakcja była natychmiastowa. Innymi słowy, ten typ wykorzystuje swoją główną zaletę – szybkość. Handel algorytmiczny ma dwie główne definicje:

• Handel algorytmami. Autosystem, który może handlować bez tradera w danym algorytmie. System jest niezbędny do generowania bezpośredniego zysku poprzez autoanalizę rynku i otwieranie pozycji. Algorytm ten jest również nazywany „robotem handlowym” lub „doradcą”.
• Handel algorytmiczny. Realizacja dużych zleceń na rynku, gdy są one automatycznie dzielone na części i stopniowo otwierane zgodnie z określonymi zasadami. System służy do ułatwienia ręcznej pracy handlowców podczas przeprowadzania transakcji. Na przykład, jeśli masz zadanie kupić 100 tys. akcji, a jednocześnie musisz otwierać pozycje na 1-3 akcje, nie przyciągając uwagi w kanale zamówień.

Uproszczony handel algorytmiczny to automatyzacja codziennych operacji wykonywanych przez traderów w celu skrócenia czasu potrzebnego na analizę informacji o akcjach, obliczanie modeli matematycznych i wykonywanie transakcji. System usuwa także rolę czynnika ludzkiego w funkcjonowaniu rynku (emocje, spekulacje, „intuicja tradera”), co czasami neguje nawet opłacalność najbardziej obiecującej strategii.

Historia powstania handlu algorytmicznego

Rok 1971 jest uważany za punkt wyjścia dla handlu algorytmicznego (pojawił się równolegle z pierwszym zautomatyzowanym systemem handlu NASDAQ). W 1998 roku amerykańska Komisja Papierów Wartościowych (SEC) oficjalnie zatwierdziła korzystanie z elektronicznych platform transakcyjnych. Wtedy zaczęła się prawdziwa rywalizacja wysokich technologii. Warto wspomnieć o następujących ważnych momentach w rozwoju handlu algorytmicznego:

• Początek XXI wieku. Zautomatyzowane transakcje zostały zrealizowane w zaledwie kilka sekund. Udział w rynku robotów wyniósł mniej niż 10%.
• rok 2009. Szybkość wykonywania aplikacji została kilkakrotnie zmniejszona, osiągając kilka milisekund. Udział sprzedawców gwałtownie wzrósł do 60%.
• 2012 i później. Nieprzewidywalność wydarzeń na giełdach doprowadziła do dużej liczby błędów w sztywnych algorytmach większości oprogramowania. Doprowadziło to do zmniejszenia wolumenu handlu automatycznego do 50% całości. Technologia sztucznej inteligencji jest rozwijana i wprowadzana.

Handel o wysokiej częstotliwości jest nadal aktualny. Wiele rutynowych operacji (na przykład skalowanie rynku) jest wykonywanych automatycznie, co znacznie zmniejsza obciążenie traderów. Jednak maszyna nie była jeszcze w stanie całkowicie zastąpić żywego intelektu i wykształconej ludzkiej intuicji. Jest to szczególnie widoczne w sytuacji, gdy zmienność na giełdzie mocno rośnie w wyniku publikacji ważnych międzynarodowych wiadomości gospodarczych. W tym okresie zdecydowanie odradza się poleganie na robotach.

Zalety i wady handlu algorytmicznego

Zaletami algorytmu są wszystkie wady handlu ręcznego. Emocje łatwo wpływają na człowieka, ale roboty nie. Robot będzie handlował ściśle według algorytmu. Jeśli transakcja może być opłacalna w przyszłości, robot dostarczy ją do Ciebie. Ponadto człowiek nie zawsze jest w stanie w pełni skoncentrować się na własnych działaniach i od czasu do czasu potrzebuje odpoczynku. Roboty nie mają takich wad. Ale mają swoje i wśród nich:

• ze względu na ścisłe przestrzeganie algorytmów robot nie może dostosować się do zmieniających się warunków rynkowych;
• złożoność samego handlu algorytmicznego i wysokie wymagania dotyczące przygotowania;
• błędy wprowadzonych algorytmów, których sam robot nie jest w stanie wykryć (to oczywiście jest już czynnik ludzki, ale człowiek może wykryć i poprawić swoje błędy, ale roboty jeszcze tego nie potrafią).

Nie powinieneś traktować robotów handlowych jako jedynego możliwego sposobu na zarabianie pieniędzy na handlu, ponieważ opłacalność handlu automatycznego i ręcznego stała się prawie taka sama w ciągu ostatnich 30 lat.

Istota handlu algorytmicznego

Traderzy algo (zwani również handlowcami kwantowymi) wykorzystują tylko teorię prawdopodobieństwa, że ​​ceny mieszczą się w wymaganym zakresie. Kalkulacja oparta jest na poprzednich seriach cenowych lub kilku instrumentach finansowych. Zasady będą się zmieniać wraz ze zmianami zachowań rynkowych.
Traderzy algorytmiczni zawsze szukają nieefektywności rynku, powtarzających się wzorców notowań w historii oraz możliwości obliczania przyszłych cyklicznych notowań. Dlatego istota handlu algorytmicznego tkwi w zasadach wybierania otwartych pozycji i grup robotów. Do wyboru może być:

• manualny – implementacja realizowana przez badacza na podstawie modeli matematycznych i fizycznych;
• automatyczny – jest niezbędny do masowego wyliczania reguł i testów w programie;
• genetyczny – tutaj zasady są opracowywane przez program, który zawiera elementy sztucznej inteligencji.

Inne pomysły i utopie dotyczące handlu algorytmicznego są fikcją. Nawet roboty nie mogą „przewidywać” przyszłości ze 100% gwarancją. Rynek nie może być tak nieefektywny, aby istniał zbiór zasad, które mają zastosowanie do robotów zawsze i wszędzie. Duże firmy inwestycyjne korzystające z algorytmów (na przykład Renessaince Technology, Citadel, Virtu) mają setki grup (rodzin) robotów handlowych obejmujących tysiące instrumentów. To właśnie ta metoda, będąca dywersyfikacją algorytmów, przynosi im codzienny zysk.

Typy algorytmów

Algorytm to zestaw jasnych instrukcji zaprojektowanych do wykonania określonego zadania. Na rynku finansowym algorytmy użytkowników są wykonywane przez komputery. Do stworzenia zestawu reguł zostaną wykorzystane dane o cenie, wolumenie i czasie realizacji przyszłych transakcji. Handel algo na giełdach i rynkach walutowych dzieli się na cztery główne typy:

• Statystyczny. Ta metoda opiera się na analizie statystycznej wykorzystującej historyczne szeregi czasowe do identyfikacji okazji handlowych.
• Automatyczny. Celem tej strategii jest stworzenie reguł pozwalających uczestnikom rynku na zmniejszenie ryzyka zawieranych transakcji.
• Wykonawczy. Ta metoda jest przeznaczona do wykonywania określonych zadań związanych z otwieraniem i zamykaniem zleceń handlowych.
• Proste. Technologia ta ma na celu maksymalizację szybkości dostępu do rynku i obniżenie kosztów wejścia i podłączenia handlowców algorytmicznych do terminala handlowego.

Handel algorytmiczny o wysokiej częstotliwości można wyróżnić jako osobny obszar handlu zmechanizowanego. Główną cechą tej kategorii jest wysoka częstotliwość tworzenia zleceń: transakcje realizowane są w milisekundach. Takie podejście może przynieść ogromne korzyści, ale niesie ze sobą również pewne ryzyko.

Handel automatyczny: roboty i doradcy

W 1997 roku analityk Tushar Chand w swojej książce Beyond Technical Analysis (pierwotnie nazwanej Beyond Technical Analysis) po raz pierwszy opisał mechaniczny system handlu (MTS). Ten system nazywa się robotem handlowym lub doradcą walutowym. Są to moduły oprogramowania, które monitorują rynek, wystawiają zlecenia handlowe i kontrolują wykonanie tych zleceń. Istnieją dwa rodzaje programów do handlu robotami:

• zautomatyzowane „od” i „do” – są w stanie podejmować niezależne, niezależne decyzje dotyczące handlu;
• dając sygnał przedsiębiorcy, aby otworzyć transakcję ręcznie, sami nie wysyłają zleceń.

W przypadku handlu algorytmicznego rozważany jest tylko pierwszy typ robota lub doradcy, a jego „superzadaniem” jest wdrażanie tych strategii, które nie są możliwe przy handlu ręcznym.

Renaissance Institutiona Equlties Fund to największy prywatny fundusz, który korzysta z handlu algorytmicznego. Została otwarta w Stanach Zjednoczonych przez Renaissance Technologies LLC, założoną w 1982 roku przez Jamesa Harrisa Simonsa. Financial Times nazwał później Simonsa „najmądrzejszym miliarderem”.

Jak powstają roboty handlowe?

Roboty wykorzystywane do handlu algorytmicznego na giełdzie to specjalistyczne programy komputerowe. Ich rozwój rozpoczyna się przede wszystkim od pojawienia się jasnego planu wszystkich zadań, które będą wykonywać roboty, w tym strategii. Wyzwaniem stojącym przed programistą traderem jest stworzenie algorytmu uwzględniającego jego wiedzę i osobiste preferencje. Oczywiście konieczne jest wcześniejsze zrozumienie wszystkich niuansów systemu automatyzującego transakcje. Dlatego początkującym traderom nie zaleca się samodzielnego tworzenia algorytmu TC. Do technicznej implementacji robotów handlowych musisz znać co najmniej jeden język programowania. Do pisania programów używaj mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLab.
Możliwość programowania daje traderom wiele korzyści:

• umiejętność tworzenia baz danych;
• systemy uruchamiania i testowania;
• analizować strategie wysokiej częstotliwości;
• szybko naprawić błędy.

Istnieje wiele bardzo przydatnych bibliotek i projektów typu open source dla każdego języka. Jednym z największych projektów handlu algorytmicznego jest QuantLib, stworzony w C++. Jeśli potrzebujesz połączyć się bezpośrednio z Currenex, LMAX, Integral lub innymi dostawcami płynności w celu użycia algorytmów wysokiej częstotliwości, musisz opanować umiejętności pisania interfejsów API połączeń Java. W przypadku braku umiejętności programowania możliwe jest użycie specjalnych programów do handlu algorytmicznego do tworzenia prostych mechanicznych systemów transakcyjnych. Przykłady takich platform:

• TSLab;
• WhelthLab;
• MetaTrader;
• S # .Studio;
• Multimapy;
• TradeStation.

Algorytmiczny handel na giełdzie

Rynki akcji i instrumentów pochodnych zapewniają wiele możliwości dla systemów zautomatyzowanych, ale handel algorytmiczny jest bardziej powszechny wśród dużych funduszy niż wśród inwestorów prywatnych. Na giełdzie istnieje kilka rodzajów handlu algorytmicznego:

• System oparty na analizie technicznej. Zaprojektowany w celu wykorzystania nieefektywności rynku i wielu wskaźników do identyfikacji trendów, ruchów na rynku. Często strategia ta ma na celu czerpanie zysków z metod klasycznej analizy technicznej.
• Handel parami i koszykówką. System wykorzystuje przełożenie dwóch lub więcej instrumentów (jeden z nich jest „przewodnikiem”, czyli zachodzą w nim pierwsze zmiany, a następnie wyciąga się drugi i kolejne instrumenty) o stosunkowo wysokim procencie, ale nie równym 1. Jeśli instrument zboczy z podanej trasy, prawdopodobnie wróci do swojej grupy. Śledząc to odchylenie, algorytm może handlować i generować zyski dla właściciela.
• Tworzenie rynku. To kolejna strategia, której celem jest utrzymanie płynności rynku. Aby w dowolnym momencie prywatny inwestor lub fundusz hedgingowy mógł kupić lub sprzedać instrument handlowy. Animatorzy rynku mogą nawet wykorzystać swoje zyski, aby zaspokoić popyt na różne instrumenty i czerpać zyski z giełdy. Nie przeszkadza to jednak w stosowaniu specjalnych strategii opartych na szybkim ruchu i danych rynkowych.
• Bieganie z przodu. W ramach takiego systemu wykorzystywane są narzędzia do analizy wolumenu transakcji oraz identyfikacji dużych zleceń. Algorytm bierze pod uwagę, że duże zlecenia utrzymają cenę i spowodują, że przeciwne transakcje pojawią się w przeciwnym kierunku. Ze względu na szybkość analizowania danych rynkowych w księgach zamówień i kanałach, będą musieli zmierzyć się ze zmiennością, próbować prześcignąć innych uczestników i akceptować niewielką zmienność przy wypełnianiu bardzo dużych zleceń.
• Arbitraż. Jest to transakcja z wykorzystaniem instrumentów finansowych, korelacja między nimi jest bliska jedności. Z reguły takie instrumenty mają najmniejsze odchylenia. System monitoruje zmiany cen instrumentów powiązanych i przeprowadza transakcje arbitrażowe, które wyrównują ceny. Przykład: brane są 2 różne rodzaje akcji tej samej firmy, które zmieniają się synchronicznie ze 100% korelacją. Lub te same akcje są brane, ale na różnych rynkach. Na jednej giełdzie wzrośnie/spadnie trochę wcześniej niż na drugiej. Po „złapaniu” tego momentu pierwszego dnia możesz otwierać transakcje drugiego.
• Handel na zmienności. To najtrudniejszy rodzaj handlu, polegający na kupowaniu różnego rodzaju opcji i oczekiwaniu na wzrost zmienności danego instrumentu. Ten algorytmiczny handel wymaga dużej mocy obliczeniowej i zespołu ekspertów. Tutaj najlepsze umysły analizują różne instrumenty, przewidując, które z nich mogą zwiększyć zmienność. Wkładają swoje mechanizmy analizy do robotów i kupują opcje na te instrumenty we właściwym czasie.

Ryzyko związane z handlem algorytmami

W ostatnim czasie znacznie wzrósł wpływ handlu algorytmicznego. Oczywiście nowe metody handlowe niosą ze sobą pewne ryzyko, którego wcześniej nie oczekiwano. Transakcje HFT są szczególnie obarczone ryzykiem, które należy wziąć pod uwagę.
Najbardziej niebezpieczna rzecz podczas pracy z algorytmami:

• Manipulacja cenami. Możesz dostosować algorytmy, aby bezpośrednio wpływać na poszczególne instrumenty. Konsekwencje tutaj mogą być bardzo niebezpieczne. W 2013 roku, pierwszego dnia notowań na światowym rynku BATS, nastąpił realny spadek wartości papierów spółki. W ciągu zaledwie 10 sekund cena spadła z 15 USD do zaledwie kilku centów. Powodem była aktywność robota, który został celowo zaprogramowany do obniżania cen akcji. Taka polityka może wprowadzać w błąd innych uczestników i znacznie zaburzać sytuację na giełdzie.
• Odpływ kapitału obrotowego. Jeśli rynek jest pod presją, uczestnicy korzystający z robotów zawieszają handel. Ponieważ większość zamówień pochodzi od doradców samochodowych, istnieje globalny odpływ, który natychmiast powoduje awarię wszystkich kwotowań. Konsekwencje takiej wymiany „huśtawki” mogą być bardzo poważne. Co więcej, odpływ płynności powoduje powszechną panikę, która pogorszy trudną sytuację.
• Zmienność gwałtownie wzrosła. Czasami na wszystkich rynkach światowych dochodzi do niepotrzebnych wahań wartości aktywów. Może to być gwałtowny wzrost cen lub katastrofalny spadek. Ta sytuacja nazywana jest awarią flash. Często przyczyną wahań jest zachowanie robotów o wysokiej częstotliwości, ponieważ ich udział w ogólnej liczbie uczestników rynku jest bardzo duży.
• Zwiększone koszty. Duża liczba doradców mechanicznych musi stale doskonalić swoje możliwości techniczne. W rezultacie zmienia się polityka taryfowa, co oczywiście nie jest dobre dla handlowców.
• Ryzyko operacyjne. Duża liczba jednocześnie przychodzących zamówień może przeciążać serwery o ogromnej pojemności. Dlatego czasami w szczytowym okresie aktywnego obrotu system przestaje funkcjonować, wszelkie przepływy kapitału są zawieszane, a uczestnicy ponoszą duże straty.
• Spada poziom przewidywalności rynku. Roboty mają istotny wpływ na ceny transakcyjne. Zmniejsza to dokładność prognozy i podważa podstawy analizy. Ponadto auto-pomocnicy okradają tradycyjnych handlowców z dobrych cen.

Roboty stopniowo dyskredytują zwykłych uczestników rynku, a to prowadzi do całkowitego odrzucenia w przyszłości operacji ręcznych. Sytuacja wzmocni pozycję systemu algorytmów, co doprowadzi do wzrostu zagrożeń z nimi związanych.

Algorytmiczny handel na rynku Forex

Rozwój algorytmicznego handlu walutami wynika w dużej mierze z automatyzacji procesów i skrócenia czasu przeprowadzania transakcji walutowych przy użyciu algorytmów oprogramowania. Zmniejsza to również koszty operacyjne. Forex wykorzystuje głównie roboty oparte na metodach analizy technicznej. A ponieważ najpopularniejszym terminalem jest platforma MetaTrader, język programowania MQL dostarczony przez twórców platformy stał się najpopularniejszą metodą pisania robotów.

Handel ilościowy

Handel ilościowy to kierunek handlu, którego celem jest stworzenie modelu opisującego dynamikę różnych aktywów finansowych i pozwalającego na dokonywanie dokładnych prognoz. Traderzy ilościowi, znani również jako traderzy kwantowi, to zazwyczaj wysoko wykształceni specjaliści w swojej dziedzinie: ekonomiści, matematycy, programiści. Aby zostać traderem kwantowym, musisz znać przynajmniej podstawy statystyki matematycznej i ekonometrii.

Handel algorytmiczny o wysokiej częstotliwości / handel HFT

Jest to najczęstsza forma automatycznego handlu. Cechą tej metody jest to, że transakcje mogą być przeprowadzane z dużą szybkością na różnych instrumentach, w których cykl tworzenia/zamykania pozycji kończy się w ciągu jednej sekundy.

Transakcje HFT wykorzystują główną przewagę komputerów nad ludźmi – mega-wysoką prędkość.

Uważa się, że autorem pomysłu jest Stephen Sonson, który wraz z D. Whitcomb i D. Hawkesem stworzył w 1989 roku pierwszy na świecie automatyczny trading desk (Automatic Trading Desk). Chociaż formalny rozwój technologii rozpoczął się dopiero w 1998 roku, kiedy zatwierdzono korzystanie z platform elektronicznych na amerykańskich giełdach.

Podstawowe zasady handlu HFT

Ten handel opiera się na następujących wielorybach:

• zastosowanie systemów high-tech utrzymuje czas realizacji pozycji na poziomie 1-3 milisekund;
• zyski z mikrozmian cen i marż;
• wykonywanie szybkich transakcji na dużą skalę i osiąganie zysku na najniższym realnym poziomie, który czasami jest mniejszy niż cent (potencjał HFT jest wielokrotnie wyższy niż w przypadku tradycyjnych strategii);
• wykorzystanie wszystkich rodzajów transakcji arbitrażowych;
• transakcje są dokonywane wyłącznie w ciągu dnia handlowego, wolumen transakcji na każdą sesję może sięgać dziesiątek tysięcy.

Strategie handlowe o wysokiej częstotliwości

Można tu zastosować dowolną strategię handlu algorytmicznego, ale jednocześnie handlować z prędkością nieosiągalną dla ludzi. Oto kilka strategii HFT, na przykład:

• Identyfikacja pul o wysokiej płynności. Ta technologia ma na celu wykrywanie ukrytych („ciemnych”) lub masowych zleceń poprzez otwieranie małych transakcji testowych. Celem jest walka z silnym ruchem tworzonym przez baseny wolumetryczne.
• Stworzenie rynku elektronicznego. W procesie zwiększania płynności na rynku zysk realizowany jest poprzez handel w ramach spreadu. Zwykle podczas handlu na giełdzie spread się poszerzy. Jeśli animator rynku nie ma klientów, którzy mogą utrzymać równowagę, inwestorzy o wysokiej częstotliwości muszą użyć własnych środków, aby zamknąć podaż i popyt na instrument. Giełdy i ECNs zapewnią zniżki na wydatki operacyjne jako nagrodę.
• Bieganie z przodu. Nazwa tłumaczy się jako „biegnij naprzód”. Strategia ta opiera się na analizie bieżących zleceń kupna i sprzedaży, płynności aktywów oraz średniego oprocentowania. Istotą tej metody jest wykrywanie dużych zamówień i składanie własnych małych po nieco wyższej cenie. Po wykonaniu zlecenia algorytm wykorzystuje wysokie prawdopodobieństwo wahań kwotowań wokół innego dużego zlecenia w celu umieszczenia kolejnego wyższego.
• Odroczony arbitraż. Strategia ta wykorzystuje aktywny dostęp do danych giełdowych poprzez bliskość geograficzną serwerów lub pozyskiwanie drogich bezpośrednich połączeń z głównymi witrynami. Jest często używany przez traderów, którzy polegają na regulatorach walutowych.
• Arbitraż statystyczny. Ta metoda zawierania transakcji o wysokiej częstotliwości opiera się na identyfikacji korelacji różnych instrumentów między platformami lub odpowiadającymi im formami aktywów (kontrakty terminowe na pary walutowe i ich kontrahentów spot, instrumenty pochodne i akcje). Transakcje te są zazwyczaj przeprowadzane przez prywatne banki, fundusze inwestycyjne i innych licencjonowanych dealerów.

Operacje o wysokiej częstotliwości wykonywane są w mikrowolumenach, co jest równoważone dużą liczbą transakcji. W takim przypadku zysk i strata są natychmiast księgowane.

Przegląd programów dla traderów algorytmicznych

Istnieje małe oprogramowanie używane do handlu algorytmicznego i programowania robotów:

• TSLab. Oprogramowanie w języku C# wyprodukowane w Rosji. Kompatybilny z większością brokerów walutowych i giełdowych. Dzięki specjalnemu schematowi blokowemu ma dość prosty i łatwy do nauczenia interfejs. Możesz skorzystać z programu za darmo, aby przetestować i zoptymalizować system, ale w przypadku prawdziwych transakcji będziesz musiał wykupić abonament.
• Laboratorium bogactwa. Program służący do opracowywania algorytmów w C#. Z jego pomocą możesz użyć biblioteki Wealth Script do napisania oprogramowania do handlu algorytmicznego, co znacznie upraszcza proces kodowania. Możesz także łączyć z programem cytaty z różnych źródeł. Oprócz weryfikacji historycznej na rynku finansowym mogą odbywać się również rzeczywiste transakcje.
• Studio R. Bardziej zaawansowany program do kwanty (nieodpowiedni dla początkujących). Oprogramowanie łączy kilka języków, z których jeden wykorzystuje dedykowany język R do przetwarzania danych i szeregów czasowych. Tutaj tworzone są algorytmy i interfejsy, przeprowadzane są testy, optymalizacja, statystyki i inne dane. R Studio jest darmowe, ale dość poważne. Program wykorzystuje różne wbudowane biblioteki, testery, modele itp.

Strategie handlu algorytmicznego

Algotrading ma następujące strategie:

• TWAP. Algorytm ten regularnie otwiera zlecenia po najlepszej cenie bid lub ask.
• Strategia realizacji.  Algorytm wymaga dużych zakupów aktywów po średnich ważonych cenach, z których zwykle korzystają duzi uczestnicy (fundusze hedgingowe i brokerzy).
• VWAP. Algorytm służy do otwierania pozycji w równej części danego wolumenu przez określony czas, a cena nie powinna być wyższa niż średnia ważona cena w momencie uruchomienia.
• Eksploracja danych. To poszukiwanie nowych wzorców dla nowych algorytmów. Przed rozpoczęciem testu ponad 75% dat eksploracji dotyczyło zbierania danych. Wyniki wyszukiwania zależą tylko od profesjonalnych i szczegółowych metod. Samo wyszukiwanie jest konfigurowane ręcznie przy użyciu różnych algorytmów.
• Góra lodowa. Służy do składania zamówień, których łączna ilość nie przekracza ilości określonej w parametrach. Na wielu giełdach ten algorytm jest wbudowany w rdzeń systemu i pozwala określić wolumen w parametrach zamówienia.
• Strategia spekulacyjna. Jest to standardowy model dla traderów poszukujących najlepszej możliwej ceny do handlu w celu generowania kolejnych zysków.

Szkolenia i książki dotyczące handlu algorytmicznego

Takiej wiedzy nie zdobędziesz w kręgach szkolnych. To bardzo wąski i specyficzny obszar. Trudno tutaj wyróżnić naprawdę wiarygodne badania, ale podsumowując, do zaangażowania się w handel algorytmiczny potrzebna jest następująca kluczowa wiedza:

• modele matematyczne i ekonomiczne;
• języki programowania – Python, С++, MQL4 (dla Forex);
• informacje o kontraktach na giełdę i cechach instrumentów (opcje, kontrakty futures itp.).

Kierunek ten będziesz musiał opanować głównie na własną rękę. Aby przeczytać literaturę edukacyjną na ten temat, możesz rozważyć książki:

• Handel kwantowy i handel algorytmiczny – Ernest Chen;
• Handel algorytmiczny i bezpośredni dostęp do giełdy — Barry Johnsen;
• „Metody i algorytmy matematyki finansowej” – Luu Yu-Dau;
• „Wewnątrz czarnej skrzynki” – Rishi K. Narang;
• Handel i giełdy: mikrostruktura rynku dla praktyków — Larry Harris.

Najbardziej produktywnym procesem uczenia się jest rozpoczęcie od nauki podstaw handlu akcjami i analizy technicznej, a następnie zakup książek na temat handlu algorytmicznego. Należy również zauważyć, że większość profesjonalnych publikacji można znaleźć tylko w języku angielskim.

Oprócz książek z uprzedzeniami przydatne będzie również czytanie dowolnej literatury stockowej.

Słynne mity o handlu algorytmicznym

Wiele osób uważa, że ​​handel robotami może być tylko opłacalny, a handlowcy w ogóle nie muszą nic robić. Oczywiście nie. Zawsze konieczne jest monitorowanie robota, optymalizowanie go i sterowanie tak, aby nie występowały błędy i awarie. Niektórzy uważają, że roboty nie mogą zarabiać pieniędzy. Są to osoby, które najprawdopodobniej wcześniej spotkały się z robotami niskiej jakości sprzedawanymi przez oszustów do transakcji walutowych. W handlu walutami istnieją wysokiej jakości roboty, które mogą zarabiać pieniądze. Ale nikt ich nie sprzeda, bo już przynoszą dobre pieniądze. Handel na giełdzie ma ogromny potencjał zarobkowy. Handel algorytmiczny to prawdziwy przełom w dziedzinie inwestycji. Roboty podejmują się prawie wszystkich codziennych zadań, które kiedyś zajmowały dużo czasu.