ศาสตร์แห่งการซื้อขาย Algo: ประเภท หุ่นยนต์ทำงาน และกลยุทธ์ปี 2025

เศรษฐกิจสมัยใหม่เป็นสิ่งที่คิดไม่ถึงหากไม่มีการแลกเปลี่ยนและตลาดหุ้น การซื้อขายบนเว็บไซต์เหล่านี้เรียกว่า
การซื้อขาย ผู้ค้าใช้ความเป็นไปได้ของเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์อย่างแข็งขันเพื่ออำนวยความสะดวกในการดำเนินธุรกิจของตน การซื้อขายโดยใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์และเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์เรียกว่าการซื้อขายแบบอัลกอริธึม บทความนี้กล่าวถึงการซื้อขายประเภทนี้ในตลาดการเงิน ความหลากหลาย วิธีการที่ใช้ ข้อดีและข้อเสีย ซอฟต์แวร์ที่ใช้

การซื้อขายอัลกอริทึมคืออะไร (การซื้อขายอัลกอริทึม)

คำว่า “การซื้อขายอัลกอริทึม” หรือ “การซื้อขายอัลกอริทึม” มีสองความหมาย ในกรณีแรก คำนี้หมายถึงวิธีการดำเนินการคำสั่งขนาดใหญ่ในตลาด ซึ่งจะเปิดขึ้นทีละน้อยตามกฎบางอย่างและจะแบ่งออกเป็นคำสั่งย่อยหลายคำสั่งโดยอัตโนมัติซึ่งมีราคาและปริมาณของตัวเอง แต่ละคำสั่งจะถูกส่งไปยังตลาดเพื่อดำเนินการ จุดประสงค์ของเทคโนโลยีคือการทำให้ผู้ค้าทำการซื้อขายขนาดใหญ่ได้ง่ายขึ้นซึ่งจำเป็นต้องทำในลักษณะที่เห็นได้ชัดเจนน้อยที่สุด ตัวอย่างเช่น คุณต้องซื้อ 200,000 หุ้น และแต่ละตำแหน่งมี 4 หุ้นในแต่ละครั้ง
ความหมายที่สองของคำนี้คือระบบที่เปิดออร์เดอร์ตามอัลกอริธึมที่กำหนดโดยไม่ต้องมีส่วนร่วมของเทรดเดอร์ อัลกอริทึมถูกตั้งค่าเพื่อทำกำไรโดยตรงจากการวิเคราะห์ตลาดอัตโนมัติ ระบบเหล่านี้เรียกอีกอย่างว่า ”
หุ่นยนต์ซื้อขาย ” การซื้อขายอัลกอริทึมและการซื้อขายอัลกอริธึมใช้ในการแลกเปลี่ยนรวมถึงการแลกเปลี่ยนสกุลเงินดิจิตอลและ Forex

สาระสำคัญของการซื้อขายอัลกอริทึมคืออะไร?

การซื้อขาย Algo เกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลในสินทรัพย์เฉพาะตามประวัติของการพัฒนา การเลือกอัลกอริทึมสำหรับการทำธุรกรรมและหุ่นยนต์ซื้อขายที่เหมาะสม ในการกำหนดราคา จะใช้ทฤษฎีความน่าจะเป็น ข้อบกพร่องของตลาด และความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นอีกในอนาคต การเลือกมีสามประเภท ด้วยวิธีการแบบแมนนวล ผู้เชี่ยวชาญจะใช้สูตรทางคณิตศาสตร์และแบบจำลองทางกายภาพ วิธีการทางพันธุกรรมเกี่ยวข้องกับการพัฒนากฎเกณฑ์โดยระบบคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ Automatic ผลิตโดยโปรแกรมคอมพิวเตอร์พิเศษที่ประมวลผลอาร์เรย์ของกฎและทดสอบ

มีการซื้อขายอัลกอริทึมประเภทใดบ้าง?

การซื้อขายอัลกอริธึมดำเนินการในหลายพื้นที่หลัก:

1. การวิเคราะห์ทางเทคนิค การใช้ความไร้ประสิทธิภาพของตลาดและการระบุแนวโน้มปัจจุบันผ่านการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์และกายภาพแบบคลาสสิก
2. การทำตลาด . วิธีนี้จะรักษาสภาพคล่องของตลาด ผู้ดูแลสภาพคล่องได้รับรางวัลจากการแลกเปลี่ยนโดยตอบสนองความต้องการรวมถึงต่อกำไร กลยุทธ์นี้ยึดตามการบัญชีและการไหลของข้อมูลจากตลาดอย่างรวดเร็ว
3. วิ่งหน้า . การวิเคราะห์ปริมาณการสั่งซื้อตามตราสารและการเลือกรายการที่ใหญ่ที่สุด กลยุทธ์นี้อิงจากข้อเท็จจริงที่ว่าคำสั่งซื้อจำนวนมากจะมีราคาสูง และจะดึงดูดคำสั่งซื้อขายจำนวนมาก อัลกอริธึมวิเคราะห์ข้อมูลเทปและคำสั่งซื้อ และพยายามแก้ไขการเคลื่อนไหวระหว่างธุรกรรมขนาดใหญ่ได้เร็วกว่าผู้เข้าร่วมรายอื่น
4. การซื้อขาย คู่และตะกร้า เครื่องมือตั้งแต่สองรายการขึ้นไปมีความสัมพันธ์กับความสัมพันธ์แบบหนึ่งต่อหนึ่ง ความเบี่ยงเบนของเครื่องมือใดเครื่องมือหนึ่งจากหลักสูตรที่กำหนดหมายความว่ามีแนวโน้มที่จะกลับสู่กลุ่ม การกำหนดสหสัมพันธ์ช่วยทำให้การค้ามีกำไร
5. อนุญาโตตุลาการ _ วิธีการนี้ใช้การเปรียบเทียบสินทรัพย์กับการเปลี่ยนแปลงของราคาที่ใกล้เคียงกัน ความคล้ายคลึงกันนี้บางครั้งถูกละเมิดเนื่องจากปัจจัยต่างๆ สาระสำคัญของการเก็งกำไรคือการขายสินทรัพย์ที่มีราคาแพงกว่าและการซื้อสินทรัพย์ที่ถูกกว่า เป็นผลให้สินทรัพย์จะมีราคาเท่ากันและสินทรัพย์ที่ถูกกว่าจะเพิ่มขึ้นในราคา ระบบการซื้อขายแบบอัลกอริทึมจะตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของราคาในตลาดและทำข้อตกลงการเก็งกำไรที่ทำกำไรได้

   

6. ซื้อขายผันผวน ประเภทของการซื้อขายที่ซับซ้อนซึ่งประกอบด้วยการซื้อตัวเลือกต่างๆ ผู้ค้าคาดว่าความผันผวนของหุ้นจะเพิ่มขึ้นเมื่อขายและลดลงเมื่อซื้อ การค้าประเภทนี้ต้องการความจุของอุปกรณ์จำนวนมากและผู้เชี่ยวชาญที่มีคุณสมบัติเหมาะสม

กลยุทธ์การทำงานในการซื้อขายอัลกอริทึม ความจริงทั้งหมดเกี่ยวกับการซื้อขายหุ่นยนต์: https://youtu.be/eg3s0c_X_ao

การซื้อขายอัลกอริทึมปรากฏขึ้นเมื่อใดและอย่างไรเป็นปรากฏการณ์

การซื้อขายอัลกอริทึมได้รับการพัฒนาในช่วงต้นทศวรรษ 1970 ด้วยการสร้าง NASDAQ ซึ่งเป็นการแลกเปลี่ยนครั้งแรกที่ใช้การซื้อขายทางคอมพิวเตอร์ ในสมัยนั้นการซื้อขายอัลกอริธึมมีให้สำหรับนักลงทุนรายใหญ่เท่านั้น คนทั่วไปไม่สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีดังกล่าวได้ คอมพิวเตอร์ไม่สมบูรณ์แบบในตอนนั้น และในปี 1987 มีข้อผิดพลาดด้านฮาร์ดแวร์ที่นำไปสู่การล่มสลายของตลาดอเมริกา ในปี 2541 ก.ล.ต. – สำนักงานคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์ของสหรัฐอเมริกาอนุญาตให้ใช้แพลตฟอร์มการซื้อขายทางอิเล็กทรอนิกส์อย่างเป็นทางการ ปีนี้ควรได้รับการพิจารณาว่าเป็นวันที่มีการซื้อขายอัลกอริทึมในรูปแบบที่ทันสมัย

ในช่วงต้นปี 2000 การทำธุรกรรมโดยใช้คอมพิวเตอร์ได้ดำเนินการภายในไม่กี่วินาที แต่ส่วนแบ่งของหุ่นยนต์ในตลาดน้อยกว่า 90% ภายในปี 2009 คำสั่งซื้อในการแลกเปลี่ยนเสร็จสมบูรณ์ในหน่วยมิลลิวินาที และ
หุ่นยนต์ซื้อขายดำเนินการ 60% ของธุรกรรม หลังจากปี 2555 สถานการณ์เปลี่ยนไป ความคาดเดาไม่ได้ของตลาดทำให้เกิดความล้มเหลวในซอฟต์แวร์ที่มีอยู่ในขณะนั้น เปอร์เซ็นต์ของการซื้อขายที่ดำเนินการโดยอัตโนมัติลดลงเหลือ 50% ของทั้งหมด เพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาด การพัฒนาและการนำปัญญาประดิษฐ์ได้เริ่มต้นขึ้น

การซื้อขายอัลกอริธึมแตกต่างจากการซื้อขายอัลกอริธึมอย่างไร?

แม้จะมีความคล้ายคลึงกันอย่างชัดเจนของแนวคิด เราควรแยกความแตกต่างระหว่างแนวคิดของ “การซื้อขายอัลกอริทึม” และ “การซื้อขายอัลกอริทึม” ในกรณีแรก วิธีการดำเนินการคำสั่งขนาดใหญ่โดยแบ่งออกเป็นส่วน ๆ แล้วส่งตามกฎบางอย่างเป็นนัย และในกรณีที่สอง พวกเขาพูดถึงระบบอัตโนมัติที่สร้างคำสั่งโดยไม่มีผู้ค้าตามที่กำหนด อัลกอริทึม อัลกอริทึมในการซื้อขายอัลกอริธึมใช้เพื่อลดความซับซ้อนของการทำธุรกรรมขนาดใหญ่โดยผู้ค้า ในการซื้อขายอัลกอริธึม ใช้ในการวิเคราะห์ตลาดและเปิดสถานะเพื่อเพิ่มรายได้

ซอฟต์แวร์ใดที่เหมาะกับการซื้อขายอัลกอริธึม?

เนื่องจากการซื้อขายด้วยอัลกอริธึมเกี่ยวข้องกับการใช้เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ คุณจึงต้องเลือกซอฟต์แวร์ที่เหมาะสม หุ่นยนต์ซื้อขายเป็นเครื่องมือหลักสำหรับการฝึกซื้อขายอัตโนมัติ คุณสามารถพัฒนาได้เองโดยใช้
ภาษา โปรแกรมหรือใช้แพลตฟอร์มเพื่อสร้างมันขึ้นมา

สิ่งที่ควรจำก่อนทำการซื้อขายอัลกอริทึม?

ประการแรก เป็นมูลค่าการกล่าวขวัญว่านักเทรด algo จำเป็นต้องสามารถตั้งโปรแกรมได้ เนื่องจากแพลตฟอร์มส่วนใหญ่สามารถควบคุมได้โดยการเรียนรู้ทักษะนี้ ภาษาการเขียนโปรแกรมที่ใช้สำหรับการซื้อขายอัลกอริธึมต้องเข้ากันได้กับทุกแพลตฟอร์มและอัลกอริธึมที่กำลังพัฒนา ภาษาโปรแกรมที่เหมาะสมที่สุดคือ C# (C-sharp) มันถูกใช้ในแพลตฟอร์มเช่น TSLab, StockSharp, WealthLab โดยไม่รู้ภาษาโปรแกรม 2 โปรแกรมสุดท้ายจะต้องเชี่ยวชาญเป็นเวลาหลายเดือน

TSLab เป็นหนึ่งในโปรแกรมยอดนิยมสำหรับการรันอัลกอริธึมบอท

แพลตฟอร์มสำหรับการสร้าง ทดสอบ และเปิดตัว
หุ่นยนต์และระบบ การซื้อขาย รวมโปรแกรมแก้ไขภาพที่สะดวกในรูปแบบของคิวบ์ซึ่งจะช่วยให้คุณพัฒนาหุ่นยนต์โดยไม่ต้องรู้ภาษาโปรแกรม คุณสามารถประกอบอัลกอริธึมการซื้อขายที่ต้องการได้จากลูกบาศก์ ประวัติของเครื่องมือการซื้อขายที่รวบรวมโดยโปรแกรมจะช่วยให้คุณสามารถค้นหาและแก้ไขข้อผิดพลาดในสคริปต์ได้ ในขณะที่เครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคจะช่วยคุณสร้างโซลูชันที่ไม่เหมือนใคร

การติดตั้ง

ในการติดตั้งแพลตฟอร์ม คุณต้องดาวน์โหลดตัวติดตั้งจากเว็บไซต์ทางการ หน้าดาวน์โหลดระบุว่าโปรแกรมใช้งานได้กับ Windows รุ่น 64 บิตเท่านั้น หลังจากดาวน์โหลดแล้ว ให้เปิดไฟล์การติดตั้ง ก่อนการติดตั้ง ระบบจะแจ้งให้คุณติดตั้ง .NET Framework และ Visual C++ Redistributable Studio เวอร์ชันล่าสุด

หากไม่มีเวอร์ชันที่จำเป็นของโปรแกรมเหล่านี้ คุณควรติดตั้งโปรแกรมเหล่านี้ แพลตฟอร์มจะไม่ทำงานหากไม่มีพวกเขา หากมีเวอร์ชันล่าสุดของโปรแกรมเหล่านี้ หน้าต่างเริ่มต้นของโปรแกรมติดตั้งจะเปิดขึ้น คลิก “ถัดไป”
เราเห็นด้วยกับเงื่อนไขของข้อตกลงใบอนุญาตและเลือกเส้นทางที่จะติดตั้งโปรแกรม

จากนั้นคุณควรให้สิทธิ์ในการติดตั้งและรอให้เสร็จสมบูรณ์
เมื่อการติดตั้งเสร็จสิ้น หน้าต่างที่เกี่ยวข้องจะเปิดขึ้น คุณสามารถรันโปรแกรมได้หลังการติดตั้ง

การฝึกอบรมการซื้อขายอัลกอริทึมที่ TSLab

การตั้งค่าซัพพลายเออร์

ในการตั้งค่าและทดสอบหุ่นยนต์ซื้อขาย คุณต้องมีประวัติของราคา ในการรับประวัติราคา คุณต้องตั้งค่าผู้ให้บริการข้อมูล ในเมนู “ข้อมูล” เลือกรายการ “ซัพพลายเออร์”
แท็บผู้ขายที่ว่างเปล่าจะเปิดขึ้น เราต้องคลิกปุ่ม “เพิ่ม” ในกล่องโต้ตอบที่เปิดขึ้น ให้เลือก “ข้อมูลประวัติ” ในขั้นตอนนี้ คุณต้องเลือกชนิดข้อมูลสำหรับใบเสนอราคา ในกรณีนี้ ไฟล์ข้อความพร้อมใบเสนอราคาที่มีขั้นตอนราคา 0.01 จะถูกเลือก ดาวน์โหลดไฟล์ที่ต้องการจากที่เก็บ

ดาวน์โหลดไฟล์ 1.rand.quote.step=0.01_1m.txt.zip เมื่อดาวน์โหลดแล้ว ให้ค้นหาไฟล์ในโฟลเดอร์ดาวน์โหลดและแยกไฟล์ออกจากไฟล์เก็บถาวร เรากลับไปที่ TSLab และเลือกรายการ “ซัพพลายเออร์” ในเมนู “ข้อมูล”
หน้าต่างที่เกี่ยวข้องจะเปิดขึ้น คุณต้องคลิกที่ปุ่ม “เพิ่ม”
หน้าต่างเพิ่มซัพพลายเออร์จะเปิดขึ้น ในนั้นเลือกรายการ “ข้อมูลทางประวัติศาสตร์” จากนั้นคลิก “ถัดไป”
ในหน้าต่างถัดไป ระบุชื่อและประเภทข้อมูลของผู้ให้บริการ ตั้งชื่อเป็น TextData และชนิดข้อมูลเป็น Text Files เรากด “ถัดไป”
เลือกเส้นทางไปยังซัพพลายเออร์ เส้นทางเริ่มต้นคือ C:ProgramDataTSLabTSLab 2.1ProvidersText คุณสามารถระบุพาธอื่นได้โดยคลิก … ในแถบพาธ เรากำหนดเส้นทางของไฟล์ หลังจากนั้นเราตั้งค่าพารามิเตอร์: 1. จำนวนตำแหน่งทศนิยมคือ 2. 2. ขั้นตอนราคาจะถูกกำหนดโดยอัตโนมัติหากน้อยกว่า 1 ไฟล์ที่มีขั้นตอน 0.01 และระบุ 1 ลงชื่อเข้าใช้การตั้งค่าจะเลือกขั้นตอนที่ 0.1
กดปุ่ม “ถัดไป” ในหน้าต่างผู้ให้บริการ ผู้ให้บริการข้อมูล TextData จะปรากฏให้เห็น

การสร้างสคริปต์

แพลตฟอร์ม TSLab ช่วยให้คุณพัฒนาอัลกอริธึมการซื้อขาย ทดสอบและสร้างหุ่นยนต์ซื้อขาย – ตัวแทน แต่ก่อนที่จะสร้างอัลกอริธึมการซื้อขาย คุณต้องเขียนสคริปต์สำหรับมันก่อน ในการดำเนินการนี้ ให้เลือก “Lab” ในเมนู เลือก “สคริปต์” จากรายการดรอปดาวน์
กล่องโต้ตอบจะเปิดขึ้นซึ่งเราคลิก “สร้างใหม่” ในหน้าต่างที่สอง ป้อนชื่อของสคริปต์แล้วคลิก “ตกลง”
ดับเบิลคลิกปุ่มซ้ายของเมาส์บนสคริปต์ที่สร้างขึ้นเพื่อแก้ไข เราจะเห็นโปรแกรมแก้ไขสคริปต์ภาพ

บล็อกสี่เหลี่ยมสีน้ำเงินคือ “ตราสารที่ซื้อขาย” สี่เหลี่ยมผืนผ้าสีเทา “เล่มที่ 1” – จำนวนการดำเนินการที่มีตัวเลือกหรือสัญญาซื้อขายล่วงหน้าในช่วงระยะเวลาหนึ่ง บล็อค “การปิด” สะท้อนราคาปิดของแท่ง บล็อก “แผงกราฟ” สร้างแผงที่เกี่ยวข้อง
คลิกขวา. เลือก “คุณสมบัติ” จากเมนูแบบเลื่อนลง เลือกแท็บสคริปต์
ปิดการใช้งาน “ใช้ วันที่จาก”. เลือกแท็บ “แหล่งที่มา” และในนั้น – เครื่องมือ คลิกที่ฟิลด์นี้ หน้าต่าง “เลือกหลักทรัพย์” จะเปิดขึ้น ซึ่งคุณจะต้องเลือกผู้ให้บริการข้อมูล TextData และระบุตราสาร – ราคาไฟล์ข้อความ 1.rand.quote.step=0.01_1m คลิก “ตกลง” เพื่อยืนยัน

หลังจากเลือกเครื่องมือแล้ว แท็บที่มีรูปภาพของแผนภูมิและคำว่า “กำลังโหลด” จะปรากฏขึ้นที่ด้านบนของหน้าต่าง หลังจากประมวลผลข้อมูลแล้ว ชื่อของเครื่องมือที่เลือกจะปรากฏบนแท็บนี้ – 1.rand.quote.step=0.01_1m

คลิก “บันทึกและดำเนินการ” หลังจากโหลดข้อมูล
สคริปต์นี้ออกแบบมาเพื่อแสดงเครื่องมือบนแผนภูมิ ในที่สุด แท็บกราฟจะเปิดขึ้น อัลกอริธึมการซื้อขายและตัวแทนซื้อขายถูกตั้งค่าในลักษณะเดียวกัน อย่างที่คุณเห็น การซื้อขายอัลกอริธึมด้วยความช่วยเหลือของ TSLab นั้นมีให้สำหรับเกือบทุกคน และไม่จำเป็นต้องมีการฝึกอบรมล่วงหน้า ข้อได้เปรียบหลักของ TSLab คือผู้ใช้สามารถเริ่มรวบรวมหุ่นยนต์ซื้อขายได้หลังจากศึกษาแพลตฟอร์ม 2-3 วัน สิ่งนี้อำนวยความสะดวกโดยโปรแกรมแก้ไขภาพ ด้วยความช่วยเหลือของบรรณาธิการ คุณจะได้เรียนรู้การคิดที่จำเป็นในการซื้อขายอัลกอริธึม TSLab รองรับภาษา C# และสามารถเขียนโปรแกรมเพิ่มเติมบนแพลตฟอร์มนี้ต่อได้โดยใช้ TSLab API อย่างไรก็ตาม การแช่ตัวในการซื้อขายอัลกอริธึมต่อไปจะดีกว่าหากใช้โปรแกรมที่ซับซ้อนมากขึ้นต่อไป

stocksharp

Stocksharp เป็นห้องสมุดของหุ่นยนต์ซื้อขายที่เขียนด้วย C # หุ่นยนต์ซื้อขายถูกรวบรวมในสภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรม Visual Studio ดังนั้น ก่อนที่จะเขียนหุ่นยนต์โดยใช้แหล่งข้อมูลนี้ คุณจะต้องใช้เวลาอย่างน้อยหกเดือนในการเรียนรู้ภาษาการเขียนโปรแกรม ไม่ใช่ทุกคนที่สามารถเรียนจนจบได้ อย่างไรก็ตาม การใช้แพลตฟอร์มนี้มีความสมเหตุสมผลในทางปฏิบัติอย่างเต็มที่

WealthLab

WealthLab เป็นอีกแพลตฟอร์มสำหรับการทดสอบและพัฒนาหุ่นยนต์และระบบการซื้อขายจาก Fidelity โปรแกรมมีสองเวอร์ชัน: Pro สำหรับพลเมืองสหรัฐฯ ที่มีบัญชี Fidelity และ Developer สำหรับคนอื่นๆ WealthLab ให้คุณใช้เครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคในการพัฒนาหุ่นยนต์ รับสัญญาณเพื่อเข้าและปิดข้อตกลง และโอนไปยังเทอร์มินัล หากเทรดเดอร์ไม่รู้วิธีตั้งโปรแกรม เขาสามารถใช้ผู้ช่วย (ตัวช่วยสร้าง) ได้ แพลตฟอร์มนี้ใช้ภาษาการเขียนโปรแกรม C # และ Pascal แพลตฟอร์มวาดแผนภูมิในรูปแบบของส่วนต่างๆ เชิงเทียนญี่ปุ่น แผนภูมิเส้น ฯลฯ
หน้าที่หลักของโปรแกรมคือการเพิ่มประสิทธิภาพและการทดสอบกลยุทธ์ตามข้อมูลในอดีต WealthLab สามารถเรียนรู้ได้ไม่เร็วเท่า TSLab แต่ในเวลาเพียง 2 เดือน ภาษาการเขียนโปรแกรมในตัวให้โอกาสที่ดีในการสร้างกลยุทธ์การซื้อขายที่ทำกำไร ผู้ค้าสามารถเชื่อมโยงแพลตฟอร์มกับแพ็คเกจซอฟต์แวร์ Quik ซึ่งจะช่วยให้วางคำสั่งซื้อแบบออฟไลน์ได้

กลยุทธ์ใดบ้างที่ใช้สำหรับการซื้อขายอัลกอริธึม

สำหรับการซื้อขายโดยใช้อัลกอริธึมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่จับต้องได้ คุณต้องใช้กลยุทธ์ที่ออกแบบมาสำหรับสถานการณ์เฉพาะ

1. กลยุทธ์การเก็งกำไร . มีวัตถุประสงค์เพื่อให้ได้ราคาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการทำธุรกรรมเพื่อผลกำไรที่ตามมา ใช้โดยผู้ค้าส่วนตัวเป็นหลัก
2. การทำเหมืองข้อมูล ค้นหารูปแบบใหม่สำหรับอัลกอริธึมใหม่ ข้อมูลส่วนใหญ่ถูกรวบรวมในกลยุทธ์นี้ก่อนการทดสอบ ข้อมูลถูกค้นหาโดยการตั้งค่าด้วยตนเอง
3. TWAPคือราคาเฉลี่ยที่ถ่วงน้ำหนักด้วยเวลา การเปิดคำสั่งซื้อในช่วงเวลาเท่ากันที่ราคาเสนอซื้อและข้อเสนอที่ดีที่สุด
4. VWAP – ราคาเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักตามปริมาณ การเปิดตำแหน่งในส่วนเท่า ๆ กันที่มีปริมาณเท่ากันในช่วงเวลาหนึ่งและราคาไม่สูงกว่าค่าเฉลี่ย
5. กลยุทธ์การดำเนินการ กลยุทธ์ที่ใช้ในการได้มาซึ่งสินทรัพย์ด้วยราคาถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในปริมาณมาก ส่วนใหญ่ใช้โดยโบรกเกอร์และกองทุนป้องกันความเสี่ยง

วิธีป้องกันการขาดทุนเมื่อทำการซื้อขายอัลกอริทึม การบริหารความเสี่ยง

ถือเป็นความผิดพลาดครั้งใหญ่ที่จะเชื่อว่าผู้ค้าอัลกอริธึมจำเป็นต้องสร้างหุ่นยนต์ซื้อขายเท่านั้น ต้องป้องกันและขจัดความเสี่ยงทั้งหมด การหยุดชะงักของไฟฟ้า การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต และข้อผิดพลาดในการคำนวณและการเขียนโปรแกรมสามารถนำไปสู่การสูญเสียที่สำคัญและทำให้คุณขาดรายได้โดยสิ้นเชิง

เซิร์ฟเวอร์โครงสร้างพื้นฐานที่ดำเนินการซื้อขายอัลกอริธึมอาจล้มเหลวกะทันหันหรือระบบปฏิบัติการอาจรีบูต เพื่อขจัดปัญหากับเซิร์ฟเวอร์ คุณสามารถเช่าเซิร์ฟเวอร์หรือสร้างเซิร์ฟเวอร์ของคุณเอง หากไม่มีให้บริการ คุณจะต้องรับเซิร์ฟเวอร์จากผู้ให้บริการที่เสถียรซึ่งมีการเชื่อมต่อที่ดี ระบบควรมีขอบพลังงานขั้นต่ำ 40-50% ปัญหาการเชื่อมต่อมักเกิดขึ้นโดยไม่คาดคิด คุณสามารถกำหนดค่าการเชื่อมต่อเพื่อให้การแลกเปลี่ยนปิดตำแหน่งหลังจากที่ขาดการเชื่อมต่อ มีการติดตามความเสียหายของแพ็กเก็ตข้อมูลผ่านอัลกอริธึมการติดตาม WatchDog กลยุทธ์การซื้อขายที่ใช้ในการซื้อขายนั้นไม่สมบูรณ์และการผสมผสานของกลยุทธ์เหล่านี้สามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง ในแอปพลิเคชัน อาจมีข้อผิดพลาด API ราคา ปริมาณ มูลค่าล็อต อาจแสดงไม่ถูกต้อง นอกจากนี้ การซื้อขายสามารถจัดขึ้นในวันหยุดสุดสัปดาห์หรือวันหยุดนักขัตฤกษ์ กลยุทธ์การซื้อขายหรือขีดจำกัดของบัญชีถูกละเมิด

เพื่อขจัดข้อผิดพลาดเหล่านี้ จำเป็นต้องตรวจสอบและวิเคราะห์คำสั่งซื้อและข้อจำกัดของกลยุทธ์การซื้อขายเพื่อขจัดพารามิเตอร์ที่ผิดพลาด

ในกรณีเกิดเหตุฉุกเฉิน จำเป็นต้องแจ้งให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทราบโดยทันทีผ่าน SMS, อีเมล, โปรแกรมส่งข้อความโต้ตอบแบบทันที และช่องทางการสื่อสารอื่นๆ จำเป็นต้องบันทึกความล้มเหลวแต่ละครั้งในบันทึกเพื่อป้องกันการทำซ้ำในอนาคต วิธีสร้างรายได้แบบพาสซีฟด้วยการซื้อขายอัลกอริธึม: https://youtu.be/UeUANvatDdo

การซื้อขาย Algo: ข้อดีและข้อเสีย

หุ่นยนต์ซื้อขายไม่ได้ขึ้นอยู่กับปัจจัย “มนุษย์” ที่อาจส่งผลต่อการทำงานของพวกเขา: ความเหนื่อยล้า อารมณ์เสีย และอื่นๆ นี่คือข้อได้เปรียบหลักของการซื้อขายอัลกอริธึม อัลกอริธึมเป็นไปตามโปรแกรมที่กำหนดไว้อย่างดีและไม่เคยเบี่ยงเบนไปจากโปรแกรม การซื้อขาย Algo มีข้อเสียหลายประการ ซึ่งรวมถึงโดยเฉพาะอย่างยิ่ง การไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับการค้าประเภทนี้ในสาธารณสมบัติ นักเทรดอัลกอริธึมต้องมีความเชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรม ซึ่งค่อนข้างยากสำหรับมืออาชีพด้านการเงินส่วนใหญ่ หากตลาดเปลี่ยนแปลง คุณจะต้องเปลี่ยนอัลกอริทึมโดยสิ้นเชิง ในการเขียนหุ่นยนต์ซื้อขาย อาจเกิดข้อผิดพลาดที่จะนำอัลกอริธึมทั้งหมดไปผิดทาง และสิ่งนี้จะนำไปสู่การสูญเสียเงิน
การซื้อขายอัลกอริธึมเป็นการซื้อขายแลกเปลี่ยนประเภทที่ค่อนข้างซับซ้อนซึ่งต้องการความรู้ไม่เพียงแต่ในการซื้อขาย แต่ยังรวมถึงในวิชาคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรมด้วย จำเป็นไม่เพียง แต่จะสามารถสร้างอัลกอริธึมที่ต้องการได้เท่านั้น แต่ยังต้องป้องกันปัญหาการเชื่อมต่อ ข้อผิดพลาดในอัลกอริธึมและรหัสโปรแกรม คุณต้องคิดให้รอบคอบก่อนตัดสินใจซื้อขายด้วยวิธีนี้ อย่างไรก็ตาม เมื่อเชี่ยวชาญและนำไปใช้อย่างถูกต้องในทางปฏิบัติ ผู้ค้าจะได้รับรายได้เพิ่มขึ้นอย่างมากและทำให้งานของเขาง่ายขึ้น