Podstawy handlu algorytmicznego: pojęcia i przykłady Algorytm jest określonym zestawem jasno zdefiniowanych instrukcji przeznaczonych do realizacji zadania lub procesu. Handel algorytmiczny (zautomatyzowany handel, handel na czarno lub po prostu algo-trading) to proces korzystania z komputerów zaprogramowanych podążać za określonym zestawem instrukcji dotyczących wprowadzania handlu w celu osiągnięcia zysków z prędkością i częstotliwością niemożliwą do ludzkim przedsiębiorcą. Określone zestawy reguł opierają się na czasie, cenie, ilości lub modelu matematycznym. Oprócz możliwości zysku dla przedsiębiorcy, algorytm handlu sprawia, że rynki są bardziej płynne i sprawiają, że handel jest bardziej systematyczny, wykluczając emocjonalny wpływ człowieka na działalność handlową. Załóżmy, że przedsiębiorca postępuje zgodnie z tymi prostymi kryteriami handlowymi: Kup 50 udziałów w akcji, gdy średnia 50-dniowa średnia ruchoma przekracza 200-dniową średnią ruchową Sprzedaj akcje, gdy średnia 50-dniowa średnia ruchoma spadnie poniżej 200-dniowej średniej ruchomej Używając tego zestawu dwóch prostych instrukcji, łatwo jest napisać program komputerowy, który automatycznie monitoruje cenę akcji (i średnie wskaźniki ruchome) i umieści zamówienia kupna-sprzedaży, gdy spełnione zostaną określone warunki. Przedsiębiorca nie musi już trzymać zegarka na żywe ceny i wykresy, lub ręcznie złożyć zamówienie. Algorytmiczny system obrotu automatycznie to robi dla niego, poprawnie identyfikując szansę handlową. Algo-trading oferuje następujące korzyści: transakcje wykonywane w najlepszych cenach natychmiastowe i dokładne umieszczenie zleceń handlowych (dzięki temu duże szanse na realizację na pożądanym poziomie) transakcje handlowe poprawne i natychmiastowe ustalenie terminów, aby uniknąć znacznych zmian cen Zmniejszone koszty transakcji (patrz przykład niedoboru implementacji poniżej) Jednoczesne automatyczne sprawdzanie wielu warunków rynkowych Zmniejszone ryzyko ręcznych błędów w wprowadzaniu transakcji Sprawdzić algorytm, oparty na dostępnych danych historycznych i czasie rzeczywistym Redukcja możliwość popełnienia błędu przez handlarzy na podstawie czynników emocjonalnych i psychologicznych Największą częścią handlu algo-handlem jest handel wysokonakładowy (HFT), który stara się wykorzystać duże ilości zamówień z dużą szybkością na wielu rynkach i podejmować wiele decyzji parametrów, w oparciu o zaprogramowane instrukcje. (Więcej informacji na temat handlu wysokonapięciowego można znaleźć pod adresem: Strategie i tajemnice firm z zakresu handlu wysokimi częstotliwościami (HFT)) Algo-trading jest używany w wielu formach handlowych i inwestycyjnych, w tym: inwestorzy średnio - i długoterminowi lub firmy zajmujące się zakupem (fundusze emerytalne , fundusze inwestycyjne, firmy ubezpieczeniowe), które kupują w dużych ilościach, ale nie chcą wpływać na ceny akcji z dyskretnymi, wielkogabarytowymi inwestycjami. Krótkoterminowe podmioty handlowe i sprzedające strony uczestniczące w rynku (specjaliści zajmujący się sprawami rynku, spekulanci i arbitraże) również korzystają z zautomatyzowanej realizacji handlowej, a takŜe pomocy handlowej w celu zapewnienia wystarczającej płynności dla sprzedawców na rynku. Systematyczni handlarze (zwolennicy trendów, par handlowcy, fundusze hedgingowe itd.) Uważają, że programowanie reguł handlowych jest o wiele bardziej efektywne i niech program handlu się automatycznie. Handel algorytmiczny zapewnia bardziej systematyczne podejście do aktywnego handlu niż metody oparte na intuicji czy instynktie dla ludzi. Algorytmiczne strategie handlowe Każda strategia handlu algorytmicznego wymaga zidentyfikowanej możliwości, która jest korzystna pod względem poprawy zarobków lub redukcji kosztów. Poniżej wymieniono wspólne strategie handlowe stosowane w handlu algorytmem handlu: najczęstsze algorytmiczne strategie handlowe są zgodne z trendami w średnich krokach. kanały. zmian poziomu cen i powiązanych wskaźników technicznych. Są to najprostsze i najprostsze strategie wdrażania poprzez algorytmiczny handel, ponieważ te strategie nie wymagają przewidywania ani prognoz cen. Transakcje są inicjowane w oparciu o pojawienie się pożądanych trendów. które są łatwe i łatwe do zaimplementowania za pomocą algorytmów, nie wchodząc w złożoność analizy predyktywnej. Powyższy przykład 50 i 200-dniowej średniej ruchowej jest popularną tendencją po strategii. (Więcej informacji na temat strategii handlowych, patrz: Proste strategie na rzecz wykorzystania trendów). Kupowanie podwójnego zapasu notowanego na giełdzie po niższej cenie na jednym rynku, a jednocześnie sprzedaż go po wyższej cenie na innym rynku, zapewnia różnicę cen jako zysk bez ryzyka lub arbitrażu. Ta sama operacja może być powtórzona w odniesieniu do zapasów w porównaniu z instrumentami terminowymi, ponieważ różnice czasowe istnieją od czasu do czasu. Wdrożenie algorytmu umożliwiającego identyfikację takich różnic cenowych i wprowadzanie zleceń umożliwia skuteczne zyskowne możliwości. Fundusze indeksowe określiły okresy ponownego bilansowania, aby ich udziały były porównywalne z ich odpowiednikami. Stwarza to rentowne możliwości dla podmiotów zajmujących się algorytmem, którzy wykorzystują spodziewane transakcje, które oferują 20-80 punktów bazowych zyski w zależności od liczby zasobów w funduszu indeksowym, tuż przed reorganizacją funduszy indeksowych. Takie transakcje są inicjowane za pomocą algorytmicznych systemów handlowych dla terminowej realizacji i najlepszych cen. Wiele sprawdzonych modeli matematycznych, takich jak delta-neutralna strategia handlowa, które umożliwiają handel połączeniami i zabezpieczeniami. gdzie transakcje są umieszczane w celu zrównoważenia dodatnich i ujemnych delt, tak aby delta portfela utrzymywana była na poziomie zera. Średnia strategia rewersji opiera się na założeniu, że wysokie i niskie ceny aktywów są zjawiskiem przejściowym, które co jakiś czas wracają do wartości średniej. Identyfikacja i definiowanie zakresu cen oraz algorytm implementacji polegający na tym, że transakcje mogą być umieszczane automatycznie, gdy cena aktywów przechodzi w i poza określony zakres. Średnia strategia cen ważona woluminem łamie duży porządek i uwalnia dynamicznie określone mniejsze kawałki zlecenia na rynek, używając szczegółowych profili wielkości magazynowych. Celem jest zrealizowanie zamówienia blisko średniej ceny ważonej (VWAP), a tym samym skorzystanie ze średniej ceny. Strategia średniej ważonej według średniej ceny powoduje zerwanie dużego zlecenia i uwalnia dynamicznie określone mniejsze kawałki zlecenia na rynek przy użyciu równomiernie rozstawionych szczelin czasowych między początkiem a końcem. Celem jest zrealizowanie zlecenia blisko średniej ceny między początkiem a końcem, minimalizując tym samym wpływ na rynek. Dopóki nie zostanie w pełni wypełniony zlecenie handlowe, ten algorytm nadal wysyła częściowe zlecenia, zgodnie z określonym współczynnikiem partycypacji i według wielkości obrotu na rynkach. Strategia powiązanych kroków wysyła zamówienia w zdefiniowanym przez użytkownika procentie wolumenu rynku i zwiększa lub zmniejsza ten udział, gdy cena akcji osiągnie poziom zdefiniowany przez użytkownika. Strategia niedoboru wdrożenia ma na celu zminimalizowanie kosztu realizacji zleceń przez zerwanie z rynkiem w czasie rzeczywistym, a tym samym zaoszczędzenie na kosztach zamówienia i korzystanie z kosztu możliwości opóźnienia w realizacji. Strategia zwiększy ukierunkowaną stopę partycypacji, gdy cena akcji wzrośnie korzystnie i spadnie, gdy kurs akcji spadnie negatywnie. Istnieje kilka specjalnych klas algorytmów, które próbują zidentyfikować wydarzenia z drugiej strony. Te algorytmy wąchania, używane na przykład przez producenta strony sprzedającego, mają wbudowaną inteligencję w celu zidentyfikowania istnienia algorytmów po stronie kupna dużego zamówienia. Takie wykrycie za pomocą algorytmów pomogą animatorowi zidentyfikować duże możliwości zlecenia i umożliwić mu skorzystanie z zamówień po wyższej cenie. Jest to czasami identyfikowane jako front-high-tech. (Więcej informacji na temat handlu i fałszywych praktyk o wysokiej częstotliwości można znaleźć pod adresem: Jeśli kupujesz zapasy online, jesteś zaangażowany w transakcje typu HFT). Wymagania techniczne dotyczące handlu algorytmicznego Wdrażanie algorytmu przy użyciu programu komputerowego jest ostatnią częścią, połączoną z testami wstecznymi. Wyzwaniem jest przekształcenie zidentyfikowanej strategii w zintegrowany skomputeryzowany proces, który ma dostęp do konta handlowego do składania zamówień. Potrzebne są następujące informacje: znajomość programowania komputerowego w celu zaprogramowania wymaganej strategii handlowej, wynajętych programistów lub gotowych oprogramowania handlowego Połączenie sieciowe i dostęp do platform transakcyjnych w celu składania zleceń Dostęp do danych danych rynkowych, które będą monitorowane przez algorytm możliwości umieszczania zamówień Zdolność i infrastruktura do testowania systemu po jego zbudowaniu, zanim pojawi się na rynku rzeczywistym Dostępne dane historyczne dotyczące testów wstecznych, w zależności od złożoności reguł implementowanych w algorytmie Oto przykładowy przykład: Royal Dutch Shell (RDS) jest notowany w Amsterdamie Giełda Papierów Wartościowych (AEX) i Giełda Papierów Wartościowych w Londynie (LSE). Pozwala zbudować algorytm identyfikujący możliwości arbitrażu. Oto kilka interesujących obserwacji: transakcje AEX w euro, podczas gdy transakcje LSE w funtach szterlinga Ze względu na jednoroczną różnicę czasu, AEX otwiera godzinę wcześniej niż LSE, a następnie obie giełdy handluje jednocześnie na kilka godzin, a następnie tylko w handlu LSE ostatnia godzina zamknięcia AEX Czy możemy zbadać możliwość arbitrażu handlowego na Royal Dutch Shell notowanego na tych dwóch rynkach w dwóch różnych walutach Program komputerowy, który potrafi odczytywać aktualne ceny rynkowe Kanały z ceny LSE i AEX A Kurs walutowy GBP-EUR Możliwość wprowadzania zamówień, które mogą kierować kolejnością do prawidłowej wymiany Zdolność do testowania wstecznego w przypadku historycznych cen towarów Program komputerowy powinien spełniać następujące wymagania: Przeczytaj nadchodzący kanał cenowy zasobów RDS z obu transakcji Korzystając z dostępnych kursów walut . przelicz cenę jednej waluty na inną Jeśli istnieje wystarczająco duża rozbieżność cen (dyskontowanie kosztów maklerskich), co prowadzi do zyskownej możliwości, a następnie złożyć zlecenie kupna na niższą cenę wymiany i zlecenia sprzedaży na wyższej cenie wymiany Jeśli zamówienia są wykonywane jako pożądane, zysku arbitrażu będzie postępować prosty i łatwy Jednak praktyka handlu algorytmicznego nie jest tak proste w utrzymaniu i realizacji. Pamiętaj, że jeśli możesz umieścić handel algorytmem, to też inni uczestnicy rynku. W konsekwencji ceny wahają się w mili lub nawet mikrosekundach. W powyższym przykładzie, co się stanie, jeśli twój zakup kupuje się, ale sprzedaj handel nie robi, ponieważ ceny sprzedaży zmieniają się o czas, kiedy Twoje zamówienie uderza w rynek. Skończysz na pozycji otwartej. sprawiając, że strategia arbitrażu jest bezwartościowa. Istnieje dodatkowe ryzyko i wyzwania: na przykład ryzyko awarii systemu, błędy połączeń sieciowych, opóźnienia czasowe między zamówieniami handlowymi a wykonywaniem, a co najważniejsze, niedoskonałe algorytmy. Im bardziej złożony algorytm, tym bardziej rygorystyczne testowanie wsteczne jest potrzebne przed jego wprowadzeniem w życie. Ilościowa analiza wyników algorytmów odgrywa ważną rolę i powinna być zbadana krytycznie. Jego ekscytujące, aby przejść do automatyzacji wspomaganej przez komputery z myślą, aby zarabiać bez wysiłku. Musimy jednak upewnić się, że system jest dokładnie testowany i wymagane limity są ustawione. Przedsiębiorcy analityczni powinni rozważyć samodzielne programowanie programów nauczania i budowanie systemów, aby mieć pewność, że wdrażanie właściwych strategii w sposób niezawodny. Ostrożne użycie i dokładne testowanie algo-tradingu może przynieść zyskiem możliwości. Artykuł 50 stanowi klauzulę negocjacyjno-rozliczeniową zawartą w traktacie UE, w którym przedstawiono kroki, które należy podjąć dla każdego kraju, który. Beta jest miarą zmienności lub systematycznego ryzyka bezpieczeństwa lub portfela w porównaniu z rynkiem jako całości. Rodzaj podatku od zysków kapitałowych poniesionych przez osoby prywatne i korporacje. Zyski kapitałowe to zyski inwestora. Zamówienie zakupu zabezpieczenia z lub poniżej określonej ceny. Zlecenie z limitem kupna umożliwia określenie podmiotów gospodarczych i inwestorów. Reguła Internal Revenue Service (IRS), która pozwala na bezkarne wycofywanie z konta IRA. Reguła wymaga tego. Pierwsza sprzedaż akcji przez prywatną firmę do publicznej wiadomości. IPO są często emitowane przez mniejsze, młodsze firmy szukające4. Wspólnych Aktywnych Strategii Handlowych Aktywne handel jest czynem kupna i sprzedaży papierów wartościowych opartych na krótkoterminowych ruchach, aby zyskać na zmianach cen na krótkim wykresie czasowym. Mentalność związana z aktywną strategią handlową różni się od strategii długoterminowej, buy-and-hold. Strategia buy-and-hold wykorzystuje mentalność, która sugeruje, że ruchy cen w długim okresie przewyższą ruchy cen w krótkim okresie i dlatego należy zignorować ruchy krótkoterminowe. Natomiast aktywni przedsiębiorcy uważają, że krótkoterminowe ruchy i tendencja do rynkowego trendu są tam, gdzie osiąga się zyski. Istnieją różne metody stosowane do realizacji strategii handlowej w zakresie handlu aktywnego, z których każdy ma odpowiednie warunki rynkowe i ryzyko związane z tą strategią. Oto cztery z najczęstszych rodzajów aktywnego handlu i wbudowane koszty każdej strategii. (Aktywny handel jest popularną strategią dla tych, którzy próbują pokonać średnią rynkową. Więcej informacji można znaleźć na stronie Jak radzić sobie z rynkiem). 1. Day Trading Day Trading to chyba najbardziej znany styl handlu aktywnego. Często uważane za pseudonim dla aktywnego handlu. Metodą kupna i sprzedaży papierów wartościowych w tym samym dniu jest sposób obrotu na dzień, jak sama nazwa wskazuje. Pozycje są zamknięte w tym samym dniu, w którym są zabrane, a żadna pozycja nie jest trzymana na noc. Tradycyjnie codzienne handel odbywa się przez profesjonalnych przedsiębiorców, takich jak specjaliści czy animatorzy rynku. Jednakże handel elektroniczny otworzył tę praktykę początkującym handlowcom. (Podobne wersje, patrz także Strategie Obrotu Dniem dla Początkujących). Niektórzy uważają, że transakcja na rynku jest strategią kupna i sprzedaży, a nie aktywnym handlem. Jednak handel na pozycjach, gdy jest to wykonywane przez zaawansowanego przedsiębiorcę, może być formą aktywnego handlu. Zarządzanie pozycjami wykorzystuje długoterminowe wykresy - od każdego dnia do miesiąca - w połączeniu z innymi metodami w celu określenia tendencji obecnego kierunku na rynku. Ten rodzaj handlu może trwać kilka dni do kilku tygodni, a czasami dłużej, w zależności od trendu. Przedsiębiorcy zajmujący się trendem poszukują kolejnych wyższych lub niższych poziomów, aby określić trend bezpieczeństwa. Poprzez skakanie i jazdę na fali, handlowcy trendów mają na celu korzystanie zarówno z ruchów rynkowych, jak i do góry. Inwestorzy trendów decydują o kierunku rynku, ale nie próbują prognozować żadnych poziomów cen. Zwykle tendenci handlowcy skaczą po tendencjach po ustabilizowaniu się, a gdy tendencja ulegnie przerwaniu, zwykle wychodzą z pozycji. Oznacza to, że w okresach o wysokiej zmienności rynkowej tendencja do handlu jest trudniejsza, a jego pozycje są ogólnie ograniczone. Kiedy trend się zepsu, gracze typu swing zazwyczaj dostają się do gry. Pod koniec tendencji zazwyczaj występuje pewna niestabilność cen, ponieważ nowy trend próbuje się ustabilizować. Handlowcy Swing kupują lub sprzedają w miarę, jak zmienia się ta zmienność cen. Transakcje wahadłowe są zazwyczaj przetrzymywane przez ponad dzień, ale krócej niż trendy. Przedsiębiorcy typu Swing często tworzą zestaw reguł handlowych opartych na technicznej lub fundamentalnej analizie, w której reguły handlowe lub algorytmy mają na celu określenie, kiedy kupić i sprzedawać zabezpieczenia. Chociaż algorytm obrotu waha się nie musi być dokładny i przewidywać szczyt lub dolinę zmiany cen, to potrzebuje rynku, który przemieszcza się w jednym lub innym kierunku. Rynek związany z wahaniami lub bokiem jest ryzykiem dla podmiotów gospodarczych typu swing. (Więcej informacji na temat handlu wahadłowego znajduje się w naszym Wprowadzeniu do obrotu na Swing). 4. Skalping Scalping to jedna z najszybszych strategii stosowanych przez aktywnych handlowców. Obejmuje wykorzystanie różnych luk cenowych powodowanych przez spready bidask i przepływy zleceniowe. Strategia zazwyczaj działa poprzez rozłożenie lub kupowanie w cenie oferty i sprzedaży po cenie zlecenia, aby otrzymać różnicę między dwoma punktami cenowymi. Skalperzy starają się utrzymywać swoją pozycję na krótki okres, zmniejszając ryzyko związane z tą strategią. Ponadto scaler nie próbuje wykorzystać dużych ruchów ani przenosić dużych ilości, starają się wykorzystać małe ruchy, które często występują, i częściej przenoszą mniejsze ilości. Ponieważ poziom zysków w handlu jest niewielki, użytkownicy scalający szukają bardziej płynnych rynków, aby zwiększyć częstotliwość ich transakcji. I w przeciwieństwie do handlowców huśtawki, scalpers jak ciche rynki, które nie są skłonne do nagłych zmian cen, dzięki czemu mogą potencjalnie dokonać rozprzestrzeniania się wielokrotnie na tych samych cenach bidask. (Więcej informacji na temat tej aktywnej strategii handlowej można znaleźć w artykule Skalping: małe, szybkie zyski). Koszty związane z strategiami handlowymi Istnieją powody, dla których profesjonalni handlowcy pracowali tylko w aktywnych strategiach handlowych. Posiadanie wewnętrznego domu maklerskiego nie tylko zmniejsza koszty związane z handlem wysokimi częstotliwościami. ale zapewnia również lepszą realizację handlu. Niższe prowizje i lepsza realizacja to dwa elementy, które poprawiają potencjał zysków strategii. Oprócz danych rynkowych w czasie rzeczywistym niezbędne są znaczne zakupy sprzętu i oprogramowania. Koszty te pomyślnie wdrażają i zyskują na aktywnym handlu nieco zakaźnym dla pojedynczego przedsiębiorcy, choć nie wszystkie razem niewiarygodne. Aktywni przedsiębiorcy mogą stosować jedną lub wiele z wyżej wymienionych strategii. Zanim jednak zdecydujesz się na te strategie, należy zbadać i rozważyć ryzyko i koszty związane z każdym z nich. (W celu odczytu związanych z nimi, zajrzyj także do technik zarządzania ryzykiem dla aktywnych handlowców). Artykuł 50 jest klauzulą negocjacyjno-rozliczeniową zawartą w traktacie UE, w której przedstawiono kroki, które należy podjąć dla każdego kraju, który. Beta jest miarą zmienności lub systematycznego ryzyka bezpieczeństwa lub portfela w porównaniu z rynkiem jako całości. Rodzaj podatku od zysków kapitałowych poniesionych przez osoby prywatne i korporacje. Zyski kapitałowe to zyski inwestora. Zamówienie zakupu zabezpieczenia z lub poniżej określonej ceny. Zlecenie z limitem kupna umożliwia określenie podmiotów gospodarczych i inwestorów. Reguła Internal Revenue Service (IRS), która pozwala na bezkarne wycofywanie z konta IRA. Reguła wymaga tego. Pierwsza sprzedaż akcji przez prywatną firmę do publicznej wiadomości. IPO są często wydawane przez mniejsze, młodsze firmy poszukujące. Przede wszystkim należy uważać, aby nie mieszać tego, co tradycyjnie uważamy za systematyczny handel ilościami i handel algorytmiczny. W żargonie branżowym handel algorytmiczny częściej odnosi się do użycia algorytmów wykonawczych, które dzielą punktowany porządek macierzysty na zestaw rozkazów podrzędnych rozłożonych w interwale i próbują trafić na pewien punkt odniesienia, np. VWAP lub zminimalizowanie poślizgu. Prawdę mówiąc, teraz dość powszechne jest włączenie algorytmów alfa do algorytmu wykonywania i podobnie można zastosować algorytmy typowe (np. Bellman-Ford) lub algorytmy wykonawcze w ilościowych strategiach handlowych. Być może konkretne różnice między nimi są ograniczone do wyszukiwania pracy: Obowiązki różnią się między ilorazowym zespołem handlowym w funduszu hedgingowym a algorytmicznym punktem handlowym u maklera-dealera. Niemniej jednak, w celu zwiększenia jasności mojej odpowiedzi, rozróżnimy te dwa. Prosta algorytmiczna strategia handlowa, którą można zrozumieć, to strategia naiwna TWAP, która w prosty sposób rozdziela jednostkę dominującą na mniejsze, równomiernie rozłożone w podrzędne rozkazy, rozłożone równomiernie w interwale czasowym, empirycznie (i teoretycznie, przy pewnych założeniach procesu kształtowania cen) zmniejszyły wpływ na rynek. Jeśli chodzi o systematyczne strategie kwantowe, w dłuższym horyzoncie, wiele z nich nadal jest motywowanych modelami czynników lub optymalizacją średniej wariancji. W poprzednim, podstawowa strategia wyraża przyszłe zwroty aktywów jako liniową kombinację czynników historycznych i normalnie rozproszonego hałasu. Wspólnymi czynnikami kapitałowymi są rentowności rynkowe, kapitalizacja rynkowa, stosunek książki do rynku i momentum. Często używane są długoterminowe i domyślne czynniki ryzyka. Obciążenia czynnikiem lub stałe współczynniki czynników są rozwiązywane z najmniejszych kwadratów nad jakimś oknem danych historycznych - ta część jest prawie zawsze wykonywana przez komputer, a tym samym algorytmicznie. Jako uwaga: model ten poprzedza również popularny pomysł strategii neutralizacji rynku, praktykowany przez wiele funduszy hedgingowych, z przekonaniem o silnym, średnio odwracającym zachowaniu w szeregach czasowych resztkowych. W ogólnej formie optymalizacji średniej wariancji wyraża się oczekiwane oczekiwanie na portfel, wariancję i ograniczenia jako funkcje wielkości pozycji w każdym zabezpieczeniu w Twoim portfelu. Jest to archetypowy problem dla metod mnożników Lagrange'a i istnieją dojrzałe biblioteki liczbowe, które szybko rozwiązują ten proces na procesorze. Jest to elegancka i elastyczna formuła: rzeczywiście można wyrazić wiele interesujących ograniczeń wagi, czy to tylko długotrwałe, dźwigniowe, ważone gamma lub beta neutralność, kwadratowe koszty transakcji - te szczególne przypadki motywują ich implementacje algorytmiczne w długoterminowy fundusz kapitałowy, fundusz beta neutralny, fundusz 13030 i tak dalej. Jako kolejny przykład, strategie arbitrażu zmienności zmierzają do uchwycenia różnicy między domniemaną zmiennością a przewidywaną zrealizowaną zmiennością. Na niższym poziomie takie strategie mogą wykorzystywać modele siatki i symulacje Monte Carlo, które muszą być rozwiązane numerycznie, co zasadniczo ogranicza praktykę tych strategii do pewnego stopnia algorytmicznego wdrożenia. Postępy w procesach przetwarzania GPGPU i równoległe ramy obliczeniowe pozwalają na interesujące poszukiwania systematycznego handlu tym obszarem. Algorytm jest określonym zestawem jasno zdefiniowanych instrukcji służących do realizacji zadania lub procesu. Handel algorytmiczny (zautomatyzowany handel, handel na czarno lub po prostu algo-trading) to proces korzystania z komputerów zaprogramowanych podążać za określonym zestawem instrukcji dotyczących wprowadzania handlu w celu osiągnięcia zysków z prędkością i częstotliwością niemożliwą do ludzkim przedsiębiorcą. Określone zestawy reguł opierają się na czasie, cenie, ilości lub modelu matematycznym. Oprócz możliwości zysku dla przedsiębiorcy, algorytm handlu sprawia, że rynki są bardziej płynne i sprawiają, że handel jest bardziej systematyczny, wykluczając emocjonalny wpływ człowieka na działalność handlową. Załóżmy, że przedsiębiorca postępuje zgodnie z tymi prostymi kryteriami handlowymi: Kup 50 udziałów w akcji, gdy średnia 50-dniowa średnia ruchoma przekracza 200-dniową średnią ruchową Sprzedaj akcje, gdy średnia 50-dniowa średnia ruchoma spadnie poniżej 200-dniowej średniej ruchomej Używając tego zestawu dwóch prostych instrukcji, łatwo jest napisać program komputerowy, który automatycznie monitoruje cenę akcji (i średnie wskaźniki ruchome) i umieści zamówienia kupna i sprzedaży, gdy spełnione zostaną określone warunki. Przedsiębiorca nie musi już trzymać zegarka na żywe ceny i wykresy, lub ręcznie złożyć zamówienie. Algorytmiczny system obrotu automatycznie to robi dla niego, poprawnie identyfikując szansę handlową. Algo-trading oferuje następujące korzyści: transakcje wykonywane w najlepszych cenach natychmiastowe i dokładne umieszczenie zleceń handlowych (dzięki temu duże szanse na realizację na pożądanym poziomie) transakcje handlowe poprawne i natychmiastowe ustalenie terminów, aby uniknąć znacznych zmian cen Zmniejszone koszty transakcji (patrz przykład niedoboru implementacji poniżej) Jednoczesne automatyczne sprawdzanie wielu warunków rynkowych Zmniejszone ryzyko ręcznych błędów w wprowadzaniu transakcji Sprawdzić algorytm, oparty na dostępnych danych historycznych i czasie rzeczywistym Redukcja możliwość popełnienia błędu przez handlarzy na podstawie czynników emocjonalnych i psychologicznych Największą częścią handlu algo-handlem jest handel wysokonakładowy (HFT), który stara się wykorzystać duże ilości zamówień z dużą szybkością na wielu rynkach i podejmować wiele decyzji parametrów, w oparciu o zaprogramowane instrukcje. (Więcej informacji na temat handlu wysokonapięciowego można znaleźć pod adresem: Strategie i tajemnice firm z zakresu handlu wysokimi częstotliwościami (HFT)) Algo-trading jest używany w wielu formach handlowych i inwestycyjnych, w tym: inwestorzy średnio - i długoterminowi lub firmy zajmujące się zakupem (fundusze emerytalne , fundusze inwestycyjne, firmy ubezpieczeniowe), które kupują w dużych ilościach, ale nie chcą wpływać na ceny akcji z dyskretnymi, wielkogabarytowymi inwestycjami. Krótkoterminowe podmioty handlowe i sprzedające strony uczestniczące w rynku (specjaliści zajmujący się sprawami rynku, spekulanci i arbitraże) również korzystają z zautomatyzowanej realizacji handlowej, a takŜe pomocy handlowej w celu zapewnienia wystarczającej płynności dla sprzedawców na rynku. Systematyczni handlarze (zwolennicy trendów, par handlowcy, fundusze hedgingowe itd.) Uważają, że programowanie reguł handlowych jest o wiele bardziej efektywne i niech program handlu się automatycznie. Handel algorytmiczny zapewnia bardziej systematyczne podejście do aktywnego handlu niż metody oparte na intuicji lub instynkcie ludzkiej przedsiębiorcy. Algorytmiczne strategie handlowe Każda strategia handlu algorytmicznego wymaga zidentyfikowanej możliwości, która jest korzystna pod względem poprawy zarobków lub redukcji kosztów. Poniżej wymieniono wspólne strategie handlowe stosowane w handlu algorytmem handlu: najczęstsze algorytmiczne strategie handlowe są zgodne z trendami w średnich krokach. kanały. zmian poziomu cen i powiązanych wskaźników technicznych. Są to najprostsze i najprostsze strategie wdrażania poprzez algorytmiczny handel, ponieważ te strategie nie wymagają przewidywania ani prognoz cen. Transakcje są inicjowane w oparciu o pojawienie się pożądanych trendów. które są łatwe i łatwe do zaimplementowania za pomocą algorytmów, nie wchodząc w złożoność analizy predyktywnej. Powyższy przykład 50 i 200-dniowej średniej ruchowej jest popularną tendencją po strategii. (Więcej informacji na temat strategii handlowych, patrz: Proste strategie na rzecz wykorzystania trendów). Kupowanie podwójnego zapasu notowanego na giełdzie po niższej cenie na jednym rynku, a jednocześnie sprzedaż go po wyższej cenie na innym rynku, zapewnia różnicę cen jako zysk bez ryzyka lub arbitrażu. Ta sama operacja może być powtórzona w odniesieniu do zapasów w porównaniu z instrumentami terminowymi, ponieważ różnice czasowe istnieją od czasu do czasu. Wdrożenie algorytmu umożliwiającego identyfikację takich różnic cenowych i wprowadzanie zleceń umożliwia skuteczne zyskowne możliwości. Fundusze indeksowe określiły okresy ponownego bilansowania, aby ich udziały były porównywalne z ich odpowiednikami. Stwarza to rentowne możliwości dla podmiotów zajmujących się algorytmem, którzy wykorzystują spodziewane transakcje, które oferują 20-80 punktów bazowych zyski w zależności od liczby zasobów w funduszu indeksowym, tuż przed reorganizacją funduszy indeksowych. Takie transakcje są inicjowane za pomocą algorytmicznych systemów handlowych dla terminowej realizacji i najlepszych cen. Strategie opartego na modelu matematyki: wiele udowodnionych modeli matematycznych, takich jak delta-neutralna strategia handlowa, które umożliwiają handel kombinacją opcji i podstawowego bezpieczeństwa, gdzie handel jest umieszczony w celu zrównoważenia dodatnich i ujemnych delt, tak aby delta portfela była utrzymywana na poziomie zero. Średnia strategia rewersji opiera się na założeniu, że wysokie i niskie ceny aktywów są zjawiskiem przejściowym, które co jakiś czas wracają do wartości średniej. Identyfikacja i definiowanie zakresu cen oraz algorytm implementacji polegający na tym, że transakcje mogą być umieszczane automatycznie, gdy cena aktywów przechodzi w i poza określony zakres. Średnia ważona wolumenów (VWAP): Średnia strategia cenowa ważona wolumenem powoduje zerwanie dużego zlecenia i uwalnia dynamicznie określone mniejsze kawałki zlecenia na rynek, używając szczegółowych profili wielkościowych zapasów. Celem jest zrealizowanie zamówienia blisko średniej ceny ważonej (VWAP), a tym samym skorzystanie ze średniej ceny. Średnia waŜona w czasie Średnia cena (TWAP): Średnia ważona średnią strategia cenowa powoduje zerwanie dużego zlecenia i uwalnia dynamicznie określone mniejsze kawałki zlecenia na rynek przy równomiernie rozstawionych szczelinach pomiędzy początkiem a końcem. Celem jest zrealizowanie zlecenia blisko średniej ceny między początkiem a końcem, minimalizując tym samym wpływ na rynek. Dopóki nie zostanie w pełni wypełniony zlecenie handlowe, ten algorytm ciągle wysyła częściowe zlecenia, zgodnie z określonym współczynnikiem partycypacji i według wielkości obrotu na rynkach. Powiązane kwerendy strategiczne wysyłają zamówienia w zdefiniowanym przez użytkownika procentie wolumenu rynku i zwiększają lub zmniejszają ten udział, gdy cena akcji osiągnie poziom zdefiniowany przez użytkownika. Strategia niedoboru wdrożenia ma na celu zminimalizowanie kosztu realizacji zleceń przez zerwanie z rynkiem w czasie rzeczywistym, a tym samym zaoszczędzenie na kosztach zamówienia i korzystanie z kosztu możliwości opóźnienia w realizacji. Strategia zwiększy ukierunkowaną stopę partycypacji, gdy cena akcji wzrośnie korzystnie i spadnie, gdy kurs akcji spadnie negatywnie. Poza zwykłymi algorytmami handlowymi: istnieje kilka specjalnych klas algorytmów, które próbują zidentyfikować wydarzenia z drugiej strony. Te algorytmy kwantyzujące, używane przez producentów strony po stronie sprzedaŜy, mają na przykład inteligencję wbudowaną, aby zidentyfikować istnienie algorytmów po stronie kupna duŜego zamówienia. Takie wykrycie za pomocą algorytmów pomogą animatorowi zidentyfikować duże możliwości zlecenia i umożliwić mu skorzystanie z zamówień po wyższej cenie. Jest to czasami identyfikowane jako front-high-tech. (Więcej informacji na temat handlu i fałszywych praktyk o wysokiej częstotliwości można znaleźć pod adresem: Jeśli kupujesz zapasy online, jesteś zaangażowany w transakcje typu HFT). Wymagania techniczne dotyczące handlu algorytmicznego Wdrażanie algorytmu przy użyciu programu komputerowego jest ostatnią częścią, połączoną z testami wstecznymi. Wyzwaniem jest przekształcenie zidentyfikowanej strategii w zintegrowany skomputeryzowany proces, który ma dostęp do konta handlowego do składania zamówień. Potrzebne są następujące informacje: znajomość programowania komputerowego w celu zaprogramowania wymaganej strategii handlowej, wynajętych programistów lub gotowych oprogramowania handlowego Połączenie sieciowe i dostęp do platform transakcyjnych w celu składania zleceń Dostęp do danych danych rynkowych, które będą monitorowane przez algorytm możliwości umieszczania zamówień Zdolność i infrastruktura do testowania systemu po jego zbudowaniu, zanim pojawi się na rynku rzeczywistym Dostępne dane historyczne dotyczące testów wstecznych, w zależności od złożoności reguł implementowanych w algorytmie Oto przykładowy przykład: Royal Dutch Shell (RDS) jest notowany w Amsterdamie Giełda Papierów Wartościowych (AEX) i Giełda Papierów Wartościowych w Londynie (LSE). Pozwala zbudować algorytm identyfikujący możliwości arbitrażu. Oto kilka interesujących obserwacji: transakcje AEX w euro, podczas gdy transakcje LSE w funtach szterlinga Ze względu na jednoroczną różnicę czasu, AEX otwiera godzinę wcześniej niż LSE, a następnie obie giełdy handluje jednocześnie na kilka godzin, a następnie tylko w handlu LSE ostatnia godzina zamknięcia AEX Czy możemy zbadać możliwość arbitrażu handlowego na Royal Dutch Shell notowanego na tych dwóch rynkach w dwóch różnych walutach Program komputerowy, który potrafi odczytywać aktualne ceny rynkowe Kanały z ceny LSE i AEX A Kurs walutowy GBP-EUR Możliwość wprowadzania zamówień, które mogą kierować kolejnością do prawidłowej wymiany Zdolność do testowania wstecznego w przypadku historycznych cen towarów Program komputerowy powinien spełniać następujące wymagania: Przeczytaj nadchodzący kanał cenowy zasobów RDS z obu transakcji Korzystając z dostępnych kursów walut , przelicz cenę jednej waluty na inną Jeśli istnieje wystarczająco duża rozbieżność cen (dyskontowanie kosztów maklerskich) prowadzących do profi stół, a następnie złożyć zamówienie na niższą cenę wymiany i zlecenia sprzedaży na wyższej cenie Jeśli zamówienia są wykonywane zgodnie z życzeniem, zysku arbitrażu będzie postępować prosto i łatwo Jednak praktyka handlu algorytmicznego nie jest tak proste, aby utrzymać i wykonać . Pamiętaj, że jeśli możesz umieścić handel algorytmem, to też inni uczestnicy rynku. W konsekwencji ceny wahają się w mili lub nawet mikrosekundach. In the above example, what happens if your buy trade gets executed, but sell trade doesnt as the sell prices change by the time your order hits the market You will end up sitting with an open position, making your arbitrage strategy worthless. There are additional risks and challenges: for example, system failure risks, network connectivity errors, time-lags between trade orders and execution, and, most important of all, imperfect algorithms. The more complex an algorithm, the more stringent backtesting is needed before it is put into action. The Bottom Line Quantitative analysis of an algorithms performance plays an important role and should be examined critically. Its exciting to go for automation aided by computers with a notion to make money effortlessly. But one must make sure the system is thoroughly tested and required limits are set. Analytical traders should consider learning programming and building systems on their own, to be confident about implementing the right strategies in foolproof manner. Cautious use and thorough testing of algo-trading can create profitable opportunities.
No comments:
Post a Comment