Grunnleggende algoritmiske handelsstrategier. Algo trading på Forex: detaljer om den automatiserte handelsstilen. Hva er algoritmisk handel

Nå snakker alle om hvordan menneskelige konsulenter skal erstattes av maskiner. Hvordan samsvarer dette med virkeligheten?

Roboter er laget av mennesker, så noen vil definitivt forbli i live... Men seriøst, la oss først definere hva vi egentlig kaller roboter. Det er robo-rådgivning, det er algoritmiske strategier, det er automatisk følging.

La oss starte med robo-rådgivning. Hva inkluderer dette konseptet?

Robo-rådgivning er et program som lar deg ikke bare lage en portefølje for en klient, men også rebalansere porteføljen uten klientens deltakelse.

Det er ikke mange lignende tjenester i Russland, men hvis vi snakker om vestlig praksis, Det er et klart skille mellom passiv og aktiv kontroll:

• aktiv kontroll består av å bestemme hvilket verktøy og når du skal kjøpe;
• passiv kontroll— når porteføljen allerede er dannet og er beregnet på kunder som ikke ønsker å gå i detaljer.

Algohandel

Algotrading forstås som en type handel der traderens handlinger er fullstendig formalisert i form av en algoritme, ved å implementere som traderen forventer å tjene penger. Med enkle ord er algoritmisk handel en forhåndsbestemt, bevisst algoritme for en traders handlinger under handel.

Hva er fremtiden for algoritmisk handel i Russland? Det er stor interesse for denne tjenesten både fra kunder og fra profesjonelle markedsaktører.

Andelen av slike tjenester vil vokse - dette er åpenbart.

Utviklingen av segmentet byr på nye utfordringer både for regulatoren og markedet. Det er en aktiv diskusjon om fremtiden til disse tjenestene for enkeltpersoner. Et stort antall mennesker bruker slike tjenester, og Regulatoren kan ikke se bort fra dette.

Fordeler og ulemper

Klienten trenger å motta full informasjon om betingelsene for en spesifikk strategi, inkludert for eksempel skatter, provisjonsbeløp.

Samtidig er ikke prisene kunden gjør transaksjoner til alltid sammenfallende med prisene som forfatteren av strategien gjør transaksjoner til. Noen ganger fører dette til at klienten blir skuffet over tjenesten. Men til syvende og sist Markedet for autofollowing og algoritmiske handelstjenester bør bli tydelig for både meglere og kunder.

Det er to fordeler: hastighet og lav pris. Robottjenester er flere ganger billigere enn konsulenter. Selv med et beskjedent beløp på $5 tusen. du kan få en balansert portefølje. Men en slik tjeneste vil ikke slå rot i Russland. Vi liker å "se inn i øynene" til de som forvalter penger.

Investering er en langsom og forsiktig prosess.

EN robo-rådgivningstjeneste er rettet mot late spekulanter som ønsker å tjene penger ved å flytte byrden med å ta beslutninger til noen andre. Dette fører ikke til noe godt.

Men antallet mennesker som ønsker å tjene penger uten å ta selvstendige beslutninger er veldig stort. Derfor Robo-rådgivning vil uansett være etterspurt.

Problemene med robo-rådgivning i Russland er forbundet med svakheten i selve markedet - lav, svekkelse av viktigheten av merkevaren og navnet til utviklerselskapet, og muligheten for prismanipulasjon.

Et annet problem er antallet aktive investorer. Produktet vil bli interessant når Private Banking forlater markedet. Men dette krever en unik tjeneste som tar hensyn til interessene til en bestemt investor.

Med tanke på den utbredte bruken av chatbots og utviklingstakten for slike tjenester, er den utbredte bruken av slike teknologier et spørsmål om nær fremtid. I Russland er hovedaktørene i en tilstand av alvorlig konkurranse, introduserer nye produkter og tjenester og forbedrer servicen.

Vi tror at robo-rådgivning snart vil være rimelig for mellomstore og nisjeaktører som gjerne vil konkurrere om kundenes midler.

I tillegg kan du se en kort video om hva algoritmisk handel er:

Manuell handel på børsen er, til tross for all dens løfter og lønnsomhet, sakte men sikkert i ferd med å bli en saga blott. I dag er det hovedsakelig old-school tradere som handler manuelt, mens nybegynnere, som bare lærer det grunnleggende om kompetent handel, i økende grad følger banen til automatisk handel eller, som det også kalles, algoritmisk handel. Å stole på konklusjonen av transaksjoner, åpningsposisjoner, etc. en passiv mekanisme, en handelsrobot, som er blottet for følelser og som gjør alt utvikleren har lagt i den, uten å bli distrahert av ytre stimuli.

Og i dag skal vi snakke om hva algoritmisk handel er i prinsippet, hvordan man jobber med det, hvor man kan få en god handelsrobot, og også vurdere forskjellene mellom automatisk og høyfrekvent handel. La oss begynne.

Så, som vanlig, la oss først formulere definisjonen av algoritmisk handel.

Algoritmisk handel er en type børshandel som involverer automatisk fullføring av transaksjoner av en handelsrobot, innenfor rammen av en bestemt algoritme som er innlemmet i den av traderen.

Jeg tror alt er klart her - trader, basert på sin erfaring og handelsstrategi, lager et system der han foreskriver reglene for åpning og lukking av posisjoner, vilkårene som markedet og eiendelen må tilfredsstille, samt generelle regler kapitalforvaltning.

Antall verdipapirer som må kjøpes, mengden midler som er tildelt for dette, plasseringsprinsippet - alt dette er ofte fastsatt av næringsdrivende på forhånd.

En av hovedfordelene med algoritmisk handel er at den lindrer avsluttede transaksjoner fra traderens følelser, forutanelser og intuisjon, som ofte spiller en grusom spøk på ham, og hindrer ham i å vurdere den nåværende markedssituasjonen tilstrekkelig og ta den riktige avgjørelsen.

Det andre navnet på automatisk handel beskriver best essensen og hovedoppgaven det høres slik ut: handel ved hjelp av mekaniske systemer.

Følgelig, for å implementere algoritmisk handel i praksis, er det nødvendig med en handelsrobot. La oss snakke om dem.

Handel med roboter

Et dataprogram med en handelsalgoritme innebygd i den, som uavhengig avslutter transaksjoner og andre operasjoner på aksjemarked.

Typer roboter

Handelsprogrammer kan deles inn i to store grupper:

1. Uten fullmakt til å åpne posisjoner uavhengig, analyserer de store mengder informasjon om gjeldende markedsforhold og gir dem til traderen slik at han selvstendig kan bestemme om han skal inngå en transaksjon eller ikke.
2. En helautomatisert robot som ikke ber om tillatelse til å åpne en handel. Samtidig tar programmet hensyn til alle markedsrisikoer og mulige tap.

Naturligvis, når vi snakker om algoritmisk handel, er vi først og fremst interessert i den andre typen.

I tillegg til handelsroboter, kan de algoritmiske strategiene de opererer innenfor også deles inn i to deler.

1. Utførelsesstrategi(utførelsesstrategi) – innebærer kjøp/salg av eiendeler i store volumer, til en vektet gjennomsnittspris, så nær prisen på den siste avsluttede transaksjonen som mulig. Den lar deg redusere kostnadene knyttet til åpning og lukking av posisjoner betydelig og brukes hovedsakelig av store aktører i finansmarkedet, som f.eks. meglerselskaper Og investeringsfond. Private investorer bruker ofte den andre strategien.
2. Spekulativ strategi– et klassisk system for handelsmenn, rettet mot å oppnå maksimal fortjeneste basert på prisforskjellen mellom kostnadene ved å kjøpe og selge en eiendel.

I forhold til algoritmisk handel kan spekulative strategier deles inn i flere typer, forskjellige i deres tilnærming til arbeid, men forfølger det samme målet - å oppnå maksimal fortjeneste. La oss ta en rask titt på dem:

1. Markedsmøte– samtidig inntreden og inneslutning av kjøps-/salgsposisjoner innenfor grensene for prisbevegelsen for en bestemt eiendel.
2. Peyers handel– samtidig teknisk analyse av to høykorrelerte eiendeler, når kjøp av en eiendel er ledsaget av samtidig salg av den andre. Denne typen spekulativ strategi kalles også parhandel.
3. Kurvhandel– samme parhandel, bare her utføres arbeidet ikke med to private eiendeler, men med deres grupper.
4. Sporingsstrategi– innebærer konstant overvåking av aktivakurser av en handelsrobot for å identifisere tegn på en stabil trend og avslutte transaksjoner i samsvar med den.
5. Megling– igjen, paralleller kan trekkes med parhandel. Arbeidet her utføres med to eiendeler, hvor korrelasjonsforholdet er lik en.

Hvordan lage en handelsrobot

Det første du trenger for å lage et automatisk handelsprogram er en spesiell applikasjon med den såkalte algoritmedesigneren. Moderne systemer automatiske handelssystemer er ganske enkle å bruke, og selv de som har lite kunnskap om programmering kan lage et fullverdig handelssystem.

For eksempel et universelt program som har bred funksjonalitet for algoritmehandlere gjør det det mulig å lage din egen robot ved å tegne den som et flytskjema. Alle programkommandoer, skript osv. TSLab vil gjøre det selv, du trenger bare å angi retningen.

Fordeler med algoritmisk handel

La meg fortelle deg med en gang at det er mange av dem. Det er ikke for ingenting at algoritmisk handel er ekstremt populær. Dens viktigste fordeler inkluderer:

• Høy presisjon– roboten kan ikke sette et ekstra symbol etter desimaltegnet, avvike fra den planlagte prisen, under mottoet "Og så det vil gjøre" og åpne en avtale tilfeldig. Uansett hvilken rekkefølge av handlinger du legger inn i det, det er hvordan det vil handle.
• Mulighet til å tjene penger fra de første dagene. Uavhengig handel er en ganske komplisert ting, du må lære, få erfaring og, hva du skal skjule, få problemer i form av økonomiske tap. Selv nybegynnere som har kjøpt en handelsrobot fra mer erfarne kolleger kan tjene penger på algoritmisk handel.
• Klar til å gå– Erfarne handelsmenn vet at noen ganger må de vente i timer, eller til og med dager, på et gunstig øyeblikk for å åpne en transaksjon. Naturligvis er dette ganske vanskelig. Tross alt, selv om du er i konstant beredskap (som i seg selv er ekstremt slitsomt), kan du bokstavelig talt gå bort fra terminalen i et par minutter og gå glipp av akkurat det prishoppet du har ventet på i en uke. Programmet bryr seg ikke om alt dette. Hun vil vente tålmodig i henhold til timeplanen 24/7, og dette vil ikke på noen måte påvirke effektiviteten av hennes handlinger.
• Driftshastighet– systemet er i stand til å analysere flere diagrammer, sitater og indikatorer samtidig, samt sende ti bestillinger per sekund. Og jo flere transaksjoner, jo mer fortjeneste.
• Mangel på følelser– Jeg har allerede snakket om dette. Programmet tar beslutninger som følger direkte av algoritmen som er innebygd i det. Hun kan ikke skynde seg, være lat, være redd osv.
• Allsidighet og skalerbarhet– en god algoritme kan tilpasses til å fungere med hundrevis av forskjellige eiendeler, valutaer, aksjer, futures osv. Dens evner følger direkte av utviklerens evner, derfor er roboter laget erfarne handelsmenn kan brukes bokstavelig talt hvor som helst, på ethvert marked eller børs. I tillegg kan de om nødvendig endres og forbedres, noe som gjør algoritmen helt ideell.

I prinsippet er alle fordelene ganske forventet, ikke sant? Algohandel kan gi stor fortjeneste, og funksjonalitet handelsrobot avhenger bare av utviklerens erfaring.

Ulemper med algoritmisk handel

• Teknologisk kompleksitet. Nei, selve prosessen med algoritmisk handel er utrolig enkel: koble programmet til terminalen og gå i ro. Det er vanskelig å lage akkurat dette programmet. Markedet er uforutsigbart og få mennesker har vært i stand til å lage den perfekte algoritmen så langt.
• Dyrt– kun relevant for de som ikke utvikler algoritmer på egen hånd, men kjøper dem fra mer erfarne kolleger. Hvis roboten er virkelig god, må du punge ut mye penger. Uavhengig opprettelse av kostnader krever ikke.
• Mangel på evne til å improvisere. En av hovedfordelene med algoritmisk handel er også dens ulempe. Finansmarkedene er ekstremt volatile og algoritmen passer ikke alltid inn i deres nåværende tilstand. Mens en trader, som ser endringer, kan gå mot strategien hans og dra nytte av den.

Du kan selvfølgelig fremheve flere negative aspekter ved algoritmisk handel, men de koker alle ned til én ting - vanskeligheten med å lage en ideell robot. For mange faktorer må tas i betraktning og legges inn i det for å oppnå konsekvent overskudd.

Hvorfor er algoritmisk handel og algoritmehandlere fordelaktige for børser?

Automatisert handel gir mange fordeler, ikke bare for handelsmenn, som gjør livet mye enklere og får en veldig anstendig inntekt. Algoritmisk handel er forresten også en god hjelp i studier. Du ser på robotens handlinger og prøver å forklare hvorfor den tok denne eller den avgjørelsen, dette lar deg raskt forstå essensen av markedsprosesser og lære deg hvordan du handler på egen hånd.

Når det gjelder børser, trenger de også algoritmiske tradere som gjennom sine aktiviteter og et stort antall utførte transaksjoner gir høy likviditet til eiendeler og øker børsens omsetning. Som allerede nevnt, jobber en robot mye raskere enn et menneske.

Høyfrekvent algoritmisk handel

Og nå vil jeg debunke en ekstremt vanlig misforståelse, som er at mange mennesker vurderer algoritmisk handel og høyfrekvent handel (Høyfrekvent handel, HFT, red.anm.) samme fenomen.

Ja, de er like, høyfrekvent handel kan til og med klassifiseres som en av variantene av algoritmisk handel, men det er fortsatt umulig å sette et likhetstegn mellom dem.

Handel med høyfrekvenssystemet innebærer å åpne et stort antall transaksjoner på dusinvis av forskjellige eiendeler, bokstavelig talt på et brøkdel av et sekund. Arbeidet utføres i små volum, som kompenseres av antall operasjoner. Traders som bruker denne teknologien tjener bokstavelig talt umiddelbart. Dessuten er størrelsen ofte veldig, veldig god.

Algotrading generelt er et bredere begrep. Det kan være både høyfrekvent og ganske moderat. Du bestemmer selv hva som er best for deg: 10 småvolumstransaksjoner eller én, men for et stort beløp.

Hva du trenger for algoritmisk handel

For det første, som jeg allerede sa, en handelsterminal og en robot som vil avslutte transaksjoner.

For det andre en god tilkoblingshastighet til serveren, som vil garantere minimale tidsforsinkelser. Ikke glem at høyfrekvent handel innebærer å ta avgjørelser på et brøkdelsekund, og forsinkelser her kan være fatale.

For det tredje ville det være ønskelig om de ble vist direkte i arbeidsterminalen. Programmet er i stand til å analysere hundrevis av eiendeler samtidig, så hvorfor begrense det og deg selv? Du må få mest mulig ut av handel, så du må ta vare på tilbud på forhånd.

Alle de tre tingene som er nødvendige for vellykket algoritmisk handel, leveres av Roboforex-megleren til sine kunder. Det er en egen seksjon dedikert eksklusivt til algoritmiske tradere, med all funksjonaliteten de trenger.

Roboforex tilbyr tradere en direkte forbindelse til serverne til Moskva-børsen, på alle områder - valuta, aksjer og derivater. Tilkoblingen skjer gjennom spesialiserte dataoverføringsprotokoller, tilpasset store mengder informasjon og dens raske overføring.

Selskapet har også programvare for å lage handelsalgoritmer, samt ferdige algoritmer som kan kobles til din terminal.

Og, selvfølgelig, en tjeneste for å koble til tilbud av alle innenlandske og utenlandske eiendeler, med deres kringkasting i arbeidsterminalen, uten forsinkelser eller forsinkelser.

Etter å ha analysert alle tilbudene som råder på hjemmemarkedet, kom teamet vårt til den konklusjon at det ikke finnes mer lønnsomme og omfattende tilbud som det som kommer fra Zerich. Denne megleren har gjort en virkelig god jobb med å skape optimale arbeidsforhold for algoritmiske tradere.

Algo trading opplæring

Jeg fremhevet dette problemet spesielt som et eget avsnitt, fordi... Selv en så enkel ting som algoritmisk handel krever minst minimal trening, der en nybegynner vil bli fortalt hva som er hva, lært hvordan man setter opp handelsroboter og tjener penger på dem.

Tjenester av denne typen leveres også av selskapet Roboforex, som tilbyr alle en rekke treningsarrangementer, som inkluderer kurs, webinarer og ansikt-til-ansikt-klasser. På dem kan du lære alt relatert til algoritmisk handel, lage handelssystemer og mange andre relaterte ting.

Konklusjon

Ved å oppsummere alt det ovennevnte kan vi gjøre en entydig konklusjon om at algoritmisk handel er et av de mest lovende aktivitetsområdene i dag, som bare vil øke over tid.

Børshandel, som alle andre virksomhetsområder, står ikke stille og automatisk handel er kanskje det mest moderne og relevante av sine områder.

Og hva du skal skjule, det er det mest lønnsomme. Resultatene som børsalgoritmer har vist de siste årene er ofte utenfor evnene til selv de mest erfarne og avanserte traderne. Og uten en skygge av tvil kan vi si at fremtiden til industrien ligger i algoritmisk handel.

Med vennlig hilsen Nikita Mikhailov

P.S: og nå foreslår jeg at du ser en god video som nok en gang beskriver alle fordelene med algoritmisk handel.

Algohandel i den formen det er kjent i dag oppsto på 80-tallet av forrige århundre. På den tiden var denne typen handel umulig for vanlige handelsmenn og ble kun brukt av institusjonelle investorer som hadde råd til store datakraft og hadde imponerende intellektuelle ressurser. I dag er automatisert handel tilgjengelig for alle med en enkel personlig datamaskin.

Hva er algoritmisk handel

Det er to hoveddefinisjoner som gir ideen om hva algoritmisk handel er.

1. Algoritmisk handel er en metode for å utføre en veldig stor markedsordre ved å dele den opp i en rekke mindre underordre. For å gjøre dette brukes et sett med instruksjoner, inkludert splittingsalgoritmer, prisegenskaper og andre parametere som bestemmer betingelsene for å sende ordrer for utførelse. Automatisering av denne prosessen har ikke som mål å tjene penger, men det lar deg redusere kostnadene ved å utføre en stor ordre og redusere sannsynligheten for at den ikke blir utført. Det reduserer også virkningen av store transaksjoner på markedene. Blant de populære algoritmene er Målavslutning, volumprosent, VWAP, shortfall, pegged, TWAP, implementering .
2. For tiden er det oftere forstått at algoritmisk handel er en klart formalisert mekanisme for å åpne og lukke transaksjoner, ved å bruke en algoritme spesifisert av traderen ved hjelp av mekaniske handelssystemer MTS og automatiske handelssystemer- ATS. Forskjellen mellom dem er at når det gjelder MTS, kan en trader utføre noen av handlingene uavhengig og kontrollere alle handlinger, mens driftsalgoritmene for MTS og ATS kan være de samme.

Algoritmisk handel med enkle ord er automatisering av rutinemessige handlinger til en trader, som gjør det mulig å redusere tiden for å analysere børsinformasjon, beregne matematiske modeller og foreta transaksjoner. I tillegg kvitter ATS markedsoperasjoner av den menneskelige faktoren, manifestert i form av følelser, formodninger eller "handlerens intuisjon", som ofte reduserer hele lønnsomheten til selv den beste strategien til null.

Begynnelsen av algoritmisk handel anses å være øyeblikket for opprettelsen av den første automatisert system aksjehandel ( National Association of Securities Dealers Automated Quoting) i 1971. Og de første negative konsekvensene ble registrert i oktober 1987, da programhandel kollapset det amerikanske aksjemarkedet.

Essensen av algoritmisk handel

I sitt arbeid bruker algoritmiske tradere den eksisterende sannsynligheten for at sitater beveger seg i ønsket område. For beregninger brukes historiske data for den valgte eiendelen eller et sett med flere instrumenter.

Siden markedet er flyktig, er utviklere hele tiden opptatt av å lete etter gjentatte mønstre og beregne sannsynligheten for at de vil oppstå i fremtiden. Derfor, fra et teknisk synspunkt, handler algoritmisk handel om å identifisere algoritmer for åpning og lukking av transaksjoner, samt velge handelsroboter for deres implementering.

Det er tre måter å velge regler på:

• Genetisk: Algoritmer designer datasystemer.
• Håndbok: det benyttes en vitenskapelig tilnærming, basert på fysiske og matematiske modeller.
• Auto: spesialiserte programmer brukes til å sortere gjennom store rekker av regler og teste dem.

Store algoritmiske handelsinvesteringsselskaper, inkludert Virtu, Renaissance Technologies, Citadel, jobber med tusenvis av instrumenter og bruker dusinvis av familier av roboter. På denne måten gjennomføres en viss diversifisering av algoritmer, noe som kan redusere sannsynligheten for feil og handelsfeil betydelig.

Typer algoritmer

En algoritme er et sett med presise instruksjoner som er laget for å utføre spesifikke oppgaver. På finansmarkedene Brukeralgoritmer utføres av datamaskiner. For å lage sett med regler, brukes data om priser, volumer og utførelsestider for fremtidige transaksjoner.

Algoritmisk handel i aksjemarkedet og Forex er delt inn i fire måltyper:

• Statistisk strategi. Denne metoden er basert på å søke etter handelsmuligheter ved å bruke Statistisk analyse tidsserie om historie.
• Automatisk sikring. Formålet med strategien er å generere regler som gjør at markedsdeltakeren kan redusere risikoeksponeringen.
• Algoritmisk utførelsesstrategi. Denne metoden er designet for å utføre visse oppgaver knyttet til åpning og lukking av handelsordrer.
• Direkte tilgang til likviditet. Denne teknikken er rettet mot å oppnå den høyeste hastigheten på tilgang til markeder, redusere kostnadene ved å få tilgang og koble til handelsterminaler for algoritmiske tradere.

Høyfrekvent algoritmisk handel kan identifiseres som et eget område for mekanisert handel. Hovedtrekket i denne kategorien er den svært høye frekvensen av åpningsordrer: transaksjoner fullføres i løpet av millisekunder. Denne tilnærmingen kan gi betydelige fordeler, men medfører også visse risikoer.

Det mekaniske handelssystemet ble først beskrevet av forfatteren av boken " Utover teknisk analyse» Tushar Chand(Tushar S. Chande) i 1997 heter MTS i Forex. Dette er programvareblokker som overvåker markedene, gir ordre på transaksjoner og kontrollerer utførelse av kommandoer.

Robothandelsprogrammer er delt inn i to typer:

1. Helt automatisert, det vil si uavhengig å ta handelsbeslutninger.
2. Gi signaler for manuell åpning av handler av en trader.

I sammenheng med algoritmisk handel vurderes bare den første typen roboter eller rådgivere, " super oppgave» som er implementering av handelsstrategier som er umulige med manuell handel.

Renaissance Institutional Equities Fund(RIEF) er det største hedgefondet som bruker algoritmisk handel. Det ble oppdaget av amerikaneren investeringsselskap Renaissance Technologies Corp., som ble grunnlagt i 1982 av matematikeren James Harris Simons. Utgave Financial Times i 2006 tildelt Simons tittelen " den smarteste milliardæren».

Hvordan handelsroboter lages

Roboter som brukes til algoritmisk handel i aksjemarkedet er spesielle dataprogrammer. Utviklingen deres begynner med å lage en klar plan for alle oppgavene de skal utføre, og starter med det viktigste - strategi.

Programmerer-traderen står overfor oppgaven med å lage en algoritme som vil ta hensyn til hans kunnskap og personlige preferanser. Og selvfølgelig er det helt nødvendig å tydelig forstå på forhånd alle nyansene i handelssystemet som vil bli automatisert. Derfor anbefales det ikke å lage algoritmiske handelssystemer på egen hånd for nybegynnere.

For å implementere en handelsrobot teknisk, trenger du kunnskap om minst ett programmeringsspråk. Brukes til å skrive programmer mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLab. Evnen til å programmere åpner for en rekke fordeler for en næringsdrivende: opprette databaser, utførelses- og testsystemer, muligheten til å analysere høyfrekvente strategier, samt raskt eliminere feil.

Mange svært nyttige åpen kildekode-biblioteker og prosjekter er laget for hvert språk. Et av de største algoritmiske handelsprosjektene er QuantLib, opprettet i C++. Og om nødvendig direkte tilkobling til Currenex, LMAX, Integral eller andre likviditetsleverandører, for å jobbe med høyfrekvente algoritmer, må mestre Java-språket som API-ene for tilkobling er skrevet på.

Hvis du ikke har programmeringskunnskaper, kan du bruke spesielle algoritmiske handelsplattformer for å lage enkel MTS, for eksempel:

• TSLab;
• WelthLab;
• MetaTrader;
• S#.Studio;
• Multicharts;
• TradeStation;

Algoritmisk Forex trading

Veksten av algoritmisk handel på Forex de siste årene skyldes i stor grad prosessautomatisering og reduksjon i implementeringstid valutatransaksjoner ved hjelp av programvarealgoritmer. Automatisering reduserer også driftskostnadene, inkludert de for å oppfylle handelsordrer.

Algoritmer brukes også av banker når de oppdaterer valutaparkurser på handelsplattformer, øke hastigheten på prislevering og redusere mengden manuelle arbeidstimer som brukes til å beregne priser. Algoritmer lar også banker møte det planlagte risikonivået når de holder valutaer og redusere transaksjonskostnadene.

I tillegg blir algoritmisk Forex trading i økende grad brukt til å implementere spekulative strategier, og baner vei for bruk av arbitrage på små prisavvik mellom valutapar. Dette er muliggjort av den høye frekvensen, som er kombinert med algoritmens evne til å tolke datastrømmen og utføre ordre.

Kvantitativ handel

Kvantitativ handel er en retning innen handel rettet mot å lage modeller som beskriver dynamikken til ulike finansielle eiendeler og i stand til å lage nøyaktige prognoser.

Kvantitative handelsmenn, også kalt kvanta(quants, forkortelse for kvantitativ analytiker) er som regel høyt utdannede mennesker: økonomer, matematikere, programmerere. For å bli en kvant må du minst ha kunnskap om matematisk statistikk og økonometri.

Aktivitetene til kvantitative handelsmenn er fokusert på å lage matematiske modeller basert på de oppdagede ineffektivitetene til ulike markedsinstrumenter for å tjene penger. Quants jobber ofte i team på staben til hedgefond som praktiserer algoritmehandel, fordi det rett og slett er umulig å konkurrere med store investeringsstrukturer alene. Kvantitative fond tilstreber en forsvarlig og kapitalkrevende forvaltningsstrategi finansielle virkemidler, uavhengig av markedssvingninger.

Største fond Bridgewater Associates, grunnlagt av Ray Dalio, forvalter 160 milliarder dollar i eiendeler basert på kvantitative investeringer ( kvantitativ investering). Basert på resultatene for 2016 utgjorde overskuddet til selskapets investorer 5 milliarder dollar.

Høyfrekvent algoritmisk handel eller HFT handel (Høyfrekvent handel) er den vanligste formen for automatisert handel. Et spesielt trekk ved metoden er høyhastighets utførelse av transaksjoner på flere instrumenter, der syklusen med å åpne/lukke en posisjon fullføres på en brøkdel av et sekund. HFT-handel bruker hovedfordelen til en datamaskin fremfor en person – hastighet.

Begrepet "High Frequency Trading" ble laget av New York Times-journalisten Charles Duigg i 2009 mens han skrev artikkelen "Stock Traders Find Speed ​​​​Pays, in Milliseconds."

Høyfrekvente transaksjoner utføres i mikrovolum, som kompenseres av et stort antall transaksjoner. I dette tilfellet blir fortjeneste eller tap registrert umiddelbart. Høyfrekvente strategier krever komplekse tekniskeforhold, er det også umulig å klare seg uten høykvalitets direkte kommunikasjon med likviditetstilbydere. Men for å realisere alle fordelene med HFT kreves territoriell nærhet til utvekslingskommunikasjonsporter (Colocation).

Forfatteren av ideen om ultrahøyhastighetshandel anses å være Stephen Sawson, som skapte, sammen med David Whitcomb og Jim Hawkes i 1989, verdens første automatiserte handelsplattform Automatisert handelsbord(ATD). Den offisielle utviklingen av denne teknologien begynte først i 1998 med utstedelsen av SEC (Commission on verdipapirer og amerikanske børser) tillatelse til å drive elektroniske handelsplattformer på store amerikanske børser.

Grunnleggende prinsipper for HFT-handel

Funksjonene til høyfrekvent algoritmisk handel er følgende prinsipper:

• Bruken av høyteknologiske systemer for å holde utførelsestiden for posisjoner på rundt 1–3 millisekunder.
• Å tjene penger på mikrobevegelser i priser, så vel som på marginer.
• Gjennomføre høyhastighetstransaksjoner med store volumer og tjene penger på et minimumsnivå, noen ganger regnet i brøkdeler av en cent. Dermed er potensialet til Sharpe-forholdet til HFT-selskaper mange ganger høyere enn klassiske strategier.
• Anvendelse av alle typer arbitrasjetransaksjoner.
• Handel er strengt tatt intradag. Dessuten kan volumet av transaksjoner per økt nå titusenvis.

Høyfrekvente handelsstrategier

Høyfrekvent handel gjør det mulig å bruke hvilken som helst algoritmisk handelsstrategi, men med hastigheter som er utilgjengelige for mennesker. Som et eksempel kan vi vurdere flere utvekslings-HFT-strategier.

1. Elektronisk markedsskaping (Elektronisk markedsskaping). Fortjeneste oppnås ved å handle innenfor spreaden i prosessen med å tilføre likviditet til markedet. Ofte under handel på børsen utvides spreaden, og hvis markedsmakeren ikke har kunder som er i stand til å opprettholde en balanse, må HFT dekke tilbudet/etterspørselen etter instrumentet med egne penger for å fikse spredningen. Børser og ECN-er betaler i tillegg rabatter eller rabatter på transaksjonskostnader som en belønning for å gi likviditet.
2. Voldgift av forsinkelser (Latency arbitrage). Strategien utnytter avansert tilgang til aksjemarkedsdata ved å være geografisk nær sine servere eller kjøpe en dyr direkte forbindelse til hovedhandelsplattformen. I de fleste tilfeller brukes den av tradere som er avhengige av børsregulatorer.
3. Statistisk arbitrage (Statistisk arbitrage). Denne metoden for HFT-handel er basert på å identifisere korrelasjoner mellom ulike markedsinstrumenter mellom handelsplattformer eller korrelerende former for eiendeler - futures på valutapar og deres spot-motparter, derivater og aksjer. Slike operasjoner utføres ofte av private banker, investeringsfond og andre lisensierte handelsmenn.
4. Identifisering av høylikviditetspooler i ordreboken(Likviditetsdeteksjon). Denne teknologien er rettet mot å søke etter skjulte (mørke bassenger) eller store bestillinger ved å åpne små testtransaksjoner. Målet er å komme inn i den sterke bevegelsen som genereres av volumbassenger.
5. Foranløper (Foranløpende). Navnet på denne strategien kan oversettes til «å løpe videre». Den er basert på analysen av gjeldende kjøps-/salgsordrer, aktivalikviditet og gjennomsnittlig posisjonsvolum. Essensen av metoden er å oppdage en stor ordre for å kjøpe og legge inn din egen lille ordre til en litt høyere pris, siden i dette tilfellet spiller den store ordren rollen som beskyttelse mot et kraftig prisfall. Etter å ha utført ordren, plasserer algoritmen umiddelbart en annen litt høyere, og drar fordel av den høye sannsynligheten for prisfluktuasjoner rundt en stor ordre. I denne strategien er blant annet analyse av tilstanden til ordreboken svært viktig.

Algoritmisk handel i aksjemarkedet

I 2013 var 73 % av amerikanske aksjemarkedstransaksjoner og 63 % av den globale verdipapirhandelen regnskapsført av algoritmiske handelssystemer.

Roboter utfører ordre på Moscow Exchange-plattformen 90 % av transaksjonene, og videre – nesten 60 % .

• For øyeblikket har andelen algoritmisk handel stabilisert seg, og robotoperasjoner leverer minst 55 % av likviditeten til globale børser.

De viktigste offisielle deltakerne i høyfrekvent handel er Citadel LLC, ATD, Hill, Virtu Financial, Tradebot, Timber Chicago Trading og GETCO. De mest aktive i denne retningen er imidlertid HFT-divisjonene til de største finansinstitusjonene - Goldman Sachs, Morgan Stanley og lignende.

Det er bemerkelsesverdig at etter hvert som teknologien utvikler seg, blir det stadig vanskeligere og dyrere å tjene penger for algoritmehandlere. Stadig økende kostnader for oppdatert programvare, modernisering av utstyr og etablering av nye systemer presser små og mellomstore bedrifter gradvis ut av markedet.

Algo trading opplæring

Naturligvis er det bedre å starte prosessen med å lære algoritmisk handel ved å lære det grunnleggende om aksjehandel og teknisk analyse, og først da kjøpe bøker om algoritmisk handel. Du bør også ta i betraktning at de fleste spesialiserte publikasjoner kun finnes på engelsk.

Ifølge en ekspert innen kvantehandel Michael Hulls-Moore, bør du ikke dykke inn i områdene kompleks matematikk før du har lært det grunnleggende om algoritmisk handel. For aspirerende kvanter anbefaler han flere bøker:

• Ernest Chan "Quantitative Trading" (Ernest Chan).
• Rishi K. Narang “Inside the Black Box” (Inside the Black Box, Rishi K. Narang).
• Ernest Chan "Algorithmic Trading" (Algorithmic Trading, Ernest Chan)
• Barry Johnson, Algorithmic Trading & DMA, Barry Johnson.
• Larry Harris, Trading and Exchanges: Market Microstructure for Practitioners, Larry Harris.

Utvikler av MTS og skaper av SmartX handelsterminal Andrey Gorkovenko foreslår å begynne å studere algoritmisk handel med følgende materialer:

• fra bøkene til Nassim Taleb, først og fremst "Lurt av tilfeldighet";
• metodologisk materiale om opsjoner og futures til Moskva-børsen;
• forelesninger av viserektor for statsinstitusjonen "Higher School of Economics" Grigory Kantorovich;
• bøker av Yuh-Dauh Lyuu "Metoder og algoritmer for finansiell matematikk" (Financial Engineering and Computation, Yuh-Dauh Lyuu);
• publikasjoner av Marco Avellaneda og Sasha Stoikov.

Risikoer ved algoritmisk handel

Med den utbredte bruken av algoritmisk handel de siste årene, har dens innflytelse på markedene økt betydelig. Naturligvis innebærer nye handelsteknologier tidligere uforutsette spesifikke risikoer. HFT-handel er spesielt beheftet med risiko, og disse må tas i betraktning av både institusjonelle og individuelle markedsaktører.

Alle risikoer knyttet til algoritmisk handel kan deles inn i flere kategorier.

Operasjonell risiko. Et av de vanligste problemene er teknologiske feil: Algoritmiske roboter kan øke ordrevolumet til et nivå der handelsservere rett og slett blir "kvalt" av den enorme strømmen av data. Dette fører til systemsvikt og suspendering av handel, noe som uunngåelig fører til tap eller tap av fortjeneste. Et annet aspekt ved operasjonell risiko manifesterer seg i algoritmiske feil gjort av utviklere. Programvarefeil provoserer også maskinvarefeil som kan påvirke dynamikken til instrumentsitater.

Sannsynlighet for et kraftig hopp i volatilitet. Alle verdens største markeder registrerer fra tid til annen unormale, fundamentalt uberettigede stigninger og fall i formuespriser – såkalte flashkrasj. Oftest er denne prisatferden forårsaket av arbeidet til HFT-algoritmer, som har en veldig stor andel i det totale volumet av handelsoperasjoner.

Ifølge selskapet Nanex, som overvåket børsavvik i USA og EU, ble det registrert rundt 100 tilfeller av flashkrasj i 2013, og 42 i 2014. Analyse av mer enn 60 markeder i 2006–2011. identifiserte 18 520 episoder med ultraraske og uvanlig sterke prisstigninger provosert av algoritmiske systemer.

Risiko for plutselig likviditetsutgang. Markedsturbulens, ofte forårsaket av algoritmiske tradere, øker risikoen for plutselige likviditetsuttak. I tilfelle stressende bevegelser i markedet, kan algoritmiske tradere stoppe driften. På grunn av det faktum at brorparten av transaksjonene kommer fra bestillinger fra roboter, er en storstilt utstrømning av likviditet uunngåelig, som umiddelbart kollapser sitater. At algoritmeaktører trekker seg ut av markedet kan få alvorlige konsekvenser for prisingen av enkelte instrumenter, så vel som for funksjonen til hele markedet som helhet. I tillegg provoserer slike hendelser panikk, noe som bare forverrer de nye trendene.

Faren for økende kostnader. Økningen i antall algoritmiske tradere, kombinert med komplikasjonen og hastigheten til algoritmer, øker kostnadene til regulatorer og handelsplattformer. Børser må hele tiden øke teknologinivået i terminalene sine for å møte de økende kravene til algoritmehandlere. På sin side forbedrer regulatorer kontrollsystemene for skyggetransaksjoner og handel generelt. Dermed fører økende kostnader til endringer tariffpolitikk for markedsaktører i retning av økning.

Mulighet for prismanipulasjon. Algoritmiske systemer kan konfigureres for å påvirke individuelle instrumenter. Et eksempel på en slik innvirkning er forstyrrelsen av BATS Global Markets' børsnotering i 2012, da aksjene falt til noen få cent på den første handelsdagen fra første $16 på 9 sekunder. Årsaken var arbeidet til en høyfrekvent robot, bevisst programmert for slike handlinger. Det antas at HFT-handlere er i stand til å kunstig øke markedsvolatiliteten for å øke fortjenesten, noe som også er en risikofaktor. Roboter kan også konfigureres til å endre de beste kjøps-/salgsprisene for å villede andre tradere. Som et resultat reflekterer ikke aksjemarkedet det faktiske tilbudet og etterspørselen etter eiendeler lenger.

Risiko for redusert markedsforutsigbarhet. Virkningen av algoritmiske roboter på aksjemarkedene fører til tap av åpenhet i prissettingen, noe som reduserer nøyaktigheten av prognosene betydelig. Fundamental analyse mister sin verdi, og å bestemme intensjonene til algoritmiske handelsmenn kommer i forgrunnen. I tillegg tar roboter bort alle de beste prisene fra klassiske handelsmenn.

Robotsystemer fratar tradisjonelle deltakere tilliten til effektiviteten, noe som fører til en gradvis oppgivelse av manuell handel. Denne situasjonen styrker bare posisjonen til algoritmiske systemer, noe som uunngåelig fører til en økning i risikoen som følger med deres aktiviteter.

Hvis du finner en feil, merk en tekst og klikk Ctrl+Enter.

Prosedyren for åpning og lukking av transaksjoner formulert av næringsdrivende, som er basert på en klar algoritme for drift av automatiske eller mekaniske handelssystemer - henholdsvis ATS og MTS.

Spesifikasjoner og anvendelse av algoritmisk handel

Algo-handel er en praktisk mulighet til å automatisere en traders rutinemessige manipulasjoner, noe som resulterer i en reduksjon i tiden som kreves for å analysere aksjemarkedssituasjonen, utføre operasjoner og utføre matematiske beregninger. ATS bidrar til å minimere påvirkningen fra den menneskelige faktoren - følelser, panikk, hastverk, spekulasjoner, som ofte gjør selv profesjonelle strategier ulønnsomme. Handel er basert på den eksisterende sannsynligheten for at kursene faller innenfor et gitt område. Beregninger er basert på historiske data om en spesifikk eiendel og kan inkludere et helt sett med arbeidsverktøy. Etter de kontinuerlige endringene i markedet, søker algoritmeutviklere stadig etter repeterende modeller, på grunnlag av hvilke de formulerer regler for å utføre transaksjoner og velger handelsroboter som hjelper til med å implementere denne mekanismen. Metoder for valg av modeller:

• genetisk - opprettelsen av algoritmer er overlatt til datasystemer;
• automatisk - det brukes programmer som kan jobbe med enorme mengder data og teststrategier;
• manual - den vitenskapelige tilnærmingen tar hensyn til matematiske og fysiske modeller.

Ledende algoritmiske handelsselskaper bruker tusenvis av verktøy som betydelig reduserer sannsynligheten for feil og feil.

Typer og potensial

En algoritme er et sett med presise instruksjoner som oppnår spesifikke mål. Avhengig av sistnevnte er det 5 typer handel i aksjemarkedet:

• statistisk;
• handel med algoritmisk utførelse;
• automatisk sikring;
• direkte adgang;
• høyfrekvent algoritmisk handel.

Den økende populariteten til MTS og ATS blant spekulanter skyldes økt automatisering av prosesser, forgjengelighet av valutatransaksjoner og reduserte driftskostnader. Bankene begynte også å bruke algoritmer for å gi oppdaterte sitater på handelsplattformer, øke hastigheten på dataoppdatering, redusere rollen til manuelt arbeid i å beregne priser og minimere transaksjonskostnadene.

Essensen av høyfrekvent algoritmisk handel

Høyfrekvent algoritmisk handel kalles også HFT-handel, det er den mest populære blant andre former for automatiserte transaksjoner. Dens fordel er muligheten til raskt å avslutte transaksjoner med mer enn ett instrument her, arbeid med posisjoner (åpning og lukking) utføres på en brøkdel av et sekund. Operasjoner er preget av mikrovolumer, dessuten er de balansert av et stort antall av dem. Resultatene - tap og inntekter - registreres umiddelbart, så en kompleks teknisk base og høykvalitets direkte forbindelse med kommunikasjonsgatewayer er nødvendig. Hovedtrekk ved høyfrekvent handel:

• bruk av innovative systemer som er i stand til å utføre posisjoner på millisekunder;
• utføre høyhastighetstransaksjoner preget av store volumer og lavest mulig fortjeneste;
• utelukkende intradagshandel;
• tjene penger på marginer og mikrosvingninger i priser;
• bruk av alle kategorier av arbitrasjetransaksjoner.

De vanligste HFT-strategiene er market making, delay arbitrage og dens statistiske form, front running. Sistnevnte består i å søke etter store innkjøpsordrer og legge inn din egen lille ordre, preget av høyere pris. Etter hvert som utførelsen fortsetter, legger algoritmen automatisk bestillinger litt høyere, og regner med manifestasjonen av medfølgende svingninger. Robotoperasjoner utført som en del av algoritmisk handel skaper omtrent 55 % av likviditeten til globale børser. Med den teknologiske utviklingen av verktøy blir prosessen med å tjene penger mer komplisert og dyrere. Bedrifter på mellomnivå blir gradvis tvunget ut av kjernemarkedet, ettersom kostnadene for modernisering av den tekniske basen og oppdatering av programvare øker.

Hvis du også bestemmer deg for å engasjere deg i algoritmisk handel på aksjemarkedet, må du implementere en rekke strategiske (handel) og tekniske (algoritmisering) komplekser for å utvikle en virkelig høykvalitets og konkurransedyktig algoritme for handel på aksjen. Utveksling. Vi vil vie en egen seksjon "" til disse emnene, der du allerede kan se publisert materiale, og også forvente utgivelsen av nye artikler som er nyttige for algoritmisk handel.

I denne artikkelen vil jeg gjerne snakke om metoder som lar deg bestemme de mest lovende algoritmiske strategiene som kan brukes når du lager handelsroboter. Her er det viktig å finne, evaluere og velge riktige systemer, korrekt bestemme dataene som skal testes, evaluere handelsstrategien, samt gjennomføre en backtesting-fase og implementere strategien som helhet.

Hvordan utvikle en god algoritmisk handelsstrategi

Først av alt starter algoritmisk handel i aksjemarkedet med detaljert planlegging av alle aspekter. Den første er strategisk strategiutvikling.

Personlige prestasjoner, utvikling og kunnskap innen handel

For å oppnå suksess når du handler, enten uavhengig eller ved å bruke handelsalgoritmer, må du definere din egen individuelle egenskaper i handel, identifisere styrker og svakheter. Når du handler med finansielle instrumenter, kan du tape penger ekstremt raskt, så du må ikke bare forestille deg strategien du foretrekker, men også dine evner, så vel som dine forventede atferdsalternativer.

Det er veldig viktig å kunne følge handelssystemet, være tålmodig nok og prøve å opprettholde følelsesmessig balanse.
Siden det algoritmiske handelssystemet bruker en viss algoritme, som faktisk fungerer uavhengig, må du tydelig forstå når du kan forstyrre handlingene, og når det er bedre å holde seg unna.

I noen perioder, spesielt når lavkonjunkturen varer lenge, er det ganske vanskelig å holde seg unna. Men i de fleste tilfeller er dette ganske enkelt nødvendig, siden strategier som kan gi gode resultater mister sin effektivitet med den minste inngripen.

Et annet punkt av stor betydning er tid.

Hvor mye av tiden din kan du bruke til handel? Fulltid, hver dag? Noen timer i uken? Hvilken type strategi som brukes avhenger også av dette. For eksempel bør de som er ansatt på heltid ikke velge intraday futures trading, i hvert fall før det er helautomatisert.

Strategimetodikken avhenger også av hvor mye tid du er villig til å bruke på handel. Hvis denne strategien handles ofte og er avhengig av dyre nyhetshendelser (for eksempel Bloomberg), er det viktig å evaluere de tilgjengelige mulighetene med maksimal realisme og administrere dem.

For de som har mye tid eller gode praktiske ferdigheter til å automatisere handel, kan du jobbe med en høyfrekvent handelsstrategi, som er mer teknologisk.
I alle fall er det viktig å gjennomføre regelmessige undersøkelser angående kjøretøyet - i dette tilfellet vil porteføljen bli lønnsom i etapper. De fleste strategier forsvinner fra scenen over tid, så forskningsarbeid utføres nesten konstant.

I tillegg må du vurdere din tilgjengelige handelskapital. For en kvantitativ strategi er den passende mengden kapital $50 000. Selvfølgelig, hvis en trader har et større beløp, har dette alltid en gunstig effekt på hans portefølje av strategier. Dette skyldes ikke minst det faktum at både middels og høyfrekvente strategier innebærer transaksjonskostnader, hvis størrelse kan nå betydelige beløp.

Hvis du planlegger å begynne å handle med et beløp på mindre enn $10 000, må du begrense deg til å bruke lavfrekvente strategier som handler med en eller to eiendeler, ellers vil all fortjenesten du mottar gå til driftsutgifter.

Hva er den til?

Alle disse bestemmelsesprosedyrene, så vel som sammenligninger, er viktige, siden algoritmisk handel i aksjemarkedet bør være basert på kunnskapen og preferansene til trader-programmereren. Du bør ikke prøve å lage et algoritmisk system du ikke forstår. Selv et lignende system i en annen tidsperiode vil fungere annerledes, og uten å forstå alle prosessene, er det usannsynlig at du kan justere det riktig. For eksempel hvis du jobbet på mellomlang sikt og prøver å lage et skalperingssystem.

Det er bedre å starte prosessen med å lage algoritmiske roboter for handel i aksjemarkedet med de strategiene du er godt kjent med.

Strategien er valgt, hva videre?

Å lage algoritmiske handelssystemer krever en ferdighet som programmering.

Hvis du kan programmere i C++, Java, C#, Python eller R, vil dette gi deg muligheten til å personlig bygge datavarehus, backtesting og kjøretidssystemer, noe som vil gi deg en rekke fordeler, den viktigste er evnen til å forstå alle aspekter av infrastrukturen. Takket være dette vil du også få muligheten til å analysere høyfrekvente strategier. Som et resultat vil du ikke bare kunne teste din egen programvare, men også feilsøke feil. I tillegg vil det være mulig å bruke mer tid på koding av infrastruktur og direkte implementering av strategier. Det er sannsynlig at for noen prosesser med å utføre beregninger, prognoser eller spore testresultater, vil det være mye mer praktisk å jobbe med Excel eller MATLAB, og outsource utviklingen av de resterende komponentene. Men sistnevnte er ikke sterkt anbefalt, siden du igjen ikke vil være i stand til å kalibrere systemet riktig, siden du ikke vil forstå andres kode.

Hvis programmering for øyeblikket er vanskelig, men du planlegger å bevege deg i denne retningen, kan du starte med å mestre , som lar deg bygge enkle roboter uten kunnskap om programmeringsspråk.

Viktigst av alt, alle som planlegger å engasjere seg i algoritmisk handel må tydelig forstå hva de ønsker å få som et resultat av algoritmisk handel. Det ville ikke være overflødig å bestemme den materielle arbeidsplanen, om det er nødvendig med vanlige inntekter, gjennom hvilken fortjeneste vil bli oppnådd fra en handelskonto eller kapitalvekst ved langsiktig basis. Målet vil bestemme riktig strategi. Høyere frekvens handelsstrategi med mindre volatilitet vil tillate deg å regelmessig ta ut fortjeneste. Og lavfrekvent handel er på sin side tilgjengelig for langsiktige handelsmenn for å akkumulere et innskudd.