Handel algorytmiczny: strategie spekulacyjne dużych uczestników rynku. Książki i zasoby edukacyjne na temat handlu algorytmicznego Firmy zajmujące się handlem algorytmicznym

Dom Handel Algo w formie, w jakiej jest dziś znany, powstał w latach 80-tych ubiegłego wieku. W tamtym czasie tego typu handel był niemożliwy dla zwykłych traderów i był stosowany jedynie przez inwestorów instytucjonalnych, których było stać na dużą moc obliczeniową i posiadali imponujące zasoby intelektualne. Obecnie handel automatyczny jest dostępny dla każdego, kto ma prosty sposób.

komputer osobisty

Czym jest handel algorytmiczny

Istnieją dwie główne definicje, które dają wyobrażenie o tym, czym jest handel algorytmiczny. Handel algorytmiczny to metoda realizacji bardzo dużego zlecenia rynkowego poprzez podzielenie go na kilka mniejszych podzleceń. W tym celu wykorzystywany jest zestaw instrukcji obejmujący algorytmy podziału, charakterystyki cenowe i inne parametry określające warunki przesłania zleceń do realizacji. Automatyzacja tego procesu nie ma na celu osiągnięcia zysku, ale pozwala obniżyć koszty realizacji dużego zamówienia i zmniejszyć prawdopodobieństwo jego niezrealizowania. Zmniejsza to również wpływ dużych transakcji na rynki. Do popularnych algorytmów należą .
Zamknięcie celu, procent wolumenu, VWAP, niedobór, powiązany, TWAP, wdrożenie Obecnie coraz częściej przyjmuje się, że handel algorytmiczny to jasno sformalizowany mechanizm otwierania i zamykania transakcji, wykorzystujący algorytm określony przez tradera za pomocą mechaniczne systemy transakcyjne MTS i automatyczne systemy transakcyjne

- ATS. Różnica między nimi polega na tym, że w przypadku MTS trader może wykonywać niektóre czynności samodzielnie, kontrolując wszystkie działania, natomiast algorytmy działania MTS i ATS mogą być takie same. to automatyzacja rutynowych działań tradera, która pozwala skrócić czas analizy informacji giełdowych, obliczania modeli matematycznych i dokonywania transakcji. Dodatkowo ATS pozbywa się w operacjach rynkowych czynnika ludzkiego, objawiającego się w postaci emocji, domysłów czy „intuicji tradera”, które często sprowadzają całą rentowność nawet najlepszej strategii do zera.

Za początek handlu algorytmicznego uważa się moment powstania pierwszego zautomatyzowanego systemu handel akcjami (Krajowe Stowarzyszenie Dealerów Papierów Wartościowych – zautomatyzowana wycena) w 1971 r. Pierwsze negatywne skutki odnotowano w październiku 1987 r., kiedy handel programowy załamał się na amerykańskiej giełdzie.

Istota handlu algorytmicznego

W swojej pracy traderzy algorytmiczni wykorzystują istniejące prawdopodobieństwo, że notowania poruszają się w pożądanym przedziale. Do obliczeń wykorzystywane są dane historyczne wybranego aktywa lub zestawu kilku instrumentów.

Ponieważ rynek jest zmienny, programiści są stale zajęci poszukiwaniem powtarzających się wzorców i obliczaniem prawdopodobieństwa ich wystąpienia w przyszłości. Dlatego z technicznego punktu widzenia handel algorytmiczny sprowadza się do identyfikacji algorytmów otwierania i zamykania transakcji, a także wyboru robotów handlowych do ich realizacji.

Reguły można wybierać na trzy sposoby:

Genetyczny: Algorytmy projektowania systemów komputerowych.
Podręcznik: używany podejście naukowe, w oparciu o modele fizyczne i matematyczne.
Automatyczny: wyspecjalizowane programy służą do sortowania dużych tablic reguł i ich testowania.

Duże firmy inwestycyjne zajmujące się handlem algorytmicznym, m.in. Virtu, Renaissance Technologies, Citadel, pracują z tysiącami instrumentów, wykorzystując dziesiątki rodzin robotów. W ten sposób przeprowadzana jest pewna dywersyfikacja algorytmów, co może znacznie zmniejszyć prawdopodobieństwo niepowodzeń i błędów handlowych.

Rodzaje algorytmów

Algorytm to zbiór precyzyjnych instrukcji, które tworzone są w celu wykonania określonych zadań. NA rynki finansowe Algorytmy użytkownika są wykonywane przez komputery. Do tworzenia zestawów reguł wykorzystywane są dane dotyczące cen, wolumenów i czasów realizacji przyszłych transakcji.

Handel algorytmiczny włączony giełda a na rynku Forex dzieli się na cztery typy celów:

Strategia statystyczna. Ta metoda opiera się na znalezieniu możliwości handlowych za pomocą analiza statystyczna szeregi czasowe dotyczące historii.
Automatyczne zabezpieczenie. Celem strategii jest wygenerowanie reguł, które pozwolą uczestnikowi rynku ograniczyć ekspozycję na ryzyko.
Algorytmiczna strategia wykonania. Metoda ta przeznaczona jest do wykonywania określonych zadań związanych z otwieraniem i zamykaniem zleceń handlowych.
Bezpośredni dostęp do płynności. Ta technika ma na celu uzyskanie jak największej prędkości dostępu do rynków, obniżenie kosztów uzyskania dostępu i podłączenia do terminali handlowych dla traderów algorytmicznych.

Handel algorytmiczny o wysokiej częstotliwości można zidentyfikować jako odrębny obszar handlu zmechanizowanego. Główną cechą tej kategorii jest bardzo duża częstotliwość otwierania zleceń: transakcje realizowane są w ciągu milisekund. Takie podejście może zapewnić znaczne korzyści, ale niesie ze sobą również pewne ryzyko.

Mechaniczny system handlu został po raz pierwszy opisany przez autora książki „ Poza analizą techniczną» Tushara Chanda(Tushar S. Chande) w 1997 r. MTS nazywa się na rynku Forex. Są to bloki oprogramowania, które monitorują rynki, wydają zlecenia transakcji i kontrolują wykonywanie poleceń.

Zrobotyzowane programy handlowe dzielą się na dwa typy:

W pełni zautomatyzowany, czyli samodzielnie podejmujący decyzje handlowe.
Dawanie sygnałów do ręcznego otwierania transakcji przez tradera.

W kontekście handlu algorytmicznego rozważa się tylko pierwszy typ robotów lub doradców: „ super zadanie» czyli wdrażanie strategii handlowych niemożliwych przy handlu ręcznym.

Fundusz Akcji Instytucjonalnych Renaissance(RIEF) to największy fundusz hedgingowy wykorzystujący handel algorytmiczny. Została odkryta przez amerykańską firmę inwestycyjną Renaissance Technologies Corp., założoną w 1982 roku przez matematyka Jamesa Harrisa Simonsa. Wydanie The „Financial Times”. w 2006 roku przyznał Simonsowi tytuł „ najmądrzejszy miliarder».

Jak powstają roboty handlowe

Roboty wykorzystywane do handlu algorytmicznego na giełdzie są wyjątkowe programy komputerowe. Ich rozwój rozpoczyna się od opracowania jasnego planu wszystkich zadań, które będą wykonywać, zaczynając od najważniejszej – strategii.

Programista-handlowiec staje przed zadaniem stworzenia algorytmu, który uwzględni jego wiedzę i osobiste preferencje. I oczywiście absolutnie konieczne jest wcześniejsze jasne zrozumienie wszystkich niuansów systemu transakcyjnego, który zostanie zautomatyzowany. Dlatego samodzielne tworzenie systemów handlu algorytmicznego nie jest zalecane dla początkujących traderów.

Aby technicznie wdrożyć robota handlowego, będziesz potrzebować znajomości co najmniej jednego języka programowania. Służy do pisania programów mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLab. Umiejętność programowania otwiera przed traderem szereg korzyści: tworzenie baz danych, systemów wykonawczych i testujących, możliwość analizowania strategii o wysokiej częstotliwości, a także szybką eliminację błędów.

Dla każdego języka stworzono wiele bardzo przydatnych bibliotek i projektów typu open source. Jednym z największych projektów handlu algorytmicznego jest QuantLib, stworzony w C++. A jeśli to konieczne, bezpośrednie połączenie z Currenex, LMAX, całka lub inni dostawcy płynności, aby móc pracować z algorytmami wysokiej częstotliwości, będą musieli opanować język Java, w którym napisane są interfejsy API do łączenia.

Jeśli nie masz umiejętności programowania, możesz skorzystać ze specjalnych platform handlu algorytmicznego, aby stworzyć prosty MTS, na przykład:

TSLab;
WelthLab;
MetaTrader;
S#.Studio;
Multiwykresy;
Stacja handlowa;

Algorytmiczny handel na rynku Forex

Rozwój handlu algorytmicznego na rynku Forex w ostatnich latach wynika w dużej mierze z automatyzacji procesów i skrócenia czasu przeprowadzania transakcji walutowych przy użyciu algorytmów programowych. Automatyzacja zmniejsza także koszty operacyjne, w tym związane z realizacją zleceń handlowych.

Algorytmy wykorzystywane są także przez banki przy aktualizacji notowań par walutowych na platformach transakcyjnych, zwiększając szybkość podawania cen oraz zmniejszając ilość godzin pracy fizycznej wykorzystywanej przy obliczaniu cen. Algorytmy pozwalają także bankom dotrzymać zaplanowanego poziomu ryzyka posiadania walut i obniżyć koszty transakcyjne.

Oprócz, handel algorytmiczny na rynku Forex jest coraz częściej wykorzystywana do realizacji strategii spekulacyjnych, otwierając drogę do stosowania arbitrażu przy niewielkich odchyleniach cen pomiędzy parami walutowymi. Umożliwia to wysoka częstotliwość połączona ze zdolnością algorytmu do interpretacji strumienia danych i wykonywania poleceń.

Handel ilościowy

Handel ilościowy to kierunek handlu mający na celu tworzenie modeli opisujących dynamikę różnych aktywów finansowych i potrafiących dawać dokładne prognozy.

Handlowcy ilościowi, zwani także kwanty(quants, skrót od analityk ilościowy) to z reguły osoby z wyższym wykształceniem: ekonomiści, matematycy, programiści. Aby zostać ilościowcem trzeba mieć przynajmniej wiedzę z zakresu statystyki matematycznej i ekonometrii.

Działalność traderów ilościowych koncentruje się na tworzeniu modeli matematycznych w oparciu o odkryte nieefektywności różnych instrumentów rynkowych w celu osiągnięcia zysku. Quants często pracują w zespołach wśród pracowników funduszy hedgingowych, którzy praktykują algorytmikęhandlu, bo z dużymi strukturami inwestycyjnymi w pojedynkę po prostu nie da się konkurować. Fundusze ilościowe dążą do formułowania defensywnej i kapitałochłonnej strategii zarządzania instrumentami finansowymi, która nie podlega wahaniom rynkowym.

Największy fundusz Współpracownicy Bridgewatera, założona przez Raya Dalio, zarządza aktywami o wartości 160 miliardów dolarów w oparciu o inwestycje ilościowe ( inwestowanie ilościowe). Na podstawie wyników roku 2016 zysk inwestorów spółki wyniósł 5 miliardów dolarów.

Handel algorytmiczny o wysokiej częstotliwości lub Handel HFT (Handel o wysokiej częstotliwości) jest najczęstszą formą handlu automatycznego. Cechą szczególną tej metody jest szybka realizacja transakcji na wielu instrumentach, w której cykl otwierania/zamykania pozycji trwa ułamek sekundy. Handel HFT wykorzystuje główną przewagę komputera nad osobą – prędkość.

Termin „handel wysokiej częstotliwości” został ukuty przez dziennikarza „New York Timesa” Charlesa Duigga w 2009 r. podczas pisania artykułu „Inwestujący na giełdzie uważają, że prędkość się opłaca w milisekundach”.

Operacje o wysokiej częstotliwości wykonywane są w mikroobjętościach, które są kompensowane ogromna ilość transakcje. W takim przypadku zysk lub strata są rejestrowane natychmiast. Strategie wysokiej częstotliwości wymagają skomplikowanych rozwiązań technicznychwarunkach nie da się obejść również bez wysokiej jakości bezpośredniej komunikacji z dostawcami płynności. Aby jednak wykorzystać wszystkie zalety HFT, wymagana jest bliskość terytorialna bram komunikacyjnych wymiany (kolokacja).

Za autora idei ultraszybkiego handlu uważa się Stephena Sawsona, który wraz z Davidem Whitcombem i Jimem Hawkesem stworzył w 1989 roku pierwszą na świecie zautomatyzowaną platformę handlową Zautomatyzowane biuro handlowe(ATD). Oficjalny rozwój tej technologii rozpoczął się dopiero w 1998 roku wraz z wydaniem przez SEC (Amerykańską Komisję Papierów Wartościowych i Giełd) zezwolenia na prowadzenie elektronicznych platform transakcyjnych na głównych amerykańskich giełdach.

Podstawowe zasady handlu HFT

Cechami handlu algorytmicznego o wysokiej częstotliwości są następujące zasady:

Zastosowanie zaawansowanych technologicznie systemów w celu utrzymania czasu realizacji pozycji na poziomie około 1–3 milisekund.
Zarabianie na mikroruchach cen, a także na marżach.
Przeprowadzanie szybkich transakcji z dużymi wolumenami i osiąganie zysków na minimalnym możliwym poziomie, czasami liczonym w ułamkach centów. Zatem potencjał współczynnika Sharpe’a firm HFT jest wielokrotnie większy niż w przypadku klasycznych strategii.
Zastosowanie wszystkich rodzajów transakcji arbitrażowych.
Handel odbywa się wyłącznie w ciągu dnia. Co więcej, wolumen transakcji na sesję może sięgać dziesiątek tysięcy.

Strategie handlu o wysokiej częstotliwości

Handel o wysokiej częstotliwości umożliwia zastosowanie dowolnej strategii handlu algorytmicznego, ale z prędkościami niedostępnymi dla człowieka. Jako przykład możemy rozważyć kilka strategii giełdowych HFT.

Elektroniczne tworzenie rynku (Elektroniczne tworzenie rynku). Zysk osiąga się poprzez handel w ramach spreadu w procesie dodawania płynności na rynek. Często podczas handlu na giełdzie spread się poszerza i jeśli animator rynku nie ma klientów zdolnych do utrzymania równowagi, wówczas HFT musi pokryć podaż/popyt na instrument własnymi pieniędzmi, aby ustalić spread. Giełdy i ECN dodatkowo płacą rabaty lub dyskontują koszty transakcji w nagrodę za zapewnienie płynności.
Arbitraż opóźnień (Arbitraż opóźnień). Strategia wykorzystuje zaawansowany dostęp do danych giełdowych poprzez geograficzną bliskość serwerów lub zakup drogiego bezpośredniego połączenia z główną platformą handlową. W większości przypadków korzystają z niego handlowcy zależni od organów regulacyjnych giełdy.
Arbitraż statystyczny (Arbitraż statystyczny). Ta metoda handlu HFT opiera się na identyfikacji korelacji różnych instrumentów rynkowych pomiędzy platformami handlowymi lub skorelowanych form aktywów - kontraktów terminowych na pary walutowe i ich odpowiedniki spot, instrumentów pochodnych i akcji. Operacje takie często przeprowadzają banki prywatne, fundusze inwestycyjne i inni licencjonowani handlowcy.
Identyfikacja pul o wysokiej płynności w księdze zleceń(Wykrywanie płynności). Technologia ta ma na celu wyszukiwanie ukrytych (ciemnych pul) lub dużych zleceń poprzez otwieranie małych transakcji testowych. Celem jest wejście w silny ruch generowany przez pule wolumenów.
Bieganie do przodu (Bieganie z przodu). Nazwę tej strategii można przetłumaczyć jako „bieganie do przodu”. Opiera się na analizie bieżących zleceń kupna/sprzedaży, płynności aktywów i średnich wolumenów pozycji. Istota tej metody polega na wykryciu dużego zamówienia zakupu i złożeniu własnego małego zamówienia po nieco wyższej cenie, ponieważ w tym przypadku duże zamówienie pełni rolę zabezpieczenia przed gwałtownym spadkiem ceny. Po wykonaniu swojego zlecenia algorytm natychmiast umieszcza kolejne nieco wyżej, wykorzystując duże prawdopodobieństwo wahań kwotowań wokół dużego zlecenia. W tej strategii bardzo ważna jest między innymi analiza stanu księgi zamówień.

Handel algorytmiczny na giełdzie

W 2013 roku 73% transakcji na amerykańskiej giełdzie i 63% światowych obrotów w obrocie papierami wartościowymi zostało zrealizowanych za pomocą systemów handlu algorytmicznego.

Roboty realizują zamówienia na platformie Moskiewskiej Giełdy 90% transakcji i dalej – prawie 60 % .

Obecnie udział handlu algorytmicznego ustabilizował się, a operacje robotyczne dostarczają co najmniej 55% płynności na światowe giełdy.

Głównymi oficjalnymi uczestnikami handlu o wysokiej częstotliwości są Citadel LLC, ATD, Hill, Virtu Financial, Tradebot, Timber Chicago Trading i GETCO. Najbardziej aktywne w tym kierunku są jednak oddziały HFT największych instytucji finansowych – Goldman Sachs, Morgan Stanley i tym podobne.

Warto zauważyć, że wraz z postępem technologii osiąganie zysków przez traderów algorytmicznych staje się coraz trudniejsze i droższe. Stale rosnące koszty prądu oprogramowanie, modernizacja sprzętu i tworzenie nowych systemów stopniowo wypychają z rynku małe i średnie przedsiębiorstwa.

Szkolenie z handlu Algo

Naturalnie, proces nauki handlu algorytmicznego lepiej rozpocząć od przestudiowania podstaw handlu akcjami i analizy technicznej, a dopiero potem kupić książki o handlu algorytmicznym. Należy również wziąć pod uwagę, że większość publikacji specjalistycznych można znaleźć wyłącznie w języku angielskim.

Według eksperta w dziedzinie handlu kwantowego Michaela Hullsa-Moore’a, nie powinieneś zagłębiać się w obszary złożonej matematyki, dopóki nie poznasz podstaw handlu algorytmicznego. Dla ambitnych quantów poleca kilka książek:

Ernest Chan „Handel ilościowy” (Ernest Chan).
Rishi K. Narang „Wewnątrz czarnej skrzynki” (Wewnątrz czarnej skrzynki, Rishi K. Narang).
Ernest Chan „Handel algorytmiczny” (Handel algorytmiczny, Ernest Chan)
Barry Johnson, handel algorytmiczny i DMA, Barry Johnson.
Larry Harris, Handel i giełdy: Mikrostruktura rynku dla praktyków, Larry Harris.

Twórca MTS i twórca terminala handlowego SmartX Andriej Gorkowenko sugeruje rozpoczęcie nauki handlu algorytmicznego z następującymi materiałami:

z książek Nassima Taleba, przede wszystkim „Fooled by Randomness”;
materiały metodologiczne dotyczące opcji i kontraktów terminowych Giełdy Moskiewskiej;
wykłady Prorektora Państwowej Instytucji „Wyższa Szkoła Ekonomiczna” Grigorija Kantorowicza;
książki Yuh-Dauh Lyuu „Metody i algorytmy matematyki finansowej” (Inżynieria finansowa i obliczenia, Yuh-Dauh Lyuu);
publikacje Marco Avellanedy i Sashy Stoikova.

Ryzyko handlu algorytmicznego

Wraz z powszechnym stosowaniem handlu algorytmicznego w ostatnich latach, jego wpływ na rynki znacznie wzrósł. Naturalnie nowe technologie handlowe pociągają za sobą nieprzewidziane wcześniej szczególne ryzyko. Handel HFT jest szczególnie obarczony ryzykiem, które muszą brać pod uwagę zarówno instytucjonalni, jak i indywidualni uczestnicy rynku.

Wszelkie ryzyka związane z handlem algorytmicznym można podzielić na kilka kategorii.

Ryzyka operacyjne. Jednym z najczęstszych problemów są awarie technologiczne: roboty algorytmiczne potrafią zwiększyć wolumen zleceń do poziomu, przy którym serwery handlowe są po prostu „dławione” przez ogromny przepływ danych. Prowadzi to do awarii systemu i zawieszenia handlu, co nieuchronnie prowadzi uczestników do strat lub utraty zysków. Kolejnym aspektem ryzyka operacyjnego są błędy algorytmiczne popełniane przez programistów. Wady oprogramowania powodują również awarie sprzętu, które mogą mieć wpływ na dynamikę notowań instrumentów.

Prawdopodobieństwo gwałtownego skoku zmienności. Na wszystkich największych rynkach świata od czasu do czasu odnotowuje się anormalne, zasadniczo nieuzasadnione wzrosty i spadki cen aktywów – tzw. flash-crashy. Najczęściej takie zachowanie cen spowodowane jest pracą algorytmów HFT, które mają bardzo duży udział całkowita objętość operacje handlowe.

Według firmy Nanex, która monitorowała anomalie giełdowe w USA i UE, w 2013 r. zanotowano około 100 przypadków flash-crash, a w 2014 r. 42. Analiza ponad 60 rynków w latach 2006–2011. zidentyfikowano 18 520 epizodów ultraszybkich i niezwykle silnych wzrostów cen wywołanych przez systemy algorytmiczne.

Ryzyko nagłego odpływu płynności. Zawirowania na rynku, często powodowane przez traderów algorytmicznych, zwiększają ryzyko nagłego wycofania płynności. W przypadku stresujących ruchów na rynku inwestorzy algorytmiczni mogą wstrzymać działalność. W związku z tym, że lwia część transakcji pochodzi ze zleceń robotów, nieunikniony jest odpływ płynności na dużą skalę, co powoduje natychmiastowe załamanie notowań. Odejście graczy algorytmicznych z rynku mogłoby mieć fatalne konsekwencje zarówno dla wyceny niektórych instrumentów, jak i dla funkcjonowania całego rynku. Ponadto takie wydarzenia wywołują panikę, co tylko pogłębia pojawiające się trendy.

Niebezpieczeństwo wzrostu kosztów. Wzrost liczby traderów algorytmicznych w połączeniu ze złożonością i szybkością algorytmów zwiększa koszty organów regulacyjnych i platform transakcyjnych. Giełdy muszą stale podnosić poziom technologii w swoich terminalach, aby sprostać rosnącym wymaganiom traderów algorytmicznych. Z kolei organy regulacyjne udoskonalają systemy kontroli transakcji równoległych i handlu w ogóle. Rosnące koszty prowadzą zatem do zmiany w górę polityki taryfowej dla uczestników rynku.

Możliwość manipulacji ceną. Systemy algorytmiczne można skonfigurować tak, aby wpływały na poszczególne instrumenty. Przykładem takiego wpływu jest przerwanie pierwszej oferty publicznej BATS Global Markets w 2012 r., kiedy to akcje spółki spadły do kilku centów w pierwszym dniu notowań z początkowych 16 dolarów w 9 sekund. Powodem była praca robota o wysokiej częstotliwości, celowo zaprogramowanego do takich działań. Uważa się, że inwestorzy HFT są w stanie sztucznie zwiększyć zmienność rynku w celu zwiększenia zysków, co również jest czynnikiem ryzyka. Roboty można również skonfigurować tak, aby zmieniały najlepsze ceny kupna/sprzedaży, aby wprowadzić w błąd innych handlowców. W rezultacie giełda nie odzwierciedla już rzeczywistej podaży i popytu na aktywa.

Ryzyko zmniejszenia przewidywalności rynku. Wpływ robotów algorytmicznych na giełdy prowadzi do utraty przejrzystości cen, co znacząco zmniejsza trafność prognoz. Analiza fundamentalna traci na wartości, a na pierwszy plan wysuwa się określenie intencji traderów algorytmicznych. Ponadto roboty odbierają klasycznemu traderowi wszystkie najlepsze ceny.

Systemy robotyczne pozbawiają tradycyjnych uczestników zaufania do efektywności, co prowadzi do stopniowego odchodzenia od handlu ręcznego. Sytuacja ta jedynie wzmacnia pozycję systemów algorytmicznych, co nieuchronnie prowadzi do wzrostu ryzyka towarzyszącego ich działaniu.

Jeśli znajdziesz błąd, zaznacz fragment tekstu i kliknij Ctrl+Enter.

Handel algorytmiczny, Lub Handel algorytmiczny(ang. handel algorytmiczny) to metoda realizacji dużego zlecenia (zbyt dużego, aby można je było zrealizować jednorazowo), przy zastosowaniu specjalnych instrukcji algorytmicznych dużego zlecenia ( zamówienie rodziców) jest podzielony na kilka podaplikacji ( zamówienia dziecka) z własną charakterystyką cenową i wolumenową, a każde z podzleceń kierowane jest w określonym czasie na rynek do realizacji. Takie algorytmy zostały wymyślone, aby traderzy nie musieli stale monitorować notowań i ręcznie dzielić duże zlecenie na małe. Popularne algorytmy nazywane są „Procentem wolumenu”, „Ustalonym”, „VWAP”, „TWAP”, „Niedoborami wdrożeniowymi”, „Zamknięciem celu”.

Celem handlu algorytmicznego nie jest osiągnięcie zysku. Jego celem jest obniżenie kosztów realizacji dużego zamówienia ( koszt transakcji), zminimalizować swój wpływ na rynek ( wpływ na rynek) i zmniejszyć ryzyko niespełnienia.

Termin „handel algorytmiczny” jest często błędnie używany w odniesieniu do automatycznych systemów transakcyjnych. Celem takich systemów jest naprawdę osiągnięcie zysku. Są one również znane jako „roboty handlowe” („handel czarnymi skrzynkami”), w których strategie handlowe budowane są w oparciu o złożone formuły matematyczne i szybkie przetwarzanie danych.

Zastosowanie i wdrożenie

Handel algorytmiczny jest szeroko stosowany przez banki inwestycyjne, fundusze emerytalne, fundusze hedgingowe i fundusze inwestycyjne, ponieważ... Ci inwestorzy instytucjonalni w swojej działalności operują zleceniami o dużym wolumenie i dlatego nie mogą składać tak dużych zleceń na rynek całkowicie bez ryzyka straty.

Przed pojawieniem się oprogramowania do handlu algorytmicznego inwestorzy instytucjonalni lub brokerzy, którzy otrzymywali zlecenia od takich inwestorów, musieli ręcznie dzielić duże zlecenia. Istniał nawet cały przemysł realizacji zamówień ( usługi wykonawcze), gdy osoby trzecie wykonanie-przedsiębiorstwa przyjmowały wnioski od dużych inwestorów i realizowały je na ich podstawie własne doświadczenie.

W połowie 2000 roku ta rutynowa praca została zautomatyzowana poprzez stworzenie algorytmicznych „silników” ( silniki algorytmiczne), który samodzielnie wykonał te same czynności, co przedsiębiorca. Trader musiał jedynie przekierować zlecenie do takiego „silnika”, wybrać algorytm wykonania, a następnie jedynie monitorować jego pracę, koncentrując się na ręcznej realizacji jedynie skomplikowanych zleceń.

Od połowy 2000 roku czołowi brokerzy zaczęli zapewniać dostęp do swoich silników algorytmicznych duzi klienci, dzięki czemu klienci nie musieli sami tworzyć takich silników. Prowizja za korzystanie z silnika algorytmicznego brokera jest wyższa niż za korzystanie z usługi bezpośredniego dostępu do rynku ( bezpośredni dostęp do rynku(DMA)), ale mniej niż wysoki dotyk-praca.

Przekazanie zlecenia pomiędzy klientem a brokerem odbywa się z reguły za pomocą komunikatu wykorzystującego protokół FIX. Do przesyłania żądań przeznaczonych dla silników algorytmicznych w 2004 roku zaproponowano standard FIXatdl - rozszerzenie protokołu FIX, ale jak dotąd standard ten nie stał się powszechny. Wiadomość zostaje zarejestrowana w systemie zarządzania zleceniami brokera i automatycznie przekierowana do silnika algorytmicznego brokera. Wiadomość FIX zawiera w specjalnych tagach (tagach niestandardowych) parametry wykonania algorytmu, np.: czas rozpoczęcia i zakończenia wykonania, docelową cenę wykonania, agresywność/pasywność wykonania, udział/brak udziału w aukcjach otwarcia i zamknięcia sesji giełdowych. W trakcie realizacji zlecenia na rynku inwestor otrzymuje od brokera komunikaty FIX o realizacji ( Częściowe wypełnienia) a na koniec komunikat o całkowitym wykonaniu wniosku ( Wypełnić) lub anulowanie pozostałej, niezrealizowanej części ( Anulowanie).

Każdy broker inaczej nazywa swoje algorytmy, co utrudnia porównanie usług handlu algorytmicznego w celu wybrania najlepszego. Jednak wszyscy brokerzy implementują najpopularniejsze i najlepiej znane algorytmy, na przykład TWAP, VWAP, POV itp., a różnice między ich implementacjami są minimalne.

Od pewnego czasu niektóre giełdy wdrażają handel algorytmiczny na poziomie systemów transakcyjnych. Zwiększa to znacząco efektywność algorytmu, gdyż do jego wdrożenia wystarczy złożyć tylko jedno zlecenie, które zostanie zrealizowane znacznie szybciej niż kilka kolejnych zleceń lub skorzystać w tym celu z usług brokera.

Strategie algorytmiczne

Aby uniknąć takich przypadków, organy regulacyjne i giełdy wymagają od właścicieli systemów handlu algorytmicznego wyposażenia ich w systemy szybkiego zamykania wyłącznik awaryjny, które pozwalają na błyskawiczne odłączenie systemu od kanału komunikacji i automatyczne anulowanie zleceń złożonych na giełdzie za pomocą mechanizmu anulowanie przy rozłączeniu. Wymóg ten dotyczy nie tylko systemów realizacji zleceń algorytmicznych, ale także systemów handlu automatycznego i systemów bezpośredniego dostępu do rynku.

Handel algorytmiczny i handel o wysokiej częstotliwości był przedmiotem licznych postępowań wszczętych przez amerykańskie organy regulacyjne SEC (Amerykańską Komisję Papierów Wartościowych i Giełd) oraz CFTC w związku z zarzutami o ich udział w wydarzeniach z 6 maja 2010 roku ( Awaria Flasha w 2010 roku), kiedy główne indeksy giełdowe w USA na krótko odnotowały największy w swojej historii spadek śróddzienny.

Wpływ systemów algorytmicznych na płynność rynków finansowych

Płynność instrumentów finansowych ocenia się zazwyczaj na podstawie wolumenu i liczby zawartych transakcji (wolumen obrotu), różnicy pomiędzy najlepszą ceną kupna i sprzedaży ( ceny maksymalne zleceń kupna i minimalnych cen zleceń sprzedaży) oraz łączny wolumen zleceń w pobliżu najlepszych cen kupna i sprzedaży (ceny i wolumen bieżących zleceń można zobaczyć w księdze zleceń terminala handlowego). Im większy wolumen i liczba transakcji na danym instrumencie, tym większy jest jego wolumen płynność handlowa z kolei im mniejsza różnica pomiędzy najlepszą ceną kupna i sprzedaży oraz im większy wolumen zleceń w pobliżu tych cen, tym większy natychmiastowa płynność.

Istnieją dwie główne zasady składania wniosków:

cytat- składanie zleceń w celu zrealizowania transakcji po cenie korzystniejszej niż aktualnie najkorzystniejsze ceny ofertowe lub ofertowe.
rynek- składanie zleceń w celu natychmiastowej realizacji transakcji po aktualnych cenach podaży lub popytu.

Zlecenia złożone na zasadzie notowań zapewniają natychmiastową płynność rynku, umożliwiając innym uczestnikom obrotu kupno lub sprzedaż określonej ilości aktywów w dowolnym momencie.

Zlecenia złożone zgodnie z zasadą rynkową tworzą płynność handlową rynku, umożliwiając innym uczestnikom obrotu kupno lub sprzedaż określonej ilości aktywów po pożądanej cenie.

Algorytmiczne systemy handlu wykorzystujące zasadę notowań są jednymi z głównych dostawców natychmiastowej płynności, a systemy stosujące zasadę rynkową są jednymi z głównych dostawców płynności handlowej. Duża liczba systemów algorytmicznych wykorzystuje obie te zasady jednocześnie.

Wpływ systemów algorytmicznych na infrastrukturę giełdową

Z punktu widzenia obciążenia infrastruktury obrotu giełdowego systemy algorytmiczne wykorzystujące rynkową zasadę pracy ze zleceniami nie niosą ze sobą praktycznie żadnego ryzyka, gdyż rzadko składają więcej niż jedno zlecenie na sekundę na instrument, ponadto niemal każde zlecenie złożone przez systemy te prowadzą do porozumienia. [ ] W przypadku systemów algorytmicznych, które wykorzystują zasadę działania cytatu, obraz jest zupełnie inny. Po pierwsze, przy rearanżacji zleceń systemy te mogą składać kilka zleceń na sekundę na jeden instrument, a po drugie, tylko niewielka część tych zleceń prowadzi do transakcji (według informacji podanych przez MICEX ponad 95% zleceń z transakcji o dużej częstotliwości roboty są wycofywane bez wykonania). Zatem przy notowaniach o wysokiej częstotliwości infrastruktura giełdy jest obciążona w maksymalnym stopniu i przez większość czasu pozostaje bezczynna. Ponieważ nadmierne obciążenie infrastruktury giełdy może mieć wpływ na stabilność jej działania, giełdy stosują takie mechanizmy ochronne, jak opóźnienie w przekazywaniu informacji rynkowych, ograniczenie liczby dozwolonych transakcji, wprowadzenie minimalnego „czasu życia” zlecenia, a także ograniczenie działanie robotów poprzez politykę taryfową.

Strategie spekulacyjne

Głównym celem strategii spekulacyjnych jest generowanie dochodu krótkoterminowe z powodu wibracji ceny rynkowe instrumenty finansowe. Dla celów klasyfikacji można wyróżnić osiem głównych grup strategii spekulacyjnych, z których część wykorzystuje zasady i algorytmy innych grup lub jest ich pochodną.

Strategie tworzenia rynku(ang. Marketmaking) – polegają na jednoczesnym wystawianiu i utrzymywaniu zleceń notowań kupna i sprzedaży instrumentu finansowego. Strategie te wykorzystują zasadę losowego błądzenia ceny w ramach aktualnego trendu, innymi słowy, pomimo wzrostu ceny instrumentu w określonym przedziale czasu, niektóre transakcje spowodują spadek jego ceny w stosunku do szeregu poprzednich wartości i odwrotnie, w przypadku ogólnego spadku ceny instrumentu, niektóre transakcje spowodują wzrost jego ceny w stosunku do szeregu poprzednich wartości. Tym samym, w przypadku pomyślnie dobranych ofert cenowych, można kupić tanio i sprzedać drożej, niezależnie od aktualnego kierunku trendu. Istnieją różne modele ustalania optymalnej ceny zleceń notowań, których wybór opiera się na płynności instrumentu, wielkości środków umieszczonych w strategii, dopuszczalnym czasie utrzymywania pozycji i szeregu innych czynników. Kluczowym czynnikiem powodzenia strategii animowania rynku jest maksymalna zgodność notowań z aktualnymi warunkami rynkowymi dla instrumentu, co ułatwia duża szybkość pozyskiwania danych rynkowych oraz możliwość szybkiej zmiany ceny swoich zleceń, w przeciwnym razie strategie te stają się nieopłacalne. Animatorzy rynku są jednymi z głównych „dostawców” natychmiastowej płynności i poprzez konkurencję pomagają ulepszyć jej profil, dlatego giełdy często przyciągają animatorów rynku do instrumentów niepłynnych, zapewniając preferencyjne warunki prowizji, a w niektórych przypadkach płacąc wynagrodzenie za utrzymanie notowań.

Strategie podążania za trendem(eng. Trend follow) – opiera się na zasadzie identyfikacji trendu w szeregach czasowych wartości cen instrumentów za pomocą różnych wskaźników analizy technicznej oraz kupna lub sprzedaży instrumentu w przypadku pojawienia się odpowiednich sygnałów. Cechą charakterystyczną strategii podążających za trendem jest możliwość ich wykorzystania w niemal dowolnym przedziale czasowym – od ticku do miesięcznego, jednak ponieważ rentowność tych strategii zależy od stosunku liczby poprawnych i błędnych „prognoz” co do dalszego kierunku ruchu cen, stosowanie zbyt dużych ram czasowych jest dość ryzykowne, ponieważ błąd w nich wychodzi na światło dzienne i może prowadzić do poważnych strat. Skuteczność strategii podążania za trendem, zwłaszcza w handlu śróddziennym, w dużej mierze zależy od natychmiastowej płynności instrumentu, ponieważ większość transakcji zawierana jest przy użyciu zleceń rynkowych po aktualnych cenach kupna i sprzedaży. W konsekwencji, jeśli instrument ma szeroki spread i poziomą krzywą natychmiastowej płynności, to nawet w przypadku dużej liczby trafnych prognoz strategia może powodować straty.

Sposoby przyłączenia się do handlu

Dla większości systemów algorytmicznych szybkość pozyskiwania danych rynkowych oraz szybkość składania zleceń są najważniejszymi czynnikami wpływającymi na efektywność systemu. Historycznie było ich sześć różne opcjełączenie robotów z systemami handlu giełdowego. Jako przykład przyjrzyjmy się opcjom dostępu do platformy transakcyjnej FORTS:

Z najnowszych danych wynika, że połowa wolumenu obrotu amerykańskimi akcjami na giełdzie odbywa się w oparciu o handel algorytmiczny.
Dziś dzięki algorytmom na giełdzie i rynku forex dokonywane są miliony transakcji przy użyciu gotowych algorytmów, które mogą całkowicie zastąpić człowieka.

Warto zauważyć, że przy pomocy wyspecjalizowanych programów inwestorzy osiągnęli ogromną prędkość otwierania i zamykania zleceń, co doprowadziło do rozwoju handlu o wysokiej częstotliwości.

Historia rozwoju handlu algorytmicznego

Nie jest tajemnicą, że przed latami 70. XX w. handel na giełdzie odbywał się w formie aukcji, podczas której na wyspecjalizowanych platformach gromadziły się tłumy traderów, płacących za miejsce i praktycznie rzecz biorąc dokonujących transakcji.

Pod koniec lat 80-tych, w związku z rozwojem sieci telekomunikacyjnych, w ogóle więcej traderzy chcieli dołączyć do handlu na odległość, co wkrótce stało się możliwe dzięki ECN.

Ten rozwój giełdy i komunikacji stopniowo stworzył możliwość handlu algorytmicznego, gdyż coraz większa liczba graczy giełdowych zaczęła odchodzić od tradycyjnego handlu na parkiecie i preferować pracę zdalną w biurze.

Szczególny przełom w rozwoju algorytmów i handlu za pomocą różnych robotów nastąpił po opublikowaniu w 2001 roku przez analityków IBM raportu na temat przewagi algorytmu nad człowiekiem i podaniu przykładu, jak prosta strategia podawania ceny agenta miała wpływ dużą przewagę nad niedoświadczonym graczem.

Jest nim publikacja tego raportu, a także aktywne połączenie światowych giełd w pojedyncza sieć dał mocny impuls do rozwoju tego segmentu. Warto zaznaczyć, że przez handel algorytmiczny rozumiemy wykorzystanie algorytmów i programów, które posiadają algorytm otwierania i zamykania transakcji pod pewnymi warunkami.

Warto zauważyć, że wraz z rozwojem sieci globalnej zaczął się rozwijać tzw. handel wysokiej częstotliwości, którego znaczenie jest takie, że algorytm otrzymuje przed traderem określone dane, na podstawie których zawierane są transakcje z minimalnym ryzykiem .

Strategie algorytmiczne i ich rodzaje

Warto zauważyć, że handel algorytmiczny zajmuje najbardziej konkurencyjny segment na giełdzie, dlatego w ostatnich latach handel przypominał bitwę pomiędzy algorytmami i technologiami. Właściwie te firmy, które podbiły ten segment, muszą stale udoskonalać i unowocześniać swoje algorytmy, gdyż tak duża konkurencja prowadzi do szybkiego starzenia się robotów.

Przykładowo jedna z firm specjalizujących się w handlu o wysokiej częstotliwości straciła ponad 400 milionów dolarów w zaledwie 45 minut z powodu awarii algorytmu, a tysiące pozostawionych zleceń miało dość silny wpływ na giełdę, co zachwiało zaufaniem do akcji rynku z powodu manipulacji stronami podobne firmy.

Jeśli mówimy o strategiach, umownie dzieli się je na:

1) Arbitraż

Korzystając z algorytmów, traderzy mają możliwość przeprowadzania operacji arbitrażowych, które opierają się na wzorach korelacji określonych aktywów z tego samego lub różnych segmentów.

Zatem po znalezieniu określonego wzorca ruchu algorytm wykonuje operacje arbitrażowe na rozbieżności lub zbieżności ruchów cen, które występują z opóźnieniem ułamka sekundy. Zatem tylko przy pomocy doradców i algorytmów można wdrożyć tego rodzaju strategię pozbawioną ryzyka.

2) Strategie oparte na przewidywaniu

Wielu traderów umieszcza swoje serwery z algorytmami w pobliżu budynków giełdy, co pozwala im uzyskać maksymalną szybkość realizacji zleceń i uzyskać dostęp do informacji o cenach przed innymi uczestnikami giełdy. Mając więc przewagę w szybkości pozyskiwania informacji i realizacji zleceń, traderzy budują swoje strategie w oparciu o handel o wysokiej częstotliwości.

3) Taktyka animatorów rynku

Nie jest tajemnicą, że aby utrzymać płynność dowolnego instrumentu, potrzebni są animatorzy rynku. NA rynek walutowy Ta kategoria firm stosujących takie strategie zapewnia po prostu ogromną płynność, jednocześnie prowadząc rynek tak, jak potrzebuje. Warto również zauważyć, że niektóre firmy płacą dużo pieniędzy, aby stworzyć taką płynność na niepopularnych i niepłynnych instrumentach.

Konsekwencje rozwoju handlu algorytmicznego

W wyniku rozwoju handlu algorytmicznego zaszły całkiem pozytywne zmiany dla przeciętnego tradera. Zmiany te obejmują bardzo wysoką płynność na prawie wszystkich głównych instrumentach, dzięki czemu zawsze możesz otworzyć transakcję po podanej cenie.

Również ze względu na konkurencję tych firm wartość spreadu dość znacząco się zawęziła, co jest dobrą wiadomością.

Warto jednak zauważyć, że duże firmy animujące rynek czasami nadużywają i próbują manipulować rynkiem, co prowadzi do rekwotowań i nieprzewidywalnych silnych zmian cen, w wyniku czego bardzo często brane są przystanki. Nawiasem mówiąc, pojawienie się frazy „Wyeliminowanie tłumu” pojawiło się właśnie wraz z rozwojem handlu algorytmicznego.

Wykorzystanie algorytmów w handlu (algotrading) to trend ostatnich dziesięcioleci, który pod wieloma względami zmienił rynek. Każdy automatyczny system może z łatwością przewyższyć człowieka pod względem szybkości, produktywności i wytrzymałości, podczas gdy konkurowanie z maszyną będzie prawie niemożliwe.

Treść artykułu:

Czym jest handel algorytmiczny, jego cechy i zastosowanie na różnych rynkach – dalej.

Czym jest handel algorytmiczny (handel algorytmiczny)

Handel algorytmiczny może mieć dwa znaczenia:

Handel Algo– jest to automatyczny system otwierający transakcje bez udziału tradera w ramach danego algorytmu;
to technika realizacji dużego zlecenia na rynku, gdy jest ono automatycznie dzielone na części i stopniowo otwierane według zadanych reguł.

W pierwszym znaczeniu algorytmy są potrzebne do bezpośredniego osiągania zysków poprzez automatyczną analizę rynku i otwieranie pozycji. Takie algorytmy nazywane są także „ roboty handlowe" Lub " doradcy" Nazwisko pochodzi z rynku Forex.

W drugim przypadku system służy ułatwieniu praca fizyczna handlowcom funduszy inwestycyjnych przy dokonywaniu zbyt dużych transakcji, których pożądane jest przeprowadzanie w mniej zauważalny sposób. Na przykład, jeśli zadaniem jest zakup 100 000 akcji spółki i trzeba otwierać pozycje 1-4 akcji na raz, aby nie przyciągać uwagi w księdze pasz i zamówień.

O tym, czym jest handel algorytmiczny pisze:

“Handel algorytmiczny, czyli handel algorytmiczny, to metoda realizacji dużego zlecenia (zbyt dużego, aby można je było wykonać na raz), gdy przy użyciu specjalnych instrukcji algorytmicznych duże zlecenie (zlecenie nadrzędne) jest dzielone na kilka podzleceń (zlecenia podrzędne). z własną charakterystyką cenową i wolumenową, a każde z podzleceń kierowane jest w określonym czasie na rynek do realizacji. Takie algorytmy zostały wymyślone, aby traderzy nie musieli stale monitorować notowań i ręcznie dzielić duże zlecenie na małe.“

Główną formą handlu algorytmicznego jest Handel HFT (z angielskiego Handel o wysokiej częstotliwości – „handel algorytmiczny o wysokiej częstotliwości”). Jego istotą jest realizacja transakcji w ułamku sekundy. Innymi słowy, takie systemy wykorzystują swoją główną zaletę - szybkość.

Istota handlu algorytmicznego

Kwantowy ( ilości) traderzy, czyli jak ich też nazywają – traderzy algorytmiczni, posługują się jedynie teorią prawdopodobieństwa, że ceny znajdą się w pożądanym przedziale. Kalkulacji dokonuje się w oparciu o poprzednie szeregi cenowe lub kilka instrumentów finansowych. Ważne jest, aby zrozumieć, że zasady mogą się zmieniać wraz ze zmianą zachowania rynku. Traderzy algorytmiczni nieustannie szukają nieefektywności rynku, powtarzających się wzorców w historii cen i obliczają prawdopodobieństwo ich powtórzenia się w przyszłości. Zatem istotą handlu algorytmicznego jest dobór zasad otwierania pozycji i rodzin robotów. Takim wyborem mogłoby być:

podręcznik- wykonywane przez badacza w oparciu o modele matematyczne i fizyczne;
automatyczny- potrzebne do masowego wyliczania reguł i testowania w programie;
genetyczny- w tym przypadku zasady opracowywane są przez program z elementami sztucznej inteligencji.

Inne pomysły i utopie dotyczące handlu algorytmicznego są po prostu fikcją; nawet robot nie jest w stanie przewidzieć przyszłości z gwarancją. Rynek nie może być też na tyle nieefektywny, aby istniał jeden zbiór zasad dla robota, który działa wszędzie i zawsze.

W tak dużych spółkach inwestycyjnych jak Technologia Renesansu, Cytadela, Virtu korzystając z algorytmów, istnieją setki rodzin (serii) robotów handlowych obejmujących tysiące instrumentów. To właśnie takie podejście daje im dzienny zysk, jest to swego rodzaju dywersyfikacja algorytmów.

Kiedy i jak pojawił się handel algorytmiczny?

Oficjalnym początkiem stosowania algorytmów jest rok 1998, kiedy to SEK (Komisja Papierów Wartościowych) w USA umożliwiło korzystanie z platform elektronicznych. Potem rozpoczął się prawdziwy wyścig technologiczny.

Kluczowe punkty:

Lata 2000- czas realizacji transakcji automatycznych to kilka sekund, udział robotów w rynku amerykańskim to niecałe 10%;
2009 - transakcje przeprowadzane są z prędkością większą niż milisekunda (ułamki mikrosekund), udział w rynku przekracza 60%;
2012 i w późniejszym okresie – w wyniku masowych błędnych działań algorytmów, ich wolumen rynkowy spadł do 50% wszystkich transakcji.

Dlatego algorytmy HFT są nadal używane. Banki inwestycyjne i fundusze hedgingowe są pionierami w tej dziedzinie i to one bardziej niż ktokolwiek inny muszą automatyzować realizację dużych zleceń. Z powodzeniem zainwestowali znaczne kwoty w rozwój takich algorytmów, co zaowocowało pojawieniem się różnych systemów wpływających na rynek.

Handel algorytmiczny na giełdzie

Rynki akcji i instrumentów pochodnych oferują szerokie możliwości wykorzystania handlu zautomatyzowanego. Jednak handel algorytmiczny jest bardziej powszechny wśród dużych funduszy niż wśród inwestorów prywatnych. Na giełdzie istnieje kilka rodzajów handlu algorytmicznego:

Systemy oparte na analizie technicznej- polegają na wykorzystaniu nieefektywności rynku i identyfikacji trendów za pomocą kilku wskaźników. W większości przypadków tego typu strategie nastawione są na osiągnięcie zysku przy wykorzystaniu technik z klasycznej analizy technicznej.
Handel parami i koszykiem- w takim systemie wykorzystuje się stosunek dwóch lub więcej instrumentów, które mają stosunkowo wysoki procent korelacji, ale nie równy jedności. Tym samym, jeśli któryś z instrumentów odejdzie od założonego kursu, wówczas istnieje duże prawdopodobieństwo, że powróci do swojego grona. Śledząc takie odchylenia, algorytmy realizują transakcje i przynoszą zysk swoim właścicielom.
Tworzenie rynku- inny rodzaj strategii mającej na celu utrzymanie płynności rynku. Animatorzy rynku zaspokajają popyt na różne instrumenty, nawet na własną korzyść, za co otrzymują wynagrodzenie od giełdy. Nie przeszkadza to jednak takim algorytmom w czerpaniu zysków, stosując specjalną strategię opartą na szybkim przepływie i rozliczaniu danych rynkowych.
Bieganie z przodu- w ramach takich systemów wykorzystywana jest analiza wolumenu transakcji na danym instrumencie oraz identyfikacja dużych zleceń. Algorytmy biorą pod uwagę, że duże zamówienie utrzyma cenę i spowoduje pojawienie się transakcji przeciwnych w przeciwnym kierunku. Tym samym wyłapują wahania wynikające z szybkości analizy danych rynkowych w księdze zleceń i na taśmie, próbując wyprzedzić innych uczestników i podejmując się niewielkich ruchów podczas realizacji bardzo dużych zleceń.
Arbitraż- obrót instrumentami finansowymi, pomiędzy którymi korelacja jest bliska jedności. Zazwyczaj w przypadku takich instrumentów odchylenie jest minimalne; mogą to być akcje i kontrakty terminowe tej samej spółki lub te same akcje, ale na różnych rynkach. System monitoruje zmiany cen powiązanych instrumentów i generuje transakcje arbitrażowe wyrównujące cenę.
Handel zmiennością- najbardziej złożony rodzaj handlu, polegający na zakupie opcji różnego rodzaju, z oczekiwaniem, że wzrośnie zmienność danego instrumentu. Taki handel algorytmiczny wymaga dużej mocy obliczeniowej i zespołu specjalistów.

Powyżej zostały wymienione główne strategie handlu algorytmicznego na rynkach akcji i instrumentów pochodnych. Przyjrzyjmy się teraz funkcjom związanym z walutą.

Algorytmiczny handel na rynku Forex

Na międzybankowym rynku walutowym powszechne stało się wykorzystanie automatycznych robotów. W szczególności doradcy handlowi zyskali popularność dzięki platformie MetaTrader 4 i język programowania MQL4, która pozwala nawet początkującym traderom na prowadzenie handlu algorytmicznego na rynku Forex:

użycie tego języka leży w zasięgu przeciętnego użytkownika, w rezultacie istnieje handel algorytmiczny dla początkujących w podręczniku z pełnym opisem funkcji języka;
zaprogramowanych doradców można natychmiast skompilować do formatu terminala i uruchomić;
stworzone roboty nie wymagają dużej mocy obliczeniowej; wystarczy komputer stacjonarny;
W terminalu dostępna jest szeroka gama narzędzi umożliwiających testowanie robota w długim okresie czasu.

Zatem MetaTrader i MQL4 będą świetną okazją dla początkujących, aby spróbować swoich sił w programowaniu prawdziwych robotów handlu algorytmicznego.

Sonda: Jaki rodzaj handlu wolisz?

Opcje ankiety są ograniczone, ponieważ w Twojej przeglądarce jest wyłączona obsługa JavaScript.

Handel pozycyjny 17%, 24 głosować

Przegląd programów dla traderów algorytmicznych

Istnieje niewielka lista oprogramowania do handlu algorytmicznego i pisania kodu dla robotów.

TSLab

TSLab to krajowe oprogramowanie napisane w języku C#, kompatybilne z większością brokerów Forex i giełdowych. Ma dość prosty i łatwy do nauczenia interfejs dzięki specjalnym schematom blokowym.

Z programu można korzystać za darmo, można testować i optymalizować systemy, ale do prawdziwego handlu trzeba będzie wykupić subskrypcję.

Program do tworzenia algorytmów w języku C#. Za pomocą tego programu możesz napisać oprogramowanie do handlu algorytmicznego korzystając z biblioteki Wealth Script, co znacznie upraszcza proces pisania kodu. Do oprogramowania można także podłączać oferty z różnych źródeł. Oprócz testowania historycznego możliwe jest również uruchomienie go na rynkach finansowych w celu realnego handlu.

Studio R- bardziej zaawansowane oprogramowanie do obliczeń ilościowych (nieodpowiednie dla początkujących). Oprogramowanie to łączy w sobie kilka języków, z których jeden wykorzystuje specjalny język R do przetwarzania danych i szeregów czasowych. W programie można nie tylko tworzyć algorytmy, ale także testować, optymalizować, tworzyć interfejsy, uzyskiwać statystyki i wiele innych danych. Program R Studio jest darmowy i całkiem poważny; w kilku linijkach opisuje złożone modele matematyczne i ekonometryczne, dzięki różnym wbudowanym bibliotekom, testerom, modelom itp.

TWAP (z angielskiego Średnia cena ważona w czasie - „średnia cena ważona w czasie”) - taki algorytm otwiera zlecenia w regularnych odstępach czasu po cenach z w najlepszym popycie lub ofertę.

VWAP (z angielskiego Średnia cena ważona wolumenem – „średnia cena ważona wolumenem”) - jest potrzebny do równomiernego otwarcia pozycji w równych częściach określonego wolumenu w określonym czasie, a także po cenach nie wyższych niż średnia ważona z chwili uruchomienia.

Góra lodowa- służy do składania zamówień o łącznej wielkości nie większej niż ilość określona w parametrach. Na wielu giełdach algorytm jest wbudowany w rdzeń systemu, co pozwala określić „widoczny” wolumen w parametrach zamówienia.

Strategia wykonania- wymagany do zakupu aktywa po średniej ważonej cenie w dużych ilościach, z reguły korzystają z niego duzi gracze (fundusze hedgingowe i brokerzy).

Strategia spekulacyjna- standardowy model dla przedsiębiorców prywatnych, który dąży do uzyskania najkorzystniejszej ceny za zawarcie transakcji w celu uzyskania późniejszych zysków.

Eksploracja danych to poszukiwanie nowych wzorców dla nowych algorytmów. Ponad 75% czasu eksploracji poświęca się na zbieranie danych przed rozpoczęciem testów. Wynik poszukiwań zależy wyłącznie od profesjonalnego i dogłębnego podejścia. Samo wyszukiwanie odbywa się za pomocą różnych algorytmów wg ustawienia ręczne. Przykładowo program Stock Pattern Viewer - tutaj możesz pobrać notowania i znaleźć określone formacje świecowe (i nie tylko świeczniki), po których następuje dana reakcja rynku. Na przykład znajdź wzór, po którym w ciągu trzech świec rynek wzrósł 2000 razy, ale spadł tylko 200 razy. Następnie znalezione wzorce są wbudowane w algorytmy robotów handlowych i handel odbywa się pomyślnie (lub nie).

Szkolenia i książki na temat handlu algorytmicznego

Zakres szkoleń i literatury na temat handlu automatycznego jest dość wąski. Wyróżnienie rzetelnych i wysokiej jakości badań specjalistycznych jest dość trudne. Zwykle wszystko sprowadza się do nauki:

modele matematyczne i modelowanie ekonomiczne;
języki programowania - Python, C++, MQL4 ( dla Forexu);
informacje o kontraktach giełdowych i cechach instrumentów (akcje, opcje, kontrakty futures).

Mimo wszystko warto to podkreślić dobre książki o handlu algorytmicznym:

Barry’ego Johnsona i jego książka Handel algorytmiczny i bezpośredni dostęp do giełdy„(Handel algorytmiczny i DMA, Barry Johnson).

Ernesta Chana « Handel kwantowy„(Handel ilościowy, Ernest Chan).

Lyu Yu-Dau « Metody i algorytmy matematyki finansowej„(Inżynieria finansowa i obliczenia, Yuh-Dauh Lyuu).

Rishi Narang„Wewnątrz czarnej skrzynki” (Rishi K. Narang)

Warto zauważyć, że większość znaczącej literatury z tego zakresu jest w języku angielskim. W Rosji kierunek ten nie jest jeszcze zbyt rozwinięty. Oprócz książek kładących nacisk na programowanie, przydatna będzie lektura dowolnej literatury giełdowej, w szczególności dotyczącej analizy technicznej.

Zalety i wady handlu algorytmicznego

Na Algotrading można patrzeć wyłącznie z perspektywy kontrastującego handlu ręcznego. Dlatego wady handlu ręcznego będą zaletami algorytmów i odwrotnie. Zatem wady klasycznego handlu ręcznego:

Brak wiedzy i prawidłowego zrozumienia rynku. Dotyczy to zdecydowanej większości początkujących, a nie profesjonalnych traderów. 95% ludzi traci pieniądze podczas handlu rękami, więc tego faktu nie można przeoczyć.
Psychologia i niesystematyczność. Człowiek z natury jest podatny na załamania, podniecenia i inne wybuchy emocjonalne. Handel jest działalnością bardzo obciążającą psychicznie; ludziom trudno jest ściśle przestrzegać własnego systemu. Rezultatem są utracone pieniądze.
Ograniczenia fizjologiczne. Ludzie nie mogą monitorować rynku 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, bo muszą jeść, spać i odpoczywać.
Wpływ cech osobistych na wyniki handlowe. Niestety, każdy trader musi mieć swój własny system transakcyjny, który mu szczególnie odpowiada. Rzadko zdarza się, aby cała grupa ludzi mogła wygodnie handlować tym samym systemem. Stosując tę samą strategię, dwóch traderów zawsze będzie handlować inaczej.

W związku z tym wszystkie powyższe wady są nieobecne w algorytmach i robotach. Nie mają ograniczeń fizycznych, nie ulegają załamaniom emocjonalnym i cechom osobowości, ściśle przestrzegają swojego systemu (algorytmu).

Roboty jednak też są niedoskonałe, zwróćmy uwagę na ich wady:

Prawdopodobieństwo błędu w algorytmie. Jeśli twórca robota popełni niedokładność lub inną wadę w kodzie, robot będzie nadal pracował i tracił pieniądze.
Złożoność algorytmu. Aby stworzyć i zaprogramować robota, trzeba zrozumieć nie tylko kod (język programu), ale także sam handel. Ogólnie rzecz biorąc, jest to dość skomplikowana procedura i wymaga dużego doświadczenia.
Brak informacji. Nauka handlu algorytmicznego z jakichkolwiek książek lub kursów jest prawie niemożliwa; informacje po prostu nie są ogólnodostępne.
Brak elastyczności. Traderowi ręcznemu łatwiej będzie dostosować się do zmian na rynku, niż traderowi algorytmicznemu przebudować cały algorytm robota.

Roboty mają więc swoje problemy, ale są one mniej istotne niż niedociągnięcia w handlu ręcznym, które w większości prowadzą do ogromnych strat na rynkach finansowych. Jednak nie wszystko jest takie proste; w praktyce często okazuje się, że handel algorytmiczny przynosi straty. Oczywistym przykładem jest Indeks Systematic Trader Index Barclaya

Wykres pokazuje, że w latach 2010–2013 inwestorzy systemowi mieli straty i stracili znaczną kwotę. Obraz staje się oczywisty, jeśli spojrzysz na poniższy wykres, który jest podobny, ale tylko dla traderów ręcznych (niesystemowych):

Jak widać potrafiły dostosować się do rynku i zachowywać się stabilniej niż algorytmy. Analizując oba wykresy widać, że generalnie oba podejścia dają w przybliżeniu jednakowe wyniki. Dlatego wybór stylu handlu jest sprawą osobistą każdego. Na przykład, jeśli nie jesteś dobry w programowaniu, a kod jest nudny, lepiej nie bawić się algorytmami, ale pracować ręcznie i odwrotnie.

Słynne mity na temat handlu algorytmicznego

Handel zautomatyzowany wywołuje poważny oddźwięk wśród traderów, dlatego narosło wiele mitów na temat algorytmów. Zwróćmy uwagę na niektóre z nich:

Handel Algo nie daje zysku i jest oszustwem. Niestety, na tę opinię podatne jest wielu, szczególnie tych, którzy doświadczyli zakupu doradców, który nie uzasadniał inwestycji. Zaprzecza temu powyższy wskaźnik rentowności traderów algorytmicznych, którzy zarabiają od 20 lat.
Trading to psychologia, a nie systematyczny handel na rzecz robotów. Jak już wspomniano, na rynku występują niedociągnięcia i istnieją algorytmy umożliwiające ich identyfikację.
Testowanie systemu nie działa. Wiele osób twierdzi, że weryfikacja historyczna nie przynosi żadnych korzyści, ponieważ prawdziwe konto robot i tak przegra. Jest to również błędne przekonanie; jeśli prawidłowo podejdziesz do procesu testowania, biorąc pod uwagę wszystkie funkcje i niuanse, odgrywa on ważną rolę.
Systemy Martingale i siatki zamówień to jedyny sposób na zarabianie pieniędzy. Rzeczywiście mogą być opłacalne, ale nie na długo. Taka rentowność jest wyjątkowo niestabilna i z pewnością doprowadzi do straty.
Wskaźniki nie działają. Kolejnym błędnym przekonaniem jest to, że wskaźniki stworzono, aby pomóc inwestorowi wizualnie ocenić zachowanie cen, zamiast ślepo na nich polegać. Dlatego przy rozsądnym podejściu na pewno dadzą rezultaty.

Lista nie jest wyczerpująca, to tylko najbardziej znane mity.

Wniosek

Czym jest handel algorytmiczny na giełdach? Handel Algo to handel przy użyciu zautomatyzowanych, zaprogramowanych systemów do otwierania transakcji. Można go wykorzystać do czerpania zysków z rynku lub do zmniejszenia ręcznego obciążenia tradera podczas otwierania bardzo dużej pozycji.

Istnieją różne strategie handlu algorytmicznego. Może to być arbitraż lub handel parami, a także wiele innych odmian. Ten styl handlu jest dostępny zarówno na giełdzie, jak i na rynku Forex.

Jeśli znajdziesz błąd, zaznacz fragment tekstu i kliknij Ctrl+Enter.