Algoritmiline kauplemine. Soulless Expert Advisors – robo-nõustamine ja algoritmiline kauplemine: uute tehnoloogiate tulevik Algoritmiline ja automatiseeritud kauplemine
New Yorgi ülikooli matemaatikaprofessor ja finantsturu ekspert Marco Avellaneda tegi ettekande, milles rääkis, kuidas suurinvestorid “peidavad” oma suuri tehinguid algoritmide abil, teised kauplejad aga ennustavad aktsiahindade muutusi.
Meie tänases materjalis - selle töö põhipunktid.
Miks me vajame algoritme
Algoritmiline kauplemine on olnud suurinvestorite ja riskifondide tööriist alates selle loomisest eelmise sajandi 90ndate alguses. Detsimaliseerumine (New Yorgi börsil üleminek aktsiate kauplemisele kümnendsüsteemis – minimaalne hinnasamm sai võrdseks 1 sendiga, mitte 1/16 dollarist), Direct Market Access (DMA) tehnoloogiad, 100% elektroonilised börsid , börside ja maaklerite komisjonitasude vähenemine, erinevate börsiplatvormide esilekerkimine USA-s ja teistes riikides – kõik see on toonud kaasa algoritme kasutavate kauplejate arvu plahvatusliku kasvu.Avellaneda kirjeldab algoritmide kasutamise eesmärke aktsiate kauplemisel järgmiselt. Professori sõnul kasutatakse suurte institutsionaalsete investorite puhul neid peamiselt mitte konkreetse tehingu võimaliku kasumi maksimeerimiseks, vaid tururiski ja korralduste täitmise kulude kontrolli all hoidmiseks.
Lihtsamalt öeldes peavad suured investorid tavaliselt tegema tehinguid suure hulga aktsiatega. Tihti on tehingu maht suurem, kui turg suudab aktsia hinda muutmata "seedida". Vajadus osta tohutult palju aktsiaid toob kaasa nende hinna muutumise ja nn "libisemise". Seega ei ole võimalik kogu tellimust ühe hinnaga täita - algul toimuvad tehingud õige hinnaga, kuid järk-järgult muutub see üha vähem kasumlikuks.
Selle vältimiseks on vaja jagada suured tellimused väiksemateks, mis täidetakse Interneti kaudu minutite, tundide või päevade jooksul.
Et see oleks võimalikult tulus, peab algoritm kontrollima aktsia keskmist hinda. Saate seda hinnata, kui võrrelda seda turu "etaloniga" - maailma keskmine päevahind, sulgemis- või avamishind jne.
Kuid probleem, kuidas täpselt kindlaks teha, kuidas suur tellimus väiksemateks jaotada, pole ainus. Algoritm peab ka otsustama, kuidas tellimust turustada – limiidi või turukorraldusena – ja mis hinnaga. Iga sellise lapsetellimuse puhul on vaja saavutada parim hind.
Finantsturgude areng ja uute kauplemisinstrumentide ilmumine on muutnud selle ülesande palju keerulisemaks ja huvitavamaks.
Möödas on ajad, mil kliendid said oma maakleritele tellimusi esitada ainult telefoni või faksi teel. Nüüd on elektroonilise kauplemisega ühenduse loomiseks erinevaid viise. Näiteks on API abil võimalik ühendada kauplemisrobot maaklerisüsteemiga - sellisel juhul saadetakse korraldused maaklersüsteemi ja sealt lähevad need börsile (ITinvestil on oma SmartCOM API).
Algoritmilise kauplemise puhul on reeglina oluline strateegia kiirus, mistõttu eelistavad paljud kauplejad kasutada otse turulepääsu tehnoloogiat (DMA – ITinvest pakub sellist ligipääsu Venemaa ja välisbörsidele). Kui seda kasutatakse, suhtleb kauplemisrobot otse börsi kauplemissüsteemiga, minnes maakleri süsteemist mööda, mis võimaldab teil aega võita.
Kuid see pole kaugeltki kõige keerulisem kauplemisvõimalus. Suure hulga erinevate kauplemisplatvormide ilmumine on viinud tellimuste "targa marsruutimise" algoritmide väljatöötamiseni - sellised süsteemid mitte ainult ei püüa teha konkreetsel börsil kõige kasumlikumaid tehinguid, vaid analüüsivad ka seda, milline saadaolevatest saitidest on hetkel parem , et tellimus sinna saata .
Seega on kaasaegsetel algoritmidel kolm arengutaset.
- Makrokauplemisalgoritmid- määrata kauplemisstrateegia;
- Mikrokaubanduse algoritmid- tegelikult kauplemine "mootoritega" tellimuste esitamiseks;
- Nutikad marsruutimisalgoritmid- kui tööd tehakse mitmel börsil korraga.
Kauplemisalgoritmide näited
Algoritmistrateegiaid on mitut tüüpi. Üks neist on täitmisstrateegiad, mis on suunatud finantsinstrumendi (näiteks aktsiate) suures mahus ostmise või müügi probleemi lahendamisele, kusjuures tehingu lõplik kaalutud keskmine hind erineb minimaalselt hetke turuhinnast.Selle probleemi lahendamiseks on näiteks TWAP- ja VWAP-algoritmid.
TWAP algoritm
TWAP-i (Tie Weighted Average Price – ajaliselt kaalutud keskmine hind) kasutamine eeldab ostu- või müügikorralduse ühtlast täitmist teatud arvu iteratsioonide jooksul teatud aja jooksul. Selleks esitatakse turukorraldusi pidevalt parima pakkumise või pakkumise hindadega, mis on korrigeeritud antud protsentuaalse hälbega.Näiteks võib 100 000 aktsia ostmine päevas välja näha selline (kasutatakse viieminutilisi järjestikusi intervalle):
VWAP algoritm
VWAP (mahuga kaalutud keskmine hind - mahuga kaalutud keskmine hind) töötab järgmise skeemi järgi. Kauplemismaht on kauplemissessiooni alguses ja lõpus tavaliselt suurem ning selle keskel väiksem. Suure tellimuse minimaalsete kuludega täitmiseks jaotatakse see kellaaega arvestades väiksemateks tellimusteks.Selle jaoks:
- Algoritm hindab keskmist kauplemismahtu viieminutilise intervalliga.
- Igas intervallis tehakse tehinguid standardmahuga proportsionaalsete instrumentide arvuga.
Protsentuaalne maht (POV)
Algoritm Percentage of Volume (POV) lahendab sama probleemi nagu VWAP, kuid kasutab võrdlusalusena teavet konkreetse jooksva päeva kauplemismahu kohta. Idee seisneb selles, et kogu valitud perioodi jooksul oleks oksjonil osalemise protsent konstantne.Kui on vaja "kaubelda" rohkemate Q mahu aktsiatega ja tehingute "osaluskoefitsient" on γ, siis arvutab algoritm perioodil kaubeldavate tehingute mahu V (t – ΔT, t) ja täidab tehingukorraldused. finantsinstrumentide arv q = min(Q,V *γ).
V(t) = kogu kauplemismaht, mis toimus turul ajahetkel t;
Q(t) = veel ostetavate/müütavate aktsiate arv (Q(0) = esialgne kogus).
Kuidas muidu algoritme kasutatakse?
Lisaks täitmisstrateegiatele on mitmeid strateegiaid, mille eesmärk on teenida kasumit teiste mudelite abil. Siin on mõned neist:- Arbitraažstrateegiad- paarikauplemisstrateegiate alamhulk, mis põhinevad kahe tugevalt korreleeruva finantsinstrumendi hinnasuhte analüüsil. Arbitraaži puhul koosneb selline paar samadest või seotud varadest, mille korrelatsioon on ühele lähedane - näiteks sama ettevõtte aktsiad erinevatel börsidel. Edukaks kauplemiseks arbitraažistrateegiate raames on andmete hankimise ja ostu- või müügikorralduste esitamise/muutmise kiirus ülioluline.
- Likviidsuse pakkumine (turutegemine)- turutegemine hõlmab finantsinstrumendi ostu ja müügi hinnavahede säilitamist. Turutegijad on peamised kohese likviidsuse pakkujad, mistõttu börsid kaasavad nad sageli soodustingimustega töösse mittelikviidsete instrumentidega.
- Hinnaennustus- strateegiad, mis analüüsivad erinevaid andmeid (sh kasutades tehnilise analüüsi indikaatoreid), et püstitada hüpoteese selle kohta, millises suunas võib finantsinstrumendi hind teatud ajaperioodil liikuda.
Hinnaprognoos kõrge sagedusega kauplemises
Hindade liikumise "ennustamiseks" peab algoritm simuleerima turu varjatud likviidsust arvestades ostu- ja müügikorralduste likviidsust. Ostu- või müügikorralduste järjekorra "tühjenemine" võib viidata peatsele hinnamuutusele.Hinnamuutus toimub siis, kui kõik ostu- või müügikorraldused ühel hinnatasemel kaovad ja on olemas järgmine pakkumise ja müügi hinnatase.
Tõenäosus, et päringujärjekord saab otsa enne pakkumise järjekorra ammendumist, arvutatakse järgmiselt:
Lõplik hinnatõusu tõenäosuse valem:
Kus H on turu varjatud likviidsus, st tehingud, mis pole üldsusele teada (näiteks suurte finantsorganisatsioonide tehingud, mis sõlmitakse väljaspool börse).
Hindamisprotseduur on järgmine:
- Esimeses etapis jagatakse kogutud andmed börside kaupa, analüüsitakse ühte kauplemispäeva korraga;
- Pakkumise ja müügihinna hinnapakkumised on järjestatud detsiilide kaupa. Iga sellise komplekti (i,j) jaoks arvutatakse hinnatõusu sagedus u_ij.
- Loendatakse iga väärtuse d_ij esinemiste arv.
- Mudeli sobivust analüüsitakse vähimruutude meetodil:
Järeldus
Paljudel börsidel (näiteks USA-s ja Venemaal) on algoritmilise kauplemise käive olnud juba pikka aega üle 50%. Samal ajal kasutatakse algoritme sageli mitte ainult selleks, et tehingute kiiruses konkurentidest "edastada" ja sellega raha teenida.Suured mängijad saavad seda tööriista kasutada suurte tehingute jagamiseks väiksemateks, mis võimaldavad teha tehingu etteantud summaga finantsinstrumendiga ilma selle turuhinda ühes või teises suunas nihutamata. Selleks kasutatakse TWAP, VWAP ja PoV algoritme.
Lisaks kasutatakse algoritme "kvantstrateegiate" rakendamiseks, nagu arbitraaž või turutegemine. Lisaks on võimalused arvutada konkreetsete finantsinstrumentide hinna muutumise tõenäosust.
See on tänaseks kõik, tänan tähelepanu eest!
Algoritmide kasutamine kauplemisel (algo trading) on viimaste aastakümnete trend, mis on turgu mitmeti muutnud. Iga automaatne süsteem suudab inimest kiiruse, tootlikkuse ja vastupidavuse poolest kergesti ületada, samas kui masinaga on peaaegu võimatu võistelda.
Artikli sisu:
Mis on algoritmiline kauplemine, selle omadused ja kasutamine erinevatel turgudel - edasi.
Mis on algoritmiline kauplemine (algoritmiline kauplemine)
Algorithmic trading (inglise keelest Algorithmic trading) võib omada kahte tähendust:
- Algo kauplemine- see on automaatne süsteem, mis avab tehinguid etteantud algoritmi raames ilma kaupleja osaluseta;
- on tehnika turul suure tellimuse täitmiseks, kui see jagatakse automaatselt osadeks ja avatakse järk-järgult vastavalt määratud reeglitele.
Esimeses mõttes on algoritme vaja selleks, et turgu automaatselt analüüsides ja positsioone avades otse kasumit teenida. Selliseid algoritme nimetatakse ka " kauplemisrobotid" või " nõuandjad". Perekonnanimi tuli Forexi turult.
Teisel juhul kasutatakse süsteemi selleks, et hõlbustada investeerimisfondidega kauplejate füüsilist tööd liiga suurte tehingute tegemisel, mida on soovitav teha vähem märgatavalt. Näiteks kui ülesandeks on osta 100 000 ettevõtte aktsiat ja teil on vaja korraga avada positsioone 1-4 aktsiat, et mitte tõmmata tähelepanu sööda- ja tellimusraamatus.
Selle kohta, mis on algoritmiline kauplemine, kirjutab ta:
“Algoritmiline kauplemine ehk algoritmiline kauplemine on meetod suure tellimuse täitmiseks (liiga suur, et seda korraga täita), kui spetsiaalsete algoritmiliste juhiste abil jagatakse suur order (ema order) mitmeks alamkorralduseks (alamorder) . ) selle hinna- ja mahunäitajatega ning iga alamtellimus saadetakse täitmiseks turule kindlal ajal. Sellised algoritmid leiutati selleks, et kauplejad ei peaks pidevalt hinnapakkumisi jälgima ja suurt tellimust käsitsi väikesteks jagama.“
Algoritmilise kauplemise peamine vorm on HFT kauplemine (inglise keelest. Kõrgsageduslik kauplemine – "kõrgsageduslik algoritmiline kauplemine"). Selle olemus seisneb tehingute tegemises sekundi murdosa jooksul. Teisisõnu kasutavad sellised süsteemid oma peamist eelist - kiirust.
Algoritmilise kauplemise olemus
kvant ( kvantid) kauplejad või nagu neid ka nimetatakse - algoritmkauplejad kasutavad ainult teooriat hindade soovitud vahemikku langemise tõenäosuse kohta. Arvutused tehakse eelmise hinnavahemiku või mitme finantsinstrumendi alusel. Oluline on mõista, et reeglid võivad turukäitumise muutudes muutuda. Algo kauplejad otsivad pidevalt turu ebaefektiivsust, korduvaid mustreid noteeringute ajaloos ja arvutavad nende kordumise tõenäosust tulevikus. Seega on algoritmilise kauplemise põhiolemus positsioonide ja robotite perekondade avamise reeglite valikus. See valik võib olla:
- manuaal- teostab uurija matemaatika ja füüsikaliste mudelite alusel;
- automaatne- vajalik reeglite massiliseks loendamiseks ja testimiseks programmi raames;
- geneetiline- sel juhul töötab reeglid välja tehisintellekti elementidega programm.
Ülejäänud ideed ja utoopiad algoritmilise kauplemise kohta on vaid väljamõeldis, isegi robot ei suuda garantiiga tulevikku ennustada. Samuti ei saa turg olla nii ebaefektiivne, et kõikjal ja alati töötaval robotil on üks reeglistik.
Sellistes suurtes investeerimisettevõtetes nagu Renaissance Technology, Tsitadell, Virtu mis kasutavad algoritme, on sadu kauplemisrobotite perekondi (seeriaid), mis hõlmavad tuhandeid instrumente. Just selline lähenemine annab neile igapäevase kasumi, see on omamoodi algoritmide mitmekesistamine.
Millal ja kuidas tekkis algoritmiline kauplemine
Algoritmide kasutamise ametlik algus on 1998. aastal, mil SEC (Väärtpaberikomisjon) lubas Ameerika Ühendriikides kasutada elektroonilisi platvorme. Pärast seda algas tõeline tehnoloogiline võidujooks.
Võtmepunktid:
- 2000. aastad- automaatsete tehingute tegemise aeg mõne sekundiga, robotite osakaal USA turul on alla 10%;
- 2009 - tehingud sooritatakse kiiremini kui millisekund (mikrosekundite murdosa), turuosa on üle 60%;
- 2012 ja hilisem periood - algoritmide tohutute vigaste toimingute tõttu vähenes nende turu maht 50% -ni kõigist tehingutest.
Seega kasutatakse HFT-algoritme tänaseni. Investeerimispangad ja riskifondid on selles valdkonnas teerajajad ning neil on vaja suuremate tellimuste täitmist automatiseerida rohkem kui keegi teine. Nad investeerisid selliste algoritmide väljatöötamisse edukalt palju raha, mille tulemusena tekkisid erinevad turgu mõjutanud süsteemid.
Algoritmiline kauplemine börsil
Aktsiaturg ja ka tuletisinstrumentide turg avavad laialdased võimalused automaatse kauplemise kasutamiseks. Algoritmiline kauplemine on aga levinum suurtes fondides kui erainvestorite seas. Börsil on mitut tüüpi algoritmilist kauplemist:
- Tehnilisel analüüsil põhinevad süsteemid- tähendab turu ebatõhususe kasutamist ja suundumuste tuvastamist mitme näitaja abil. Enamasti on sellised strateegiad suunatud kasumi hankimisele klassikalise tehnilise analüüsi tehnikate abil.
- Paaride ja korviga kauplemine- sellises süsteemis kasutatakse kahe või enama instrumendi suhet, millel on suhteliselt kõrge korrelatsiooniprotsent, kuid mitte võrdne ühega. Seega, kui üks instrumentidest kaldus seatud kursilt kõrvale, naaseb see suure tõenäosusega oma rühma. Selliseid kõrvalekaldeid jälgides teostavad algoritmid tehinguid ja toovad nende omanikele kasumit.
- Turu tegemine- teistsugused strateegiad, mille eesmärk on turu likviidsuse säilitamine. Turutegijad rahuldavad nõudlust erinevate instrumentide järele isegi oma kasu vastu, mille eest saavad nad börsilt tasu. See aga ei takista sellistel algoritmidel kasu saamast spetsiaalse strateegiaga, mis põhineb kiirel voolul ja võtab arvesse turuandmeid.
- eest jooksmine- selliste süsteemide raames kasutatakse instrumendi tehingute mahu analüüsi ja suurte tellimuste tuvastamist. Algoritmid võtavad arvesse, et suur tellimus hoiab hinda ja kutsub esile vastupidiste tehingute ilmnemise. Seega tabavad nad kõikumisi, mis on tingitud turuandmete analüüsimise kiirusest tellimusraamatus ja lindil, püüdes teistest osalejatest mööduda ja teha väikeseid liikumisi väga suurte tellimuste täitmisel.
- Vahekohus- kauplemine finantsinstrumentidega, mille vaheline korrelatsioon on ühele lähedane. Tavaliselt on selliste instrumentide hälve minimaalne, see võib olla sama ettevõtte aktsia ja futuurid või samad aktsiad, kuid erinevatel turgudel. Süsteem jälgib seotud instrumentide hinnamuutusi ja teeb hinda võrdsutavaid arbitraažitehinguid.
- Volatiilsusega kauplemine- kõige keerulisem kauplemisviis, mis põhineb erinevat tüüpi optsioonide ostmisel, eeldades, et konkreetse instrumendi volatiilsus suureneb. Selline algoritmiline kauplemine nõuab suurt arvutusvõimsust ja spetsialistide meeskonda.
Eespool on loetletud peamised algoritmilised kauplemisstrateegiad aktsia- ja futuuriturgudel. Nüüd kaaluge valuutaga seotud funktsioone.
Algoritmiline Forexi kauplemine
Pankadevahelisel valuutaturul on automaatsete robotite kasutamine laialt levinud. Eelkõige on tänu platvormile populaarsust kogunud kauplemisnõustajad MetaTrader 4 ja programmeerimiskeelt MQL4, mis võimaldab isegi algajatel kauplejatel algoritmilist Forexi kauplemist läbi viia:
- selle keele kasutamine on tavakasutaja võimuses, seetõttu on teatmeteoses algajatele mõeldud algoritmiline kauplemine koos keele funktsioonide täieliku kirjeldusega;
- Programmeeritud Expert Advisorid saab kohe terminali vormingusse kompileerida ja kasutusele võtta;
- loodud robotid ei nõua suurt arvutusvõimsust, piisab statsionaarsest arvutist;
- terminalis on saadaval lai valik tööriistu roboti testimiseks pika aja jooksul.
Seega on MetaTrader ja MQL4 suurepärane võimalus algajatele, et proovida kätt päris algoritmiliste kauplemisrobotite programmeerimisel.
Küsitlus: millist tüüpi kauplemist eelistate?
Küsitluse valikud on piiratud, kuna JavaScript on teie brauseris keelatud.
Positsioonikauplemine 17%, 24 hääletada
Algoritmkauplejate programmide ülevaade
Seal on väike nimekiri tarkvarast algoritmiliseks kauplemiseks ja robotite koodi kirjutamiseks.
TSLabTSLab on kodumaine tarkvara C# keeles, mis ühildub enamiku Forexi ja börsimaakleritega. Sellel on tänu spetsiaalsetele vooskeemidele üsna lihtne ja hõlpsasti õpitav liides.
Saate programmi kasutada tasuta, süsteeme testida ja optimeerida, kuid reaalseks kauplemiseks peate ostma tellimuse.
Programm algoritmide arendamiseks C# keeles. Selle programmiga saate Wealth Scripti teeki kasutades kirjutada algoritmilise kauplemise tarkvara, mis lihtsustab oluliselt koodi kirjutamise protsessi. Samuti saate tarkvaraga ühendada erinevatest allikatest pärit hinnapakkumisi. Lisaks järeltestimisele on võimalik finantsturgudel käivitada ka reaalseks kauplemiseks.
R Stuudio- täiustatud tarkvara kvantidele (ei sobi algajatele). See tarkvara ühendab mitu keelt, millest üks kasutab andmetöötluseks ja aegridade jaoks spetsiaalset R-keelt. Programmis saate mitte ainult luua algoritme, vaid ka testida, optimeerida, luua liideseid, hankida statistikat ja palju muid andmeid. R Studio programm on tasuta ja üsna tõsine, see kirjeldab keerulisi matemaatilisi ja ökonomeetrilisi mudeleid paari reaga, tänu erinevatele sisseehitatud teegidele, testijatele, mudelitele jne.
TWAP (inglise keelest. Ajaga kaalutud keskmine hind – "aja kaalutud keskmine hind") – selline algoritm avab regulaarsete ajavahemike järel tellimusi parima pakkumise või pakkumisega hindadega.
VWAP (inglise keelest. Maht kaalutud keskmine hind) - on vajalik positsiooni ühtlaseks avamiseks kindlas mahus võrdsetes osades kindla aja jooksul, samuti hindadega, mis ei ole kõrgemad kaalutud keskmisest alates käivitamise hetkest.
jäämägi- kasutatakse taotluste esitamiseks, mille kogumaht ei ületa parameetrites määratud kogust. Paljudel börsidel on algoritm süsteemi tuumasse sisse ehitatud, mis võimaldab tellimuse parameetrites määrata "nähtava" mahu.
Täitmise strateegia- nõutud ostma vara kaalutud keskmise hinnaga suures mahus, mida tavaliselt kasutavad suured tegijad (riskifondid ja maaklerid).
Spekulatiivne strateegia- erakauplejate standardmudel, mille eesmärk on saavutada tehingu sõlmimiseks kõige soodsam hind, et saada hilisemat kasumit.
andmete kaevandamine on uute algoritmide jaoks uute mustrite otsimine. Rohkem kui 75% kaevandamise kuupäevast langeb andmete kogumisele enne katsetamise algust. Otsingu tulemus sõltub ainult professionaalsest ja sügavast lähenemisest. Otsing ise toimub käsitsi seadistuste erinevate algoritmide abil. Näiteks tarkvara Stock Pattern Viewer - siin saate üles laadida hinnapakkumisi ja leida teatud küünlajalgade mustreid (ja mitte ainult küünlajalgade mustreid), mille järel toimub antud turu reaktsioon. Näiteks leidke muster, mille järel turg tõusis 2000 korda üle kolme küünla ja langes vaid 200 korda. Pärast seda ehitatakse leitud mustrid kauplemisrobotite algoritmidesse ja edukalt (või mitte) kaubeldakse.
Algoritmilise kauplemise koolitus ja raamatud
Automatiseeritud kauplemise alase koolituse ja kirjanduse ulatus on üsna kitsas. Usaldusväärset ja kvaliteetset erialaõpet on üsna raske välja tuua. Tavaliselt taandub see õppimisele:
- matemaatilised mudelid ja majanduslik modelleerimine;
- programmeerimiskeeled - Python, C++, MQL4 ( Forexi jaoks);
- teave vahetuslepingute ja instrumentide (aktsiad, optsioonid, futuurid) omaduste kohta.
Siiski tuleks esile tõsta häid algoritmilise kauplemise raamatuid:
Barry Johnson ja tema raamat Algoritmiline kauplemine ja otsepääs börsile» (Algoritmiline kauplemine ja DMA, Barry Johnson).
Ernest Chan « Kvantkauplemine» (Kvantitatiivne kauplemine, Ernest Chan).
Lyu Yu-Dau « Finantsmatemaatika meetodid ja algoritmid» (Finantstehnika ja arvutus, Yuh-Dauh Lyuu).
Rishi Narang"Musta kasti sees" (Rishi K. Narang)
Väärib märkimist, et suurem osa selle valdkonna vastavast kirjandusest on inglise keeles. Venemaal on suund veel veidi arenenud. Lisaks programmeerimisel kallutatud raamatutele on kasulik lugeda ka mis tahes vahetusalast kirjandust, eriti tehnilise analüüsi kohta.
Algoritmilise kauplemise eelised ja puudused
Algokauplemist saab käsitleda ainult käsitsi kauplemisele vastamise seisukohast. Seetõttu on käsitsi kauplemise puudusteks algoritmide eelised ja vastupidi. Niisiis, klassikalise käsitsi kauplemise miinused:
- Puuduvad teadmised ja turu õige mõistmine. See kehtib enamiku algajate, mitte professionaalsete kauplejate kohta. 95% inimestest kaotavad raha kaubeldavad käed, mistõttu ei saa sellest tõsiasjast mööda vaadata.
- Psühholoogia ja mittesüstemaatiline. Inimene on loomult altid purunemistele, põnevusele ja muudele emotsionaalsetele puhangutele. Kauplemine on psühholoogiliselt väga kallis tegevus, inimestel on raske oma süsteemi rangelt järgida, nagu peaks. Tulemuseks on saamata jäänud raha.
- Füsioloogilised piirangud. Inimesed ei saa 24/7 turgu jälgida, sest nad peavad sööma, magama ja puhkama.
- Isiklike omaduste mõju kauplemistulemustele. Kahjuks peab igal kauplejal olema oma kauplemissüsteem, mis just talle sobib. Seda juhtub harva, et terve grupp inimesi vaikselt sama süsteemiga kaupleb. Sama strateegia puhul kauplevad kaks kauplejat alati erinevalt.
Sellest tulenevalt puuduvad algoritmides ja robotites kõik ülaltoodud puudused. Neil ei ole füüsilisi piiranguid, nad ei allu emotsionaalsetele purunemistele ja isiksuseomadustele, järgivad rangelt oma süsteemi (algoritmi).
Kuid ka robotid on ebatäiuslikud, pöörame tähelepanu nende puudustele:
- Algoritmi vea tõenäosus. Kui roboti arendaja teeb koodis ebatäpsuse või muu vea, jätkab robot ikkagi tööd ja kaotab raha.
- Algoritmide keerukus. Roboti kompileerimiseks ja programmeerimiseks peate mõistma mitte ainult koodi (programmi keelt), vaid ka kauplemist ennast. Üldiselt on see üsna keeruline protseduur ja nõuab märkimisväärset kogemust.
- Info puudus. Algoritmilist kauplemist on peaaegu võimatu õppida ühestki raamatust või kursusest, teave pole lihtsalt vabalt kättesaadav.
- Paindlikkuse puudumine. Käsikauplejal on lihtsam turumuutustega kohaneda, kui algoritmiga kauplejal kogu roboti algoritm ümber ehitada.
Seega on robotitel oma probleemid, kuid need on vähem olulised kui käsitsi kauplemise miinused, mis toovad finantsturgudel enim kaasa tohutuid kaotusi. Kuid kõik pole nii lihtne, praktikas selgub sageli, et algoritmiline kauplemine toob kahju. Selge näide on Barclay süstemaatilise kaupleja indeks
Diagramm näitab, et aastatel 2010–2013 olid süsteemikauplejad laenukaotuses ja kaotasid palju. Pilt saab selgeks, kui vaadata järgmist diagrammi, mis on sarnane, kuid ainult käsitsi (mittesüsteemsete) kauplejate jaoks:
Nagu näha, on nad suutnud turuga kohaneda ja on algoritmidest stabiilsemad. Pärast mõlema graafiku analüüsimist näete, et üldiselt annavad mõlemad lähenemisviisid ligikaudu sama tulemuse. Seetõttu on kauplemisstiili valik igaühe isiklik asi. Näiteks kui te pole programmeerimises tugev ja kood on igav, siis on parem mitte algoritmidega jamada, vaid töötada käsitsi ja vastupidi.
Kuulsad müüdid algoritmilise kauplemise kohta
Automatiseeritud kauplemine põhjustab kauplejate seas tõsist vastukaja, millega seoses on ilmunud palju müüte algoritmide kohta. Pöörame tähelepanu mõnele neist:
- Algoritmiline kauplemine ei anna kasumit ja on pettus. Kahjuks on paljud selle arvamuse all, eriti need, kes on kogenud Expert Advisorite ostmist, mis ei õigustanud investeeringut. Selle lükkab ümber ülaltoodud algoritmiga kauplejate kasumlikkuse indeks, kes on raha teeninud 20 aastat.
- Kauplemine on psühholoogia, mitte robotite süsteemne kauplemine. Nagu juba märgitud, on turul ebatõhusus ja nende tuvastamiseks on olemas algoritmid.
- Süsteemi testimine ei tööta. Paljud inimesed ütlevad, et ajaloo tagasitestimine ei anna mingit kasu, kuna robot kaotab niikuinii reaalsel kontol. See on ka pettekujutelm, kui läheneda testimisprotsessile õigesti, võttes arvesse kõiki funktsioone ja nüansse, siis on sellel oluline roll.
- Martingale süsteemid ja tellimusvõrgud on ainus viis raha teenida. Nad võivad tõesti kasumit teenida, kuid mitte kauaks. Selline kasumlikkus on äärmiselt ebastabiilne ja põhjustab kindlasti äravoolu.
- Näitajad ei tööta. Veel üks eksiarvamus, indikaatorid loodi selleks, et aidata kauplejal hinnategevust visuaalselt hinnata, mitte neile pimesi loota. Seetõttu annavad nad mõistliku lähenemise korral kindlasti tulemusi.
Loetelu ei ole ammendav, need on vaid kõige kuulsamad müüdid.
Järeldus
Mis on börsil algoritmiline kauplemine? Algo kauplemine on kauplemine, kasutades tehingute avamiseks automatiseeritud programmeeritud süsteeme. Seda saab kasutada turult kasumi välja tõmbamiseks või kaupleja käsitsikoormuse vähendamiseks väga suure positsiooni avamisel.
Algoritmilisi kauplemisstrateegiaid on erinevaid. See võib olla arbitraaž või paarikauplemine, aga ka palju muid variatsioone. Selline kauplemisstiil on saadaval nii börsil kui ka Forexi valuutaturul.
Kui leiate vea, tõstke esile mõni tekstiosa ja klõpsake Ctrl+Enter.
Kaupleja sõnastatud tehingute avamise ja sulgemise protseduur, mis põhineb selgel algoritmil automaatsete või mehaaniliste kauplemissüsteemide - vastavalt ATS ja MTS - toimimiseks.
Algoritmilise kauplemise spetsiifilisus ja rakendus
Algoritmiline kauplemine on mugav viis kaupleja rutiinsete manipulatsioonide automatiseerimiseks, mille tulemusena väheneb aeg, mis kulub börsiolukorra analüüsimiseks, toimingute tegemiseks ja matemaatiliste arvutuste tegemiseks. ATS aitab minimeerida inimfaktori mõju – emotsioonid, paanika, kiirustamine, spekulatsioonid, mis sageli muudavad isegi professionaalsed strateegiad kahjumlikuks. Kauplemine põhineb olemasoleval tõenäosusel, et noteeringud langevad etteantud vahemikku. Arvutused põhinevad konkreetse vara ajaloolistel andmetel ja võivad hõlmata tervet komplekti töövahendeid. Pidevaid turumuutusi jälgides otsivad algoritmide arendajad pidevalt korduvaid mudeleid, mille alusel formuleerivad tehingute tegemise reeglid, valivad välja kauplemisrobotid, mis aitavad seda mehhanismi rakendada. Mudeli valimise meetodid:
- geneetiline - algoritmide loomine on usaldatud arvutisüsteemidele;
- automaatne – kasutatakse programme, mis suudavad töötada tohutute andmemahtude ja testimisstrateegiatega;
- manuaal - teaduslik lähenemine võtab arvesse matemaatilisi ja füüsilisi mudeleid.
Juhtivad algoritmiga kauplemisettevõtted kasutavad tuhandeid tööriistu, mis vähendavad oluliselt vigade ja rikete tõenäosust.
Tüübid ja potentsiaal
Algoritm on täpsete juhiste kogum konkreetsete eesmärkide saavutamiseks. Sõltuvalt viimasest eristatakse börsil 5 tüüpi kauplemist:
- statistiline;
- täitmisalgoritmiga kauplemine;
- automaatne riskimaandamine;
- otsejuurdepääs;
- kõrgsageduslik algoritmiline kauplemine.
MTS-i ja ATS-i kasvav populaarsus spekulantide seas on tingitud protsesside automatiseerimise suurenemisest, valuutatehingute ajutisusest ja tegevuskulude vähenemisest. Samuti hakkasid pangad kasutama algoritme, et pakkuda kauplemispõrandatel ajakohaseid noteeringuid, suurendada andmete uuendamise kiirust, vähendada käsitsitöö rolli hinnakujunduses ja minimeerida tehingukulusid.
Kõrgsagedusliku algoritmilise kauplemise olemus
Kõrgsageduslikku algoritmilist kauplemist nimetatakse ka HFT-kaubanduseks, see on muude automatiseeritud tehinguvormide seas kõige nõutum. Selle eeliseks on võimalus sõlmida tehinguid kiiresti rohkem kui ühe instrumendiga, siin toimub töö positsioonidega (avamine ja sulgemine) sekundi murdosaga. Toiminguid iseloomustavad mikromahud, pealegi tasakaalustab neid nende suur arv. Tulemused – kahjum ja kasum – fikseeritakse hetkega, seega on siin vaja keerulist tehnilist baasi ja kvaliteetset otseühendust sideväravatega. Kõrgsagedusliku kauplemise põhijooned:
- uuenduslike süsteemide kasutamine, mis suudavad positsioone millisekundites täita;
- kiirete tehingute teostamine, mida iseloomustavad suured mahud ja võimalikult väike kasum;
- ainult päevasisene kauplemine;
- kasum marginaali ja hinna mikrokõikumistest;
- kõigi arbitraažitehingute kategooriate kasutamine.
Kõige levinumad HFT strateegiad on turutegemine, viivitusarbitraaž ja selle statistiline vorm, eeskätt. Viimane seisneb ostu jaoks suurte pakkumiste otsimises ja oma väikese, mida iseloomustab kõrgem hind, tegemises. Täitmise edenedes esitab algoritm automaatselt tellimusi veidi kõrgemale, arvestades kaasnevate kõikumiste ilmnemisega. Algokauplemise raames tehtavad robotoperatsioonid loovad umbes 55% maailma börside likviidsusest. Tööriistade tehnoloogilise arenguga muutub kasumi teenimise protsess keerulisemaks ja kulukamaks. Keskmise taseme ettevõtted pressitakse järk-järgult põhiturult välja, kuna tehnilise baasi kaasajastamise ja tarkvara uuendamise kulud kasvavad.
Väga sageli kasutatakse algoritmilisi spekulatiivseid strateegiaid, mille eesmärk ei ole vara müüa, vaid kasu saada kauplemisinstrumendi hinna kõikumisest. Erinevalt täitmisstrateegiatest, mille eesmärk on müüa oma eesmärkidel võimalikult vaikselt maha suur hulk varasid, mõjutamata seejuures turuhindu, aitavad spekulatiivsed strateegiad sageli kaasa turu sekkumisele, et saada täiendavat kasumit. Spekulatiivseid strateegiaid on 8 peamist rühma. Kuid mõned spekulatiivsete strateegiate rühmad põhinevad teistel rühmadel või toimivad nende derivaatidena.
Spekulatiivsed turutegemise strateegiad (turul- tegemisel)
Tegelikult hõlmab turutegija strateegia turule sekkumist ja sellest täiendava kasumi saamist. Turutegemise strateegia kohaselt seab finantsturu suur institutsionaalne osaleja suuri positsioone (sadadest tuhandetest miljonite ja isegi miljardite dollariteni) nii ostmiseks kui ka müümiseks korraga. Vastandpositsioonide samaaegne paigutamine ei too kasumit (tegelikult on see lukustamine) ja iseenesest ei mõjuta vara hinna muutust, vaid suurendab ainult kaubanduse mahtu turul. Seega aitavad turutegijad hoida finantsvarade kõrget likviidsust. Veelgi enam, börsid ja börsivälised organisatsioonid on huvitatud mittelikviidsete varade turutegijatest, kuhu neid meelitatakse soodsate kauplemistingimuste pakkumisega ja mõnikord nende turule sekkumise suhtes "silma kinni pigistamine".
Turutegijate sekkumine turule on järgmine.
Kui vara hind hakkab tõusma, sulgeb turutegija ostupositsiooni osaliselt või täielikult, nihutades seeläbi hinda allapoole. Kui hind kukub, olles müügipositsioonilt teeninud, saab turutegija müügipositsiooni sulgeda, liigutades hinda tagasi üles. Sel viisil saab turutegija täpselt teada, millal trendi pöördumine toimub, võimaldades neil paigutada täiendavaid positsioone ja teenida täiendavat kasumit. Selle kohta saate lugeda eraldi artiklist.
"Trendi järgivad" spekulatiivsed strateegiad (trendi järgimine)
Need strateegiad põhinevad lihtsal trendi järgimise põhimõttel. Algoritmiline kauplemine spekulatiivse trendi järgimise strateegiate järgi kasutab kauplemissignaalide saamiseks erinevaid tehnilise analüüsi indikaatoreid ( tuleb märkida, et suured institutsionaalsed turuosalised kasutavad enda disainitud näitajaid, mida tavalise kaupleja jaoks ei leia.). Trendjälgivate strateegiate eeliseks on nende mitmekülgsus, kuna neid saab kasutada mis tahes tüüpi kauplemisvarade ja mis tahes ajavahemike puhul.
Mõju turule, kui kasutatakse institutsionaalsete turuosaliste poolt trendi järgivaid spekulatiivseid strateegiaid, võib väljenduda trendi kasvus: kui osaleja avab trendi mööda suure positsiooni, suurendab ta seeläbi nõudlust, mis liigutab hinda. veelgi kaugemale.
Spekulatiivsed paarikauplemise strateegiad
Spekulatiivsed paarikauplemisstrateegiad töötavad kõrge ristkorrelatsiooniga kauplemisinstrumentide, nagu näiteks kullakaevandusaktsiad ja kullafutuurid, suhtarvudel.
Paaristrateegia põhimõte on järgmine:
Valitakse kaks korrelatsiooni (vastavalt seotud) vara, oletame, et kuld ja kullakaevandusettevõtete aktsiad. Kui kulla maailmaturuhinnad tõusevad, siis tõusevad ka kullakaevandusettevõtete aktsiate hinnad. Hinnatabelid võivad aga erineda. Analüüsitakse hinnagraafikute kõrvalekallet liikuvatest keskmistest. Ühe vara hinna olulise tõusuga müüakse see maha ja samal ajal ostetakse ära langenud vara. Seega nn Neutraalne beetaportfell , milles sellise tehingu tulemus ei sõltu mitte turutrendist, vaid ühe vara hinna suhtest teise varasse. Kui hinnagraafikud naasevad liikuvate keskmiste juurde, suletakse positsioonid. Paarkauplemise analüüsimiseks väikestel ajavahemikel kasutatakse tehnilise analüüsi indikaatorite algoritme. Suurte ajavahemike puhul kasutatakse fundamentaalset turuanalüüsi koos turu kordajate ja erinevate finantssuhtarvude näitajatega. Seda strateegiat kasutavad sageli suured investeerimisfondid ja riskifondid, mis teevad suuri tehinguid TWAP-i, VWAP-i, Icebergi või POV-algoritmide kaudu.
Spekulatiivsed korviga kauplemise strateegiad
Korvikauplemine töötab paarikauplemisega praktiliselt sarnase algoritmi järgi, selle erinevusega, et algoritmilist kauplemist ei teostata mitte kahe korrelatsioonivaraga, vaid kahe korrelatsioonivaraga (inglise keelest Basket - basket). Seega toimub hajutamine, mis võimaldab kauplemisriske minimeerida. Algoritmiline kauplemine korviga kauplemisel toimub reeglina ühe kauplemissessiooni jooksul turukorralduste alusel ning korvidesse kaasatakse väga likviidsed varad.
Arbitraaž-spekulatiivsed strateegiad (arbitage)
Arbitraažkauplemine sarnaneb mõneti paarikauplemisega, selle erinevusega, et seda teostavad mitmed sarnased kauplemisinstrumendid (identsed või korrelatsioonis). Arbitraažkauplemine hõlmab kasu saamist sarnaste (identsete) varade hindade erinevusest, mitte hinnamuutustest. Kui seotud või identsed instrumendid näitavad hinnapakkumiste erinevust, tekib arbitraažiolukord.
Sõltuvalt kasutatavatest varadest võib arbitraažistrateegiad jagada järgmisteks alamtüüpideks:
- Ruumilise arbitraaži strateegia— kasutatakse absoluutselt identseid kauplemisvarasid, kuid erinevatel finantsturgudel. Näiteks algoritmiline kauplemine sama ettevõtte aktsiatega erinevatel börsidel. Näiteks kui ühel börsiplatvormil on ettevõtte aktsiate noteeringud müügiks 100 dollarit (pakkumine) ja ostmiseks 101 dollarit (Ask) ning teisel saidil pakutakse seda hinnaga 102 dollarit müügiks ja 103 dollarit ostuks, siis saab kaupleja osta. ühel vahetada aktsiaid hinnaga 101 dollarit ja müüa need teise hinnaga 102 dollarit, teenides igalt aktsialt 1 dollari.
- Samaväärne arbitraažistrateegia— kasutatakse omavahel seotud kauplemisinstrumente, millel on üksteisega lineaarne suhe. Näiteks: ettevõtte aktsiad ja ettevõtte aktsiate futuurid. See tähendab, et juhtub, et aktsiate hind on tõusnud, kuid futuurid nende jaoks on jäänud samale kohale või isegi veidi langenud. Sel juhul peaksite müüma aktsiaid ja ostma nende aktsiate eest futuurid ning seejärel ootama nende hindade lähenemist. Samamoodi saate kaubelda vastupidises suunas.
- Indeksi arbitraažistrateegia— on korvkauplemise alamliik ja põhineb futuuride ühendamisel indeksi ja sellesse indeksisse kuuluvate varade korviga.
Arbitraažkauplemine aitab kaasa hindade sünkroniseerimisele ja joondamisele, kuna algoritmilised arbitraažid reageerivad väga kiiresti finantsturgude mis tahes tasakaalustamatusest.
Algoritmilise arbitraažiga kauplemises mängib olulist rolli noteeringute pakkumine, andmeedastuse kiirus ja kvaliteet. Seetõttu ühendavad institutsionaalsed turuosalised arbitraažikaubanduse tagamiseks olulise materiaal-tehnilise baasi.
Algoritmilised strateegiad kauplemise volatiilsuse jaoks (Volatiilsusega kauplemine
Volatiilsusega kauplemine toimub tuletisinstrumentidega, eriti optsioonidega. Kauplemise põhimõte on taandatud optsioonilepingu väärtuse sõltuvusele kauplemisinstrumendi volatiilsusest perioodil kuni aegumiskuupäevani. Lihtsamalt öeldes eeldab volatiilsusega kauplemine, et optsiooni väärtust mõjutab hinnaliikumise riskide arvestamine.
Volatiilsus- indikaator, mis näitab hinnamuutuse tõenäosust. Mida suurem on volatiilsus, seda suurem on tõenäosus, et hind muutub.
Suuremat volatiilsust eeldav optsioon ostetakse, sest selle hind tõuseb. Väiksema volatiilsuse ootusega optsioon müüakse maha, kuna selle väärtus langeb. Optsiooni ostmisel peate maandamine vastaskaubanduse positsioonid.
Volatiilsusega kauplemisarvutused on väga keerulised, mille matemaatilised arvutused töötavad finantsturgude institutsionaalsete osalejate automatiseeritud algoritmide järgi.
Spekulatiivsed madalate kuludega strateegiad (madala latentsusega kauplemine)
Madala hinnaga algoritmilised strateegiad on sarnased trendi järgivate strateegiatega, kuna need hõlmavad kauplemist trendiga ja paarikauplemist, kuna need kasutavad korrelatsiooniinstrumente. Algoritmiline kauplemine hõlmab aga mitme instrumendi kasutamist, samas kui turu liikumise määrab alusvara ja tehinguid tehakse otse mõne muu instrumendiga. Madalate kuludega strateegiate põhipunkt on see, et kõrge korrelatsiooniga kauplemisinstrumentide puhul reageerib üks suurema likviidsusega vara (alusvara) kiiremini kui teised madalama likviidsusega (töötavad) varad. Näiteks algul langeb nafta hind (baas), mis tõmbab alla naftat tootvate ja naftat töötlevate ettevõtete aktsiad (töötavad kauplemisinstrumendid). Alusvara suundumusi analüüsitakse kõige väiksematel ajavahemikel, võttes arvesse iga noteeringu muutust. Niipea, kui alusvara hinnas hakkab järsku muutuma, tehakse tehing töötavate kauplemisinstrumentidega alusvara muutuse suunas. Algoritmiliselt madalate kuludega strateegiatega kaubeldes on kõigi kauplemissignaalide rakendamiseks oluline ülikiire juurdepääs turule ja turuteabele.
Spekulatiivsed eesrindlikud strateegiad (eest jooksmine)
Ettevõte hõlmab jooksva likviidsuse ja varade positsioonide keskmise mahu analüüsi konkreetsel ajavahemikul. Kui turg määrab ühe või mitme korralduse parima pakkumis- ja müügihinna, kus kogumaht ületab teatud summa võrra konkreetse perioodi keskmist tellimuste mahtu, siis esitatakse tellimus mitu punkti kõrgema hinnaga (kui ostmine) või madalam (müümisel) hinnast suured rakendused. Selgub, et tehtud tellimus esitatakse enne suuri tellimusi. Selle korralduse täitmisel asetatakse vastupidine korraldus kohe veel paar punkti kõrgemale, kui Ostukorraldus on täidetud, või paar punkti madalamal, kui müügikorraldus on täidetud. See kõik kõlab keeruliselt, kuid idee on lihtne: suured positsioonid täidetakse reeglina teatud ajaks, mille jooksul võib tekkida mitu vastupidist tehingut. Suure positsiooni täitmisel võib hind oluliselt liikuda, mis toob kasumit juba esimesel tellimusel. Algoritmiliseks eeskäivaks kauplemiseks kasutatakse kõrge likviidsusega kauplemisvarasid. Eessõit on võimalik ainult kiire juurdepääsu korral turule ja turuteabele.
Järeldus
Algoritmiline kauplemine võimaldab suurtel institutsionaalsetel turuosalistel müüa suures mahus varasid, samuti saada lisakasumit börsil ja börsivälistel turgudel spekuleerimisest. Keerukad algoritmid analüüsivad ja teostavad automaatselt tehinguid, mis võivad turuolukorda mõjutada.
Enamik algoritmilises kauplemises kasutatavaid kauplemisroboteid pole tavalistele kauplejatele kättesaadavad, kuna need on suurte kauplemisosaliste patenteeritud arendused. Algoritmkauplemine eeldab suurt täitmise täpsust ning otsest juurdepääsu turu likviidsusele ja teabele, mille tagab otsejuurdepääs likviidsuse pakkujatele.
Juri Masloviga, kes ITinvestis arendab kauplemisrobotite abil börsil töötamise infrastruktuuri. Avaldame Habré ajaveebis katkendeid sellest vestlusest, mis on pühendatud vastustele korduma kippuvatele küsimustele seoses Venemaa aktsiaturul kasutatavate tehnoloogiatega.
Algoritmilise kauplemise plussid
Spetsiaalseid roboteid börsil kauplemiseks kasutavate kauplejate arvu kasv on ülemaailmne trend. Kõik ei ole selle faktiga rahul, paljud peavad algoritmilist kauplemist kahjulikuks spekulatsiooniks, kuid see võimaldab säilitada turgudel likviidsust. Kõrgsageduskauplejate (HFT) arvu ja nende mõju turule määravad üldised turuseadused - sellest kirjutasime Venemaal algoritmilise kauplemise väljavaadetele pühendatud teemas:Lisaks võimaldab tehnoloogia kasutamine kauplemisel vabaneda ühest peamisest finantsturul töötades tekkivast probleemist – emotsioonide ülekaalust mõistuse üle, mis võib kaasa tuua eksimusi ja rahakaotust. Lisaks muutub olukord börsil sageli nii kiiresti, et inimesel ei pruugi olla aega sellele reageerida – robot pole nii aeglane.
Näiteks ammu, 2002.-2003. inimesed kauplesid oma kätega lihtsate kõva arbitraaži Gazprom vs Gazprom futuuridega. Sai meeletu intressi aastas. Kuid 2008. aastal oli see nišš juba täielikult algoritmidega hõivatud. Pärast 2011. aasta septembrit oli see nišš täielikult hõivatud kõrgsagedusalgoritmidega.
Kui palju raha on vaja roboti vahetamiseks
Kauplemisstrateegiaid on võimalik algoritmiseerida ka siis, kui börsil kauplemiseks ei ole väga palju vahendeid. Samal ajal tuleb meeles pidada, et algoritmilisel kauplemisel on erinevaid valdkondi. On selle sorte, mis ei nõua suuremat kiirust – näiteks intelligentsed strateegiad, mis saavad kasu turu mõistmisest. Kui vajate kõrgsageduslikku kauplemist (strateegiad, mis ületavad kõiki turul olevaid) või kavatsete kasutada mikrostruktuurilisi mudeleid, on sissepääsupilet kallim, kuna vajate tõsist infrastruktuuri ja selle toetamise kulusid.Juri Maslov
Enne reaalsele turule tormamist on vaja strateegiat testida ja selle tasuvus välja arvutada (põhimõtteliselt saab seda teha isegi MS Excelis). See kasumlikkus peaks ideaaljuhul katma kauplemisroboti arendamise ja hooldamise kulud - programmeerija teenuste eest tasumine või enesearendamise korral ajakulud.
Turul on inimesi, kes alustasid 100 tuhande rublaga. Võib-olla alustasid nad lihtsalt paremal ajal. Täna on summa 500 tuhandest rublast 1 miljoni rublani sisenemislävi, mille juures on juba võimalik algoritmiliste strateegiatega töötama hakata. Samal ajal on olemas mugavad tööriistad, mille abil saab strateegiat algoritmiseerida isegi 20 000 rubla eest. Neid on turul üha rohkem. Need võimaldavad teil koostada algoritme ilma märkimisväärsete arenduskuludeta.
Nende lahenduste hulka kuuluvad TS Lab süsteemid või Cofite tooted. Selliseid lahendusi on üha rohkem - nende olemus seisneb skriptikeelte kasutamises, mis lihtsustavad aja jooksul arendamist. Need on "teritatud" algoritmide kiireks rakendamiseks. Sellise skriptikeele näide on ameeriklaste Modulus Financial Engineeringist loodud TradeScript. Sellel tehnoloogial on SmartX-terminali loomiseks litsents (OEM). See keel on väga lihtne ja võimaldab teil kauplemisstrateegiat lühikese aja jooksul kirjeldada, lugedes lihtsalt juhendit (või Habré väljaandeid - üks, kaks)
Edasi-tagasi rakendused
Kauplemisroboti kiirus sõltub erinevatest teguritest. Üks olulisemaid on kasutatav andmeedastusprotokoll.Võtame protokollid, mida kasutatakse Moskva börsiga töötamiseks hetketurul. Ühenduse loomiseks on erinevaid viise: "native" börsiprotokoll, seda nimetatakse ka natiivseks, FIX-ühendus ja toimimine vahenduskauplemissüsteemi kaudu. Inimesed, kes püüavad “prillides” esimesed olla, kasutavad FIX-ühendust, harvemini natiivset protokolli.
Vahendussüsteemi kaudu ühendamisel on kiirus tavaliselt väiksem. Kui me räägime FIX-ist MICEXi aktsiaturul, siis edasi-tagasi reis on börsiosas umbes 300-350 mikrosekundit, saab väljendada tellimuse täielikku teekonda, võttes arvesse sidekanalite ja kliendiseadmete viivitust. oluliselt suuremates väärtustes.
Need arvud on kõigil maakleritel ühesugused, need sõltuvad suuremal määral börsile suunduva kanali kvaliteedist, paigaldatud seadmetest ja tuumas oleva rakenduse töötlemiskiirusest. "Natiivse" vahetusprotokolli TEAP kasutamise korral on tüüpiline viivitus suurem ja ulatub 420 µs-st.
ITinvest kauplemissüsteemi läbivate tellimuste esitamise aeg (alates hetkest, mil see saabub kliendilt lüüsi (lüüsi) kuni hetkeni, mil klient saab sellele vastuse - peate mõistma, et Interneti kaudu töötades võib esineda ettenägematuid viivitusi maakleri lüüsist kliendi seadmeteni) on 1,5–2,5 ms. Samal ajal on kõrgsageduskauplejatele mõeldud lahendus, mis hõlmab FIX-protokolli kallal töötamist ja ITinvesti riskihaldusserveritega ühenduse loomist. Riskide ohjamiseks kulub paar mikrosekundit ja need on vahetus-tagasireisi kogusummas nähtamatud.
Arendustehnoloogiad
Kogemused näitavad, et universaalprotsessorid on parim tehnoloogiline lahendus kauplemisrobotite loomiseks Venemaa turul. Erinevate lahenduste rakendusala on piiratud - FPGA-le saab ehitada kiire strateegia, kuid keerukate arvutuste jaoks on parem kasutada universaalset protsessorit. Graafikaprotsessoritel on oma puudused, nagu aeglane mälukäsitsus ja suur energiatarve. Universaalse protsessori jaoks mõeldud roboti optimeerimine kohalikul turul on praegu juhtiv lahendus.Mis puutub operatsioonisüsteemidesse, siis mida rohkem inimene jõudlust soovib, seda suurem on tema huvi Linuxi kasutamise vastu. Kui on mõni toimiv äriidee, siis kiiruse suurendamine võimaldab teil rohkem teenida. Kuid tipptasemel programmeerija arendamise ja töölerakendamise kulud ei pruugi olla kulusid väärt. Põhimõtteliselt saab üsna kiireid lahendusi luua ka Windowsis. Linux on hea, sest see on kohandatud vastavalt kasutaja-kaupleja esilekerkivatele vajadustele – lastakse välja uued tuumad uute kiipidega. Windows on nendes küsimustes konservatiivsem.
C# on viimasel ajal populaarne. Seda on väga lihtne arendada ja inimene, kellel pole isegi eriharidust ja kellel on ainult põhilised arendusoskused, saab omandada C # ja kirjutada roboti algoritmi. Finantsturu tõsisemate arenduste jaoks kasutatakse C ja C ++, mis võimaldavad teil saavutada vastuvõetava kiiruse optimaalsete kuludega (raskematel juhtudel on tegemist Assembleriga). Algavad vahetustarkvaraarendajad kasutavad tavaliselt C#.
Kas ma pean robotite loomiseks kasutama pakendatud tooteid?
Ühelt poolt on selliste lahenduste eeliseks arendusaja säästmine. Teisest küljest on see oma loogikaga “must kast” ja mõnest tootest on tõesti raske aru saada ilma nende loojatega konsulteerimata. Kuid asjaolu, et need hõlbustavad kauplemisrobotite arendamist, on väljaspool kahtlust. Enamikul maakleritel on kasutajasõbralik liides, mis võimaldab kiiresti ja mugavalt taotlust kirjutada. Näiteks ITinvestil on SmartCom API.Tema käsiraamat sisaldab näiteid ja inimene, kes teab C #, suudab oma roboti piisavalt kiiresti kirjutada. Samal ajal kirjutavad kõrgsageduskauplejad peaaegu alati enda jaoks kauplemissüsteeme – see meetod võimaldab saada ainulaadse toote ja loota turul suuremale võidule.
See on tänaseks kõik, tänan teid kõiki tähelepanu eest. Samuti soovime küsida Habri kasutajatelt, millistel börsiga seotud teemadel oleks neil huvi lugeda. Taotlused ja küsimused on oodatud kommentaaridesse!
P.S. Kui märkad kirjaviga või viga - kirjuta personaalne sõnum ja me parandame kõik kohe.