Uban sa pag-uswag sa modernong teknolohiya, halos matag kompanya karon nagsalig sa lohikal nga code aron mahibal-an kung unsa ka epektibo ang pamatigayon. Alang sa pagkab-ot sa gitinguha nga mga resulta, ang mga algorithm naggamit sa datos sa tiggamit, sa kasaysayan nga datos, ug usa ka gitino nang daan nga hugpong sa mga instruksyon.
Pananglitan, ang mga kompanya sa mutual fund naggamit ug algorithm sa pagkuha sa gitino nang daan nga kantidad gikan sa imong binuwan nga bank account alang sa usa ka SIP.
Bisan pa, ang mga deposito ug stockbroker dili lamang ang mga entidad nga naggamit mga algorithm. Aktibo nga gigamit sa mga mamumuhunan ang mga algorithm aron makunhuran ang mga sayup sa tawo ug mapausbaw ang mga posibilidad sa ganansya sa pamatigayon.
Unsa ang Algorithmic Trading?
Sa algorithmic trading, ang usa ka deal gibutang sa usa ka computer program nga nagsunod sa usa ka gitino nang daan nga hugpong sa mga lagda. Sa teoriya, ang deal makahimo og ganansya sa usa ka tulin ug frequency nga lapas sa kapabilidad sa usa ka negosyante nga tawo.
Ang espesipikong mga instruksyon mahimong ibase sa usa ka modelo sa matematika, oras, presyo, gidaghanon, o uban pang mga hinungdan. Dugang sa paghatag sa negosyante og mga prospect alang sa ganansya, ang algo trading nagdugang sa market liquidity ug naghimo sa trading nga mas organisado pinaagi sa pagpamenos sa impluwensya sa tawhanong mga emosyon.
Pagsugod sa Algorithmic Trading sa India
Ang makasaysayanon nga SEBI (Securities and Exchange Board of India) circular sa 2008 mipahibalo nga ang India mahimo na nga mopalapad sa iyang mga merkado ngadto sa Algorithmic Trading. Resulta, ang Direct Market Access (DMA) nga programa gisugdan.
Salamat sa pagtugot sa DMA, gitugotan ang mga brokers nga itanyag ang ilang teknolohiya sa mga kostumer nga dili retail. Gitugotan ang maong mga kliyente sa pagpahigayon og mga transaksyon gamit ang algorithms-powered software.
Busa, ang Algorithmic Trading gihimo sa India sa unang higayon nga walay pag-apil sa tawo.
Mga Kaayohan sa Algorithmic Trading
Ang trading sa algorithm adunay daghang mga bentaha, labi na kung ang mga deal gihimo sa labing kadali nga mahimo.
Ang pipila sa mga nag-unang bentaha sa algo trading naglakip sa mosunod:
Nagtangtang sa Emosyon sa Tawo
Usa sa mga nag-unang benepisyo sa algorithmic trading mao ang kapasidad niini sa pagwagtang sa mga emosyon sa tawo gikan sa kalihokan sa trading. Kini tungod kay ang mga aksyon sa pamatigayon gilatid ug gitagna sa usa ka partikular nga hugpong sa mga panudlo.
Dili sama sa automated trading, ang pagnegosyo sa tawo dali nga madala sa mga emosyon nga mahimong moresulta sa dili makatarunganon nga mga paghukom sa pamatigayon. Sa kasukwahi, ang algo trading kasagaran gibase sa computerized o automatic trades nga walay pag-apil sa mga tawo.
Busa, pananglitan, aron mapugngan ang mga emosyon, ang algo trading padayon nga nagtambag sa mga negosyante nga dili magdala og dugang nga risgo kay sa ilang mahimo.
katukma
Ang katukma ug pagkatukma hinungdanon sa pagkab-ot sa kalampusan sa Algo Trading. Kasagaran, adunay daghang potensyal sa kapakyasan sa algo trading kung ang mga tawo moapil.
Algorithmic trading, bisan pa niana, naggamit sa usa ka computer sa pagtuman sa patigayon sumala sa usa ka set sa mga panudlo, nga pagpaubos sa risgo sa mga sayop.
Busa, ang pagplano gisugyot sa paghimo sa tukma nga mga kapilian sa pamatigayon nga makapauswag ug makapauswag sa katukma sa transaksyon.
Nagdumala sa Daghang Trades
Ang usa ka algorithmic nga transaksyon nag-abli sa usa ka agianan alang sa mga negosyante aron ipatuman ang daghang mga patigayon samtang gipadayon ang katukma ug katulin. Kini dugang nga nagdugang sa posibilidad sa paghimo og dugang nga kita.
Ang katulin sa transaksyon dali nga gipadako salamat sa mas maayo nga pag-uswag sa teknolohiya ug kabag-ohan.
Abilidad sa Backtest
Ang mga negosyante kinahanglan nga makasiguro kung unsang mga sangkap sa ilang sistema sa pamatigayon ang depekto ug kinahanglan nga mosugyot ug dali nga mga pagbag-o aron malikayan ang sobra nga mga pagkawala. Uban sa algo trading, mahimo sa mga negosyante backtest sa ilang mga patigayon gamit ang makasaysayan nga datos ug itandi kini sa pinakabag-o nga datos.
Kini nga pamaagi gitambagan aron mahibal-an kung ang mga resulta sa transaksyon magpabilin nga pareho.
Taas nga frequency trading
Ang High-Frequency Trading (HFT) usa ka talagsaon nga pamaagi sa algorithmic trading nga naggamit sa labi ka epektibo ug kusog nga mga kompyuter aron ipatuman ang mga patigayon subay sa High-Frequency nga adunay gitakda nang daan nga mga lagda.
Dugang pa, ang pagsagop sa mga sopistikado nga mga algorithm nagtugot alang sa labi ka paspas nga pagproseso sa kini nga mga transaksyon. Ang turnover sa pagbaligya kasagarang mas taas alang sa mga tiggamit sa high-frequency trading system kaysa sa ubang mga sistema. Gawas pa, ang algorithmic trading adunay taas nga mga ratios sa pamatigayon dugang sa daghang mga turnover.
Nagkadaghan nga Market Volume
Ang mga negosyante karon adunay talagsaon nga higayon sa pag-diversify sa ilang mga platform sa pamatigayon salamat sa algorithmic trading. Ang mga indibiduwal ug mga negosyo nga nagnegosyo mahimo nga episyente ug dali nga magbinayloay og daghang mga bahin.
Kini nagpasabot nga ang mga partisipante sa merkado mahimong motugot sa mga magpapatigayon sa pagpalit sa usa ka dako nga gidaghanon sa mga bahin, ibaligya kini diha-diha dayon, ug makaganansya gikan sa usa ka taas nga turnover.
Legal ba ang Algorithmic Trading?
Oo, legal ang Algorithmic Trading!
Ang bisan unsang mga balaod o regulasyon wala magpugong sa pagtrabaho sa mga algorithm sa pamatigayon.
Gihimo sa SEBI ang regulatory framework aron masiguro ang seguridad sa algorithmic trading, mapanalipdan ang interes sa mga regular nga tigpamuhunan, ug ihunong ang bisan unsang potensyal nga pagmaniobra sa merkado.
Ang ubang mga tigpamuhunan mahimong makiglalis nga kini nga matang sa pamatigayon nagpasiugda sa dili makatarunganon nga palibot sa pamatigayon nga makadaot sa mga merkado.
Bisan pa, kini dili supak sa balaod sa bisan unsang paagi!
Unsa nga Pinulongan sa Programming ang Gigamit sa Algorithmic Trader?
Ang C++ kay sikat nga programming language sa mga algorithmic traders tungod kay epektibo kaayo kini sa pagproseso sa daghang data.
Ang mas madumala nga lengguwahe, sama sa Python, mahimong mas maayo nga kapilian alang sa mga propesyonal sa pinansya nga gusto magsugod sa pagprograma kaysa C o C ++, nga parehas nga labi ka sopistikado ug mahagiton.
Giunsa Pagkat-on ang Algorithmic Trading?
Ang bisan unsang online nga mga materyal sa pagtudlo alang sa algorithmic trading mahimong lisud sabton. Walay makapugong kanimo sa paglampos sa Algo trading kon imong duolon ang imong proseso sa pagkat-on sa hustong paagi.
Ania ang mga lakang nga kinahanglan buhaton sa bisan unsang ambisyoso nga negosyante nga algorithm:
Pag-analisar sa Dako
Sa quantitative analysis (quants), makit-an ang mga pattern, ug ang mga modelo gihimo aron ma-access kini. Busa ang mga modelo gigamit sa pagtagna sa mga lihok sa presyo sa mga securities.
Pagsabot sa Financial Market
Tungod kay ang hunahuna sa tawo natural nga naka-wire sa pagkat-on pinaagi sa obserbasyon, makatarunganon nga ang paggahin ug oras sa pagtuon sa tsart makapauswag sa pagsabut sa merkado sa pinansyal.
Mao nga kung gusto nimo maghimo usa ka algorithm, kinahanglan nimo kini nga kasayuran.
Mga kahanas sa pagprograma
Ang sunod nga lakang mao ang pagbalhin ngadto sa mas komplikado nga dapit sa algorithmic trading human sa pag-master sa mga sukaranan. Kini mao ang pag-master sa mga kahanas sa pagprograma kung wala ka pa makaipon sa usa ka programa.
Bisan kung dili kini lisud sama sa imong mahunahuna, kadaghanan sa mga indibidwal nakakaplag nga kini nga bahin sa pagkat-on sa algorithmic trading mao ang labing mahagiton. Bisan pa, kinahanglan nimo ang usa ka programmer aron ipatuman ang imong plano sa pamatigayon, bisan unsa pa ang pamaagi nga gusto nimo nga ipatuman.
Ang usa ka quant developer kinahanglan adunay lig-on nga kahibalo sa C ++, Java, ug Python, ug ang pinakamaayong paagi sa pagkat-on sa programming mao ang pagbuhat.
Teknikal nga mga Kinahanglanon sa Algorithm Trading?
Ang katapusang lakang sa Algorithmic Trading mao ang pagpraktis sa Algorithm gamit ang computer program human sa backtesting.
Bisan pa, ang lisud nga bahin mao ang paghiusa sa determinado nga pamaagi sa usa ka programa sa kompyuter nga maka-access sa usa ka trading account ug makadawat mga order.
Ang mga kinahanglanon alang sa algorithmic trading mao ang mga musunud:
- Mahimo kang mo-hire og developer o mogamit og ready-made trading system aron makat-on sa importanteng kahanas sa computer programming aron mapalambo ang trading strategy.
- Pag-access sa mga platform sa pamatigayon ug mga kapabilidad sa networking alang sa pagbutang mga order.
- Sumala sa pagkakomplikado sa mga lagda nga gipatuman sa Algorithm, adunay magamit nga datos sa kasaysayan alang sa backtesting.
Giunsa Pagsugod ang Algorithmic Trading sa India?
Adunay pipila ka mga lakang nga kinahanglan nimong tagdon kung gusto nimo magsugod sa Algorithm-based Trading sa India:
Kahibalo sa Pinansyal
Kinahanglan nimo nga adunay kahibalo sa merkado sa pinansya aron mahimo ang algorithmic trading. Mao nga kinahanglan nimo nga manag-iya o magtukod usa ka bentaha nga nakabase sa kahibalo aron malabwan ang kompetisyon sa bisan unsang merkado.
pag-coding
Ang pagsabut sa usa ka open-source nga programa sama sa Python o R makatabang alang niini nga lebel.
Mahimo nimong ma-access ang libre nga mga librarya nga ma-access sa duha niini nga mga lengguwahe hangtod sa kinatibuk-an ug mahubad ang imong plano sa usa ka serye sa mga lohikal nga pahayag.
Pagpili sa usa ka Matarung nga Broker ug Platform
Importante nga magpahigayon og usa ka bug-os nga pagtuon sa dili ka pa magsugod, tungod kay ang imong tibuok nga paningkamot kinahanglan nga adunay pinansyal nga kahulugan.
Human sa tanan, ang mga gasto sa overhead gikonsiderar!
Dugang pa, siguruha nga nagbayad ka lamang sa kinahanglan nimo aron epektibo nga ipatuman ang imong pamaagi. Hupti nga ubos ang gasto sa pamatigayon ug abtik ang mga operasyon, sa laing pagkasulti.
Pagpadayon sa On-Air ug Pagdumala sa Risk
Kung nalipay ka sa imong Algorithm, tugoti kini nga molihok sa tinuud nga mga merkado. Gamita ang stop-loss, mga pagdili, ug pagmonitor sa Var/Gipaabot nga depisit aron epektibong madumala ang mga risgo.
Padayon nga magbantay sa mga pagbag-o sa istruktura o pagbag-o sa rehimen sa mas dako nga ekonomiya o industriya; sa ingon nga mga kaso, ang imong plano mahimong kinahanglan nga i-adjust o biyaan sa hingpit.
Bisan pa, hinumdomi nga ang matag pamaagi adunay usa ka limitado nga gitas-on sa kinabuhi ug mga limitasyon!
Padayon sa Pagpalambo sa Abanteng mga Kahanas ug Pag-update sa Imong Kahibalo
Ang pinakamaayo nga pagpamuhunan, ingon sa ilang giingon, anaa sa kaugalingon. Pangitaa aron mapauswag ug i-refresh ang imong teknikal nga mga abilidad ug kahibalo nga gikinahanglan aron molihok sa kana nga datos ug pagsabut.
Mga estratehiya alang sa Algorithmic Trading
Bisan unsang algorithmic trading nga estratehiya kinahanglan nga adunay usa ka mapuslanon nga oportunidad nga makadugang sa kita o makapamenos sa mga gasto nga nakit-an.
Ang mosunod mao ang tipikal nga mga pamaagi sa trading nga gigamit sa automated trading:
Mga Estratehiya sa Pagsunod sa Trend
Ang pinakapopular nga algorithmic trading techniques nagsalig sa mga pagbag-o sa lebel sa presyo, pagbalhin sa kasagaran nga mga uso, pagkaguba sa channel, ug uban pang may kalabutan nga teknikal nga mga timailhan.
Tungod kay kini nga mga teknik wala magkinahanglan nga maghimo bisan unsang mga pangagpas o mga panagna sa presyo, kini ang labing kadali ug labing kadali nga ipatuman gamit ang algorithmic trading.
Kung wala’y pagtuki sa mga pagkakomplikado sa predictive analysis, ang mga patigayon gisugdan base sa frequency sa maayong mga pattern, nga yano nga magamit pinaagi sa mga algorithm.
Mga Oportunidad sa Arbitrage
Ang kalainan sa presyo mahimong gamiton isip walay risgo nga ganansya o arbitrage pinaagi sa pagpalit sa usa ka dual-listed stock sa mas ubos nga presyo sa usa ka merkado ug dungan nga ipagawas kini sa mas taas nga presyo sa lain.
Tungod kay adunay mga kalainan sa presyo tali sa mga stock ug mga produkto sa kaugmaon, ang parehas nga pamaagi mahimong masubli. Ang mapuslanon nga mga oportunidad nahimo nga posible pinaagi sa pagpatuman sa usa ka algorithm aron makit-an kini nga mga gaps sa presyo ug epektibo nga ipatuman ang mga mando.
Pagbalanse sa Index Fund
Ang mga pondo sa indeks nagtakda og mga panahon alang sa pagbalanse aron mapahiuyon ang ilang mga kabtangan sa ilang partikular nga mga indeks nga sukaranan.
Naghimo kini og mapuslanon nga mga oportunidad sa pamatigayon alang sa mga negosyante nga algorithm, nga nakaganansya gikan sa gipaabut nga mga patigayon nga, base sa gidaghanon sa mga bahin sa index nga pundo, paghatag pagbalik sa 20 ngadto sa 80 ka basehan nga puntos sa dili pa ang index fund rebalancing.
Alang sa dali nga pagpatuman ug ang labing kaayo nga mga presyo, ang ingon nga mga patigayon nagsugod sa paggamit sa algorithmic trading algorithm.
Ang Estrasyong Pag-usab sa Revision
Ang ideya luyo sa mean reversion nga pamaagi mao nga ang taas ug ubos nga kantidad sa usa ka asset kay cyclical phenomena nga regular nga mobalik sa ilang mean value (average value).
Ang pagbaligya mahimong awtomatiko kung ang presyo sa usa ka asset mosulod o mogawas sa usa ka piho nga range sa presyo pinaagi sa pag-ila, pagtino, ug paggamit sa usa ka algorithm base sa kana nga range.
Gitimbang sa Volume Average nga Diskarte sa Presyo
Ang volume-weighted average nga pamaagi sa pagpresyo nagbahin sa dagkong mga order ngadto sa mas gagmay, dinamikong nakahukom nga mga tipik nga gipagawas sa merkado gamit ang mga naunang mga profile sa volume nga stock-specific.
Ang order kinahanglang ipatuman duol sa volume-weighted average nga presyo (VWAP).
Time Weighted Average nga Strategy sa Presyo
Ang time-weighted average nga pamaagi sa pagpresyo nagbahin sa usa ka dako nga transaksyon gamit ang kanunay nga gilay-on nga mga time slot tali sa pagsugod ug pagkahuman sa oras. Nagpagawas kini og mas gamay, dinamikong nakahukom nga mga bahin sa transaksyon ngadto sa merkado.
Ang katuyoan mao ang pagminus sa epekto sa merkado pinaagi sa pagpatuman sa order sa o sa palibot sa kasagaran nga presyo tali sa pagsugod ug pagtapos sa mga oras.
Porsiyento sa Volume Strategy
Kini nga Algorithm nagpadayon sa paghatud sa mga partial nga mga order pinaagi sa espesipikong ratio sa partisipasyon ug ang gidaghanon nga gitransaksyon sa mga pagbayloay hangtud nga ang order sa pamatigayon mapuno.
Kung ang presyo sa stock molapas sa lebel nga gitakda sa tiggamit, ang katugbang nga "stratehiya sa mga lakang" nagpataas o nagpaubos niini nga lebel sa pag-apil, sa ingon nagpadala mga order sa usa ka gitakda sa tiggamit nga proporsyon sa mga volume sa merkado.
Implementasyon sa Shortfall Strategy
Pinaagi sa pagbaligya sa real-time nga merkado, ang pagpatuman sa shortfall approach nagtinguha sa pagpakunhod sa gasto sa pagpatuman sa usa ka order samtang nagpahimulos usab sa opportunity cost sa ulahi nga pagkompleto.
Kung ang presyo sa bahin mobangon positibo, ang estratehiya magpauswag sa gitinguha nga rate sa partisipasyon; Sa kasukwahi, kung ang presyo sa stock negatibo molihok, kini mahulog.
Mga Regulasyon sa Algorithmic Trading sa India
Kada tuig, ang SEBI nagmugna og mga lagda nga kinahanglan sundon sa mga negosyante ug mga tigpataliwala aron mapadayon ang industriya sa pamatigayon nga luwas ug kontrolado sa peligro.
Uban sa algorithmic trading, ang pagdumala sa peligro hinungdanon.
Tungod niini, ang mga merkado nanginahanglan usa ka kompanya nga moagi sa daghang mga gipangayo nga eksaminasyon kung gusto niini nga magbaligya gamit ang algo trading sa wala pa ang mga merkado makatugot sa bisan unsang algorithm.
Kini nga mga pagsulay nagkonsiderar sa gidaghanon sa mga order nga ibutang kada segundo, ang pinakataas nga order nga kantidad nga mahimong ibutang, ug ang pinakadako nga kantidad nga mahimong ibaylo sa usa ka adlaw sa trading.
Panapos
Algorithmic trading nagtugot kaninyo sa pagpalambo sa imong ganansya sa diha nga ikaw trade sa stock market. Bisan pa, ang pagkapakyas sa System, pagkabalda sa koneksyon sa internet, ug dili husto nga mga panudlo sa algorithm mao ang pipila sa mga risgo nga nalangkit sa kini nga teknolohiya.
Busa, kamo kinahanglan nga adunay kasinatian trading sa stock market gamit teknikal nga pagtuki mga himan sa dili ka pa magsugod sa algorithmic trading.
Usab, Ang pagkahimong usa ka propesyonal nga negosyante nanginahanglan daghang pagpailub, panukiduki sa merkado, mga algorithm sa coding, pag-backtest sa imong estratehiya, ug kalig-on.
Leave sa usa ka Reply