Med udviklingen af moderne teknologi er praktisk talt alle virksomheder nu afhængige af logisk kode for at bestemme, hvor effektiv handel er. For at opnå de ønskede resultater anvender algoritmer brugerdata, historiske data og et forudbestemt sæt instruktioner.
For eksempel anvender investeringsforeninger en algoritme til at tage det forudbestemte beløb fra din månedlige bankkonto for en SIP.
Dog er depositarer og børsmæglere ikke de eneste enheder, der bruger algoritmer. Investorer anvender aktivt algoritmer til at mindske menneskelige fejl og øge mulighederne for handelsfortjeneste.
Hvad er algoritmisk handel?
I algoritmisk handel placeres en handel af et computerprogram, der overholder et forudbestemt sæt regler. Teoretisk set kan aftalen producere overskud i et tempo og en hyppighed, der ligger uden for en menneskelig erhvervsdrivendes evner.
De angivne instruktioner kan være baseret på en matematisk model, tid, prissætning, mængde eller andre faktorer. Ud over at give den erhvervsdrivende udsigt til profit, øger algohandel markedslikviditeten og gør handelen mere organiseret ved at minimere indflydelsen fra menneskelige følelser.
Begyndelsen af algoritmisk handel i Indien
Det historiske SEBI (Securities and Exchange Board of India) cirkulære fra 2008 annoncerede, at Indien nu kunne udvide sine markedspladser til Algorithmic Trading. Som et resultat blev programmet Direct Market Access (DMA) startet.
Takket være DMAs tilladelse fik mæglere lov til at tilbyde deres teknologi til ikke-detailkunder. Sådanne klienter fik tilladelse til at udføre transaktioner ved hjælp af algoritmedrevet software.
Derfor blev Algoritmisk handel udført i Indien for første gang uden menneskelig involvering.
Fordele ved algoritmisk handel
Algoritmisk handel har en masse fordele, især når handler udføres så hurtigt som muligt.
Nogle af de vigtigste fordele ved algohandel inkluderer følgende:
Fjerner menneskelige følelser
En af de vigtigste fordele ved algoritmisk handel er dens evne til at eliminere menneskelige følelser fra handelsaktivitet. Dette skyldes, at handelshandlinger er skitseret og forudsagt på et bestemt sæt retningslinjer.
I modsætning til automatiseret handel er menneskelig handel modtagelig for følelser, der kan resultere i irrationelle handelsdomme. I modsætning hertil er algohandel for det meste baseret på computeriserede eller automatiske handler uden involvering af mennesker.
Så for eksempel, for at forhindre følelser, råder algohandel løbende handlende til ikke at påtage sig mere risiko, end de kan håndtere.
Nøjagtighed
Præcision og nøjagtighed er afgørende for at opnå succes i Algo Trading. Normalt ville der være et stort potentiale for fiasko i algohandel, hvis mennesker deltog.
Algoritmisk handel bruger dog en computer til at udføre handler i henhold til et sæt instruktioner, hvilket mindsker risikoen for fejl.
Derfor foreslås planlægning for at træffe nøjagtige handelsvalg, der vil øge og fremme transaktionsnøjagtigheden.
Håndterer flere handler
En algoritmisk transaktion åbner en kanal for handlende til at udføre flere handler og samtidig bevare nøjagtighed og hastighed. Det øger yderligere muligheden for at tjene mere.
Transaktionshastigheden er hurtigt blevet øget takket være bedre teknologisk udvikling og innovation.
Mulighed for backtest
Handlende skal finde ud af, hvilke komponenter i deres handelssystem der er fejlbehæftede og bør foreslå hurtige ændringer for at forhindre for store tab. Med algohandel kan handlende backtest deres handler bruge historiske data og sammenligne dem med de seneste data.
Denne metode anbefales til at afgøre, om transaktionsresultaterne forbliver de samme.
Højfrekvent handel
High-Frequency Trading (HFT) er en unik tilgang til algoritmisk handel, der bruger yderst effektive og potente computere til at udføre handler i overensstemmelse med High-Frekvent med forudbestemte regler.
Desuden muliggør vedtagelse af sofistikerede algoritmer den ekstremt hurtige behandling af disse transaktioner. Handelsomsætningen er typisk højere for brugere af højfrekvente handelssystemer end for andre systemer. Desuden har algoritmisk handel høje handelsforhold ud over store omsætninger.
Øget markedsvolumen
Handlende har nu en enestående chance for at diversificere deres handelsplatforme takket være algoritmisk handel. Enkeltpersoner og virksomheder, der handler, kan effektivt og hurtigt udveksle enorme mængder af aktier.
Dette indebærer, at markedsdeltagere kan tillade handlende at købe et stort antal aktier, sælge dem meget øjeblikkeligt og drage fordel af en høj omsætning.
Er algoritmisk handel lovlig?
Ja, Algoritmisk handel er lovligt!
Eventuelle love eller bestemmelser begrænser ikke brugen af handelsalgoritmer.
SEBI skabte den lovgivningsmæssige ramme for at sikre sikkerheden ved algoritmisk handel, beskytte almindelige investorers interesser og stoppe enhver potentiel markedsmanipulation.
Nogle investorer kan hævde, at denne form for handel fremmer et uretfærdigt handelsmiljø, der skader markederne.
Det er dog ikke ulovligt på nogen måde!
Hvilket programmeringssprog bruger Algorithmic Trader?
C++ er et populært programmeringssprog blandt algoritmiske handlende, fordi det er meget effektivt til at behandle store mængder data.
Det mere overskuelige sprog, såsom Python, kan være et bedre valg for finansprofessionelle, der ønsker at komme i gang med programmering, end C eller C++, som både er mere sofistikerede og udfordrende.
Hvordan lærer man algoritmisk handel?
Ethvert online instruktionsmateriale til algoritmisk handel kan være udfordrende at forstå. Ingen kan forhindre dig i at få succes med Algo-handel, hvis du nærmer dig din læreproces korrekt.
Her er de trin, som enhver ambitiøs algoritmisk erhvervsdrivende bør arbejde på:
Kvantitativ analyse
I kvantitativ analyse (kvanter) findes mønstre, og der oprettes modeller for at få adgang til dem. Modellerne anvendes derfor til at forudsige værdipapirers kursbevægelser.
Forståelse af det finansielle marked
Da det menneskelige sind er naturligt forbundet til at lære gennem observation, er det naturligt, at det at bruge tid på at studere diagrammet vil forbedre ens forståelse af det finansielle marked.
Så hvis du vil oprette en algoritme, skal du have disse oplysninger.
Programmeringsfærdigheder
Det næste trin er at gå over til det mere komplekse område af algoritmisk handel efter at have mestret det grundlæggende. Det er at mestre programmeringsevner, hvis du aldrig har samlet et program.
Selvom det ikke er så hårdt, som du måske forestiller dig, finder de fleste personer, at denne komponent i at lære algoritmisk handel er den mest udfordrende. Alligevel har du muligvis brug for en programmør til at implementere din handelsplan, uanset hvilken teknik du har til hensigt at udføre.
En quant-udvikler skal have solid viden om C++, Java og Python, og den bedste måde at lære programmering på er ved at gøre.
Tekniske krav til algoritmehandel?
Det sidste trin i Algorithmic Trading er at omsætte algoritmen i praksis ved hjælp af et computerprogram efter backtesting.
Den svære del er dog at integrere den beslutsomme tilgang i et computerprogram, der kan få adgang til en handelskonto og acceptere ordrer.
Forudsætningerne for algoritmisk handel er som følger:
- Du kan hyre en udvikler eller bruge et færdiglavet handelssystem til at lære de væsentlige computerprogrammeringsfærdigheder til at udvikle handelsstrategien.
- Adgang til handelsplatforme og netværksfunktioner til at afgive ordrer.
- I henhold til kompleksiteten af reglerne implementeret i algoritmen er der tilgængelige historiske data til backtesting.
Hvordan starter man algoritmisk handel i Indien?
Der er et par trin, du skal tage i betragtning, hvis du vil starte algoritmebaseret handel i Indien:
Finansiel viden
Du skal have kendskab til det finansielle marked for at lave algoritmisk handel. Det er derfor, du skal eje eller opbygge en videnbaseret fordel for at overgå konkurrenterne på ethvert marked.
Kodning
At forstå et open source-program som Python eller R er nyttigt for dette niveau.
Du kan få adgang til de gratis biblioteker, der er tilgængelige på begge disse sprog i videst muligt omfang og oversætte din plan til en række logiske udsagn.
Valg af den rigtige mægler og platform
Det er afgørende at gennemføre en grundig undersøgelse, inden du går i gang, da hele din indsats skal give økonomisk mening.
Når alt kommer til alt, overvejes overheadudgifter!
Sørg desuden for, at du kun betaler for det, du har brug for, for at implementere din tilgang effektivt. Hold handelsomkostningerne lave og driften agile, med andre ord.
Going On-Air og risikostyring
Når du er tilfreds med din algoritme, så lad den fungere på rigtige markedspladser. Brug stop-loss, restriktioner og overvågning af Var/Forventet underskud til at styre risici effektivt.
Hold øje med strukturelle ændringer eller regimeskift i den større økonomi eller industri; i sådanne tilfælde skal din plan muligvis justeres eller helt opgives.
Husk dog, at hver metode har en begrænset levetid og begrænsninger!
Fortsæt med at udvikle avancerede færdigheder og opdatere din viden
Den bedste investering, som man siger, er i sig selv. Se efter at forbedre og genopfriske dine tekniske evner og viden, der er nødvendig for at handle på disse data og forståelse.
Strategier for algoritmisk handel
Enhver algoritme handelsstrategi skal have en rentabel mulighed, der kan øge indtjeningen eller reducere omkostninger, der er fundet.
Følgende er typiske handelsmetoder, der anvendes i automatiseret handel:
Trendfølgende strategier
De mest populære algoritmiske handelsteknikker er afhængige af prisniveauændringer, glidende gennemsnitstendenser, kanalopdelinger og andre relevante tekniske indikatorer.
Da disse teknikker ikke behøver at lave nogen antagelser eller prisprognoser, er de de nemmeste og hurtigste at udføre ved hjælp af algoritmisk handel.
Uden at dykke ned i kompleksiteten af prædiktiv analyse, startes handler baseret på hyppigheden af gode mønstre, som er enkle at anvende gennem algoritmer.
Arbitrage muligheder
Prisforskellen kan bruges som risikofri fortjeneste eller arbitrage ved at købe en dobbeltnoteret aktie til en lavere pris på et marked og samtidig frigive den til en højere pris på et andet.
Da der er prisforskelle mellem aktier og futuresprodukter, kan den samme procedure gentages. Rentable muligheder er muliggjort ved at implementere en algoritme til at finde disse prisgab og eksekvere ordrerne effektivt.
Indeksfondsrebalancering
Indeksfonde har fastsat tidspunkter for rebalancering for at bringe deres beholdninger i overensstemmelse med deres særlige benchmarkindeks.
Dette genererer lukrative handelsmuligheder for algoritmiske handlende, som tjener på forventede handler, der baseret på antallet af aktier i indeksfond, giver afkast på 20 til 80 basispoint lige før rebalancering af indeksfonden.
For hurtig implementering og de bedste priser er sådanne handler begyndt at bruge algoritmiske handelsalgoritmer.
Gennemsnitlig revisionsstrategi
Ideen bag middeltilbageføringsmetoden er, at et aktivs høje og lave værdier er cykliske fænomener, der regelmæssigt vender tilbage til deres middelværdi (gennemsnitsværdi).
Handel kan automatiseres, når et aktivs pris går ind eller ud af et bestemt prisinterval ved at identificere, definere og bruge en algoritme baseret på dette interval.
Volumenvægtet gennemsnitsprisstrategi
Den volumenvægtede gennemsnitsprissætningsteknik opdeler store ordrer i mindre, dynamisk besluttede bidder, der frigives til markedet ved hjælp af tidligere volumenprofiler, der er aktiespecifikke.
Ordren skal udføres i nærheden af den volumenvægtede gennemsnitspris (VWAP).
Tidsvægtet gennemsnitsprisstrategi
Den tidsvægtede gennemsnitsprissætningsteknik opdeler en stor transaktion ved hjælp af regelmæssige tidsintervaller mellem et start- og et sluttidspunkt. Det frigiver mindre, dynamisk besluttede dele af transaktionen til markedet.
Målet er at minimere markedspåvirkningen ved at udføre ordren til eller omkring gennemsnitsprisen mellem start- og sluttidspunkt.
Procent af volumenstrategi
Denne algoritme bliver ved med at levere delordrer med det angivne deltagelsesforhold og mængden, der handles på børserne, indtil handelsordren er udfyldt.
Når aktiekursen overstiger brugerdefinerede niveauer, hæver eller sænker den tilsvarende "trinstrategi" dette deltagelsesniveau og sender således ordrer til en brugerdefineret andel af markedsvolumen.
Implementeringsmangelstrategi
Ved at handle på realtidsmarkedet søger implementeringsmangeltilgangen at reducere en ordres eksekveringsomkostninger, samtidig med at den drager fordel af alternativomkostningerne ved forsinket gennemførelse.
Når aktiekursen stiger positivt, vil strategien øge den ønskede andelsprocent; omvendt, når aktiekursen bevæger sig negativt, vil den falde.
Forordninger om algoritmisk handel i Indien
Hvert år udvikler SEBI regler, som handlende og formidlere skal overholde for at holde handelsindustrien sikker og risikokontrolleret.
Med algoritmisk handel er risikostyring afgørende.
På grund af dette har markederne brug for, at en virksomhed gennemgår flere krævende undersøgelser, hvis den ønsker at handle ved hjælp af algohandel, før markederne kan godkende nogen algoritme.
Disse tests overvejer antallet af ordrer, der ville blive afgivet pr. sekund, den højeste ordreværdi, der kunne placeres, og det største beløb, der kunne udveksles på en given handelsdag.
Konklusion
Algoritmisk handel giver dig mulighed for at forbedre din rentabilitet, når du handler på aktiemarkedet. Systemfejl, afbrydelse af internetforbindelsen og forkerte algoritmiske instruktioner er dog nogle af de risici, der er forbundet med denne teknologi.
Derfor bør du have erfaring med at handle på aktiemarkedet vha teknisk analyse værktøjer, før du begynder algoritmisk handel.
At være en professionel erhvervsdrivende kræver også en masse tålmodighed, markedsundersøgelser, kodningsalgoritmer, backtesting af din strategi og modstandskraft.
Giv en kommentar