Kaasaegse tehnoloogia arenedes tugineb peaaegu iga ettevõte nüüd loogilisele koodile, et määrata kindlaks, kui tõhus kauplemine on. Soovitud tulemuste saavutamiseks kasutavad algoritmid kasutajaandmeid, ajaloolisi andmeid ja etteantud juhiste komplekti.
Näiteks kasutavad investeerimisfondide ettevõtted algoritmi, et võtta teie igakuiselt pangakontolt SIP-i jaoks etteantud summa.
Depoopangad ja börsimaaklerid pole aga ainsad üksused, kes algoritme kasutavad. Investorid kasutavad aktiivselt algoritme, et vähendada inimlikke vigu ja suurendada kauplemisvõimalusi.
Mis on algoritmiline kauplemine?
Algoritmilise kauplemise puhul teeb tehingu arvutiprogramm, mis järgib etteantud reeglite kogumit. Teoreetiliselt võib tehing toota kasumit tempos ja sageduses, mis on väljaspool inimkaupleja võimeid.
Määratud juhised võivad põhineda matemaatilisel mudelil, ajal, hinnakujundusel, kogusel või muudel teguritel. Lisaks kauplejale kasumiväljavaadete pakkumisele suurendab algokauplemine turu likviidsust ja muudab kauplemise organiseeritumaks, minimeerides inimlike emotsioonide mõju.
Algoritmilise kauplemise algus Indias
Ajalooline SEBI (India väärtpaberi- ja börsinõukogu) 2008. aasta ringkiri teatas, et India võib nüüd laiendada oma turge algoritmilisele kauplemisele. Selle tulemusena käivitati otseturulepääsu (DMA) programm.
Tänu DMA loale lubati maakleritel pakkuda oma tehnoloogiat mittejaeklientidele. Sellistel klientidel lubati tehinguid sooritada algoritmipõhise tarkvara abil.
Seetõttu viidi Algorithmic Trading Indias esimest korda läbi ilma inimeste osaluseta.
Algoritmilise kauplemise eelised
Algoritmilisel kauplemisel on palju eeliseid, eriti kui tehingud tehakse nii kiiresti kui võimalik.
Mõned algokaubanduse peamised eelised on järgmised:
Eemaldab inimlikud emotsioonid
Algoritmilise kauplemise üks peamisi eeliseid on selle võime kõrvaldada kauplemistegevusest inimeste emotsioonid. Selle põhjuseks on asjaolu, et kauplemistoimingud kirjeldatakse ja ennustatakse teatud juhiste alusel.
Erinevalt automatiseeritud kauplemisest on inimeste kauplemine vastuvõtlik emotsioonidele, mis võivad põhjustada irratsionaalseid kauplemisotsuseid. Seevastu algokauplemine põhineb enamasti arvutipõhisel või automaatsel tehingul ilma inimeste osaluseta.
Näiteks emotsioonide ennetamiseks soovitab algo kauplemine kauplejatel pidevalt mitte võtta rohkem riske, kui nad suudavad kanda.
Täpsus
Täpsus ja täpsus on Algo Tradingu edu saavutamiseks hädavajalikud. Tavaliselt oleks inimeste osalusel algokaubanduses palju ebaõnnestumisi.
Algoritmiline kauplemine aga kasutab arvutit tehingute tegemiseks vastavalt juhistele, mis vähendab vigade riski.
Seetõttu soovitatakse planeerimisel teha täpseid kauplemisvalikuid, mis suurendavad ja soodustavad tehingute täpsust.
Käsitleb mitut tehingut
Algoritmiline tehing avab kauplejatele kanali mitme tehingu tegemiseks, säilitades samal ajal täpsuse ja kiiruse. See suurendab veelgi rohkem tulu teenimise võimalust.
Tehingu kiirus on tänu paremale tehnoloogilisele arengule ja innovatsioonile kiiresti kasvanud.
Tagasitestimise võimalus
Kauplejad peavad kindlaks tegema, millised nende kauplemissüsteemi komponendid on vigased, ja tegema kiireid muudatusi, et vältida liigseid kahjusid. Algokauplemisega saavad kauplejad testida oma tehinguid kasutades ajaloolisi andmeid ja võrrelda neid viimaste andmetega.
Seda meetodit soovitatakse teha kindlaks, kas tehingutulemused jäävad samaks.
Kõrgsageduslik kauplemine
High-Frequency Trading (HFT) on ainulaadne lähenemine algoritmilisele kauplemisele, mis kasutab väga tõhusaid ja võimsaid arvuteid, et sooritada tehinguid kõrge sagedusega ja etteantud reeglitega.
Lisaks võimaldab keerukate algoritmide kasutuselevõtt nende tehingute ülikiiret töötlemist. Kauplemiskäive on kõrge sagedusega kauplemissüsteemide kasutajatel tavaliselt suurem kui teiste süsteemide puhul. Pealegi on algoritmilisel kauplemisel lisaks suurele käibele ka kõrged kaubandussuhted.
Suurenenud turu maht
Kauplejatel on nüüd erakordne võimalus tänu algoritmilisele kauplemisele oma kauplemisplatvorme mitmekesistada. Üksikisikud ja ettevõtted, kes kauplevad, saavad tõhusalt ja kiiresti vahetada tohutul hulgal aktsiaid.
See tähendab, et turuosalised võivad lubada kauplejatel osta suurel hulgal aktsiaid, müüa need koheselt ja saada kasu suurest käibest.
Kas algoritmiline kauplemine on seaduslik?
Jah, algoritmiline kauplemine on seaduslik!
Ükski seadus või määrus ei piira kauplemisalgoritmide kasutamist.
SEBI lõi regulatiivse raamistiku, et tagada algoritmilise kauplemise turvalisus, kaitsta tavainvestorite huve ja peatada võimalikud turumanipulatsioonid.
Mõned investorid võivad väita, et selline kauplemine soodustab ebaõiglast kauplemiskeskkonda, mis kahjustab turge.
Samas ei ole see mingilgi moel ebaseaduslik!
Millist programmeerimiskeelt Algorithmic Trader kasutab?
C++ on algoritmidega kauplejate seas populaarne programmeerimiskeel, kuna see on väga tõhus suurte andmemahtude töötlemisel.
Hallatavam keel, nagu Python, võib olla parem valik finantsspetsialistidele, kes soovivad programmeerimisega alustada, kui C või C++, mis on nii keerukamad kui ka väljakutseid esitavad.
Kuidas õppida algoritmilist kauplemist?
Algoritmilise kauplemise veebipõhiste juhendmaterjalide mõistmine võib olla keeruline. Keegi ei saa takistada teil Algo kauplemisel edu saavutada, kui lähenete oma õppeprotsessile õigesti.
Siin on sammud, mida iga ambitsioonikas algoritmkaupleja peaks töötama:
Kvantitatiivne analüüs
Kvantitatiivses analüüsis (kvantides) leitakse mustrid ja luuakse neile ligipääsuks mudelid. Seetõttu kasutatakse neid mudeleid väärtpaberite hinnaliikumise prognoosimiseks.
Finantsturu mõistmine
Kuna inimmõistus on loomulikult loodud õppima vaatluse kaudu, on loogiline, et graafiku uurimisele kulutamine parandab inimese arusaamist finantsturust.
Nii et kui soovite luua algoritmi, peab teil see teave olema.
Programmeerimisoskused
Järgmine samm on pärast põhialuste omandamist minna üle algoritmilise kauplemise keerukamale valdkonnale. See on programmeerimisoskuste valdamine, kui te pole kunagi programmi kokku pannud.
Kuigi see pole nii raske, kui võite ette kujutada, peab enamik inimesi seda algoritmilise kauplemise õppimise komponenti kõige keerulisemaks. Siiski võite oma kauplemisplaani rakendamiseks vajada programmeerijat, olenemata kasutatavast tehnikast.
Kvantide arendajal peavad olema tugevad teadmised C++, Java ja Python kohta ning parim viis programmeerimist õppida on tegutsemine.
Algoritmkauplemise tehnilised nõuded?
Algoritmilise kauplemise viimane samm on algoritmi praktikasse rakendamine arvutiprogrammi abil pärast järeltestimist.
Raske osa on aga sihikindla lähenemisviisi integreerimine arvutiprogrammi, mis pääseb ligi kauplemiskontole ja võtab vastu korraldusi.
Algoritmilise kauplemise eeltingimused on järgmised:
- Kauplemisstrateegia arendamiseks vajalike arvutiprogrammeerimisoskuste õppimiseks võite palgata arendaja või kasutada valmis kauplemissüsteemi.
- Juurdepääs kauplemisplatvormidele ja võrguvõimalustele tellimuste esitamiseks.
- Algoritmis rakendatud reeglite keerukusest lähtuvalt on järeltestimiseks olemas ajaloolised andmed.
Kuidas alustada Indias algoritmilist kauplemist?
Algoritmipõhise kauplemise alustamiseks Indias peate arvestama mõne sammuga.
Finantsteadmised
Algoritmilise kauplemise tegemiseks peate omama teadmisi finantsturust. Sellepärast peate omama või looma teadmistepõhise eelise, et ületada konkurentsi mis tahes turul.
Kodeerimine
Avatud lähtekoodiga programmide (nt Python või R) mõistmine on sellel tasemel kasulik.
Saate pääseda juurde tasuta teekidele, mis on mõlemas keeles kättesaadavad, ja tõlkida oma plaani loogilisteks väideteks.
Õige maakleri ja platvormi valimine
Enne alustamist on ülioluline läbi viia põhjalik uuring, kuna kogu teie pingutus peaks olema rahaliselt mõistlik.
Üldkulud ju arvestatakse!
Lisaks veenduge, et maksate ainult selle eest, mida vajate oma lähenemisviisi tõhusaks rakendamiseks. Teisisõnu hoidke kaubanduskulud madalad ja toimingud paindlikud.
Eetris liikumine ja riskijuhtimine
Kui olete oma algoritmiga rahul, laske sellel töötada tõelistel turgudel. Kasutage riskide tõhusaks maandamiseks stop-loss, piiranguid ja muutuse/oodatava puudujäägi jälgimist.
Jälgige struktuurimuutusi või režiimimuutusi suuremas majanduses või tööstuses; sellistel juhtudel võib osutuda vajalikuks teie plaani kohandada või sellest täielikult loobuda.
Kuid pidage meeles, et igal meetodil on piiratud eluiga ja piirangud!
Jätkake edasijõudnute oskuste arendamist ja oma teadmiste värskendamist
Parim investeering, nagu öeldakse, on iseendasse. Püüdke parandada ja värskendada oma tehnilisi võimeid ja teadmisi, mis on vajalikud nende andmete ja arusaamade põhjal tegutsemiseks.
Algoritmilise kauplemise strateegiad
Igasugune algoritm müügistrateegia peab olema kasumlik võimalus, mis võib suurendada tulu või vähendada leitud kulusid.
Järgmised on tüüpilised automatiseeritud kauplemisel kasutatavad kauplemismeetodid:
Trendide järgimise strateegiad
Kõige populaarsemad algoritmilised kauplemistehnikad tuginevad hinnataseme muutustele, liikuva keskmise suundumustele, kanalite jaotustele ja muudele asjakohastele tehnilistele näitajatele.
Kuna need tehnikad ei vaja mingeid eeldusi ega hinnaprognoose, on neid algoritmilist kauplemist kasutades kõige lihtsam ja kiireim teostada.
Ilma ennustava analüüsi keerukusse süvenemata alustatakse tehinguid heade mustrite sageduse alusel, mida on lihtne algoritmide abil rakendada.
Arbitraažvõimalused
Hinnavahet saab kasutada riskivaba kasumi või arbitraažina, ostes ühel turul kahes noteeringus olevad aktsiad madalama hinnaga ja samal ajal vabastades need teisel turul kõrgema hinnaga.
Kuna aktsiate ja futuuritoodete vahel on hinnaerinevused, võib sama protseduuri korrata. Kasumlikud võimalused on võimalikud nende hinnavahede leidmiseks ja tellimuste tõhusaks täitmiseks mõeldud algoritmi rakendamisel.
Indeksifondi tasakaalustamine
Indeksifondid on kehtestanud ajad tasakaalu muutmiseks, et viia oma osalused vastavusse nende konkreetsete võrdlusindeksitega.
See loob tulusaid kauplemisvõimalusi algoritmkauplejatele, kes saavad kasu eeldatavatest tehingutest, mis põhinevad aktsiate arvul indeksifond, annavad 20–80 baaspunkti tootlust vahetult enne indeksifondi tasakaalustamist.
Kiire rakendamise ja parimate hindade tagamiseks on selliste tehingute puhul hakatud kasutama algoritmilisi kauplemisalgoritme.
Keskmine läbivaatamise strateegia
Keskmise tagasipööramise meetodi idee seisneb selles, et vara kõrged ja madalad väärtused on tsüklilised nähtused, mis pöörduvad regulaarselt tagasi oma keskmise väärtuseni (keskmine väärtus).
Kauplemist saab automatiseerida, kui vara hind siseneb või väljub konkreetsest hinnavahemikust, tuvastades, määratledes ja kasutades sellel vahemikul põhinevat algoritmi.
Maht kaalutud keskmise hinna strateegia
Mahuga kaalutud keskmise hinna määramise tehnika jagab suured tellimused väiksemateks, dünaamiliselt otsustatud osadeks, mis lastakse turule, kasutades varasemaid aktsiaspetsiifilisi mahuprofiile.
Korraldus tuleb täita mahult kaalutud keskmise hinna (VWAP) lähedal.
Ajaga kaalutud keskmise hinna strateegia
Ajaga kaalutud keskmise hinna määramise tehnika jagab suure tehingu, kasutades korrapäraselt ajavahemikke algus- ja lõpuaja vahel. See vabastab turule väiksemad, dünaamiliselt otsustatud osad tehingust.
Eesmärk on minimeerida turumõju, täites korralduse alguse ja lõpu vahel keskmise hinnaga või selle lähedal.
Mahustrateegia protsent
See algoritm edastab osalisi tellimusi kindlaksmääratud osalussuhte ja börsidel sooritatud mahu järgi kuni tehingutellimuse täitmiseni.
Kui aktsia hind ületab kasutaja määratletud tasemeid, tõstab või langetab vastav “sammustrateegia” seda osaluse taset, saates seega korraldusi kasutaja määratud proportsioonis turumahtudest.
Rakendamise puudujäägi strateegia
Reaalajas turul kaubeldes püüab rakendamise puudujäägi lähenemisviis vähendada tellimuse täitmise kulusid, kasutades samal ajal ära hilinenud täitmise alternatiivkulu.
Kui aktsia hind tõuseb positiivselt, suurendab strateegia soovitud osalusmäära; vastupidi, kui aktsia hind liigub negatiivselt, siis see langeb.
Algoritmilise kauplemise eeskirjad Indias
SEBI töötab igal aastal välja reegleid, mida kauplejad ja vahendajad peavad järgima, et hoida kauplemissektorit turvalisena ja riskikontrollituna.
Algoritmilise kauplemise puhul on riskijuhtimine hädavajalik.
Seetõttu peavad turud ettevõttel läbima mitmeid nõudlikke uuringuid, kui ta soovib kaubelda algokauplemise abil, enne kui turud saavad lubada mis tahes algoritmi.
Need testid võtavad arvesse tellimuste arvu, mis tehakse sekundis, suurimat võimaliku korralduse väärtust ja suurimat summat, mida antud kauplemispäeval saaks vahetada.
Järeldus
Algoritmiline kauplemine võimaldab teil parandada oma kasumlikkust, kui kauplete aktsiaturg. Süsteemi tõrge, Interneti-ühenduse katkemine ja valed algoritmijuhised on aga mõned selle tehnoloogiaga seotud riskid.
Seetõttu peaks teil olema börsil kauplemise kogemus tehniline analüüs enne algoritmilise kauplemise alustamist.
Professionaalseks kauplejaks olemine nõuab ka palju kannatlikkust, turu-uuringuid, kodeerimisalgoritme, oma strateegia järeltestimist ja vastupidavust.
Jäta vastus