Mei de ûntwikkeling fan moderne technology fertrout praktysk elk bedriuw no op logyske koade om te bepalen hoe effektyf hannel is. Foar it berikken fan de winske resultaten brûke algoritmen brûkersgegevens, histoaryske gegevens en in foarbepaalde set ynstruksjes.
Bygelyks, bedriuwen fan ûnderlinge fûnsen brûke in algoritme om it foarbepaalde bedrach fan jo moanlikse bankrekken te nimmen foar in SIP.
Depots en stockbrokers binne lykwols net de ienige entiteiten dy't algoritmen brûke. Ynvestearders brûke aktyf algoritmen om minsklike flaters te ferminderjen en mooglikheden foar hannelswinst te stimulearjen.
Wat is algoritmyske hannel?
Yn algoritmyske hannel wurdt in deal pleatst troch in kompjûterprogramma dat oan in foarbepaalde set regels hâldt. Teoretysk kin de deal profiten produsearje yn in tempo en frekwinsje dy't bûten de mooglikheden fan in minsklike hannel binne.
De oantsjutte ynstruksjes kinne basearre wurde op in wiskundich model, tiid, prizen, kwantiteit of oare faktoaren. Neist it jaan fan de hannel mei perspektyf foar winst, fergruttet algo-hannel de liquiditeit fan 'e merk en makket hannel mear organisearre troch it minimalisearjen fan' e ynfloed fan minsklike emoasjes.
Begjin fan Algoritmyske hannel yn Yndia
De histoaryske SEBI (Securities and Exchange Board of India) sirkulêre fan 2008 kundige oan dat Yndia har merkplakken no koe útwreidzje nei Algorithmic Trading. As gefolch waard it programma Direct Market Access (DMA) begon.
Mei tank oan de tastimming fan DMA mochten brokers har technology oanbiede oan net-retailklanten. Sokke kliïnten mochten transaksjes útfiere mei algoritme-oandreaune software.
Dêrom waard Algoritmyske hannel foar it earst yn Yndia útfierd sûnder minsklike belutsenens.
Foardielen fan Algorithmic Trading
Algoritmyske hannel hat in protte foardielen, benammen as deals sa rap mooglik wurde útfierd.
Guon fan 'e wichtichste foardielen fan algo-hannel omfetsje it folgjende:
Ferwideret minsklike emoasjes
Ien fan 'e wichtichste foardielen fan algoritmyske hannel is har fermogen om minsklike emoasjes te eliminearjen fan hannelsaktiviteit. Dit is om't hannelsaksjes wurde sketst en foarsein op in bepaalde set fan rjochtlinen.
Oars as automatisearre hannel, is minsklike hannel gefoelich foar emoasjes dy't kinne resultearje yn irrasjonele hannelsoardielen. Yn tsjinstelling, algo-hannel is meast basearre op kompjûterisearre as automatyske hannelingen sûnder de belutsenens fan minsken.
Dat, bygelyks, om emoasjes te foarkommen, advisearret algo-hannel hannelers kontinu om net mear risiko te nimmen dan se kinne omgean.
Foarkommen
Precision en krektens binne essinsjeel foar it berikken fan súkses yn Algo Trading. Normaal soe d'r in protte potinsjeel wêze foar mislearring yn algohannel as minsken meidwaan.
Algoritmyske hannel brûkt lykwols in kompjûter om hannelingen út te fieren neffens in set ynstruksjes, wat it risiko fan flaters ferleget.
Dêrom wurdt planning foarsteld om krekte hannelskeuzes te meitsjen dy't de krektens fan transaksjes sille stimulearje en befoarderje.
Behannelt meardere hannels
In algoritmyske transaksje iepenet in kanaal foar hannelers om ferskate hannelingen út te fieren, wylst se krektens en snelheid behâlde. It fergruttet de mooglikheid om mear ynkomsten te meitsjen.
De transaksjesnelheid is rap fersterke troch bettere technologyske ûntwikkeling en ynnovaasje.
Mooglikheid om Backtest
Hannelers moatte bepale hokker komponinten fan har hannelssysteem defekt binne en moatte rappe oanpassingen foarstelle om oermjittige ferliezen te foarkommen. Mei algo-hannel kinne hannelers backtest harren trades mei help fan histoaryske gegevens en ferlykje it mei de lêste gegevens.
Dizze metoade wurdt advisearre om te bepalen oft transaksje resultaten sille bliuwe itselde.
Hannel mei hege frekwinsje
High-Frequency Trading (HFT) is in unike oanpak foar algoritmyske hannel dy't heul effektive en krêftige kompjûters brûkt om hannelingen út te fieren yn oerienstimming mei High-Frekwinsje mei foarbepaalde regels.
Boppedat makket it oannimmen fan ferfine algoritmen de ekstreem rappe ferwurking fan dizze transaksjes mooglik. Hannelsomset is typysk heger foar brûkers mei hege frekwinsje hannelssysteem dan foar oare systemen. Neist grutte omset hat algoritmyske hannel hege hannelsferhâldingen.
Ferhege Market Volume
Hannelers hawwe no de útsûnderlike kâns om har hannelsplatfoarms te diversifisearjen troch algoritmyske hannel. Partikulieren en bedriuwen dy't hannelje kinne effisjint en fluch enoarme folumes fan oandielen útwikselje.
Dit hâldt yn dat merkdielnimmers hannelers in grut oantal oandielen kinne keapje, se heul fuortendaliks ferkeapje en profitearje fan in hege omset.
Is Algoritmyske hannel legaal?
Ja, Algoritmyske hannel is legaal!
Elke wetten of regeljouwing beheine de wurkgelegenheid fan hannelsalgoritmen net.
SEBI makke it regeljouwingskader om de feiligens fan algoritmyske hannel te garandearjen, de belangen fan reguliere ynvestearders te beskermjen en elke potinsjele merkmanipulaasje te stopjen.
Guon ynvestearders kinne stelle dat dit soarte fan hannel in ûnrjochtfeardige hannelsomjouwing stimulearret dy't merken sear docht.
It is lykwols op gjin inkelde manier yllegaal!
Hokker programmeartaal brûkt Algorithmic Trader?
C ++ is in populêre programmeartaal ûnder algoritmyske hannelers, om't it tige effektyf is by it ferwurkjen fan grutte hoemannichten gegevens.
De mear beheare taal, lykas Python, kin in bettere kar wêze foar finansjeel professionals dy't wolle begjinne mei programmearring dan C of C ++, dy't sawol ferfine en útdaagjend binne.
Hoe kinne jo algoritmyske hannel leare?
Elk online ynstruksjoneel materiaal foar algoritmyske hannel kin útdaagjend wêze om te begripen. Nimmen kin jo stopje fan slagjen by Algo-hannel as jo jo learproses goed benaderje.
Hjir binne de stappen wêrop elke ambisjeuze algoritmyske hanneler moat wurkje:
Kwantitative analyse
Yn kwantitative analyze (kwanten) wurde patroanen fûn, en modellen wurde makke om tagong te krijen ta har. De modellen wurde dêrom tapast om de priisbewegingen fan weardepapieren te foarsizzen.
Begryp fan finansjele merk
Om't de minsklike geast natuerlik bedrade is om te learen troch observaasje, is it foar de reden dat it besteegjen fan tiid oan it bestudearjen fan 'e kaart it begryp fan' e finansjele merk sil ferbetterje.
Dus as jo in algoritme wolle oanmeitsje, moatte jo dizze ynformaasje hawwe.
Programming feardichheden
De folgjende stap is om oer te gean nei it kompleksere gebiet fan algoritmyske hannel nei it behearskjen fan de fûneminten. It is om programmearfeardigens te behearskjen as jo noch noait in programma hawwe gearstald.
Hoewol it net sa taai is as jo jo miskien foarstelle, fine de measte yndividuen dit komponint fan it learen fan algoritmyske hannel as it meast útdaagjend. Noch altyd kinne jo in programmeur nedich wêze om jo hannelsplan út te fieren, nettsjinsteande de technyk dy't jo fan doel binne út te fieren.
In kwante ûntwikkelder moat solide kennis hawwe fan C ++, Java, en Python, en de bêste manier om programmearring te learen is troch te dwaan.
Technyske easken fan Algoritme Trading?
De lêste stap yn Algorithmic Trading is om it algoritme yn 'e praktyk te bringen mei in kompjûterprogramma nei backtesting.
It lestige diel is lykwols it yntegrearjen fan de fêststelde oanpak yn in kompjûterprogramma dat tagong kin ta in hannelskonto en oarders akseptearje.
De betingsten foar algoritmyske hannel binne as folget:
- Jo kinne in ûntwikkelder hiere of in ready-made hannelssysteem brûke om de essensjele komputerprogrammearringsfeardigens te learen om de hannelstrategy te ûntwikkeljen.
- Tagong ta hannelsplatfoarms en netwurkmooglikheden foar it pleatsen fan oarders.
- Neffens de kompleksiteit fan 'e regels ymplementearre yn it algoritme, binne d'r histoaryske gegevens beskikber foar backtesting.
Hoe begjinne algoritmyske hannel yn Yndia?
D'r binne in pear stappen dy't jo moatte beskôgje as jo algoritme-basearre hannel yn Yndia wolle begjinne:
Finansjele kennis
Jo moatte kennis hawwe fan 'e finansjele merk om algoritmyske hannel te dwaan. Dêrom moatte jo wat kennis-basearre foardiel hawwe of bouwe om de konkurrinsje op elke merk te oertsjûgjen.
Kodearjen
It begripen fan in iepen boarne programma lykas Python of R is nuttich foar dit nivo.
Jo kinne tagong krije ta de fergese biblioteken dy't tagonklik binne yn dizze beide talen yn 'e measte omfang en jo plan oersette yn in searje logyske útspraken.
Selektearje in juste broker en platfoarm
It is krúsjaal om in yngeande stúdzje út te fieren foardat jo begjinne, om't jo heule ynspanningen finansjeel sin moatte meitsje.
Ommers, overhead útjeften wurde beskôge!
Soargje der boppedat foar dat jo allinich betelje foar wat jo nedich binne om jo oanpak effektyf út te fieren. Hâld hannelskosten leech en operaasjes agile, mei oare wurden.
Going On-Air en Risk Management
As jo bliid binne mei jo algoritme, lit it dan operearje op echte merkplakken. Brûk stopferlies, beheiningen en tafersjoch op it Var / Ferwachte tekoart om risiko's effektyf te behearjen.
Hâld in horloazje foar strukturele feroarings of regime ferskowings yn de gruttere ekonomy of yndustry; yn sokke gefallen, jo plan kin moatte wurde oanpast of ferlitten hielendal.
Hâld lykwols yn gedachten dat elke metoade in einige libbensduur en beheiningen hat!
Bliuw avansearre feardigens ûntwikkelje en jo kennis bywurkje
De moaiste ynvestearring, sa't se sizze, is yn jinsels. Sjoch om jo technyske kapasiteiten en kennis te ferbetterjen en te ferfarskjen dy't nedich binne om te hanneljen op dizze gegevens en begryp.
Strategyen foar Algorithmic Trading
Elke algoritme hannelstrategy moat in rendabele kâns hawwe dy't ynkomsten kinne ferheegje of kosten kinne ferminderje dy't fûn binne.
De folgjende binne typyske hannelmetoaden brûkt yn automatisearre hannel:
Trend folgjende strategyen
De populêrste algoritmyske hannelstechniken fertrouwe op feroaringen fan priisnivo's, bewegende gemiddelde trends, kanaalûnderbrekkingen en oare relevante technyske yndikatoaren.
Om't dizze techniken gjin oannames of priisfoarsizzings hoege te meitsjen, binne se de maklikste en rapste om út te fieren mei algoritmyske hannel.
Sûnder te dûken yn 'e kompleksiteiten fan foarsizzende analyse, wurde hannelingen begon op basis fan' e frekwinsje fan goede patroanen, dy't ienfâldich binne te brûken fia algoritmen.
Arbitrage kânsen
It priisferskil kin brûkt wurde as risikofrije winst as arbitrage troch it keapjen fan in dual-listed stock tsjin in legere priis op ien merk en tagelyk frijlitte tsjin in hegere priis yn in oare.
Sûnt d'r binne priisferskillen tusken oandielen en futuresprodukten, kin deselde proseduere wurde werhelle. Profitabele kânsen wurde mooglik makke troch it útfieren fan in algoritme om dizze priishippen te finen en de oarders effektyf út te fieren.
Index Fund Rebalancing
Yndeksfûnsen hawwe tiden ynsteld foar rebalancing om har besit yn oerienstimming te bringen mei har bepaalde benchmark-yndeksen.
Dit genereart lukrative hannelsmooglikheden foar algoritmyske hannelers, dy't profitearje fan ferwachte hannelingen dy't, basearre op it oantal oandielen yn 'e yndeksfûns, jouwe rendeminten fan 20 oant 80 basispunten direkt foardat it yndeksfûns werbaljen.
Foar rappe ymplemintaasje en de bêste prizen binne sokke hannelingen begon te brûken algoritmyske hannelsalgoritmen.
Mean Revision Strategy
It idee efter de gemiddelde weromkearmetoade is dat de hege en lege wearden fan in asset syklike ferskynsels binne dy't regelmjittich weromkomme nei har gemiddelde wearde (gemiddelde wearde).
Hannel kin automatisearre wurde as de priis fan in asset in spesifyk priisberik ynkomt of útkomt troch in algoritme te identifisearjen, te definiearjen en te brûken basearre op dat berik.
Volum gewogen gemiddelde priisstrategy
De folume-gewogen gemiddelde priistechnyk ferdielt grutte oarders yn lytsere, dynamysk besletten brokken dy't op 'e merke wurde frijlitten mei eardere folumeprofilen dy't stockspesifyk binne.
De oarder moat wurde útfierd tichtby de folume-gewogen gemiddelde priis (VWAP).
Tiid Weighted Gemiddelde Priis Strategy
De time-weighted gemiddelde priis technyk dielt in grutte transaksje mei help fan regelmjittich spaasjes tiid slots tusken in begjin en in eintiid. It jout lytsere, dynamysk besluten dielen fan 'e transaksje oan' e merk.
It doel is om de merkynfloed te minimalisearjen troch de bestelling út te fieren op of rûn de gemiddelde priis tusken de start- en eintiid.
Persintaazje fan Volume Strategy
Dit algoritme hâldt it leverjen fan dielbestellingen troch de opjûne dielnameferhâlding en it folume dat yn 'e útwikselingen wurdt útfierd oant de hannelsopdracht is foltôge.
Wannear't de oandielpriis heger is as troch de brûker definieare nivo's, ferheget of ferleget de korrespondearjende "stappenstrategy" dit nivo fan dielname, en ferstjoert dus oarders op in troch de brûker definieare oanpart fan merkvoluminten.
Implementaasje Shortfall Strategy
Troch hanneljen op 'e real-time merk, besiket de oanpak fan ymplemintaasjetekoarten de útfieringskosten fan in bestelling te ferminderjen, wylst se ek profitearje fan de kânskosten fan lette foltôging.
As de oandielpriis posityf opkomt, sil de strategy it winske partisipaasjenivo ferbetterje; oarsom, doe't de stock priis beweecht negatyf, it sil falle.
Regeljouwing oer algoritmyske hannel yn Yndia
Elk jier ûntwikkelet SEBI regels dy't hannelers en intermediaries moatte folgje om de hannelssektor feilich en risiko-kontroleare te hâlden.
Mei algoritmyske hannel is risikobehear essensjeel.
Hjirtroch hawwe merken in bedriuw nedich om ferskate easken ûndersiken te gean as it wol hannelje mei algohannel foardat de merken elk algoritme kinne autorisearje.
Dizze tests beskôgje it oantal oarders dat per sekonde soe wurde pleatst, de heechste oarderwearde dy't koe wurde pleatst, en it grutste bedrach dat koe wurde útwiksele op in bepaalde hannelsdei.
Konklúzje
Algoritmyske hannel kinne jo ferbetterje dyn profitability as jo hannelje op de stock merk. Systeemfalen, fersteuring fan ynternetferbining, en ferkearde algoritmyske ynstruksjes binne lykwols guon fan 'e risiko's ferbûn mei dizze technology.
Dêrom moatte jo ûnderfining hawwe mei hanneljen op 'e oandielmerk technyske analyze ark foardat jo begjinne mei algoritmyske hannel.
Ek in profesjonele hanneler wêze fereasket in protte geduld, merkûndersyk, kodearingsalgoritmen, backtesting fan jo strategy, en fearkrêft.
Leave a Reply