現代のテクノロジーの発展に伴い、事実上すべての企業が論理コードに依存して、取引がどれほど効果的かを判断しています。 望ましい結果を達成するために、アルゴリズムはユーザー データ、履歴データ、および所定の命令セットを使用します。
たとえば、ミューチュアル ファンド会社はアルゴリズムを採用して、SIP の毎月の銀行口座から所定の金額を引き出します。
ただし、アルゴリズムを使用するエンティティは、預託機関と株式仲買人だけではありません。 投資家はアルゴリズムを積極的に採用して、人的ミスを減らし、取引利益の可能性を高めています。
アルゴリズム取引とは何ですか?
アルゴリズム取引では、あらかじめ決められた一連のルールに準拠するコンピューター プログラムによって取引が行われます。 理論的には、取引は人間のトレーダーの能力を超えたペースと頻度で利益を生み出すことができます。
指定された指示は、数学的モデル、時間、価格設定、数量、またはその他の要因に基づくことができます。 トレーダーに利益の見通しを提供することに加えて、アルゴ取引は市場の流動性を高め、人間の感情の影響を最小限に抑えることで取引をより組織化します。
インドにおけるアルゴリズム取引の始まり
2008 年の歴史的な SEBI (インド証券取引委員会) の通達は、インドがアルゴリズム取引に市場を拡大できるようになったことを発表しました。 その結果、Direct Market Access (DMA) プログラムが開始されました。
DMA の許可のおかげで、ブローカーは小売業者以外の顧客に自社の技術を提供することが許可されました。 このようなクライアントは、アルゴリズムを利用したソフトウェアを使用してトランザクションを実行することが許可されていました。
そのため、アルゴリズム取引はインドで初めて人間の関与なしで行われました。
アルゴリズム取引の利点
アルゴリズム取引には多くの利点があり、特に取引が可能な限り迅速に実行される場合に顕著です。
アルゴリズム取引の主な利点には、次のようなものがあります。
人間の感情を取り除きます
アルゴリズム取引の主な利点の XNUMX つは、取引活動から人間の感情を排除できることです。 これは、取引行動が特定の一連のガイドラインに基づいて概説および予測されるためです。
自動取引とは異なり、人間の取引は感情の影響を受けやすく、不合理な取引判断を下す可能性があります。 対照的に、アルゴ取引は、人間が関与しないコンピュータ化または自動化された取引に主に基づいています。
したがって、たとえば、感情を防ぐために、アルゴ取引では、トレーダーが処理できる以上のリスクを負わないように継続的にアドバイスしています。
正確さ
精度と正確性は、アルゴリズム取引で成功するために不可欠です。 通常、人間が参加した場合、アルゴリズム取引は失敗する可能性が高くなります。
しかし、アルゴリズム取引では、コンピューターを使用して一連の指示に従って取引を実行するため、ミスのリスクが低くなります。
したがって、トランザクションの精度を高め、促進する正確な取引の選択を行うための計画が提案されています。
複数の取引を処理
アルゴリズム取引は、トレーダーが正確さと速度を維持しながら複数の取引を実行するためのチャネルを開きます。 さらに稼げる可能性が高まります。
より良い技術開発と革新のおかげで、取引速度は急速に向上しました。
バックテスト機能
トレーダーは、取引システムのどのコンポーネントに欠陥があるかを確認し、過度の損失を防ぐために迅速な修正を提案する必要があります。 アルゴリズム取引では、トレーダーは次のことができます 彼らの取引をバックテストする 過去のデータを使用して、最新のデータと比較します。
この方法は、トランザクションの結果が変わらないかどうかを判断するためにお勧めします。
高頻度取引
高頻度取引 (HFT) は、アルゴリズム取引へのユニークなアプローチであり、非常に効果的で強力なコンピューターを使用して、所定のルールで高頻度に従って取引を実行します。
さらに、洗練されたアルゴリズムを採用することで、これらのトランザクションの非常に高速な処理が可能になります。 通常、高頻度取引システムのユーザーは、他のシステムよりも取引回転率が高くなります。 その上、アルゴリズム取引は、大きな取引高に加えて高い取引比率を持っています.
市場ボリュームの増加
トレーダーは、アルゴリズム取引のおかげで、取引プラットフォームを多様化する絶好の機会を得ています。 取引を行う個人や企業は、膨大な量の株式を効率的かつ迅速に交換できます。
これは、市場参加者がトレーダーに大量の株を購入してすぐに売却し、高い取引高から利益を得る可能性があることを意味します。
アルゴリズム取引は合法ですか?
はい、アルゴリズム取引は合法です!
法律や規制は、取引アルゴリズムの使用を制限しません。
SEBI は、アルゴリズム取引のセキュリティを確保し、通常の投資家の利益を保護し、潜在的な市場操作を阻止するための規制の枠組みを作成しました。
一部の投資家は、この種の取引が市場を傷つける不当な取引環境を助長すると主張することができます。
しかし、それは決して違法ではありません!
Algorithmic Trader が使用するプログラミング言語は?
C++ は、大量のデータを処理するのに非常に効果的であるため、アルゴリズム トレーダーの間で人気のあるプログラミング言語です。
Python などのより管理しやすい言語は、より洗練されていてやりがいのある C や C++ よりも、プログラミングを始めたい金融の専門家にとってより良い選択かもしれません。
アルゴリズム取引を学ぶには?
アルゴリズム取引のオンライン教材は、理解するのが難しい場合があります。 学習プロセスに適切に取り組めば、アルゴリズム取引での成功を誰も止めることはできません。
野心的なアルゴリズムトレーダーが取り組むべきステップは次のとおりです。
定量分析
定量分析 (クオンツ) では、パターンが検出され、それらにアクセスするためのモデルが作成されます。 したがって、モデルは証券の価格変動を予測するために適用されます。
金融市場の理解
人間の心は観察を通じて学ぶように自然に配線されているため、チャートを研究することに時間を費やすことは、金融市場の理解を深めるのに当然のことです。
したがって、アルゴリズムを作成する場合は、この情報が必要です。
プログラミングスキル
次のステップは、ファンダメンタルズを習得した後、アルゴリズム取引のより複雑な領域に移行することです。 プログラムを組んだことがないなら、プログラミングスキルをマスターすることです。
想像するほど難しくはありませんが、ほとんどの人は、アルゴリズム取引を学習する上でこの要素が最も難しいと感じています。 それでも、実行しようとしているテクニックに関係なく、トレーディング プランを実装するにはプログラマーが必要になる場合があります。
クオンツ開発者は、C++、Java、および Python の確かな知識を持っている必要があり、プログラミングを学ぶ最良の方法は実践することです。
アルゴリズム取引の技術的要件?
アルゴリズム取引の最後のステップは、バックテスト後にコンピューター プログラムを使用してアルゴリズムを実行することです。
ただし、困難な部分は、決定されたアプローチを、取引口座にアクセスして注文を受け入れることができるコンピューター プログラムに統合することです。
アルゴリズム取引の前提条件は次のとおりです。
- 開発者を雇うか、既製の取引システムを使用して、取引戦略を開発するために不可欠なコンピューター プログラミング スキルを学ぶことができます。
- 注文を出すための取引プラットフォームとネットワーク機能へのアクセス。
- アルゴリズムに実装されたルールの複雑さに応じて、バックテストに使用できる履歴データがあります。
インドでアルゴリズム取引を開始するには?
インドでアルゴリズムベースの取引を開始する場合、考慮すべきいくつかの手順があります。
金融知識
アルゴリズム取引を行うには、金融市場に関する知識が必要です。 そのため、あらゆる市場で競合他社をしのぐために、知識ベースの優位性を所有または構築する必要があります。
コーディング
このレベルでは、Python や R などのオープンソース プログラムを理解することが役立ちます。
これらの言語の両方で最大限にアクセスできる無料のライブラリにアクセスして、計画を一連の論理ステートメントに変換できます。
適切なブローカーとプラットフォームの選択
開始する前に徹底的な調査を実施することが重要です。これは、すべての努力が経済的に意味のあるものでなければならないからです。
やっぱり諸経費も考慮!
さらに、アプローチを効果的に実装するために必要な分だけ支払うようにしてください。 言い換えれば、取引コストを低く抑え、運用を機敏に保ちます。
オンエアとリスク管理
アルゴリズムに満足したら、実際の市場で動作させます。 Var/Expected 赤字のストップロス、制限、および監視を利用して、リスクを効果的に管理します。
より大きな経済や産業における構造変化や政権交代に注意してください。 そのような場合、計画を調整するか、完全に放棄する必要があるかもしれません。
ただし、各メソッドには有限の寿命と制限があることに注意してください。
高度なスキルを開発し、知識を更新し続ける
彼らが言うように、最高の投資は自分自身です。 そのデータと理解に基づいて行動するために必要な技術的能力と知識を向上させ、更新するように努めてください。
アルゴリズム取引の戦略
任意のアルゴリズム 取引戦略 収益を増やしたり、発見されたコストを削減したりできる有益な機会が必要です。
以下は、自動取引で採用されている典型的な取引方法です。
トレンドフォロー戦略
最も一般的なアルゴリズム取引手法は、価格レベルの変化、移動平均の傾向、チャネルの内訳、およびその他の関連するテクニカル指標に依存しています。
これらの手法は仮定や価格予測を行う必要がないため、アルゴリズム取引を使用して実行するのが最も簡単で最速です。
予測分析の複雑さを掘り下げることなく、アルゴリズムを介して簡単に適用できる良好なパターンの頻度に基づいて取引が開始されます。
アービトラージの機会
価格差は、二重上場株をある市場でより低い価格で購入し、同時に別の市場でより高い価格でリリースすることにより、リスクのない利益または裁定取引として使用できます。
株式と先物商品には価格差があるため、同じ手順を繰り返すことができます。 これらの価格ギャップを見つけて注文を効果的に実行するアルゴリズムを実装することにより、収益機会が可能になります。
インデックスファンドのリバランス
インデックス ファンドは、保有する資産を特定のベンチマーク インデックスと一致させるために、リバランスの時間を設定しています。
これにより、アルゴリズム トレーダーは有利な取引機会を得ることができ、予想される取引から利益を得ることができます。 インデックスファンド、インデックスファンドのリバランスの直前に20から80ベーシスポイントのリターンをもたらします.
迅速な実装と最良の価格のために、そのような取引はアルゴリズム取引アルゴリズムの使用を開始しました。
平均改訂戦略
平均回帰メソッドの背後にある考え方は、資産の高値と安値は定期的に平均値 (平均値) に戻る周期的な現象であるということです。
資産の価格が特定の価格帯に出入りするとき、その範囲に基づくアルゴリズムを識別、定義、および使用することにより、取引を自動化できます。
出来高加重平均価格戦略
出来高加重平均価格設定手法では、大量の注文を、動的に決定されるより小さなチャンクに分割します。これらのチャンクは、株式固有の以前の出来高プロファイルを使用して市場にリリースされます。
注文は出来高加重平均価格 (VWAP) 付近で約定する必要があります。
時間加重平均価格戦略
時間加重平均価格設定手法では、開始時間と終了時間の間に一定間隔のタイムスロットを使用して、大規模なトランザクションを分割します。 トランザクションのより小さく、動的に決定された部分を市場にリリースします。
目的は、開始タイミングと終了タイミングの間の平均価格またはほぼ平均価格で注文を実行することにより、市場への影響を最小限に抑えることです。
ボリューム戦略の割合
このアルゴリズムは、取引注文が約定されるまで、指定された参加率と取引所で取引された量によって部分注文を配信し続けます。
株価がユーザー定義のレベルを超えると、対応する「ステップ戦略」がこの参加レベルを上げたり下げたりして、ユーザーが定義した市場ボリュームの割合で注文を送信します。
実装不足戦略
インプリメンテーション ショートフォール アプローチは、リアルタイム市場で取引することにより、注文の執行コストを削減すると同時に、完了が遅れる機会費用を利用しようとします。
株価がプラスに上昇すると、戦略は望ましい参加率を高めます。 逆に、株価がマイナスに動くと下落します。
インドにおけるアルゴリズム取引に関する規制
毎年、SEBI は、取引業界の安全とリスク管理を維持するためにトレーダーと仲介業者が遵守しなければならないルールを策定しています。
アルゴリズム取引では、リスク管理が不可欠です。
このため、市場がアルゴリズムを承認する前に、アルゴリズム取引を使用して取引したい場合、市場は会社にいくつかの厳しい審査を通過する必要があります。
これらのテストでは、XNUMX 秒あたりの発注数、発注できる最高の注文額、および特定の取引日に交換できる最高額が考慮されます。
まとめ
アルゴリズム取引により、オンラインで取引する際の収益性を向上させることができます。 株式市場. ただし、システム障害、インターネット接続の中断、および不適切なアルゴリズムの指示は、このテクノロジに関連するリスクの一部です。
したがって、株式市場での取引経験が必要です。 テクニカル分析 アルゴリズム取引を始める前のツール。
また、プロのトレーダーになるには、多くの忍耐、市場調査、コーディング アルゴリズム、戦略のバックテスト、回復力が必要です。
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