현대 기술의 발전으로 거의 모든 회사는 이제 논리적 코드에 의존하여 거래가 얼마나 효과적인지 결정하고 있습니다. 원하는 결과를 달성하기 위해 알고리즘은 사용자 데이터, 이력 데이터 및 미리 결정된 명령 집합을 사용합니다.
예를 들어, 뮤추얼 펀드 회사는 SIP에 대해 월별 은행 계좌에서 미리 결정된 금액을 가져오는 알고리즘을 사용합니다.
그러나 예탁기관과 주식 중개인만이 알고리즘을 사용하는 것은 아닙니다. 투자자는 인간의 실수를 줄이고 거래 이익 가능성을 높이기 위해 알고리즘을 적극적으로 사용합니다.
알고리즘 트레이딩이란?
알고리즘 거래에서 거래는 미리 결정된 일련의 규칙을 준수하는 컴퓨터 프로그램에 의해 이루어집니다. 이론적으로 거래는 인간 거래자의 능력을 넘어서는 속도와 빈도로 이익을 창출할 수 있습니다.
지정된 지침은 수학적 모델, 시간, 가격, 수량 또는 기타 요소를 기반으로 할 수 있습니다. 거래자에게 이익의 전망을 제공하는 것 외에도, 알고 거래는 시장 유동성을 증가시키고 인간 감정의 영향을 최소화하여 거래를 보다 조직적으로 만듭니다.
인도에서 알고리즘 거래의 시작
2008년의 역사적인 SEBI(인도 증권 거래 위원회) 회보는 인도가 이제 시장을 알고리즘 거래로 확장할 수 있다고 발표했습니다. 그 결과 DMA(Direct Market Access) 프로그램이 시작되었습니다.
DMA의 허가 덕분에 중개인은 비소매 고객에게 기술을 제공할 수 있었습니다. 이러한 클라이언트는 알고리즘 기반 소프트웨어를 사용하여 트랜잭션을 실행할 수 있습니다.
따라서 알고리즘 거래는 사람의 개입 없이 인도에서 처음으로 수행되었습니다.
알고리즘 트레이딩의 장점
알고리즘 거래는 특히 거래가 가능한 한 빨리 수행될 때 많은 이점이 있습니다.
알고 거래의 주요 이점 중 일부는 다음과 같습니다.
인간의 감정을 제거
알고리즘 거래의 주요 이점 중 하나는 거래 활동에서 인간의 감정을 제거할 수 있다는 것입니다. 이는 거래 행동이 특정 지침에 따라 요약되고 예측되기 때문입니다.
자동 거래와 달리 인간 거래는 감정에 취약하여 불합리한 거래 판단을 내릴 수 있습니다. 대조적으로, 알고 거래는 대부분 사람의 개입 없이 컴퓨터화 또는 자동 거래를 기반으로 합니다.
따라서 예를 들어 감정을 방지하기 위해 알고 거래는 거래자들에게 처리할 수 있는 것보다 더 많은 위험을 감수하지 말라고 지속적으로 조언합니다.
정확성
Algo Trading에서 성공하려면 정확성과 정확성이 필수적입니다. 일반적으로 사람이 참여하면 알고 거래에 실패할 가능성이 많습니다.
그러나 알고리즘 거래는 컴퓨터를 사용하여 일련의 지침에 따라 거래를 수행하므로 실수의 위험이 줄어듭니다.
따라서 거래 정확성을 높이고 촉진할 정확한 거래 선택을 하기 위한 계획이 제안됩니다.
다중 거래 처리
알고리즘 거래는 거래자가 정확성과 속도를 유지하면서 여러 거래를 실행할 수 있는 채널을 엽니다. 더 많은 수익을 올릴 수 있는 가능성을 더욱 높여줍니다.
더 나은 기술 개발과 혁신 덕분에 거래 속도가 빠르게 향상되었습니다.
백테스트 능력
거래자는 거래 시스템의 어떤 구성 요소에 결함이 있는지 확인하고 과도한 손실을 방지하기 위해 빠른 수정을 제안해야 합니다. Algo 거래를 통해 거래자는 그들의 거래를 백테스트 과거 데이터를 사용하여 최신 데이터와 비교합니다.
이 방법은 트랜잭션 결과가 동일하게 유지되는지 여부를 결정하는 데 권장됩니다.
고주파 거래
고주파 거래(HFT)는 사전 결정된 규칙에 따라 고주파수에 따라 거래를 수행하기 위해 매우 효과적이고 강력한 컴퓨터를 사용하는 알고리즘 거래에 대한 고유한 접근 방식입니다.
또한 정교한 알고리즘을 채택하면 이러한 트랜잭션을 매우 빠르게 처리할 수 있습니다. 거래 회전율은 일반적으로 다른 시스템보다 빈도가 높은 거래 시스템 사용자의 경우 더 높습니다. 게다가, 알고리즘 거래는 큰 회전율 외에도 높은 거래 비율을 가지고 있습니다.
시장 규모 증가
거래자들은 이제 알고리즘 거래 덕분에 거래 플랫폼을 다양화할 수 있는 특별한 기회를 갖게 되었습니다. 거래하는 개인과 기업은 엄청난 양의 주식을 효율적이고 빠르게 교환할 수 있습니다.
이는 시장 참가자가 거래자가 많은 양의 주식을 구매하고 매우 즉시 판매하고 높은 회전율로 이익을 얻을 수 있도록 허용할 수 있음을 의미합니다.
알고리즘 거래는 합법적입니까?
예, 알고리즘 거래는 합법입니다!
어떠한 법률이나 규정도 거래 알고리즘의 사용을 제한하지 않습니다.
SEBI는 알고리즘 거래의 보안을 보장하고 일반 투자자의 이익을 보호하며 잠재적인 시장 조작을 막기 위한 규제 프레임워크를 만들었습니다.
일부 투자자들은 이러한 거래가 시장에 피해를 주는 부당한 거래 환경을 조장한다고 주장할 수 있습니다.
그러나 어떤 식 으로든 불법은 아닙니다!
알고리즘 트레이더는 어떤 프로그래밍 언어를 사용합니까?
C++는 많은 양의 데이터를 처리하는 데 매우 효과적이기 때문에 알고리즘 거래자들 사이에서 인기 있는 프로그래밍 언어입니다.
Python과 같이 관리하기 쉬운 언어는 프로그래밍을 시작하려는 재무 전문가에게 더 정교하고 도전적인 C 또는 C++보다 더 나은 선택일 수 있습니다.
알고리즘 거래를 배우는 방법?
알고리즘 거래에 대한 모든 온라인 교육 자료는 이해하기 어려울 수 있습니다. 학습 과정에 올바르게 접근한다면 누구도 알고 거래에서 성공하는 것을 막을 수 없습니다.
야심 찬 알고리즘 트레이더가 수행해야 하는 단계는 다음과 같습니다.
정량 분석
정량적 분석(quants)에서는 패턴이 발견되고 이에 액세스할 수 있는 모델이 생성됩니다. 따라서 이 모델은 증권의 가격 움직임을 예측하는 데 적용됩니다.
금융시장의 이해
인간의 마음은 관찰을 통해 학습하도록 자연스럽게 연결되어 있기 때문에 차트를 공부하는 데 시간을 할애하면 금융 시장에 대한 이해가 향상되는 것은 당연합니다.
따라서 알고리즘을 생성하려면 이 정보가 있어야 합니다.
프로그래밍 기술
다음 단계는 기본을 마스터한 후 더 복잡한 알고리즘 거래 영역으로 전환하는 것입니다. 프로그램을 조립한 적이 없다면 프로그래밍 기술을 마스터하는 것입니다.
상상만큼 어렵지는 않지만 대부분의 개인은 알고리즘 거래를 학습하는 이 구성 요소가 가장 어렵다고 생각합니다. 그러나 실행하려는 기술에 관계없이 거래 계획을 구현하려면 프로그래머가 필요할 수 있습니다.
퀀트 개발자는 C++, Java 및 Python에 대한 확실한 지식이 있어야 하며 프로그래밍을 배우는 가장 좋은 방법은 직접 해보는 것입니다.
알고리즘 거래의 기술 요구 사항?
알고리즘 트레이딩의 마지막 단계는 백테스팅 후 컴퓨터 프로그램을 사용하여 알고리즘을 실행하는 것입니다.
그러나 어려운 부분은 결정된 접근 방식을 거래 계정에 액세스하고 주문을 수락할 수 있는 컴퓨터 프로그램에 통합하는 것입니다.
알고리즘 거래의 전제 조건은 다음과 같습니다.
- 개발자를 고용하거나 기성품 거래 시스템을 사용하여 거래 전략을 개발하는 데 필수적인 컴퓨터 프로그래밍 기술을 배울 수 있습니다.
- 주문을 위한 거래 플랫폼 및 네트워킹 기능에 대한 액세스.
- 알고리즘에 구현된 규칙의 복잡성에 따라 백테스팅에 사용할 수 있는 과거 데이터가 있습니다.
인도에서 알고리즘 거래를 시작하는 방법?
인도에서 알고리즘 기반 거래를 시작하려면 고려해야 할 몇 가지 단계가 있습니다.
금융 지식
알고리즘 거래를 하려면 금융 시장에 대한 지식이 있어야 합니다. 그렇기 때문에 어떤 시장에서든 경쟁에서 앞서기 위해 지식 기반 이점을 소유하거나 구축해야 합니다.
코딩
Python 또는 R과 같은 오픈 소스 프로그램을 이해하는 것은 이 수준에 도움이 됩니다.
이 두 언어로 액세스할 수 있는 무료 라이브러리에 최대한 액세스하고 계획을 일련의 논리적 문장으로 변환할 수 있습니다.
적합한 브로커 및 플랫폼 선택
모든 노력이 재정적으로 합리적이어야 하므로 시작하기 전에 철저한 연구를 수행하는 것이 중요합니다.
결국 간접비가 고려됩니다!
또한 접근 방식을 효과적으로 구현하는 데 필요한 만큼만 비용을 지불해야 합니다. 즉, 거래 비용을 낮추고 운영을 민첩하게 유지하십시오.
방송 및 위험 관리
알고리즘이 만족스러우면 실제 시장에서 작동하도록 하십시오. 손절매, 제한 및 변동/예상 적자의 모니터링을 활용하여 위험을 효과적으로 관리합니다.
더 큰 경제나 산업에서 구조적 변화나 체제 변화를 주시하십시오. 이러한 경우 계획을 조정하거나 완전히 포기해야 할 수도 있습니다.
그러나 각 방법에는 유한한 수명과 한계가 있음을 명심하십시오!
고급 기술을 계속 개발하고 지식을 업데이트하십시오.
그들이 말했듯이 최고의 투자는 자신입니다. 해당 데이터와 이해를 바탕으로 조치를 취하는 데 필요한 기술적 능력과 지식을 개선하고 새로 고치십시오.
알고리즘 거래 전략
모든 알고리즘 무역 전략 발견된 수익을 늘리거나 비용을 줄일 수 있는 수익성 있는 기회가 있어야 합니다.
다음은 자동 거래에 사용되는 일반적인 거래 방법입니다.
트렌드 추종 전략
가장 인기 있는 알고리즘 거래 기술은 가격 수준 변화, 이동 평균 추세, 채널 고장 및 기타 관련 기술 지표에 의존합니다.
이러한 기술은 가정이나 가격 예측을 할 필요가 없기 때문에 알고리즘 거래를 사용하여 가장 쉽고 빠르게 실행할 수 있습니다.
예측 분석의 복잡성을 탐구하지 않고 알고리즘을 통해 적용하기 쉬운 좋은 패턴의 빈도를 기반으로 거래가 시작됩니다.
차익 거래 기회
가격 차이는 한 시장에서 더 낮은 가격에 이중 상장 주식을 구입하고 다른 시장에서 더 높은 가격에 동시에 출시함으로써 무위험 이익 또는 차익 거래로 사용할 수 있습니다.
주식과 선물 상품은 가격차이가 있기 때문에 동일한 절차를 반복할 수 있습니다. 이러한 가격 격차를 찾고 주문을 효과적으로 실행하는 알고리즘을 구현함으로써 수익성 있는 기회가 가능합니다.
인덱스 펀드 재조정
인덱스 펀드는 보유 자산을 특정 벤치마크 지수와 일치시키기 위해 재조정 시간을 설정했습니다.
이것은 알고리즘 거래자에게 수익성 있는 거래 기회를 생성하며, 이들은 해당 거래의 주식 수를 기반으로 예상되는 거래에서 이익을 얻습니다. 인덱스 펀드, 인덱스 펀드 재조정 직전에 20~80bp의 수익률을 제공합니다.
신속한 구현과 최적의 가격을 위해 이러한 거래는 알고리즘 거래 알고리즘을 사용하기 시작했습니다.
평균 수정 전략
평균 회귀 방법의 이면에 있는 아이디어는 자산의 높은 값과 낮은 값이 주기적으로 평균값(평균값)으로 돌아가는 현상이라는 것입니다.
자산의 가격이 특정 가격 범위에 진입하거나 벗어날 때 해당 범위를 기반으로 하는 알고리즘을 식별, 정의 및 사용하여 거래를 자동화할 수 있습니다.
거래량 가중 평균 가격 전략
볼륨 가중 평균 가격 책정 기법은 대량 주문을 주식별 이전 볼륨 프로필을 사용하여 시장에 출시되는 더 작고 동적으로 결정된 덩어리로 나눕니다.
주문은 볼륨 가중 평균 가격(VWAP) 근처에서 실행되어야 합니다.
시간 가중 평균 가격 전략
시간 가중 평균 가격 책정 기법은 시작 시간과 종료 시간 사이에 규칙적으로 간격을 둔 시간 슬롯을 사용하여 대규모 거래를 나눕니다. 거래의 더 작고 동적으로 결정된 부분을 시장에 출시합니다.
목표는 시작과 종료 시간 사이의 평균 가격 또는 그 부근에서 주문을 실행하여 시장 영향을 최소화하는 것입니다.
볼륨 전략의 비율
이 알고리즘은 거래 주문이 채워질 때까지 지정된 참여 비율과 거래소에서 거래되는 양만큼 부분 주문을 계속 전달합니다.
주가가 사용자 정의 수준을 초과하면 해당 "단계 전략"이 참여 수준을 높이거나 낮추므로 시장 볼륨의 사용자 정의 비율로 주문을 보냅니다.
구현 부족 전략
실시간 시장에서 거래함으로써, 이행 부족 접근 방식은 주문의 실행 비용을 줄이는 동시에 늦게 완료되는 기회 비용을 이용하려고 합니다.
주가가 긍정적으로 상승하면 전략은 원하는 참여율을 높일 것입니다. 반대로 주가가 마이너스로 움직이면 하락합니다.
인도의 알고리즘 거래에 관한 규정
매년 SEBI는 거래자와 중개인이 거래 산업을 안전하게 유지하고 위험을 통제하기 위해 준수해야 하는 규칙을 개발합니다.
알고리즘 거래에서는 위험 관리가 필수적입니다.
이 때문에 시장이 알고리즘을 승인하기 전에 알고리즘 거래를 사용하여 거래하려면 시장에서 회사가 몇 가지 까다로운 검사를 거쳐야 합니다.
이 테스트는 초당 넣을 수 있는 주문 수, 가장 높은 주문 금액, 주어진 거래일에 교환할 수 있는 최대 금액을 고려합니다.
결론
알고리즘 거래를 통해 거래할 때 수익성을 개선할 수 있습니다. 증권 시장. 그러나 시스템 장애, 인터넷 연결 중단 및 잘못된 알고리즘 지침은 이 기술과 관련된 위험 중 일부입니다.
따라서 주식 시장에서 거래 경험이 있어야 합니다. 기술적 분석 알고리즘 거래를 시작하기 전에 도구.
또한 전문 트레이더가 되려면 많은 인내심, 시장 조사, 코딩 알고리즘, 전략 백테스팅 및 회복력이 필요합니다.
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