Met de ontwikkeling van moderne technologie vertrouwt vrijwel elk bedrijf nu op logische code om te bepalen hoe effectief handelen is. Om de gewenste resultaten te bereiken, gebruiken algoritmen gebruikersgegevens, historische gegevens en een vooraf bepaalde set instructies.
Beleggingsfondsen gebruiken bijvoorbeeld een algoritme om het vooraf bepaalde bedrag van uw maandelijkse bankrekening te halen voor een SIP.
Bewaarders en effectenmakelaars zijn echter niet de enige entiteiten die algoritmen gebruiken. Beleggers gebruiken actief algoritmen om menselijke fouten te verminderen en de handelswinstmogelijkheden te vergroten.
Wat is algoritmische handel?
Bij algoritmische handel wordt een deal gesloten door een computerprogramma dat zich houdt aan een vooraf bepaalde set regels. Theoretisch kan de deal winst opleveren in een tempo en frequentie die de mogelijkheden van een menselijke handelaar te boven gaan.
De gespecificeerde instructies kunnen gebaseerd zijn op een wiskundig model, tijd, prijs, hoeveelheid of andere factoren. Algo trading biedt de handelaar niet alleen vooruitzichten op winst, maar verhoogt ook de marktliquiditeit en maakt de handel meer georganiseerd door de invloed van menselijke emoties te minimaliseren.
Begin van algoritmische handel in India
De historische SEBI (Securities and Exchange Board of India) circulaire van 2008 kondigde aan dat India zijn marktplaatsen nu zou kunnen uitbreiden naar Algorithmic Trading. Als gevolg hiervan is het programma Direct Market Access (DMA) gestart.
Met toestemming van DMA mochten makelaars hun technologie aanbieden aan niet-retailklanten. Dergelijke klanten mochten transacties uitvoeren met behulp van door algoritmen aangedreven software.
Daarom werd Algorithmic Trading voor het eerst uitgevoerd in India zonder menselijke tussenkomst.
Voordelen van algoritmische handel
Algoritmische handel heeft veel voordelen, vooral wanneer deals zo snel mogelijk worden uitgevoerd.
Enkele van de belangrijkste voordelen van algohandel zijn de volgende:
Verwijdert menselijke emoties
Een van de belangrijkste voordelen van algoritmische handel is het vermogen om menselijke emoties uit handelsactiviteiten te elimineren. Dit komt omdat handelsacties worden geschetst en voorspeld op basis van een bepaalde reeks richtlijnen.
In tegenstelling tot geautomatiseerde handel, is menselijke handel vatbaar voor emoties die kunnen leiden tot irrationele handelsoordelen. Daarentegen is algohandel meestal gebaseerd op geautomatiseerde of automatische transacties zonder tussenkomst van mensen.
Om bijvoorbeeld emoties te voorkomen, adviseert algo trading handelaren voortdurend om niet meer risico te nemen dan ze aankunnen.
Nauwkeurigheid
Precisie en nauwkeurigheid zijn essentieel voor het behalen van succes in Algo Trading. Normaal gesproken zou er veel kans zijn op mislukking in de handel in algo als mensen zouden deelnemen.
Algoritmische handel gebruikt echter een computer om transacties uit te voeren volgens een reeks instructies, wat het risico op fouten verkleint.
Daarom wordt planning voorgesteld om nauwkeurige handelskeuzes te maken die de transactienauwkeurigheid zullen vergroten en bevorderen.
Verwerkt meerdere transacties
Een algoritmische transactie opent een kanaal voor handelaren om verschillende transacties uit te voeren met behoud van nauwkeurigheid en snelheid. Het vergroot verder de mogelijkheid om meer winst te maken.
De transactiesnelheid is snel opgevoerd dankzij betere technologische ontwikkeling en innovatie.
Mogelijkheid tot backtesten
Handelaren moeten nagaan welke componenten van hun handelssysteem gebrekkig zijn en moeten snelle wijzigingen voorstellen om buitensporige verliezen te voorkomen. Met algohandel kunnen handelaren: backtest hun transacties historische gegevens te gebruiken en deze te vergelijken met de laatste gegevens.
Deze methode wordt geadviseerd om te bepalen of de transactieresultaten hetzelfde blijven.
Hoogfrequente handel
High-Frequency Trading (HFT) is een unieke benadering van algoritmische handel die zeer effectieve en krachtige computers gebruikt om transacties uit te voeren in overeenstemming met High-Frequency met vooraf bepaalde regels.
Bovendien zorgt het gebruik van geavanceerde algoritmen voor een extreem snelle verwerking van deze transacties. De handelsomzet is doorgaans hoger voor gebruikers van hoogfrequente handelssystemen dan voor andere systemen. Bovendien kent algoritmische handel naast grote omzetten ook hoge handelsratio's.
Verhoogd marktvolume
Handelaren hebben nu de uitzonderlijke kans om hun handelsplatforms te diversifiëren dankzij algoritmische handel. Particulieren en bedrijven die handelen, kunnen efficiënt en snel enorme hoeveelheden aandelen uitwisselen.
Dit houdt in dat marktdeelnemers handelaren kunnen toestaan een groot aantal aandelen te kopen, deze zeer onmiddellijk te verkopen en te profiteren van een hoge omzet.
Is algoritmische handel legaal?
Ja, algoritmisch handelen is legaal!
Wet- of regelgeving legt geen beperkingen op aan het gebruik van handelsalgoritmen.
SEBI creëerde het regelgevingskader om de veiligheid van algoritmische handel te waarborgen, de belangen van reguliere beleggers te beschermen en mogelijke marktmanipulatie te stoppen.
Sommige beleggers kunnen beweren dat dit soort handel een onrechtvaardig handelsklimaat bevordert dat de markten schaadt.
Het is echter op geen enkele manier onrechtmatig!
Welke programmeertaal gebruikt Algorithmic Trader?
C++ is een populaire programmeertaal onder algoritmische handelaren omdat het zeer effectief is in het verwerken van grote hoeveelheden gegevens.
De beter beheersbare taal, zoals Python, is misschien een betere keuze voor financiële professionals die willen beginnen met programmeren dan C of C++, die zowel geavanceerder als uitdagender zijn.
Hoe algoritmisch handelen te leren?
Elk online instructiemateriaal voor algoritmische handel kan een uitdaging zijn om te begrijpen. Niemand kan u ervan weerhouden om te slagen bij Algo trading als u uw leerproces op de juiste manier benadert.
Dit zijn de stappen waaraan elke ambitieuze algoritmische handelaar zou moeten werken:
Kwantitatieve analyse
Bij kwantitatieve analyse (quants) worden patronen gevonden en worden modellen gemaakt om ze te benaderen. De modellen worden daarom toegepast om de koersbewegingen van effecten te voorspellen.
Inzicht in de financiële markt
Aangezien de menselijke geest van nature is ingesteld om door observatie te leren, ligt het voor de hand dat het besteden van tijd aan het bestuderen van de grafiek iemands begrip van de financiële markt zal verbeteren.
Dus als je een algoritme wilt maken, moet je deze informatie hebben.
Programmeervaardigheden
De volgende stap is om over te stappen naar het meer complexe gebied van algoritmische handel na het beheersen van de basisprincipes. Het is om programmeervaardigheden onder de knie te krijgen als je nog nooit een programma hebt samengesteld.
Hoewel het niet zo moeilijk is als je je misschien kunt voorstellen, vinden de meeste mensen dit onderdeel van het leren van algoritmische handel de meest uitdagende. Toch heeft u misschien een programmeur nodig om uw handelsplan uit te voeren, ongeacht de techniek die u van plan bent uit te voeren.
Een kwantitatieve ontwikkelaar moet gedegen kennis hebben van C++, Java en Python, en de beste manier om te leren programmeren is door te doen.
Technische vereisten van algoritmehandel?
De laatste stap in Algorithmic Trading is om het algoritme in de praktijk te brengen met behulp van een computerprogramma na backtesting.
Het moeilijke deel is echter het integreren van de vastberaden aanpak in een computerprogramma dat toegang heeft tot een handelsaccount en orders kan accepteren.
De voorwaarden voor algoritmische handel zijn als volgt:
- U kunt een ontwikkelaar inhuren of een kant-en-klaar handelssysteem gebruiken om de essentiële computerprogrammeervaardigheden te leren om de handelsstrategie te ontwikkelen.
- Toegang tot handelsplatforms en netwerkmogelijkheden voor het plaatsen van orders.
- Volgens de complexiteit van de regels die in het algoritme zijn geïmplementeerd, zijn er historische gegevens beschikbaar voor backtesting.
Hoe te beginnen met algoritmische handel in India?
Er zijn een paar stappen waarmee u rekening moet houden als u op algoritmen gebaseerde handel in India wilt starten:
Financiële kennis
U moet kennis hebben van de financiële markt om aan algoritmische handel te doen. Daarom moet u een op kennis gebaseerd voordeel bezitten of opbouwen om beter te presteren dan de concurrentie in elke markt.
codering
Het begrijpen van een open-sourceprogramma zoals Python of R is nuttig voor dit niveau.
U hebt toegang tot de gratis bibliotheken die in beide talen toegankelijk zijn en kunt uw plan vertalen in een reeks logische uitspraken.
Een juiste makelaar en platform selecteren
Het is van cruciaal belang om een grondige studie uit te voeren voordat u begint, omdat al uw inspanningen financieel zinvol moeten zijn.
Er wordt immers gekeken naar overheadkosten!
Zorg er bovendien voor dat u alleen betaalt voor wat u nodig heeft om uw aanpak effectief te implementeren. Met andere woorden, houd de handelskosten laag en de bedrijfsvoering wendbaar.
On-Air gaan en risicobeheer
Als u tevreden bent met uw algoritme, laat het dan werken op echte marktplaatsen. Gebruik stop-loss, beperkingen en monitoring van het Var/Verwachte tekort om risico's effectief te beheren.
Let op structurele veranderingen of regimewisselingen in de grotere economie of industrie; in dergelijke gevallen moet uw plan mogelijk worden aangepast of geheel worden stopgezet.
Houd er echter rekening mee dat elke methode een eindige levensduur en beperkingen heeft!
Blijf geavanceerde vaardigheden ontwikkelen en uw kennis bijwerken
De beste investering, zoals ze zeggen, is in jezelf. Kijk om uw technische vaardigheden en kennis te verbeteren en op te frissen die nodig zijn om op die gegevens en dat begrip te reageren.
Strategieën voor algoritmische handel
Elke algoritmische trading strategie moet een winstgevende mogelijkheid hebben die de inkomsten kan verhogen of de gevonden kosten kan verlagen.
De volgende zijn typische handelsmethoden die worden gebruikt bij geautomatiseerde handel:
Trendvolgende strategieën
De meest populaire algoritmische handelstechnieken zijn afhankelijk van prijsniveauveranderingen, voortschrijdend gemiddelde trends, kanaaluitsplitsingen en andere relevante technische indicatoren.
Aangezien deze technieken geen aannames of prijsvoorspellingen vereisen, zijn ze het gemakkelijkst en snelst uit te voeren met behulp van algoritmische handel.
Zonder in te gaan op de complexiteit van voorspellende analyse, worden transacties gestart op basis van de frequentie van goede patronen, die eenvoudig kunnen worden toegepast via algoritmen.
Arbitragemogelijkheden
Het prijsverschil kan worden gebruikt als risicovrije winst of arbitrage door een dubbel genoteerd aandeel tegen een lagere prijs op de ene markt te kopen en het tegelijkertijd tegen een hogere prijs op een andere markt vrij te geven.
Aangezien er prijsverschillen zijn tussen aandelen en futures-producten, kan dezelfde procedure worden herhaald. Winstgevende kansen worden mogelijk gemaakt door een algoritme te implementeren om deze prijsverschillen te vinden en de orders effectief uit te voeren.
Herbalancering indexfonds
Indexfondsen hebben tijden vastgesteld voor herbalancering om hun posities in overeenstemming te brengen met hun specifieke benchmarkindexen.
Dit genereert lucratieve handelsmogelijkheden voor algoritmische handelaren, die profiteren van verwachte transacties die, op basis van het aantal aandelen in de indexfonds, geeft een rendement van 20 tot 80 basispunten vlak voordat het indexfonds opnieuw in evenwicht wordt gebracht.
Voor een snelle implementatie en de beste prijzen zijn dergelijke transacties begonnen met het gebruik van algoritmische handelsalgoritmen.
Gemiddelde herzieningsstrategie
Het idee achter de mean reversion-methode is dat de hoge en lage waarden van een actief cyclische verschijnselen zijn die regelmatig terugkeren naar hun gemiddelde waarde (gemiddelde waarde).
Handelen kan worden geautomatiseerd wanneer de prijs van een actief een specifiek prijsbereik binnenkomt of verlaat door een op dat bereik gebaseerd algoritme te identificeren, te definiëren en te gebruiken.
Volumegewogen gemiddelde prijsstrategie
De volumegewogen gemiddelde prijstechniek verdeelt grote orders in kleinere, dynamisch bepaalde brokken die op de markt worden vrijgegeven met behulp van eerdere volumeprofielen die voorraadspecifiek zijn.
De order moet worden uitgevoerd in de buurt van de volumegewogen gemiddelde prijs (VWAP).
Tijdgewogen gemiddelde prijsstrategie
De tijdgewogen gemiddelde prijstechniek verdeelt een grote transactie met regelmatig gespreide tijdvakken tussen een start- en een eindtijd. Het geeft kleinere, dynamisch besloten delen van de transactie vrij op de markt.
Het doel is om de marktimpact te minimaliseren door de order uit te voeren tegen of rond de gemiddelde prijs tussen het begin- en eindtijdstip.
Percentage van volumestrategie
Dit algoritme blijft gedeeltelijke bestellingen leveren volgens de gespecificeerde deelnameratio en het volume dat op de beurzen wordt verhandeld totdat de handelsorder is gevuld.
Wanneer de aandelenkoers de door de gebruiker gedefinieerde niveaus overschrijdt, verhoogt of verlaagt de bijbehorende "stappenstrategie" dit deelnameniveau, waardoor orders worden verzonden tegen een door de gebruiker gedefinieerd deel van de marktvolumes.
Implementatie Tekortstrategie
Door op de realtime markt te handelen, probeert de implementatietekortbenadering de uitvoeringskosten van een order te verlagen en tegelijkertijd te profiteren van de alternatieve kosten van late voltooiing.
Wanneer de aandelenkoers positief stijgt, zal de strategie de gewenste participatiegraad verhogen; omgekeerd, wanneer de aandelenkoers negatief beweegt, zal deze dalen.
Regelgeving voor algoritmische handel in India
Elk jaar ontwikkelt SEBI regels waaraan handelaren en tussenpersonen zich moeten houden om de handelssector veilig en risicobeheerd te houden.
Bij algoritmische handel is risicobeheer essentieel.
Daarom hebben markten een bedrijf nodig dat verschillende veeleisende onderzoeken moet doorlopen als het wil handelen met algohandel voordat de markten een algoritme kunnen autoriseren.
Deze tests houden rekening met het aantal orders dat per seconde zou worden geplaatst, de hoogste orderwaarde die zou kunnen worden geplaatst en het grootste bedrag dat op een bepaalde handelsdag zou kunnen worden ingewisseld.
Conclusie
Algoritmische handel stelt u in staat uw winstgevendheid te verbeteren wanneer u handelt op de beurs. Systeemstoringen, onderbrekingen van de internetverbinding en onjuiste algoritmische instructies zijn echter enkele van de risico's die aan deze technologie zijn verbonden.
Daarom moet u ervaring hebben met handelen op de aandelenmarkt met behulp van technische analyse tools voordat u begint met algoritmische handel.
Een professionele handelaar zijn vereist ook veel geduld, marktonderzoek, coderingsalgoritmen, backtesting van uw strategie en veerkracht.
Laat een reactie achter