Med utviklingen av moderne teknologi, er praktisk talt alle selskaper nå avhengige av logisk kode for å bestemme hvor effektiv handel er. For å oppnå de ønskede resultatene bruker algoritmer brukerdata, historiske data og et forhåndsbestemt sett med instruksjoner.
For eksempel bruker aksjefondselskaper en algoritme for å ta det forhåndsbestemte beløpet fra din månedlige bankkonto for en SIP.
Imidlertid er depoter og aksjemeglere ikke de eneste enhetene som bruker algoritmer. Investorer bruker aktivt algoritmer for å redusere menneskelige feil og øke mulighetene for handelsfortjeneste.
Hva er algoritmisk handel?
I algoritmisk handel plasseres en avtale av et dataprogram som følger et forhåndsbestemt sett med regler. Teoretisk sett kan avtalen gi fortjeneste i et tempo og en frekvens som er utenfor evnene til en menneskelig handelsmann.
De angitte instruksjonene kan være basert på en matematisk modell, tid, prissetting, mengde eller andre faktorer. I tillegg til å gi handelsmannen utsikter til profitt, øker algohandel markedslikviditeten og gjør handelen mer organisert ved å minimere påvirkningen av menneskelige følelser.
Begynnelsen av algoritmisk handel i India
Det historiske SEBI (Securities and Exchange Board of India)-sirkulæret fra 2008 kunngjorde at India nå kunne utvide sine markedsplasser til algoritmisk handel. Som et resultat ble programmet Direct Market Access (DMA) startet.
Takket være DMAs tillatelse fikk meglere tilby teknologien sin til ikke-detaljkunder. Slike klienter fikk lov til å utføre transaksjoner ved å bruke algoritmedrevet programvare.
Derfor ble Algoritmisk handel utført i India for første gang uten menneskelig involvering.
Fordeler med algoritmisk handel
Algoritmisk handel har mange fordeler, spesielt når avtaler utføres så raskt som mulig.
Noen av hovedfordelene med algohandel inkluderer følgende:
Fjerner menneskelige følelser
En av hovedfordelene med algoritmisk handel er dens evne til å eliminere menneskelige følelser fra handelsaktivitet. Dette er fordi handelshandlinger er skissert og forutsagt på et bestemt sett med retningslinjer.
I motsetning til automatisert handel, er menneskelig handel utsatt for følelser som kan føre til irrasjonelle handelsdommer. Derimot er algohandel for det meste basert på datastyrte eller automatiske handler uten involvering av mennesker.
Så, for eksempel, for å forhindre følelser, råder algohandel kontinuerlig handelsmenn til ikke å ta mer risiko enn de kan håndtere.
Nøyaktighet
Presisjon og nøyaktighet er avgjørende for å oppnå suksess i Algo Trading. Normalt ville det være et stort potensial for feil i algohandel hvis mennesker deltok.
Algoritmisk handel bruker imidlertid en datamaskin til å utføre handler i henhold til et sett med instruksjoner, noe som reduserer risikoen for feil.
Derfor foreslås planlegging for å gjøre nøyaktige handelsvalg som vil øke og fremme transaksjonsnøyaktigheten.
Håndterer flere handler
En algoritmisk transaksjon åpner en kanal for tradere til å utføre flere handler mens de opprettholder nøyaktighet og hastighet. Det øker muligheten for å tjene mer.
Transaksjonshastigheten har raskt blitt økt takket være bedre teknologisk utvikling og innovasjon.
Evne til backtest
Traders må finne ut hvilke komponenter i deres handelssystem som er feil og bør foreslå raske modifikasjoner for å forhindre overdreven tap. Med algohandel kan handelsmenn teste handlene sine tilbake bruke historiske data og sammenligne dem med de nyeste dataene.
Denne metoden anbefales for å avgjøre om transaksjonsresultatene forblir de samme.
Høyfrekvent handel
High-Frequency Trading (HFT) er en unik tilnærming til algoritmisk handel som bruker svært effektive og potente datamaskiner for å utføre handler i samsvar med høyfrekvens med forhåndsbestemte regler.
Dessuten gjør det å ta i bruk sofistikerte algoritmer ekstremt rask behandling av disse transaksjonene. Handelsomsetningen er typisk høyere for brukere av høyfrekvente handelssystemer enn for andre systemer. Dessuten har algoritmisk handel høye handelsforhold i tillegg til stor omsetning.
Økt markedsvolum
Traders har nå en eksepsjonell sjanse til å diversifisere handelsplattformene sine takket være algoritmisk handel. Enkeltpersoner og bedrifter som handler, kan effektivt og raskt bytte enorme mengder aksjer.
Dette innebærer at markedsaktører kan tillate tradere å kjøpe et stort antall aksjer, selge dem umiddelbart og tjene på høy omsetning.
Er algoritmisk handel lovlig?
Ja, Algoritmisk handel er lovlig!
Eventuelle lover eller forskrifter begrenser ikke bruken av handelsalgoritmer.
SEBI opprettet det regulatoriske rammeverket for å sikre sikkerheten til algoritmisk handel, ivareta interessene til vanlige investorer og stoppe enhver potensiell markedsmanipulasjon.
Noen investorer kan hevde at denne typen handel fremmer et urettferdig handelsmiljø som skader markedene.
Det er imidlertid ikke ulovlig på noen måte!
Hvilket programmeringsspråk bruker Algorithmic Trader?
C++ er et populært programmeringsspråk blant algoritmehandlere fordi det er veldig effektivt til å behandle store datamengder.
Det mer håndterbare språket, som Python, kan være et bedre valg for finansfagfolk som ønsker å komme i gang med programmering enn C eller C++, som både er mer sofistikerte og utfordrende.
Hvordan lære algoritmisk handel?
Ethvert online instruksjonsmateriell for algoritmisk handel kan være utfordrende å forstå. Ingen kan hindre deg i å lykkes med Algo-handel hvis du nærmer deg læringsprosessen på riktig måte.
Her er trinnene som enhver ambisiøs algoritmehandler bør jobbe med:
Kvantitativ analyse
I kvantitativ analyse (kvanter) finner man mønstre, og det lages modeller for å få tilgang til dem. Modellene brukes derfor til å forutsi verdipapirers kursbevegelser.
Forståelse av finansmarkedet
Siden menneskesinnet naturlig er koblet til å lære gjennom observasjon, er det naturlig at å bruke tid på å studere diagrammet vil forbedre ens forståelse av finansmarkedet.
Så hvis du vil lage en algoritme, må du ha denne informasjonen.
Programmeringsferdigheter
Det neste trinnet er å gå over til det mer komplekse området for algoritmisk handel etter å ha mestret det grunnleggende. Det er å mestre programmeringsferdigheter hvis du aldri har satt sammen et program.
Selv om det ikke er så tøft som du kanskje forestiller deg, synes de fleste at denne komponenten i å lære algoritmisk handel er den mest utfordrende. Likevel kan det hende du trenger en programmerer for å implementere handelsplanen din, uavhengig av teknikken du har tenkt å utføre.
En kvantutvikler må ha solid kunnskap om C++, Java og Python, og den beste måten å lære programmering på er å gjøre.
Tekniske krav til algoritmehandel?
Det siste trinnet i Algoritmisk Trading er å sette algoritmen i praksis ved å bruke et dataprogram etter backtesting.
Den vanskelige delen er imidlertid å integrere den bestemte tilnærmingen i et dataprogram som kan få tilgang til en handelskonto og akseptere bestillinger.
Forutsetningene for algoritmisk handel er som følger:
- Du kan leie en utvikler eller bruke et ferdig handelssystem for å lære de essensielle dataprogrammeringsferdighetene for å utvikle handelsstrategien.
- Tilgang til handelsplattformer og nettverksfunksjoner for å legge inn bestillinger.
- I henhold til kompleksiteten til reglene implementert i algoritmen, er det tilgjengelige historiske data for backtesting.
Hvordan starte algoritmisk handel i India?
Det er noen få trinn du må ta i betraktning hvis du vil starte algoritmebasert handel i India:
Finansiell kunnskap
Du må ha kunnskap om finansmarkedet for å gjøre algoritmisk handel. Det er derfor du må eie eller bygge en kunnskapsbasert fordel for å overgå konkurrentene i ethvert marked.
Koding
Å forstå et åpen kildekode-program som Python eller R er nyttig for dette nivået.
Du kan få tilgang til de gratis bibliotekene som er tilgjengelige på begge disse språkene i størst mulig grad og oversette planen din til en rekke logiske utsagn.
Velge en riktig megler og plattform
Det er avgjørende å gjennomføre en grundig studie før du starter, da hele innsatsen din bør gi økonomisk mening.
Tross alt, overhead utgifter er vurdert!
Sørg dessuten for at du bare betaler for det du trenger for å implementere tilnærmingen din effektivt. Hold handelskostnadene lave og driften smidig, med andre ord.
Going On-Air og risikostyring
Når du er fornøyd med algoritmen din, la den operere på ekte markedsplasser. Bruk stop-loss, restriksjoner og overvåking av Var/Forventet underskudd for å håndtere risiko effektivt.
Hold øye med strukturelle endringer eller regimeskifter i den større økonomien eller industrien; i slike tilfeller må planen din kanskje justeres eller forlates helt.
Men husk at hver metode har en begrenset levetid og begrensninger!
Fortsett å utvikle avanserte ferdigheter og oppdatere kunnskapen din
Den fineste investeringen, som de sier, er i en selv. Se etter å forbedre og oppdatere dine tekniske ferdigheter og kunnskap som trengs for å handle på disse dataene og forståelsen.
Strategier for algoritmisk handel
Enhver algoritme trading-strategi må ha en lønnsom mulighet som kan øke inntjeningen eller redusere kostnadene som er funnet.
Følgende er typiske handelsmetoder som brukes i automatisert handel:
Trendfølgende strategier
De mest populære algoritmiske handelsteknikkene er avhengige av prisnivåendringer, glidende gjennomsnittstrender, kanalsammenbrudd og andre relevante tekniske indikatorer.
Siden disse teknikkene ikke trenger å gjøre noen antakelser eller prisprognoser, er de de enkleste og raskeste å utføre ved hjelp av algoritmisk handel.
Uten å fordype seg i kompleksiteten til prediktiv analyse, startes handler basert på frekvensen av gode mønstre, som er enkle å bruke gjennom algoritmer.
Arbitrage-muligheter
Prisforskjellen kan brukes som risikofri fortjeneste eller arbitrage ved å kjøpe en dobbeltnotert aksje til en lavere pris i ett marked og samtidig slippe den til en høyere pris i et annet.
Siden det er prisforskjeller mellom aksjer og futuresprodukter, kan samme prosedyre gjentas. Lønnsomme muligheter er muliggjort ved å implementere en algoritme for å finne disse prisgapene og utføre ordrene effektivt.
Rebalansering av indeksfond
Indeksfond har satt tider for rebalansering for å bringe sine beholdninger i tråd med deres spesielle referanseindekser.
Dette genererer lukrative handelsmuligheter for algoritmiske tradere, som tjener på forventede handler som, basert på antall aksjer i indeksfond, gi avkastning på 20 til 80 basispunkter rett før rebalansering av indeksfond.
For rask implementering og de beste prisene har slike handler begynt å bruke algoritmiske handelsalgoritmer.
Gjennomsnittlig revisjonsstrategi
Tanken bak middeltilbakeføringsmetoden er at en eiendels høye og lave verdier er sykliske fenomener som jevnlig går tilbake til sin middelverdi (gjennomsnittsverdi).
Handel kan automatiseres når en eiendelspris går inn eller ut av et spesifikt prisområde ved å identifisere, definere og bruke en algoritme basert på dette området.
Volumvektet gjennomsnittlig prisstrategi
Den volumvektede gjennomsnittsprisingsteknikken deler opp store ordrer i mindre, dynamisk bestemte biter som frigjøres til markedet ved å bruke tidligere volumprofiler som er aksjespesifikke.
Ordren skal utføres nær volumvektet gjennomsnittspris (VWAP).
Tidsvektet gjennomsnittlig prisstrategi
Den tidsvektede gjennomsnittsprisingsteknikken deler opp en stor transaksjon ved å bruke regelmessige tidsintervaller mellom et start- og et slutttidspunkt. Den frigjør mindre, dynamisk bestemte deler av transaksjonen til markedet.
Målet er å minimere markedspåvirkningen ved å utføre ordren til eller rundt gjennomsnittsprisen mellom start- og slutttidspunkt.
Prosentandel av volumstrategi
Denne algoritmen fortsetter å levere delordrer med det spesifiserte deltakelsesforholdet og volumet som handles i børsene til handelsordren er fylt.
Når aksjekursen overstiger brukerdefinerte nivåer, hever eller senker den tilsvarende "trinnstrategien" dette deltakelsesnivået, og sender dermed bestillinger til en brukerdefinert andel av markedsvolumene.
Implementeringsmangelstrategi
Ved å handle på sanntidsmarkedet søker implementeringsmangeltilnærmingen å redusere en ordres utførelseskostnader samtidig som den drar fordel av alternativkostnaden ved sen fullføring.
Når aksjekursen stiger positivt, vil strategien øke ønsket deltakelsesrate; omvendt, når aksjekursen beveger seg negativt, vil den falle.
Forskrifter om algoritmisk handel i India
Hvert år utvikler SEBI regler som handelsmenn og mellommenn må følge for å opprettholde handelsbransjen sikker og risikokontrollert.
Med algoritmisk handel er risikostyring viktig.
På grunn av dette trenger markeder at et firma går gjennom flere krevende undersøkelser hvis det ønsker å handle med algohandel før markedene kan godkjenne noen algoritme.
Disse testene vurderer antall bestillinger som vil bli lagt per sekund, den høyeste ordreverdien som kan plasseres og det største beløpet som kan byttes på en gitt handelsdag.
konklusjonen
Algoritmisk handel lar deg forbedre lønnsomheten din når du handler på aksjemarked. Systemfeil, forstyrrelse av internettforbindelsen og feil algoritmiske instruksjoner er imidlertid noen av risikoene forbundet med denne teknologien.
Derfor bør du ha erfaring med å handle på aksjemarkedet ved hjelp av teknisk analyse verktøy før du begynner med algoritmisk handel.
Å være en profesjonell trader krever også mye tålmodighet, markedsundersøkelser, kodealgoritmer, backtesting av strategien din og motstandskraft.
Legg igjen en kommentar