Sa pag-unlad ng modernong teknolohiya, halos lahat ng kumpanya ay umaasa na ngayon sa lohikal na code upang matukoy kung gaano kabisa ang pangangalakal. Para sa pagsasakatuparan ng ninanais na mga resulta, ginagamit ng mga algorithm ang data ng user, makasaysayang data, at isang paunang natukoy na hanay ng mga tagubilin.
Halimbawa, ang mga mutual fund firm ay gumagamit ng algorithm para kunin ang paunang natukoy na halaga mula sa iyong buwanang bank account para sa isang SIP.
Gayunpaman, ang mga deposito at stockbroker ay hindi lamang ang mga entity na gumagamit ng mga algorithm. Ang mga mamumuhunan ay aktibong gumagamit ng mga algorithm upang bawasan ang mga pagkakamali ng tao at palakasin ang mga posibilidad ng kita sa pangangalakal.
Ano ang Algorithmic Trading?
Sa algorithmic trading, ang isang deal ay inilalagay ng isang computer program na sumusunod sa isang paunang natukoy na hanay ng mga panuntunan. Sa teorya, ang deal ay maaaring makagawa ng mga kita sa bilis at dalas na lampas sa mga kakayahan ng isang tao na mangangalakal.
Ang tinukoy na mga tagubilin ay maaaring batay sa isang mathematical na modelo, oras, pagpepresyo, dami, o iba pang mga salik. Bilang karagdagan sa pagbibigay sa mangangalakal ng mga prospect para sa kita, ang algo trading ay nagdaragdag ng pagkatubig ng merkado at ginagawang mas organisado ang pangangalakal sa pamamagitan ng pagliit ng impluwensya ng mga emosyon ng tao.
Simula ng Algorithmic Trading sa India
Ang makasaysayang SEBI (Securities and Exchange Board of India) circular ng 2008 ay nag-anunsyo na maaari na ngayong palawakin ng India ang mga marketplace nito sa Algorithmic Trading. Dahil dito, sinimulan ang programang Direct Market Access (DMA).
Salamat sa pahintulot ng DMA, pinahintulutan ang mga broker na mag-alok ng kanilang teknolohiya sa mga hindi retail na customer. Ang mga naturang kliyente ay pinahintulutan na magsagawa ng mga transaksyon gamit ang software na pinapagana ng algorithm.
Samakatuwid, ang Algorithmic Trading ay isinagawa sa India sa unang pagkakataon nang walang paglahok ng tao.
Mga Bentahe ng Algorithmic Trading
Ang algorithm na kalakalan ay may maraming mga pakinabang, lalo na kapag ang mga deal ay isinasagawa nang mabilis hangga't magagawa.
Ang ilan sa mga pangunahing bentahe ng algo trading ay kinabibilangan ng mga sumusunod:
Tinatanggal ang Emosyon ng Tao
Ang isa sa mga pangunahing benepisyo ng algorithmic trading ay ang kakayahang alisin ang mga emosyon ng tao mula sa aktibidad ng pangangalakal. Ito ay dahil ang mga pagkilos sa pangangalakal ay nakabalangkas at hinuhulaan sa isang partikular na hanay ng mga alituntunin.
Hindi tulad ng automated na kalakalan, ang pangangalakal ng tao ay madaling kapitan sa mga emosyon na maaaring magresulta sa hindi makatwiran na mga paghatol sa kalakalan. Sa kabaligtaran, ang algo trading ay kadalasang nakabatay sa computerized o awtomatikong mga kalakalan nang walang paglahok ng mga tao.
Kaya, halimbawa, upang maiwasan ang mga emosyon, ang algo trading ay patuloy na nagpapayo sa mga mangangalakal na huwag kumuha ng higit na panganib kaysa sa kanilang kakayanin.
Ganap na kawastuan
Ang katumpakan at katumpakan ay mahalaga sa pagkamit ng tagumpay sa Algo Trading. Karaniwan, magkakaroon ng maraming potensyal para sa pagkabigo sa algo trading kung ang mga tao ay lumahok.
Algorithmic trading, gayunpaman, ay gumagamit ng isang computer upang magsagawa ng mga trade ayon sa isang set ng mga tagubilin, na nagpapababa sa panganib ng mga pagkakamali.
Samakatuwid, iminumungkahi ang pagpaplano na gumawa ng tumpak na mga pagpipilian sa pangangalakal na magpapalakas at magsusulong ng katumpakan ng transaksyon.
Pinangangasiwaan ang Maramihang Trades
Ang isang algorithmic na transaksyon ay nagbubukas ng isang channel para sa mga mangangalakal na magsagawa ng ilang mga trade habang pinapanatili ang katumpakan at bilis. Mas pinapataas nito ang posibilidad na kumita ng mas maraming kita.
Ang bilis ng transaksyon ay mabilis na napalakas salamat sa mas mahusay na pag-unlad ng teknolohiya at pagbabago.
Kakayahang mag-backtest
Dapat tiyakin ng mga mangangalakal kung aling mga bahagi ng kanilang sistema ng kalakalan ang may depekto at dapat magmungkahi ng mabilis na pagbabago upang maiwasan ang labis na pagkalugi. Sa algo trading, maaari ang mga mangangalakal backtest ang kanilang mga trades gamit ang makasaysayang data at ihambing ito sa pinakabagong data.
Ang pamamaraang ito ay pinapayuhan upang matukoy kung ang mga resulta ng transaksyon ay mananatiling pareho.
Pakikipagpalitan ng Mataas na Dalas
Ang High-Frequency Trading (HFT) ay isang natatanging diskarte sa algorithmic trading na gumagamit ng lubos na epektibo at makapangyarihang mga computer upang magsagawa ng mga trade alinsunod sa High-Frequency na may paunang natukoy na mga panuntunan.
Bukod dito, ang paggamit ng mga sopistikadong algorithm ay nagbibigay-daan para sa napakabilis na pagproseso ng mga transaksyong ito. Karaniwang mas mataas ang turnover ng kalakalan para sa mga gumagamit ng high-frequency na sistema ng kalakalan kaysa sa iba pang mga system. Bukod, ang algorithmic na kalakalan ay may mataas na mga ratio ng kalakalan bilang karagdagan sa malalaking turnover.
Tumaas na Dami ng Market
Ang mga mangangalakal ay mayroon na ngayong pambihirang pagkakataon na pag-iba-ibahin ang kanilang mga platform ng kalakalan salamat sa algorithmic na kalakalan. Ang mga indibidwal at negosyong nakikipagkalakalan ay maaaring mahusay at mabilis na makapagpalitan ng napakalaking dami ng mga bahagi.
Ito ay nagpapahiwatig na ang mga kalahok sa merkado ay maaaring payagan ang mga mangangalakal na bumili ng malaking bilang ng mga pagbabahagi, ibenta ang mga ito kaagad, at kumita mula sa isang mataas na turnover.
Legal ba ang Algorithmic Trading?
Oo, legal ang Algorithmic Trading!
Ang anumang mga batas o regulasyon ay hindi pumipigil sa paggamit ng mga algorithm sa pangangalakal.
Nilikha ng SEBI ang balangkas ng regulasyon upang matiyak ang seguridad ng algorithmic trading, pangalagaan ang mga interes ng mga regular na mamumuhunan, at itigil ang anumang potensyal na manipulasyon sa merkado.
Ang ilang mga mamumuhunan ay maaaring magtaltalan na ang ganitong uri ng pangangalakal ay nagpapaunlad ng isang hindi makatarungang kapaligiran sa pangangalakal na nakakasakit sa mga merkado.
Gayunpaman, hindi ito labag sa batas sa anumang paraan!
Anong Programming language ang Ginagamit ng Algorithmic Trader?
Ang C++ ay isang sikat na programming language sa mga algorithmic na mangangalakal dahil ito ay napaka-epektibo sa pagproseso ng malaking halaga ng data.
Ang mas napapamahalaang wika, tulad ng Python, ay maaaring maging isang mas mahusay na pagpipilian para sa mga propesyonal sa pananalapi na nagnanais na magsimula sa programming kaysa sa C o C++, na parehong mas sopistikado at mapaghamong.
Paano Matutunan ang Algorithmic Trading?
Ang anumang online na materyales sa pagtuturo para sa algorithmic na kalakalan ay maaaring mahirap maunawaan. Walang makakapigil sa iyo na magtagumpay sa Algo trading kung lapitan mo nang maayos ang iyong proseso ng pag-aaral.
Narito ang mga hakbang na dapat gawin ng sinumang ambisyosong algorithmic na mangangalakal:
Pag-aaral ng Dami
Sa quantitative analysis (quants), ang mga pattern ay matatagpuan, at ang mga modelo ay nilikha upang ma-access ang mga ito. Ang mga modelo ay samakatuwid ay inilapat upang hulaan ang mga paggalaw ng presyo ng mga securities.
Pag-unawa sa Financial Market
Dahil ang pag-iisip ng tao ay natural na naka-wire upang matuto sa pamamagitan ng pagmamasid, makatuwirang dahilan na ang paggugol ng oras sa pag-aaral ng tsart ay magpapahusay sa pag-unawa ng isang tao sa pamilihang pinansyal.
Kaya kung gusto mong lumikha ng isang algorithm, dapat mayroon ka ng impormasyong ito.
Mga kasanayan sa pag-program
Ang susunod na hakbang ay ang paglipat sa mas kumplikadong lugar ng algorithmic trading pagkatapos ng mastering ang fundamentals. Ito ay upang makabisado ang mga kasanayan sa programming kung hindi ka pa nakakabuo ng isang programa.
Bagama't hindi ito kasing hirap gaya ng iniisip mo, karamihan sa mga indibidwal ay natutuklasan na ang bahaging ito ng pag-aaral ng algorithmic trading ang pinakamahirap. Gayunpaman, maaaring kailanganin mo ang isang programmer upang ipatupad ang iyong plano sa pangangalakal, anuman ang pamamaraan na balak mong isagawa.
Ang isang quant developer ay dapat may matatag na kaalaman sa C++, Java, at Python, at ang pinakamahusay na paraan upang matuto ng programming ay sa pamamagitan ng paggawa.
Mga Teknikal na Kinakailangan ng Algorithm Trading?
Ang huling hakbang sa Algorithmic Trading ay ang pagsasagawa ng Algorithm gamit ang isang computer program pagkatapos ng backtesting.
Gayunpaman, ang mahirap na bahagi ay ang pagsasama ng determinadong diskarte sa isang computer program na maaaring ma-access ang isang trading account at tumanggap ng mga order.
Ang mga kinakailangan para sa algorithmic trading ay ang mga sumusunod:
- Maaari kang umarkila ng isang developer o gumamit ng isang handa na sistema ng kalakalan upang matutunan ang mga mahahalagang kasanayan sa pagprograma ng computer upang bumuo ng diskarte sa pangangalakal.
- Access sa mga platform ng kalakalan at mga kakayahan sa networking para sa paglalagay ng mga order.
- Ayon sa pagiging kumplikado ng mga patakaran na ipinatupad sa Algorithm, mayroong magagamit na makasaysayang data para sa backtesting.
Paano Magsimula ng Algorithmic Trading sa India?
Mayroong ilang mga hakbang na kailangan mong isaalang-alang kung gusto mong simulan ang Algorithm-based Trading sa India:
Kaalaman sa Pananalapi
Dapat kang magkaroon ng kaalaman sa financial market para magawa ang algorithmic trading. Iyon ang dahilan kung bakit kailangan mong pagmamay-ari o bumuo ng ilang kalamangan na nakabatay sa kaalaman upang malampasan ang kumpetisyon sa anumang merkado.
coding
Ang pag-unawa sa isang open-source na programa tulad ng Python o R ay kapaki-pakinabang para sa antas na ito.
Maa-access mo ang mga libreng aklatan na naa-access sa parehong mga wikang ito nang lubos at isalin ang iyong plano sa isang serye ng mga lohikal na pahayag.
Pagpili ng Tamang Broker at Platform
Napakahalaga na magsagawa ng masusing pag-aaral bago ka magsimula, dahil ang iyong buong pagsisikap ay dapat magkaroon ng kahulugan sa pananalapi.
Pagkatapos ng lahat, ang mga gastos sa overhead ay isinasaalang-alang!
Higit pa rito, tiyaking babayaran mo lang ang kailangan mo para epektibong maipatupad ang iyong diskarte. Panatilihing mababa ang mga gastos sa kalakalan at maliksi ang mga operasyon, sa madaling salita.
Going On-Air at Pamamahala sa Panganib
Kapag masaya ka sa iyong Algorithm, hayaan itong gumana sa mga totoong marketplace. Gamitin ang stop-loss, mga paghihigpit, at pagsubaybay sa Var/Inaasahang kakulangan upang epektibong pamahalaan ang mga panganib.
Mag-ingat sa mga pagbabago sa istruktura o pagbabago ng rehimen sa mas malaking ekonomiya o industriya; sa ganitong mga kaso, maaaring kailanganin ng iyong plano na ayusin o ganap na iwanan.
Gayunpaman, tandaan na ang bawat pamamaraan ay may hangganan na habang-buhay at mga limitasyon!
Patuloy na Pagbuo ng Mga Advanced na Kasanayan at Pag-update ng iyong Kaalaman
Ang pinakamagandang pamumuhunan, tulad ng sinasabi nila, ay nasa sarili. Hanapin upang pagbutihin at i-refresh ang iyong mga teknikal na kakayahan at kaalaman na kailangan upang kumilos sa data at pag-unawang iyon.
Mga Istratehiya para sa Algorithmic Trading
Anumang algorithmic kalakalan diskarte kailangang magkaroon ng isang kumikitang pagkakataon na maaaring tumaas ang mga kita o mabawasan ang mga gastos na natagpuan.
Ang mga sumusunod ay karaniwang paraan ng pangangalakal na ginagamit sa awtomatikong pangangalakal:
Trend na Sumusunod sa Mga Istratehiya
Ang pinakasikat na algorithmic trading techniques ay umaasa sa mga pagbabago sa antas ng presyo, moving average trend, channel breakdown, at iba pang nauugnay na teknikal na indicator.
Dahil ang mga diskarteng ito ay hindi kailangang gumawa ng anumang mga pagpapalagay o pagtataya ng presyo, ang mga ito ang pinakamadali at pinakamabilis na isagawa gamit ang algorithmic na kalakalan.
Nang hindi sinisiyasat ang mga kumplikado ng predictive analysis, sinisimulan ang mga trade batay sa dalas ng magagandang pattern, na simpleng ilapat sa pamamagitan ng mga algorithm.
Mga Pagkakataon sa Arbitrage
Ang pagkakaiba sa presyo ay maaaring gamitin bilang walang panganib na tubo o arbitrage sa pamamagitan ng pagbili ng dalawang nakalistang stock sa mas mababang presyo sa isang merkado at sabay-sabay na ilalabas ito sa mas mataas na presyo sa isa pa.
Dahil may mga pagkakaiba sa presyo sa pagitan ng mga stock at futures na produkto, ang parehong pamamaraan ay maaaring ulitin. Ang mga kumikitang pagkakataon ay ginagawang posible sa pamamagitan ng pagpapatupad ng isang algorithm upang mahanap ang mga puwang sa presyo na ito at mabisang maisakatuparan ang mga order.
Pagbabalanse ng Pondo ng Index
Ang mga pondo ng index ay nagtakda ng mga oras para sa muling pagbabalanse upang maiayon ang kanilang mga hawak sa kanilang partikular na mga benchmark na index.
Ito ay bumubuo ng mga kapaki-pakinabang na pagkakataon sa pangangalakal para sa mga algorithmic na mangangalakal, na kumikita mula sa mga inaasahang pangangalakal na, batay sa bilang ng mga pagbabahagi sa index ng pondo, magbigay ng mga pagbabalik ng 20 hanggang 80 na batayan na puntos bago ang muling pagbabalanse ng pondo ng index.
Para sa agarang pagpapatupad at ang pinakamahusay na mga presyo, ang mga naturang trade ay nagsimulang gumamit ng algorithmic trading algorithm.
Mean Revision Strategy
Ang ideya sa likod ng paraan ng mean reversion ay ang mataas at mababang value ng isang asset ay cyclical phenomena na regular na bumabalik sa kanilang mean value (average na halaga).
Maaaring i-automate ang pangangalakal kapag pumasok o lumabas ang presyo ng asset sa isang partikular na hanay ng presyo sa pamamagitan ng pagtukoy, pagtukoy, at paggamit ng algorithm batay sa hanay na iyon.
Volume Weighted Average na Diskarte sa Presyo
Hinahati ng volume-weighted average na diskarte sa pagpepresyo ang malalaking order sa mas maliit, dynamic na pagpapasya na mga chunks na inilabas sa merkado gamit ang mga nakaraang profile ng volume na partikular sa stock.
Ang order ay dapat isagawa malapit sa volume-weighted average na presyo (VWAP).
Time Weighted Average na Diskarte sa Presyo
Hinahati ng time-weighted average na diskarte sa pagpepresyo ang isang malaking transaksyon gamit ang regular na pagitan ng mga puwang ng oras sa pagitan ng oras ng pagsisimula at pagtatapos. Naglalabas ito ng mas maliit, dynamic na pagpapasya sa mga bahagi ng transaksyon sa merkado.
Ang layunin ay upang mabawasan ang epekto sa merkado sa pamamagitan ng pagpapatupad ng order sa o sa paligid ng average na presyo sa pagitan ng mga timing ng pagsisimula at pagtatapos.
Porsiyento ng Diskarte sa Dami
Ang Algorithm na ito ay patuloy na naghahatid ng mga bahagyang order ayon sa tinukoy na ratio ng partisipasyon at ang dami na natransaksyon sa mga palitan hanggang sa mapunan ang trade order.
Kapag ang presyo ng stock ay lumampas sa mga antas na tinukoy ng gumagamit, ang katumbas na "diskarte sa mga hakbang" ay nagtataas o nagpapababa sa antas ng paglahok na ito, kaya nagpapadala ng mga order sa isang tinukoy ng gumagamit na proporsyon ng mga volume ng merkado.
Implementasyon ng Shortfall Strategy
Sa pamamagitan ng pangangalakal sa real-time na market, ang diskarte sa pagkukulang sa pagpapatupad ay naglalayong bawasan ang mga gastos sa pagpapatupad ng isang order habang sinasamantala rin ang gastos sa pagkakataon ng huli na pagkumpleto.
Kapag positibong tumaas ang presyo ng bahagi, mapapahusay ng diskarte ang nais na rate ng pakikilahok; sa kabaligtaran, kapag ang presyo ng stock ay gumagalaw nang negatibo, ito ay bababa.
Mga Regulasyon sa Algorithmic Trading sa India
Bawat taon, ang SEBI ay gumagawa ng mga panuntunan na dapat sundin ng mga mangangalakal at tagapamagitan upang mapanatili ang industriya ng kalakalan na ligtas at kontrolado sa panganib.
Sa algorithmic trading, ang pamamahala sa peligro ay mahalaga.
Dahil dito, kailangan ng mga merkado ang isang kompanya na dumaan sa ilang mahirap na eksaminasyon kung gusto nitong makipagkalakalan gamit ang algo trading bago makapagpapahintulot ang mga market sa anumang algorithm.
Isinasaalang-alang ng mga pagsubok na ito ang bilang ng mga order na ilalagay sa bawat segundo, ang pinakamataas na halaga ng order na maaaring ilagay, at ang pinakamalaking halaga na maaaring ipagpalit sa isang partikular na araw ng kalakalan.
Konklusyon
Binibigyang-daan ka ng algorithm na pangangalakal na pagbutihin ang iyong kakayahang kumita kapag nag-trade ka sa pamilihan ng sapi. Gayunpaman, ang pagkabigo ng system, pagkagambala sa koneksyon sa internet, at hindi tamang algorithmic na mga tagubilin ay ilan sa mga panganib na nauugnay sa teknolohiyang ito.
Samakatuwid, dapat kang magkaroon ng karanasan sa pangangalakal sa stock market gamit teknikal na pagtatasa mga tool bago ka magsimula ng algorithmic trading.
Gayundin, ang pagiging isang propesyonal na mangangalakal ay nangangailangan ng maraming pasensya, pananaliksik sa merkado, coding algorithm, backtesting ang iyong diskarte, at katatagan.
Mag-iwan ng Sagot