随着现代技术的发展,几乎每家公司现在都依靠逻辑代码来确定交易的有效性。 为了实现预期的结果,算法采用用户数据、历史数据和一组预定的指令。
例如,共同基金公司采用一种算法从您每月的银行账户中提取预先确定的 SIP 金额。
然而,存款机构和股票经纪人并不是唯一使用算法的实体。 投资者积极使用算法来减少人为错误并提高交易利润的可能性。
什么是算法交易?
在算法交易中,交易是由遵循一组预定规则的计算机程序进行的。 从理论上讲,交易可以以超出人类交易员能力的速度和频率产生利润。
指定指令可以基于数学模型、时间、定价、数量或其他因素。 除了为交易者提供盈利前景外,算法交易还增加了市场流动性,并通过最大限度地减少人类情绪的影响使交易更有条理。
印度算法交易的开始
具有历史意义的 SEBI(印度证券交易委员会)2008 年通告宣布,印度现在可以将其市场扩展到算法交易。 结果,启动了直接市场准入 (DMA) 计划。
由于 DMA 的许可,经纪人被允许向非零售客户提供他们的技术。 此类客户被允许使用算法驱动的软件执行交易。
因此,算法交易首次在印度进行,无需人工参与。
算法交易的优势
算法交易有很多优势,尤其是在尽可能快地进行交易时。
算法交易的一些主要优势包括:
去除人的情绪
算法交易的主要好处之一是它能够消除交易活动中的人类情绪。 这是因为交易行为是根据一组特定的准则进行概述和预测的。
与自动交易不同,人工交易容易受到情绪的影响,从而导致非理性的交易判断。 相比之下,算法交易主要基于计算机化或自动交易,无需人工参与。
因此,例如,为了防止情绪激动,算法交易不断建议交易者不要承担超出他们承受能力的风险。
准确性
精度和准确性对于在算法交易中取得成功至关重要。 通常,如果人类参与,算法交易失败的可能性很大。
然而,算法交易使用计算机根据一组指令进行交易,从而降低了出错的风险。
因此,建议进行计划以做出准确的交易选择,从而提高和促进交易的准确性。
处理多项交易
算法交易为交易者打开了一个渠道,可以在保持准确性和速度的同时执行多项交易。 它进一步增加了赚取更多收益的可能性。
由于更好的技术发展和创新,交易速度得到了迅速提升。
回测能力
交易者必须确定其交易系统的哪些组件存在缺陷,并应提出快速修改以防止过度损失。 通过算法交易,交易者可以 回测他们的交易 使用历史数据并将其与最新数据进行比较。
建议使用此方法来确定交易结果是否会保持不变。
高频交易
高频交易 (HFT) 是一种独特的算法交易方法,它使用高效且强大的计算机根据高频和预定规则进行交易。
此外,采用复杂的算法可以非常快速地处理这些交易。 高频交易系统用户的交易周转率通常高于其他系统。 此外,算法交易除了成交量大外,还具有高交易比率。
增加市场容量
由于算法交易,交易者现在有机会实现交易平台的多样化。 进行交易的个人和企业可以高效快速地交换大量股票。
这意味着市场参与者可能允许交易者购买大量股票,然后立即卖出,并从高成交量中获利。
算法交易合法吗?
是的,算法交易是合法的!
任何法律或法规都不限制交易算法的使用。
SEBI 创建了监管框架,以确保算法交易的安全,维护普通投资者的利益,并阻止任何潜在的市场操纵。
一些投资者可能会争辩说,这种交易会助长不公正的交易环境,从而损害市场。
但是,这在任何方面都不违法!
Algorithmic Trader 使用什么编程语言?
C++ 是算法交易者中流行的编程语言,因为它在处理大量数据方面非常有效。
对于希望开始编程的金融专业人士来说,Python 等更易于管理的语言可能比 C 或 C++ 更复杂,也更具挑战性。
如何学习算法交易?
任何用于算法交易的在线指导材料都可能难以理解。 如果您正确地处理学习过程,没有人能阻止您在算法交易中取得成功。
以下是任何雄心勃勃的算法交易者都应遵循的步骤:
定量分析
在定量分析 (quants) 中,发现模式,并创建模型来访问它们。 因此,这些模型可用于预测证券价格变动。
了解金融市场
由于人类的思维天生就喜欢通过观察来学习,因此花时间研究图表理所当然地会提高一个人对金融市场的理解。
所以如果你想创建一个算法,你必须有这些信息。
编程技巧
下一步是在掌握基础知识后过渡到更复杂的算法交易领域。 如果你没有组装过程序,那就是掌握编程技巧。
虽然它并不像您想象的那么难,但大多数人发现学习算法交易的这个组成部分是最具挑战性的。 不过,无论您打算执行哪种技术,您可能都需要一名程序员来实施您的交易计划。
量化开发人员必须具备扎实的 C++、Java 和 Python 知识,而学习编程的最佳方式是实践。
算法交易的技术要求?
算法交易的最后一步是在回溯测试后使用计算机程序将算法付诸实践。
然而,困难的部分是将确定的方法集成到可以访问交易账户并接受订单的计算机程序中。
算法交易的先决条件如下:
- 您可以聘请开发人员或使用现成的交易系统来学习必要的计算机编程技能来制定交易策略。
- 访问交易平台和网络功能以下订单。
- 根据算法实施规则的复杂程度,有可供回溯的历史数据。
如何在印度开始算法交易?
如果您想在印度开始基于算法的交易,您需要考虑几个步骤:
金融知识
您必须具备金融市场知识才能进行算法交易。 这就是为什么您需要拥有或建立一些基于知识的优势以在任何市场上超越竞争对手的原因。
编码
了解 Python 或 R 等开源程序有助于此级别。
您可以最大程度地访问可以使用这两种语言访问的免费图书馆,并将您的计划转化为一系列逻辑陈述。
选择合适的经纪人和平台
在开始之前进行彻底的研究至关重要,因为您的全部努力应该具有财务意义。
毕竟还要考虑管理费用!
此外,确保您只为有效实施您的方法所需的费用付费。 换句话说,保持低贸易成本和敏捷运营。
播出和风险管理
当你对你的算法感到满意时,让它在真实的市场中运行。 利用 Var/Expected 赤字的止损、限制和监控来有效地管理风险。
密切关注更大经济体或行业的结构变化或政权更替; 在这种情况下,您的计划可能需要调整或完全放弃。
但是,请记住,每种方法都有有限的寿命和局限性!
不断发展高级技能并更新您的知识
正如他们所说,最好的投资是在自己身上。 寻求提高和更新您根据数据和理解采取行动所需的技术能力和知识。
算法交易策略
任何算法 交易策略 需要有一个有利可图的机会,可以增加收入或降低已发现的成本。
以下是自动交易中采用的典型交易方法:
趋势跟踪策略
最流行的算法交易技术依赖于价格水平变化、移动平均趋势、通道故障和其他相关技术指标。
由于这些技术不需要做出任何假设或价格预测,因此使用算法交易执行它们是最简单和最快的。
在不深入研究预测分析的复杂性的情况下,交易是根据良好模式的频率开始的,这些模式很容易通过算法应用。
套利机会
通过在一个市场以较低价格购买双重上市股票并同时在另一个市场以较高价格出售,可以将差价用作无风险利润或套利。
由于股票和期货产品之间存在价格差异,因此可以重复相同的程序。 通过实施一种算法来找到这些价格差距并有效地执行订单,可以使获利机会成为可能。
指数基金再平衡
指数基金设定了重新平衡的时间,以使其持有量与其特定基准指数保持一致。
这为算法交易者带来了有利可图的交易机会,他们从基于股票数量的预期交易中获利 指数基金,在指数基金重新调整之前给予 20 至 80 个基点的回报。
为了迅速实施和获得最优惠的价格,此类交易已开始使用算法交易算法。
均值修正策略
均值回归法背后的思想是,资产的高值和低值是周期性的现象,会定期回归到它们的均值(平均值)。
当资产价格进入或退出特定价格范围时,通过识别、定义和使用基于该范围的算法,可以自动进行交易。
成交量加权平均价格策略
成交量加权平均定价技术将大订单分成较小的、动态决定的块,这些块使用特定于股票的先前成交量配置文件发布到市场。
订单应在成交量加权平均价 (VWAP) 附近执行。
时间加权平均价格策略
时间加权平均定价技术使用开始时间和结束时间之间有规则间隔的时间段来划分大型交易。 它向市场发布较小的、动态决定的交易部分。
目标是通过在开始和结束时间之间的平均价格或附近执行订单来最大限度地减少市场影响。
交易量百分比策略
该算法按照指定的参与比例和交易所的交易量持续交付部分订单,直到交易订单被执行。
当股票价格超过用户定义的水平时,相应的“阶梯策略”会提高或降低该参与水平,从而按照用户定义的市场交易量比例发送订单。
实施不足战略
通过在实时市场上交易,实施短缺方法旨在降低订单的执行成本,同时还利用延迟完成的机会成本。
当股价正向上涨时,该策略将提高期望参与率; 反之,当股价向负方向移动时,它就会下跌。
印度算法交易法规
SEBI 每年都会制定贸易商和中介机构必须遵守的规则,以维护贸易行业的安全和风险可控。
对于算法交易,风险管理必不可少。
正因为如此,如果一家公司想在市场授权任何算法之前使用算法交易进行交易,市场需要通过几项严格的审查。
这些测试考虑了每秒可下的订单数量、可下的最高订单价值以及在给定交易日可交换的最大金额。
结论
算法交易可以让您在交易时提高盈利能力 股市. 然而,系统故障、互联网连接中断和不正确的算法指令是与该技术相关的一些风险。
因此,您应该有使用股票市场交易的经验 技术分析 开始算法交易之前的工具。
此外,成为一名专业交易员需要大量的耐心、市场研究、编码算法、回测您的策略和应变能力。
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