Tutto quello che devi sapere sul trading algoritmico

Il trading algoritmico sta diventando molto popolare tra i trader. Elimina il rischio di errore umano, riduce i costi di transazione e può essere molto redditizio. Tuttavia, può essere un po' scoraggiante se sei nuovo al trading automatizzato.

Ecco perché abbiamo messo insieme questa guida. Ti dirà esattamente cos'è il trading algoritmico: i suoi pro e contro, i requisiti tecnici e i migliori strumenti di trading algoritmico. Esploreremo anche alcune strategie comuni e ti forniremo un esempio.

Cos’è il trading algoritmico?

Il trading algoritmico è un trading automatizzato che effettua operazioni per te utilizzando un programma per computer con istruzioni predefinite. Viene spesso definito anche algo-trading o black-box trading. L’idea è che i profitti possono essere generati dalle operazioni molto più velocemente e più frequentemente di quanto potrebbe fare un trader umano.

Le istruzioni dell'algoritmo possono basarsi su qualsiasi modello matematico e includere linee guida per il prezzo, la quantità e la tempistica delle operazioni. Poiché non vi è alcun coinvolgimento umano nel commercio, l’impatto degli errori e delle emozioni umane viene rimosso dalle attività commerciali.

I vantaggi del trading algoritmico

Esistono diversi motivi per cui dovresti esaminare il trading algoritmico, tra cui:

• Gli ordini commerciali vengono inseriti istantaneamente e con precisione, con conseguente bassa latenza. Ciò aiuta a evitare variazioni significative dei prezzi.
• L’algo-trading può comportare la migliore esecuzione delle operazioni a prezzi ottimali.
• Molteplici condizioni di mercato vengono controllate automaticamente.
• I costi di transazione sono ridotti.
• Nessun rischio di errore umano che incide sul commercio
• Il backtest con dati storici e in tempo reale può essere utilizzato per determinare la fattibilità delle strategie di trading.

Gli svantaggi del trading algoritmico

Naturalmente, il trading algoritmico presenta anche diversi svantaggi, tra cui:

• Il trading algoritmico prevede i futuri movimenti del mercato utilizzando modelli matematici e dati storici. Ciò significa che gli eventi del cigno nero (perturbazioni impreviste del mercato) possono portare a perdite.
• Sebbene la bassa latenza dell'algo-trading sia per lo più positiva, significa che quando l'esecuzione dell'operazione viene ritardata, ciò potrebbe comportare perdite e opportunità mancate.
• Le grandi operazioni algoritmiche possono avere un impatto significativo sui prezzi di mercato. Se i trader non adeguano le loro operazioni per adattarsi a questi cambiamenti, ciò può comportare perdite.
• Problemi tecnici come connessioni Internet lente possono interrompere gli scambi.
• Esistono normative complicate e spesso dispendiose in termini di tempo a cui l’algo-trading deve conformarsi.
• Può essere costoso stabilire e implementare sistemi di trading elettronico. Inoltre, i trader devono regolarmente pagare commissioni per feed di dati e software.
• A seconda del tuo approccio di trading preferito, la mancanza di giudizio umano nell’algo-trading può essere vista come uno svantaggio. Potrebbe non essere l’opzione migliore se il tuo approccio è più istintivo e intuitivo.

Quali sono i requisiti tecnici necessari per il trading algoritmico?

Per utilizzare l'algo-trading, è necessario integrare la propria strategia di trading in un processo computerizzato in grado di effettuare ordini tramite un conto di trading. Una volta fatto questo, è necessario eseguirne il backtest, ovvero testarlo su operazioni storiche per vedere se avrebbe avuto successo.

I requisiti tecnici specifici per l’algo-trading sono:

• Se hai conoscenze di programmazione, puoi programmare tu stesso l'algoritmo. In caso contrario, dovrai assumere programmatori che lo facciano per te. Puoi anche utilizzare software già pronti (ne parleremo presto).
• Connettività di rete.
• Accesso alle piattaforme di trading per effettuare ordini
• L'infrastruttura e la capacità di eseguire backtest sul sistema
• Il sistema deve essere in grado di monitorare i feed di dati di mercato in modo da poter identificare le opportunità.
• Per il backtesting, avrai bisogno di accedere ai dati storici.

Strumenti di trading algoritmico

Puoi utilizzare un software di trading algoritmico se non hai i requisiti tecnici per programmare un algoritmo di trading e non vuoi assumere programmatori. I migliori software attualmente disponibili includono:

• Kalshi
• TradeStation
• DXcharts
• Tickeron
• Costruisci l'Alfa
• Tralità
• Opzione tascabile
• FxPro
• BigShort
• Meraviglioso commercio
• Tutti i pips
• HaasOnline
• Coinregola
• TradingView
• UltraAlgo
• SpeedBot
• Pionex
• CryptoHawk

Come scegliere il miglior strumento di trading algoritmico

Quando confronti diversi strumenti, considera i seguenti punti:

• Considera quanto è ripida la curva di apprendimento. Il software è facile da usare? Hai bisogno di conoscenze di programmazione? Assicurati che la piattaforma che scegli corrisponda al tuo livello di comfort e competenza tecnica.
• Valutare quanto è personalizzabile e configurabile il software. Questo è vitale per adattarlo in modo che si allinei alla tua tolleranza al rischio e alle tue preferenze di trading.
• Valuta il prezzo e assicurati che rappresenti un buon rapporto qualità-prezzo.
• Assicurarsi che il software abbia solide capacità di backtesting.
• Trova una piattaforma con un'interfaccia user-friendly.
• Identificare i tipi di risorse disponibili e le eventuali commissioni correnti.

Strategie di trading algoritmico

Dal trading di opzioni online allo swing trading, ci sono molte strategie diverse che i trader possono utilizzare. Allo stesso modo, ci sono molte strategie comuni utilizzate nell’algo-trading, come:

Strategie che seguono la tendenza

Queste sono le strategie di algo-trading più comunemente utilizzate. Seguono le tendenze nei breakout dei canali, nelle medie mobili, nei movimenti del livello dei prezzi e nei relativi indicatori tecnici. Non comportano alcuna previsione o previsione dei prezzi, quindi sono le strategie più semplici da mettere in atto. Quando vengono identificate le tendenze desiderabili, vengono avviate le negoziazioni.

La strategia trend-following più popolare prevede l’utilizzo di medie mobili a 50 e 200 giorni.

Opportunità di arbitraggio

Questa strategia prevede l’identificazione di titoli a doppia quotazione. Quindi, lo acquisti a un prezzo inferiore in uno dei mercati e lo vendi a un prezzo più alto in un mercato diverso: la differenza di prezzo si traduce in arbitraggio (profitto privo di rischio). Il trading algoritmico può rendere questa strategia redditizia identificando rapidamente le opportunità e piazzando gli ordini in modo efficiente.

Trading range (riversione media)

La teoria di questa strategia è che i prezzi degli asset ritornano sempre periodicamente al loro valore medio e che i prezzi alti e bassi sono solo temporanei. Quando gli asset entrano ed escono da un intervallo di prezzo definito, l'algoritmo inserisce automaticamente le negoziazioni su di essi.

Strategie basate su modelli matematici

Queste strategie si basano sulle tendenze del mercato, sulla teoria economica, sui dati e sui movimenti dei prezzi. Sono sempre più popolari tra i trader, portando a scambi più sistematici ed efficienti all'interno dei mercati finanziari.

Alcuni esempi di strategie basate su modelli matematici includono:

• Teoria del portafoglio stocastico
• Arbitraggio relativo
• Tempismo inferiore
• Reti neurali
• Delta neutrale

Prezzo medio ponderato per il volume (VWAP)

VWAP viene utilizzato per eseguire ordini di grandi dimensioni limitandone l'impatto sul mercato. Aiuta i trader a raggiungere prezzi vicini al VWAP di mercato in periodi prestabiliti. Viene anche regolarmente utilizzato come punto di riferimento quando si confrontano le esecuzioni commerciali.

Percentuale di volume (POV)

Questa strategia di trading algoritmico è impostata per inviare ordini parziali fino al completamento dell'ordine commerciale. Questi ordini vengono inviati in base al volume scambiato sui mercati e al rapporto di partecipazione definito.

Prezzo medio ponderato nel tempo (TWAP)

Questa strategia viene utilizzata per suddividere ordini di grandi dimensioni e quindi rilasciare dinamicamente sul mercato determinate parti più piccole dell'ordine. A tale scopo, utilizza intervalli di tempo equamente divisi tra le ore di inizio e le ore di fine. È progettato per limitare l'impatto sul mercato eseguendo ordini vicini ai prezzi medi tra l'ora di inizio e quella di fine.

Carenza di attuazione

Scambiando sul mercato in tempo reale, questa strategia può ridurre i costi di esecuzione degli ordini e sfruttare il costo opportunità dell’esecuzione ritardata. Diminuisce il tasso di partecipazione target quando il prezzo delle azioni si muove in modo sfavorevole e lo aumenta quando si muove in modo favorevole.

Scale temporali di trading algoritmico

A seconda dei tuoi obiettivi e delle specifiche condizioni di mercato, il trading algoritmico può operare su varie scale temporali. Le scale temporali più comuni per questo tipo di trading includono:

• Trading ad alta frequenza (HFT): comporta l’esecuzione di un gran numero di operazioni in tempi molto brevi.Ha lo scopo di capitalizzare le piccole inefficienze del mercato.

• Swing Trading: è dove le posizioni vengono mantenute per diversi giorni o settimane per trarre profitto dalle variazioni di prezzo.
• Trading intraday: i trader intraday possono utilizzare algoritmi per effettuare ordini in pochi secondi.È inoltre possibile implementare una scala temporale su base oraria per eseguire gli ordini.

Le scale temporali che scegli influenzeranno notevolmente la progettazione, l'esecuzione e la redditività del tuo sistema di trading algoritmico. Pertanto, è necessario adottare la scala temporale che meglio si adatta alla propria propensione al rischio e ai propri obiettivi specifici.

Esempio di trading algoritmico

Diamo un'occhiata ad un esempio di una strategia di trading algoritmico che segue la tendenza.

• L'algoritmo identifica una croce d'oro. Questo evento si verifica quando la media mobile a 50 giorni supera la media mobile a 200 giorni.
• Viene generato un segnale di acquisto, il che significa che l'algoritmo esegue un ordine di acquisto per lo strumento finanziario.
• Le medie mobili continuano ad essere monitorate dall'algoritmo.
• Un segnale di vendita emerge quando la media mobile a 50 giorni scende al di sotto della media mobile a 200 giorni.
• Viene eseguito un ordine di vendita, che chiude la posizione.
• Ciò consente all'algoritmo di evitare perdite durante i trend al ribasso e di acquisire profitti durante i trend al rialzo.
• I crossover delle medie mobili e i parametri selezionati devono essere estremamente accurati per essere efficaci.

Conclusione

Il trading algoritmico utilizza la tecnologia per creare un sistema di trading che elimini il rischio di errore umano dal processo decisionale e possa generare livelli di profitto più elevati rispetto al tradizionale trading umano. Anche se programmare il tuo algoritmo richiede una certa esperienza tecnica, ci sono molti strumenti già pronti che puoi utilizzare in alternativa.

L'uso di sistemi automatizzati non nega l'importanza della pianificazione strategica e di un processo decisionale ponderato. I trader dovrebbero avere una chiara comprensione della loro propensione al rischio, degli obiettivi finanziari e delle sfumature dei mercati con cui stanno interagendo.

Il trading algoritmico è uno strumento potente che ha rimodellato il panorama dei mercati finanziari. Sia che tu scelga di creare i tuoi algoritmi o di utilizzare strumenti già pronti, è essenziale avvicinarsi all'algo-trading con una comprensione completa dei suoi vantaggi, dei rischi e di come si inserisce nella tua strategia di trading più ampia.