Tot ce trebuie să știți despre tranzacționarea algoritmică

Tranzacționarea algoritmică devine foarte populară în rândul comercianților. Îndepărtează riscul de eroare umană, reduce costurile de tranzacție și poate fi foarte profitabil. Cu toate acestea, poate fi puțin descurajantă dacă sunteți nou în tranzacționarea automată.

De aceea am creat acest ghid. Vă va spune exact ce este tranzacționarea algoritmică - argumentele sale pro și contra, cerințele tehnice și cele mai bune instrumente de tranzacționare algoritmică. De asemenea, vom explora câteva strategii comune și vă vom oferi un exemplu.

Ce este tranzacționarea algoritmică?

Tranzacționarea algoritmică este tranzacționare automată care plasează tranzacții pentru dvs. folosind un program de calculator cu instrucțiuni predefinite. De asemenea, este denumită adesea algo-trading sau tranzacționare cu cutie neagră. Ideea este că profiturile pot fi generate din tranzacții mult mai rapid și mai frecvent decât ar putea un comerciant uman.

Instrucțiunile algoritmului se pot baza pe orice model matematic și includ linii directoare pentru prețul, cantitatea și momentul tranzacțiilor. Deoarece nu există nicio implicare umană în comerț, impactul erorilor și emoțiilor umane este eliminat din activitățile de tranzacționare.

Avantajele tranzacționării algoritmice

Există mai multe motive pentru care ar trebui să te uiți la tranzacționarea algoritmică, inclusiv:

• Comenzile comerciale sunt plasate instantaneu și cu acuratețe, rezultând o latență scăzută. Acest lucru ajută la evitarea modificărilor semnificative de preț.
• Tranzacționarea algoritmilor poate duce la cea mai bună execuție a tranzacțiilor la prețuri optime.
• Mai multe condiții de piață sunt verificate automat.
• Costurile de tranzacție sunt reduse.
• Niciun risc ca eroarea umană să afecteze comerțul
• Backtestingul cu date istorice și în timp real poate fi utilizat pentru a determina viabilitatea strategiilor de tranzacționare.

Dezavantajele tranzacționării algoritmice

Desigur, tranzacționarea algoritmică are și câteva dezavantaje, inclusiv:

• Tranzacționarea algoritmică prezice mișcările viitoare ale pieței folosind modele matematice și date istorice. Aceasta înseamnă că evenimentele de lebădă neagră (tulburări neprevăzute ale pieței) pot duce la pierderi.
• Deși latența scăzută a algo-trading este în mare parte pozitivă, înseamnă că atunci când execuția tranzacției este întârziată, ar putea duce la pierderi și oportunități ratate.
• Tranzacțiile algoritmice mari pot avea un impact semnificativ asupra prețurilor pieței. Dacă comercianții nu își ajustează tranzacțiile pentru a se adapta la aceste schimbări, poate duce la pierderi.
• Problemele tehnice precum conexiunile lente la internet pot perturba comerțul.
• Există reglementări complicate și adesea consumatoare de timp pe care algo-trading trebuie să le respecte.
• Înființarea și implementarea sistemelor de algo-trading poate fi costisitoare. În plus, comercianții trebuie să plătească în mod regulat taxe pentru fluxurile de date și software.
• În funcție de abordarea de tranzacționare preferată, lipsa raționamentului uman în algo-trading poate fi văzută ca un dezavantaj. S-ar putea să nu fie cea mai bună opțiune dacă abordarea ta este mai instinctivă și intuitivă.

Care sunt cerințele tehnice necesare pentru tranzacționarea algoritmică?

Pentru a utiliza algo-trading, trebuie să vă integrați strategia de tranzacționare într-un proces computerizat care poate plasa comenzi printr-un cont de tranzacționare. Odată ce ați făcut acest lucru, trebuie să-l testați, ceea ce implică testarea lui pe tranzacții istorice pentru a vedea dacă ar fi reușit.

Cerințele tehnice specifice pentru algo-trading sunt:

• Dacă aveți cunoștințe de programare, puteți programa singur algoritmul. Dacă nu, va trebui să angajezi programatori care să o facă pentru tine. De asemenea, puteți utiliza software prefabricat (mai multe despre asta în curând).
• Conectivitate la rețea.
• Acces la platforme de tranzacționare pentru plasarea comenzilor
• Infrastructura și capacitatea de a efectua backtesting pe sistem
• Sistemul trebuie să poată monitoriza fluxurile de date ale pieței, astfel încât să poată identifica oportunitățile.
• Pentru backtesting, veți avea nevoie de acces la datele istorice.

Instrumente algoritmice de tranzacționare

Puteți utiliza software-ul de tranzacționare algoritmică dacă nu aveți cerințele tehnice pentru a programa un algoritm de tranzacționare și nu doriți să angajați programatori. Cel mai bun software disponibil în prezent include:

• Kalshi
• TradeStation
• DXcharts
• Tickeron
• Construiește Alpha
• Tralitate
• Opțiune de buzunar
• FxPro
• BigShort
• Wunder Trading
• Allpips
• HaasOnline
• Coinregula
• TradingView
• UltraAlgo
• SpeedBot
• Pionex
• CryptoHawk

Cum să alegi cel mai bun instrument de tranzacționare algoritmică

Când comparați diferite instrumente, luați în considerare următoarele puncte:

• Luați în considerare cât de abruptă este curba de învățare. Este software-ul ușor de utilizat? Ai nevoie de cunoștințe de codificare? Asigurați-vă că platforma pe care o alegeți se potrivește nivelului dvs. de confort și expertiza tehnică.
• Evaluați cât de personalizabil și configurabil este software-ul. Acest lucru este vital pentru adaptarea acestuia pentru a se alinia cu toleranța la risc și preferințele dvs. de tranzacționare.
• Evaluați prețul și asigurați-vă că acesta reprezintă un raport calitate-preț bun.
• Asigurați-vă că software-ul are capabilități puternice de backtesting.
• Găsiți o platformă cu o interfață ușor de utilizat.
• Identificați tipurile de active care sunt disponibile și orice taxe curente.

Strategii de tranzacționare algoritmice

De la tranzacționarea cu opțiuni online până la tranzacționarea swing, există multe strategii diferite pe care comercianții le pot folosi. De asemenea, există multe strategii comune utilizate în algo-trading, cum ar fi:

Strategii de urmărire a tendințelor

Acestea sunt cele mai frecvent utilizate strategii de algo-trading. Aceștia urmăresc tendințele privind erupțiile canalelor, mediile mobile, mișcările nivelului prețurilor și indicatorii tehnici aferenti. Nu implică nicio prognoză sau previziuni de preț, așa că sunt cele mai simple strategii de pus în aplicare. Când sunt identificate tendințele de dorit, tranzacțiile sunt inițiate.

Cea mai populară strategie de urmărire a tendințelor implică utilizarea mediilor mobile pe 50 și 200 de zile.

Oportunități de arbitraj

Această strategie implică identificarea acțiunilor cotate duble. Apoi, îl cumpărați la un preț mai mic pe una dintre piețe și îl vindeți la un preț mai mare pe o altă piață — diferența de preț duce la arbitraj (profit fără risc). Tranzacționarea algoritmică poate face această strategie profitabilă prin identificarea rapidă a oportunităților și plasarea eficientă a comenzilor.

Interval de tranzacționare (reversiune medie)

Teoria acestei strategii este că prețurile activelor revin periodic la valoarea lor medie și că prețurile scăzute și mari sunt doar temporare. Când activele intră și ies dintr-un interval de preț definit, algoritmul plasează automat tranzacții pe ele.

Strategii bazate pe modele matematice

Aceste strategii se bazează pe tendințele pieței, teoria economică, date și mișcările prețurilor. Sunt din ce în ce mai populare în rândul comercianților, ceea ce duce la tranzacții mai sistematice și mai eficiente pe piețele financiare.

Câteva exemple de strategii bazate pe modele matematice includ:

• Teoria portofoliului stocastic
• Arbitraj relativ
• Timpul de jos
• Rețele neuronale
• Delta neutru

Prețul mediu ponderat în funcție de volum (VWAP)

VWAP este folosit pentru a executa comenzi mari, limitând în același timp impactul acestora asupra pieței. Ajută comercianții să atingă prețuri apropiate de piața VWAP pe perioade stabilite. Este, de asemenea, utilizat în mod regulat ca etalon atunci când se compară execuțiile tranzacțiilor.

Procent de volum (POV)

Această strategie de tranzacționare algoritmică este configurată pentru a trimite ordine parțiale până la completarea unui ordin de tranzacționare. Aceste ordine sunt trimise în funcție de volumul tranzacționat pe piețe și de rata de participare definită.

Prețul mediu ponderat în timp (TWAP)

Această strategie este folosită pentru a sparge comenzile mari și apoi pentru a elibera dinamic piese mai mici determinate ale comenzii pe piață. Utilizează intervale de timp împărțite egal între orele de început și orele de sfârșit pentru a face acest lucru. Este conceput pentru a limita impactul pieței prin executarea ordinelor aproape de prețurile medii între orele de început și de sfârșit.

Deficitul de implementare

Prin tranzacționarea pieței în timp real, această strategie poate reduce costurile de execuție ale comenzilor și poate profita de costul de oportunitate al execuției întârziate. Scade rata de participare vizată atunci când prețul acțiunilor se mișcă nefavorabil și o crește atunci când se mișcă favorabil.

Scale de timp de tranzacționare algoritmice

În funcție de obiectivele dvs. și de condițiile specifice ale pieței, tranzacționarea algoritmică poate funcționa pe diferite scale de timp. Cele mai frecvente scale de timp pentru acest tip de tranzacționare includ:

• Tranzacționare de înaltă frecvență (HFT): Aceasta implică executarea unui număr mare de tranzacții în intervale de timp foarte scurte.Are scopul de a valorifica micile ineficiențe ale pieței.

• Swing Trading: Aici sunt deținute pozițiile timp de câteva zile sau săptămâni pentru a profita de pe urma modificărilor de preț.
• Tranzacționare intraday: comercianții intraday pot folosi algoritmi pentru a plasa comenzi în câteva secunde.O scală de timp pe oră poate fi, de asemenea, implementată pentru a executa ordinele.

Scalele de timp pe care le alegeți vor influența foarte mult proiectarea, execuția și profitabilitatea sistemului dvs. de tranzacționare algoritmică. Deci, trebuie să adoptați scala de timp care se potrivește cel mai bine toleranței la risc și obiectivelor specifice.

Exemplu de tranzacționare algoritmică

Să ne uităm la un exemplu de strategie de tranzacționare algoritmică care urmărește tendințele.

• Algoritmul identifică o cruce de aur. Acest eveniment are loc atunci când media mobilă de 50 de zile trece peste media mobilă de 200 de zile.
• Este generat un semnal de cumpărare, adică algoritmul execută un ordin de cumpărare pentru instrumentul financiar.
• Mediile mobile continuă să fie monitorizate de algoritm.
• Un semnal de vânzare apare atunci când media mobilă pe 50 de zile scade sub media mobilă pe 200 de zile.
• Este executat un ordin de vânzare, care închide poziția.
• Acest lucru permite algoritmului să evite pierderile în timpul tendințelor descendente și să capteze profituri în timpul tendințelor ascendente.
• Încrucișările medii mobile și parametrii selectați trebuie să fie foarte precise pentru a fi eficiente.

Concluzie

Tranzacționarea algoritmică utilizează tehnologia pentru a crea un sistem de tranzacționare care înlătură riscul erorii umane din luarea deciziilor și poate genera niveluri de profit mai mari decât tranzacționarea tradițională umană. Deși necesită o anumită experiență tehnică pentru a vă programa algoritmul, există o mulțime de instrumente prefabricate pe care le puteți utiliza în schimb.

Utilizarea sistemelor automatizate nu anulează importanța planificării strategice și a luării deciziilor cu atenție. Comercianții ar trebui să aibă o înțelegere clară a apetitului pentru risc, a obiectivelor financiare și a nuanțelor piețelor cu care se angajează.

Tranzacționarea algoritmică este un instrument puternic care a remodelat peisajul piețelor financiare. Indiferent dacă alegeți să vă creați proprii algoritmi sau să utilizați instrumente prefabricate, este esențial să abordați algo-trading cu o înțelegere cuprinzătoare a beneficiilor, riscurilor și a modului în care se încadrează în strategia dvs. de tranzacționare mai largă.