ทุกสิ่งที่คุณต้องการรู้เกี่ยวกับการซื้อขายอัลกอริทึม

การซื้อขายแบบอัลกอริทึมกำลังได้รับความนิยมอย่างสูงในหมู่เทรดเดอร์ ช่วยขจัดความเสี่ยงต่อข้อผิดพลาดของมนุษย์ ลดต้นทุนการทำธุรกรรม และสามารถทำกำไรได้มาก อย่างไรก็ตาม อาจเป็นเรื่องที่น่ากังวลเล็กน้อยหากคุณยังใหม่กับการซื้อขายอัตโนมัติ

นั่นเป็นเหตุผลที่เรารวบรวมคู่มือนี้ไว้ด้วยกัน มันจะบอกคุณอย่างแม่นยำว่าการซื้อขายด้วยอัลกอริทึมคืออะไร ทั้งข้อดีและข้อเสีย ข้อกำหนดทางเทคนิค และเครื่องมือการซื้อขายด้วยอัลกอริทึมที่ดีที่สุด นอกจากนี้เรายังจะสำรวจกลยุทธ์ทั่วไปบางส่วนและยกตัวอย่างให้กับคุณ

การซื้อขายอัลกอริทึมคืออะไร?

การซื้อขายแบบอัลกอริทึมคือการซื้อขายแบบอัตโนมัติที่วางการซื้อขายให้กับคุณโดยใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์พร้อมคำแนะนำที่กำหนดไว้ล่วงหน้า มักเรียกกันว่าการซื้อขายอัลโกหรือการซื้อขายกล่องดำ แนวคิดก็คือผลกำไรสามารถสร้างขึ้นได้จากการซื้อขายที่รวดเร็วและบ่อยกว่าที่ผู้ค้าที่เป็นมนุษย์สามารถทำได้

คำสั่งของอัลกอริธึมอาจขึ้นอยู่กับแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ใดๆ และรวมถึงแนวทางสำหรับราคา ปริมาณ และช่วงเวลาของการซื้อขาย เนื่องจากไม่มีการมีส่วนร่วมของมนุษย์ในการค้าขาย ผลกระทบของข้อผิดพลาดและอารมณ์ของมนุษย์จึงถูกลบออกจากกิจกรรมการซื้อขาย

ข้อดีของการซื้อขายอัลกอริทึม

มีสาเหตุหลายประการที่คุณควรพิจารณาการซื้อขายแบบอัลกอริทึม ได้แก่:

• คำสั่งซื้อขายจะถูกวางทันทีและแม่นยำ ส่งผลให้มีเวลาแฝงต่ำ ซึ่งจะช่วยหลีกเลี่ยงการเปลี่ยนแปลงราคาที่สำคัญ
• การซื้อขายแบบ Algo สามารถส่งผลให้มีการดำเนินการซื้อขายที่ดีที่สุดในราคาที่เหมาะสมที่สุด
• มีการตรวจสอบสภาวะตลาดหลายรายการโดยอัตโนมัติ
• ต้นทุนการทำธุรกรรมลดลง
• ไม่มีความเสี่ยงจากข้อผิดพลาดของมนุษย์ที่ส่งผลกระทบต่อการค้า
• การทดสอบย้อนกลับด้วยข้อมูลในอดีตและเรียลไทม์สามารถใช้เพื่อกำหนดความเป็นไปได้ของกลยุทธ์การซื้อขาย

ข้อเสียของการซื้อขายอัลกอริทึม

แน่นอนว่าการซื้อขายแบบอัลกอริทึมก็มีข้อเสียหลายประการเช่นกัน ได้แก่:

• การซื้อขายแบบอัลกอริทึมคาดการณ์การเคลื่อนไหวของตลาดในอนาคตโดยใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์และข้อมูลในอดีต ซึ่งหมายความว่าเหตุการณ์หงส์ดำ (การหยุดชะงักของตลาดโดยไม่คาดคิด) สามารถนำไปสู่การสูญเสียได้
• แม้ว่าเวลาแฝงที่ต่ำของ algo-trading ส่วนใหญ่จะเป็นบวก แต่ก็หมายความว่าเมื่อการดำเนินการซื้อขายล่าช้า อาจส่งผลให้เกิดการสูญเสียและพลาดโอกาสได้
• การซื้อขายด้วยอัลกอริทึมขนาดใหญ่อาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อราคาในตลาด หากเทรดเดอร์ไม่ปรับการซื้อขายเพื่อปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ อาจส่งผลให้เกิดการขาดทุนได้
• ปัญหาทางเทคนิค เช่น การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่ช้าสามารถขัดขวางการค้าขายได้
• มีกฎระเบียบที่ซับซ้อนและมักใช้เวลานานซึ่งการซื้อขายอัลโกจะต้องปฏิบัติตาม
• การสร้างและใช้งานระบบการซื้อขายอัลโกอาจมีราคาแพง นอกจากนี้ เทรดเดอร์ยังต้องจ่ายค่าธรรมเนียมสำหรับฟีดข้อมูลและซอฟต์แวร์เป็นประจำ
• ขึ้นอยู่กับวิธีการซื้อขายที่คุณต้องการ การขาดวิจารณญาณของมนุษย์ในการซื้อขายแบบอัลโกถือเป็นข้อเสีย อาจไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดหากแนวทางของคุณมีสัญชาตญาณและสัญชาตญาณมากกว่า

ข้อกำหนดทางเทคนิคที่จำเป็นสำหรับการซื้อขายอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง?

หากต้องการใช้อัลโกเทรด คุณจะต้องรวมกลยุทธ์การซื้อขายของคุณเข้ากับกระบวนการทางคอมพิวเตอร์ที่สามารถส่งคำสั่งซื้อขายผ่านบัญชีซื้อขายได้ เมื่อคุณทำสิ่งนี้เสร็จแล้ว คุณจะต้องทำการทดสอบย้อนกลับ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการทดสอบการซื้อขายในอดีตเพื่อดูว่าจะประสบความสำเร็จหรือไม่

ข้อกำหนดทางเทคนิคเฉพาะสำหรับการซื้อขายอัลโกคือ:

• หากคุณมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรม คุณสามารถโปรแกรมอัลกอริทึมได้ด้วยตัวเอง ถ้าไม่เช่นนั้น คุณจะต้องจ้างโปรแกรมเมอร์มาทำแทนคุณ คุณยังสามารถใช้ซอฟต์แวร์ที่สร้างไว้ล่วงหน้าได้ (จะเพิ่มเติมในเร็วๆ นี้)
• การเชื่อมต่อเครือข่าย
• การเข้าถึงแพลตฟอร์มการซื้อขายเพื่อวางคำสั่งซื้อ
• โครงสร้างพื้นฐานและความสามารถในการทำการทดสอบย้อนกลับบนระบบ
• ระบบจะต้องสามารถตรวจสอบฟีดข้อมูลตลาดเพื่อให้สามารถระบุโอกาสได้
• สำหรับการทดสอบย้อนหลัง คุณจะต้องเข้าถึงข้อมูลประวัติ

เครื่องมือการซื้อขายอัลกอริทึม

คุณสามารถใช้ซอฟต์แวร์การซื้อขายแบบอัลกอริทึมได้ หากคุณขาดข้อกำหนดทางเทคนิคในการเขียนโปรแกรมอัลกอริทึมการซื้อขาย และไม่ต้องการจ้างโปรแกรมเมอร์ ซอฟต์แวร์ที่ดีที่สุดที่มีอยู่ในปัจจุบัน ได้แก่ :

• คาลชี
• เทรดสเตชั่น
• DXcharts
• ทิกเกอร์รอน
• สร้างอัลฟ่า
• ทราลิตี้
• ตัวเลือกกระเป๋า
• เอฟเอ็กซ์โปร
• บิ๊กชอร์ต
• วันเดอร์ เทรดดิ้ง
• ออลปิปส์
• ฮาสออนไลน์
• คอยน์รูล
• เทรดดิ้งวิว
• อัลตราอัลโก
• สปีดบอท
• ไพโอเน็กซ์
• CryptoHawk

วิธีเลือกเครื่องมือ Algo-Trading ที่ดีที่สุด

เมื่อเปรียบเทียบเครื่องมือต่างๆ ให้พิจารณาประเด็นต่อไปนี้:

• พิจารณาว่าเส้นโค้งการเรียนรู้สูงชันเพียงใด ซอฟต์แวร์ใช้งานง่ายหรือไม่? คุณต้องการความรู้ด้านการเขียนโค้ดหรือไม่? ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแพลตฟอร์มที่คุณเลือกตรงกับระดับความสะดวกสบายและความเชี่ยวชาญทางเทคนิคของคุณ
• ประเมินว่าซอฟต์แวร์สามารถปรับแต่งและกำหนดค่าได้อย่างไร นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปรับแต่งให้สอดคล้องกับการยอมรับความเสี่ยงและการตั้งค่าการซื้อขายของคุณ
• ประเมินราคาและตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุ้มค่ากับเงินที่เสียไป
• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าซอฟต์แวร์มีความสามารถในการทดสอบย้อนกลับที่แข็งแกร่ง
• ค้นหาแพลตฟอร์มที่มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย
• ระบุประเภทของสินทรัพย์ที่มีอยู่และค่าธรรมเนียมต่อเนื่อง

กลยุทธ์การซื้อขายอัลกอริทึม

ตั้งแต่การซื้อขายออปชันออนไลน์ไปจนถึงการซื้อขายแบบสวิง มีกลยุทธ์ต่างๆ มากมายที่เทรดเดอร์สามารถใช้ได้ ในทำนองเดียวกัน มีกลยุทธ์ทั่วไปมากมายที่ใช้ในการซื้อขายอัลโก เช่น:

กลยุทธ์ตามเทรนด์

เหล่านี้เป็นกลยุทธ์การซื้อขายอัลโกที่ใช้บ่อยที่สุด พวกเขาติดตามแนวโน้มในการทะลุช่อง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ การเคลื่อนไหวของระดับราคา และตัวชี้วัดทางเทคนิคที่เกี่ยวข้อง พวกมันไม่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ราคาหรือการคาดการณ์ใดๆ ดังนั้นจึงเป็นกลยุทธ์ที่ตรงไปตรงมาที่สุด เมื่อมีการระบุแนวโน้มที่ต้องการ การซื้อขายจึงเริ่มต้นขึ้น

กลยุทธ์การติดตามแนวโน้มที่ได้รับความนิยมมากที่สุดเกี่ยวข้องกับการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 และ 200 วัน

โอกาสในการเก็งกำไร

กลยุทธ์นี้เกี่ยวข้องกับการระบุหุ้นที่จดทะเบียนสองรายการ จากนั้น คุณจะซื้อมันในราคาที่ต่ำกว่าในตลาดหนึ่งและขายในราคาที่สูงกว่าในตลาดอื่น ซึ่งส่วนต่างของราคาจะส่งผลให้เกิดการเก็งกำไร (กำไรที่ปราศจากความเสี่ยง) การซื้อขายแบบอัลกอริทึมสามารถทำให้กลยุทธ์นี้ทำกำไรได้โดยการระบุโอกาสอย่างรวดเร็วและการวางคำสั่งซื้ออย่างมีประสิทธิภาพ

ช่วงการซื้อขาย (การพลิกกลับเฉลี่ย)

ทฤษฎีของกลยุทธ์นี้คือราคาของสินทรัพย์จะกลับไปเป็นค่าเฉลี่ยเป็นระยะๆ เสมอ และราคาต่ำและราคาสูงเป็นเพียงชั่วคราวเท่านั้น เมื่อสินทรัพย์เข้าและออกจากช่วงราคาที่กำหนด อัลกอริธึมจะทำการซื้อขายกับสินทรัพย์เหล่านั้นโดยอัตโนมัติ

กลยุทธ์ตามแบบจำลองทางคณิตศาสตร์

กลยุทธ์เหล่านี้ขึ้นอยู่กับแนวโน้มของตลาด ทฤษฎีเศรษฐศาสตร์ ข้อมูล และการเคลื่อนไหวของราคา พวกมันได้รับความนิยมมากขึ้นเรื่อยๆ ในหมู่เทรดเดอร์ นำไปสู่การซื้อขายภายในตลาดการเงินที่เป็นระบบและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ตัวอย่างบางส่วนของกลยุทธ์ตามแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ ได้แก่:

• ทฤษฎีพอร์ตโฟลิโอสุ่ม
• การเก็งกำไรแบบสัมพัทธ์
• จังหวะล่าง
• โครงข่ายประสาทเทียม
• เดลต้าเป็นกลาง

ราคาเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักตามปริมาณ (VWAP)

VWAP ใช้เพื่อดำเนินการคำสั่งซื้อจำนวนมากในขณะที่จำกัดผลกระทบต่อตลาด ช่วยให้เทรดเดอร์บรรลุราคาที่ใกล้เคียงกับตลาด VWAP ในช่วงเวลาที่กำหนด นอกจากนี้ยังใช้เป็นเกณฑ์มาตรฐานเป็นประจำเมื่อเปรียบเทียบการดำเนินการซื้อขาย

เปอร์เซ็นต์ของปริมาณ (POV)

กลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริธึมนี้ได้รับการตั้งค่าให้ส่งคำสั่งซื้อบางส่วนจนกว่าจะมีการเติมเต็มคำสั่งซื้อขาย คำสั่งซื้อเหล่านี้จะถูกส่งตามปริมาณการซื้อขายในตลาดและอัตราส่วนการมีส่วนร่วมที่กำหนดไว้

ราคาเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักตามเวลา (TWAP)

กลยุทธ์นี้ใช้เพื่อแยกคำสั่งซื้อจำนวนมาก จากนั้นจึงปล่อยคำสั่งซื้อขนาดเล็กที่กำหนดออกสู่ตลาดแบบไดนามิก โดยจะใช้ช่วงเวลาแบ่งเท่าๆ กันระหว่างเวลาเริ่มต้นและเวลาสิ้นสุดในการดำเนินการดังกล่าว ได้รับการออกแบบมาเพื่อจำกัดผลกระทบของตลาดโดยการดำเนินการคำสั่งซื้อที่ใกล้กับราคาเฉลี่ยระหว่างเวลาเริ่มต้นและเวลาสิ้นสุด

ความขาดแคลนในการดำเนินการ

ด้วยการซื้อขายนอกตลาดแบบเรียลไทม์ กลยุทธ์นี้สามารถลดต้นทุนการดำเนินการตามคำสั่งซื้อ และใช้ประโยชน์จากต้นทุนเสียโอกาสจากการดำเนินการล่าช้า โดยจะลดอัตราการมีส่วนร่วมตามเป้าหมายเมื่อราคาหุ้นเคลื่อนไหวอย่างไม่เป็นที่น่าพอใจ และจะเพิ่มขึ้นเมื่อมีการเคลื่อนไหวในเกณฑ์ดี

สเกลเวลาการซื้อขายอัลกอริทึม

ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์และสภาวะตลาดเฉพาะของคุณ การซื้อขายแบบอัลกอริทึมสามารถดำเนินการได้ในช่วงเวลาต่างๆ มาตราส่วนเวลาที่พบบ่อยที่สุดสำหรับการซื้อขายประเภทนี้ ได้แก่:

• การซื้อขายความถี่สูง (HFT): สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการดำเนินการซื้อขายจำนวนมากในช่วงเวลาสั้น ๆมีจุดมุ่งหมายเพื่อใช้ประโยชน์จากความไร้ประสิทธิภาพของตลาดขนาดเล็ก

• Swing Trading: นี่คือตำแหน่งที่ถือไว้เป็นเวลาหลายวันหรือหลายสัปดาห์เพื่อทำกำไรจากการเปลี่ยนแปลงของราคา
• การซื้อขายระหว่างวัน: เทรดเดอร์ระหว่างวันสามารถใช้อัลกอริธึมเพื่อส่งคำสั่งซื้อขายได้ภายในไม่กี่วินาทีนอกจากนี้ยังสามารถใช้มาตราส่วนเวลาแบบชั่วโมงเพื่อดำเนินการตามคำสั่งซื้อได้อีกด้วย

มาตราส่วนเวลาที่คุณเลือกจะมีอิทธิพลอย่างมากต่อการออกแบบ การดำเนินการ และความสามารถในการทำกำไรของระบบการซื้อขายแบบอัลกอริทึมของคุณ ดังนั้น คุณต้องใช้มาตราส่วนเวลาที่เหมาะสมกับการยอมรับความเสี่ยงและวัตถุประสงค์เฉพาะของคุณมากที่สุด

ตัวอย่างการซื้อขายอัลกอริทึม

มาดูตัวอย่างกลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริทึมที่เป็นไปตามแนวโน้มกัน

• อัลกอริทึมระบุกากบาทสีทอง เหตุการณ์นี้เกิดขึ้นเมื่อเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันตัดผ่านเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน
• สัญญาณซื้อถูกสร้างขึ้น ซึ่งหมายความว่าอัลกอริทึมจะดำเนินการตามคำสั่งซื้อสำหรับเครื่องมือทางการเงิน
• ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังคงได้รับการตรวจสอบโดยอัลกอริธึม
• สัญญาณการขายจะปรากฏขึ้นเมื่อเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันอยู่ต่ำกว่าเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน
• มีการดำเนินการคำสั่งขาย ซึ่งจะปิดสถานะ
• ซึ่งช่วยให้อัลกอริธึมหลีกเลี่ยงการขาดทุนระหว่างแนวโน้มขาลงและจับกำไรในช่วงแนวโน้มขาขึ้น
• ครอสโอเวอร์ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และพารามิเตอร์ที่เลือกต้องมีความแม่นยำสูงจึงจะมีประสิทธิภาพ

บทสรุป

การซื้อขายแบบอัลกอริทึมใช้เทคโนโลยีเพื่อสร้างระบบการซื้อขายที่ขจัดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดของมนุษย์จากการตัดสินใจ และสามารถสร้างระดับผลกำไรที่สูงกว่าการซื้อขายของมนุษย์แบบดั้งเดิม แม้ว่าจะต้องอาศัยความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคในการเขียนโปรแกรมอัลกอริทึมของคุณ แต่ก็มีเครื่องมือที่สร้างไว้ล่วงหน้ามากมายที่คุณสามารถนำมาใช้แทนได้

การใช้ระบบอัตโนมัติไม่ได้ลบล้างความสำคัญของการวางแผนเชิงกลยุทธ์และการตัดสินใจอย่างรอบคอบ เทรดเดอร์ควรมีความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับความเสี่ยงที่ยอมรับได้ วัตถุประสงค์ทางการเงิน และความแตกต่างของตลาดที่พวกเขามีส่วนร่วม

การซื้อขายแบบอัลกอริทึมเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังซึ่งได้เปลี่ยนโฉมภูมิทัศน์ของตลาดการเงิน ไม่ว่าคุณจะเลือกที่จะสร้างอัลกอริธึมของคุณเองหรือใช้เครื่องมือที่สร้างไว้ล่วงหน้า สิ่งสำคัญคือต้องเข้าถึงอัลโกเทรดด้วยความเข้าใจอย่างครอบคลุมถึงคุณประโยชน์ ความเสี่ยง และความเหมาะสมกับกลยุทธ์การซื้อขายที่กว้างขึ้นของคุณ