Вентиляция. Водоснабжение. Канализация. Крыша. Обустройство. Планы-Проекты. Стены
  • Главная
  • Теплый дом
  • Алгоритмическая стратегия торговли на фондовом рынке. Основы алгоритмической торговли: концепции и примеры. Алгоритмическая торговля на фондовом рынке

Алгоритмическая стратегия торговли на фондовом рынке. Основы алгоритмической торговли: концепции и примеры. Алгоритмическая торговля на фондовом рынке

Алгоритм - это определенный набор четко определенных инструкций, направленных на выполнение задачи или процесса.

Алгоритмическая торговля (автоматическая торговля, торговля черным ящиком или просто торговля алго) - это процесс использования компьютеров, запрограммированных на выполнение определенного набора инструкций для размещения торговли с целью получения прибыли со скоростью и частотой, которая невозможно для торговца людьми. Определенные наборы правил основаны на сроках, цене, количестве или любой математической модели. Помимо возможностей для торговли трейдерами, торговля алговыми делает рынки более ликвидными и делает торговлю более систематической, исключая эмоциональные воздействия человека на торговую деятельность. (Подробнее см. Выбор правильного алгоритмического торгового программного обеспечения .)

Предположим, что трейдер следует этим простым торговым критериям:

  • Покупайте 50 акций акции, когда ее 50-дневная скользящая средняя превышает 200-дневную скользящую среднюю
  • Продать акции акции когда его 50-дневная скользящая средняя идет ниже 200-дневной скользящей средней

Используя этот набор из двух простых инструкций, легко написать компьютерную программу, которая будет автоматически отслеживать цену акций (и индикаторы скользящего среднего) и место заказы на покупку и продажу при соблюдении определенных условий. Трейдеру больше не нужно следить за живыми ценами и графиками, или заказывать вручную. Алгоритмическая торговая система автоматически делает это за него, правильно определяя торговые возможности. (Подробнее о скользящих средних см. В разделе Простые скользящие средние. Вывод трендов .)

[Если вы хотите узнать больше о проверенных и точных стратегиях, которые в конечном итоге могут быть обработаны в алорифмической торговой системе, ознакомьтесь с курсом «Академия онлайн-трейдеров Академии Investopedia».]

Преимущества Алгоритмическая торговля

Algo-trading предоставляет следующие преимущества:

  • Торги, выполненные по наилучшим ценам
  • Мгновенное и точное размещение торгового заказа (тем самым высокие шансы на выполнение на желаемых уровнях)
  • Торги рассчитаны правильно и мгновенно, чтобы избежать значительных изменений цен
  • Снижение транзакционных издержек (см. пример нижеприведенного дефицита)
  • Одновременные автоматические проверки на нескольких рыночных условиях
  • Снижение риска ручных ошибок при размещении сделок
  • Обратный алгоритм на основе по имеющимся историческим данным и данным в реальном времени
  • Снижение вероятности ошибок торговцев людьми на основе эмоциональных и психологических факторов

Наибольшая часть сегодняшней алго-трейдинга - высокочастотная торговля (HFT), которая пытается извлечь выгоду из размещения большого количества заказов на очень быстрых скоростях на нескольких рынках и нескольких параметров решения, основанных на по предварительно запрограммированным инструкциям.(Более подробно о высокочастотной торговле см. Стратегии и секреты фирм с высокой частотой торговли (HFT) .)

Algo-trading используется во многих формах торговой и инвестиционной деятельности, в том числе:

  • Средние и долгосрочные инвесторы или покупают сторонние фирмы (пенсионные фонды, паевые инвестиционные фонды, страховые компании), которые покупают акции в больших количествах, но не хотят влиять на цены акций с помощью дискретных крупных инвестиций.
  • Участники краткосрочных торговцев и продавцов (маркет-мейкеры, спекулянты и арбитражники) выигрывают от автоматизированного осуществления торговли; Кроме того, алго-торговля помогает создать достаточную ликвидность для продавцов на рынке.
  • Систематические трейдеры (трейдеры тренда, пар трейдеры, хедж-фонды и т. Д.) Находят гораздо более эффективными для программирования своих торговых правил и позволяют программе торговать автоматически.

Алгоритмическая торговля обеспечивает более систематический подход к активной торговле, чем методы, основанные на интуиции или инстинкте трейдера.

Алгоритмические торговые стратегии

Любая стратегия алгоритмической торговли требует определенной возможности, которая выгодна с точки зрения повышения прибыли или снижения затрат. Ниже перечислены общие торговые стратегии, используемые в торговле алгомистами:

  • Стратегии после следующих стратегий:

Наиболее распространенные алгоритмические торговые стратегии следуют тенденциям в скользящих средних, прорывах каналов, изменениях уровня цен и соответствующих технических индикаторах. Это самые простые и простые стратегии для реализации с помощью алгоритмической торговли, поскольку эти стратегии не включают в себя прогнозы или прогнозы цен. Торги инициируются на основе появления желательных тенденций, которые легко и просто реализовать с помощью алгоритмов, не вникая в сложность интеллектуального анализа. Вышеупомянутый пример 50 и 200 дневных скользящих средних является популярной тенденцией после стратегии. (Подробнее о стратегиях трейдинга см. Ниже: Простые стратегии капитализации на тренды .)

  • Арбитражные возможности:

Покупка двойного списка акций по более низкой цене на одном рынке и одновременная продажа на более высокая цена на другом рынке предлагает разницу в цене как безрисковую прибыль или арбитраж. Такая же операция может быть реплицирована для акций против фьючерсных инструментов, так как разница цен существует время от времени. Внедрение алгоритма для определения таких различий цен и размещения заказов позволяет эффективно использовать выгодные возможности.

  • Рефинансирование фондового индекса :

Фонды индексов определили периоды перебалансировки, чтобы довести свои запасы до их соответствующих контрольных показателей. Это создает выгодные возможности для алгоритмических трейдеров, которые извлекают выгоду из ожидаемых сделок, которые предлагают прибыль в размере 20-80 базисных пунктов в зависимости от количества акций в индексном фонде, до перебалансирования фондового индекса. Такие торги инициируются с помощью алгоритмических торговых систем для своевременного исполнения и лучших цен.

  • Стратегии, основанные на математических моделях:

Множество проверенных математических моделей, таких как дельта-нейтральная торговая стратегия, которые позволяют торговать на комбинации опционов и ее базовой безопасности, где размещаются торги для компенсации положительных и отрицательных дельт, чтобы дельта портфеля поддерживается на нуле.

  • Торговый диапазон (средняя реверсия):

Средняя стратегия реверсии основана на идее, что высокие и низкие цены актива являются временным явлением, которое периодически возвращается к их среднему значению. Определение и определение ценового диапазона и алгоритма реализации, основанного на том, что позволяет автоматически размещать сделки, когда цена актива разрывается и выходит за пределы его определенного диапазона.

  • Средневзвешенная по объему цена (VWAP):

Стратегия взвешенной средней цены по току разбивает крупный заказ и выпускает на рынок динамически определенные мелкие куски заказа на рынке с использованием исторических профилей объема запаса. Цель состоит в том, чтобы выполнить заказ, близкий к средневзвешенной цене (VWAP), тем самым выиграв среднюю цену.

  • Средневзвешенная средняя по времени (TWAP):

Стратегия взвешенной средневзвешенной цены времени разбивает большой порядок и выпускает динамически определенные мелкие куски заказа на рынок, используя равномерно разделенные временные интервалы между началом и временем окончания. Цель состоит в том, чтобы выполнить заказ близко к средней цене между временем начала и окончания, тем самым минимизируя влияние на рынок.

  • Процент объема (POV):

Пока торговый заказ не будет полностью заполнен, этот алгоритм продолжает отправлять частичные заказы в соответствии с определенным коэффициентом участия и в соответствии с объемом, проданным на рынках. Связанная стратегия «шагов» отправляет заказы с определенным пользователем процентным объемом рынка и увеличивает или уменьшает этот коэффициент участия, когда цена акций достигает определенных пользователем уровней.

  • Нехватка реализации:

Стратегия дефицита реализации направлена ​​на минимизацию стоимости исполнения заказа путем торговли с рынком в реальном времени, что позволяет сэкономить на стоимости заказа и выиграть от альтернативной стоимости отсроченного исполнения. Стратегия увеличит целевой уровень участия, когда цена акций движется благосклонно и уменьшит ее, когда цена акций движется отрицательно.

  • Помимо обычных торговых алгоритмов:

Существует несколько специальных классов алгоритмов, которые пытаются идентифицировать «события» с другой стороны. Эти «алгоритмы обнюхивания», используемые, например, маркет-мейкером на стороне продажи, имеют встроенный интеллект, чтобы идентифицировать существование любых алгоритмов на стороне покупки большого заказа. Такое обнаружение с помощью алгоритмов поможет маркет-мейкеру определить возможности большого заказа и дать ему возможность выиграть, заполнив заказы по более высокой цене. Это иногда называют высокотехнологичным фронтом. (Более подробно о высокочастотной торговле и мошеннических методах см.: Если вы покупаете акции онлайн, вы участвуете в HFT .)

Технические требования к алгоритмической торговле

Реализация алгоритма с использованием компьютера программа - последняя часть, забитая бэктестированием. Задача состоит в том, чтобы преобразовать идентифицированную стратегию в интегрированный компьютеризированный процесс, который имеет доступ к торговому счету для размещения заказов. Требуется следующее:

  • Знания в области компьютерного программирования для программирования требуемой торговой стратегии, нанятых программистов или готового торгового программного обеспечения
  • Сетевое подключение и доступ к торговым платформам для размещения заказов
  • Доступ к каналам рыночных данных, которые будут контролируется алгоритмом для возможности размещения заказов
  • Способность и инфраструктура для проверки системы после ее сборки, прежде чем она выйдет на реальные рынки
  • Доступные исторические данные для проверки бэк-тестинга в зависимости от сложности правил, реализованных в алгоритме

AEX торгуется в евро, тогда как LSE торгуется в фунтах стерлингов

  • Из-за разницы в часах AEX открывается на час раньше, чем LSE, после чего оба биржи торгуют одновременно в течение следующих нескольких часов и затем торгуется только в LSE в течение последнего часа, когда AEX закрывается
  • Можем ли мы изучить возможность арбитражной торговли на фондовых рынках Royal Dutch Shell, перечисленных на этих двух рынках в двух разных валютах?

Требования:

  • Корреспонденты с LSE и AEX
  • Курс курса форекс для курса GBP-EUR
  • Возможность размещения заказов, которая может маршрутизировать порядок для правильного обмена
  • Возможность повторного тестирования по историческим ценовым каналам
  • Компьютерная программа должна выполнить следующее:
  • Использование доступных обменных курсов, конвертировать цену одной валюты в другую
  • Если существует достаточно большое расхождение в цене (дисконтирование брокерских расходов), что приводит к выгодной возможности, затем размещайте заказ на покупку по более низкому тарифу на продажу и продажу по более выгодному обмену > Если заказы выполняются по желанию, арбитражная прибыль будет следовать
  • Простой и простой! Однако практика алгоритмической торговли не так проста в обслуживании и исполнении. Помните, что если вы можете разместить торговлю, генерируемую алго, то и другие участники рынка. Следовательно, цены колеблются в милли- и даже микросекундах. В приведенном выше примере, что произойдет, если ваша покупка торговли будет выполнена, но продавать торговлю не так, как цены на продажу меняются к моменту поступления вашего заказа на рынок? Вы закончите сидеть с открытой позицией, делая свою арбитражную стратегию бесполезной.
  • Существуют дополнительные риски и проблемы: например, риски сбоя системы, ошибки сетевого подключения, временные задержки между торговыми ордерами и исполнением и, самое главное, несовершенные алгоритмы. Чем сложнее алгоритм, тем более строгий бэктестинг необходим, прежде чем он будет введен в действие.

Нижняя линия

Количественный анализ производительности алгоритма играет важную роль и должен быть рассмотрен критически. Увлекательно заниматься автоматизацией с помощью компьютеров с идеей легко зарабатывать деньги. Но необходимо убедиться в том, что система тщательно протестирована и требуются ограничения. Аналитическим трейдерам следует рассмотреть возможность самостоятельного изучения программ и систем построения, чтобы быть уверенными в правильном осуществлении правильных стратегий. Осторожное использование и тщательное тестирование алго-трейдинга могут создать выгодные возможности. (Подробнее см. В разделе «Как закодировать свой собственный торговый робот Algo».)

Сформулированный трейдером порядок открытия и закрытия сделок, в основу которого закладывается четкий алгоритм работы автоматических либо механических торговых систем - АТС И МТС соответственно.

Специфика и применение алготрейдинга

Алготрейдинг представляет собой удобную возможность автоматизации обыденных манипуляций трейдера, в результате сокращается время, необходимое для анализа биржевой ситуации, выполнения операций, математического расчета. АТС помогают свести к минимуму влияние человеческого фактора — эмоций, паники, спешки, домыслов, которые зачастую делают убыточными даже профессиональные стратегии. Торговля основывается на существующей вероятности попадания котировок в заданный диапазон. Расчеты базируются на исторических данных относительно конкретного актива, могут включать целый набор рабочих инструментов. Вслед за непрерывными изменениями рынка разработчики алгоритмов находятся в постоянном поиске повторяющихся моделей, на основе которых формулируют правила совершения сделок, подбирают торговых роботов, помогающих реализовать этот механизм. Способы подбора моделей:

  • генетический — создание алгоритмов поручается компьютерным системам;
  • автоматический — используются программы, способные работать с огромными массивами данных и тестировать стратегии;
  • ручной — научный подход учитывает математические и физические модели.

Ведущие алготрейдинговые компании используют тысячи инструментов, существенно снижающих вероятность ошибок и сбоев.

Типы и потенциал

Алгоритм — это набор точных инструкций, обеспечивающих достижение конкретных целей. В зависимости от последних на фондовом рынке выделяют 5 типов торговли:

  • статистическая;
  • алготрейдинг исполнения;
  • автоматическое хеджирование;
  • прямой доступ;
  • высокочастотный алготрейдинг.

Рост популярности МТС и АТС среди спекулянтов обуславливается увеличением автоматизации процессов, быстротечностью валютных операций, снижением операционных затрат. Банки также стали использовать алгоритмы с целью предоставления актуальных котировок на торговых площадках, повышения скорости обновления данных, уменьшения роли ручного труда в расчете цен, минимизации транзакционных издержек.

Сущность высокочастотного алготрейдинга

Высокочастотный алготрейдинг также именуется HFT-торговлей, он наиболее востребован среди других форм автоматизированного совершения операций. Его преимуществом является возможность быстрого заключения сделок с более чем одним инструментом, здесь работа с позициями (открытие и закрытие) выполняется за доли секунды. Операции характеризуются микрообъемами, притом они уравновешиваются большим их числом. Результаты — убытки и доходы — фиксируются моментально, поэтому здесь нужна сложная техническая база и качественная прямая связь с коммуникационными шлюзами. Ключевые черты высокочастотной торговли:

  • использование инновационных систем, способных исполнять позиции за миллисекунды;
  • осуществление скоростных сделок, характеризующихся крупными объемами и минимально возможной прибылью;
  • исключительно внутридневная торговля;
  • получение прибыли из маржи и микроколебаний цен;
  • использование всех категорий арбитражных сделок.

Самыми распространенными HFT-стратегиями являются маркетмейкинг, арбитраж задержек и статистический его вид, фронтраннинг. Последняя заключается в поиске объемных заявок на покупку и выставлении собственной мелкой, характеризующейся большей ценой. По мере исполнения алгоритм автоматически выставляет заявки немного выше, рассчитывая на проявление сопутствующих колебаний. Роботизированные операции, выполняемые в рамках алготрейдинга, создают около 55% ликвидности мировых фондовых бирж. С течением технологического развития инструментов процесс извлечения прибыли усложняется и дорожает. С профильного рынка постепенно вытесняются компании среднего звена, так как возрастают расходы на модернизацию технической базы, актуализацию программного обеспечения.

Трейдеры на мировых биржах от Австралии и до Нью-Йорка все меньше торгуют рыками и все больше используют торговые алгоритмы. На Московской Биржи более 50% объема торгов приходится на алгоритмические стратегии. А доля их заявок в общем объеме перевалила за 80%.

Тот, кто вчера активно кликал мышкой, сегодня формализовал свою стратегию и запрограммировал её сам или у друга, который знает C++ или Python.

Почему торговые роботы так популярны?

Робот не имеет эмоций: он не радуется, когда зарабатывает 10% и не расстраивается, когда теряет 50%. Он не знает, что такое страх и жадность. У робота есть набор правил и команд, которым он следует. Если надо купить, робот покупает, если продать – продает. Робот может исполнять команды быстрее, чем человек. Робот может одновременно следить за сигналами на многих инструментах, а человек следит только за тем, что видит на мониторе.

В голове каждого робота сидит алгоритм, который придумал человек. Самое сложное – придумать этот алгоритм. Для этого нужно проанализировать данные, выдвинуть гипотизу, сформулировать правила, проанализировать результат на исторических данных, скорректировать гипотизу и правила, и еще раз прогнать алгоритм на истории. Для этого нужно владеть математикой и статистикой и знать, как применять эти знания на финансовых рынках.

Требования к слушателям:

Курс "Алгоритмическая торговля. Научный подход" рассчитан на подготовленных слушателей, которые помнят высшую математику, которую читают в экономических ВУЗах. На курсе будет не сухая теория, а чуть-чуть "жидкой теории" и много "густой практики" на примере нескольких торговых стратегий, которые работают уже 10 лет.

Чем этот курс отличается от прошлых:

В первой лекции курса систематически и без сложных формул излагаются принципы построения торговых алгоритмов, которые позволят любому желающему понять их и применить на практике при построении собственных алгоритмов «методом тыка».

Также Александр отказался от отдельного раздела по основным понятиям теории вероятностей и математической статистики, ограничившись напоминанием определений по мере возникновения их необходимости в материале.

Из курса исключен ряд математических результатов, представляющих чисто теоретический интерес, и оставлены лишь результаты, которые использовались Александром при построении собственных торговых алгоритмов, изложению которых по прежнему посвящены три последних лекции курса.

Программа видеокурса

Занятие 1. Принципы построения торговых алгоритмов и необходимые понятия теории вероятностей и математической статистики

  • Узнаем, что такое случайность или детерминированность
  • Узнаем о вероятности, как мере числовой оценки шансов появления будущих событий
  • Открываем для себя торговый алгоритм, как статистический прогноз будущего приращения цены
  • Изучаем одномерные случайные величины:
    • функция распределения
    • математическое ожидание функции от случайной величины
    • квантили (перцентили)
    • стохастическое доминирование
  • Определяем, что такое бинарная модель приращений цен, тренд и контртренд, оптимальный алгоритм
  • Изучаем многомерные случайные величины:
    • независимость
    • условные распределения
    • задача статистического прогноза
    • регрессия
  • Узнаем, как подобрать индикаторы для торгового алгоритма «методом тыка»
  • Вспоминаем последовательности случайных величин:
    • стационарность
    • автокорреляционная и спектральная функции
    • случайное блуждание
    • показатель Херста (критика)
  • Используем математическую статистику:
    • выборка
    • выборочные статистики
    • достаточные статистики
    • различение гипотез
    • оценка параметров
    • параметрическая и непараметрическая статистика

Занятие 2. Тестирование и оптимизация торговых алгоритмов, как проверка качества статистического прогноза будущего приращения цены

  • Оцениваем долю «успехов»
  • Приводим автокорреляционную функцию динамики счета к нулевому виду
  • Отсеиваем параметры по:
    • устойчивости
    • стохастическому доминированию
    • взаимной корреляции
    • превосходству «доходность-риск» пассивной стратегии
  • Строим оптимальный портфель из:
    • одного торгового алгоритма с разными параметрами
    • нескольких торговых алгоритмов на одном активе
    • портфелей торговых алгоритмов на разных активах
  • Оцениваем будущие просадки счета методом Монте-Карло

Занятие 3. Практическое занятие по тестированию торговых алгоритмов

  • Используем полученные знания на практике

Занятие 4. Модели цен, как основы торговых алгоритмов

  • Разбираем конкурентный рынок, условную нормальность, «кусочную» стационарность
  • Изучаем кусочно-постоянную условно нормальную модель, тренды, минимаксную модель трендов
  • Вспоминаем кусочно-марковскую условно нормальную модель, тренды и контртренды
  • Узнаем о сильно «антиперсистентной» модели и ступенчатых трендах

Занятие 5-6. Примеры трендовых торговых алгоритмов

  • Строим модели для кусочно-постоянной условно нормальной модели
  • Рассматриваем модели для сильно «антиперсистентной» модели

Занятие 7. Фильтрация трендовых торговых алгоритмов и примеры контртрендовых торговых алгоритмов

  • Разбираем минимаксные модели трендов
  • Изучаем историю реальной торговли и модификации
  • Отбираем трендовые торговые алгоритмы
  • Кусочно-марковская условно нормальная модель, как основа построения «фильтра пилы»
  • «Фильтры» шортов и плечей, принципы построения, особенности использования
  • Рассматриваем примеры контртрендовых торговых алгоритмов
  • «Фильтр пилы», как индикатор торговли контртренда в рамках бинарной модели приращений цен
  • Maximum profit system для опционов (факультативно)

Если вы также решили заняться алгоритмической торговлей на фондовом рынке, то вам потребуется реализовать ряд стратегических (трейдинговых) и технических (алгоритмизация) комплексов чтобы разработать действительно качественный и конкурентоспособный алгоритм для торговли на фондовой бирже. Мы посвятим этим темам отдельную рубрику ««, в которой вы можете уже просмотреть опубликованные материалы, а также ожидать выхода новых полезных для алгоритмического трейдинга статей.

В текущей статье хотелось бы поговорить о методах, которые позволяют определять наиболее перспективные алгоритмические стратегии применимые при составлении торговых роботов. Здесь важно найти, правильно оценить и выбрать соответствующие системы, корректно определить данные для проверки, произвести оценку торговой стратегии, а также провести фазу бэктестирования и реализовать стратегию в целом.

Как разработать хорошую торговую стратегию для алгоритмизации

Прежде всего, алгоритмическая торговля на фондовом рынке начинается с детального планирования всех аспектов. Первым, из которых является стратегическая разработка стратегии.

Личные достижения, наработки и знания в торговле

Чтобы достичь успеха, занимаясь трейдингом, как самостоятельно, так и с использованием торговых алгоритмов, необходимо в полной мере определить собственные индивидуальные особенности в торговле, обозначить сильные и слабые стороны. В торговле финансовыми инструментами, потерять деньги можно крайне быстро, поэтому необходимо представлять не только стратегию, которой вы отдаете предпочтение, но и свои возможности, а также предполагаемые варианты поведения.

Очень важно уметь соблюдать торговую систему, быть достаточно терпеливым, стараться сохранять эмоциональное равновесие.
Так как в работе алготрейдинговой торговой системы используется определенный алгоритм, который, по сути, работает самостоятельно, то вы должны четко представлять, когда вы можете вмешаться в его действия, а когда лучше остаться в стороне.

В некоторые периоды, в особенности, когда спад длится продолжительное время, оставаться в стороне достаточно сложно. Тем не менее, в большинстве случаев делать это просто необходимо, так как стратегии, которые могут принести хорошие результаты, теряют свою эффективность при малейшем вмешательстве.

Еще один момент, имеющий большое значение — время.

Какую часть своего времени мы можете посвящать торговле? Полный рабочий день, каждый день? Несколько часов в неделю? От этого тоже зависит тип используемой стратегии. Так, например, тем, кто занят на полной ставке, не стоит выбирать внутридневную торговлю фьючерсами, как минимум, до тех пор, пока она не автоматизирована в полной мере.

От того, сколько времени вы готовы посвящать трейдингу, зависит и методология стратегии. В случае если данная стратегия торгуется часто и находится в зависимости от дорогостоящих новостных лет (к примеру, Bloomberg), важно с максимальным реализмом оценивать имеющиеся возможности и с успехом ими управлять.

Для тех, у кого много времени или большие практические навыки, чтобы автоматизировать торговлю, можно поработать со стратегией высокочастотной торговли, являющейся более технологичной.
В любом случае, важно проводить регулярные исследования в отношении ТС — в этом случае портфель станет прибыльным поэтапно. Большая часть стратегий со временем сходят со сцены, таким образом, исследовательская работа ведется практически постоянно.

Кроме того, нужно оценивать имеющийся торговый капитал. В отношении количественной стратегии подходящим размером капитала является объем средств, равный 50 000 долларов США. Конечно, если трейдер располагает большей суммой — это всегда выгодно отражается на его портфеле стратегий. Связано подобное, не в последнюю очередь, с тем, что как средние, так и высокочастотные стратегии предполагают операционные издержки, размер которых может достигать значительных сумм.

В том случае, если вы предполагаете начать заниматься трейдингом, располагая суммой, менее 10 000 долларов, то вам придется ограничиваться использованием низкочастотных стратегий, которые ведут торговлю одним либо двумя активами, иначе вся полученная вами прибыль пойдет на операционные расходы.

Для чего это нужно?

Все эти процедуры определения, а также сопоставления важны, поскольку алгоритмическая торговля на фондовом рынке должна строиться на знаниях и предпочтения трейдера-программиста. Не стоит пытаться создать алгоритмическую систему, в которой вы не разбираетесь. Даже похожая система на другом временном периоде будет работать иначе, и не понимая всех процессов, вы вряд ли сможете её должным образом скорректировать. Например, если вы работали в среднесрочной перспективе, а пытаетесь создать скальпинговую систему.

Лучше начинать процесс создания алгоритмических роботов для торговли на фондовом рынке именно с тех стратегий, в которых хорошо разбираетесь.

Стратегия выбрана, что дальше?

Создание алгоритмических торговых систем требует в обязательном порядке такого навыка, как программирование.

Если вы умеете программировать на C++, Java, C#, Python или R, это даст вам возможность лично заниматься созданием хранилищ данных, бэктестирования и исполняющей системы, что предоставит вам ряд преимуществ, основным из которых можно считать возможность иметь представление обо всех аспектах инфраструктуры. Благодаря этому, также у вас будет возможность производить анализ высокочастотных стратегий. В результате вы сможете не только тестировать собственноручно произведенное ПО, но и заниматься устранением ошибок. Кроме того, появится возможность больше времени уделять кодированию инфраструктур и непосредственно реализации стратегий. Вполне вероятно, что для некоторых процессов ведения расчётов, прогнозирования или отслеживания результатов тестирований гораздо удобнее будет работать с использованием Excel или MATLAB, а разработку остающихся компонентов передать на аутсорсинг. Но последнее не сильно рекомендуется, поскольку опять же вы не сможете должным образом откалибровать систему, поскольку не поймёте чужой код.

Если с программированием на текущий момент сложно, но планируете двигаться в этом направлении, можно начать с освоения , которые позволяют строить простейших роботов без знания языков программирования.

Главным образом все, кто планирует заниматься алготрейдингом, должны четко представлять себе, что именно они хотят получить в результате алгоритмической торговли. Не лишним будет определить материальный план работы, нужен ли регулярный доход, посредством которого будет извлекаться прибыль с торгового счета либо рост капитала на долгосрочной основе. Цель определит подходящую стратегию. Более высокочастотная торговая стратегия с меньшей волатильностью позволит регулярно выводить прибыль. А низкочастотная торговля, в свою очередь, доступна долгосрочным трейдерам для накапливания депозита.

Многие ошибочно употребляют этот термин в применении к торговле с помощью автоматических торговых систем (). А между тем алгоритмическая торговля подразумевает всего лишь алгоритм исполнения большой заявки. Дело в том, что исполнение действительно крупных заявок на бирже может быть связано с вполне объективными трудностями. Взять, к примеру, возможное влияние на цену. Если, например заявка на покупку акций действительно крупная, то её реализация может толкать цену вверх, что делает покупку дороже, а это, разумеется, невыгодно покупателю. Для решения такого рода проблем и используется алгоритмическая торговля подразумевающая деление крупной заявки на ряд мелких и приобретение их по определённому алгоритму.

Алгоритмическая торговля ставит своей целью исполнение крупной заявки по наиболее выгодной цене, а не трейдинг с целью получения прибыли

Алгоритмическую торговлю широко используют так называемые (крупные банки, пенсионные фонды, ). Они работают с настолько крупными размерами заявок, что их затруднительно реализовать посредством простого размещения на бирже.

До появления алгоритмической торговли с такими маркетмейкерами работали специально создаваемые для этих целей execution-компании. Они вручную делили крупные заявки и исполняли их, опираясь исключительно на свой опыт (или на свой страх и риск). Либо исполнением такого рода заявок занимались их трейдеры, опять же деля на части и реализуя их, опираясь на свои навыки.

Сама алгоритмическая торговля появилась с середины нулевых годов. Все крупнейшие брокеры стали предоставлять эту возможность реализации крупных заявок в автоматическом режиме. Для этого клиенту брокера необходимо лишь выбрать алгоритм, по которому будет исполняться его заявка, а затем система сделает всё сама.

Основные алгоритмы

Существуют несколько основных алгоритмов реализации крупных заявок:

  • TWAP . Этот алгоритм подразумевает деление всей заявки на множество частей и исполнение каждой части через равные промежутки времени по лучшим на те моменты котировкам.
  • VWAP . Подразумевает равномерное исполнение всей заявки поделенной на n-ое количество частей в течение определённого промежутка времени по ценам, не превышающим более чем на заданное процентное отклонение, средневзвешенную цену, рассчитанную в момент запуска алгоритма.
  • ICEBERG . Суть данного алгоритма сводится к тому, чтобы выставлять заявку такими частями, чтобы их «видимое значение» не превышало некоторого заданного уровня. По аналогии с айсбергом, когда видна только его вершина, а основная часть скрыта под водой.

Риски, связанные с алгоритмической торговлей

Как и любая автоматическая система, алгоритмическая торговля не застрахована от программных и аппаратных ошибок. Хотя автоматика и призвана, в первую очередь исключить так называемый человеческий фактор, тем не менее, многие ошибки бывают связаны именно с ним (ошибки в программировании и настройке системы).

Примером такой ошибки может служить случай произошедший в 2012 году с компанией Knight Capital. Из-за неправильной настройки и установки программного обеспечения произошел сбой, в результате которого, в короткий промежуток времени были выставлены заявки на несколько миллиардов долларов. Это был настолько мощный выброс, что некоторые акции сдвинулись в цене до 10%. Результатом этой ошибки стал убыток в полмиллиарда долларов и как следствие банкротство компании.

После этого случая регулирующие органы фондового рынка США стали требовать от владельцев такого рода автоматизированных систем «кнопок» экстренного отключения. Чтобы можно было мгновенно остановить запущенный процесс, в случае если что-то вдруг пойдёт не так, как было запланировано.

Лучшие статьи по теме