Что такое алгоритмическая торговля и как она работает?

Ключевые моменты

• Алгоритмическая торговля использует компьютерные алгоритмы для автоматизации покупки и продажи финансовых инструментов на основе заранее заданных критериев.

• Некоторые стратегии, используемые в алгоритмической торговле, включают Объемный Средневзвешенный Цена (VWAP), Временной Средневзвешенный Цена (TWAP) и Процент Объема (POV).

• Хотя это повышает эффективность и устраняет эмоциональные предвзятости в торговле, оно также сталкивается с такими проблемами, как техническая сложность и риск сбоев в системе.

Введение

Эмоции часто мешают рациональному принятию решений при торговле на рынках. Алгоритмическая торговля предлагает решение, автоматизируя этот процесс. В этой статье мы рассмотрим, что такое алгоритмическая торговля, как она работает, а также ее преимущества и ограничения.

Что такое алгоритмическая торговля?

Алгоритмическая торговля включает в себя использование вычислительных алгоритмов для генерации и исполнения ордеров на покупку и продажу на финансовых рынках. Эти алгоритмы анализируют данные рынка и выполняют операции на основе правил и условий, установленных трейдером. Цель состоит в том, чтобы сделать операции более эффективными и устранить эмоциональный уклон, который может отрицательно повлиять на результаты.

Как работает алгоритмическая торговля?

Существует множество способов реализации алгоритмической торговли, и не все они эффективны или успешны. Тем не менее, в качестве иллюстрации мы обсудим несколько простых примеров, которые могут служить отправной точкой и предоставить основные концепции о их практическом функционировании.

Определение стратегии

Первый шаг в алгоритмической торговле заключается в определении торговой стратегии. Эти стратегии могут основываться на различных факторах, таких как движения цен или технические паттерны. Например, простой стратегией может быть покупка, когда цены падают на 5%, и продажа, когда они поднимаются на 5%.

Алгоритмическое программирование

Следующий шаг - преобразовать эту стратегию в компьютерный алгоритм. Процесс включает в себя кодирование правил и условий в программе, которая может отслеживать рынок и автоматически выполнять операции.

Python является популярным языком программирования для этой цели благодаря своей простоте и наличию мощных библиотек. Вот иллюстративный пример того, как можно закодировать простой торговый алгоритм на Python для торговли биткойном:

Этот код использует библиотеку yfinance для загрузки исторических данных о биткойне (BTC-USD) и библиотеку pandas для обработки данных. Торговые стратегии определяются созданием сигналов на покупку и продажу на основе движений цен. В частности, этот алгоритм генерирует сигнал на покупку, когда цена падает на 5% по сравнению с ценой закрытия предыдущего дня, и сигнал на продажу, когда цена увеличивается на 5% по сравнению с ценой закрытия предыдущего дня. Функция execute_strategy проходит через данные и выводит заказ на покупку или продажу на основе сигнала.

Бэктестирование

Перед запуском алгоритм пройдет бэктестирование с использованием исторических данных рынка, чтобы увидеть, как он работал в прошлом. Это помогает уточнить стратегию и повысить ее эффективность.

Вот пример того, как провести бэктестирование предыдущей стратегии:

Этот код симулирует покупку и продажу биткойнов на основе сигналов, генерируемых алгоритмом для отслеживания балансов с течением времени. Функция backtest инициализирует баланс счета, проходит через данные для выполнения ордеров на покупку и продажу и выводит начальный и конечный балансы. Эта функция помогает оценить прошлую эффективность стратегии.

Исполнение

После надлежащего тестирования алгоритм может подключиться к торговой платформе или бирже для выполнения сделок. Алгоритмы будут постоянно мониторить рынок. Когда они обнаружат торговую возможность, соответствующую их критериям, алгоритм автоматически откроет сделку.

Многие платформы предлагают API (Интерфейсы Программирования Приложений), которые позволяют алгоритмам взаимодействовать с рынком программным образом. Ниже приведен пример того, как разместить рыночный ордер с использованием API Gate:

Этот код использует библиотеку Gate_api для подключения к API Gate. Инициализирует клиента с помощью API-ключа и секретного ключа, затем размещает рыночный ордер на покупку определенного количества биткойнов (BTC) с использованием USDT. Будет напечатан ответ API, который включает в себя детали ордера.

Мониторинг

Как только алгоритм начинает работать, требуется постоянный мониторинг, чтобы обеспечить его функционирование согласно ожиданиям. Возможно, потребуется внести изменения на основе изменений рыночных условий или показателей производительности.

Этот мониторинг может включать механизмы регистрации, которые фиксируют действия алгоритма и показатели производительности для их последующего анализа. Вот пример того, как добавить запись в алгоритм:

Этот код настраивает механизм ведения журнала с использованием библиотеки логирования Python. Он создает файл журнала с именем trading.log, а затем записывает действия покупки и продажи вместе с временной меткой и ценой, когда эти действия произошли. Эти записи помогают поддерживать детализированные записи всех операций, выполненных алгоритмом, чтобы облегчить анализ производительности и диагностировать проблемы, которые могут возникнуть.

Алгоритмические торговые стратегии

Ниже приведены примеры некоторых индикаторов, которые могут быть потенциально полезны в алгоритмических торговых стратегиях.

Средневзвешенная цена по объему (VWAP)

VWAP — это индикатор, который можно использовать в торговых стратегиях, стремящихся исполнять ордера как можно ближе к средневзвешенной цене по объему. Концепция заключается в том, чтобы разделить общий ордер на небольшие фрагменты, а затем исполнять их в течение определенного периода с целью согласования с средневзвешенной ценой по объему на рынке.

Средневзвешенная цена по времени (TWAP)

Стратегия TWAP похожа на VWAP, но фокусируется на равномерном выполнении операций в течение определенного периода времени, а не на взвешивании их по объему. Эта стратегия направлена на минимизацию влияния крупных заказов на рыночные цены, распределяя их по времени.

Процент объема (POV)

POV подразумевает выполнение операций на основе заранее установленного процента от объема рынка. Например, алгоритм может пытаться выполнять операции, представляющие 10% от общего объема рынка в течение определенного периода времени. Эта стратегия регулирует ставки исполнения в зависимости от активности на рынке, чтобы минимизировать влияние на него.

Преимущества алгоритмической торговли

Эффективность

Алгоритмическая торговля может выполнять ордера на высокой скорости, часто за миллисекунды, так что даже небольшие движения на рынке могут быть использованы трейдерами.

Эмоциональная торговля

Алгоритмы работают на основе заранее заданных правил и не подвержены эмоциям, таким как FOMO или жадность. Алгоритмы могут снизить риск импульсивных решений, которые могут негативно повлиять на результаты торговли.

Ограничения алгоритмической торговли

Техническая сложность

Разработка и поддержка торговых алгоритмов требует технического опыта в программировании и финансовых рынках. Это может стать барьером для многих трейдеров.

Системные сбои

Алгоритмические торговые системы подвержены техническим проблемам, таким как ошибки программного обеспечения, проблемы с подключением и сбои оборудования. Эта проблема может вызвать значительные финансовые потери, если она не будет должным образом управляться.

Заключение

Алготрейдинг подразумевает использование программного обеспечения для автоматического выполнения сделок на основе заранее заданных правил и критериев. Хотя он предлагает несколько преимуществ, таких как повышенная эффективность и торговля без эмоций, алготрейдинг также сталкивается с проблемами, такими как техническая сложность и риск сбоя системы.