Что такое алгоритмическая торговля и как она работает?

Ключевые аспекты

• Алгоритмическая торговля использует компьютерные алгоритмы для автоматизации покупки и продажи финансовых инструментов в соответствии с предопределенными критериями.

• Среди стратегий, используемых в алгоритмической торговле, можно выделить Средневзвешенную цену по объему (VWAP), Средневзвешенную цену по времени (TWAP) и Процент объема (POV).

• Хотя он повышает эффективность и устраняет эмоциональные предвзятости в торговле, он также сталкивается с такими вызовами, как техническая сложность и риск сбоев системы.

Введение

Эмоции часто мешают рациональному принятию решений в торговле. Алгоритмическая торговля предлагает решение, автоматизируя процесс. В этой статье мы исследуем его определение, работу, преимущества и ограничения.

Что такое алгоритмическая торговля?

Алгоритмическая торговля подразумевает использование вычислительных алгоритмов для генерации и выполнения 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 торговлю более эффективной и устранить эмоциональные предвзятости, которые могут негативно повлиять на результаты.

Как работает алгоритмическая торговля?

Существуют различные способы 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 понятия о том, как это работает на практике.

Определение стратегии

Первый шаг - определить торговую стратегию. 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 заключается в преобразовании этой стратегии в компьютерный алгоритм. Процесс включает в себя кодирование правил и условий в программу, 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 биткойнами:

Этот код использует библиотеку yfinance для загрузки исторических данных о биткойне (BTC-USD) и библиотеку pandas для обработки данных. Торговые стратегии определяются созданием сигналов покупки и продажи на основе колебаний 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 возрастает на 5% с момента закрытия предыдущего дня. Функция execute_strategy проходит через данные, а затем печатает ордер на покупку или продажу на основе сигнала.

Бэктестирование

Перед запуском алгоритм пройдет процесс бэктестирования с использованием исторических данных рынка, чтобы увидеть, как он вел себя 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, сгенерированных алгоритмом для отслеживания баланса с течением времени. Функция backtest инициализирует баланс счета, проходит через данные для выполнения ордеров на покупку и продажу и выводит начальный и конечный баланс. Эта функция помогает оценить прошлую эффективность стратегии.

Выполнение

После надлежащего тестирования алгоритм может подключаться к торговой платформе или бирже для выполнения сделок. Алгоритмы будут постоянно мониторить рынок. Когда они определят торговую возможность, соответствующую их критериям, алгоритм автоматически разместит 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 для подключения к API Gate. Он инициализирует клиента с помощью ключа API и секрета, затем размещает рыночный ордер на покупку определенного количества биткойнов (BTC), используя USDT. Ответ API будет распечатан и будет включать детали ордера.

Мониторинг

Как только алгоритм начинает работать, требуется постоянный мониторинг, чтобы убедиться, что он функционирует должным образом. Возможно, потребуется внести коррективы на основе изменений рыночных условий или показателей производительности.

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

Этот код настраивает механизм регистрации с использованием библиотеки регистрации Python. Он создает файл журнала с именем trading.log, затем регистрирует действия покупки и продажи вместе с временной меткой и ценой, когда эти действия произошли. Эти записи помогают поддерживать подробную историю 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 стратегиях алгоритмической торговли.

Средневзвешенная цена по объему (VWAP)

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

Средневзвешенная цена по времени (TWAP)

Стратегия TWAP похожа на VWAP, но сосредоточена на равномерном выполнении операций в течение определенного периода времени, а не на взвешивании их по объему. Эта стратегия стремится минимизировать влияние крупных ордеров на рыночные цены, распределяя их во времени.

Процент Объема (POV)

POV включает в себя выполнение операций на основе заранее установленного процента от объема рынка. Например, алгоритм может иметь целью выполнять операции, которые составляют 10% от общего объема рынка за определенный период. Эта стратегия регулирует ставки исполнения в зависимости от активности на рынке, чтобы минимизировать влияние на него.

Преимущества алгоритмической торговли

Эффективность

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

Торговля без эмоций

Алгоритмы работают на основе заранее заданных правил и не подвержены влиянию эмоций, таких как FOMO или жадность. Алгоритмы могут снизить риск импульсивных решений, которые могут негативно сказаться на результатах 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 привести к значительным финансовым потерям, если не управлять ею должным образом.

Заключение

Алготрейдинг подразумевает использование программного обеспечения для автоматического выполнения сделок на основе заранее установленных правил и критериев. Хотя это предлагает ряд преимуществ, таких как повышенная эффективность и отсутствие эмоций в торговле, он также сталкивается с проблемами, такими как техническая сложность и риск сбоев системы.