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 используемых стратегий можно выделить Средневзвешенную Цену по Объему (VWAP), Средневзвешенную Цену по Времени (TWAP) и Процент Объема (POV).

• Хотя он повышает эффективность и устраняет эмоциональные предвзятости, алгоритмическая торговля также сталкивается с такими проблемами, как техническая сложность и риск системных сбоев.

Введение

Эмоции часто мешают рациональному принятию решений при торговле. Алгоритмическая торговля предлагает решение, автоматизируя этот процесс. В этой статье мы рассмотрим его определение, функционирование, преимущества и ограничения.

Что такое алгоритмическая торговля?

Алготрейдинг использует вычислительные алгоритмы для генерации и исполнения ордеров на покупку и продажу на финансовых рынках. Эти алгоритмы анализируют данные рынка и работают на основе конкретных правил, установленных трейдером. Их цель — повысить эффективность и устранить эмоциональные предвзятости, которые могут негативно сказаться на результатах.

Как работает алгоритмическая торговля?

Существует множество способов реализации алгоритмической торговли, не все из которых эффективны или успешны. Тем не менее, в качестве иллюстрации мы рассмотрим несколько простых примеров, которые могут служить отправной точкой и предоставить основные понятия о ее практическом функционировании.

Определение стратегии

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

Программирование алгоритмов

Следующим шагом является преобразование этой стратегии в компьютерный алгоритм. Процесс включает в себя кодирование правил и условий в программу, способную 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 было бы 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 на покупку и продажу на основе движения цен. В частности, этот алгоритм генерирует сигнал на покупку, когда цена падает на 5% по сравнению с закрытием предыдущего дня, и сигнал на продажу, когда цена увеличивается на 5% по сравнению с закрытием предыдущего дня. Функция execute_strategy проходит через данные и выводит ордер на покупку или продажу в зависимости от сигнала.

Бэктестинг

Перед запуском алгоритм проходит бэктестирование с использованием исторических данных рынка для оценки его прошлой производительности. Это помогает уточнить стратегию и повысить ее эффективность.

Вот пример того, как провести бэктестирование предыдущей стратегии:

Этот код имитирует покупку и продажу биткойнов на основе сигналов, генерируемых алгоритмом для отслеживания балансов с течением времени. Функция backtest инициализирует баланс счета, проходит по данным, чтобы выполнить ордера на покупку и продажу, и печатает начальный и конечный балансы. Эта функция помогает оценить прошлую эффективность стратегии.

Исполнение

После надлежащего тестирования алгоритм может подключаться к торговой платформе или бирже для выполнения сделок. Алгоритмы будут постоянно мониторить рынок. Когда они идентифицируют 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_api для подключения к API Gate. Он инициализирует клиента с помощью API-ключа и секрета, а затем размещает рыночный ордер на покупку определенного количества биткойнов (BTC), используя USDT. Будет выведен ответ API, который включает детали ордера.

Мониторинг

Как только алгоритм начинает работать, требуется постоянный мониторинг, чтобы гарантировать, что он работает как задумано. Возможно, потребуется внести корректировки на основе изменений рыночных условий или показателей производительности.

Этот мониторинг может включать механизмы регистрации, которые документируют действия алгоритма и показатели производительности для их проверки. Вот пример того, как добавить запись к алгоритму:

Этот код настраивает механизм ведения журнала с использованием библиотеки журналов Python. Он создает файл журнала с именем trading.log и 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, облегчая анализ производительности и диагностику проблем, которые могут возникнуть.

Стратегии алгоритмической торговли

Ниже приведены примеры некоторых индикаторов, которые могут быть потенциально полезны в стратегиях алгоритмической торговли.

Средневзвешенная цена по объему (VWAP)

VWAP — это индикатор, который может использоваться в торговых стратегиях, стремящихся выполнять заказы как можно ближе к средневзвешенной цене по объему. Концепция заключается в делении общего заказа на небольшие фрагменты и их выполнении в течение определенного периода с целью совпадения со средневзвешенной ценой по объему на рынке.

Средневзвешенная цена по времени (TWAP)

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

Процент объема (POV)

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

Преимущества алгоритмической торговли

Эффективность

Алгоритмическая торговля может выполнять ордера на высокой скорости, часто за миллисекунды, позволяя трейдерам использовать даже небольшие движения на рынке.

Операции 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 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 препятствием 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 ее не управлять должным образом.

Заключение

Алгоритмическая торговля подразумевает использование программного обеспечения для автоматического выполнения операций на основе заранее заданных правил и критериев. Хотя она предлагает несколько преимуществ, таких как повышенная эффективность и отсутствие эмоций при торговле, алгоритмическая торговля также сталкивается с проблемами, такими как техническая сложность и риск сбоев системы.