Что такое алгоритмическая торговля и как она работает?

Ключевые аспекты

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

• Среди стратегий, используемых в алгоритмической торговле, включены Объемный Средневзвешенный Цена (VWAP), Временной Средневзвешенный Цена (TWAP) и Процент Объема (POV).

• Несмотря на увеличение эффективности и устранение эмоционального bias в операциях, алгоритмическая торговля также сталкивается с такими вызовами, как техническая сложность и потенциальные сбои в системе.

Введение

Эмоции часто мешают рациональному принятию решений при торговле на рынках. Алгоритмическая торговля предлагает решение, автоматизируя процесс торговли. В этой статье мы исследуем определение алгоритмической торговли, ее работу, а также ее преимущества и ограничения.

Что такое алгоритмическая торговля?

Алготрейдинг подразумевает использование вычислительных алгоритмов для генерации и исполнения ордеров на покупку и продажу на финансовых рынках. Эти алгоритмы анализируют данные рынка и осуществляют операции на основе правил и условий, установленных оператором. Цель состоит в том, чтобы сделать операции более эффективными и устранить эмоциональные предвзятости, которые могут негативно повлиять на результаты.

Как работает алгоритмическая торговля?

Существует несколько 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 том, как это работает на практике.

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, торговая стратегия может быть настолько простой, как покупка, когда цены падают на 5%, и продажа, когда они поднимаются на 5%.

Программирование алгоритмов

Следующий шаг - превратить эту стратегию в вычислительный 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 по биткойну (BTC-USD) и библиотеку pandas для обработки данных. Торговые стратегии определяются созданием сигналов покупки и продажи на основе движений цен. В частности, этот алгоритм генерирует сигнал покупки, когда цена падает на 5% по сравнению с ценой закрытия предыдущего дня, и сигнал продажи, когда цена увеличивается на 5% от цены закрытия предыдущего дня. Функция execute_strategy проходит через данные, затем печатает заказ на покупку или продажу на основе сигнала.

Бэктестирование

Перед запуском алгоритм пройдет процесс бэктестирования 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 моделирует покупку и продажу биткойнов на основе сигналов, генерируемых алгоритмом для отслеживания балансов с течением времени. Функция backtest инициализирует баланс счета, итерации по данным для выполнения ордеров на покупку и продажу и выводит начальный и конечный балансы. Эта функция помогает оценить прошлую производительность стратегии.

Выполнение

После надлежащего тестирования алгоритм может подключаться к торговой платформе или бирже для выполнения операций. Алгоритмы будут постоянно мониторить рынок. Когда будет выявлена торговая возможность, соответствующая его критериям, алгоритм автоматически разместит ордер.

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

Этот код использует библиотеку Gate_api для подключения к API Gate. Код инициализирует клиент с помощью ключа API и секрета, затем размещает рыночный ордер на покупку конкретного количества биткойнов (BTC) с использованием USDT. Будет выведен ответ API, который включает в себя детали ордера.

Мониторинг

Как только алгоритм начинает работать, требуется постоянный мониторинг, чтобы убедиться, что он работает так, как ожидается. Возможно, потребуется внести корректировки на основе изменений на рынке 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 журналирования Python. Код создает файл журнала с именем trading.log, затем записывает действия покупки и продажи вместе с временной меткой и ценой, когда происходили эти действия. Эти записи помогают поддерживать подробный учет 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, направленных на выполнение ордеров как можно ближе к средневзвешенной цене по объему. Концепция заключается в том, чтобы разделить общий ордер на небольшие фрагменты, а затем выполнять их в течение определенного периода с целью соответствия средневзвешенной цене по объему на рынке.

Средневзвешенная цена по времени (TWAP)

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

Процент Объема (POV)

POV включает выполнение операций на основе заранее определенного процента от объема рынка. Например, алгоритм может иметь целью выполнить операции, представляющие 10% от общего объема рынка в течение определенного периода времени. Эта стратегия корректирует ставки выполнения на основе активности рынка, чтобы минимизировать воздействие на рынок.

Преимущества алгоритмической торговли

Эффективность

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

Операции без эмоций

Алгоритмы работают на основе предустановленных 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 ее не управлять должным образом.

Заключение

Алгоритмическая торговля подразумевает использование компьютерных программ для автоматического выполнения сделок на основе заранее определенных правил и критериев. Хотя она предлагает ряд преимуществ, таких как большая эффективность и отсутствие эмоций в торговле, алгоритмическая торговля также сталкивается с проблемами, такими как техническая сложность и риск сбоев системы.