Що таке алгоритмічна торгівля і як вона працює?

Ключові моменти

• Алгоритмічна торгівля використовує комп'ютерні алгоритми для автоматизації купівлі та продажу фінансових інструментів на основі заздалегідь визначених критеріїв.

• Деякі стратегії, що використовуються в алгоритмічній торгівлі, включають обсягову середню ціну (VWAP), середню ціну за часом (TWAP) та відсоток обсягу (POV).

• Хоча це підвищує ефективність та усуває емоційні упередження в торгівлі, воно також стикається з викликами, такими як технічна складність та ризик збоїв у системі.

Вступ

Емоції часто заважають раціональному прийняттю рішень під час торгівлі на ринку. Алгоритмічна торгівля пропонує рішення, автоматизуючи процес. У цій статті ми розглянемо, що таке алгоритмічна торгівля, як вона працює та її переваги і обмеження.

Що таке алгоритмічна торгівля?

Алгоритмічна торгівля передбачає використання комп'ютерних алгоритмів для генерування та виконання ордерів на купівлю та продаж на фінансових ринках. Ці алгоритми аналізують дані ринку та виконують операції на основі правил та специфічних умов, встановлених трейдером. Метою є зробити операції більш ефективними та усунути емоційний ухил, який може негативно вплинути на результати.

Як працює алгоритмічна торгівля?

Існує безліч способів реалізації алгоритмічної торгівлі, і не всі вони є ефективними чи успішними. Однак, для ілюстрації, ми обговоримо кілька простих прикладів, які можуть слугувати відправною точкою та надати базові концепції щодо їх практичного функціонування.

Визначення стратегії

Перший крок у алгоритмічній торгівлі полягає в визначенні торгової стратегії. Ці стратегії можуть базуватися на різних факторах, таких як рухи цін або технічні патерни. Наприклад, проста стратегія може полягати в купівлі, коли ціни падають на 5%, і продажу, коли вони піднімаються на 5%.

Програмування алгоритмів

Наступним кроком є перетворення цієї стратегії на комп'ютерний алгоритм. Процес передбачає кодування правил і умов у програму, яка може моніторити ринок і автоматично виконувати операції.

Python є популярною мовою програмування для цієї мети завдяки своїй простоті та наявності потужних бібліотек. Ось ілюстративний приклад того, як можна закодувати простий алгоритм торгівлі на Python для торгівлі біткоїном:

Цей код використовує бібліотеку yfinance для завантаження історичних даних про біткойн (BTC-USD) і бібліотеку pandas для обробки даних. Торгові стратегії визначаються шляхом створення сигналів на купівлю та продаж, основаних на рухах цін. Конкретно, цей алгоритм генерує сигнал на купівлю, коли ціна падає на 5% у порівнянні з ціною закриття попереднього дня, та сигнал на продаж, коли ціна зростає на 5% від ціни закриття попереднього дня. Функція execute_strategy ітерує через дані та друкує наказ на купівлю або продаж на основі сигналу.

Тестування на історичних даних

Перед запуском алгоритм пройде через бектестинг, використовуючи історичні дані ринку, щоб оцінити, як він показував себе в минулому. Це допомагає удосконалити стратегію та підвищити її ефективність.

Ось приклад того, як виконати бек-тестування попередньої стратегії:

Цей код імітує купівлю та продаж біткойнів, ґрунтуючись на сигналах, які генерує алгоритм для відстеження залишків протягом часу. Функція backtest ініціалізує баланс рахунку, ітерує через дані, щоб виконати ордери на купівлю та продаж, і друкує початковий та кінцевий баланси. Ця функція допомагає оцінити минулі результати стратегії.

Виконання

Після належного тестування алгоритм може підключитися до торгової платформи або біржі для виконання операцій. Алгоритми постійно моніторитимуть ринок. Коли вони виявлять торгову можливість, що відповідає вашим критеріям, алгоритм автоматично розмістить операцію.

Багато платформ пропонують API ( Інтерфейси Програмування Додатків ), які дозволяють алгоритмам взаємодіяти з ринком програмним способом. Нижче наведено приклад того, як розмістити ринкове замовлення, використовуючи API Gate:

Цей код використовує бібліотеку Gate_api для підключення до API Gate. Ініціалізує клієнта з API-ключем і секретним ключем, а потім розміщує ринковий ордер на купівлю конкретної кількості біткоїнів (BTC), використовуючи USDT. Буде надруковано відповідь API, яка включає деталі замовлення.

Моніторинг

Після запуску алгоритму необхідно постійно контролювати його, щоб забезпечити його правильну роботу. Можливі коригування, основані на змінах ринкових умов або показниках продуктивності.

Цей моніторинг може включати механізми реєстрації, які фіксують дії алгоритму та метрики продуктивності для їхнього перегляду. Ось приклад того, як додати запис до алгоритму:

Цей код налаштовує механізм реєстрації, використовуючи бібліотеку реєстрації Python. Він створює файл реєстрації з назвою trading.log, а потім реєструє дії купівлі та продажу разом із часовою позначкою та ціною, коли ці дії відбулися. Ці записи допомагають підтримувати детальну документацію всіх операцій, виконаних алгоритмом, для полегшення аналізу продуктивності та діагностики проблем, які можуть виникнути.

Стратегії алгоритмічної торгівлі

Далі наведено приклади деяких індикаторів, які можуть бути потенційно корисними в алгоритмічних торгових стратегіях.

Середня зважена ціна за обсяг (VWAP)

VWAP є показником, який можна використовувати в торгових стратегіях, що прагнуть виконувати замовлення якомога ближче до середньозваженої ціни за обсягом. Ідея полягає в розподілі загального замовлення на невеликі фрагменти, а потім їх виконанні протягом певного періоду з метою відповідності середньозваженій ціні за обсягом на ринку.

Середня зважена ціна за час (TWAP)

Стратегія TWAP подібна до VWAP, але зосереджується на виконанні операцій рівномірно протягом певного періоду, а не на їх вазі за обсягом. Ця стратегія має на меті мінімізувати вплив великих ордерів на ціни на ринку, розподіляючи їх у часі.

Відсоток обсягу (POV)

POV передбачає виконання операцій на основі заздалегідь визначеного відсотка обсягу ринку. Наприклад, алгоритм може намагатися виконати операції, які становлять 10% від загального обсягу ринку протягом певного періоду часу. Ця стратегія коригує ставки виконання відповідно до активності ринку, щоб мінімізувати вплив на нього.

Переваги алгоритмічної торгівлі

Ефективність

Алгоритмічна торгівля може виконувати замовлення на високій швидкості, часто за мілісекунди, так що навіть невеликі рухи на ринку можуть бути використані трейдерами.

Торговля без емоцій

Алгоритми працюють на основі заздалегідь визначених правил і не підлягають впливу емоцій, таких як FOMO чи жадібність. Алгоритми можуть зменшити ризик імпульсивних рішень, які можуть негативно вплинути на результати торгівлі.

Обмеження алгоритмічної торгівлі

Технічна складність

Розробка та підтримка торгових алгоритмів вимагає технічного досвіду в програмуванні та фінансових ринках. Це може стати перешкодою для багатьох трейдерів.

Збої системи

Алготрейдингові системи піддаються технічним проблемам, таким як помилки програмного забезпечення, проблеми з підключенням і збої апаратного забезпечення. Ця проблема може призвести до значних фінансових втрат, якщо її не управляти належним чином.

Висновок

Алгоритмічна торгівля передбачає використання комп'ютерних програм для автоматичного виконання операцій на основі встановлених правил і критеріїв. Хоча вона пропонує кілька переваг, таких як підвищена ефективність та торгівля без емоцій, алгоритмічна торгівля також стикається з викликами, такими як технічна складність і ризик збоїв системи.