Що таке алгоритмічна торгівля і як вона працює?

Ключові аспекти

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

• Серед застосованих стратегій є Обсяговий середній зважений за ціною (VWAP), Часовий середній зважений за ціною (TWAP) та Відсоток обсягу (POV).

• Хоча алгоритмічна торгівля підвищує ефективність та усуває емоційні упередження, вона також стикається зі складнощами, такими як технічна складність та ризик збоїв системи.

Вступ

Емоції зазвичай заважають ухваленню раціональних рішень під час торгівлі. Алгоритмічна торгівля пропонує рішення, автоматизуючи процес. У цій статті ми розглянемо її визначення, функціонування, переваги та обмеження.

Що таке алгоритмічна торгівля?

Алгоритмічна торгівля використовує обчислювальні алгоритми для генерації та виконання замовлень на купівлю та продаж на фінансових ринках. Ці алгоритми аналізують дані ринку та працюють на основі конкретних правил, встановлених трейдером. Їхня мета - підвищити ефективність і усунути емоційний упередженість, яка може негативно вплинути на результати.

Як працює алгоритмічна торгівля?

Існує безліч способів реалізації алгоритмічної торгівлі, не всі з яких є ефективними або успішними. Однак, для ілюстрації, ми розглянемо кілька простих прикладів, які можуть слугувати відправною точкою та надати базові концепції їх практичного функціонування.

Визначення стратегії

Перший крок полягає в визначенні торгової стратегії. Вони можуть ґрунтуватися 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 підвищуються на 5%.

Програмування алгоритмів

Наступним кроком є перетворення цієї стратегії на комп'ютерний алгоритм. Процес передбачає кодування правил і умов у програму, здатну 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 торговий алгоритм на Python для торгівлі біткоїном:

Цей код використовує бібліотеку yfinance для завантаження історичних даних про біткойн (BTC-USD) та бібліотеку pandas для обробки даних. Торгові стратегії визначаються створенням сигналів купівлі та продажу на основі рухів цін. Зокрема, цей алгоритм генерує сигнал купівлі, коли ціна падає на 5% від закриття попереднього дня, і сигнал продажу, коли ціна зростає на 5% від закриття попереднього дня. Функція execute_strategy ітерує через дані та друкує замовлення на купівлю або продаж відповідно до сигналу.

Тестування на історичних даних

Перед запуском алгоритм підлягає бектестингу з використанням історичних даних ринку для оцінки його минулих показників. Це допомагає вдосконалити стратегію та підвищити її ефективність.

Ось приклад того, як провести бектестинг попередньої стратегії:

Цей код імітує купівлю та продаж біткойнів на основі сигналів, згенерованих алгоритмом для відстеження залишків впродовж часу. Функція backtest ініціалізує баланс рахунку, ітерує через дані для виконання ордерів на купівлю та продаж і виводить початковий та кінцевий залишки. Ця функція допомагає оцінити минулу ефективність стратегії.

Виконання

Після належного тестування алгоритм може підключитися до торгової платформи або біржі для виконання угод. Алгоритми постійно моніторитимуть ринок. Коли вони виявлять торгову можливість, що відповідає їхнім критеріям, алгоритм автоматично здійснить угоду.

Багато платформ пропонують API ( Інтерфейси Програмування Додатків ), які дозволяють алгоритмам взаємодіяти з ринком програмно. 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 секретом, а потім розміщує ринкове замовлення на конкретну кількість біткойнів (BTC), використовуючи USDT. Виведеться відповідь API, яка містить деталі замовлення.

Моніторинг

Якщо алгоритм запущено, необхідно постійно його контролювати, щоб гарантувати, що він працює так, як заплановано. Можуть знадобитися коригування на основі змін у ринкових умовах або показниках ефективності.

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

Цей код налаштовує механізм журналювання за допомогою бібліотеки журналювання Python. Він створює файл журналу з назвою trading.log, а потім реєструє дії купівлі та продажу разом з позначкою часу та ціною, коли відбулися ці дії. Ці журнали допомагають підтримувати детальну історію всіх операцій, виконаних алгоритмом, полегшуючи аналіз продуктивності та діагностику проблем, які можуть виникнути.

Стратегії алгоритмічної торгівлі

Нижче наведено приклади деяких індикаторів, які можуть бути потенційно корисними в стратегіях алгоритмічної торгівлі.

Середня зважена ціна за обсяг (VWAP)

VWAP є індикатором, який можна використовувати в торгових стратегіях, що прагнуть виконувати ордери якомога ближче до середньої ціни, зваженої за обсягом. Концепція полягає в розподілі загального ордеру на невеликі фрагменти та їх виконанні протягом визначеного періоду з метою досягнення відповідності з середньою ціною, зваженою за обсягом на ринку.

Середня зважена ціна за час (TWAP)

Стратегія TWAP подібна до VWAP, але зосереджується на виконанні операцій рівномірно протягом визначеного періоду, а не на приведенні їх до ваги за обсягом. Ця стратегія прагне мінімізувати вплив великих замовлень на ціни на ринку, розподіляючи їх у часі.

Відсоток обсягу (POV)

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

Переваги алгоритмічної торгівлі

Ефективність

Алгоритмічна торгівля може виконувати замовлення з високою швидкістю, часто за мілісекунди, що дозволяє трейдерам використовувати навіть незначні рухи ринку.

Операції без емоцій

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

Обмеження алгоритмічної торгівлі

Технічна складність

Розробка та підтримка торгівельних алгоритмів вимагає технічного досвіду в програмуванні та фінансових ринках. Це може стати бар'єром для багатьох трейдерів.

Збої системи

Алгоритмічні торгові системи схильні до технічних проблем, таких як помилки програмного забезпечення, проблеми з підключенням і збої апаратного забезпечення. Ця проблема може спричинити значні фінансові втрати, якщо її не управляти належним чином.

Висновок

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