Що таке алгоритмічна торгівля і як вона працює?

Ключові аспекти

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

• Серед стратегій, що використовуються в алгоритмічній торгівлі, є обсягова середня ціна (VWAP), середня ціна за часом (TWAP) та відсоток обсягу (POV).

• Незважаючи на підвищення ефективності та усунення емоційних упереджень в операціях, алгоритмічна торгівля також стикається з викликами, такими як технічна складність та потенційні збої в системі.

Вступ

Емоції часто заважають раціональному прийняттю рішень під час торгівлі на ринках. Алгоритмічна торгівля пропонує рішення, автоматизуючи процес торгівлі. У цій статті ми розглянемо визначення алгоритмічної торгівлі, її функціонування, а також її переваги та обмеження.

Що таке алгоритмічна торгівля?

Алгоритмічна торгівля передбачає використання комп'ютерних алгоритмів для генерації та виконання замовлень на купівлю та продаж на фінансових ринках. Ці алгоритми аналізують дані ринку та здійснюють операції на основі правил та умов, встановлених оператором. Мета полягає в тому, щоб зробити операції більш ефективними та усунути емоційний упередженість, яка може негативно вплинути на результати.

Як працює алгоритмічна торгівля?

Існує безліч способів реалізації алгоритмічної торгівлі, і не всі з них є ефективними або успішними. Однак, для ілюстрації, ми обговоримо кілька простих прикладів, які можуть слугувати відправною точкою та надати основні концепції про їхнє функціонування на практиці.

Визначення стратегії

Першим кроком у алгоритмічній торгівлі є визначення торгової стратегії. Ці стратегії можуть базуватися на різних факторах, таких як коливання цін або технічні патерни. Наприклад, торговельна стратегія може бути такою простою, як купівля, коли ціни падають на 5%, і продаж, 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 через свою простоту та наявність потужних бібліотек. Ось ілюстративний приклад того, як можна закодувати простий торговий алгоритм на Python для торгівлі біткойном:

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

Тестування на історичних даних

Перед запуском алгоритм пройде процес бектестування, використовуючи історичні дані ринку, щоб перевірити, як він працював у минулому. Це допомагає вдосконалити стратегію та підвищити її ефективність.

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

Цей код імітує купівлю та продаж біткойнів на основі сигналів, згенерованих алгоритмом для відстеження залишків протягом часу. Функція backtest ініціалізує залишок рахунку, ітерує через дані для виконання наказів на купівлю та продаж і друкує початкові та кінцеві залишки. Ця функція допомагає оцінити минулу продуктивність 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, яка відповідає їх критеріям, алгоритм автоматично розмістить угоду.

Багато платформ пропонують API (Інтерфейси Програмування Додатків), які дозволяють алгоритмам взаємодіяти з ринком програмно. Нижче наведено приклад того, як розмістити ринковий ордер, використовуючи API Gate:

Цей код використовує бібліотеку Gate_api для підключення до API Gate. Код ініціалізує клієнта з API-ключем і секретом, після чого розміщує ринкове замовлення на купівлю конкретної кількості біткойнів (BTC), використовуючи USDT. Буде надруковано відповідь API, яка містить деталі замовлення.

Моніторинг

Якщо алгоритм запущений, потрібен безперервний моніторинг, щоб забезпечити його роботу згідно з очікуваннями. Можуть знадобитися корективи на основі змін у ринкових умовах або показниках продуктивності.

Це моніторинг може включати механізми реєстрації, які фіксують дії алгоритму та показники продуктивності для їх перевірки. Ось приклад того, як додати запис до алгоритму:

Цей код налаштовує механізм реєстрації, використовуючи бібліотеку реєстрації Python. Код створює файл реєстрації з назвою trading.log, а потім реєструє дії купівлі та продажу разом з відміткою часу та ціною, коли ці дії відбулися. Ці записи допомагають підтримувати детальні записи про всі операції, виконані алгоритмом, для полегшення аналізу ефективності та діагностики проблем, які можуть виникнути.

Алгоритмічні торгові стратегії

Нижче наведені приклади деяких індикаторів, які можуть бути потенційно корисними у стратегіях алгоритмічної торгівлі.

Середня зважена ціна за обсяг (VWAP)

VWAP - це індикатор, який можна використовувати в торгових стратегіях, що прагнуть виконати ордери якомога ближче до середньозваженої вартості обсягу. Концепція полягає в розподілі загального замовлення на невеликі частини, а потім їх виконанні протягом певного періоду з метою відповідності середньозваженій вартості обсягу ринку.

Середня зважена ціна за час (TWAP)

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

Відсоток обсягу (POV)

POV включає виконання операцій на основі заздалегідь визначеного відсотка від обсягу ринку. Наприклад, алгоритм може мати на меті виконувати операції, які представляють 10% від загального обсягу ринку протягом певного періоду часу. Ця стратегія коригує ставки виконання на основі активності ринку, щоб мінімізувати вплив на ринок.

Переваги алгоритмічної торгівлі

Ефективність

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

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 торгів.

Обмеження алгоритмічної торгівлі

Технічна складність

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

Збої системи

Алгоритмічні торгові системи схильні до технічних проблем, таких як помилки програмного забезпечення, проблеми з підключенням та збої апаратного забезпечення. Це може призвести до значних фінансових втрат, якщо не управляти цим належним чином.

Висновок

Алготрейдинг передбачає використання комп'ютерних програм для автоматичного виконання операцій на основі заздалегідь визначених правил та критеріїв. Хоча він має ряд переваг, таких як підвищена ефективність і беземоційна торгівля, алготрейдинг також стикається з викликами, такими як технічна складність і ризик відмови системи.