什麼是算法交易，它是如何運作的？

關鍵點

• 算法交易使用計算機算法來根據預設標準自動買賣金融工具。

• 一些在算法交易中使用的策略包括成交量加權平均價格(VWAP)，時間加權平均價格(TWAP)和成交量百分比(POV)。

• 盡管提高了效率並消除了交易中的情感偏見，但也面臨技術復雜性和系統故障的風險等挑戰。

介紹

情緒常常在市場交易中幹擾理性的決策。算法交易通過自動化這一過程提供了解決方案。在本文中，我們將探討什麼是算法交易，它是如何運作的，以及其優缺點。

什麼是算法交易？

算法交易涉及使用計算機算法在金融市場中生成和執行買賣訂單。這些算法分析市場數據，並根據交易者設定的特定規則和條件執行操作。其目的是使交易更加高效，並消除可能對結果產生負面影響的情緒偏見。

算法交易是如何工作的？

有多種方式可以實現算法交易，並非所有方式都高效或成功。然而，爲了說明，我們將討論一些簡單的例子，這些例子可以作爲起點，並提供關於其實際運作的基本概念。

策略定義

算法交易的第一步是確定交易策略。這些策略可以基於多個因素，例如價格走勢或技術模式。例如，一個簡單的策略可能是在價格下跌 5% 時買入，在價格漲 5% 時賣出。

算法編程

下一步是將此策略轉化爲計算機算法。該過程涉及將規則和條件編碼到一個可以監控市場並自動執行操作的程序中。

Python是一種流行的編程語言，因其簡單性和強大庫的可用性而適合這個目的。以下是一個說明性的例子，展示如何用Python編碼一個簡單的交易算法來進行比特幣交易：

此代碼使用 yfinance 庫下載比特幣的歷史數據 (BTC-USD)，並使用 pandas 庫處理數據。交易策略是通過基於價格波動創建買賣信號來確定的。具體而言，當價格相比於前一天的收盤價下降 5% 時，此算法生成買入信號；當價格相比於前一天的收盤價漲 5% 時，生成賣出信號。execute_strategy 函數遍歷數據，並根據信號打印買入或賣出訂單。

回測

在發布之前，該算法將使用市場歷史數據進行回測，以查看其過去的表現。這有助於優化策略並提高其有效性。

這是一個如何對前述策略進行回測的示例：

此代碼基於算法生成的信號模擬比特幣的買賣，以跟蹤帳戶餘額的變化。backtest 函數初始化帳戶餘額，遍歷數據以執行買賣訂單，並打印初始和最終餘額。此函數有助於評估策略的過去表現。

執行

一旦經過適當測試，算法可以連接到交易平台或交易所以執行操作。算法將持續監控市場。當識別到符合其標準的交易機會時，算法將自動下單。

許多平台提供API (應用程序編程接口)，允許算法以編程方式與市場交互。以下是如何使用Gate的API下達市場訂單的示例：

此代碼使用Gate_api庫連接到Gate的API。使用API密鑰和祕密密鑰初始化客戶端，然後以特定數量的比特幣(BTC)以市場價格下單購買，使用USDT。將打印API的響應，其中包括訂單的詳細信息。

監控

一旦算法開始運行，就需要持續監控以確保其按預期工作。可能需要根據市場條件或性能指標的變化進行調整。

此監控可能包括記錄機制，以記錄算法的操作和性能指標以供審查。以下是如何向算法添加日志的示例：

該代碼使用 Python 日志庫配置了一個記錄機制。它創建了一個名爲 trading.log 的日志文件，然後記錄購買和銷售的行爲，以及發生這些行爲時的時間戳和價格。這些記錄有助於詳細記錄算法執行的所有操作，以便於性能分析和診斷可能出現的問題。

算法交易策略

接下來，展示了一些可能在算法交易策略中有用的指標示例。

加權平均價格 (VWAP)

VWAP是一個可以在交易策略中使用的指標，旨在盡可能接近按成交量加權的平均價格執行訂單。該概念是將總訂單分成小片段，然後在一定時間內執行這些片段，目的是使其與市場的按成交量加權的平均價格相匹配。

時間加權平均價格 (TWAP)

TWAP策略類似於VWAP，但專注於在一定時間內均勻執行交易，而不是按成交量加權。該策略旨在通過分散時間來最小化大訂單對市場價格的影響。

交易量百分比 (POV)

POV（成交量加權平均價格）是指根據市場整體成交量的預設百分比來執行交易的策略。例如，一個算法可能會試圖在特定時間段內執行佔市場總成交量10%的交易。這種策略根據市場活動調整執行率，以最小化對市場的影響。

算法交易的好處

效率

算法交易可以以高速度執行訂單，通常在毫秒級別，因此即使是市場的微小波動也可以被交易者利用。

情緒自由交易

算法根據預定規則運作，不受情緒影響，例如FOMO或貪婪。算法可以減少可能對交易結果產生負面影響的衝動決策風險。

算法交易的限制

技術復雜性

開發和維護交易算法需要在編程和金融市場方面的技術經驗。這對許多交易者來說可能是一個障礙。

系統故障

算法交易系統容易受到技術問題的影響，例如軟件錯誤、連接問題和硬件故障。如果管理不當，這個問題可能導致顯著的財務損失。

結論

算法交易涉及使用計算機程序根據預定的規則和標準自動執行交易。雖然它提供了多個好處，如更高的效率和無情感的交易，但算法交易也面臨挑戰，如技術復雜性和系統故障的風險。