什麼是算法交易，它是如何運作的？

關鍵點

• 算法交易利用計算機算法根據預定義的標準自動化金融工具的買賣。

• 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)。

• 盡管它提高了效率並消除了情感偏見，但算法交易也面臨諸如技術復雜性和系統故障風險等挑戰。

介紹

情緒往往會幹擾理性決策。在交易時，算法交易通過自動化流程提供了解決方案。本文將探討其定義、運行方式、優勢和局限性。

什麼是算法交易？

算法交易使用計算算法在金融市場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進行操作。其目標是提高效率，消除可能對結果產生負面影響的情感偏見。

算法交易是如何運作的？

實現算法交易的方式有很多種，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，並提供其實際運作的基本概念。

策略定義

第一步是確定交易策略。這些策略可以基於各種因素，如價格波動或技術圖形。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換爲計算機算法。該過程涉及在能夠監控市場並自動執行交易的程序中編碼規則和條件。

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用於此目的。以下是一個示例，說明如何在Python中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變動創建買入和賣出信號來確定的。具體來說，當價格較前一日收盤價下跌 5% 時，該算法生成買入信號；當價格較前一日收盤價漲 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，算法會使用市場歷史數據進行回測，以評估其過去的表現。這有助於優化策略並提高其有效性。

以下是如何對之前策略進行回測的示例：

此代碼基於一個算法生成的信號模擬比特幣的買賣，以跟蹤餘額隨時間的變化。函數 backtest 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。此函數幫助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執行交易。算法將持續監控市場。當識別出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互動。以下是如何使用 Gate 的 API 下達市場訂單的示例：

該代碼使用 Gate_api 庫連接到 Gate 的 API。使用 API 密鑰和密鑰初始化客戶端，然後以特定數量的比特幣 (BTC) 下達市場購買訂單，使用 USDT。將打印 API 的響應，其中包含訂單的詳細信息。

監控

一旦算法開始運行，就需要進行持續監控，以確保其按預期運行。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，供您審核。以下是如何向算法添加記錄的示例：

該代碼使用Python的日志庫配置一個日志機制。它創建一個名爲trading.log的日志文件，然後記錄購買和銷售的操作，連同發生這些操作的時間戳和價格。這些日志有助於保持算法執行的所有操作的詳細歷史記錄，便於分析性能和診斷可能出現的問題。

算法交易策略

以下是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，旨在盡可能接近按交易量加權平均價格執行訂單。這個概念是將總訂單分成小塊，並在一定時間內執行，以便與市場的按交易量加權平均價格相匹配。

時間加權平均價格 (TWAP)

TWAP策略類似於VWAP，但它專注於在特定時間段內均勻執行交易，而不是按交易量加權。這種策略旨在通過將大型訂單分散在時間上來最小化對市場價格的影響。

交易量百分比 (POV)

POV涉及基於市場總量的預定百分比執行交易。例如，一個算法可能會嘗試執行代表市場總量10%的交易，持續一段時間。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。

算法交易的優勢

效率

算法交易可以以高速度執行訂單，通常在毫秒內，使得交易者能夠利用市場的微小波動。

無情操作

算法根據預定規則操作，不受情緒如FOMO或貪婪的影響。算法可以降低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

交易算法的開發和維護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構成障礙。

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，這個問題可能會導致顯著的財務損失。

結論

算法交易是指使用計算機程序根據預定的規則和標準自動執行交易。雖然它提供了多種優勢，如更高的效率和無情緒的交易，但算法交易也面臨挑戰，如技術復雜性和系統故障的風險。