什么是算法交易，它是如何运作的？

关键点

• 算法交易使用计算机算法来根据预设标准自动买卖金融工具。

• 一些在算法交易中使用的策略包括成交量加权平均价格(VWAP)，时间加权平均价格(TWAP)和成交量百分比(POV)。

• 尽管提高了效率并消除了交易中的情感偏见，但也面临技术复杂性和系统故障的风险等挑战。

介绍

情绪常常在市场交易中干扰理性的决策。算法交易通过自动化这一过程提供了解决方案。在本文中，我们将探讨什么是算法交易，它是如何运作的，以及其优缺点。

什么是算法交易？

算法交易涉及使用计算机算法在金融市场中生成和执行买卖订单。这些算法分析市场数据，并根据交易者设定的特定规则和条件执行操作。其目的是使交易更加高效，并消除可能对结果产生负面影响的情绪偏见。

算法交易是如何工作的？

有多种方式可以实现算法交易，并非所有方式都高效或成功。然而，为了说明，我们将讨论一些简单的例子，这些例子可以作为起点，并提供关于其实际运作的基本概念。

策略定义

算法交易的第一步是确定交易策略。这些策略可以基于多个因素，例如价格走势或技术模式。例如，一个简单的策略可能是在价格下跌 5% 时买入，在价格上涨 5% 时卖出。

算法编程

下一步是将此策略转化为计算机算法。该过程涉及将规则和条件编码到一个可以监控市场并自动执行操作的程序中。

Python是一种流行的编程语言，因其简单性和强大库的可用性而适合这个目的。以下是一个说明性的例子，展示如何用Python编码一个简单的交易算法来进行比特币交易：

此代码使用 yfinance 库下载比特币的历史数据 (BTC-USD)，并使用 pandas 库处理数据。交易策略是通过基于价格波动创建买卖信号来确定的。具体而言，当价格相比于前一天的收盘价下降 5% 时，此算法生成买入信号；当价格相比于前一天的收盘价上涨 5% 时，生成卖出信号。execute_strategy 函数遍历数据，并根据信号打印买入或卖出订单。

回测

在发布之前，该算法将使用市场历史数据进行回测，以查看其过去的表现。这有助于优化策略并提高其有效性。

这是一个如何对前述策略进行回测的示例：

此代码基于算法生成的信号模拟比特币的买卖，以跟踪账户余额的变化。backtest 函数初始化账户余额，遍历数据以执行买卖订单，并打印初始和最终余额。此函数有助于评估策略的过去表现。

执行

一旦经过适当测试，算法可以连接到交易平台或交易所以执行操作。算法将持续监控市场。当识别到符合其标准的交易机会时，算法将自动下单。

许多平台提供API (应用程序编程接口)，允许算法以编程方式与市场交互。以下是如何使用Gate的API下达市场订单的示例：

此代码使用Gate_api库连接到Gate的API。使用API密钥和秘密密钥初始化客户端，然后以特定数量的比特币(BTC)以市场价格下单购买，使用USDT。将打印API的响应，其中包括订单的详细信息。

监控

一旦算法开始运行，就需要持续监控以确保其按预期工作。可能需要根据市场条件或性能指标的变化进行调整。

此监控可能包括记录机制，以记录算法的操作和性能指标以供审查。以下是如何向算法添加日志的示例：

该代码使用 Python 日志库配置了一个记录机制。它创建了一个名为 trading.log 的日志文件，然后记录购买和销售的行为，以及发生这些行为时的时间戳和价格。这些记录有助于详细记录算法执行的所有操作，以便于性能分析和诊断可能出现的问题。

算法交易策略

接下来，展示了一些可能在算法交易策略中有用的指标示例。

加权平均价格 (VWAP)

VWAP是一个可以在交易策略中使用的指标，旨在尽可能接近按成交量加权的平均价格执行订单。该概念是将总订单分成小片段，然后在一定时间内执行这些片段，目的是使其与市场的按成交量加权的平均价格相匹配。

时间加权平均价格 (TWAP)

TWAP策略类似于VWAP，但专注于在一定时间内均匀执行交易，而不是按成交量加权。该策略旨在通过分散时间来最小化大订单对市场价格的影响。

交易量百分比 (POV)

POV（成交量加权平均价格）是指根据市场整体成交量的预设百分比来执行交易的策略。例如，一个算法可能会试图在特定时间段内执行占市场总成交量10%的交易。这种策略根据市场活动调整执行率，以最小化对市场的影响。

算法交易的好处

效率

算法交易可以以高速度执行订单，通常在毫秒级别，因此即使是市场的微小波动也可以被交易者利用。

情绪自由交易

算法根据预定规则运作，不受情绪影响，例如FOMO或贪婪。算法可以减少可能对交易结果产生负面影响的冲动决策风险。

算法交易的限制

技术复杂性

开发和维护交易算法需要在编程和金融市场方面的技术经验。这对许多交易者来说可能是一个障碍。

系统故障

算法交易系统容易受到技术问题的影响，例如软件错误、连接问题和硬件故障。如果管理不当，这个问题可能导致显著的财务损失。

结论

算法交易涉及使用计算机程序根据预定的规则和标准自动执行交易。虽然它提供了多个好处，如更高的效率和无情感的交易，但算法交易也面临挑战，如技术复杂性和系统故障的风险。