Představte si to: Je to Wall Street v 80. letech minulého století, kde ambiciózní obchodníci rozhodují ve zlomku vteřiny a křičí své příkazy na chaotickém obchodním parketu. Nyní se přesuňme do roku 2023 – obchodní haly se změnily v děsivě tiché, protože nejmodernější technologie změnily toto odvětví s ohromující přesností a rychlostí. Hnací silou této tiché revoluce jsou automatické obchodní algoritmy. V tomto blogovém příspěvku se ponoříme do toho, jak tito digitální mistři odhalili skutečný potenciál obchodování a vytvořili novou éru finančních inovací, která vám vyrazí dech! Nejdříve se však připoutejte, protože vás vezmeme na napínavou jízdu, která srovnává vysokooktanové závody Formule 1 se vzrušujícím světem algoritmického obchodování.
Obchodní algoritmy, známé také jako algoritmické obchodování nebo algo obchodování, používají matematické modely a předem definovaná pravidla k analýze tržních dat a automatickému zadávání obchodních příkazů. Tyto programy mohou identifikovat trendy, vzory a další ukazatele, které by obchodníci mohli při manuální analýze přehlédnout. Odstraněním lidských emocí z procesu a vysokorychlostním prováděním obchodů může algo obchodování pomoci zvýšit efektivitu a ziskovost investorů.
Table of Contents
Funkčnost obchodního algoritmu
Automatizované obchodování pomocí algoritmů přináší řadu výhod pro obchodníky, kteří se snaží eliminovat emocionální stránku obchodování a optimalizovat svůj rozhodovací proces. Tím, že se investoři spoléhají na počítačové programy, které rozhodují o nákupu a prodeji na základě předem nastavených pravidel, mohou těžit z rychlosti, přesnosti a efektivity provádění obchodů. Algoritmy mají různé podoby a funkce, ale všechny sdílejí některé základní funkce, které je činí vhodnými pro každodenní obchodování.
Základním konceptem algoritmického obchodování je automatizace. Algoritmus je soubor předem definovaných instrukcí, které počítačový program používá k provádění specifických funkcí bez zásahu člověka. Algo obchodování umožňuje investorům automatizovat jejich investiční strategie nastavením pravidel pro vstup do pozice nebo výstup z ní na základě technických nebo fundamentálních ukazatelů. Algoritmus lze například naprogramovat tak, aby nakupoval akcie pouze tehdy, když jejich 50denní klouzavý průměr překoná 200denní klouzavý průměr.
Jedním z příkladů, jak mohou algoritmy zlepšit výkonnost obchodování, je používání limitních příkazů. Limitní pokyn je pokyn zadaný makléři k nákupu nebo prodeji cenného papíru za určitou cenu nebo pod ní. Limitní příkazy lze použít k minimalizaci skluzu, ke kterému dochází, když se trh během provádění příkazu pohybuje proti pozici investora. Pomocí algoritmů pro automatickou správu limitních příkazů mohou obchodníci zajistit lepší ceny provedení, aniž by museli neustále sledovat ceny.
Dalším zásadním prvkem algoritmického obchodování je zpětné testování. Zpětné testování zahrnuje testování historických dat na základě parametrů algoritmu s cílem analyzovat, jak by se algoritmus choval za různých tržních podmínek v minulosti. Obchodníci mohou zpětné testování efektivně využívat analýzou výkonnostních ukazatelů různých algoritmických modelů a podle toho optimalizovat své strategie.
Algo obchodníci se také spoléhají na škálovatelnost algoritmů, která je jednou z hlavních výhod, protože mnoho strategií vyžaduje pro generování zisku značnou kapitálovou efektivitu. Algoritmy poskytují vysoký stupeň škálovatelnosti, protože mohou zpracovávat více pozic a objemů obchodů současně, aniž by byla ohrožena rychlost nebo přesnost provádění.
Kromě toho mohou obchodníci s algo nástroji pro další zvýšení škálovatelnosti svých strategií využívat nejmodernější obchodní platformy, jako je např. Immediate Connect. Tato inovativní platforma se bezproblémově integruje s algoritmy a nabízí robustní funkce škálovatelnosti, které obchodníkům umožňují efektivně spravovat více pozic a objemů obchodů současně. Immediate Connect zajišťuje, že rychlost a přesnost provádění transakcí zůstávají nekompromisní, což umožňuje obchodníkům maximalizovat jejich ziskový potenciál a zároveň využívat značné kapitálové efektivity.
Automatizovaný proces a rozhodování
Hlavní funkcí algoritmů v obchodování je automatizovat rozhodovací proces, což může obchodníkům pomoci vyhnout se emocionálnímu zkreslení a impulzivnímu chování, které by mohlo negativně ovlivnit výsledky obchodů. Automatizované obchodování umožňuje obchodníkům testovat tržní hypotézy v reálném čase pomocí obchodních systémů založených na pravidlech, kdy předem nastavené podmínky spouštějí rozhodnutí o vstupu na trh nebo o výstupu z něj.
Automatické obchodování funguje na několika základních principech. Za prvé, automatizované systémy potřebují přístup ke spolehlivým zdrojům dat, které poskytují přesné a včasné informace o finančních nástrojích. Tyto údaje lze získat z různých zdrojů, jako jsou burzy cenných papírů, poskytovatelé finančního zpravodajství nebo specializovaní prodejci dat, kteří shromažďují údaje o trhu.
Automatické obchodování dále vyžaduje přesně definovaná kritéria pro zahájení obchodů na základě konkrétních tržních ukazatelů. Techničtí analytici například používají grafy a ukazatele, jako jsou klouzavé průměry a trendové čáry, k identifikaci aktuálních cenových trendů a bodů vstupu nebo výstupu z pozice.
Třetím kritickým aspektem automatizovaného obchodování je směrování příkazů. Směrování pokynů označuje proces odesílání pokynů vygenerovaných algoritmem na příslušnou burzu nebo tvůrci trhu k provedení. Trasy pokynů se vytvářejí pomocí předem definované logiky směrování, která zohledňuje různé faktory ovlivňující provádění pokynů, jako je likvidita, spready, poplatky a dopad na trh.
Někteří kritici tvrdí, že automatické obchodní systémy ignorují důležité kontextové informace o aktuálním stavu trhů a mohou selhat při zohlednění nepředvídaných událostí. Naznačují také, že „black-box“ algoritmy jsou neprůhledné a nemusí být schopny správně odrážet změny v náladách investorů nebo širších ekonomických podmínkách.
Zastánci algoritmického obchodování však tvrdí, že sofistikované algoritmy se mohou dynamicky přizpůsobovat na základě toků tržních dat v reálném čase a podle toho upravovat své strategie. Tvrdí, že algoritmické modely mohou procházet obrovské množství příchozích dat a získávat relevantní funkce pomocí technik strojového učení.
Implementace umělé inteligence v obchodování
Automatizované obchodní systémy účinně zefektivnily proces obchodování tím, že zvýšily efektivitu a omezily lidské chyby. Algoritmy samy o sobě však dokážou jen tolik. Vstupte na trh s umělou inteligencí, která může posunout integraci obchodování na další úroveň.
Jedním z příkladů implementace umělé inteligence do obchodování je zpracování přirozeného jazyka (NLP), které zahrnuje analýzu zpravodajských článků a nálad na sociálních sítích s cílem najít ukazatele, které mohou ovlivnit ceny akcií. Další využití umělé inteligence spočívá v rozpoznávání vzorů, které dokáže identifikovat vzory v datech, jež mohou být pro člověka příliš složité na to, aby je odhalil. Tyto informace mohou obchodníkům poskytnout konkurenční výhodu a zvýšit výnosy.
Analogicky řečeno, implementace umělé inteligence do obchodování je jako mít zkušeného obchodníka, který má dlouholeté zkušenosti, je vždy ve střehu a nikdy nevynechá žádný úder – ale nevyžaduje výplatu ani přestávky. Algoritmy strojového učení neustále neúnavně pracují v zákulisí, aby analyzovaly trendy na trhu, předpovídaly budoucí změny a identifikovaly investiční příležitosti.
Schopnost umělé inteligence učit se z minulých zkušeností a přizpůsobovat se novým tržním podmínkám znamená, že se obchodní algoritmy budou v průběhu času dále vyvíjet a zdokonalovat, což obchodníkům poskytne výhodu oproti těm, kteří se spoléhají pouze na instinkt a lidské rozhodování.
Neoficiální důkazy ukazují, že umělá inteligence integrovaná s automatizovaným obchodováním přináší firmám, které ji využívají, značné výhody. Jeden významný institucionální investor implementoval algoritmy strojového učení do svých stávajících algoritmů pro provádění obchodů, což vedlo k 27% nárůstu obchodů provedených v rámci nejlepšího rozpětí nabídky a poptávky. Kromě toho zaznamenali snížení „nákladů na ovlivnění trhu“, což je narušení cen akcií způsobené velkými transakcemi na málo obchodovaných trzích.
Existují také studie, které ukazují, jak nasazení umělé inteligence do obchodních systémů zvyšuje investiční výkonnost. Tým výzkumníků z MIT analyzoval data hedgeových fondů z let 1994 až 2014 a zjistil, že fondy využívající strojové učení dosahují lepších výsledků než jejich protějšky. Algoritmické obchodní systémy využívající umělou inteligenci navíc dokázaly dosáhnout ročního výnosu 34 %, což je mnohem více než dlouhodobý průměr indexu S&P 500.
Jako každý nástroj má však i umělá inteligence v obchodování své nevýhody. Jednou z možných obav je, že rozhodovací proces umělé inteligence je založen pouze na tom, k čemu byla vyškolena. Pokud jsou tedy algoritmy strojového učení postaveny na zkreslení nebo chybě, může to vést k nesprávným předpovědím a výsledkům. Navíc vždy existuje riziko, že přílišné spoléhání na technologii může způsobit, že obchodníci přehlédnou tržní ukazatele, které by jinak zachytila lidská intuice.
Výhody používání obchodních algoritmů
Navzdory některým obavám spojeným s algoritmickým obchodováním má automatizace obchodů na finančních trzích mnoho výhod.
Obchodní algoritmy především odstraňují emoce z rovnice. Lidé se při investování často rozhodují iracionálně na základě strachu a chamtivosti. Naproti tomu algoritmy činí logická rozhodnutí pouze na základě analýzy historických dat a dat v reálném čase.
Další výhodou používání obchodních algoritmů je jejich schopnost provádět obchody vysokou rychlostí. To znamená, že investoři mohou využít cenových rozdílů mezi různými trhy nebo burzami dříve, než si je lidští obchodníci vůbec uvědomí.
Například firmy HFT dokázaly díky sofistikovaným algoritmickým strategiím výrazně snížit rozpětí mezi nabídkou a poptávkou ze zlomků centů na tisíciny nebo dokonce miliontiny centu a zároveň snížit náklady díky menšímu počtu lidí potřebných k údržbě těchto systémů a vyšší efektivitě.
Studie prokázaly, že automatizované obchodní systémy dosahují lepších výsledků než manuální obchodování, zejména pokud jde o minimalizaci transakčních nákladů a dosažení nejlepšího provedení. Algoritmické obchodování navíc umožňuje individuálním investorům obchodovat jako institucionální obchodníci – například mají přístup k dark poolům a dalším zdrojům likvidity, které jsou pro drobné investory nedostupné při použití přímých tržních příkazů.
Na druhou stranu jedna z nevýhod algoritmického obchodování může souviset s regulačními požadavky. Vývoj v oblasti algoritmického obchodování vedl k regulačním aktualizacím, jejichž cílem je zajistit, aby obchodování probíhalo spravedlivě a efektivně. Problémem, kterému mohou investoři využívající algoritmy čelit, je dodržování těchto předpisů, protože jejich porušení může vést k významným právním pokutám a poškození pověsti firmy.
- Automatizace obchodů na finančních trzích prostřednictvím obchodních algoritmů přináší různé výhody, jako je odstranění emocí a logické rozhodování na základě analýzy historických dat a dat v reálném čase, provádění obchodů vysokou rychlostí s cílem využít cenových rozdílů, lepší výsledky než manuální obchodování při minimalizaci transakčních nákladů a dosažení nejlepšího provedení a umožnění přístupu individuálních investorů k obchodování jako u institucionálních obchodníků. Regulační požadavky však mohou pro investory využívající algoritmy představovat výzvu, jak tyto předpisy dodržet, aby se vyhnuli značným právním pokutám a poškození pověsti svých firem.
Nevýhody používání obchodních algoritmů
Automatické obchodování má sice mnoho výhod, ale také několik nevýhod, které nelze ignorovat. Před investicí do algoritmického obchodování je důležité zvážit tyto nevýhody. Zde jsou uvedeny některé problémy, se kterými se obchodníci a investoři mohou při používání tohoto typu strategie setkat.
Jednou z největších nevýhod používání obchodních algoritmů je riziko selhání technologie. Algoritmy jsou sice navrženy tak, aby obchodovaly efektivně, ale mohou fungovat jen tak dobře, jak jim to technologie umožňuje. Pokud dojde k poruše systému nebo chybě připojení, nemusí být obchody provedeny včas nebo vůbec. To může vést ke značným ztrátám u obchodníků, kteří se spoléhají pouze na algoritmy.
Kromě technologických selhání je dalším nedostatkem algoritmického obchodování dopad na trh. Pokud obchodníci s podobnými algoritmy zadávají současně velké množství příkazů, může to způsobit nerovnováhu na trhu, která může vážně ovlivnit ceny aktiv. To platí zejména pro vysokofrekvenční obchodování (HFT), kde se obchody uskutečňují mimořádně vysokou rychlostí.
Někteří kritici tvrdí, že algoritmické obchodování může také vést ke zvýšení volatility na trzích. Podle tohoto názoru mají počítačové programy tendenci zesilovat malé cenové pohyby tím, že téměř okamžitě spouštějí velké množství nákupních nebo prodejních příkazů. Protože algoritmy neberou v úvahu základní ekonomické faktory a zpravodajské události, mohou být jejich rozhodnutí někdy odtržena od reality. Jiní však tvrdí, že tento typ obchodování ve skutečnosti pomáhá vyrovnávat volatilitu tím, že poskytuje větší likviditu a umožňuje efektivnější provádění obchodů.
Investoři by si také měli uvědomit, že algoritmy jsou sice založeny na historických datech a statistických modelech, ale nemohou zcela přesně předpovídat budoucí události. I když byl algoritmus zpětně otestován a vykazuje působivé výsledky, neznamená to, že bude dokonale fungovat v současných tržních podmínkách. Vždy existuje riziko, že nepředvídané změny v dynamice trhu mohou negativně ovlivnit výkonnost algoritmu.
Zjednodušeně řečeno, algoritmické obchodování je jako řízení auta na autopilota. Přestože technologie samořízených automobilů pokročila na dlouhou cestu, nejsou ještě spolehlivé. Stejně jako u algoritmů i zde vždy existuje riziko, že se při jízdě po dálnici něco pokazí. To neznamená, že byste neměli technologii samořízení používat, ale znamená to, že musíte zůstat ostražití a uvědomovat si možná rizika.
Typy algoritmů a strategie
Navzdory možným nevýhodám algoritmického obchodování může být tento přístup stále efektivním způsobem řízení investic. Obchodníci mají k dispozici různé typy algoritmů a strategií, z nichž každá má své silné a slabé stránky. Zde je několik příkladů:
Jedním z oblíbených typů strategií je sledování trendů, kdy algoritmy analyzují cenové trendy v čase, aby určily, zda se očekává zhodnocení nebo znehodnocení aktiva. Tento typ strategie může být obzvláště účinný na trzích, které vykazují jasné směrové trendy.
Dalším typem algoritmické strategie je arbitráž, která spočívá v identifikaci cenových rozdílů u stejných nebo podobných aktiv na různých trzích. Obchodníci pak mohou z těchto rozdílů profitovat tím, že na jednom trhu nakupují nízko a na jiném prodávají vysoko.
Dalším oblíbeným přístupem, který se opírá o komplexní analýzu různých faktorů ovlivňujících ceny aktiv, jsou vícefaktorové modely. Tyto modely berou v úvahu ekonomické údaje, finanční údaje společnosti, zpravodajské události a další proměnné, aby mohly generovat obchody, které jsou založeny na více než jen na minulých pohybech cen.
Mnoho obchodníků se nakonec rozhodne vytvořit si vlastní algoritmy na míru na základě jedinečných poznatků o trhu nebo konkrétních obchodních cílů. Obchodníci mohou navrhováním algoritmů šitých na míru svým potřebám zvýšit své šance na úspěch na trhu.
Celkově lze říci, že neexistuje jediný „správný“ způsob implementace obchodních algoritmů. Volba závisí na individuálních cílech obchodníka, tržních podmínkách a toleranci k riziku. Je důležité provést průzkum a pochopit výhody a nevýhody jednotlivých algoritmických přístupů, než je začleníte do své obchodní strategie.
Arbitráž, sledování trendů a další možnosti
Jak bylo uvedeno v předchozí části, obchodní algoritmy nabízejí obchodníkům celou řadu funkcí. Poskytují efektivní způsob automatizace a zefektivnění obchodního procesu pro dosažení lepších výsledků. Jednou z klíčových výhod používání obchodních algoritmů je možnost implementovat různé typy obchodních strategií. Tyto strategie umožňují obchodníkům činit informovaná rozhodnutí na základě předem definovaných pravidel a kritérií, která lze upravovat podle tržních podmínek. V této části se budeme zabývat některými oblíbenými typy algoritmů a strategiemi, na které obchodníci často spoléhají.
Arbitráž
Jednou z klasických obchodních strategií je arbitráž. Je založen na využívání cenových rozdílů mezi dvěma nebo více trhy. Jde o to nakoupit aktivum za nižší cenu na jednom trhu a současně ho prodat za vyšší cenu na jiném trhu. Díky algoritmickému obchodování lze rychle identifikovat a využít arbitrážní příležitosti, protože program může okamžitě provádět obchody na více trzích.
Řekněme například, že akcie společnosti Nike se na burze NASDAQ obchodují za nižší cenu než na newyorské burze. Arbitrážník by nakoupil akcie Nike na burze NASDAQ a zároveň je prodal za vyšší cenu na burze NYSE, čímž by dosáhl zisku z rozdílu cen.
Sledování trendů
Další běžnou strategií používanou při algoritmickém obchodování je sledování trendů. Tato strategie je založena na identifikaci trendů v cenách aktiv pomocí analýzy grafů a předpovědi, zda budou pokračovat, nebo se obrátí. Sledováním trendů se obchodníci snaží využít významných cenových pohybů.
Trend-followers obvykle využívají nástroje technické analýzy, jako jsou klouzavé průměry a indexy relativní síly (RSI), k identifikaci trendů a hybnosti aktiva. Pokud například akcie Apple vykazují dlouhodobě rostoucí trend po dobu několika týdnů nebo měsíců, mohou obchodníci využít algoritmický přístup, jako je sledování trendu, který využívá předem definované spouštěče na základě grafů a na základě těchto pozorování provádí obchody.
Obrácení střední hodnoty
Na rozdíl od sledování trendu se mean reversion zaměřuje na identifikaci překoupených a přeprodaných aktiv. Tato strategie je založena na principu, že ceny mají tendenci se po dosažení extrémních hodnot vracet ke své střední hodnotě. V rámci tohoto přístupu obchodníci nakupují, když jsou aktiva podhodnocená, a prodávají, když jsou nadhodnocená, přičemž očekávají, že se ceny vrátí zpět k průměrnému cenovému rozpětí.
Uvažujme například aktivum, které se historicky obchoduje v určitém cenovém rozpětí, ale nečekaně prudce stoupá nebo klesá. Obchodníci s reverzní střední hodnotou by počkali, dokud se aktivum nevrátí na cenové úrovně před událostí, a teprve poté by prováděli obchody z matematického hlediska.
Implementace strategie
Je důležité si uvědomit, že ačkoli algoritmy mohou být naprogramovány s konkrétní obchodní strategií, neměly by být tyto programy považovány za stříbrnou kulku pro investování. Přesnost a úspěšnost rozhodnutí algoritmu závisí na kvalitě vstupních dat, volatilitě trhu a dalších faktorech, které obchodníci nemohou ovlivnit.
Navíc některé strategie mohou na určitých trzích fungovat lépe než jiné. Například strategie sledování trendu může být vhodná pro trhy s trendovým vývojem, ale nemusí se osvědčit na trzích s bočním nebo nestabilním vývojem.
Zpětné testování
Aby obchodníci zmírnili potenciální riziko použití chybných strategií nebo nekvalitních vstupních dat, často se spoléhají na zpětné testování těchto strategií na základě historických dat s pomocí algoritmického obchodování. To jim umožňuje simulovat výkonnost konkrétní obchodní strategie po určitou dobu předtím, než ji uplatní v reálných obchodech.
Zpětné testování poskytuje přehled o tom, jak se různé strategie osvědčily v různých tržních podmínkách, což poskytuje jistotu a ochranu před rizikem při používání automatických algoritmů.
Souhrnně lze říci, že existuje několik typů algoritmických obchodních strategií, které lze realizovat prostřednictvím automatických algoritmů, jako je arbitráž, sledování trendu, návrat střední hodnoty a další. I když tyto strategie mají některé výhody, jako je rychlá doba provedení, nákladová efektivita a škálovatelnost, obchodníci by měli být při jejich používání obezřetní a ujistit se, že strategie byly dostatečně zpětně otestovány a jsou kompatibilní s aktuálními tržními podmínkami.