Kujutlege seda: See on Wall Street 1980ndatel, kus ambitsioonikad kauplejad teevad otsuseid sekundi murdosa jooksul, karjudes oma korraldusi üle kaootilise kauplemisplatsi. Nüüd on kauplemisplatsid muutunud õudselt vaikseks, sest tipptasemel tehnoloogia on muutnud tööstust hämmastava täpsuse ja kiirusega. Sisestage automatiseeritud kauplemisalgoritmid – selle vaikiva revolutsiooni liikumapanev jõud. Selles blogipostituses sukeldume sügavale, kuidas need digitaalsed meistrimehed on avanud kauplemise tõelise potentsiaali ja kujundanud uue finantsinnovatsiooni ajastu, mis lööb teid ära! Kuid kõigepealt võtame teid kaasa põnevale sõidule, kus võrdleme kõrgetasemelist vormel-1 võidusõitu algoritmkauplemise põnevaga.
Kauplemisalgoritmid, mida tuntakse ka algoritmilise kauplemise või algo-tradinguna, kasutavad matemaatilisi mudeleid ja etteantud reegleid turuandmete analüüsimiseks ja automaatseks kauplemiskorralduste paigutamiseks. Need programmid suudavad tuvastada suundumusi, mustreid ja muid näitajaid, mida kauplejad võivad käsitsi analüüsiga vahele jätta. Eemaldades protsessist inimlikud emotsioonid ja teostades tehinguid suure kiirusega, võib algo-trading aidata suurendada investorite tõhusust ja kasumlikkust.
Table of Contents
Kauplemisalgoritmi funktsionaalsus
Automatiseeritud kauplemine algoritmide abil pakub mitmeid eeliseid kauplejatele, kes soovivad kõrvaldada kauplemise emotsionaalset aspekti ja optimeerida oma otsustusprotsessi. Toetudes arvutiprogrammidele, mis teevad ostu- ja müügiotsuseid etteantud reeglite alusel, saavad investorid kasu kiirusest, täpsusest ja tõhususest tehingute tegemisel. Algoritmidel on erinevad vormid ja funktsioonid, kuid neil kõigil on mõned põhifunktsioonid, mis muudavad need igapäevaseks kauplemiseks sobivaks.
Algoritmilise kauplemise aluseks olev peamine kontseptsioon on automatiseerimine. Algoritm on eelnevalt määratletud juhiste kogum, mida arvutiprogramm kasutab konkreetsete funktsioonide täitmiseks ilma inimese sekkumiseta. Algo-trading võimaldab investoritel automatiseerida oma investeerimisstrateegiaid, kehtestades reeglid, millal positsiooni siseneda või sellest väljuda tehniliste või fundamentaalsete näitajate alusel. Näiteks saab algoritmi programmeerida aktsia ostmiseks ainult siis, kui selle 50 päeva libisev keskmine ületab 200 päeva libiseva keskmise.
Üks näide sellest, kuidas algoritmid võivad parandada kauplemistulemusi, on limiitkorralduste kasutamine. Limiitkorraldus on maaklerile antud korraldus osta või müüa väärtpaberid kindla hinnaga või sellest madalamal. Limiiitkorraldusi saab kasutada libisemise minimeerimiseks, mis tekib siis, kui turg liigub investori positsiooni vastu, kui korraldust täidetakse. Kasutades algoritme piirorderite automaatseks haldamiseks, saavad kauplejad tagada paremad täitmishinnad, ilma et nad peaksid pidevalt hindu jälgima.
Teine algoritmilise kauplemise oluline omadus on backtesting. Tagantjärele testimine hõlmab varasemate andmete testimist algoritmi parameetrite suhtes, et analüüsida, kuidas see oleks varem erinevates turutingimustes toiminud. Kauplejad saavad tõhusalt kasutada backtestingut, analüüsides erinevate algoritmiliste mudelite tulemuslikkuse näitajaid ja optimeerides oma strateegiaid vastavalt sellele.
Algo-trader tuginevad ka algoritmide skaleeritavusele kui ühele peamisele eelisele, sest paljud strateegiad nõuavad kasumi teenimiseks märkimisväärset kapitali tõhusust. Algoritmid pakuvad suurt skaleeritavust, sest nad suudavad käsitleda samaaegselt mitmeid positsioone ja kauplemismahte, ilma et see kahjustaks täitmise kiirust või täpsust.
Peale selle, et veelgi suurendada nende strateegiate skaleeritavust, saavad algo-trader kasutada tipptasemel kauplemisplatvorme, nagu näiteks Immediate Connect. See uuenduslik platvorm integreerub sujuvalt algoritmidega, pakkudes tugevaid skaleeritavuse funktsioone, mis võimaldavad kauplejatel tõhusalt hallata samaaegselt mitut positsiooni ja kauplemismahtu. Immediate Connect tagab, et täitmise kiirus ja täpsus jäävad kompromissideta, võimaldades kauplejatel maksimeerida oma kasumipotentsiaali, kasutades samal ajal märkimisväärset kapitalitõhusust.
Automatiseeritud protsess ja otsuste tegemine
Algoritmide esmane ülesanne kauplemisel on automatiseerida otsustusprotsessi, mis aitab kauplejatel vältida emotsionaalseid eelarvamusi ja impulsiivset käitumist, mis võivad kaubandustulemusi negatiivselt mõjutada. Automatiseeritud kauplemine võimaldab kauplejatel testida turuhüpoteese reaalajas, kasutades reeglipõhiseid kauplemissüsteeme, kus eelnevalt määratud tingimused käivitavad turule sisenemise või sealt väljumise otsuseid.
Automatiseeritud kauplemine toimib mõne aluspõhimõtte alusel. Esiteks vajavad automaatsed süsteemid juurdepääsu usaldusväärsetele andmeallikatele, mis annavad täpset ja õigeaegset teavet finantsinstrumentide kohta. Neid andmeid võib saada erinevatest allikatest, näiteks börsidelt, finantsuudiste pakkujatelt või spetsiaalsetelt turuandmete müüjatelt, kes koguvad turuandmeid.
Järgnevalt nõuab automatiseeritud kauplemine kindlate turunäitajate alusel tehtavate tehingute algatamiseks täpselt määratletud kriteeriume. Näiteks kasutavad tehnilised analüütikud graafikuid ja indikaatoreid, nagu liikuvad keskmised ja trendijooned, et tuvastada praegused hinnasuundumused ja positsioonist sisenemise või väljumise punktid.
Kolmas kriitiline aspekt automatiseeritud kauplemisel on tellimuste marsruutimine. Korralduste marsruutimine tähendab algoritmi poolt genereeritud korralduste saatmist asjakohasele börsile või turutegijale täitmiseks. Tellimuste marsruutide loomisel kasutatakse eelnevalt määratletud marsruutimisloogikat, mis võtab arvesse erinevaid tellimuse täitmist mõjutavaid tegureid, nagu likviidsus, hinnavahed, tasud ja turumõju.
Mõned kriitikud väidavad, et automatiseeritud kauplemissüsteemid jätavad tähelepanuta olulise kontekstuaalse teabe turgude hetkeseisu kohta ja ei pruugi arvestada ettenägematute sündmustega. Nad viitavad ka sellele, et “musta kasti” algoritmid on läbipaistmatud ja ei pruugi kajastada investorite meeleolu või laiemate majandustingimuste muutusi õigesti.
Algoritmkauplemise pooldajad väidavad siiski, et keerukad algoritmid suudavad reaalajas toimivate turuandmevoogude põhjal dünaamiliselt kohaneda ja oma strateegiaid vastavalt kohandada. Nad väidavad, et algoritmilised mudelid suudavad sõeluda läbi tohutu hulga sissetulevate andmete ja eraldada asjakohaseid tunnuseid, kasutades masinõppe meetodeid.
Tehisintellekti rakendamine kauplemises
Automatiseeritud kauplemissüsteemid on tõhusalt tõhustanud kauplemisprotsessi, suurendades tõhusust ja vähendades inimlikke vigu. Kuid algoritmid üksi suudavad teha vaid teatud määral. Tulevad tehisintellekti võimalused, mis võivad viia kauplemise integreerimise järgmisele tasemele.
Üks näide tehisintellekti rakendamisest kauplemises on loomuliku keeletöötluse (NLP) kaudu, mis hõlmab uudiste artiklite ja sotsiaalmeedia tundemärkide analüüsi näitajate jaoks, mis võivad mõjutada aktsiahindu. Teine tehisintellekti rakendus on mustrituvastus, mis suudab tuvastada andmetes mustreid, mis võivad olla inimeste jaoks liiga keerulised, et neid tuvastada. See teave võib anda kauplejatele konkurentsieelise ja parandada tootlust.
Analoogiliselt öeldes on tehisintellekti rakendamine kauplemises nagu väga kogenud kaupleja, kellel on aastatepikkune kogemus, kes on alati tähelepanelik ja ei jäta kunagi vahele – kuid ilma, et ta vajaks palka või pausid. Masinõppe algoritmid töötavad pidevalt väsimatult kulisside taga, et analüüsida turusuundumusi, prognoosida tulevasi muutusi ja tuvastada investeerimisvõimalusi.
Tehisintellekti võime õppida varasematest kogemustest ja kohaneda uute turutingimustega tähendab, et kauplemisalgoritmid arenevad ja paranevad aja jooksul, andes kauplejatele eelise võrreldes nendega, kes tuginevad ainult instinktidele ja inimotsuste tegemisele.
Anekdootilised tõendid näitavad, et tehisintellekt integreeritud automatiseeritud kauplemisega on andnud märkimisväärset kasu ettevõtetele, kes seda kasutavad. Üks suur institutsionaalne investor rakendas masinõppe algoritme koos oma olemasolevate kaubanduse teostamise algoritmidega, mille tulemuseks oli 27%-line kasv parima pakkumise ja pakkumise vahe piires teostatud tehingute arvus. Lisaks täheldasid nad “turumõju kulude” vähenemist, mis viitab aktsiahinna häiretele, mida põhjustavad suured tehingud hõredalt kaubeldavatel turgudel.
On ka uuringuid, mis näitavad, kuidas tehisintellekti kasutamine kauplemissüsteemides suurendab investeeringute tulemuslikkust. MITi teadlaste rühm analüüsis riskifondide andmeid aastatel 1994-2014 ja leidis, et masinõpet kasutavad fondid olid oma konkurentidest paremad. Lisaks sellele suutsid tehisintellekti kasutavad algoritmilised kauplemissüsteemid saavutada 34% aastase tootluse, mis on palju kõrgem kui S&P 500 pikaajaline keskmine.
Kuid nagu igal vahendil, on ka tehisintellektil kauplemisel omad puudused. Üks võimalik probleem on see, et tehisintellekti otsustusprotsess põhineb ainult sellel, milleks ta on välja õpetatud. Seega, kui masinõppe algoritmid on üles ehitatud mingi eelarvamuse või vea ümber, võib see viia ebaõigete prognooside ja tulemusteni. Lisaks on alati oht, et liiga suurel määral tehnoloogiale tuginedes võivad kauplejad jätta tähelepanuta turunäitajad, mida inimlik intuitsioon muidu tuvastaks.
Kauplemisalgoritmide kasutamise plussid
Vaatamata mõningatele algoritmkauplemisega seotud muredele, on finantsturgudel tehtavate tehingute automatiseerimisel palju eeliseid.
Eelkõige eemaldavad kauplemisalgoritmid võrdusest emotsioonid. Inimesed võivad investeerimisel sageli teha irratsionaalseid valikuid, mis põhinevad hirmul ja ahnusel. Seevastu algoritmid teevad loogilisi otsuseid ainult ajalooliste ja reaalajas andmete analüüsi põhjal.
Veel üks kauplemisalgoritmide kasutamise eelis on nende võime sooritada tehinguid suure kiirusega. See tähendab, et investorid saavad ära kasutada erinevate turgude või börside vahelisi hinnaerinevusi enne, kui inimkauplejad nende olemasolust üldse aru saavad.
Näiteks on HFT-ettevõtted suutnud keerukate algoritmiliste strateegiate abil vähendada pakkumiste ja pakkumiste vaheid märkimisväärselt, sendi murdosadelt kuni tuhandikuni või isegi kümnendikuni, vähendades samal ajal kulusid, kuna nende süsteemide hooldamiseks on vaja vähem inimtööjõudu ja suurendada tõhusust.
Uuringud on näidanud, et automatiseeritud kauplemissüsteemid on paremad kui käsitsi kauplemine, eriti tehingukulude minimeerimise ja parima täitmise saavutamise osas. Lisaks võimaldab algoritmiline kauplemine erainvestoritele juurdepääsu kauplemisele nagu institutsionaalne kaupleja – näiteks juurdepääs tumedatele kauplemisparkidele ja muudele likviidsusallikatele, mis on jaeinvestoritele kättesaamatud, kui nad kasutavad otseturu korraldusi.
Teisest küljest võib üks algoritmkauplemise puudus olla seotud regulatiivsete nõuetega. Algoritmkauplemise valdkonnas toimunud arengud on viinud regulatiivsete uuenduste tegemiseni, mille eesmärk on tagada, et kauplemine toimuks õiglaselt ja tõhusalt. Algoritme kasutavate investorite jaoks võib olla probleemiks nende määruste järgimine, sest nende rikkumine võib kaasa tuua märkimisväärseid juriidilisi trahve ja maine kahjustamise oma ettevõttele.
- Kauplemise automatiseerimine finantsturgudel kauplemisalgoritmide abil toob mitmeid eeliseid, näiteks emotsioonide eemaldamine ja loogiliste otsuste tegemine ajalooliste ja reaalajas andmete analüüsi põhjal, tehingute teostamine suure kiirusega, et kasutada ära hinnaerinevusi, tehingukulude minimeerimine ja parima täitmise saavutamine on parem kui käsitsi kauplemine ning võimaldab üksikinvestoritele juurdepääsu kauplemisele nagu institutsionaalsele kauplejale. Reguleerivad nõuded võivad aga olla algoritme kasutavate investorite jaoks probleemiks, et täita neid eeskirju, et vältida märkimisväärseid juriidilisi trahve ja mainekahju oma firmadele.
Kauplemisalgoritmide kasutamise miinused
Kuigi automatiseeritud kauplemisel on palju eeliseid, on ka mitmeid puudusi, mida ei saa eirata. Enne algoritmkauplemisse investeerimist on oluline neid miinuseid arvesse võtta. Siin on mõned probleemid, millega kauplejad ja investorid võivad seda tüüpi strateegia kasutamisel kokku puutuda.
Üks suurimaid puudusi kauplemisalgoritmide kasutamisel on tehnoloogia ebaõnnestumise oht. Kuigi algoritmid on loodud tõhusaks kauplemiseks, suudavad nad tegutseda ainult nii hästi, kui tehnoloogia seda võimaldab. Kui süsteemis esineb tõrge või ühenduse viga, ei pruugi tehinguid õigeaegselt või üldse teostada. See võib põhjustada märkimisväärset kahju kauplejatele, kes tuginevad ainult algoritmidele.
Lisaks tehnoloogilistele tõrgetele on algoritmkauplemise teine pettus turumõju. Kui sarnaseid algoritme kasutavad kauplejad annavad samaaegselt suure hulga korraldusi, võib see põhjustada turu tasakaalustamatust, mis võib tõsiselt mõjutada varade hindu. See kehtib eriti kõrgsagedusliku kauplemise (HFT) puhul, kus tehingud toimuvad erakordselt suurel kiirusel.
Mõned kriitikud väidavad, et algoritmkauplemine võib põhjustada ka turgude volatiilsuse suurenemist. Selle seisukoha kohaselt kalduvad arvutiprogrammid võimendama väikesi hinnaliikumisi, käivitades peaaegu koheselt suure hulga ostu- või müügikorraldusi. Kuna algoritmid ei võta arvesse fundamentaalseid majandustegureid ja uudiseid, võivad nende otsused mõnikord tegelikkusest lahkneda. Teised väidavad aga, et selline kauplemine aitab tegelikult tasandada volatiilsust, pakkudes rohkem likviidsust ja võimaldades tehinguid tõhusamalt teostada.
Samuti peaksid investorid olema teadlikud, et kuigi algoritmid põhinevad ajaloolistel andmetel ja statistilistel mudelitel, ei saa nad tulevasi sündmusi täieliku täpsusega ennustada. Isegi kui algoritmi on tagasi testitud ja see on näidanud muljetavaldavaid tulemusi, ei tähenda see, et see töötab praegustes turutingimustes ideaalselt. Alati on oht, et ettenägematud muutused turudünaamikas võivad mõjutada negatiivselt algoritmi tulemuslikkust.
Lihtsustatult öeldes on algoritmiline kauplemine nagu autopiloodiga auto juhtimine. Kuigi isesõitvate autode tehnoloogia on jõudnud kaugele, ei ole need veel lollikindlad. Nagu algoritmide puhul, on alati oht, et midagi võib maanteel sõites valesti minna. See ei tähenda, et te ei tohiks kasutada isejuhtivat tehnoloogiat, kuid see tähendab, et peate olema valvsad ja teadlikud võimalikest ohtudest.
Algoritmide tüübid ja strateegiad
Vaatamata algoritmilise kauplemise võimalike puuduste kasutamisele, võib see lähenemisviis siiski olla tõhus viis investeeringute haldamiseks. Kauplejatele on saadaval mitmesuguseid algoritme ja strateegiaid, millel kõigil on oma tugevad ja nõrgad küljed. Siin on mõned näited:
Üks populaarne strateegia tüüp on trendijälgimine, mille puhul algoritmid analüüsivad hinnasuundumusi aja jooksul, et teha kindlaks, kas vara väärtus eeldatavasti tõuseb või langeb. Seda tüüpi strateegia võib olla eriti tõhus turgudel, millel on selged suundumused.
Teist tüüpi algoritmiline strateegia on arbitraaž, mis hõlmab identsete või sarnaste varade hinnaerinevuste tuvastamist erinevatel turgudel. Kauplejad saavad siis nendest erinevustest kasu lõigata, ostes ühel turul madalalt ja müües teisel turul kõrgelt.
Multifaktorimudelid on teine populaarne lähenemisviis, mis tugineb varade hindu mõjutavate erinevate tegurite põhjalikule analüüsile. Need mudelid võtavad arvesse majandusandmeid, ettevõtte finantsandmeid, uudiseid ja muid muutujaid, et genereerida tehinguid, mis põhinevad rohkemal kui ainult varasematel hinnaliikumistel.
Lõpuks otsustavad paljud kauplejad töötada välja oma kohandatud algoritmid, mis põhinevad ainulaadsetel turutunnetustel või konkreetsetel kauplemisteesmärkidel. Konkreetselt nende vajadustele kohandatud algoritmide väljatöötamisega saavad ettevõtjad suurendada oma võimalusi turul edu saavutamiseks.
Üldiselt ei ole olemas ühte “õiget” viisi kauplemisalgoritmide rakendamiseks. Valik sõltub kaupleja individuaalsetest eesmärkidest, turutingimustest ja riskitaluvusest. Enne nende integreerimist oma kauplemisstrateegiasse on oluline teha oma uuringuid ja mõista iga algoritmilise lähenemise plusse ja miinuseid.
Arbitraaž, trendijälgimine ja rohkem
Nagu eelmises punktis mainitud, pakuvad kauplemisalgoritmid kauplejatele mitmesuguseid funktsioone. Nad pakuvad tõhusat viisi kauplemisprotsessi automatiseerimiseks ja sujuvamaks muutmiseks, et saavutada paremaid tulemusi. Üks peamisi kauplemisalgoritmide kasutamise eeliseid on võimalus rakendada erinevaid kauplemisstrateegiaid. Need strateegiad võimaldavad kauplejatel teha teadlikke otsuseid, mis põhinevad eelnevalt määratletud reeglitel ja kriteeriumidel, mida saab kohandada vastavalt turutingimustele. Selles jaotises käsitleme mõningaid populaarseid algoritmide tüüpe ja strateegiaid, millele kauplejad sageli tuginevad.
Arbitraaž
Üks klassikaline kauplemisstrateegia on arbitraaž. See põhineb kahe või enama turu vaheliste hinnaerinevuste ärakasutamisel. Idee on osta vara madalama hinnaga ühel turul ja müüa see samal ajal kõrgema hinnaga teisel turul. Algoritmkauplemise abil saab arbitraaživõimalusi kiiresti tuvastada ja ära kasutada, kuna programm saab teha tehinguid koheselt mitmetel turgudel.
Oletame näiteks, et Nike’i aktsiaga kaubeldakse NASDAQis madalama hinnaga võrreldes selle hinnaga NYSEs. Arbitraažimängija ostaks Nike’i aktsia NASDAQilt ja müüks seda samal ajal NYSEl kõrgema hinnaga, teenides seega hinnavahega kasumit.
Trendi jälgimine
Teine levinud strateegia, mida kasutatakse algoritmilise kauplemisega, on trendijälgimine. See strateegia põhineb varahindade suundumuste tuvastamisel diagrammianalüüsi abil ja prognoosimisel, kas need tõenäoliselt jätkuvad või pöörduvad. Trende jälgides püüavad kauplejad saada kasu märkimisväärsetest hinnaliikumistest.
Trendijälgijad kasutavad tavaliselt tehnilise analüüsi vahendeid, nagu libisevad keskmised ja suhtelise tugevuse indeksid (RSI), et tuvastada suundumusi ja vara dünaamikat. Näiteks kui Apple’i aktsia on olnud mitu nädalat või kuud püsivalt tõusutrendis, siis võivad kauplejad kasutada algoritmilist lähenemist, nagu trendijälgimine, mis kasutab graafikutel põhinevaid eelnevalt määratletud vallandajaid, et teostada nende tähelepanekute põhjal tehinguid.
Keskmine tagasipöördumine
Vastupidiselt trendijälgimisele on keskmise pöördumise eesmärk tuvastada üleostetud ja üle müüdud varad. See strateegia põhineb põhimõttel, et hinnad kipuvad pärast äärmuslike tasemete saavutamist naasma oma keskmise väärtuse juurde. Selle lähenemisviisi kohaselt ostavad kauplejad, kui varad on alahinnatud, ja müüvad, kui nad on ülehinnatud, oodates, et hinnad liiguvad tagasi keskmise hinnavahemiku suunas.
Võtame näiteks vara, mis on ajalooliselt kaubelnud teatavas hinnavahemikus, kuid mis ootamatult tõuseb või langeb. Mean reversion kauplejad ootaksid, kuni vara pöördub tagasi sündmuse-eelsele hinnatasemele, enne kui nad sooritavad tehinguid matemaatiliselt.
Strateegia rakendamine
Oluline on märkida, et kuigi algoritme saab programmeerida konkreetse kauplemisstrateegiaga, ei tohiks neid programme vaadelda kui investeerimise hõbedast lahendust. Algoritmi tehtud otsuste täpsus ja edukus sõltuvad andmesisendite kvaliteedist, turu volatiilsusest ja muudest teguritest, mis ei ole kauplejate kontrolli all.
Lisaks võivad mõned strateegiad toimida teatud turgudel paremini kui teised. Näiteks trendijälgimise strateegia võib olla sobiv trendidega turgude puhul, kuid ei pruugi olla nii hea külgmiste või ebastabiilsete turgude puhul.
Backtesting
Et vähendada võimalikke riske, mis tulenevad vigaste strateegiate või halva kvaliteediga sisendandmete kasutamisest, tuginevad kauplejad sageli nende strateegiate tagasitestimisele ajalooliste andmete suhtes algoritmilise kauplemise abil. See võimaldab neil simuleerida mis tahes konkreetse kauplemisstrateegia tulemuslikkust teatud aja jooksul, enne kui nad selle reaalajas kauplemises kasutusele võtavad.
Tagantjärele testimine annab ülevaate sellest, kuidas erinevad strateegiad on erinevates turutingimustes toiminud, mis annab automaatsete algoritmide kasutamisel kindlustunnet ja riskikaitset.
Kokkuvõttes on olemas mitut tüüpi algoritmilisi kauplemisstrateegiaid, mida saab rakendada automatiseeritud algoritmide abil, nagu arbitraaž, trendijälgimine, keskmine tagasipöördumine ja muud. Kuigi neil strateegiatel on mõningaid eeliseid, nagu kiire täitmisaeg, kulutõhusus ja skaleeritavus, peaksid kauplejad nende kasutamisel olema ettevaatlikud ja tagama, et strateegiad on piisavalt tagasi testitud ja sobivad praeguste turutingimustega.