Automaattisen kaupankäynnin tehon vapauttaminen algoritmien avulla

Kuvittele tämä: Kunnianhimoiset kauppiaat tekevät päätöksiä sekunnin murto-osissa ja huutavat toimeksiantojaan kaoottisella kauppapaikalla. Nyt siirrymme nopeasti vuoteen 2023 – kauppapaikat ovat muuttuneet pelottavan hiljaisiksi, sillä huipputeknologia on muuttanut alaa uskomattoman tarkasti ja nopeasti. Automaattiset kaupankäyntialgoritmit ovat tämän hiljaisen vallankumouksen liikkeellepaneva voima. Tässä blogikirjoituksessa sukellamme syvälle siihen, miten nämä digitaaliset neropatit ovat avanneet kaupankäynnin todellisen potentiaalin ja luoneet uuden rahoitusinnovaatioiden aikakauden, joka räjäyttää sukkasi! Mutta ensin kiinnitä turvavyö, kun otamme sinut mukaan jännittävään ajeluun, jossa vertaamme huipputehokasta Formula 1 -kilpa-ajoa algoritmisen kaupankäynnin riemastuttavaan maailmaan.

Kaupankäyntialgoritmit, jotka tunnetaan myös nimellä algoritminen kaupankäynti tai algo-kaupankäynti, käyttävät matemaattisia malleja ja ennalta määriteltyjä sääntöjä analysoidakseen markkinatietoja ja antaakseen automaattisesti kauppatoimeksiantoja. Nämä ohjelmat voivat tunnistaa trendejä, malleja ja muita indikaattoreita, jotka kauppiaat saattavat jäädä huomaamatta manuaalisella analyysillä. Algo-kaupankäynti poistaa inhimilliset tunteet prosessista ja toteuttaa kaupat suurella nopeudella, joten se voi auttaa lisäämään sijoittajien tehokkuutta ja kannattavuutta.

Kaupankäyntialgoritmin toiminnallisuus

Algoritmeja käyttävä automatisoitu kaupankäynti tarjoaa lukuisia etuja kauppiaille, jotka haluavat poistaa kaupankäynnin emotionaalisen puolen ja optimoida päätöksentekoprosessinsa. Kun sijoittajat luottavat tietokoneohjelmiin, jotka tekevät osto- ja myyntipäätöksiä ennalta asetettujen sääntöjen perusteella, he voivat hyötyä nopeudesta, tarkkuudesta ja tehokkuudesta kauppojen toteuttamisessa. Algoritmeja on eri muodoissa ja ominaisuuksin, mutta niillä kaikilla on joitakin perustoimintoja, jotka tekevät niistä sopivia päivittäiseen kaupankäyntiin.

Algoritmisen kaupankäynnin perustana on ensisijaisesti automaatio. Algoritmi on joukko ennalta määriteltyjä ohjeita, joita tietokoneohjelma käyttää tiettyjen toimintojen suorittamiseen ilman ihmisen puuttumista asiaan. Algo-kaupankäynnin avulla sijoittajat voivat automatisoida sijoitusstrategiansa asettamalla säännöt, joiden mukaan positioihin on tultava tai niistä on poistuttava teknisten tai fundamentaalisten indikaattoreiden perusteella. Algoritmi voidaan esimerkiksi ohjelmoida ostamaan osake vain silloin, kun sen 50 päivän liukuva keskiarvo ylittää 200 päivän liukuvan keskiarvon.

Yksi esimerkki siitä, miten algoritmit voivat parantaa kaupankäynnin tuloksellisuutta, on rajatoimeksiantojen käyttö. Rajoitustoimeksianto on välittäjälle annettu ohje ostaa tai myydä arvopaperi tiettyyn hintaan tai sen alle. Limiittitoimeksiantoja voidaan käyttää minimoimaan lipsumista, joka tapahtuu, kun markkinat liikkuvat sijoittajan asemaa vastaan toimeksiannon toteutuksen aikana. Käyttämällä algoritmeja rajatoimeksiantojen automaattiseen hallintaan kauppiaat voivat varmistaa paremmat toteutushinnat ilman, että heidän tarvitsee seurata hintoja jatkuvasti.

Toinen algoritmisen kaupankäynnin olennainen piirre on backtesting. Takautuvassa testauksessa testataan historiatietoja algoritmin parametreja vastaan, jotta voidaan analysoida, miten algoritmi olisi toiminut eri markkinaolosuhteissa aiemmin. Kauppiaat voivat käyttää backtestingiä tehokkaasti analysoimalla eri algoritmimallien suorituskykymittareita ja optimoimalla strategiansa sen mukaisesti.

Algo-kauppiaat luottavat myös algoritmien skaalautuvuuteen yhtenä suurena etuna, koska monet strategiat edellyttävät huomattavaa pääoman tehokkuutta voiton tuottamiseksi. Algoritmit tarjoavat suuren skaalautuvuuden, koska ne voivat käsitellä useita positioita ja kauppamääriä samanaikaisesti ilman, että toteutuksen nopeus tai tarkkuus kärsii.

Lisäksi algo-kauppiaat voivat hyödyntää huippuluokan kaupankäyntialustoja, kuten seuraavia, parantaakseen strategioidensa skaalautuvuutta edelleen. Immediate Connect. Tämä innovatiivinen alusta integroituu saumattomasti algoritmeihin ja tarjoaa vankat skaalautuvuusominaisuudet, joiden avulla kauppiaat voivat tehokkaasti hallita useita positioita ja kauppamääriä samanaikaisesti. Immediate Connect varmistaa, että toteutusnopeus ja -tarkkuus säilyvät tinkimättöminä, jolloin kauppiaat voivat maksimoida voittopotentiaalinsa ja hyödyntää samalla huomattavia pääomatehokkuuksia.

Automatisoitu prosessi ja päätöksenteko

Algoritmien ensisijainen tehtävä kaupankäynnissä on automatisoida päätöksentekoprosessi, mikä voi auttaa kauppiaita välttämään emotionaalisia ennakkoluuloja ja impulsiivista käyttäytymistä, jotka saattavat vaikuttaa kielteisesti kaupankäynnin tuloksiin. Automatisoidun kaupankäynnin avulla kauppiaat voivat testata markkinahypoteeseja reaaliaikaisesti käyttämällä sääntöpohjaisia kaupankäyntijärjestelmiä, joissa ennalta määritellyt olosuhteet käynnistävät markkinoille tuloa tai sieltä poistumista koskevat päätökset.

Automaattisen kaupankäynnin toiminta perustuu muutamaan perusperiaatteeseen. Automaattisten järjestelmien on ensinnäkin saatava käyttöönsä luotettavia tietolähteitä, jotka tarjoavat tarkkaa ja ajantasaista tietoa rahoitusvälineistä. Nämä tiedot voidaan hankkia eri lähteistä, kuten pörsseistä, talousuutisten toimittajilta tai markkinatietoja kokoavilta erikoistuneilta tietotoimittajilta.

Seuraavaksi automatisoitu kaupankäynti edellyttää tarkoin määriteltyjä kriteerejä, joiden perusteella voidaan käynnistää tiettyihin markkinaindikaattoreihin perustuvia kauppoja. Tekniset analyytikot käyttävät esimerkiksi kaavioita ja indikaattoreita, kuten liukuvia keskiarvoja ja trendiviivoja, tunnistaakseen nykyiset hintasuuntaukset ja kohdat, joissa positioihin voi tulla tai niistä voi poistua.

Automaattisen kaupankäynnin kolmas kriittinen näkökohta on toimeksiantojen reititys. Toimeksiantojen reitityksellä tarkoitetaan prosessia, jossa algoritmin tuottamat toimeksiannot lähetetään asianmukaiseen pörssiin tai markkinatakaajalle toteutettavaksi. Toimeksiantoreitit luodaan käyttämällä ennalta määriteltyä reitityslogiikkaa, jossa otetaan huomioon useita toimeksiannon toteutukseen vaikuttavia tekijöitä, kuten likviditeetti, marginaalit, palkkiot ja markkinavaikutukset.

Joidenkin kriitikoiden mukaan automaattiset kaupankäyntijärjestelmät eivät ota huomioon tärkeitä taustatietoja markkinoiden nykytilasta eivätkä ehkä pysty ottamaan huomioon ennakoimattomia tapahtumia. Ne viittaavat myös siihen, että ”mustan laatikon” algoritmit ovat vaikeaselkoisia, eivätkä ne välttämättä pysty heijastamaan sijoittajien mielialojen tai laajempien taloudellisten olosuhteiden muutoksia oikein.

Algoritmisen kaupankäynnin kannattajat väittävät kuitenkin, että kehittyneet algoritmit voivat mukautua dynaamisesti reaaliaikaisten markkinatietovirtojen perusteella ja mukauttaa strategioita sen mukaisesti. Heidän mukaansa algoritmiset mallit voivat seuloa valtavat määrät saapuvaa dataa ja poimia olennaisia piirteitä koneoppimistekniikoiden avulla.

Tekoälyn käyttöönotto kaupankäynnissä

Automatisoidut kaupankäyntijärjestelmät ovat tehostaneet tehokkaasti kaupankäyntiprosessia lisäämällä tehokkuutta ja vähentämällä inhimillisiä virheitä. Algoritmit yksinään voivat kuitenkin tehdä vain vähän. Tekoäly voi viedä kaupankäynnin integroinnin seuraavalle tasolle.

Yksi esimerkki tekoälyn soveltamisesta kaupankäynnissä on luonnollisen kielen käsittely (NLP), jossa analysoidaan uutisartikkeleita ja sosiaalisen median tunnelmia sellaisten indikaattorien löytämiseksi, jotka voivat vaikuttaa osakekursseihin. Toinen tekoälyn käyttötapa on hahmontunnistus, jolla voidaan tunnistaa tiedoista kuvioita, jotka voivat olla liian monimutkaisia ihmisen havaittaviksi. Nämä tiedot voivat tarjota kauppiaille kilpailuetua ja parantaa tuottoja.

Vastaavasti tekoälyn käyttöönotto kaupankäynnissä on kuin olisi erittäin kokenut kauppias, jolla on vuosien kokemus, joka on aina valppaana ja joka ei jätä mitään väliin – mutta joka ei tarvitse palkkaa tai taukoja. Koneoppimisalgoritmit työskentelevät jatkuvasti väsymättä kulissien takana analysoidakseen markkinasuuntauksia, ennustaakseen tulevia muutoksia ja tunnistaakseen investointimahdollisuuksia.

Tekoälyn kyky oppia aiemmista kokemuksista ja sopeutua uusiin markkinaolosuhteisiin tarkoittaa, että kaupankäyntialgoritmit kehittyvät ja paranevat ajan myötä, mikä antaa kauppiaille etulyöntiaseman niihin nähden, jotka luottavat pelkästään vaistoon ja inhimilliseen päätöksentekoon.

Anekdoottinen todistusaineisto osoittaa, että tekoäly yhdistettynä automaattiseen kaupankäyntiin on tuottanut merkittäviä etuja sitä hyödyntäville yrityksille. Eräs merkittävä institutionaalinen sijoittaja otti käyttöön koneoppimisalgoritmeja nykyisten kaupankäynnin toteuttamisalgoritmiensa kanssa, minkä seurauksena 27 prosenttia enemmän kauppoja toteutettiin parhaan osto- ja myyntitarjousvälin puitteissa. Lisäksi he havaitsivat markkinavaikutuskustannusten vähentyneen, mikä tarkoittaa osakekurssien häiriöitä, jotka johtuvat suurista liiketoimista vähäisen kaupankäynnin markkinoilla.

On myös tutkimuksia, jotka osoittavat, miten tekoälyn hyödyntäminen kaupankäyntijärjestelmissä parantaa sijoitustoiminnan tuloksellisuutta. MIT:n tutkijaryhmä analysoi hedge-rahastojen tietoja vuosilta 1994-2014 ja havaitsi, että koneoppimista hyödyntävät rahastot tuottivat paremmin kuin vastaavat rahastot. Lisäksi tekoälyä käyttävät algoritmiset kaupankäyntijärjestelmät pystyivät saavuttamaan 34 prosentin vuotuisen tuoton, mikä on paljon enemmän kuin S&P 500:n pitkän aikavälin keskiarvo.

Kuten kaikilla työkaluilla, tekoälyllä kaupankäynnissä on kuitenkin haittansa. Yksi mahdollinen huolenaihe on se, että tekoälyn päätöksentekoprosessi perustuu ainoastaan siihen, mitä se on koulutettu tekemään. Jos koneoppimisalgoritmit on rakennettu vääristymän tai virheen varaan, se voi johtaa virheellisiin ennusteisiin ja tuloksiin. Lisäksi on aina olemassa riski, että liiallinen tukeutuminen teknologiaan voi johtaa siihen, että kauppiaat jättävät huomiotta markkinaindikaattorit, jotka muuten havaittaisiin inhimillisen intuition avulla.

Kaupankäyntialgoritmien käytön edut

Huolimatta joistakin algoritmiseen kaupankäyntiin liittyvistä huolenaiheista, kaupankäynnin automatisoinnilla on monia etuja rahoitusmarkkinoilla.

Ensinnäkin kaupankäyntialgoritmit poistavat tunteet yhtälöstä. Ihmiset tekevät usein pelon ja ahneuden perusteella epärationaalisia valintoja sijoittamisessa. Sen sijaan algoritmit tekevät loogisia päätöksiä pelkästään historiallisen ja reaaliaikaisen data-analyysin perusteella.

Toinen etu kaupankäyntialgoritmien käytössä on niiden kyky toteuttaa kaupat suurella nopeudella. Tämä tarkoittaa, että sijoittajat voivat hyödyntää eri markkinoiden tai pörssien välisiä hintaeroja ennen kuin ihmiskauppiaat edes huomaavat niiden olemassaolon.

Esimerkiksi HFT-yritykset ovat pystyneet kaventamaan osto- ja myyntitarjousten välisiä eroja huomattavasti sentin murto-osista sentin tuhannesosiin tai jopa miljoonasosiin kehittyneiden algoritmisten strategioiden avulla ja samalla vähentämään kustannuksia, koska järjestelmien ylläpitoon tarvittava henkilöstömäärä on vähentynyt ja tehokkuus on lisääntynyt.

Tutkimukset ovat osoittaneet, että automatisoidut kaupankäyntijärjestelmät toimivat manuaalista kaupankäyntiä paremmin erityisesti transaktiokustannusten minimoimisen ja parhaan toteutuksen saavuttamisen osalta. Lisäksi algoritminen kaupankäynti antaa yksittäisille sijoittajille mahdollisuuden käydä kauppaa institutionaalisten kauppiaiden tavoin – esimerkiksi päästä käsiksi pimeisiin pooliin ja muihin likviditeettilähteisiin, joita yksityissijoittajat eivät voi käyttää, kun he käyttävät suoria markkinatoimeksiantoja.

Toisaalta yksi algoritmisen kaupankäynnin haittapuoli voi liittyä sääntelyvaatimuksiin. Algoritmisen kaupankäynnin kehitys on johtanut sääntelyn päivityksiin, joiden tarkoituksena on varmistaa, että kaupankäynti tapahtuu oikeudenmukaisesti ja tehokkaasti. Algoritmeja käyttävien sijoittajien haasteena voi olla näiden säännösten noudattaminen, sillä niiden rikkominen voi johtaa merkittäviin oikeudellisiin sakkoihin ja yrityksen maineelle aiheutuvaan vahinkoon.

• Kaupankäynnin automatisoinnilla rahoitusmarkkinoilla kaupankäyntialgoritmien avulla on useita etuja, kuten tunteiden poistaminen ja loogisten päätösten tekeminen historiallisen ja reaaliaikaisen data-analyysin perusteella, kauppojen toteuttaminen suurella nopeudella hintaerojen hyödyntämiseksi, manuaalista kaupankäyntiä parempi suorituskyky transaktiokustannusten minimoimiseksi ja parhaan toteutuksen saavuttamiseksi sekä yksittäisten sijoittajien mahdollisuus käydä kauppaa institutionaalisen kauppiaan tavoin. Sääntelyvaatimukset voivat kuitenkin asettaa algoritmeja käyttäville sijoittajille haasteen noudattaa näitä säännöksiä, jotta he välttyisivät merkittäviltä oikeudellisilta sakkoilta ja yritysten maineelle aiheutuvilta vahingoilta.

Kaupankäyntialgoritmien käytön haitat

Vaikka automatisoidulla kaupankäynnillä on monia etuja, siinä on myös useita haittoja, joita ei voi jättää huomiotta. On tärkeää ottaa huomioon nämä haitat ennen kuin investoit algoritmiseen kaupankäyntiin. Seuraavassa luetellaan joitakin kysymyksiä, joita kauppiaat ja sijoittajat saattavat kohdata käyttäessään tämäntyyppistä strategiaa.

Yksi kaupankäyntialgoritmien käytön suurimmista haitoista on teknologian epäonnistumisen riski. Vaikka algoritmit on suunniteltu tehokkaaseen kaupankäyntiin, ne voivat toimia vain niin hyvin kuin teknologia antaa niille mahdollisuuden. Jos järjestelmässä on häiriö tai yhteysvirhe, kauppoja ei välttämättä toteuteta ajoissa tai lainkaan. Tämä voi johtaa merkittäviin tappioihin kauppiaille, jotka luottavat pelkästään algoritmeihin.

Teknologiavikojen lisäksi toinen algoritmisen kaupankäynnin haittapuoli on markkinavaikutus. Kun samankaltaisia algoritmeja käyttävät kauppiaat tekevät samanaikaisesti suuria määriä toimeksiantoja, se voi aiheuttaa markkinoiden epätasapainoa, joka voi vaikuttaa vakavasti omaisuuserien hintoihin. Tämä pätee erityisesti korkean taajuuden kaupankäyntiin (HFT), jossa kauppaa käydään poikkeuksellisen suurella nopeudella.

Jotkut kriitikot väittävät, että algoritminen kaupankäynti voi myös lisätä markkinoiden volatiliteettia. Tämän näkemyksen mukaan tietokoneohjelmilla on taipumus voimistaa pieniä kurssimuutoksia käynnistämällä suuri määrä osto- tai myyntitoimeksiantoja lähes välittömästi. Koska algoritmit eivät ota huomioon perustavanlaatuisia taloudellisia tekijöitä ja uutistapahtumia, niiden päätökset voivat joskus olla kaukana todellisuudesta. Toiset kuitenkin väittävät, että tämäntyyppinen kaupankäynti itse asiassa auttaa tasoittamaan volatiliteettia tarjoamalla enemmän likviditeettiä ja mahdollistamalla kauppojen tehokkaamman toteuttamisen.

Sijoittajien tulisi myös olla tietoisia siitä, että vaikka algoritmit perustuvat historiatietoihin ja tilastollisiin malleihin, ne eivät voi ennustaa tulevia tapahtumia täydellä tarkkuudella. Vaikka algoritmi olisi testattu ja antanut vaikuttavia tuloksia, se ei tarkoita, että se toimisi täydellisesti nykyisissä markkinaolosuhteissa. On aina olemassa riski, että ennakoimattomat muutokset markkinadynamiikassa voivat vaikuttaa negatiivisesti algoritmin suorituskykyyn.

Yksinkertaisesti sanottuna algoritminen kaupankäynti on kuin autopilotilla ajamista. Vaikka itseohjautuvien autojen teknologia on kehittynyt pitkälle, ne eivät ole vielä täysin varmoja. Kuten algoritmeissa, on aina olemassa riski, että jokin menee pieleen, kun ajelet moottoritiellä. Tämä ei tarkoita, ettei itseohjautuvaa teknologiaa pitäisi käyttää, mutta se tarkoittaa, että on oltava valppaana ja tietoinen mahdollisista riskeistä.

Algoritmityypit ja strategiat

Algoritmisen kaupankäynnin mahdollisista haitoista huolimatta tämä lähestymistapa voi silti olla tehokas tapa hallita sijoituksia. Kauppiaiden käytettävissä on monenlaisia algoritmeja ja strategioita, joilla kullakin on omat vahvuutensa ja heikkoutensa. Tässä muutamia esimerkkejä:

Yksi suosittu strategiatyyppi on trendinseuranta, jossa algoritmit analysoivat hintakehitystä ajan mittaan määrittääkseen, onko omaisuuserän arvon odotettavissa nousevan vai laskevan. Tämäntyyppinen strategia voi olla erityisen tehokas markkinoilla, joilla on selviä suuntauksia.

Toinen algoritmisen strategian tyyppi on arbitraasi, jossa tunnistetaan identtisten tai samankaltaisten omaisuuserien hintaerot eri markkinoilla. Kauppiaat voivat sitten hyötyä näistä eroavaisuuksista ostamalla matalalla yhdellä markkinalla ja myymällä korkealla toisella.

Monitekijämallit ovat toinen suosittu lähestymistapa, joka perustuu omaisuuserien hintoihin vaikuttavien eri tekijöiden kattavaan analyysiin. Näissä malleissa otetaan huomioon taloustiedot, yrityksen taloudelliset tiedot, uutistapahtumat ja muut muuttujat, jotta voidaan luoda kauppoja, jotka perustuvat muuhunkin kuin vain aiempiin hintakehityksiin.

Lopuksi monet kauppiaat päättävät kehittää omia räätälöityjä algoritmejaan, jotka perustuvat ainutlaatuisiin markkinatietoihin tai erityisiin kaupankäyntitavoitteisiin. Suunnittelemalla algoritmeja, jotka on räätälöity juuri heidän tarpeitaan varten, kauppiaat voivat lisätä mahdollisuuksiaan menestyä markkinoilla.

Kaiken kaikkiaan ei ole olemassa yhtä ”oikeaa” tapaa toteuttaa kaupankäyntialgoritmeja. Valinta riippuu kauppiaan yksilöllisistä tavoitteista, markkinaolosuhteista ja riskinsietokyvystä. On tärkeää tehdä tutkimusta ja ymmärtää kunkin algoritmisen lähestymistavan hyvät ja huonot puolet ennen niiden sisällyttämistä kaupankäyntistrategiaasi.

Arbitraasi, trendin seuraaminen ja muuta tietoa

Kuten edellisessä jaksossa mainittiin, kaupankäyntialgoritmit tarjoavat kauppiaille monenlaisia toimintoja. Ne tarjoavat tehokkaan tavan automatisoida ja virtaviivaistaa kaupankäyntiprosessia parempien tulosten saavuttamiseksi. Yksi kaupankäyntialgoritmien käytön tärkeimmistä eduista on kyky toteuttaa erilaisia kaupankäyntistrategioita. Näiden strategioiden avulla kauppiaat voivat tehdä tietoon perustuvia päätöksiä, jotka perustuvat ennalta määritettyihin sääntöihin ja kriteereihin, joita voidaan mukauttaa markkinaolosuhteiden mukaan. Tässä osassa tarkastelemme joitakin suosittuja algoritmityyppejä ja strategioita, joihin kauppiaat usein turvautuvat.

Arbitraasi

Yksi klassinen kaupankäyntistrategia on arbitraasi. Se perustuu hintaerojen hyödyntämiseen kahden tai useamman markkinan välillä. Ajatuksena on ostaa omaisuuserä alempaan hintaan yhdellä markkinalla ja myydä se samanaikaisesti korkeampaan hintaan toisella markkinalla. Algoritmisen kaupankäynnin avulla arbitraasimahdollisuudet voidaan tunnistaa ja hyödyntää nopeasti, koska ohjelma voi tehdä kauppoja välittömästi useilla markkinoilla.

Oletetaan esimerkiksi, että Niken osakkeella käydään kauppaa NASDAQissa alemmalla hinnalla kuin NYSE:ssä. Arbitraasiyrittäjä ostaisi Niken osakkeen NASDAQista ja myisi sen samanaikaisesti korkeampaan hintaan NYSE:ssä, jolloin hän saisi voittoa hintaerosta.

Trendin seuraaminen

Toinen yleinen algoritmisessa kaupankäynnissä käytetty strategia on trendin seuraaminen. Tämä strategia perustuu omaisuuserien hintojen trendien tunnistamiseen kaavioanalyysin avulla ja sen ennustamiseen, jatkuvatko ne todennäköisesti vai kääntyvätkö ne laskuun. Trendejä seuraamalla elinkeinonharjoittajat pyrkivät hyödyntämään merkittäviä hintamuutoksia.

Trendin seuraajat käyttävät yleensä teknisen analyysin työkaluja, kuten liukuvia keskiarvoja ja suhteellista vahvuutta kuvaavia indeksejä (RSI), tunnistamaan omaisuuserän trendejä ja vauhtia. Jos esimerkiksi Applen osakkeessa on ollut useiden viikkojen tai kuukausien ajan jatkuva nousutrendi, kauppiaat saattavat käyttää algoritmista lähestymistapaa, kuten trendinseurantaa, joka käyttää kaavioihin perustuvia ennalta määriteltyjä laukaisimia näiden havaintojen perusteella tehtävien kauppojen toteuttamiseen.

Keskimääräinen palautuminen

Toisin kuin trendin seuraaminen, keskiarvon palautumisella pyritään tunnistamaan yliostetut ja ylimyydyt omaisuuserät. Tämä strategia perustuu periaatteeseen, jonka mukaan hinnoilla on taipumus palata keskiarvoonsa saavutettuaan äärimmäiset tasot. Tämän lähestymistavan mukaan kauppiaat ostavat, kun omaisuuserät ovat aliarvostettuja, ja myyvät, kun ne ovat yliarvostettuja, odottaen hintojen siirtyvän takaisin kohti keskimääräistä hintaluokkaa.

Tarkastellaan esimerkiksi omaisuuserää, joka on historiallisesti liikkunut tietyllä hinta-alueella, mutta joka nousee tai laskee yllättäen. Mean reversion -kauppiaat odottaisivat, että omaisuuserä palaa tapahtumaa edeltävälle hintatasolle ennen kuin he toteuttavat kaupat matemaattisesti.

Strategian täytäntöönpano

On tärkeää huomata, että vaikka algoritmeihin voidaan ohjelmoida tietty kaupankäyntistrategia, näitä ohjelmia ei pitäisi pitää sijoitusten ratkaisuna. Algoritmin tekemien päätösten tarkkuus ja onnistuminen riippuvat syötettyjen tietojen laadusta, markkinoiden volatiliteetista ja muista tekijöistä, jotka eivät ole kauppiaiden hallinnassa.

Lisäksi jotkin strategiat saattavat toimia paremmin tietyillä markkinoilla kuin toisilla. Esimerkiksi trendinseurantastrategia saattaa soveltua trenditrendin mukaisille markkinoille, mutta se ei välttämättä toimi yhtä hyvin sivuttaissuuntaisilla tai vaihtelevilla markkinoilla.

Backtesting

Vähentääkseen mahdollisia riskejä, jotka liittyvät virheellisten strategioiden tai huonolaatuisten syöttötietojen käyttämiseen, kauppiaat turvautuvat usein strategioiden takautuvaan testaamiseen historiatietoja vastaan algoritmisen kaupankäynnin avulla. Näin he voivat simuloida minkä tahansa kaupankäyntistrategian suorituskykyä tietyn ajanjakson ajan ennen kuin he ottavat sen käyttöön live-kaupoissa.

Backtesting antaa tietoa siitä, miten eri strategiat ovat toimineet erilaisissa markkinaolosuhteissa, mikä antaa varmuutta ja riskien suojaa automaattisia algoritmeja käytettäessä.

Yhteenvetona voidaan todeta, että on olemassa useita erilaisia algoritmisia kaupankäyntistrategioita, jotka voidaan toteuttaa automaattisten algoritmien avulla, kuten arbitraasi, trendin seuraaminen, keskiarvon palautuminen ja muut. Vaikka näillä strategioilla on joitakin etuja, kuten nopea toteutusaika, kustannustehokkuus ja skaalautuvuus, kauppiaiden tulisi olla varovaisia niitä käyttäessään ja varmistaa, että strategiat on testattu asianmukaisesti ja että ne ovat yhteensopivia nykyisten markkinaolosuhteiden kanssa.