Zamislite ovo: to je Wall Street 1980-ih, gdje ambiciozni trgovci donose odluke u djeliću sekunde, izvikujući svoje narudžbe po kaotičnom trgovištu. Sada brzo naprijed u 2023. – trgovački podovi postali su jezivo tihi jer je vrhunska tehnologija transformirala industriju nevjerojatnom preciznošću i brzinom. Unesite automatizirane algoritme trgovanja – pokretačku snagu ove tihe revolucije. U ovom postu na blogu zaronit ćemo duboko u to kako su ti digitalni majstori otključali pravi potencijal trgovanja i oblikovali novu eru financijskih inovacija koja će vas oduševiti! Ali prvo se zakopčajte dok vas vodimo na uzbudljivu vožnju uspoređujući visokooktanske utrke Formule 1 s uzbudljivim svijetom algoritamskog trgovanja.
Algoritmi trgovanja, također poznati kao algoritamsko trgovanje ili algo-trgovanje, koriste matematičke modele i unaprijed definirana pravila za analizu tržišnih podataka i automatsko postavljanje naloga za trgovanje. Ovi programi mogu identificirati trendove, uzorke i druge pokazatelje koje bi trgovci potencijalno mogli propustiti ručnom analizom. Uklanjanjem ljudskih emocija iz procesa i izvršavanjem trgovanja velikim brzinama, algo-trgovanje može pomoći u povećanju učinkovitosti i profitabilnosti za ulagače.
Table of Contents
Funkcionalnost algoritma trgovanja
Automatizirano trgovanje pomoću algoritama pruža brojne prednosti trgovcima koji žele eliminirati emocionalni aspekt trgovanja i optimizirati svoj proces donošenja odluka. Oslanjajući se na računalne programe za donošenje odluka o kupnji i prodaji na temelju unaprijed postavljenih pravila, ulagači mogu imati koristi od brzine, točnosti i učinkovitosti u izvršavanju trgovanja. Algoritmi dolaze u različitim oblicima i značajkama, ali svi dijele neke osnovne funkcije koje ih čine prikladnima za svakodnevno trgovanje.
Primarni koncept na kojem se temelji algoritamsko trgovanje je automatizacija. Algoritam je skup unaprijed definiranih uputa koje računalni program koristi za izvršavanje određenih funkcija bez ljudske intervencije. Algo-trgovanje omogućuje investitorima da automatiziraju svoje investicijske strategije postavljanjem pravila o tome kada ući ili izaći iz pozicije na temelju tehničkih ili temeljnih pokazatelja. Na primjer, algoritam se može programirati da kupi dionicu samo kada njegov 50-dnevni pomični prosjek prijeđe 200-dnevni pomični prosjek.
Jedan primjer kako algoritmi mogu poboljšati izvedbu trgovanja je korištenje ograničenih naloga. Ograničeni nalog je instrukcija dana brokeru da kupi ili proda vrijednosni papir po ili ispod određene cijene. Ograničeni nalozi mogu se koristiti za minimiziranje proklizavanja, koje se događa kada se tržište kreće protiv pozicije investitora dok se nalog izvršava. Korištenjem algoritama za automatsko upravljanje ograničenim nalozima, trgovci mogu osigurati bolje cijene izvršenja bez potrebe za stalnim praćenjem cijena.
Još jedna bitna značajka algoritamskog trgovanja je testiranje unatrag. Testiranje unatrag uključuje testiranje povijesnih podataka u usporedbi s parametrima algoritma kako bi se analiziralo kakav bi bio učinak u različitim tržišnim uvjetima u prošlosti. Trgovci mogu učinkovito koristiti backtesting analizom metrike izvedbe različitih algoritamskih modela i optimizirati svoje strategije u skladu s tim.
Algo-trgovci se također oslanjaju na skalabilnost algoritama kao jednu od glavnih prednosti jer mnoge strategije zahtijevaju značajnu kapitalnu učinkovitost za stvaranje profita. Algoritmi pružaju visok stupanj skalabilnosti jer mogu upravljati s više pozicija i obujmom trgovine istovremeno bez ugrožavanja brzine ili točnosti izvršenja.
Štoviše, kako bi dodatno poboljšali skalabilnost svojih strategija, algo-trgovci mogu iskoristiti vrhunske platforme za trgovanje kao što je Immediate Connect . Ova inovativna platforma neprimjetno se integrira s algoritmima, nudeći robusne značajke skalabilnosti koje trgovcima omogućuju učinkovito upravljanje višestrukim pozicijama i količinama trgovine istovremeno. Immediate Connect osigurava da brzina i točnost izvršenja ostanu beskompromisni, omogućujući trgovcima da maksimiziraju svoj potencijal profita dok kapitaliziraju značajnu kapitalnu učinkovitost.
Automatizirani proces i donošenje odluka
Primarna funkcija algoritama u trgovanju je automatizacija procesa donošenja odluka, što može pomoći trgovcima da izbjegnu emocionalnu pristranost i impulzivno ponašanje koje bi moglo negativno utjecati na rezultate trgovanja. Automatizirano trgovanje omogućuje trgovcima testiranje tržišnih hipoteza u stvarnom vremenu korištenjem sustava trgovanja temeljenih na pravilima gdje unaprijed postavljeni uvjeti pokreću odluke o ulasku ili izlasku s tržišta.
Automatizirano trgovanje temelji se na nekoliko temeljnih načela. Prvo, automatizirani sustavi trebaju pristup pouzdanim izvorima podataka koji pružaju točne i pravovremene informacije o financijskim instrumentima. Ti se podaci mogu dobiti iz različitih izvora, kao što su burze, pružatelji financijskih vijesti ili specijalizirani dobavljači podataka koji uspoređuju tržišne podatke.
Zatim, automatizirano trgovanje zahtijeva dobro definirane kriterije za pokretanje trgovanja na temelju specifičnih tržišnih pokazatelja. Na primjer, tehnički analitičari koriste grafikone i indikatore poput pomičnih prosjeka i linija trenda kako bi identificirali trenutne trendove cijena i točke ulaska ili izlaska iz pozicije.
Treći kritični aspekt automatiziranog trgovanja je usmjeravanje naloga. Usmjeravanje naloga odnosi se na proces slanja naloga koje je generirao algoritam odgovarajućoj burzi ili proizvođaču tržišta na izvršenje. Rute naloga kreiraju se korištenjem unaprijed definirane logike usmjeravanja koja uzima u obzir različite čimbenike koji utječu na izvršenje naloga, kao što su likvidnost, spreadovi, naknade i utjecaj na tržište.
Neki kritičari tvrde da automatizirani sustavi trgovanja zanemaruju važne kontekstualne informacije o trenutnom stanju tržišta i mogu propustiti uzeti u obzir nepredviđene događaje. Oni također sugeriraju da su algoritmi “crne kutije” neprozirni i da možda neće moći ispravno odražavati promjene u raspoloženju ulagača ili šire ekonomske uvjete.
Međutim, zagovornici algoritamskog trgovanja tvrde da se sofisticirani algoritmi mogu dinamički prilagoditi na temelju tokova tržišnih podataka u stvarnom vremenu i prilagoditi svoje strategije u skladu s tim. Tvrde da algoritamski modeli mogu prosijati kroz ogromne količine dolaznih podataka i izvući relevantne značajke koristeći tehnike strojnog učenja.
Implementacija umjetne inteligencije u trgovini
Automatizirani sustavi trgovanja učinkovito su pojednostavili proces trgovanja povećanjem učinkovitosti i smanjenjem ljudske pogreške. Međutim, sami algoritmi mogu učiniti samo toliko. Unesite AI, koji može podići integraciju trgovanja na višu razinu.
Jedan primjer primjene umjetne inteligencije u trgovanju je obrada prirodnog jezika (NLP), koja uključuje analizu novinskih članaka i raspoloženja na društvenim mrežama za pokazatelje koji mogu utjecati na cijene dionica. Još jedna implementacija umjetne inteligencije je prepoznavanje uzoraka, koje može identificirati obrasce u podacima koji mogu biti previše složeni da bi ih ljudi otkrili. Ove informacije mogu pružiti trgovcima konkurentsku prednost i poboljšati povrat.
Analogno govoreći, implementacija umjetne inteligencije u trgovanje je kao da imate vrlo iskusnog trgovca koji ima godine iskustva, uvijek je na oprezu i nikad ne promašuje – ali bez potrebe za plaćom ili pauzama. Algoritmi strojnog učenja neprestano neumorno rade iza kulisa kako bi analizirali tržišne trendove, predvidjeli buduće promjene i identificirali prilike za ulaganja.
Sposobnost umjetne inteligencije da uči iz prošlih iskustava i prilagođava se novim tržišnim uvjetima znači da će se algoritmi trgovanja nastaviti razvijati i poboljšavati tijekom vremena, dajući trgovcima prednost u odnosu na one koji se oslanjaju isključivo na instinkt i ljudsko donošenje odluka.
Anegdotski dokazi pokazuju da je AI integrirana s automatiziranim trgovanjem donijela značajne prednosti tvrtkama koje su je prihvatile. Jedan veliki institucionalni ulagač implementirao je algoritme strojnog učenja sa svojim postojećim algoritmima za izvršenje trgovine, što je rezultiralo povećanjem od 27% u trgovini izvršenim unutar najbolje ponude/traženja. Dodatno, primijetili su smanjenje “troškova utjecaja na tržište”, misleći na poremećaje u cijenama dionica uzrokovane velikim transakcijama na tržištima kojima se slabo trguje.
Postoje i studije koje pokazuju kako uvođenje umjetne inteligencije u sustave trgovanja poboljšava učinkovitost ulaganja. Tim istraživača s MIT-a analizirao je podatke o hedge fondovima od 1994. do 2014. i otkrio da su fondovi koji koriste strojno učenje bili bolji od svojih kolega. Nadalje, algoritamski sustavi trgovanja koji koriste umjetnu inteligenciju uspjeli su ostvariti godišnje povrate od 34%, što je mnogo više od dugoročnog prosjeka S&P 500.
Međutim, kao i svaki alat, AI u trgovanju ima svoje nedostatke. Jedna potencijalna zabrinutost je da se proces donošenja odluka AI-a temelji isključivo na onome za što je obučen. Stoga, ako su algoritmi strojnog učenja izgrađeni oko pristranosti ili greške, to može dovesti do netočnih predviđanja i rezultata. Osim toga, uvijek postoji rizik da preveliko oslanjanje na tehnologiju može uzrokovati da trgovci previde tržišne pokazatelje koje bi inače uhvatila ljudska intuicija.
Prednosti korištenja algoritama trgovanja
Unatoč nekim zabrinutostima u vezi s algoritamskim trgovanjem, postoje mnoge prednosti automatizacije trgovanja na financijskim tržištima.
Prvo i najvažnije, algoritmi trgovanja uklanjaju emocije iz jednadžbe. Ljudi često mogu donositi iracionalne odluke temeljene na strahu i pohlepi kada je u pitanju ulaganje. Nasuprot tome, algoritmi donose logične odluke samo na temelju povijesne analize podataka i podataka u stvarnom vremenu.
Još jedna prednost korištenja algoritama trgovanja je njihova sposobnost izvršavanja trgovanja velikom brzinom. To znači da ulagači mogu iskoristiti razlike u cijenama između različitih tržišta ili burzi prije nego što trgovci uopće shvate da postoje.
Na primjer, HFT tvrtke uspjele su znatno suziti raspon ponude i potražnje od frakcija centi do tisućinki ili čak milijuntih dijelova penija pomoću sofisticiranih algoritamskih strategija, a istovremeno su smanjile troškove zbog manjeg broja ljudi potrebnih za održavanje ovih sustava i povećane učinkovitosti.
Studije su pokazale da automatizirani sustavi trgovanja imaju bolje rezultate od ručnog trgovanja, posebno u smislu minimiziranja transakcijskih troškova i postizanja najboljeg izvršenja. Osim toga, algoritamsko trgovanje pojedinačnim ulagačima omogućuje pristup trgovanju poput institucionalnog trgovca – na primjer, pristup mračnim bazenima i drugim izvorima likvidnosti koji su nedostupni malim ulagačima kada koriste izravne tržišne naloge.
S druge strane, jedan nedostatak algoritamskog trgovanja mogao bi biti povezan s regulatornim zahtjevima. Razvoj u području algoritamskog trgovanja doveo je do regulatornih ažuriranja čiji je cilj osigurati da se trgovanje provodi pošteno i učinkovito. Izazov s kojim se investitori koji koriste algoritme mogu suočiti je pridržavanje ovih propisa, jer njihovo kršenje može rezultirati značajnim pravnim kaznama i štetom za ugled tvrtke.
- Automatiziranje trgovanja na financijskim tržištima putem algoritama trgovanja ima razne prednosti kao što su uklanjanje emocija i donošenje logičnih odluka na temelju povijesne analize podataka i analize podataka u stvarnom vremenu, izvršavanje trgovanja velikom brzinom kako bi se iskoristile razlike u cijenama, bolja izvedba od ručnog trgovanja u smanjenju transakcijskih troškova i postizanje najboljeg izvršenja te omogućavanje pojedinačnim ulagačima pristup trgovanju poput institucionalnog trgovca. Međutim, regulatorni zahtjevi mogu predstavljati izazov za ulagače koji koriste algoritme za usklađivanje s tim propisima kako bi izbjegli značajne zakonske kazne i narušavanje ugleda svojih tvrtki.
Nedostaci korištenja algoritama trgovanja
Iako automatizirano trgovanje ima mnoge prednosti, postoji i nekoliko nedostataka koji se ne mogu zanemariti. Važno je uzeti u obzir ove nedostatke prije ulaganja u algoritamsko trgovanje. Ovdje su neki od problema s kojima se trgovci i investitori mogu suočiti kada koriste ovu vrstu strategije.
Jedan od najvećih nedostataka korištenja algoritama trgovanja je rizik od kvara tehnologije. Iako su algoritmi dizajnirani za učinkovito trgovanje, oni mogu raditi samo onoliko dobro koliko im tehnologija dopušta. Ako postoji greška u sustavu ili greška u vezi, trgovine možda neće biti izvršene na vrijeme ili uopće. To može dovesti do značajnih gubitaka za trgovce koji se oslanjaju isključivo na algoritme.
Osim tehnoloških grešaka, još jedna mana algoritamskog trgovanja je utjecaj na tržište. Kada trgovci koji koriste slične algoritme istovremeno postavljaju veliki broj naloga, to može uzrokovati tržišne neravnoteže koje mogu ozbiljno utjecati na cijene imovine. To posebno vrijedi za visokofrekventno trgovanje (HFT), gdje se trgovanje odvija iznimno velikim brzinama.
Neki kritičari tvrde da algoritamsko trgovanje također može dovesti do povećanja volatilnosti na tržištima. Prema ovom gledištu, računalni programi imaju tendenciju pojačati mala kretanja cijena pokrećući veliki broj kupovnih ili prodajnih naloga gotovo trenutačno. Budući da algoritmi ne uzimaju u obzir temeljne ekonomske čimbenike i događaje u vijestima, njihove odluke ponekad mogu biti odvojene od stvarnosti. Međutim, drugi tvrde da ova vrsta trgovanja zapravo pomaže ublažiti volatilnost pružajući veću likvidnost i omogućujući učinkovitije izvršenje trgovanja.
Ulagači također trebaju biti svjesni da iako se algoritmi temelje na povijesnim podacima i statističkim modelima, ne mogu predvidjeti buduće događaje s potpunom točnošću. Čak i ako je algoritam testiran i pokazao impresivne rezultate, to ne znači da će savršeno funkcionirati u trenutnim tržišnim uvjetima. Uvijek postoji rizik da bi nepredviđene promjene u dinamici tržišta mogle negativno utjecati na izvedbu algoritma.
Pojednostavljeno rečeno, algoritamsko trgovanje je poput vožnje automobila na autopilotu. Iako je tehnologija iza samovozećih automobila daleko odmakla, oni još nisu sigurni. Kao i kod algoritama, uvijek postoji rizik da nešto pođe po zlu dok se vozite autocestom. To ne znači da ne biste trebali koristiti tehnologiju samovožnje, ali znači da trebate ostati oprezni i svjesni mogućih rizika.
Vrste i strategije algoritama
Unatoč mogućim nedostacima korištenja algoritamskog trgovanja, ovaj pristup još uvijek može biti učinkovit način upravljanja ulaganjima. Postoje različite vrste algoritama i strategija koje su dostupne trgovcima, a svaka ima svoje prednosti i slabosti. Evo nekoliko primjera:
Jedna popularna vrsta strategije je praćenje trenda, gdje algoritmi analiziraju trendove cijena tijekom vremena kako bi odredili očekuje li se da će vrijednost imovine porasti ili pasti. Ova vrsta strategije može biti posebno učinkovita na tržištima koja pokazuju jasne usmjerene trendove.
Druga vrsta algoritamske strategije je arbitraža, koja uključuje prepoznavanje razlika u cijenama za identičnu ili sličnu imovinu na različitim tržištima. Trgovci tada mogu profitirati od ovih razlika kupujući nisko na jednom tržištu i prodajući skupo na drugom.
Višefaktorski modeli još su jedan popularan pristup koji se oslanja na sveobuhvatnu analizu različitih čimbenika koji utječu na cijene imovine. Ovi modeli uzimaju u obzir ekonomske podatke, financijske podatke tvrtke, vijesti i druge varijable kako bi generirali trgovine koje se temelje na više od prošlih kretanja cijena.
Naposljetku, mnogi trgovci odlučuju razviti vlastite prilagođene algoritme na temelju jedinstvenih uvida u tržište ili specifičnih ciljeva trgovanja. Dizajniranjem algoritama posebno prilagođenih njihovim potrebama, trgovci mogu povećati svoje šanse za uspjeh na tržištu.
Općenito, ne postoji jedan “pravi” način za implementaciju algoritama trgovanja. Izbor će ovisiti o pojedinačnim ciljevima trgovca, tržišnim uvjetima i toleranciji na rizik. Važno je istražiti i razumjeti prednosti i nedostatke svakog algoritamskog pristupa prije nego što ih integrirate u svoju strategiju trgovanja.
Arbitraža, praćenje trendova i više
Kao što je spomenuto u prethodnom odjeljku, algoritmi za trgovanje trgovcima nude niz funkcionalnosti. Oni pružaju učinkovit način za automatizaciju i pojednostavljenje procesa trgovanja za bolje rezultate. Jedna od ključnih prednosti korištenja algoritama za trgovanje je mogućnost implementacije različitih vrsta strategija trgovanja. Ove strategije omogućuju trgovcima donošenje informiranih odluka na temelju unaprijed definiranih pravila i kriterija, koji se mogu prilagoditi u skladu s tržišnim uvjetima. U ovom ćemo odjeljku proniknuti u neke popularne vrste algoritama i strategije na koje se trgovci često oslanjaju.
Arbitraža
Jedna klasična strategija trgovanja je arbitraža. Temelji se na iskorištavanju razlika u cijenama između dva ili više tržišta. Ideja je kupiti imovinu po nižoj cijeni na jednom tržištu i istovremeno je prodati po višoj cijeni na drugom tržištu. Uz algoritamsko trgovanje, mogućnosti arbitraže mogu se brzo prepoznati i iskoristiti budući da program može odmah obavljati trgovine na više tržišta.
Na primjer, recimo da se dionicama Nikea trguje po nižoj cijeni na NASDAQ u usporedbi s cijenom na NYSE. Arbitraž bi kupio Nikeove dionice na NASDAQ-u dok bi ih istovremeno prodavao po višoj cijeni na NYSE-u i tako zaradio na razlici u cijenama.
Praćenje trendova
Još jedna uobičajena strategija koja se koristi s algoritamskim trgovanjem je praćenje trenda. Ova se strategija temelji na identificiranju trendova u cijenama imovine putem analize grafikona i predviđanju je li vjerojatno da će se nastaviti ili preokrenuti. Prateći trendove, trgovci nastoje iskoristiti značajna kretanja cijena.
Sljedbenici trendova obično koriste alate za tehničku analizu kao što su pokretni prosjeci i indeksi relativne snage (RSI) kako bi identificirali trendove i zamah imovine. Na primjer, ako postoji trajni uzlazni trend dionica Applea tijekom nekoliko tjedana ili mjeseci, tada trgovci mogu koristiti algoritamski pristup kao što je praćenje trenda koji koristi unaprijed definirane okidače na temelju grafikona za izvršenje trgovanja na temelju tih opažanja.
Srednja reverzija
Za razliku od praćenja trenda, reverzija srednje vrijednosti ima za cilj identificirati prekupljenu i preprodanu imovinu. Ova se strategija temelji na načelu da se cijene teže vratiti na svoju srednju vrijednost nakon što dosegnu ekstremne razine. Prema ovom pristupu, trgovci kupuju kada je imovina podcijenjena i prodaju kada je precijenjena očekujući da će se cijene vratiti prema rasponu prosječnih cijena.
Na primjer, uzmimo u obzir imovinu kojom se povijesno trgovalo u određenom rasponu cijena, ali neočekivano raste ili pada. Trgovci srednjim povratom pričekali bi dok se imovina ne vrati na razine cijena prije događaja prije nego što bi matematički izvršili trgovanje.
Provedba strategije
Važno je napomenuti da iako se algoritmi mogu programirati s određenom strategijom trgovanja, ti se programi ne bi trebali smatrati srebrnim rješenjem za ulaganje. Točnost i uspjeh odluka koje donosi algoritam ovise o kvaliteti unosa podataka, volatilnosti tržišta i drugim čimbenicima izvan kontrole trgovaca.
Osim toga, neke strategije mogu funkcionirati bolje na određenim tržištima od drugih. Na primjer, strategija praćenja trenda može biti prikladna za tržišta u trendu, ali možda neće biti tako uspješna na bočnim ili nestabilnim tržištima.
Testiranje unatrag
Kako bi ublažili potencijalne rizike korištenja pogrešnih strategija ili nekvalitetnih ulaznih podataka, trgovci se često oslanjaju na retroaktivno testiranje ovih strategija u odnosu na povijesne podatke uz pomoć algoritamskog trgovanja. To im omogućuje da simuliraju izvedbu bilo koje posebne strategije trgovanja tijekom određenog razdoblja prije nego što je provedu u trgovanju uživo.
Testiranje unazad pruža uvid u to kako su različite strategije bile uspješne u različitim tržišnim uvjetima, što daje povjerenje i zaštitu od rizika pri korištenju automatiziranih algoritama.
Ukratko, postoji nekoliko vrsta strategija algoritamskog trgovanja koje se mogu implementirati putem automatiziranih algoritama kao što su arbitraža, praćenje trenda, reverzija srednje vrijednosti i više. Iako ove strategije imaju neke prednosti kao što su brzo vrijeme izvršenja, troškovna učinkovitost i skalabilnost, trgovci bi trebali biti oprezni kada ih upotrebljavaju i osigurati da su strategije adekvatno testirane i da su kompatibilne s trenutnim tržišnim uvjetima.