Képzeld el ezt: A Wall Street az 1980-as években, ahol ambiciózus kereskedők a másodperc tört része alatt hoznak döntéseket, és a kaotikus kereskedési parketten keresztül kiabálják a megbízásaikat. Most pedig tekerjünk előre 2023-ba – a kereskedőtermek kísértetiesen elcsendesedtek, mivel a csúcstechnológia elképesztő pontossággal és gyorsasággal alakította át az iparágat. Lépjenek be az automatizált kereskedési algoritmusok – a csendes forradalom hajtóereje. Ebben a blogbejegyzésben mélyen belemerülünk abba, hogy ezek a digitális zsenik hogyan szabadították fel a kereskedésben rejlő valódi lehetőségeket, és hogyan alakították ki a pénzügyi innováció új korszakát, amelytől Önt is el fog szállni a víz! De előbb kapcsolja be az övét, mert egy izgalmas utazásra invitáljuk Önt, ahol a magas oktánszámú Forma-1-es versenyeket az algoritmikus kereskedés izgalmas világával hasonlítjuk össze.
A kereskedési algoritmusok, más néven algoritmikus kereskedés vagy algo-kereskedés, matematikai modelleket és előre meghatározott szabályokat használnak a piaci adatok elemzésére és a kereskedelmi megbízások automatikus elhelyezésére. Ezek a programok képesek olyan trendek, minták és egyéb mutatók azonosítására, amelyeket a kereskedők a kézi elemzéssel potenciálisan kihagyhatnak. Azáltal, hogy az emberi érzelmeket kivonja a folyamatból, és a kereskedéseket nagy sebességgel hajtja végre, az algókereskedés segíthet a befektetők hatékonyságának és jövedelmezőségének növelésében.
Table of Contents
Kereskedési algoritmus funkcionalitás
Az algoritmusokat használó automatizált kereskedés számos előnyt kínál a kereskedők számára, akik szeretnék kiküszöbölni a kereskedés érzelmi aspektusát, és optimalizálni döntéshozatali folyamatukat. Azáltal, hogy a számítógépes programokra támaszkodva előre meghatározott szabályok alapján meghozzák a vételi és eladási döntéseket, a befektetők a gyorsaság, a pontosság és a hatékonyság előnyeit élvezhetik a kereskedések végrehajtása során. Az algoritmusok különböző formákban és funkciókkal rendelkeznek, de mindegyiknek van néhány alapvető funkciója, amelyek alkalmassá teszik őket a mindennapi kereskedésre.
Az algoritmikus kereskedés alapjául szolgáló elsődleges koncepció az automatizálás. Az algoritmus olyan előre meghatározott utasítások összessége, amelyeket egy számítógépes program használ bizonyos funkciók emberi beavatkozás nélküli végrehajtására. Az algókereskedés lehetővé teszi a befektetők számára, hogy automatizálják befektetési stratégiáikat azáltal, hogy technikai vagy fundamentális mutatók alapján szabályokat állítanak fel arra vonatkozóan, hogy mikor lépjenek be vagy lépjenek ki egy pozícióból. Például egy algoritmus programozható úgy, hogy csak akkor vásároljon egy részvényt, ha az 50 napos mozgóátlaga keresztezi a 200 napos mozgóátlagot.
Egy példa arra, hogy az algoritmusok hogyan javíthatják a kereskedési teljesítményt, a limitmegbízások használata. A limitáras megbízás egy bróker számára adott utasítás, hogy egy értékpapírt egy meghatározott áron vagy az alatt vásároljon vagy adjon el. A limitmegbízások felhasználhatók a csúszás minimalizálására, amely akkor következik be, amikor a piac a megbízás végrehajtása közben a befektető pozíciója ellen mozog. A limitmegbízások automatikus kezelésére szolgáló algoritmusok használatával a kereskedők jobb végrehajtási árakat biztosíthatnak anélkül, hogy folyamatosan figyelniük kellene az árakat.
Az algoritmikus kereskedés másik alapvető jellemzője a backtesting. A backtesting során a múltbeli adatokat egy algoritmus paramétereivel összevetve teszteljük, hogy elemezzük, hogyan teljesített volna a múltban különböző piaci körülmények között. A kereskedők hatékonyan használhatják a backtestinget a különböző algoritmikus modellek teljesítménymutatóinak elemzésével, és ennek megfelelően optimalizálhatják stratégiáikat.
Az algókereskedők az algoritmusok skálázhatóságára is támaszkodnak, ami az egyik fő előnyük, mivel számos stratégia jelentős tőkehatékonyságot igényel a nyereségtermeléshez. Az algoritmusok nagyfokú skálázhatóságot biztosítanak, mivel egyszerre több pozíciót és kereskedési volument tudnak kezelni anélkül, hogy a végrehajtási sebesség vagy pontosság csökkenne.
Sőt, stratégiáik skálázhatóságának további fokozása érdekében az algo-kereskedők kihasználhatják az olyan élvonalbeli kereskedési platformokat, mint a Immediate Connect. Ez az innovatív platform zökkenőmentesen integrálódik az algoritmusokkal, és olyan robusztus skálázhatósági funkciókat kínál, amelyek lehetővé teszik a kereskedők számára, hogy több pozíciót és kereskedelmi volument hatékonyan kezeljenek egyidejűleg. Immediate Connect biztosítja, hogy a végrehajtás sebessége és pontossága kompromisszumok nélkül maradjon, lehetővé téve a kereskedők számára, hogy maximalizálják profitpotenciáljukat, miközben jelentős tőkehatékonyságot használnak ki.
Automatizált folyamat és döntéshozatal
Az algoritmusok elsődleges funkciója a kereskedésben a döntéshozatali folyamat automatizálása, ami segíthet a kereskedőknek elkerülni az érzelmi elfogultságot és az impulzív viselkedést, amelyek negatívan befolyásolhatják a kereskedés eredményeit. Az automatizált kereskedés lehetővé teszi a kereskedők számára, hogy valós időben teszteljék a piaci hipotéziseket szabályalapú kereskedési rendszerek segítségével, ahol az előre beállított feltételek piaci belépési vagy kilépési döntéseket váltanak ki.
Az automatizált kereskedés néhány alapelv alapján működik. Először is, az automatizált rendszereknek olyan megbízható adatforrásokhoz kell hozzáférniük, amelyek pontos és időszerű információkat szolgáltatnak a pénzügyi eszközökről. Ezek az adatok különböző forrásokból, például tőzsdékről, pénzügyi hírszolgáltatóktól vagy piaci adatokat gyűjtő, speciális adatszolgáltatóktól szerezhetők be.
Ezután az automatizált kereskedéshez jól meghatározott kritériumokra van szükség, hogy a kereskedéseket meghatározott piaci mutatók alapján lehessen kezdeményezni. A technikai elemzők például grafikonokat és mutatókat, például mozgóátlagokat és trendvonalakat használnak az aktuális ártrendek és a pozícióba való belépési vagy kilépési pontok azonosítására.
Az automatizált kereskedés harmadik kritikus szempontja a megbízások továbbítása. A megbízások útválasztása az algoritmus által generált megbízások megfelelő tőzsdére vagy árjegyzőhöz történő továbbításának folyamatát jelenti. A megbízási útvonalakat előre meghatározott útválasztási logika segítségével hozzák létre, amely figyelembe veszi a megbízások végrehajtását befolyásoló különböző tényezőket, például a likviditást, a spreadeket, a díjakat és a piaci hatást.
Egyes kritikusok azzal érvelnek, hogy az automatizált kereskedési rendszerek figyelmen kívül hagyják a piacok aktuális állapotára vonatkozó fontos kontextuális információkat, és esetleg nem veszik figyelembe az előre nem látható eseményeket. Arra is utalnak, hogy a „fekete dobozos” algoritmusok átláthatatlanok, és nem feltétlenül képesek megfelelően tükrözni a befektetői hangulat vagy az általánosabb gazdasági feltételek változásait.
Az algoritmikus kereskedés hívei azonban azt állítják, hogy a kifinomult algoritmusok képesek dinamikusan alkalmazkodni a valós idejű piaci adatfolyamok alapján, és stratégiájukat ennek megfelelően módosítani. Azt állítják, hogy az algoritmikus modellek hatalmas mennyiségű beérkező adatot tudnak átvizsgálni, és a gépi tanulási technikák segítségével kivonják a releváns jellemzőket.
A mesterséges intelligencia alkalmazása a kereskedelemben
Az automatizált kereskedési rendszerek hatékonyan racionalizálták a kereskedési folyamatot a hatékonyság növelésével és az emberi hibák csökkentésével. Az algoritmusok azonban önmagukban csak korlátozottan képesek. Lépjen be a mesterséges intelligencia, amely a kereskedés integrációját a következő szintre emelheti.
A mesterséges intelligencia kereskedésben való alkalmazására példa a természetes nyelvi feldolgozás (NLP), amely a hírcikkek és a közösségi média hangulatának elemzését jelenti a részvényárfolyamokat befolyásoló mutatók szempontjából. A mesterséges intelligencia másik alkalmazási területe a mintafelismerés, amely képes olyan mintákat azonosítani az adatokban, amelyek az ember számára túl bonyolultak lehetnek. Ez az információ versenyelőnyhöz juttathatja a kereskedőket, és javíthatja a hozamokat.
Analóg módon a mesterséges intelligencia alkalmazása a kereskedésben olyan, mintha lenne egy rendkívül tapasztalt kereskedő, aki több éves tapasztalattal rendelkezik, mindig éber, és soha nem hagy ki egy ütemet sem – de anélkül, hogy fizetést vagy szüneteket igényelne. A gépi tanulási algoritmusok a színfalak mögött folyamatosan fáradhatatlanul dolgoznak a piaci trendek elemzésén, a jövőbeli változások előrejelzésén és a befektetési lehetőségek azonosításán.
A mesterséges intelligencia képessége, hogy tanulni tud a múltbeli tapasztalatokból és alkalmazkodni tud az új piaci feltételekhez, azt jelenti, hogy a kereskedési algoritmusok idővel folyamatosan fejlődni és javulni fognak, ami előnyhöz juttatja a kereskedőket azokkal szemben, akik kizárólag az ösztönökre és az emberi döntéshozatalra hagyatkoznak.
Az anekdotikus bizonyítékok azt mutatják, hogy az automatizált kereskedéssel integrált mesterséges intelligencia jelentős előnyökkel jár az azt alkalmazó cégek számára. Az egyik nagy intézményi befektető gépi tanulási algoritmusokat alkalmazott a meglévő kereskedés-végrehajtási algoritmusaihoz, aminek eredményeképpen 27%-kal nőtt a legjobb ajánlat/kérési árkülönbségen belül végrehajtott kereskedések száma. Emellett megfigyelték a „piaci hatásköltségek” csökkenését is, ami a ritkán kereskedett piacokon a nagy tranzakciók által a részvényárakban okozott zavarokra utal.
Vannak olyan tanulmányok is, amelyek azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia kereskedési rendszerekbe való beépítése hogyan javítja a befektetési teljesítményt. Az MIT kutatócsoportja 1994 és 2014 között elemezte a fedezeti alapok adatait, és megállapította, hogy a gépi tanulást alkalmazó alapok jobban teljesítettek, mint társaik. Továbbá, a mesterséges intelligenciát használó algoritmikus kereskedési rendszerek 34%-os éves hozamot tudtak elérni, ami sokkal magasabb, mint az S&P 500 hosszú távú átlaga.
Azonban, mint minden eszköznek, a mesterséges intelligenciának a kereskedésben is megvannak a maga hátrányai. Az egyik lehetséges aggály az, hogy a mesterséges intelligencia döntéshozatali folyamata kizárólag azon alapul, hogy mire képezték ki. Ezért, ha a gépi tanulási algoritmusok egy elfogultság vagy hiba köré épülnek, az hibás előrejelzésekhez és eredményekhez vezethet. Emellett mindig fennáll annak a veszélye, hogy a túlságosan nagymértékben a technológiára támaszkodó kereskedők figyelmen kívül hagyják azokat a piaci mutatókat, amelyeket egyébként az emberi intuíció érzékelne.
A kereskedési algoritmusok használatának előnyei
Az algoritmikus kereskedést övező aggályok ellenére a pénzügyi piacokon a kereskedés automatizálása számos előnnyel jár.
A kereskedési algoritmusok mindenekelőtt eltávolítják az érzelmeket az egyenletből. Az emberek a befektetés terén gyakran hozhatnak irracionális, félelmen és kapzsiságon alapuló döntéseket. Ezzel szemben az algoritmusok kizárólag a múltbeli és valós idejű adatok elemzésén alapuló logikus döntéseket hoznak.
A kereskedési algoritmusok használatának másik előnye, hogy képesek nagy sebességgel végrehajtani a kereskedéseket. Ez azt jelenti, hogy a befektetők kihasználhatják a különböző piacok vagy tőzsdék közötti árkülönbségeket, mielőtt az emberi kereskedők egyáltalán észrevennék azok létezését.
A HFT cégek például kifinomult algoritmikus stratégiák révén képesek voltak jelentősen csökkenteni az ajánlatok és a kötési árfolyam különbözetét a centek töredékeiről ezred- vagy akár milliomodrészekre, miközben a rendszerek karbantartásához szükséges kevesebb emberi munkaerő és a hatékonyság növelése miatt a költségeket is csökkentették.
Tanulmányok kimutatták, hogy az automatizált kereskedési rendszerek jobban teljesítenek, mint a manuális kereskedés, különösen a tranzakciós költségek minimalizálása és a legjobb végrehajtás elérése tekintetében. Ezen túlmenően az algoritmikus kereskedés lehetővé teszi az egyéni befektetők számára, hogy intézményi kereskedőként kereskedjenek – például hozzáférhetnek a dark poolokhoz és más likviditási forrásokhoz, amelyek a lakossági befektetők számára elérhetetlenek, ha közvetlen piaci megbízásokat használnak.
Másrészt az algoritmikus kereskedés egyik hátránya a szabályozási követelményekkel függhet össze. Az algoritmikus kereskedés területén bekövetkezett fejlemények szabályozási frissítésekhez vezettek, amelyek célja a kereskedés tisztességes és hatékony lebonyolításának biztosítása. Az algoritmusokat használó befektetők számára kihívást jelenthet ezeknek a szabályoknak való megfelelés, mivel ezek megszegése jelentős jogi bírságokat és a cég hírnevének romlását eredményezheti.
- A pénzügyi piacokon a kereskedési algoritmusok segítségével történő kereskedés automatizálása számos előnnyel jár, például az érzelmek eltávolítása és a múltbeli és valós idejű adatok elemzésén alapuló logikus döntések meghozatala, a kereskedések nagy sebességgel történő végrehajtása az árkülönbségek kihasználása érdekében, a manuális kereskedésnél jobb teljesítmény a tranzakciós költségek minimalizálása és a legjobb végrehajtás elérése terén, valamint az egyéni befektetők számára lehetővé teszi, hogy intézményi kereskedőként kereskedjenek. A szabályozási követelmények azonban kihívást jelenthetnek az algoritmusokat használó befektetők számára, hogy megfeleljenek ezeknek a szabályozásoknak, hogy elkerüljék a jelentős jogi bírságokat és a cégük hírnevének romlását.
A kereskedési algoritmusok használatának hátrányai
Míg az automatizált kereskedés számos előnnyel jár, számos hátránya is van, amelyeket nem lehet figyelmen kívül hagyni. Fontos figyelembe venni ezeket a hátrányokat, mielőtt befektetne az algoritmikus kereskedésbe. Íme néhány olyan probléma, amellyel a kereskedők és a befektetők szembesülhetnek az ilyen típusú stratégiák használata során.
A kereskedési algoritmusok használatának egyik legnagyobb hátránya a technológiai hiba kockázata. Bár az algoritmusokat úgy tervezték, hogy hatékonyan kereskedjenek, csak olyan jól tudnak teljesíteni, amennyire a technológia lehetővé teszi számukra. Ha a rendszerben meghibásodás vagy kapcsolódási hiba lép fel, előfordulhat, hogy a kereskedések nem kerülnek időben vagy egyáltalán nem kerülnek végrehajtásra. Ez jelentős veszteségekhez vezethet a kizárólag algoritmusokra támaszkodó kereskedők számára.
A technológiai hibák mellett az algoritmikus kereskedés másik hátulütője a piaci hatás. Ha a hasonló algoritmusokat használó kereskedők egyszerre nagyszámú megbízást adnak le, az olyan piaci egyensúlytalanságokat okozhat, amelyek súlyosan befolyásolhatják az eszközárakat. Ez különösen igaz a nagyfrekvenciás kereskedésre (HFT), ahol a kereskedés rendkívül nagy sebességgel zajlik.
Egyes kritikusok szerint az algoritmikus kereskedés a piacok volatilitásának növekedéséhez is vezethet. E nézet szerint a számítógépes programok hajlamosak felerősíteni a kis ármozgásokat azáltal, hogy szinte azonnal nagyszámú vételi vagy eladási megbízást váltanak ki. Mivel az algoritmusok nem veszik figyelembe az alapvető gazdasági tényezőket és a híreket, döntéseik néha elszakadhatnak a valóságtól. Mások azonban azzal érvelnek, hogy ez a fajta kereskedés valójában segít kiegyenlíteni a volatilitást azáltal, hogy nagyobb likviditást biztosít, és lehetővé teszi az ügyletek hatékonyabb végrehajtását.
A befektetőknek azzal is tisztában kell lenniük, hogy bár az algoritmusok múltbeli adatokon és statisztikai modelleken alapulnak, nem képesek teljes pontossággal megjósolni a jövőbeli eseményeket. Még ha egy algoritmust backteszteltek is, és lenyűgöző eredményeket mutatott, ez nem jelenti azt, hogy a jelenlegi piaci körülmények között tökéletesen fog működni. Mindig fennáll annak a kockázata, hogy a piaci dinamikában bekövetkező előre nem látható változások negatívan befolyásolhatják az algoritmus teljesítményét.
Egyszerűen fogalmazva, az algoritmikus kereskedés olyan, mint az autóvezetés robotpilótával. Bár az önvezető autók mögött álló technológia hosszú utat tett meg, még nem bolondbiztosak. Mint az algoritmusok esetében, mindig fennáll a veszélye annak, hogy valami rosszul sül el, miközben az autópályán cirkál. Ez nem jelenti azt, hogy nem szabad használni az önvezető technológiát, de azt jelenti, hogy ébernek kell maradnia, és tisztában kell lennie a lehetséges kockázatokkal.
Algoritmustípusok és stratégiák
Az algoritmikus kereskedés használatának lehetséges hátrányai ellenére ez a megközelítés még mindig hatékony módja lehet a befektetések kezelésének. A kereskedők számára többféle algoritmus és stratégia áll rendelkezésre, mindegyiknek megvannak a maga erősségei és gyengeségei. Íme néhány példa:
A stratégia egyik népszerű típusa a trendkövetés, ahol az algoritmusok az árfolyamok időbeli alakulását elemzik, hogy meghatározzák, hogy egy eszköz várhatóan felértékelődik vagy leértékelődik. Ez a fajta stratégia különösen hatékony lehet olyan piacokon, amelyek egyértelmű irányú trendeket mutatnak.
Az algoritmikus stratégiák másik típusa az arbitrázs, amely magában foglalja az azonos vagy hasonló eszközök árkülönbségének azonosítását a különböző piacokon. A kereskedők az egyik piacon alacsonyan vásárolva, a másikon magasan eladva profitálhatnak ezekből az eltérésekből.
A többtényezős modellek egy másik népszerű megközelítés, amely az eszközárakat befolyásoló különböző tényezők átfogó elemzésén alapul. Ezek a modellek figyelembe veszik a gazdasági adatokat, a vállalat pénzügyi adatait, a híreket és egyéb változókat, hogy olyan kereskedéseket generáljanak, amelyek nem csak a múltbeli ármozgásokon alapulnak.
Végül sok kereskedő úgy dönt, hogy saját, testreszabott algoritmusokat fejleszt egyedi piaci meglátások vagy konkrét kereskedési célok alapján. A kifejezetten az igényeikre szabott algoritmusok megtervezésével a kereskedők növelhetik a piaci siker esélyeit.
Összességében nincs egyetlen „helyes” módja a kereskedési algoritmusok alkalmazásának. A választás a kereskedő egyéni céljaitól, a piaci körülményektől és a kockázattűrő képességétől függ. Fontos, hogy végezze el a kutatást, és értse meg az egyes algoritmikus megközelítések előnyeit és hátrányait, mielőtt beépítené őket kereskedési stratégiájába.
Arbitrázs, trendkövetés és még sok más
Amint az előző szakaszban említettük, a kereskedési algoritmusok számos funkciót kínálnak a kereskedőknek. Hatékony módot biztosítanak a kereskedési folyamat automatizálására és racionalizálására a jobb eredmények érdekében. A kereskedési algoritmusok használatának egyik legfontosabb előnye a különböző típusú kereskedési stratégiák megvalósításának képessége. Ezek a stratégiák lehetővé teszik a kereskedők számára, hogy előre meghatározott szabályok és kritériumok alapján megalapozott döntéseket hozzanak, amelyek a piaci feltételekhez igazíthatók. Ebben a szakaszban néhány népszerű algoritmustípust és stratégiát mutatunk be, amelyekre a kereskedők gyakran támaszkodnak.
Arbitrázs
Az egyik klasszikus kereskedési stratégia az arbitrázs. Alapja a két vagy több piac közötti árkülönbségek kihasználása. Az ötlet lényege, hogy egy eszközt alacsonyabb áron vásárolnak az egyik piacon, és egyidejűleg magasabb áron adják el egy másik piacon. Az algoritmikus kereskedéssel az arbitrázslehetőségek gyorsan azonosíthatók és kihasználhatók, mivel a program több piacon is képes azonnal kereskedni.
Tegyük fel például, hogy a Nike részvényeivel alacsonyabb áron kereskednek a NASDAQ-on, mint a NYSE-n. Egy arbitrázsjátékos a NASDAQ-on vásárolna Nike-részvényt, miközben a NYSE-n magasabb áron adná el, így az árkülönbségből profitálna.
Trendkövető
Az algoritmikus kereskedés másik gyakori stratégiája a trendkövetés. Ez a stratégia az eszközárak trendjeinek grafikonelemzéssel történő azonosításán és annak előrejelzésén alapul, hogy azok várhatóan folytatódnak-e vagy megfordulnak. A trendek követésével a kereskedők igyekeznek kihasználni a jelentős ármozgásokat.
A trendkövetők általában olyan technikai elemzési eszközöket használnak, mint a mozgóátlagok és a relatív erősségindexek (RSI), hogy azonosítsák egy eszköz trendjeit és lendületét. Például, ha az Apple részvényeknél több héten vagy hónapon keresztül tartósan emelkedő tendencia figyelhető meg, akkor a kereskedők olyan algoritmikus megközelítést alkalmazhatnak, mint a trendkövetés, amely előre meghatározott, grafikonokon alapuló triggereket használ, hogy ezek alapján kereskedéseket hajtsanak végre.
Mean Reversion
A trendkövetéssel ellentétben az átlagos visszafordulás célja a túlvett és túladott eszközök azonosítása. Ez a stratégia azon az elven alapul, hogy az árak szélsőséges szintek elérése után hajlamosak visszatérni az átlagértékükhöz. E megközelítés szerint a kereskedők akkor vásárolnak, amikor az eszközök alulértékeltek, és akkor adnak el, amikor túlértékeltek, arra számítva, hogy az árak az átlagos ársáv felé mozdulnak vissza.
Vegyünk például egy olyan eszközt, amely történelmileg egy bizonyos ársávban kereskedett, de váratlanul felfelé vagy lefelé szökik. Az átlagos visszafordulás kereskedők megvárnák, amíg az eszköz visszatér az esemény előtti árszintre, mielőtt matematikailag végrehajtanák a kereskedéseket.
Stratégia végrehajtása
Fontos megjegyezni, hogy bár az algoritmusokat be lehet programozni egy adott kereskedési stratégiával, ezek a programok nem tekinthetők a befektetések csodaszerének. Az algoritmus által hozott döntések pontossága és sikere az adatbevitel minőségétől, a piaci volatilitástól és más, a kereskedők által nem befolyásolható tényezőktől függ.
Emellett egyes stratégiák bizonyos piacokon jobban működhetnek, mint másokon. Például egy trendkövető stratégia megfelelő lehet a trendben lévő piacokon, de nem biztos, hogy olyan jól teljesít oldalazó vagy hullámzó piacokon.
Backtesting
A hibás stratégiák vagy rossz minőségű bemeneti adatok alkalmazásából eredő potenciális kockázatok csökkentése érdekében a kereskedők gyakran támaszkodnak e stratégiáknak a múltbeli adatokkal való visszatesztelésére az algoritmikus kereskedés segítségével. Ez lehetővé teszi számukra, hogy szimulálják egy adott kereskedési stratégia teljesítményét egy bizonyos időszakon keresztül, mielőtt azt éles kereskedésekben bevetnék.
A backtesting betekintést nyújt abba, hogy a különböző stratégiák hogyan teljesítettek különböző piaci körülmények között, ami bizalmat és kockázati védelmet nyújt az automatizált algoritmusok használatakor.
Összefoglalva, többféle algoritmikus kereskedési stratégia létezik, amelyek automatizált algoritmusok segítségével valósíthatók meg, mint például az arbitrázs, a trendkövetés, az átlagos visszafordítás és így tovább. Bár ezek a stratégiák rendelkeznek bizonyos előnyökkel, mint például a gyors végrehajtási idő, a költséghatékonyság és a skálázhatóság, a kereskedőknek óvatosnak kell lenniük alkalmazásuk során, és biztosítaniuk kell, hogy a stratégiákat megfelelően visszatesztelték, és összeegyeztethetők az aktuális piaci feltételekkel.